Недвижимость на автопилоте: роль ИИ в трансформации отрасли

Искусственный интеллект (ИИ) уже меняет рынок недвижимости в России — и делает это гораздо глубже, чем кажется на первый взгляд. Алгоритмы предсказывают, как изменятся цены в разных районах, помогают покупателям находить идеальные квартиры, а застройщикам — выбирать лучшие места для новых проектов. Даже переговоры и сделки постепенно переходят под контроль ИИ, сокращая риски и экономя время. ИИ все глубже проникает в рынок недвижимости России, меняя правила игры для покупателей, продавцов и застройщиков.

В статье совместно с экспертами разберем, какие технологии уже работают, как именно ИИ влияет на рынок недвижимости в России и к чему стоит готовиться в ближайшие годы.

Влияние ИИ на недвижимость в России

Использование ИИ в сфере недвижимости постепенно набирает популярность и оказывает влияние на различные аспекты отрасли. Однако, несмотря на активные разработки и внедрение отдельных технологий, массовое и революционное преобразование еще не наступило.

Виталий Янко, управляющий партнер в бюро ИТ-маркетинга SoftwareLead, отмечает, что ИИ-сервисы уже имеют весомую роль в процессе оцифровки планировок жилья: «Мы в SoftwareLead три года активно помогаем компании Hart Estate с их продуктом, крайне популярным ИИ-сервисом оцифровки планировок квартир и иных жилых помещений… У этого сервиса на момент старта было порядка 30% оцифрованных с ИИ планировок квартир в России, которые сервис визуализует для сайтов и досок объявлений как в 2D, так и в 3D».

Также важным, по мнению Янко, направлением является внедрение 360-градусных туров по квартирам на платформах, таких как ЦИАН, что позволяет потенциальным покупателям совершать виртуальные экскурсии по новостройкам.

Тем не менее, по мнению Никиты Курносова, заместителя директора стратегического консалтинга CORE.XP, говорить о широком проникновении ИИ в российскую недвижимость пока рано. Он отмечает, что на данный момент ИИ чаще всего используется для оптимизации временных затрат на стадии разработки концепций и генерации референсов с помощью нейросетей. Также активно применяется машинное обучение для динамического ценообразования застройщиками, однако, по словам эксперта, «какой-то революции, связанной с применением ИИ на рынке, пока не наблюдается».

Константин Гамарник, CEO аналитического агентства WhiteIndex, указывает на то, что ИИ внедряется в сферу недвижимости в основном в виде разрозненных инструментов: «Наибольший прогресс на данный момент наблюдается в сегменте больших языковых моделей (LLM), которые уже значительно превосходят людей в написании текстов. Уже в ближайшее время такие решения станут базовым элементом всех классифайдов».

Невзирая на отсутствие масштабного влияния, ИИ все-таки оказывает заметное воздействие на рынок:

«Из того, что уже внедрено, можно выделить автоматическую оценку недвижимости (сервисы вроде ЦИАН, Sber AI, Avito используют машинное обучение для оценки стоимости жилья), чат-боты и голосовые помощники (автоматизация взаимодействия с клиентами, например, «Домклик», анализирующий документы и выдающий ипотечные рекомендации), Big Data для анализа рынка ценовых трендов, поведения покупателей и даже социальных факторов, влияющие на спрос»
Татьяна Бурлаковская, генеральный директор агентства курортной недвижимости Golden Brown

ИИ активно применяется и в управлении недвижимостью: «Он успешно применяется в технологиях автоматизации оценки стоимости объектов, анализа больших данных и в предсказательной аналитике, которая помогает управляющим компаниям эффективно принимать решения. ИИ также применяется в машинном обучении для анализа тенденций на рынке недвижимости и для оценки рисков инвестиций», — объясняет Роман Блонов, CEO Proptech Solutions.

По мнению эксперта, перспективными направлениями развития станут интеллектуальные системы управления объектами (BMS), которые смогут оптимизировать энергопотребление и прогнозировать техническое обслуживание.

Человек vs алгоритм: кто лучший риелтор?

Несмотря на активное внедрение ИИ в управление недвижимостью, включая автоматизацию оценки стоимости объектов, анализ больших данных и предсказательную аналитику, вопросы взаимодействия с клиентами и построения доверительных отношений остаются в основном за людьми.

