رئیل اسٹیٹ میں اے آئی (مصنوئی ذہانت ) کتنی مفید ہے
دنیا معلومات کے دور کی طرف بڑھ رہی ہے، اور ٹیکنالوجی میں ہونے والی پیش رفت بڑی صنعتوں میں کاروبار چلانے کے طریقے کو بدل رہی ہے۔ ان ٹیکنالوجیز میں سے ایک جس نے پوری دنیا کی صنعتوں پر نمایاں اثر ڈالا ہے وہ ہے مصنوعی ذہانت ( اے آئی)۔
اے آئی نے کاروباروں کو بڑی مقدار میں ڈیٹا کا تجزیہ کرنے کی اجازت دے کر تبدیل کر دیا ہے، اس بات کو یقینی بناتے ہوئے کہ وہ اپنے حریفوں پر مارکیٹ کی برتری رکھتے ہیں۔ فی الحال، اس نے رئیل اسٹیٹ سمیت کسی بھی صنعت کو خالی نہیں چھوڑا ہے۔
رئیل اسٹیٹ ویب سائٹس اور پورٹلز پر موجود اے آئی سافٹ ویئر خریداروں اور بیچنے والوں کو آسانی سے مربوط کرنے کے لیے مختلف ذرائع سے بڑی مقدار میں ڈیٹا اکٹھا کر سکتا ہے۔ گھر کی تلاش کے عمل کو بہتر بنانے سے لے کر رئیل اسٹیٹ ایجنٹس کے لیے لیڈ جنریشن کو بڑھانے تک فوائد بے شمار ہیں۔آج کے اس بلاگ میں ہم زکر کریں گے کہ کس طرح ان پانچ طریقوں سے اے آئی ریل اسٹیٹ میں انقلاب لا رہا ہے۔
گھر کی تلاش میں مزید بہتری
رئیل اسٹیٹ پورٹلز پر سرچ انجن عموماً غیر درست ہوتے ہیں۔ مثال کے طور پر، اورلینڈو میں 3 بیڈ روم والے اپارٹمنٹ کی تلاش سینکڑوں فہرستوں کا باعث بن سکتی ہے جو صارف کی ضروریات سے غیر متعلق ہیں۔ اے آئی گھر کی تلاش کے عمل کو آسان بنا سکتا ہے اور گھر کی سفارشات کو زیادہ ذاتی بنا سکتا ہے۔
مصنوعی ذہانت کے الگورتھم پچھلی تلاشوں، تلاش کے فلٹرز، یا فہرستوں میں صارفین سے متعلقہ نتائج کو آگے بڑھانے اور انہیں مناسب جائیداد کی سفارشات فراہم کرنے کے لیے انفرادی صارف کی ترجیحات کو سیکھ سکتے ہیں۔
مخصوص صارف کی آبادی سے زیادہ متعلقہ فہرستوں کو دکھا کر بھی اس منطق کو زیادہ وسیع پیمانے پر استعمال کر سکتا ہے۔ یہ پچھلی تلاشوں یا تلاش کے فلٹرز جیسے پہلے ذکر کردہ عوامل کی بنیاد پر اعلی درجے کے صارفین کو پہچان سکتا ہے، اور پھر الگورتھم انہیں کم قیمت والی خصوصیات دکھانے سے گریز کرتا ہے۔
کیونکہ اگر اے آئی جانتا ہے کہ فرد کی عمر 30 سال ہے اور وہ پہلی بار خریدار ہے، تو وہ اسی طرح کی خصوصیات کی سفارش کرنے کے لیے ان مخصوص آبادی کی ترجیحات کے بارے میں پچھلے ڈیٹا سے معلومات کا استعمال کرے گا۔
سرمایہ کاروں کے لیے معلوماتی ڈیٹا
