Zillow“炒房”失败，算法神话破灭了吗？

新冠时代，裁员、失业在全球范围内都是高频事件，我们似乎早就已经习惯了各种黑天鹅消息。不过美国地产平台Zillow在年底彻底关停iBuying业务，并将该业务约2000名员工全部裁掉的消息，还是在国内外掀起了波澜。

在很多人眼中，这是一次AI技术的大型“滑铁卢”。

从2006 年问世以来，Zillow就将技术作为自己的核心优势，独家上线的Zestimate功能，可以基于大数据来提供房屋售卖和出租价格的估值，在2011年的纳斯达克IPO文件中，这一技术能力被提及了61次，也让Zillow成为最受资本市场追捧的科技公司之一。

此次被彻底关停的数字炒房业务Zillow Offers，也依靠Zestimate算法，预测房屋在几个月后的价值，从卖家手中收来房子，然后Zillow进行装修维护后卖给下一家。这种商业模式，靠的就是准确预测房价，实现低买高卖。

炒房业务上线时，被一位Zillow高管吹捧为“令人兴奋的进步”，显然，Zillow失败了，大约面临5亿4千万左右的损失。

连带着，AI预测房价的神话似乎也破灭了。

有海外媒体认为，“Zillow was trying to use technology to outsmart the market, but in the end, the market won”（Zillow妄图用科技打败市场，最后却被市场所打败）。

报道AI好几年了，我见过各种对AI的吐槽，什么人工智障、算力怪兽、全靠人工、替代人类工作……很多都被时间证明是阶段性或可解的，智能化建设一直如火如荼。

但就像煤炭和石油曾经是世界上最有价值的资源，但它们也都有黑暗的一面，而AI也同样，有可能出错的地方。

这次Zillow算法翻车，也让我们不得不思考，当各行各业加速拥抱AI的时候，AI还有哪些做不到？

无算法，不炒房

首先有必要解释一下，为什么Zillow Offers这种依靠算法低买高卖的方式，在美国资本和房产市场能够成立。

对大多数中国人看来，收取交易佣金的“中介”也变相地增加了成本，“没有中间商赚差价”一直是许多数字平台的核心价值点。而Zillow Offers通过购入房产，装修后再次出售/出租，不也增加了买房人的成本吗？

这就要提到房产在线交易的iBuying模式。

在美国市场，房屋买卖中间的环节非常多，需要先找房产经纪、刊登广告、带人看房，后续修缮房屋、寻找装修工人等也是麻烦事儿。有人统计过，传统销售模式大约需要12道繁琐的步骤。

而iBuying模式下，卖家只需要在线填写一份表格，就可以实时得到一个平台算法预估的现金报价，签署iBuyer合同后一周内就能完成交易流程。报价可能会比自己卖低一点，但卖家可以很快拿到资金，并且不用花费大量精力去应付各种买家咨询和看房的麻烦，也省去了维修费用和时间成本。

对于平台方来说，如果房屋的价格是100万美元，那么可以收取10万美元的服务费（一般是10%）用于清洁、托管、维修升级，最后以120万美元的价格出售，相当于赚取了10万美元的服务费和20万美元的房价增值。

疫情发生之后，居家隔离和贷款利率降低，推动了租售房屋的需求高涨，许多城市的房价“一日千里”的速度暴涨，所以能够更快交易拿到钱去买另一套房子的人在增多，这也让Zillow Offers的前景看起来十分光明。

而天下武功，唯快不破，iBuying模式的竞争“护城河”，就在于更低的拿房价格，以及更快的出售速度，而Zillow几乎全都没有做到。

一方面，Zillow往往会给出高于同行的报价，有媒体统计过，Zillow的报价比竞争对手Opendoor、Offerpad都要高。此外，Zillow囤积了大量的房产，从2018年4月以来购买了27000套房屋，但截至2021年9月底仅售出了17000套，最近不得不将余下的数千套房屋“挥泪大甩卖”。

看起来，Zillow真是不怎么聪明，比咱们“温州炒房团”差远了。但仔细想想，Zillow的选择真的有什么大错误吗？

事实上，尽管Zillow炒房业务失败了，但iBuying模式却依然被看好。有咨询机构认为，到2025年，iBuyers在美国的总交易将占所有购房和售出房屋的3%-5%（目前不到2%）。一方面，年轻一代希望在郊区购买房屋，远程工作的持续推行，以及可预期的低利率趋势，这些都让房屋需求带来较大的变化。

其次，通过大数据和算法来预估房价，也并没有什么大问题。iBuying模式的平台几乎都是这么完成的，比如占比最高的Opendoor，就通过机器学习房屋照片来进行定价，并不断搜集有关公司的大量数据，不断训练智能定价系统——换句话说，和Zillow的方式一样。

（Opendoor的智能定价）

那么，Zillow到底是为什么失败的？原因真的如Zillow高管所说，是AI算法错误率太高吗？

锅是AI的，也不完全是

Zillow的失败，不仅让大众看到了平台“炒房”的操作，也暴露了使用AI来进行定价决策有多困难。

在Zillow的一份文件中曾提到，它们的Zestimates拥有超过50万个独特的估值模型，建立在超过7000万美国家庭、3.2TB的数据之上。

听起来并不差对不对，不然也不能吸引到精明的华尔街投资人。那么Zillow Offers为什么会失败呢？

不可否认，算法预测房价的错误率高，是一个全行业都面临的现实问题。

房价走势往往覆盖较长的时间周期、复杂的数据维度，而炒房又需要预测非常精准才能获利，这本身就是一个悖论。

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