Взаимодействие с клиентами, понимание их уникальных потребностей и нюансов, выстраивание доверительных отношений — эти аспекты остаются сильной стороной человеческого подхода. Но возникает вопрос: смогут ли алгоритмы полностью заменить риелторов в их повседневной работе с клиентами?

Технологии на основе ИИ активно внедряются на рынок недвижимости, например, оптимизируя процессы подготовки сделки, составления документов и анализа рынка. Однако Никита Курносов, заместитель директора стратегического консалтинга CORE.XP, отмечает, что алгоритмы не могут эффективно вести переговоры, представляя интересы участников сделки. «На настоящий момент времени количественные исследования на российском рынке недвижимости не дают значимого статистического преимущества, поэтому говорить о победе машины над экспертизой живого человека пока рано», — подчеркивает эксперт.

В отличие от финансовых рынков, где алгоритмы уже стали стандартом, рынок недвижимости еще не дошел до такого уровня развития, и, по мнению эксперта, это произойдет в ближайшие годы с помощью многофакторного анализа и big data.

Александр Фартушный, CEO Ai Lab, также обращает внимание на важность ИИ в автоматизации обработки заявок в условиях текущей экономической ситуации. ИИ помогает на верхних этапах воронки продаж, например, с помощью чат-ботов и голосовых ботов.

«Такой подход позволяет клиенту сразу получить консультацию и не терять интерес, а заказчику — повысить конверсию из заявки в просмотр объекта. Подобные кейсы уже работают и будут масштабироваться, становясь стандартом рынка», — подчеркивает эксперт.

Однако, как считает Елена Земцова, управляющий партнер Delta estate, ИИ не сможет заменить риелтора, особенно в элитном сегменте, где личные отношения играют ключевую роль: «В процессе общения и подстройки к клиенту, брокер понимает, что под его требования подходят также пентхаусы. И в итоге закрывает сделку на пентхауз. А это жилая недвижимость. Но чтобы это понять, необходимо наладить доверительные отношения, суметь фактически убедить человека, что ему нужно совершенно другое. При всей развитости ИИ он не в состоянии это сделать».

ИИ может эффективно анализировать интересы и предпочтения клиента, подключаясь к его запросам в поисковиках и социальных сетях. Такой анализ позволяет брокеру точнее понять потребности клиента и предложить более подходящие варианты недвижимости.

Татьяна Бурлаковская, генеральный директор агентства курортной недвижимости Golden Brown, подчеркивает, что хотя ИИ способен быстро и точно подбирать жилье по заданным критериям, но участие в переговорах и нестандартных ситуациях остается важной частью работы человека.

«Вообще, я убеждена, что такая постановка вопроса (кто лучше: алгоритм или человек) в данном случае сама по себе неверна. Их не нужно противопоставлять друг другу, ведь грамотный брокер по недвижимости и нейросети могут прекрасно работать в синергии — например, ИИ автоматизирует рутину, а риелтор фокусируется на клиентском сервисе и закрытии сделок», — сообщает Бурлаковская.

«Оптимальный риелтор — это симбиоз технологий и опыта: алгоритмы делают аналитику и автоматизируют рутинные процессы, а человек выстраивает доверие, ведет переговоры и адаптирует сделку под индивидуальные потребности клиента»
Дмитрий Медведев, директор департамента прикладных решений ЛАНИТ-ТЕРКОМ

Управление ценами

В последние годы ИИ также активно внедряется и в процесс ценообразования на рынке недвижимости, предоставляя новые возможности для улучшения точности и гибкости оценки стоимости объектов.

Алгоритмы могут обрабатывать огромные объемы данных, что позволяет значительно ускорить процесс и повысить эффективность принятия решений. Однако, несмотря на очевидные преимущества, использование ИИ в этой области сталкивается с рядом вызовов и ограничений, которые эксперты в отрасли уже активно обсуждают.

