Blog

Навчальна установка та дизайн

Поперечне дослідження було проведено з жовтня по листопад 2023 р ємність навчання 60–70 жителів ECCM. Спеціалізована лікарня Tikur Anbesa – це найбільша лікарня в Ефіопії з понад 700 ліжками та 24 ліжками в галузі диспансерів у різних спеціалізованих одиницях, таких як медична диспансерка, хірургічна інтенсивна терапія, відділення серцевої допомоги та педіатрія. Відповідно до звіту про клінічний аудит відділення невідкладної допомоги [14].

Медичний коледж Св. Павла тисячоліття (SPHMMC) регулюється Радою в рамках Федерального міністерства охорони здоров'я та має понад 2800 клінічних, академічних та допоміжних персоналу, що має середню стаціонарну здатність 700 ліжок. В середньому 1200 пацієнтів, які щодня спостерігаються в лікарні як у відділенні невідкладної допомоги, так і амбулаторного. У лікарні є 13 ліжок, присвячених інтенсивної терапії, і швидка допомога обробляє в середньому 800–1000 пацієнтів щомісяця [15].

Розмір населення та вибірки

Усі 91 старший мешканці, всі жителі третього року та 2 -го року, які закінчили перші шість місяців навчання та відвідували навчання з жовтня по листопад 2023 року, отримали право та зараховані до дослідження.

Змінні дослідження

Залежний Змінні:

• Компетентність ідентифікації ≥ 4 ПВА.

• Кількість ідентифікованих PVA.

• Ідентифікація типів PVA.

Незалежний Змінні:

• Вік, стать, рік досвіду, рік резиденцій, участь у семінарах з МВ, тренування з МВ, проведення лекцій з механічних вентиляторів, кількості та типу інтенсивної терапії з більшістю ротацій.

Оперативні визначення

Аналіз форми хвиль: візуальний огляд графічного опису подачі вдихів механічному вентилятору.

Асинхронія пацієнта-вентилятора

невідповідність між дихальними зусиллями пацієнта та підтримкою механічного вентилятора.

Компетентність

Визначте> 70% або ≥ 4 ​​з 6 ПВА, правильно, як у медичних працівників адвокатів Південної Африки, що продовжує професійний розвиток (PASS MARK) [16].

Старші мешканці

є тими, хто на третьому курсі та 2 -му курсі мешканців, які закінчили першу половину другого курсу.

Тренінг МВ

Онлайн або особисті курси МВ від визнаних установ за> 100 год.

Процедури збору даних та забезпечення якості

Дані збирали за допомогою заздалегідь перевіреного, структурованого та самопровідного анкети, підготовленого шляхом перегляду пов’язаної літератури у світлі цілей. Розробка предметів анкети була здійснена шляхом адаптації огляду літератури [10, 11, 12, 17, 18, 19]а адаптований інструмент дослідження зазнав необхідних переглядів на основі рекомендацій чотирьох експертів у області критичної допомоги. Анкета містить питання закритого типу та відкритого типу, включаючи соціодемографічні характеристики, основну інформацію про мешканців та механічні форми хвиль вентилятора ПВА. Анкета написана англійською мовою. Інформована згода була отримана від учасників у письмовій формі перед збором даних. Анкету підготували програмне забезпечення Kobotoolbox. org та поділяються за допомогою онлайн -посилання, наданого Kobotoolbox. Орг на їх електронну пошту або телеграму для кожного мешканця. Дані були зібрані від мешканців, які співпрацювали з надання згоди.

