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利用人工智能在房地产投资中寻找阿尔法

一段时间以来,基于技术的创新已经重塑了几乎每个行业的工作方式。尽管如此,商业房地产世界已经拖延了脚步,紧紧抓住传统方式。

利用人工智能在房地产投资中寻找阿尔法

即使与其他投资市场相比,商业房地产也是一种恐龙。股票市场很久以前就采用了新的核心创新并继续这样做 - 即使保守的债券市场也在效仿。特别是考虑到当前房地产市场固有的不确定性,CRE投资市场中基于技术的破坏早就应该出现并最终出现。但这种延迟现在可能提供机会,因为只有少数公司将商业房地产世界带入未来 - 快速反应的投资者将获利。经过漫长的模拟时期,占主导地位的科技公司正在利用人工智能和机器学习等尖端创新,在增强投资方法中找到阿尔法。

无论是住宅还是商业,房地产投资决策总是依靠数据来更好地了解资产,进行比较和评估价值。传统分析只有微薄的数据集可供使用,因此有偏见和不完整的评估是几十年来的现状。如今,可以访问大量数据,但这些数据往往支离破碎,难以解析为实际洞察力。

需要考虑许多观点:宏观经济学,市场水平,MSA水平,社区质量,多种资产水平特征,人口统计,供求关系,就业趋势,替代机会,风险因素等等。虽然传统分析师将有限的一系列考虑因素压缩为有根据的猜测,但人工智能会同时掌握所有因素,潜在观点和数据。这种新观点对于寻求提高速度,准确性和性能的投资者来说是一个巨大的好处,并且可以区分真正优秀的交易和那些只在Excel工作表上看起来很好的交易。

Skyline AI与商业房地产领域的顶级企业合作,将其技术与合作伙伴的资源和经验相结合。这个联盟创造了新的投资工具,为投资者提供了绝对的交易巅峰。

分析师只能处理有限的数据和Excel文件。先进的CRE技术公司正在使用机器学习模型的集合来阐明深层资产数据,通过AI洞察力创建alpha。顶级公司为投资者带来的核心阿尔法?以高速和确定性采购和承销最优惠的交易。在深度数据历史资产研究,交易数据增强,微观位置数据分析和准确性回溯测试的复杂链中,AI为投资者提供了关键优势。

以下是这种深入见解能力的三个例子。

资产性能和价值预测:Skyline AI的平台使用有监督和无监督机器学习模型的组合,根据数千个信号组合定义为相似的属性集群。人工智能在一定程度上学习并理解资产投入和互动的性质,从而可以预测其当前的市场价值和未来的租金收益率。

Skyline AI的系统以低于AI市场价值预测的要价突出资产,使其投资者能够利用差异。

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