Одним из ключевых аспектов, в котором ИИ может стать неоценимым помощником, является борьба с мошенничеством на рынке аренды. Виталий Янко, управляющий партнер в бюро ИТ-маркетинга SoftwareLead, указывает на важность антифрод-сервисов, которые способны выявлять подозрительные объекты: «…в ОАЭ известен сервис, который проверяет по разным показателям подозрительные объекты в аренду. Делают его москвичи… За счет этого сервиса им удается снизить число бессмысленных поездок как риэлторов, так и покупателей и арендаторов на показы объектов со сфабрикованными описаниями и параметрами (например, заниженной ценой)».

Кроме того, развитие ИИ в сфере ценообразования уже принесло первые результаты и в России:

«Использование ИИ для оценки — общемировой тренд, который часто применяется на крупных платформах вроде Zillow и Cian. Но эффективность оценки прямо пропорциональна количеству предложений. Она точнее для многоквартирной застройки и может здорово отставать для пригородов просто ввиду недостатка данных для анализа. Чем выше класс недвижимости — тем условнее оценка от ИИ»
Константин Гамарник, CEO WhiteIndex

Несмотря на достижения в аналитике, точность оценки стоимости недвижимости все еще зависит от доступных данных. Елена Земцова, управляющий партнер Delta estate, отмечает, что в России отсутствует публичный реестр сделок с недвижимостью, что ограничивает возможности для точного анализа: «ЦИАН, АВИТО больше года назад ввели у себя функцию определения рыночных цен при внесении объявлений. То есть технически ИИ способен определить цену любого объекта в моменте. В перспективе, если ИИ будет на 99% превосходить человека в выполнении аналитических работ, то его влияние на рынок станет монопольным. Но основная сложность пока заключается в том, что есть нехватка данных».

Александр Меркулов, заместитель генерального директора по девелопменту Level Group, акцентирует внимание на том, как ИИ меняет сам процесс ценообразования.

«Сейчас системы на базе ИИ обрабатывают массивы данных в реальном времени — от колебаний рынка до предпочтений конкретных покупателей. Это не только ускоряет процесс, но и повышает точность прогнозов. Алгоритмы мгновенно адаптируют цены, учитывая сотни факторов: сезонность, конкуренцию, динамику спроса и даже изменения в законодательстве. Так технологии заменяют рутину аналитиков, превращая ценообразование в гибкий и непрерывный процесс», — делится эксперт.

В будущем ИИ обещает значительное улучшение точности оценки недвижимости за счет динамических моделей ценообразования, которые будут отслеживать изменения в реальном времени.

Андрей Ботнев, директор Softline Digital (ГК Softline), подчеркивает, что искусственный интеллект сможет учитывать не только исторические данные, но и текущую ситуацию на рынке, что позволит минимизировать расхождения между прогнозируемыми и реальными ценами.

Константин Иваницкий, начальник отдела цифровизации «Главстрой Санкт-Петербург», утверждает, что динамическое ценообразование откроет девелоперам новые возможности для увеличения маржинальности: «Что касается оценки стоимости, то можно говорить об ускорении процесса, а не о точности. Аналитику для отработки условных 300 факторов потребуется в десятки раз больше времени, чем ИИ».

Предсказательная аналитика: где искать выгоду инвесторам?

Технологии продолжают развиваться и обещают в будущем значительно улучшить качество прогнозов и упростить процесс принятия решений. В условиях колебаний цен, макроэкономических изменений и других факторов, которые могут повлиять на стоимость объектов, ИИ помогает быстро и точно анализировать данные.

Однако для достижения максимально точных прогнозов важно сочетать высокие технологии с классической экспертной оценкой, что обеспечит еще большую точность и надежность анализа.

Как объясняет Константин Гамарник, CEO WhiteIndex, аналитического агентства в сфере инвестиционной недвижимости: «Фактически ИИ — отлично позволяет сузить область поиска, исключив наиболее проигрышные варианты. В первую очередь за счет оценки рыночной динамики, истории сделок, демографических данных».

Однако многие аспекты, такие как оценка локальной ситуации и субъективные факторы, по-прежнему требуют участия человека. Гамарник считает, что в будущем ИИ сможет взять на себя еще около 20% работы, но роль человека все же не будет исключена.

