سازماندهی بازار اجاره
اخبارهوش مصنوعی در ایران

استفاده از هوش مصنوعی برای سازماندهی بازار اجاره

0

استفاده از هوش مصنوعی برای سازماندهی بازار اجاره چطور می‌تواند موجب توسعه‌ی این بازار شود؟
طی سال‌های متمادی، همکاری دولت با بخش خصوص برای کاهش قیمت‌ها بر همه آشکار شده و مزایای به راه انداختن چرخه تولید توسط این بخش را تمام متولیان تصمیم‌گیری در صنعت، به خصوص بخش مسکن می‌دانند. با توجه به اینکه مدت رکود در صنعت ساختمان، افزایش پیدا کرده است، بایستی این مهم در بخش‌های تولید مسکن با سرعت و جدیت بیشتری صورت بگیرد. کارهایی مانند واگذاری پروژه‌های بزرگ به شرکت‌های خصوصی، تسهیل در ارائه مجوزهای ساخت و کاهش هزینه‌ها برای بیش از ۳۳۰ صنف درگیر با صنعت ساختمان رونق اقتصادی ایجاد می‌کند. در طی این پروسه بخش‌هایی مانند فروش نیز باید با همکاری دولت و شرکت‌های فعال در اقتصاد مسکن، توسعه یابد و با این کار به رونق خرید و فروش املاک کمک نماید.

بر اساس مشکلات و مسائلی که در بازار مسکن ایجاد شده و در در راستای توسعه و بروزرسانی این بازار، شرکت‌های دانش‌بنیان با بهره‌گیری از نوین ترین تکنولوژی دنیا، ابزارها و راهکارهایی ارائه کرده‌اند که علاوه بر توسعه بازار مشاورین املاک، متقاضیان خرید، فروش یا اجاره مسکن، به راحتی بتوانند انتخاب ملکی بهتر داشته باشند. این کار با استفاده از اطلاعات موجود در فضای اینترنت و  همچنین هوش مصنوعی برای استخراج، طبقه‌بندی، و به شکل ابزار درآوردن اطلاعات وارد شده از سوی کاربران انجام می‌گیرد.

باید بگوییم که ارزش افزوده‌ای که هوش مصنوعی در بازار املاک و برای سازماندهی بازار اجاره ایجاد کرده، کل اقتصاد مسکن را توسعه داده و به مردم کمک می‌کند تا با آگاهی کامل، بتوانند در کمترین زمان، بهترین ملک را انتخاب نمایند. زیرا با توجه به افزایش مداوم قیمت، انتخاب و اجاره و خرید خانه در زمان کمتر با خرید ارزان‌تر و مناسب‌تر همراه خواهد بود. از طرفی دیگر ارزش افزوده‌ای که بهره‌گیری از این تکنولوژی ایجاد می‌کند سوداگری را از بین برده و فعالیت ملکی در فضای شفاف را برای این بازار به همراه خواهد داشت.

سازماندهی بازار اجاره

ارتباط مستقیم هوش مصنوعی و نرخ اجاره مسکن

سامانه‌های تخصصی که در بازار ملک ایران وجود دارند، می‌توانند داده‌های خام را که از سوی مشاورین املاک و متقاضیان ملکی، به وسیله کد رهگیری در سامانه اطلاعات بازار املاک ایران (سابا) وارد می‌کنند را با پردازش و طبقه‌بندی به اطلاعاتی که بتوان با مطالعه آن سیاست‌گذاری منطقه‌ای برای تولید و عرضه در نظر گرفت را در اختیار متولیان سیاست‌گذاری قرار دهند. بدین‌ترتیب می‌توان با بررسی آمارهایی که توسط سامانه‌های تخصصی مانند کیلید منتشر شده‌اند میزان عرضه و تقاضای اجاره آپارتمان در صادقیه را برآورد کرده و به همان نسبت اقدام به افزایش ارائه مجوز ساخت و اعمال سیاست‌های تشویقی برای افزایش فعالیت پیمانکاران بخش خصوصی در این منطقه کرد.

در طی سال ۹۹ تاثیر افزایش قیمت مسکن در نرخ اجاره بها، بسیار محسوس بوده است. به همین خاطر استفاده از تکنولوژی و خدمات سامانه‌های تخصصی دانش بنیان، می‌تواند بر قیمت اجاره بها تاثیر مستقیم بگذارد. زیرا افزایش آگاهی ملکی مردم نسبت به وضعیت قیمت املاک در مناطق مختلف موجب جلوگیری از زیاده‌خواهی برخی از مالکان می‌شود و همچنین مانع افزایش یکباره قیمت اجاره بها خواهد شد.

این کار به وسیله‌ی ابزار تخمین قیمت مسکن موجود در سامانه کیلید روی خواهد دهد. بدین‌ترتیب که متقاضی با وارد کردن کد پستی ۱۰ رقمی ملک مورد نظر خود، قیمت خانه مورد نظرش را به راحتی متوجه می‌شود. به طور مثال متقاضی اجاره آپارتمان در قلهک می‌تواند با آگاهی از میانگین قیمت اجاره بهای منطقه و مقایسه با ملک مورد نظر خود، برآوردی از قیمت واقعی آن ملک به دست بیاورد.

مشخصات خانه مورد نظرتان را وارد کنید، کیلید پیدایش می کند

سامانه هوشمندی که شرکت دانش بنیان کیلید برای تسهیل در جستجوی ملکی ایجاد کرده است، بر افزایش سرعت و کیفیت جستجوی ملکی و سازماندهی بازار اجاره تاثیر بسیاری دارد. بدین‌ترتیب که با وارد کردن مشخصات و ویژگی‌های ملک مورد نظر خود در این سامانه، هوش مصنوعی در میان انبوهی از فایل‌های آماده واگذاری در کیلید، خانه مورد نظر شما را پیدا می‌کند.

به عنوان مثال فردی که متقاضی اجاره آپارتمان در گیشا است، مشخصات خانه مورد نظر خود را به همراه اعلام بازه قیمنی در سامانه کیلید وارد می‌کند و سپس این سامانه تمامی فایل‌های اجاره ای در این منطقه را که متناسب با مشخصات وارد شده می‌باشد، معرفی می‌کند.

با وجود این سامانه هوشمند در کنار سایر ابزارهای جستجو، تمامی نیازهای ملکی کاربران مرتفع می‌گردد تا آن ها بتوانند بهترین انتخاب ملکی را داشته باشند.

جدیدترین اخبار هوش مصنوعی ایران و جهان را با هوشیو دنبال کنید.

بررسی امکان تشخیص کرونا از سرفه افراد توسط پژوهشگران دانشگاه تهران

مقاله قبلی

درخت جستجوی مونت کارلو: پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی برای بازی‌های زنده

مقاله بعدی

شما همچنین ممکن است دوست داشته باشید

بیشتر در اخبار

نظرات

پاسخ دهید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *