AI pomoże w wynajmie pustych biur? Polski proptech kończy pracę nad nową technologią

Oprócz kilkunastu miliardów danych o polskim rynku nieruchomości komercyjnych REDD zaoferuje już niedługo możliwość dokładnego prognozowania wynajmu biur. W jaki sposób?

- W ostatnich miesiącach intensywnie pracowaliśmy nad algorytmem Space AI. Po wielu próbach nasz model machine learning osiągnął trafność powyżej 75 proc., co oznacza, że w zbiorze historycznych transakcji na rynku biurowym, czas potrzebny na wynajem tych powierzchni został trafnie przewidziany w przeważającej większości przypadków. To istotny przełom, a utrzymanie takiego poziomu trafności w przyszłości może być początkiem prawdziwej rewolucji w przygotowaniu wolnej powierzchni pod wejście najemcy, opracowaniu strategii negocjacyjnych oraz szeroko - zarządzaniu finansową płynnością nieruchomości – mówi Tomasz Ogrodzki, twórca i CEO REDD. 

Space AI od REDD to modele oparte o uczenie maszynowe (machine learning). Stworzono dzięki temu zbiór informacji (tzw. cech), na podstawie których model przewiduje czas wynajmu biur. To, jak deklaruje firma, skuteczna mieszanka wiedzy z dziedziny uczenia maszynowego, statystyki danych w bazie REDD, a także eksperckiej znajomości rynku nieruchomości komercyjnych.

REDD pozyskał niedawno finansowanie na poziomie 1,5 mln dolarów

Rok na wynajem biura?

Dane sprzed roku nie były dla rynku optymistyczne. Biurowce w środku „ery COVID” stały puste przez niemal rok (296 dni wg danych REDD) zanim pojawiał się kolejny najemca. Space AI ma to zmienić, bo oprócz prognozowania wynajmu podpowiada, które elementy zoptymalizować, żeby dana powierzchnia wynajęła się szybciej. Twórcy narzędzia potwierdzają już, że największy potencjał leży w najwyższej klasie nieruchomości komercyjnych, choć narzędzie prognozuje tak samo skutecznie we wszystkich klasach budynków.

- Modele wyraźnie pokazują, że wynajem biur nie rządzi się jednym, uniwersalnym prawem. W zależności od klasy nieruchomości czy jej lokalizacji, zupełnie inne parametry mają deterministyczny wpływ na trafność naszych algorytmów. Dlatego, na ten moment skupiamy się na maksymalizacji skuteczności warszawskich biurowców klasy A. W kolejnych wersjach będziemy rozszerzać się na pozostałe rynki oraz inne klasy assetów - wyjaśnia Mikołaj Synowiec, Machine Learning Engineer, REDD AI od REDD.  

Grupa REDD już od jakiegoś czasu pracuje także nad innym projektem - REDD AI. – Rynek AI wyceniany jest na ponad 300 mld dolarów z perspektywą wzrostu do 1 biliona dolarów w 2029 roku. Ta wartość to wynik szerokiego zastosowania sztucznej inteligencji, czy precyzyjniej uczenia maszynowego, w sektorach finansowych, w tym bankowym, ubezpieczeniowym czy giełdowym. Algorytmy decydujące np. o przyznaniu kredytu hipotecznego, wysokości składek ubezpieczeniowych czy maszyny tradingowe to nie science fiction, tylko standardowe narzędzia biznesowe. Naszym celem jest wdrożenie tego poziomu innowacji na rynku nieruchomości komercyjnych. Jak? REDD AI pozwoli funduszom inwestycyjnym podejmować strategiczne decyzje szybciej i lepiej – mówi Tomasz Ogrodzki, CEO REDD Group.