Форми хвиль складалися з шести різних поширених зображень хвиль скаларії часу тиску та потоку, які є поширеними і, як відомо, мають несприятливі клінічні результати, якщо не виправляються в літературі, наприклад неефективне спрацьовування, Передчасне їзда на велосипеді, Автоматичне спрацьовування, голодування, Затримка їзди на велосипеді та автоматичне. Форми хвиль були прийняті з попереднього дослідження та витягнуті з веб -блогів [12, 17]. Зображення форми хвиль були показані чотирма різними консультантами: пульмонологів, серцевого анестезіолога та інтенсивістських, консультант з питань надзвичайних ситуацій та критичної допомоги, дорослий та педіатричний пульмонолог та співробітник критичної допомоги. Усі відповідають за відповідні лікарні в галузі критичної допомоги. Ці фахівці домовилися про тип асинхронії до 100%. Після того, як кожне зображення було показано, мешканців попросили вибрати тип PVA з 12 можливих варіантів. Збірник даних Tash був головним дослідником, а інший колектор даних надав дані SPHMMC. Перед збором даних повнота дані була перевірена. Претести проводили на 5% учасників. Проведено попередній тест на п'ять учасників, а внутрішня надійність даних була перевірена Альфа Кронбаха. Претест оцінював чіткість та розумність інструменту оцінювання. Поки дані збиралися, регулярний нагляд до збору даних для моніторингу їх дотримання протоколу дослідження, вирішення будь -яких проблем, з якими вони стикалися, та забезпечити загальну якість зібраних даних. Щоб зменшити ефект здогадів, можливий вибір становив 12 для 6 форм хвиль. Більшість даних були зібрані, поки респонденти зібралися в присутності колектора даних. Дані були зібрані за посиланням, наданим Kobotoolbox. Програмне забезпечення та використовували лише один раз на відповідача, щоб захистити того самого користувача від самітування більше одного разу. Перш ніж вводити інформацію в програмному забезпеченні SPSS, відповіді були розглянуті на всебічність даних.

Статистичний аналіз

Повні дані були завантажені з коробки інструментів Kobo в Excel та експортовані до SPSS версії 27 для аналізу. Якісні номінальні змінні представлені за допомогою абсолютних та відносних (%) значень. Для ненормально розподілених безперервних та порядкових даних використовували медіану з міжквартильним діапазоном. Перед застосуванням цих заходів нормальність даних оцінювали за допомогою тесту Шапіро-Вілка. Незалежні змінні Категоричні та первинні змінні результатів були відображені за допомогою таблиць частот та перехресних табіляцій, які потім оцінювали за допомогою точного тесту Фішера або тесту Chi-квадрата. Медіану безперервних даних між двома групами та залежною змінною порівнювали за допомогою непараметричних тестів, таких як тест Манна-Вітні U. Для вивчення зв'язку між усіма незалежними змінними та компетентністю ідентифікації PVA було проведено багатовимірну логістичну регресію. Ідентифікацію ≥ 4 ПВА вважалася залежною змінною після проведення тесту на придатність моделі за допомогою тестів Hosmer та Lemeshow. Фітнес моделі оцінювали за допомогою тесту Пірсона, і ми розглядали с-в.> 0,05, щоб бути значущим. Бінарні залежні категоричні та безперервні змінні аналізували за допомогою багатовимірної бінарної логістичної регресії зі змінними с-значення p-значення

Це дослідження було проведено відповідно до Декларації Гельсінкі. Етичне схвалення було отримано від дослідницького комітету відділення невідкладної допомоги при інституційній комісії з огляду Університету Аддіс -Абеби (Посилання №559/2015).

Етика людини та згода на участь у деклараціях: Інформована згода була отримана від усіх окремих учасників, включених у дослідження через письмові форми до процесу збору даних. Конфіденційність учасників була забезпечена, дозволяючи респондентам заповнити анкету анонімно та опустивши будь -які ідентифікатори учасників. Доступ до зібраних даних був обмежений лише дослідницькою групою.

Ринок криптовалют продовжує розвиватися, проекти просувають межі блокчейн-технології, децентралізованих фінансів (Defi), розумних контрактів та транскордонних платежів. У міру того, як прийняття блокчейн прискорюється, інвестори постійно шукають криптовалюту з високим ростом, які пропонують масштабованість, корисність у реальному світі та потенціал масового прийняття. Серед найбільш перспективних проектів, Qubetics, Ethereum, Solana, Cardano, Avalanche, поблизу протоколу, XRP, Binance, Tron, Toncoin та ChainLink виділяються через їх технологічний прогрес, інституційне прийняття та розширення екосистем.

Ці криптовалюти мають значний потенціал зростання в 2025 році і за його межами, що робить їх одними з найкращих інвестиційних можливостей на ринку.

