วงการอสังหาริมทรัพย์ไทย เตรียมสร้าง “เอไอ” (AI) เพื่อศึกษา วิเคราะห์ข้อมูลในธุรกิจ เพื่อปรับกลยุทธ์ ปประเดิมการหา “insight” ด้านความต้องการผู้ซื้อบ้าน…
highlight
- โดยความเคลื่อนไหวของการเดินหน้าเปลี่ยนแปลงธุรกิจอสังหาริมทรัพย์ในครั้งนี้ เกิดจากการที่ “โฮมดอทเทค”จับมือ วิศวฯ จุฬาฯ และ REIC ต้องการศึกษาวิจัยแนวทางในการใช้ “เอไอ” หา “insight” ด้านความต้องการผู้ซื้อบ้าน (Demand Side) และเรื่อง “ระบบเตือนภัยฟองสบู่อสังหาฯ” ด้วยเทคนิค Data Science
อสังหาไทย เร่งสร้าง “เอไอ” เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลอสังหาริมทรัพย์
รองศาสตราจารย์ ดร.สุพจน์ เตชวรสินสกุล คณบดีคณะวิศวกรรมศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย เปิดเผยว่าโครงการ AI กับข้อมูลอสังหาริมทรัพย์ เป็นการต่อยอดการพัฒนานวัตกรรมในโครงการความร่วมมือ Chula – HOME dot TECH
ซึ่งเป็นโครงการความร่วมมือของคณะวิศวกรรมศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย กับ ผู้ประกอบการภาคอุตสาหกรรม ซึ่งครั้งนี้มีองค์กรภาครัฐ คือ ศูนย์ข้อมูลอสังหาริมทรัพย์ ธนาคารอาคารสงเคราะห์ (REIC) เข้ามาร่วมโครงการด้วย นับเป็นก้าวย่างที่สำคัญของภาคอสังหาริมทรัพย์ไทย
ซึ่งโครงการ Chula HOME dot TECH มุ่งเน้นอำนวยความสะดวกให้กับผู้บริโภคเป็นหลัก โดยนำความรู้ Data Science และ Machine Learning มาประยุกต์ใช้ในธุรกิจอสังหาริมทรัพย์ เริ่มจากข้อมูลจาก www.home.co.th และสร้างเครื่องมือใหม่ ๆ ให้กับผู้บริโภคได้ “ค้นหา” และ “เลือกซื้อ”
ที่อยู่อาศัยให้ตรงกับความต้องการ เหมาะสม ในรูปแบบที่ต่างไปจากเดิม จึงลดความเสี่ยงในการเลือกซื้อที่อยู่อาศัยของผู้บริโภคได้
ด้าน ดร.วิชัย วิรัตกพันธ์ ผู้ตรวจการธนาคารอาคารสงเคราะห์ และรักษาการผู้อำนวยการศูนย์ข้อมูลอสังหาริมทรัพย์ ธนาคารอาคารสงเคราะห์ (REIC) กล่าวว่า REIC ได้เล็งเห็นถึงความสำคัญในการใช้เทคโนโลยียุคใหม่ ทั้ง Data Science, Machine Learning และ AI เพื่อวิเคราะห์ข้อมูล
ทำให้งานสนับสนุนด้านข้อมูลอสังหาริมทรัพย์แก่หน่วยงานต่าง ๆ ซึ่งเป็นภารกิจหลักของ REIC ก้าวหน้าไปอีกขั้น และมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น โครงการสร้าง AI เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลอสังหาฯ ครั้งนี้จะเป็นประโยชน์ต่อมหภาคเป็นหลัก
เช่น ภาครัฐที่เป็นผู้กำหนดนโยบายด้านเศรษฐกิจ สถาบันการเงิน ผู้ประกอบการ รวมถึงประชาชนทั่วไปก็ได้ประโยชน์เช่นกัน โดยข้อมูลที่จะนำมาวิเคราะห์จะมีทั้งข้อมูลแบบมีโครงสร้าง (Structured Data) ข้อมูลแบบไม่มีโครงสร้าง (Unstructured Data)
ข้อมูลเชิงสถิติและข้อมูลจากการสำรวจของ REIC รวมถึงข้อมูลพฤติกรรมของผู้ซื้อตลอดจนผู้สนใจซื้อที่อยู่อาศัยจากอินเทอร์เน็ตที่ดำเนินการโดยคณะวิศวกรรมศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย และ HOME dot TECH ซึ่งเรามีแผนจะทำหลายอย่าง
