Bez kategorii

Sztuczna inteligencja: finansowe must-have?

Bez kategorii 11 października 2018

Eksperci szacują, że ilość danych wytworzonych przez ludzkość będzie podwajać się co dwa lata. Narastająco wykładniczo ilość informacji wymaga zmiany podejścia do ich przetwarzania. Tradycyjne podejście do przetwarzania danych można porównać do wydobycia węgla – ustrukturyzowana baza to złoże informacji o określonej wartości. Teraz jednak, z napływającymi ze wszystkich stron terabajtami informacji, trzeba umieć wydobyć to co naprawdę ważne – tak jak w kopalniach złota, gdzie sukcesem jest uzyskanie grama czystego kruszcu z tony urobku. Według analityków, nieumiejętność selekcji i korzystanie ze słabej jakości danych kosztuje amerykańskie biznesy ponad 3 biliony dolarów rocznie. I tu na scenę wkracza sztuczna inteligencja.

Sensacyjne nagłówki ogłaszające zagrożenia związane ze sztuczną inteligencją coraz częściej pojawiają się nawet na największych portalach informacyjnych. Strach wzbudziły informacje z laboratorium Facebooka. Boty testujące możliwości wykorzystania technik sztucznej inteligencji, które miały nauczyć się nawzajem negocjacji po angielsku, zaczęły rozmawiać w niezrozumiałym dla inżynierów języku. Do porażki czasem muszą się przyznać nawet tak doświadczone w tym obszarze firmy jak Microsoft. Ich eksperymentalny, twitterowy bot „Tay” miał nauczyć się komunikacji z ludźmi – komunikując się z ludźmi. Twórcy nie przewidzieli jednak skoordynowanego, celowego ataku grupy użytkowników. Bot szybko zmienił się z niewinnej nastolatki… w rasistkę rzucającą seksistowskimi uwagami.

Mądrze rozwijana sztuczna inteligencja może jednak przynieść wiele korzyści. Odpowiednio zastosowane systemy już teraz sprawiają, że praca jest bardziej efektywna, otwierają też wiele obszarów, które dotychczas były niedostępne. Sztuczna inteligencja pomaga analitykom – jest w stanie znacznie szybciej niż człowiek, bez manualnego przekopywania się przez dane, zbadać zdolność kredytową albo wyliczyć składkę ubezpieczenia. Programy wspierają banki w badaniu transakcji i wyłapywaniu tych, które wydają się podejrzane: służą praniu brudnych pieniędzy lub są skutkiem kradzieży kart kredytowych albo danych osobowych. Według IBM, już za dwa lata ponad 80% kontaktu z klientem będzie się odbywać bez udziału ludzi. Pracownikom zostanie rozwiązywanie tylko tych bardziej skomplikowanych zgłoszeń.
Potencjał sztucznej inteligencji pokazują ostatnie sukcesy programów w rywalizacji z ludźmi. Po tym jak w 1997 roku komputer Deep Blue pokonał rosyjskiego mistrza szachowego Garriego Kasparowa, łupem AI padła kolejna klasyczna gra planszowa. Zaprojektowany przez Google program AlphaGo wygrał w starożytnej, chińskiej grze Go z koreańskim mistrzem Lee Sedolem. Go jest znacząco trudniejsza od szachów – szacuje się, że liczba możliwych kombinacji przekracza liczbę atomów we wszechświecie – i to miliardy miliardów razy. Komputer poradził sobie z człowiekiem także w nieco mniej sztywnych warunkach. Program zaprojektowany przez firmę OpenAI, który sam nauczył się grać w grę komputerową Dota 2, pokonał w pojedynku 1 na 1 jednego z najlepszych graczy na świecie.

Obecnie mam przyjemność uczestniczyć w projektach, które – gdyby nie wykorzystanie sztucznej inteligencji – wymagałyby zaangażowania setek pracowników. Pierwszy, umożliwia – podając podstawowe informacje o mieszkaniu – błyskawiczne poznanie wartości danej nieruchomości. System wykorzystuje sieci neuronowe, drzewa decyzyjne i lasy losowe. Za pomocą specjalnych algorytmów wylicza następnie wartość mieszkania. Kolejny projekt, ma służyć przy inwestycjach infrastrukturalnych na dużą skalę. Wykorzystuje dane satelitarne, informacje o własności gruntów i ograniczenia środowiskowe oraz prawne. Dzięki temu jesteśmy w stanie pomóc w wytyczeniu optymalnej trasy i podejmowaniu decyzji na każdym etapie projektu. Rozwiązania tego typu, w najbliższych latach, staną się standardem dla firm i organizacji zajmujących się nieruchomościami.