Давайте вивчимо, чому ці топ -криптовалюти з високим потенціалом зростання формують майбутнє технології blockchain.

Примітка редактора: Ця стаття спочатку з'явилася в останньому виданні CWRU Медицина журнал. Дізнайтеся більше про журнал.

Монітори та медичні пристрої звуковий сигнал та хижак серед Гурней, котячись по коридору терапо. У високотехнологічному моделювальному наборі в Медичній школі Кейс Західного резервного університету, команда студентів-медиків проходить через лікарню-і проти годинника, щоб дістатися до свого пацієнта в операційній.

Їм потрібно правильно відповісти на запитання, щоб розблокувати наступний етап цього сценарію втечі. Щоб знайти правильні відповіді, вони взаємодіють з клінічним середовищем, спроектованим на стіни, які також діють як сенсорні екрани, – з них читають електрокардіограми, обчислюють показники клубочкової фільтрації та знаходять інші дані про здоров'я.

Цей практичний підхід, що активно навчається, допомагає студентам посилити свої критичні навички мислення та командної роботи в режимі реального часу.

“Студенти занурюються в досвід, одночасно обробляючи всі стресові фактори, щоб вони могли бути краще підготовлені до реальних ситуацій”,-сказав Ліо Логіо, доктор медичних наук, професор та віце-декан з медичної освіти. “Це також робить навчання веселим – і команди відчувають глибоке навчання разом”.

Новий навчальний набір медичної школи медичної школи (Zils), завершений восени 2023 року, є одним із єдиних подібних закладів у країні. Члени факультету ранніх адвокатів створюють реалістичні медичні сценарії для посилення ключових понять за допомогою гейміфікації-перенесення навчання в інтерактивну та захоплюючу гру.

Медична школа проводила демонстрації та семінари, щоб продемонструвати потенціал сюїти та вивчити, як інтегрувати свої нові технології в навчальну програму.

“Цей набір штовхає межі навчання, відкриття та творчості”,-сказав Мігель Зубізаррета (CWR '90), тезка та головний директор з технологій у Вестлейк, штат Огайо, програмна компанія Hyland. “Ця технологія дозволяє нам постійно розширювати всебічний досвід навчання для студентів”.

Майбутні симуляції можуть включати зайнятий набір робочої сили та доставку, діалізний одиницю або навіть сценарії триажів на фінішній лінії марафону. Поєднуючи основні медичні знання з новітніми технологіями та командною роботою, Zils продовжує традицію школи медицини інноваційних методів навчання в культурі, яка надає пріоритет міжпрофесійне навчання.

“Це показує наш інноваційний дух та дає можливість студентам”, – сказав Логіо. “Заохочення любові до навчання є життєво важливим, тому ми повинні надати правильні інструменти для надихання цікавості, допомагаючи майбутнім лікарям зробити найкращу роботу”.

Прочитайте повну історію.

У сучасному цифровому світі великі дані стали зміною ігор у галузях. Від охорони здоров'я до роздрібної торгівлі організації використовують аналітику даних для покращення прийняття рішень та покращення досвіду клієнтів. Фінансовий сектор, особливо споживчий фінанс, не є винятком. Але що означає це перетин для позичальників? Давайте вивчимо, наскільки великі дані переробляють кредитний ландшафт і що це означає для осіб, які шукають фінансові рішення.

Роль великих даних у споживчих фінансах

Великі дані відносяться до величезного обсягу інформації, що генерується щодня, від онлайн -транзакцій до взаємодій соціальних медіа. У споживчих фінансах кредитори використовують ці дані для оцінки профілів позичальників, оцінки ризиків та адаптаційних пропозицій позики. Звичайні методи оцінювання кредитів в першу чергу зосереджуються на вузькому наборі даних, таких як дохід та кредитна історія. Навпаки, Big Data розширює цей підхід, включаючи нетрадиційні фактори, такі як платежі за комунальні послуги, схеми витрат та навіть активність у соціальних мережах.

Аналізуючи це багатство інформації, кредитори отримують глибше розуміння фінансової поведінки людини. Це допомагає створити більш точну та всебічну оцінку ризику, що дозволяє фінансовим установам пропонувати позики більш широкій аудиторії, включаючи тих, кого, можливо, не помічали звичайними методами.