سرمایہ کار دستیاب جائیداد کے اعداد و شمار پر نمایاں طور پر انحصار کرتے ہیں تاکہ یہ اندازہ لگایا جا سکے کہ وقت کے ساتھ فروخت کی قیمت میں کون سی جائیدادیں بڑھیں گی۔ ایسی پیشین گوئیاں کرنا اکثر بہت پیچیدہ ہو سکتا ہے کیونکہ بہت سے عوامل کام میں آتے ہیں۔ مثال کے طور پر، کسی علاقے میں، مخصوص گروسری اسٹورز کے قریب اپارٹمنٹ کی عمارتیں دوسرے اپارٹمنٹس کے مقابلے میں تیزی سے ترقی کر سکتی ہیں۔ تاہم، چار سے زیادہ خصوصی اسٹورز ہونے کا الٹا اثر ہو سکتا ہے۔
تاہم، مشین لرننگ ایسے مسائل پر قابو پانے میں مدد کر سکتی ہے۔ اے آئی نمونوں اور کنکشنز کو تلاش کرنے کے لیے ریئل ٹائم اور تاریخی پراپرٹی ڈیٹا کی بڑی مقدار کا تجزیہ کر کے بہتر فیصلے کرنے میں آپ کی مدد کر سکتا ہے جو شاید آپ سے چھوٹ گئے ہوں۔ پیشن گوئی کا تجزیہ ڈیموگرافکس، آمدنی، کسٹمر کے جذبات اور مائیکرو مارکیٹس کی بنیاد پر جائیداد کی فہرستوں کو پوزیشن میں لانے میں مدد کرتا ہے۔ اس طرح، اے آئی اور مشین لرننگ آپ کو پراپرٹی کی قیمت کا تعین کرنے، لاگت اور فروخت کی پیشن گوئی کرنے، اپنے حریفوں کے ساتھ موازنہ کرنے اور مستقبل کے لیے اچھی منصوبہ بندی کرنے میں مدد کر سکتی ہے۔
بہتر کوالٹی لیڈز
زیادہ تر لوگ رئیل اسٹیٹ ویب سائٹس کو صرف براؤزنگ کے لیے دیکھتے ہیں اور کرائے پر لینے یا پراپرٹی خریدنے میں سنجیدہ نہیں ہوتے۔ یہ رئیل اسٹیٹ ایجنٹوں کو مایوس کر سکتا ہے کیونکہ وہ سنجیدہ اور غیر سنجیدہ ممکنہ خریداروں کے درمیان فرق کرنے کی جدوجہد کرتے ہیں۔ اے آئی ڈیٹا کا تجزیہ کر سکتا ہے اور سنجیدہ صارفین کے براؤزنگ رویے کو پہچان سکتا ہے۔ اس کے بعد یہ انہیں رئیل اسٹیٹ ایجنٹس کو ڈیجیٹل لسٹنگ اور لیڈ میگنےٹس سے تیار کردہ ڈیٹا کے ذریعے رابطہ کرنے کی سفارش کر سکتا ہے۔ اے آئی جائیداد خریدنے اور امکانات کو صارفین میں تبدیل کرنے کے بارے میں سنجیدہ لوگوں پر توجہ مرکوز کرکے رئیل اسٹیٹ ایجنٹس کی کارکردگی کو زیادہ سے زیادہ کرنے میں مدد کرسکتا ہے۔
تصویر کی شناخت
رئیل اسٹیٹ ایجنٹس کو دستی طور پر جائیداد کی ویب سائٹ کسی رئیل اسٹیٹ ویب سائٹ یا پورٹل پر ڈالنی ہوتی ہے۔ چونکہ مختلف ویب سائٹس میں مختلف ڈیٹا فیلڈز ہوتے ہیں، اس لیے پراپرٹی کے بارے میں تمام معلومات کو ریکارڈ کرنا اکثر ناممکن ہوتا ہے، جس سے پراپرٹی کی تفصیل اور میٹا ڈیٹا نامکمل رہ جاتا ہے، اور بعض اوقات کچھ چیزوں کو مکمل طور پر چھوڑ دیا جاتا ہے۔
