Si en el periodismo “No hay nada más viejo que el periódico de ayer”, en tecnología, lo más viejo puede ser un desarrollo de hace tan sólo dos minutos. En el Real Estate, el #PropTech es la gasolina que sigue moviendo al sector, con nuevas aportaciones en automatización y agilización de procesos, pero también en seguridad y transparencia. ¿Quieres conocer cómo aplicamos el Big Data en Tinsa Digital y qué retos plantea junto a la inteligencia Artificial y el Machine Learning? te lo explicamos en este post.

Pese a que el término Big Data pueda parecernos antiguo porque ya lleva años incorporado a nuestro vocabulario, probablemente nunca dejará de tener actualidad.  No sólo hace referencia a un gran volumen de datos, como su propio nombre indica, sino a las herramientas y métodos para procesarlos y extraer aquellos que nos interesen, De la mano de la Inteligencia Artificial y el Machine Learning, cuya aplicación en el sector de la tasación analizaremos ahora, el Big Data ha traído transparencia y seguridad al sector inmobiliario, además de democratizar el acceso a los datos y su explotación.

Frente al escenario de incertidumbre que la pandemia ha dibujado en el mercado inmobiliario, el PropTech se ha hecho más fuerte en la adversidad y ha acelerado sus desarrollos para anticiparse a las nuevas necesidades del Real Estate. A diario, surgen entornos, herramientas y aplicaciones en Cloud, devops o la domótica, tan disruptivas como desconocidas, que iremos analizando en este blog. Empecemos por orden alfabético, por la B de Big Data

Agilizar procesos en la valoración de un inmueble

En la compraventa de un inmueble, el Big Data puede intervenir en partes tan cruciales del proceso como la selección y captación de las ofertas en venta, la identificación de posibles compradores o en la determinación del riesgo de impago del solicitante de un crédito. Acciones enfocadas todas a agilizar la toma de decisiones de los actores que intervienen en la operación: compradores, vendedores, tasadoras, inmobiliarias e incluso entidades financieras.

Hace tres años Tinsa materializó sus conocimientos en Big Data a través de la creación de la PropTech Tinsa Digital para ayudar a los profesionales del sector inmobiliario a tomar decisiones con rapidez y con un mejor riesgo. Tinsa Digital extrae, procesa y analiza millones de datos comprobados por expertos que ni compran, ni venden ni gestionan inmuebles para generar decenas de indicadores de interés para el análisis de oferta, demanda y precios. Además, desarrolla los modelos de valoración automatizada (AVM) más precisos del mercado, que combina diferentes algoritmos basados en Inteligencia Artificial, y el único reconocido hasta el momento en España por entidades internacionales de prestigio como European AVM Alliance.

Toda esta capacidad procesamiento y el acceso a información exclusiva de mercado impulsó el nacimiento de Radar hace más de un año, como una herramienta especializada en la explotación de datos para elaborar estudios de mercado orientados a vendedores, captadores de viviendas y profesionales del Real Estate en general.

Entre otras aplicaciones, el uso de Big Data en Tinsa Digital:

• Mejora el rendimiento de todos los procesos que intervienen en la valoración de un inmueble.
• Permite generar indicadores de interés para el análisis de los mercados al combinar ingentes cantidades de información geolocalizada de diferentes tipos y procedencias.

• Contribuye a la identificación de tendencias en el Real Estate y trabaja por la inmediatez y la posibilidad de obtener la información que se necesite con un sólo click.

Trabajamos por la accesibilidad del dato

A lo largo de este tercer trimestre y precisamente para seguir ahondando en la calidad de sus datos comprobados, Radar tiene previsto incorporar las siguientes actualizaciones, que van a mejorar todavía más la precisión de la información y la experiencia de usuario:

 –Ofrecerá a los clientes una actualización mensual de los estudios activos, con los últimos datos comprobados de Tinsa Digital.

-En aras de ofrecer la máxima fiabilidad, se cribarán los testigos de oferta y mercado, para consultar únicamente los datos disponibles de los 12 meses anteriores, eliminado aquellos obsoletos.