Персоналізовані пропозиції позики

Одним з найважливіших наслідків великих даних є його здатність персоналізувати фінансові продукти. Позичальникам більше не потрібно орієнтуватися на параметри позики одного розміру. Натомість кредитори можуть використовувати аналітику даних для налаштування умов позики, процентних ставок та планів погашення на основі індивідуальних фінансових профілів. Наприклад, позичальнику з послідовними моделями оплати та низькими витратами може бути запропоновано нижчі процентні ставки порівняно з тим, хто має нерегулярну фінансову поведінку.

Цей персоналізований підхід не тільки приносить користь позичальникам, роблячи позики більш доступними, але й допомагає кредиторам пом'якшити ризики. Вирівнюючи умови позики з конкретними обставинами позичальника, фінансові установи можуть збільшити ймовірність своєчасних виплат.

Посилений кредитний доступ

Історично у людей з обмеженими або поганими кредитними історіями стикаються значні проблеми у забезпеченні позик. Великі дані допомагають подолати цю прогалину, пропонуючи альтернативні способи оцінки кредитоспроможності. Такі фактори, як платежі за оренду, комунальні рахунки та навіть звички в Інтернеті, тепер можуть сприяти профілю позичальника.

Ця зміна відкрила двері для мільйонів осіб, які, можливо, не мали кваліфікації для позик за традиційними моделями. Наприклад, той, хто постійно платить оренду вчасно, але не вистачає кредитної історії, тепер може бути визнаний надійним позичальником.

Швидкі схвалення позики

Пройшли дні тривалих процесів подання позики. Big Data впорядкували схвалення позики, що дозволило позичальникам приймати рішення за лічені хвилини. Автоматизовані алгоритми аналізують величезну кількість даних у режимі реального часу, зменшуючи потребу в ручному втручанні.

Для позичальників, що стикаються з фінансовими надзвичайними ситуаціями – такі як несподіваний ремонт автомобілів, медичні рахунки або термінові витрати на дому – ця швидкість може бути рятувальником. Незалежно від того, чи це невелика альтернативна позика на день, щоб покрити незначний дефіцит, короткостроковий позику на розстрочку для розповсюдження платежів, або більший особистий позик у розмірі 2000 доларів або більше за більші фінансові перешкоди, швидкий доступ до коштів має все значення.

Наприклад, особиста позика в розмірі 700 доларів може допомогти покрити менші термінові витрати без зайвих затримок. Ця гнучкість гарантує, що люди можуть швидко вирішити фінансові ситуації, вибираючи розмір позики, який найкраще відповідає їх потребам.

Швидка обробка позик є особливо критичною для тих, хто має обмежену економію. Завдяки гнучким варіантам позики, позичальники можуть швидко забезпечити кошти, уникати альтернатив хижацького кредитування та ефективніше керувати фінансовим стресом.

Поліпшення прозорості

Ще однією помітною перевагою великих даних є його потенціал для підвищення прозорості в процесі кредитування. Розширена аналітика дозволяє кредиторам надавати чіткі та детальні пояснення умов позики, процентних ставок та зборів. Позичальники можуть приймати більш обґрунтовані рішення, розуміючи справжню вартість запозичень та уникнення прихованих зборів.

Ця прозорість створює довіру між кредиторами та позичальниками, сприяючи довгострокових відносинах та заохочуючи відповідальні практики запозичення.

Потенційні ризики великих даних у споживчих фінансах

Хоча переваги великих даних є незаперечними, важливо вирішити потенційні ризики. Одне занепокоєння – конфіденційність даних. Використання особистої інформації у прийнятті фінансових рішень викликає питання про те, як збираються, зберігаються та ділиться дані. Позичальники повинні гарантувати, що вони мають справу з авторитетними кредиторами, які надають пріоритетній безпеці даних.

Ще одним завданням є ризик упередженості в алгоритмах. Якщо не ретельно контролюється, аналітика даних може увічнити існуючі нерівності, надаючи перевагу певній демографії над іншими. Кредитори повинні прагнути розробити етичну та інклюзивну практику, щоб забезпечити справедливий доступ до кредитів для всіх.

Майбутнє великих даних та запозичення

По мірі того, як технологія продовжує розвиватися, роль великих даних у споживчих фінансах буде розширюватися лише. Очікується, що нові тенденції, такі як штучний інтелект та машинне навчання, додатково вдосконалюють аналітику даних, що дозволяє ще більш точні оцінки ризику та персоналізовані фінансові рішення.

Для позичальників це означає більший доступ до гнучких та індивідуальних варіантів позики, швидших процесів затвердження та покращення фінансового включення. Однак це також підкреслює важливість залишатися поінформованими та пильними щодо конфіденційності даних та відповідальних практик запозичення.

Великі дані, що трансформують споживчі фінанси

Big Data перетворює індустрію споживчих фінансів, пропонуючи неперевершені можливості як для позичальників, так і для кредиторів. Використовуючи силу аналітики даних, фінансові установи можуть створювати більш інклюзивні, ефективні та прозорі процеси кредитування. Для позичальників це означає доступ до фінансових рішень, які відповідають їх унікальними потребами та обставинами, що полегшує навігацію несподіваних проблем життя.

Коли ми рухаємось вперед, перетин великих даних та фінансів споживачів продовжуватиме формувати майбутнє запозичень. Незалежно від того, забезпечуючи невелику аварійну позику чи вдосконалення кредитного доступу, великі дані прокладають шлях для більш пов'язаного та фінансово уповноваженого світу.

Кредит на зображення: Творці кампанії/Unsplash

Дубай, Об'єднані Арабські Емірати, 03 лютого 2025 р. (Newswire Globe) – Коли технологія blockchain продовжує розвиватися, Blackfort знаходиться на передньому плані, піонерування взаємопов'язаної екосистеми, яка трансформує цифрові платежі, нерухомість та веб -3. Визначаючи пріоритетність безпеки, доступності та інновацій, Blackfort встановлює нові стандарти в рішеннях, що працюють на блокчейн, та сприяють прийняттю децентралізованих технологій.

Побудова майбутнього за допомогою Blackfort Blockchain & Wallet

В основі екосистеми Blackfort знаходиться Blackfort Blockchain, сумісна з EVM мережа рівня 1, призначена для безпеки, масштабованості та ефективності. Працюючи за підтвердженням перевірки авторитетів (POSA), він пропонує децентралізовану, але високопродуктивну інфраструктуру для підприємств, розробників та людей, які прагнуть використовувати технологію блокчейна.

Доповненням цієї інфраструктури є гаманець Blackfort, гаманець із цифровими активами на стороні наступного покоління, призначений для безшовної інтеграції з екосистемами Defi. Завдяки сумісності з мультифабрикою, інтуїтивно зрозумілою торгівлею додатком та перехресною підтримкою, вона забезпечує безпечний та зручний для користувачів досвід. Майбутнє розгортання Mainnet представить розширені протоколи безпеки, інтегровані інструменти Defi та додаткові вдосконалення, спрямовані на підвищення швидкості, ефективності та зручності використання.

Екосистема також має Blackfort Pay, передовий платіжний рішення, пристосоване для підприємств та фізичних осіб, що забезпечує швидкі, безпечні та прозорі транзакції. Крім фінансових послуг, Blackfort переробляє нерухомість за допомогою токенізації активів, пропонуючи інвесторам неперевершеним доступом до ринків нерухомості за допомогою технології blockchain.

Візіонерська спільнота, що керує інноваціями

“У Blackfort ми будуємо більше, ніж просто мережу, ми сприяємо прозорливому співтовариству, яка з'єднує та збагачує життя по всьому світу. Наша увага на етичні цінності та інновації спонукає нас до створення екосистеми, яка виходить за межі, пропонуючи користувачам справді унікальну унікальну досвід “. – сказав Стефан Хубер, засновник та генеральний директор Blackfort Network

З прихильністю до безпеки, прозорості та ефективності, Blackfort робить децентралізовані рішення більш доступними шляхом усунення складності, часто пов'язаної з технологією blockchain. Платформа забезпечує інтуїтивну точку входу в цифрові фінанси, децентралізовані програми та управління активами, забезпечуючи безперебійну взаємодію користувачів із послугами, що працюють на блокчейн.

