@Lanzarot3 ej, ale to jest ciekawy temat. Chętnie zobaczyłbym na przykładzie danej nieruchomości wycenę AI vs Człowiek.

@Utylizejszyn przecie to "AI" to będzie się właśnie uczyło naśladować wyceny ludzi. Różnic z założenia nie będzie, chyba że są duże różnice między samymi wyceniającymi ekspertami.

@qdco rozwiniesz jakoś? Bo ja widzę to zupełnie inaczej, wycen "ludzi" nie będzie brało wogóle pod uwagę

@Lanzarot3 A jak widzisz inaczej naukę tego modelu? Zapewne właśnie na podstawie szeregu parametrów i tego, jak w danych przypadkach wyceniali eksperci. Model uczy się właśnie ich naśladować, bo czego innego miałby się uczyć? Nie ma jakiejś obiektywnie dobrej formy wyceniania, czy jakiegoś lepszego ground truth, według którego algorytm miałby prześcignąć wyceniających agentów.

@qdco A to nie jest tak, że głównie zależeć będzie działanie AI od tego, na czym została nauczona? Jeśli będzie się uczyć na podstawie innych ofert i ich parametów (w tym ceny) to będzie tak, jak mówisz. Jednak można byłoby ją uczyć w inny sposób i wtedy wyniki dopiero mogłyby być ciekawe moim zdaniem.

@qdco dokładnie tak zrobią. Tylko kiedy nauczą się miliona kombinacji że ceny ofertowe nieruchomości mogą być nieadekwatne do transakcyjnych to kolejne już będą bardziej dostosowane a co za tym idzie niższe/wyższe. Ceny się urealnia po prostu wg mnie a coraz mniej będzie ofert tzw. "zyczeniowych".

Więc "naukę" jak najbardziej ale później już człowiek nie będzie wogole potrzebny

@Lanzarot3 Na jakiej podstawie twierdzisz, że będą niższe/wyższe, a nie po prostu średnio takie same, skoro to będzie właśnie kryterium optymalizacji modelu? Poza tym na etapie rozwijania go już, gdy jego wycena będzie odbiegać od tej wyceny ekspertów, to będzie poprawiany.

@erplus No dokładnie od tego zależy, ale na czym innym chciałbyś uczyć taki model, jak nie na wycenach ekspertów? Bóg z nieba ześle prawdę objawioną o cenach nieruchomości? ( ͡° ͜ʖ ͡°)

@qdco wnioskuję po tym że nie będzie już nieruchomości na sprzedaż na zasadzie cen "zyczeniowych" które się wogóle nie sprzedają tylko będą dostosowywane do pozostałych czyli niższych. W drugą stronę zaś jak ktoś da cenę poniżej wartości i znając życie szybko się sprzeda to automatycznie dla takiego AI da to sygnał żeby ceny lekko korygować Ja tu widzę podróż w jedną stronę

@Lanzarot3 Najpierw coś musiałoby sprawić, że te predykcje modelu będą średnio inne od predykcji ekspertów. Z założenia nie powinny.

Jak pytałem, na jakiej podstawie tak sądzisz, to miałem na myśli jakies konkrety, przesłanki lub dowody, a nie potwierdzenia, że tak w istocie sądzisz ( ͡° ͜ʖ ͡°)

@qdco na razie możemy domniemywać, chyba że masz jakieś dane na coś czego jeszcze nigdy w tej branży nie użyto.

O jakich ekspertach mówisz? O agentach nieruchomości + sprzedających którzy chcieliby uzyskać jak najwyższą kwotę za sprzedawana nieruchomość?

@Lanzarot3 Kojarzę już takie coś z USA. Nie pamiętam nazwy firmy, ale była to platforma, która postanowiła kupować nieruchomości wystawione na niej poniżej wartości. Okazało się, że skupiła masę shitu, który z jakichś uzasadnionych przyczyn był niesprzedawalny i padła odsprzedając nieruchomości taniej niż kupiła.