Еще одной особенностью рынка недвижимости является его инертность, что затрудняет быстрые прогнозы, особенно на фоне глобальных изменений:

«Специфика рынка недвижимости в том, что он довольно инертен и предсказуем, а реакция на глобальные изменения может появиться только спустя 1-2 месяца. Например, при повышении ипотечных ставок мы наблюдаем в первый месяц нелогичное поведение клиентов. Количество сделок ажиотажно растет, и только спустя время идет спад. Потому что люди пытаются «запрыгнуть» в последний вагон»
Елена Земцова, управляющий партнер Delta estate

По словам эксперта, ИИ может эффективно строить прогнозы на основе исторических данных и динамики цен на период до полугода, что поможет инвесторам определить оптимальные моменты для перепродажи объектов.

Кроме того, платформы, использующие машинное обучение, анализируют огромное количество данных, включая макроэкономические показатели, ипотечные ставки и миграционные потоки.

Николай Подолян, основатель РМР Group, делится, что алгоритмы ЦИАН учитывают динамику спроса и предложения в реальном времени, обрабатывают данные по ипотечным ставкам, экономическим показателям, миграционным потокам и законодательным изменениям. Это позволяет создавать более точные прогнозы, а также помогать инвесторам адаптироваться к меняющимся условиям, например, предсказывать последствия санкций и колебания спроса в разных регионах.

Анализ перспективных районов с использованием ИИ также становится важным инструментом для инвесторов. Татьяна Бурлаковская, генеральный директор агентства курортной недвижимости Golden Brown, отмечает, что ИИ может заранее определить перспективные районы, учитывая такие факторы, как градостроительные планы, развитие инфраструктуры и миграционные потоки.

«В России уже работают “СберАналитика”, “ЦИАН.PRO”, инвестиционные платформы с AI-рекомендациями. И в дальнейшем количество таких площадок будет только расти», — делится эксперт.

ИИ в выборе локаций и проектировании

Особенно важен вклад ИИ на этапах, связанных с выбором локаций для застройки, проектированием, моделированием нагрузки на конструкции и управлением ресурсами. Алгоритмы ИИ помогают сэкономить время и улучшить качество процессов на всех стадиях, начиная от планирования и до окончательной реализации проекта.

«ИИ значительно ускоряет процесс проектирования, автоматизируя рутинные задачи. С помощью алгоритмов можно оптимизировать проектирование, моделировать нагрузку на конструкции и управлять ресурсами на строительной площадке. Важно, что ИИ может помочь людям быстрее устранять возможные проблемы, начиная от планов до выбора материалов и управления графиками работ», — комментирует Дарья Киреева, директор бизнес-направления «Строительство» департамента отраслевых решений «Рексофт». Это позволяет не только сократить время, но и снизить затраты на строительство, повышая эффективность всего процесса.

Не менее важным является и то, как ИИ помогает в создании типизированных решений для базовых проектов.

Как отмечает Всеволод Мороцкий, CTO компании Sibedge, «Основная задача искусственного интеллекта заключается в замене чертежников, средний возраст которых превышает 60 лет, а также в создании быстрых типизированных решений для базовых проектов. Направление развития данной технологии также очевидно — это формат OpenUSD, разработанный компанией Pixar, который в настоящее время рассматривается компанией Autodesk».

Актуален ИИ и в анализе земельных участков (ключевом аспекте для застройщиков), особенно при оценке наилучшего использования земель.

«Для застройщиков ЖК очень важно оценить земельный участок под какую-либо функцию (best used анализ). Какая функция? Торговая, офисная, склад или ЖК? Обычно консалтинговые компании делают большую оценку (в т. ч. для тех же банков), пишется много «воды». Но на самом деле можно оценить земельный участок при помощи анализа окружения, статистики, геомаркетингового подхода… Инвестор (застройщик или девелопер) получает исчерпывающие данные о капитализации территории и понимание, что здесь строить. Это важно, тем более, что цена вопроса обычно большая», — подчеркивает Денис Струков, к.т.н., руководитель Комитета по Умному городу РУССОФТ, СЕО «ГЕОИНТЕЛЛЕКТ».

Используя открытые данные и геоинформационные технологии, такие как кластеризация при помощи методов машинного обучения, можно получить точный рейтинг земельных участков и оптимальное использование территории, что особенно важно для девелоперов и инвесторов.