Крім того, залучення громади залишається ключовим напрямком, з такими ініціативами, як щедрості, авіаперевезення та стимули для екосистеми, розроблені для винагороди користувачів та заохочення широкого прийняття технологічного набору Blackfort.

Формування майбутнього децентралізованих фінансів та Web3

Blackfort-це не просто інша компанія Blockchain, це каталізатор для прийняття децентралізованих рішень у реальному світі. Змішуючи передові технології з практичними додатками, Blackfort веде перехід до більш відкритої, безпечної та ефективної цифрової економіки.

Незалежно від фінансових операцій, інвестицій у нерухомість чи цифровий брендинг, Blackfort надає необхідні інструменти для орієнтації на еволюціонуючий блокчейн -ландшафт. У міру того, як усиновлення прискорюється, Blackfort залишається прихильним для просування меж фінансів, платежів та цифрових екосистем, що забезпечують блокчейн, забезпечуючи майбутнє, де децентралізація доступна для всіх.

Про Блекфорт

Blackfort-це піонерська блокчейн-екосистема, яка пропонує захищений блокчейн Layer 1, цифровий гаманець наступного покоління, платіжні рішення, токенізація активів та медіа-сервіси Web3. З сильною увагою до безпеки, ефективності та реального використання, Blackfort революціонує, як люди та підприємства взаємодіють з децентралізованою технологією. Дізнайтеся більше про Блекфорт ось.

Контакт
Харіс Могол
преса@blackfort.com

Відмова: Цей вміст надає Blackfort. Висловення, погляди та думки, висловлені в цьому стовпці, є виключно думками постачальника вмісту. Інформація, надана в цьому прес -релізі, не є клопотанням про інвестиції, а також не передбачається інвестиційною консультацією, фінансовими порадами чи торговими порадами. Настійно рекомендується практикувати належну ретельність, включаючи консультації з професійним фінансовим радником, перш ніж інвестувати в криптовалюту та цінні папери. Будь ласка, проведіть власні дослідження та інвестуйте на власний ризик.

Фото, що супроводжує це оголошення, доступне за адресою https://www.globenewswire.com/newsroom/attachmentng/ba9808e6-0a65-44bb-9e1f-f82146d96738

Ви, напевно, це вже знаєте, але я знову скажу це. Дані завжди керували ринком нерухомості – від цінностей майна та тенденцій місцезнаходження до процентних ставок та економічних показників. Насправді ми живемо в світі, керованому даними.

Однак вручну аналіз цієї інформації є трудомістким і часто призводить до помилок людини. Ось тут приходить AI.

AI перетворює аналіз ринку нерухомості за допомогою автоматизації збору даних, ідентифікації тенденцій та високоточного прогнозування прогнозування. Інструменти, що працюють на AI, можуть допомогти будь-кому від інвестора, агента чи домашнього покупця приймати розумніші рішення, керовані даними.

Але як можна використовувати AI, щоб дати вам перевагу в нерухомості? У цій статті ми побачимо переваги, інструменти та як використовувати AI для аналізу ринку нерухомості.

Як AI змінює аналіз ринку нерухомості

Ринок нерухомості дійсно спостерігав вплив ШІ на швидкість. AI може швидко обробляти велику кількість даних. Це виходить за рамки відчуттів кишечника або застарілих робіт, щоб допомогти професіоналам зробити підтримку даних, прийняття рішень у режимі реального часу.

Ось як AI перетворює галузь:

1. Автоматизований збір даних – AI збирає та збирає ринкові дані з декількох джерел, усуваючи години досліджень.
2. Прогнозування аналітики – моделі AI допомагають прогнозувати зміни в цінах на нерухомість, використовуючи історичні дані та економічні тенденції.
3. Сегментація ринку – AI плями, що розвивають мікрорайони та цінні інвестиції.
4. Оцінка ризику – ШІ оцінює інвестиційні ризики на основі географічного розташування, історичних тенденцій та економічних умов.
5. Інформація про клієнтів-Використання чатів та віртуальних помічників, керованих AI, для виявлення та перегляду досвіду споживачів.

