未来房地产定价，AI说了算

图：Getty

对于一些企业而言，新冠肺炎疫情带来了灾难性的打击。但对于另一些企业而言，新冠肺炎的疫情则意味着巨大的增长和创新的机会。很明显，乔丹·欧文（Jordan Owen）和他的三位联合创始人属于后者——他们在过去的九个月里，创办了两家企业。

在新冠肺炎疫情初期，他们在蒙特利尔创建了一家可重复使用口罩公司，在此之后，Jordan Owen和他的兄弟Mark以及另外两位联合创始人——Sean Tasse和Benoit Thibault决定转向一个全新的项目。Squarefeet.ai是他们最新的业务方向，这是一种人工智能驱动的住宅不动产定价解决方案。

他们在创办Bien Aller仅仅几个月之后又开始进行全新的冒险，这样做的部分原因是因为他们希望专注于联合创始人拥有专长的领域：房地产和计算机科学。在创办了Bien Aller之后，四位联合创始人感到他们必须迅速采取行动，以满足他们的社区内的需求。通过最新的这个项目，他们可以在大家充满激情和知识的领域投入时间和精力。

他们为这个项目带来的行业经验是项目成功的关键。四人之中有三位联合创始人是房地产专业人士，而第四位联合创始人则具有计算机科学的背景。他们的跨学科协作是产品成功背后的秘密要素。

Jordan表示：“开发技术解决方案需要大量专业经验，而技术与业务创始人的结合是新产品成功的关键。”

多年来，Jordan和他的兄弟Mark一直梦想着在自己的行业中开展业务，但是他们抽不出资金或时间全心投入该项目。在这一不寻常的一年里，Jordan推迟了在麻省理工学院的学业，而他们的团队可以通过Bien Aller获得收入来资助这项最新的业务。

为了给住宅房地产单位定价，Squarefeet.ai首先收集数据，包括公共普查数据、公共清单和图像。然后，人工智能开始量化这个单位的不同位置和设计属性。设计属性包括露台大小、单位死角和景观质量，而位置属性包括与公交、附近的杂货店分布和收入分布。总体而言，定价包含200个不同的属性，所有属性都有价格标签，并会影响单位的定价。

最后，该平台可以实时监控单位销售并根据销售最快的单位具有的属性来调整定价。例如，如果能够看到特定景色的单位的销售速度更快，那么人工智能就将提高能够看到相同景观的所有单位的价格。

Jordan及其联合创始人的灵感来自航空和酒店业的定价机制。世界各地的航空公司和酒店都使用了机器学习技术，以根据需求管理费率并在此过程中优化收入。在房地产行业中，大量开发人员和其他行业专业人员通过电子表格跟踪销售速度，但是这种做法不够系统化，也难以优化。

Squarefeet.ai的原创性对年轻企业家来说是一个巨大的优势。

Jordan表示：“房地产世界没有太大变化，而人们正在寻求提高效率。他们对此充满了渴望。”

Squarefeet.ai产品的用户体验旨在尽可能地方便使用。四位共同创始人决定开发一种能够模仿微软电子表格工具外观的软件，这样可以让他们的客户从一开始使用这款新工具的时候就感到舒服。此外，他们还集成了标准的可视化方法，例如堆积图。

Jordan表示：“它被设计得易于使用，方便开发人员轻松使用。”

Squarefeet.ai的简单性为他们赢得了加拿大各地的客户，尽管许多客户集中在蒙特利尔以及多伦多和渥太华的其他东海岸枢纽。但是，Jordan对于该产品可以轻松扩展到加拿大以外的市场充满了信心。

Jordan表示：“我们产品的优点在于它在任何市场上都很强大，因为我们为单个项目创建了一个封闭的环境，为特定单元、外观或者相似单位创建供应-需求曲线的模型。”

可以肯定的是，Jordan和他的合作者还没有准备好让他们巧妙的商业想法走下去。当地一家媒体报道了他们的业务之后，这些年轻的联合创始人受到了投资者们的广泛关注，但他们打算利用自己的年轻时光，尽可能地依靠自己的力量走下去。