Современные алгоритмы позволяют не только анализировать данные о локациях, но и прогнозировать перспективность районов с учетом транспортных потоков, инфраструктуры и даже поведения потенциальных покупателей. Так, технологии видеоаналитики значительно повышают точность оценки привлекательности территорий.

«Например, системы видеоаналитики, такие как наша нейросетевая разработка Smart Traffic System, дают застройщикам и инвесторам точные данные о транспортных и пешеходных потоках, что помогает выбирать наиболее перспективные места для строительства», — отмечает Максим Семенкин, CEO CodeInside.

Несмотря на все преимущества, применение ИИ в оценке успешности проектов имеет свои ограничения:

«Ведущие девелоперы (ТОП-10 по РФ) используют комплексный подход при выборе площадок и многие процессы у них уже автоматизированы. Алгоритм может показать относительную успешность/неуспешность проекта до начала стройки, но конечный результат девелоперского проекта зависит от большого количества внешних факторов и также растянут во времени (от 2,5 до 4 лет), поэтому машинные методы не могут использоваться как надежный индикатор успешности/неуспешности будущего проекта»
Никита Курносов, заместитель директора стратегического консалтинга CORE.XP

ИИ существенно ускоряет и оптимизирует проектирование и строительство, но важно понимать, что его возможности не ограничиваются только автоматизацией задач. На практике ИИ помогает ускорить принятие решений, минимизировать ошибки и затраты, однако окончательная оценка успешности проекта всегда зависит от множества факторов, включая человеческий фактор и изменяющиеся условия на рынке и в самом проекте.

Алгоритм, который понимает покупателя

Благодаря способности ИИ стало возможно и эффективно анализировать поведение пользователей, их предпочтения. Алгоритмы помогают сократить время на поиск подходящих вариантов, а также позволяют учитывать не только явные параметры, такие как цена и местоположение, но и более сложные, неочевидные факторы, которые могут повлиять на выбор клиента.

Константин Гамарник, CEO WhiteIndex, аналитического агентства в сфере инвестиционной недвижимости, объясняет, что для сбора и анализа информации используется несколько нейронных сетей, каждая из которых решает свою задачу.

«Мы используем ИИ для сбора информации на локальных рынках и для сопоставления различных вариантов инвестирования. Но это не один ИИ. Это использование 7 различных нейронок только для сбора первичной информации. В основном это SaaS решения, каждое из которых позволяет эффективно решать одну узкую задачу. Например одна нейронка собирает отзывы о компаниях, а другая их анализирует», — комментирует эксперт.

Так, с помощью ИИ можно сформировать пул объектов, которые соответствуют заданным критериям, провести фильтрацию, учитывая репутацию девелоперов и другие факторы.

Однако, как подчеркивает Гамарник, до момента, когда нейронка сможет лучше покупателя понять его потребности, пока очень далеко. Даже среди риэлторов, только небольшой процент специалистов может выявить специфические и важные потребности клиента, что требует глубокого взаимодействия и интуитивного понимания.

В то же время, технологии ИИ продолжают развиваться, и их возможности в подборах недвижимости становятся все более широкими.

Дарья Киреева, директор бизнес-направления «Строительство» департамента отраслевых решений Рексофт, отмечает: «Сервисы недвижимости разрабатывают специализированные алгоритмы, которые анализируют поведение пользователей и их предпочтения. Активно развиваются чат-боты и виртуальные помощники, которые помогают клиентам находить подходящие варианты жилья и отвечать на их вопросы в режиме реального времени. Так Циан первым в России внедрил ИИ — «умного помощника», который занимается поиском недвижимости согласно заданным текстовым параметрам».

ИИ может оптимизировать процесс поиска недвижимости, учитывая не только финансовые возможности, но и образ жизни клиента, перспективы района и выявляя неосознанные потребности, анализируя поведение пользователя. Тем не менее, эксперт обращает внимание на то, что ИИ не всегда способен учесть эмоциональные аспекты выбора жилья, и в таких случаях человек остается незаменимым, особенно когда требуется индивидуальный подход.

Алгоритмы ИИ способны анализировать не только явные запросы клиентов, такие как площадь и цена, но и более тонкие факторы — жизни и предпочтения по району проживания.