Як використовувати AI для аналізу ринку нерухомості

1. Збір даних та дослідження ринку

Зазвичай першим кроком в аналізі нерухомості є збір даних. Але збір даних вручну з різних джерел займає багато часу. AI робить цей процес набагато менш виснажливим, витягуючи дані з декількох джерел даних у режимі реального часу.

• СПИСТИВНИХ ПОСЛІДНИ – Гребінці AI через численні послуги з лістингу (MLS) для моніторингу цін на нерухомість, тенденцій продажів та нових списків.
• Економічні показники – AI використовує аналіз інтересів, зайнятості, рівня зайнятості та ВВП для оцінки здоров'я ринку.
• Демографічні тенденції – AI аналізує зростання населення, моделі міграції та розвиток міста.
• Історичні дані – AI аналізує попередні тенденції для прогнозування майбутніх тенденцій цін.

Приклад:

Zillow Zestimate збирає та аналізує дані, використовуючи AI, щоб забезпечити оцінку вартості будинку на основі тенденцій ринку. Навіть реалотор теж. Вони не тільки перераховують властивості, але й надають розуміння тенденцій на ринку.

Цінність: Орендодавці, інвестори та агенти з нерухомості можуть використовувати ринкові дослідження, що працюють на AI, щоб визначити ідеальні сфери для інвестицій та визначити фактори ризику.

2. Оцінка майна та ціноутворення

Я не впевнений, що існує багато важливих речей, як знайти правильну ціну при продажу, купівлі чи інвестуванні. Інструменти оцінки AI допомагають визначити цінність нерухомості, вивчаючи такі фактори, як:

• Подібні продажі в мікрорайоні
• Розмір, стан та функції
• Місцеві тенденції попиту та пропозиції
• Тенденції сусідства на перехресті

Як правило, інструменти оцінки AI можуть допомогти покупцям та інвесторам, щоб уникнути переплати за властивості або недооцінки своїх активів.

Приклад:

HouseCanary використовує AI для створення оцінок цінностей на дому, потенціалу доходу від оренди та майбутнього.

3. Використання AI для прогнозування тенденцій ринку

AI може помітити тенденції нерухомості, перш ніж вони будуть очевидними. AI аналізує історичні та в режимі реального часу для прогнозування:

• Майбутні зміни цін на нерухомість
• Околиці високого зростання
• Житловий, комерційний, оренда попиту на різні типи майна.

Ці прогнози AI допоможуть інвесторам купувати нерухомість до того, як ціни зростають або не відмовиться від областей, де ціни можуть знизитися.

Приклад:

Revaluate аналізує соціальні та економічні змінні, що вказує на зміни на ринку нерухомості.

4. Аналіз інвестицій

Властивості повинні бути оцінені інвесторами на прибутковість. AI робить це, розбиваючи важливі інвестиційні показники, такі як:

• Грошовий потік – Прогнози AI оренда проти витрат
• Швидкість CAP – AI Визначте прибутки від інвестицій
• Оцінка ризику – ШІ оцінює рівень злочинності, рівень вакансії та економічну стабільність.
• Прогнозування рентабельності інвестицій-AI прогнозує довгострокову оцінку та зростання оренди.

Інвестори можуть просто підключити дані про власність до інструментів AI, щоб дізнатися, чи буде власність вигідною перед придбанням.

Приклад:

Mashvisor-це власність, що працює на AI, яка допомагає інвесторам у розміщенні найвищих властивостей оренди на основі аналізу даних.

5. Генерація свинцю для агентів з нерухомості

Для агентів з нерухомості переваги величезні, оскільки AI посилює генерацію свинцю за рахунок виявлення високопотужних покупців та продавців. Системи CRM, що працюють на AI, допомагають проаналізувати:

• Інтернет -поведінка пошуку
• Взаємодія соціальних медіа
• Питання клієнтів та схеми залучення

За допомогою CRM, керованих AI, агенти можуть визначити пріоритетні потенційних клієнтів, які, швидше за все, перетворюються, що економить час та покращує продажі.

Приклад:

AI використовується прем'єр -агентом Zillow для того, щоб агенти з нерухомості на зв’язок з покупцями, які мотивовані.