-Siguiendo con su política de transparencia, se informará del proceso y de los datos actualizados o eliminados al cliente vía email.

Inteligencia Artificial y Valoración Automatizada

El Big Data es el entorno que alimenta los procedimientos de Inteligencia Artificial (IA), que imita funciones cognitivas humanas para el procesamiento masivo de información y su posterior análisis. Para nosotros, es la base tecnológica que nos permite desarrollar modelos de valoración automática de inmuebles, basándose en diferentes parámetros como la superficie, características del inmueble, antigüedad, la zona o el contexto económico.

La tecnología nos ha permitido dar un paso de gigante en la valoración por métodos automáticos. Un AVM (Automated Valuation Model) es un sistema que proporciona una estimación de valor de una propiedad específica en una fecha concreta, a través de modelos matemáticos y de una forma automatizada sin intervención humana. Un AVM no puede reemplazar el análisis cualitativo de un inmueble y su entorno, que pudiera realizar un técnico especialista a través de una valoración presencial, pero es una metodología y una forma complementaria, rápida y bastante precisa para valorar los activos de grandes carteras propiedad de entidades financieras o inversores en las que es inviable realizar una visita física a los inmuebles.

Tinsa Digital ha invertido gran cantidad de recursos humanos y financieros en el desarrollo de este modelo automatizado, hasta el punto de que es la única empresa en España que sido admitida como miembro de la European AVM Alliance (EAA), asociación europea de proveedores de modelos de valoración automatizada para el mercado inmobiliario residencial, líderes en promover y estandarizar el uso de AVM fiables y precisas.

Priorizar las necesidades de la demanda

Fuera del ámbito de la valoración, la Inteligencia Artificial juega un papel fundamental en el análisis de documentos, la verificación de parámetros y la generación de informes en tiempo real acerca de todo tipo de transacciones inmobiliarias. Los desafíos en este campo pasan por seguir avanzando en la programación de sistemas que permitan la lectura y evaluación automática de los datos, ya que las herramientas artificiales sólo podrían evaluar contratos inmobiliarios y todo tipo de documentos si también son capaces de aprender de forma independiente.

Se trabaja en el diseño de algoritmos de aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje que puedan ofrecer la capacidad de comprender datos e interactuar con ellos. Sobre todo, en la tarea de que maximizar su uso en el campo de la tasación y el aprovechamiento de sus ventajas. Aquí es donde entra en juego el Machine Learning.

Como disciplina que crea sistemas con capacidad para aprender por sí solos, mediante algoritmos, de forma automática y sin intervención humana, el Machine Learning analiza un volumen significativo de datos, a través de un algoritmo que identifica patrones analiza el volumen de datos y predice comportamientos futuros.

Existen 3 tipos de aprendizaje:

 -Aprendizaje supervisado, cuando se proporciona al sistema ejemplos para que puedan ser replicados en el futuro.

-Aprendizaje no supervisado, que hace referencia a cuando el sistema ha de asimilar los patrones por comprensión y abstracción.

-Aprendizaje por refuerzo, que ocurre cuando se introduce un factor de premio/castigo, premiando las decisiones correctas del sistema o penalizando los errores.

 Esta tecnología tiene para las empresas aplicaciones diversas. Por ejemplo, en el área Comercial, puede ayudar a determinar el mejor momento para contactar con un cliente y ofrecerle exactamente lo que demanda.  En el caso específico de una empresa especializada en valoración y análisis de mercado como Tinsa Digital, el Machine Learning nos permite, por ejemplo, la extracción de información estructurada a partir de las fotografías que son parte de una valoración ECO.

En otras áreas del Real Estate, la disciplina de Machine Learning ha cobrado peso especialmente en el sector de la construcción porque es capaz de organizar y analizar los datos sobre los procesos de producción y de compararlos con otros sistemas, para ofrecer las soluciones que redunden en el incremento de la eficiencia y la rapidez en la edificación de viviendas.