เช่น สร้างแบบจำลองพยากรณ์สถานการณ์ที่เปลี่ยนแปลงไปจากผลกระทบหรือปัจจัยด้านต่างๆ พัฒนาดัชนีชี้วัดที่เกี่ยวข้องกับธุรกิจอสังหาฯ โดยเฉพาะการวิเคราะห์Demand หรืออุปสงค์ความต้องการของตลาดอสังหาฯ ซึ่งจะเป็นครั้งแรกที่เราจะได้ข้อมูลความต้องการซื้อที่อยู่อาศัยที่แท้จริงในแต่ละช่วงเวลา หรือแต่ละปี
รวมถึงระบบเตือนภัยภาวะฟองสบู่อสังหาฯ ซึ่งเป็นข้อมูลสำคัญมากต่อผู้ประกอบการในการวางแผนลงทุนอย่างมีประสิทธิภาพ และคนซื้อบ้านเองก็สามารถใช้ข้อมูลเพื่อการตัดสินใจซื้อได้อย่างแม่นยำ
ขณะที่ บริสุทธิ์ กาสินพิลา ประธานเจ้าหน้าที่บริหาร HOME dot TECH กล่าวว่า HOME dot TECH เป็นบริษัทในเครือ “โฮมบายเออร์ กรุ๊ป” (Home Buyers Group) เป็นเสมือนหน่วยวิจัยและพัฒนานวัตกรรมใหม่ ๆ ที่อำนวยความสะดวกให้ผู้บริโภคได้ซื้อที่อยู่อาศัยตรงความต้องการและมีความสะดวก
ช่วยให้ผู้ประกอบการได้พบและสื่อสารตรงกับลูกค้าในอนาคต (Lead) โดยอาศัยเทคโนโลยี Data Science และ Machine Learning มาค้นหา fact จากข้อมูลขนาดมหาศาล เพื่อให้ได้มาซึ่งความรู้บางอย่างที่เดิมไม่สามารถตรวจสอบได้
และภายใต้โครงการ Chula HOME dot TECH ที่ร่วมมือกับคณะวิศวกรรมศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย ปัจจุบัน HOME dot TECH ได้พัฒนา “Home Hop” แอปพลิเคชันค้นหาที่อยู่อาศัยจากการเดินทางและไลฟ์สไตล์ เป็นแอปฯ ที่จะสร้างประสบการณ์ใหม่เหนือความคาดหมาย
ในการเลือกซื้อที่อยู่อาศัย (Beyond Personal Experience) เนื่องจากมีการใช้ AI เข้ามาวิเคราะห์ ขณะนี้อยู่ระหว่างการเปิดให้ทดลองใช้ รวมถึง “Home Event App” เครื่องมือในการ Matching ผู้ซื้อและผู้ขายที่จะไปร่วมงานแสดงสินค้าที่อยู่อาศัย ซึ่งได้อัพเกรดเวอร์ชั่นให้ตรงกับความต้องการของผู้บริโภคและโครงการมากขึ้น
นอกจากนี้ยังมี ฎรายงานภาวะตลาดที่อยู่อาศัย ด้าน Demand Side และรายงานพฤติกรรมผู้บริโภค จาก Big Data” ซึ่งเป็นครั้งแรกที่ธุรกิจอสังหาฯ จะได้ผลวิเคราะห์ใหม่ ๆ จากฝั่งผู้บริโภคโดยตรงและมีความแม่นยำ วิเคราะห์จากฐานข้อมูลบนเว็บไซต์ www.home.co.th ที่มีปริมาณมาก
เนื่องจากในแต่ละวันมีทราฟฟิคหรือ User ที่เข้ามาใช้บริการบนเว็บไซต์ถึงเดือนละกว่า 1,000,000 Session หรือปีละกว่า 12 ล้าน Session รวมถึงฐานข้อมูลโครงการที่อยู่อาศัยที่มากกว่า 4,000 โครงการ โดยความร่วมมือทั้ง 3 ฝ่าย ในการร่วมสร้าง AI เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลอสังหาฯ ว่าจะช่วยให้ธุรกิจอสังหาริมทรัพย์พัฒนาอย่างมีเสถียรภาพ และเป็นประโยชน์กับทุกฝ่าย
ส่วนขยาย
* บทความนี้เรียบเรียงขึ้นเพื่อการวิเคราะห์ในแง่มุมที่น่าสนใจ
** เขียน: ชลัมพ์ ศุภวาที (บรรณาธิการและผู้สื่อข่าว)
*** ขอขอบคุณภาพบางส่วนจาก www.pexels.com
สามารถกดติดตามข่าวสารและบทความทางด้านเทคโนโลยีของเราได้ที่