6. Рекомендації щодо власності

AI CAWROS щодо пропозицій нерухомості відповідно до того, що бажає покупець. Замість того, щоб наполегливо фільтруючи списки, AI рекомендує властивості, які відповідають критеріям покупця, наприклад:

• Ціновий діапазон
• Налаштування розташування
• Домашні особливості та зручності
• Шкільний округ рейтинги

Приклад:

Пошукова система Redfin, керована AI, пропонує будинки відповідно до налаштувань та поведінки користувачів.

Значення: Домашні покупці з платформами AI можуть швидше виявити властивості за набагато менше часу, ніж пошук списків вручну.

7. Віртуальні тури та розпізнавання зображень

Ця захоплююча річ, яка називається віртуальною реальністю, тут не залишається. Розумний аналіз зображень та віртуальні домашні тури, що працюють на AI, перетворили списки властивостей. Ai може:

• Включіть теги та категорії для лістингу фотографій, наприклад, підлоги з листяних порід, басейн
• Визначте умови властивості з інтегрованим процесом розпізнавання зображень
• Створіть реалістичні віртуальні екскурсії за допомогою 3D-моделей AI-постановлених AI

Покупці можуть практично ходити через будинки, а продавці та агенти можуть скласти списки, використовуючи AI-серверні зображення.

Приклад:

Чи знаєте ви Restb.ai використовує алгоритм машинного навчання для аналізу зображень списку та автоматично вказувати на функції властивості? Гаразд, тепер ти.

8. Аналіз настроїв

Так, AI також може обробляти соціальні медіа, статті новин та огляди в Інтернеті для вимірювання публічних настроїв щодо даного ринку нерухомості. Це допомагає визначити:

• Нові райони з високим попитом
• Негативні тенденції (наприклад, підвищення рівня злочинності)
• Громадське уявлення про окремі мікрорайони

Приклад:

Localize використовує AI для оцінки настроїв на місцевому ринку житла та прогнозувати тенденції житла.

Значення: Інвестори можуть використовувати аналіз настроїв AI для виявлення недооцінених ринків з потенціалом для зростання.

9. Оцінка ризику та виявлення шахрайства

Банк -шахрайство зростає з шахрайством з нерухомістю. AI зміцнює безпеку, визнаючи підозрілу поведінку в рамках транзакцій, включаючи:

• Підроблені списки властивостей
• Шаблони іпотечного шахрайства
• Довідки з назвою

Приклад:

Ocrolus використовує AI для перегляду документів про транзакцію нерухомості та виявлення ризиків шахрайства.

Покупці, кредитори та агенти можуть використовувати інструменти виявлення шахрайства AI для забезпечення безпечних та безпечних транзакцій.

10. Управління нерухомістю

Для власників нерухомості та орендодавців AI спрощує управління нерухомістю:

• Автоматизація відстеження збору та оренди
• Проблеми з технічним обслуговуванням передбачити, перш ніж вони стануть дорогим ремонтом
• Використання чатів AI для координації спілкування орендаря

Орендодавці та менеджери нерухомості, впорядковують звичайну роботу та покращують задоволеність орендарів за допомогою AI.

Приклад:

Appfolio використовує застосований AI для автоматизації завдань управління нерухомістю, таких як відстеження оренди та поновлення оренди.

Топ -інструменти AI нерухомості, які ви повинні знати

Підсумок

Розвиток AI ніколи не зупиняється, і його вплив на нерухомість стане лише сильнішим. Протягом наступних кількох років ми побачимо:

• Аналітика великих даних, що працюють на AI, для більш точних прогнозів пропозицій
• Розширена обробка природних мов, яка робить чат -боти AI більш пов'язаними з їхньою базою клієнтів
• Автоматизовані операції з нерухомості AI для придбання, продажу та лізингу
• Вплив інтеграцій розумного дому на цінності нерухомості

Інструменти AI пропонують цінні відомості про прийняття рішень, будь то інвестор, агент чи покупець. Хочете почати? Відкрийте свій наступний рівень нерухомості за допомогою інструментів нерухомості, що працюють на AI, сьогодні!