EDIT: Chyba chodziło o Zillow, 304 miliony $ strat. Sprawa sprzed 2 lat.

@qdco AI może być karmione obecnymi ofertami nieruchomości, ale też archiwalnymi. Z tych drugich można wyciągnąć cenę ofertową oraz cenę transakcyjną (sporą bazę danych można uzyskać za niewielki pieniądz - np. cenatorium.pl). Z tych dwóch wartości można wyciągnąć różnicę. Tutaj widzę "szansę" na różnice w wycenie nieruchomości.

Według mnie AI w jakimś stopniu urealni ceny, mniej będzie przewartościowanych mieszkań, które wiszą miesiącami a już na pewno mniej okazji, gdzie cena będzie zaniżona. Przez zastosowanie AI zmniejsza się wpływ czynnika ludzkiego takiego jak przywiązanie do nieruchomości, błędy w wycenie itd. przynajmniej w najprostszym zastosowaniu. W kolejnym kroku, jeśli AI będzie działać po stronie sprzedających, będzie wykorzystywanie czynnika ludzkiego np. chwilowej mody, trendu, dopłat, ulg do zmaksymalizowania zysku i skrócenia czasu jego realizacji. Jeśli AI byłaby wykorzystywana lub wspierałaby kontakt z kupującym to dochodzi kolejny element tzn uzyskanie jak najwięcej informacji o kupującym - oficjalnie, żeby przedstawić mu najbardziej dopasowane oferty, małym druczkiem, żeby zwiększyć zysk.

Ostatnim krokiem będzie kreowanie rzeczywistości czyli to co robią naganiacze w tej chwili np. poprzez generowanie artykułów. Dodatkowo będzie można dostosowywać ceny w danej lokalizacji tak, aby sprzedać konkretną nieruchomość drożej i/lub szybciej niż wynikałoby to z jej faktycznej wartości.

Na koniec najważniejsze. To jak będzie działać AI zależy tylko i wyłącznie od tego kto parametryzuje i czym uczy model. Jeśli założymy, że taki otodom będzie zarabiał tyle samo na każdej transakcji (nie będzie) model będzie zoptymalizowany pod kątem liczby transakcji. Jeśli to będzie np. procent od transakcji to model będzie tak zopytymalizowany, by ludzie kupowali mieszkania drożej lub jeszcze lepiej droższe niż wcześniej planowali.

@kbk rozumiem ze jak to mówisz "naganiacze" oszukają nawet AI? Mają moc

@Lanzarot3 AI to nie jest jakieś perpetum mobile, którego nie można ukierunkowywać.

Oczywiście potrzeba jak do wszystkiego - kasy.

@adrianekkk1990 jak sobie to wyobrażasz? Jakby miało wyglądać to ukierunkowanie? Wiedząc oczywiście na jakiej zasadzie działa taka AI

@thordan-brightpast Dalej mówisz o naśladowaniu wycen z przeszłości, więc nie rozumiem, skąd oczekiwanie, że algorytm wyceniałby inaczej, niż agenci.

@Lanzarot3 Nie domniemywać, bo wiemy, jak działa uczenie maszynowe. I mówię o ekspertach w rozumieniu uczenia maszynowego własnie. Modele ML nie uczą się takich rzeczy magicznie, tylko uczą się tego, co dostaną w danych. Oczywiście można to kierunkować tak, aby optymalizowało konkretne cechy, ale w przypadku biur nieruchomości raczej będzie to ich zysk, a nie niska cena mieszkań.

@qdco dokładnie o to mi chodzi. Dostaną w danych że ze sprzedaży jest uzywiskiwana cena ofertowa lub w wielu przypadkach niższa. A dane będą dostawały z akt notarialnych. Ja w tą stronę rozumuje.