Дмитрий Медведев, директор департамента прикладных решений ЛАНИТ-ТЕРКОМ, подчеркивает, что «ИИ собирает данные о прошлых поисках, истории просмотров, реакциях на различные объекты и на основе этого формирует гипотезы о предпочтениях пользователя, предлагая жилье, которое может быть актуально, даже если клиент сам еще не осознавал эти требования».

Кроме того, ИИ анализирует рыночные тренды, оценивает перспективы районов и предсказывает изменения цен, предлагая клиенту выгодные инвестиционные возможности.

Будущее рынка недвижимости

Будущее рынка недвижимости с развитием ИИ обещает кардинальные изменения, где ИИ станет ключевым игроком на всех этапах — от анализа данных до заключения сделок. Технологии не только изменят процессы, но и перепишут правила игры, трансформируя роль участников рынка и улучшая качество сервиса. Несмотря на быстрый прогресс, важно помнить, что человек все еще будет оставаться в центре этого процесса.

В первую очередь, ИИ заменит простые и рутинные функции, такие как сбор данных и первичное консультирование:

«Мы работаем в десятках стран и везде внедрение ИИ пойдет своим путем. Это видно уже сейчас, по тому, как ИИ влияет на рынок недвижимости разных стран. В первую очередь ИИ будет поглощать наиболее примитивные рабочие функции. Появятся очень продвинутые самообучающиеся консультанты, будет расти роль ИИ в аналитике, визуализации, расчетах»
Константин Гамарник, CEO аналитического агентства в сфере инвестиционной недвижимости WhiteIndex

Дальнейшее развитие ИИ приведет к тому, что технологии возьмут на себя более сложные задачи, включая создание «электронных» брокеров.

Елена Земцова, управляющий партнер Delta estate, рассказывает о перспективах ИИ в сфере проектирования и дизайна: «В ближайшие 5-10 лет работа дизайнеров и проектировщиков будет на 90% строиться на использовании ИИ. Это оптимизирует процессы — сократит время и трудозатраты на отрисовку коммуникаций и дизайн-проектов. Это в перспективе позволит удешевить стоимость проекта, с одной стороны, а с другой стороны, увеличит общее количество проектов, которые дизайнер сможет выполнить за год».

ИИ также изменит подход к анализу недвижимости и рынка в целом. Николай Подолян, основатель РМР Group, подчеркивает, что ИИ будет анализировать спутниковые снимки для оценки перспектив застройки, экологических рисков, а также учитывать данные с датчиков умных домов.

По данным эксперта, в будущем ИИ сможет предсказать потребности клиентов, анализируя их цифровой след и поведение в сети, а также обеспечит автоматическую проверку сделок через блокчейн. Такая система снизит риски и повысит прозрачность рынка.

Однако, несмотря на многочисленные преимущества, многие эксперты отмечают, что ИИ не заменит профессиональных брокеров.

Татьяна Бурлаковская, генеральный директор агентства курортной недвижимости Golden Brown, говорит: «Нейросети точно не заменят по-настоящему грамотных и профессиональных брокеров по недвижимости. Однако ИИ способны радикально изменить их роль…Например, алгоритмы способны предложить клиенту не просто квартиру, а идеальный дом под стиль жизни (если такой, конечно, есть на конкретном рынке). При этом сделки с недвижимостью могут если и не полностью, то в основной своей массе перейти в онлайн, избавив и покупателя, и продавца от бумажной волокиты, используя автоматическую проверку чистоты сделки и объекта».

В будущем роль брокеров скорее будет напоминать консультантов по инвестициям, а рутинные операции будет выполнять алгоритм.

Вывод

ИИ уже активно меняет рынок недвижимости в России, автоматизируя оценку объектов, анализ данных и процесс поиска жилья. Однако, несмотря на рост технологий, ИИ пока не заменит риэлторов и девелоперов, а лишь дополнит их работу.

Будущее рынка связано с развитием интеллектуальных систем управления, динамическим ценообразованием и персонализированными рекомендациями, при этом ключевые решения по-прежнему остаются за людьми, особенно в вопросах переговоров и индивидуального подхода к клиентам.

Источник