اے آئی امیج ریکگنیشن سافٹ ویئر پراپرٹی کی امیج میں کلیدی خصوصیات کی نشاندہی کرکے اور فہرستوں کو ٹیگ کرکے حل پیش کرسکتا ہے تاکہ صارفین بعد میں ان خصوصیات کو تلاش کرسکیں۔ مثال کے طور پر، فرض کریں کہ کوئی ایجنٹ باتھ روم کی تصویر اپ لوڈ کرتا ہے۔ اس صورت میں، اے آئی اس بات کا تعین کر سکتا ہے کہ آیا مالک نے حال ہی میں اس کی تزئین و آرائش کی ہے اور ٹیکنالوجی میں ترقی کے ساتھ، سخت لکڑی کی ٹائلیں، لکڑی کے بیم وغیرہ جیسی خصوصیات کا پتہ لگانے کے قابل ہو جائے گا۔
ڈیجیٹل لین دین کو بڑھانا
AI الگورتھم کاغذی دستاویزات کو ڈیجیٹل دستاویزات میں تبدیل کرکے اور لین دین کی بے ضابطگیوں کو پہچان کر ڈیٹا کی تلاش اور بڑی مقدار میں ڈیٹا کو منظم کرنے میں مدد کرسکتے ہیں۔ چیٹ بوٹس سوالات کو واضح کرکے اس عمل میں بھی مدد کرتے ہیں۔
اے آئی کی یہ خصوصیت خاص طور پر مارگیج قرضے کے لیے درست ہے، جو کہ بہت زیادہ ڈیٹا پر مبنی ہے۔ بینک آپٹیکل کریکٹر ریکگنیشن سسٹم کا استعمال کرتے ہیں تاکہ رہن کے قرضے کے لیے درکار ڈیٹا کی وسیع مقدار کو پڑھیں۔ تاہم، یہ نظام غیر ساختہ دستاویزات کو نہیں پہچان سکتے۔ اے آئی بینک اسٹیٹمنٹس، کریڈٹ ہسٹریز، انکم کا ثبوت، اور دیگر کاغذات جیسے وسیع دستاویزات کو ترتیب دینے میں مدد کرتا ہے، قرض دینے کا فیصلہ کرنے سے پہلے ڈیٹا بینکوں کی مقدار میں اضافہ کرکے تجزیہ کرسکتا ہے۔
نتیجہ
ایسے بہت سے طریقے ہیں جن میں مصنوعی ذہانت رئیل اسٹیٹ کے مستقبل میں انقلاب برپا کر رہی ہے۔ یہ رئیل اسٹیٹ پورٹلز اور ویب سائٹس کے سرچ انجنوں کو بہتر بنا کر خریداروں کو بیچنے والوں سے مؤثر طریقے سے جوڑ سکتا ہے، رئیل اسٹیٹ ایجنٹس کو لوگوں کو جائیداد خریدنے میں سنجیدہ تلاش کرنے میں مدد کرتا ہے، اور سرمایہ کاروں کو جائیداد کی قیمتوں، فروخت اور مارکیٹ کی قیمت کا فیصلہ کرنے سے پہلے آسانی سے اندازہ لگانے میں مدد کرتا ہے۔
تصویر کی شناخت کے ذریعے، یہ پراپرٹی کی تفصیل کو ناقابل یقین حد تک مفصل بنانے اور اس بات کو یقینی بنانے میں بھی مدد کر سکتا ہے کہ کچھ بھی نہیں چھوڑا جائے، اور اس کی بے ضابطگیوں کو تلاش کرنے اور تحریری دستاویزات کو ڈیجیٹل میں تبدیل کرنے کے لیے لین دین کے حوالے سے وسیع پیمانے پر ڈیٹا سے گزرنے کی صلاحیت ڈیجیٹل لین دین کو فروغ دینے میں بہت مدد کرتی ہے۔ ریل اسٹیٹ کی دنیا. اس طرح سے، AI خریداروں اور فروخت کنندگان کو آسانی سے جوڑ کر پراپرٹی ٹریڈنگ کو مکمل طور پر تبدیل کر رہا ہے اور اس کی بڑی مقدار میں ڈیٹا اکٹھا کرنے اور تجزیہ کرنے کی صلاحیت ہے۔