@Lanzarot3

rozumiem ze jak to mówisz "naganiacze" oszukają nawet AI? Mają moc

Nic takiego nie napisałem. Napisałem, że część ich działań zostanie przez AI przejęta. Przykładowo przychodzi do takiego otodom developer z kasą na "promocję". Do modelu AI wrzuca się informację, że na każdym sprzedanym mieszkaniu za pośrednictwem portalu, portal dostaje wskazaną prowizję. Całą resztą zajmuje się już model. Dostosowuje informacje na stronie do zwiększenia szans na sprzedaż promowanych mieszkań np. poprzez podniesienie cen innych (oczywiście w ramach widełek na jakie zgodzili się sprzedawcy), generowanie artykułów zachwalających mieszkania w budynkach dewelopera np z uwagi na tereny zalewowe XD, w komunikacji z klientem, który jest targetem jest sugerowanie tej inwestycji itd.

@thordan-brightpast

AI może być karmione obecnymi ofertami nieruchomości, ale też archiwalnymi. Z tych drugich można wyciągnąć cenę ofertową oraz cenę transakcyjną (sporą bazę danych można uzyskać za niewielki pieniądz - np. cenatorium.pl). Z tych dwóch wartości można wyciągnąć różnicę. Tutaj widzę "szansę" na różnice w wycenie nieruchomości.

Warto w tym miejscu zwrócić uwagę na jeszcze jeden kluczowy parametr - czas. W zależności od tego jak szybko sprzedają się mieszkania o podobnych parametrach w danej lokalizacji inaczej można patrzeć na różnicę w cenie ofertowej i transakcyjnej. Jeśli różnica jest mała a mieszkania się stosunkowo szybko sprzedają to przesłanka do podniesienia ceny.

Sama różnicy pomiędzy ceną transakcyjną a ofertową nic nam nie daje, bo w zasadzie zawsze jest spełniony warunek: cena transakcyjna <= cena ofertowa a ustawienie w ogłoszeniu średniej dla danego typu lokalu ceny transakcyjnej w żaden sposób nie maksymalizuje naszego zysku - kupujący zawsze liczy na X% upustu.

@kbk czyli z Twojego przykładu znaczy że obniża ceny kilku mieszkań które się sprzedadzą i automatycznie średnia cena inwestycji w dół ¯\_(ツ)_/¯

@Lanzarot3

czyli z Twojego przykładu znaczy że obniża ceny kilku mieszkań które się sprzedadzą i automatycznie średnia cena inwestycji w dół ¯\_(ツ)_/¯

Nic takiego nie napisałem.

@kbk okej, źle doczytałem fragment z kasą na promocję. Ale już dywagacje że AI podniesie ceny innych ofert żeby te opłacone wyróżniały się niższa cena to już Cię poniosło.

@Lanzarot3 Jeśli zostanie to zaimplementowane to nic nie stoi na przeszkodzie. Dziwnym by było gdyby nie było to realizowane na poziomie pojedynczej inwestycji dewelopera, w końcu teraz jest to ręcznie i tak robione. Co do ogłoszeń innych ludzi też nie jest to problemem, kwestia dobrego sprzedania tego feature'a. Przykładowo sprzedawca wskazuje cenę w ogłoszeniu na 500 tys. zł a w formularzu pojawia się checkbox czy zgadza się na automatyczne podniesienie ceny w ogłoszeniu o np. max 10% przez mechanizm super AI w sytuacji gdy zmienią się warunki (np. większe zainteresowanie) i żeby sprzedawca więcej zarobił. No kto się na to nie zgodzi? Jeśli nie automatyczne to może być ręczne, przez samych sprzedających. Wystarczy, że wyśle się do nich w odpowiednim czasie mejla, że po wnikliwej analizie, przewidując przyszłe wzrosty cen blablabla sugeruje podnieść cenę.