Niech o potencjale sztucznej inteligencji świadczą słowa Franka Chena, partnera w firmie Andreessen Horowitz, zajmującej się inwestowaniem w startupy. Obecnie, wsparcie dla młodych firm wykorzystujących sztuczną inteligencję wynosi miliardy dolarów rocznie. Zdaniem Chena, „już za dwa lata nikt nie będzie chciał inwestować w startup, tylko dlatego że korzysta z rozwiązać z obszaru AI”. Chen uważa, że inwestorzy będą automatycznie zakładali, że każda firma wykorzystuje najlepsze dostępne na rynku rozwiązania – czyli sztuczną inteligencję. Trzeba więc będzie wyróżnić się czymś jeszcze bardziej innowacyjnym.

Adam Sobczak, co-founder Cenatorium

AVM idealny do wyceny portfeli nieruchomości

Bez kategorii 7 września 2018

Modele matematyczne wykorzystujące bazę danych o nieruchomościach do obliczenia rynkowej wartości na podstawie  analizy lokalizacji, warunków rynkowych i informacji o danym mieszkaniu, działce zmieniają wiele procesów, które wcześniej albo były czasochłonne, albo – dla przeciętnego konsumenta – niedostępne. Trzeba jednak mieć się na baczoności i pamiętać, że diabeł tkwi w szczegółach. Kluczowymi warunkami do poprawnego określenia prawdziwej wartości nieruchomości są przede wszystkim jakościowe dane, a także sam algorytm do wyceny. Polskim przykładem Automated Valuation Model jest AVM Cenatorium,  gdzie wyceniamy nieruchomość w sposób automatyczny, równocześnie dostrzegając złożoność jej otoczenia.

Liczą się fakty: cena transakcyjna

Dostępne w Polsce w rozmaitych formach rozwiązania wykorzystują bardzo często informacje o ofertach. Nic w tym dziwnego. Danych ofertowych jest więcej, są łatwo dostępne, aktualizowane codziennie ale… nie dostarczają one wiarygodnych informacji o rynku nieruchomości. A już na pewno, nie o wartości rynkowej danego mieszkania. Oferty są ze swej natury życzeniowe: to oczekiwania sprzedającego, które nie mówią nic o realnej wartości nieruchomości.
Zamieszczane w ogłoszeniach kwoty są zawyżone w stosunku do rzeczywistych wartości rynkowych nieruchomości o średnio 15%. Dodatkowo publikowane są oferty w rzeczywistości nieistniejące, które mogą służyć sztucznemu podnoszeniu cen przez podmioty zajmujące się obrotem nieruchomościami. W związku z tym, dane te są w większości przypadków bezwartościowe do określenia PRAWDZIWEJ wartości nieruchomości.
Także z tego powodu, modele automatyczne oparte na bezwartościowych danych nie są w stanie dostarczyć wiarygodnych informacji.

Read More

Drugie urodziny urban.one – świętuj z nami!

Bez kategorii 13 czerwca 2018

Jedno z dzieci Cenatorium – aplikacja do automatycznej wyceny mieszkania urban.one – obchodzi właśnie drugie urodziny! Z tej okazji, dwie wyceny na urban.one kupisz już za… 14,50 zł! To jednak nie koniec niespodzianek i prezentów.

Oficjalnie ogłaszamy prace nad nowym, ulepszonym raportem urban.one. Będzie on zawierał jeszcze więcej informacji kluczowych do zrozumienia sytuacji na rynku nieruchomości i podjęcia odpowiedzialnych decyzji co do zakupu lub sprzedaży mieszkania.

Na razie testujemy pierwsze nowe rozwiązanie z raportu: analizę wycenianego mieszkania pod kątem najmu krótkoterminowego. Przedstawia ona szacowaną cenę za dzień wynajmu, szacowany roczny wskaźnik obłożenia (przez jaką część roku mieszkanie będzie wynajęte, przy założeniu, że jest dostępne przez cały rok) oraz szacowany, średni zysk za miesiąc. Powyższe wyliczenia powstały dzięki eksperckiej analizie danych dotyczących rynku najmu krótkoterminowego. Więcej nowych rozwiązań będziemy prezentować i testować w najbliższych tygodniach.

Jesienna promocja urban.one

Bez kategorii, Nowość, urban.one 19 października 2017

Do 31 października trwa wyjątkowa promocja jesienna urban.one. Od teraz każdy, kto chce może samodzielnie sprawdzić prawdziwą cenę mieszkania, które chce nabyć lub sprzedać – kupując 1 wycenę U1, drugą dostanie gratis.

Read More

Zmieniliśmy siedzibę!

Bez kategorii 17 sierpnia 2017

Szanowni Państwo,

od 1 sierpnia jesteśmy w samym sercu Stolicy! Nasze nowe biuro znajduje się przy ul. Pięknej.

Prosimy o kierowanie korespondencji na adres:

Cenatorium Sp. z o.o.

ul. Piękna 68

00-672 Warszawa