@kbk sory z takimi fantazjami nie będę dyskutował. AI chcąc sprzedać mieszkanie jednego sprzedającego podniesie cenę drugiego informując go że tym ruchem działa na jego korzyść. Przecież to się kupy nie trzyma

@Lanzarot3 Pewnie dlatego, że nie bardzo rozumiesz czym jest AI i na jakiej zasadzie funkcjonuje. W uberze podobny mechanizm się sprawdza, jeśli w nieruchomościach też zadziała to będzie wykorzystywany. Poza tym działanie takie nie będzie dotyczyło dwóch sprzedawców tylko wszystkich których dana sytuacja dotyczy np. pod względem lokalizacji czy zbliżonej oferty (tu np. jest pole popisu do AI do wybrania odpowiedniej puli). Wszyscy nie muszą się od razu zgodzić, ale wystarczy, że jakaś cześć to zrobi i część na pewno pójdzie ich tropem. Teraz jest tak, że ludzie mogą miesiącami mieć ogłoszenie w necie ale jak sąsiednie ceny mieszkań drożeją to sami też podnoszą ceny pomimo, że po starej się nie sprzedało.

I na koniec, w pierwszej wiadomości masz informację, że AI ustala cenę, nawet jeśli by nie wpływała na zmiany cen starych ogłoszeń to zawsze dla nowych może sugerować nieco wyższe.

Poza tym sugerowanie podniesienia ceny wcale nie musi w oczywisty sposób działać na niekorzyść sprzedającego. W ocenie AI ma zwiększać szanse na sprzedaż bardziej dochodowych mieszkań ale wcale nie uniemożliwia sprzedaży mieszkania którego cena wzrosła. Poszczególne nieruchomości można tylko z grubsza porównywać, ale każda jest inna. I to co dla kogoś jest nie do zaakceptowania za 500 tys. zł inny od ręki kupi za 510 tys. zł.

Takie działania byłby nieopłacalne i pewnie niemożliwe do zrealizowania przez człowieka, natomiast AI może działać w sposób ciągły.

@kbk musisz mnie oświecić w takim razie czym jest i jak działa sztuczna inteligencja bo wg mnie będzie po prostu dostosowana do realnej sprzedaży. Zgodzę się z tym że nie będzie już zanizanych ani też zawyzanych ofert. Sprzedający sam będzie decydował jak szybko chce sprzedać i AI pod to będzie dostosowywała cenę. A że ktoś przyjdzie i powie żeby ustawić inne ceny wyższe bo on zapłaci za promocję i chce szybko sprzedać to daj spokój. Później ten drugi zostanie z niesprzedanym mieszkaniem z wyższą ceną w ofercie.

@Lanzarot3

A że ktoś przyjdzie i powie żeby ustawić inne ceny wyższe bo on zapłaci za promocję i chce szybko sprzedać to daj spokój. Później ten drugi zostanie z niesprzedanym mieszkaniem z wyższą ceną w ofercie.

Nic takiego nie napisałem XD.

"Przykładowo przychodzi do takiego otodom developer z kasą na "promocję". Do modelu AI wrzuca się informację, że na każdym sprzedanym mieszkaniu za pośrednictwem portalu, portal dostaje wskazaną prowizję. Całą resztą zajmuje się już model. Dostosowuje informacje na stronie do zwiększenia szans na sprzedaż promowanych mieszkań np. poprzez podniesienie cen innych (oczywiście w ramach widełek na jakie zgodzili się sprzedawcy)"

Pisałeś

@Lanzarot3 Jest różnica, pomiędzy "ktoś przyjdzie i powie żeby ustawić innym wyższe ceny" od "developer wypłaci prowizję za każde sprzedane za pośrednictwem portalu mieszkanie".

To jest olbrzymia różnica bo do pierwszego nie jest potrzebne AI, a w drugim przypadku jest to jeden z elementów na bazie którego AI może podejmować decyzje, analizować i wyciągać wnioski. Zauważ że napisałem "np." tzn jest to jedno z działań jakie może podjąć (analogiczne do tego, które podejmują deweloperzy) ale nie koniecznie musi a już na pewno nie na prośbę dewelopera. Tym bardziej, że efekt może być odmienny od zamierzonego.

@kbk XD sam sobie przeczysz

@Lanzarot3 Może po prostu nie rozumiesz co do Ciebie piszę

@kbk obawiam się że ja rozumiem także cześć