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Zillow“炒房”失败,算法神话破灭了吗?(2)

发布时间:2021-12-01 08:14理财方法 评论

比如说,很多影响房价的信息是系统很难捕捉或洞察到的。暂且不提“买家觉得从小长大的街区更有价值”这种小概率事件,房屋装修审美风格、户型设计是否科学等,都可能影响购房决策,而它们很难被量化评估,并且会随着流行趋势变动。比如系统可能知道某套房子一共有三间卧室,但它能知道房间的布局是否合理吗?疫情要求居家隔离之后,人们对房屋空间和位置的喜好也会发生变化,而这些转变没有被Zillow的AI模型快速捕捉并迭代。

Zillow“炒房”失败,算法神话破灭了吗?


为了提高算法的准确性,Zillow多年来都在举办公开的Zestimate数据科学竞赛,单项奖金就高达120万美元,而其中一个参赛者提到,一些隐藏问题,比如地基中的裂缝,该系统是无法预测的。

算法不是万能的,这一点虽然是现实,但可以说行业内大家都受到这一技术瓶颈的限制,Zillow就算做的不是最好,但也不差,这并不是它失败的终极理由。

Zillow“炒房”失败,算法神话破灭了吗?


事实上,为了弥补算法的缺陷,Zillow也雇用了一支由100多名定价分析师组成的团队,通过对比销售情况来校对算法预测的报价。

这下是双保险了吧?但技术再牛,员工再厉害,都抵不过决策者的“骚操作”。

由内部员工透露,Zillow为了在市场竞争中赶上对手的份额,加大了购买力度,甚至在算法预估和分析师报价的基础上,加价购买房屋,并且无视了员工对高价买入的担忧。

Zillow为加速购房成立了一个专项计划:“番茄酱计划”(Project Ketchup)。Ketchup恰好与Catch up同音,代表着想要追赶iBuyer头部公司Opendoor的野心。

比如凤凰城今年5月的房价中位数是35.1万美元,到9月上涨到了47.5万美元,其他公司已经开始降低价格和购买数量,而Zillow支付的价格仍比房屋中位价高出6.5万美元。

结果下半年美国房地产市场降温后,无法快速完成过户、装修、销售,直接导致了一串连锁反应。

Zillow“炒房”失败,算法神话破灭了吗?


如果房价接着涨,或许这会儿大家就得夸Zillow囤房囤得好、囤得妙,得到了开发商囤房惜售的精髓。

结果,Zillow虽然看到了疫情影响下购买热潮的到来,却没有预计到供应链和劳动力问题对ibuying业务的影响。因为ibuying模式下,平台都需要对房屋进行翻新维护,而建材和劳工的短缺,则让许多房子无法达到挂牌标准,给Zillow的资金链带来了巨大压力,不得不甩卖回血。

疫情固然是“黑天鹅”,但同样的市场情况下,模式一样的Opendoor和Offerpad,都没有出现暴雷。Opendoor 的第三季度报告显示,其收入还增长了91%。换句话说,因为供应链问题而遭受损失的只有Zillow一家。

对ibuying模式上下游产业链机制的审慎与把握不足,或许才是压倒Zillow offers的那根稻草。

Zillow“炒房”失败,算法神话破灭了吗?


从Zillow身上可以看到,算法的有限性固然是业务受创的原因,但绝不是本质的原因。公司管理与模式正常时,有效的算法分析能够带来巨大的竞争优势;而公司运转不够良性,那么再厉害的算法恐怕也无法挽狂澜于既倒。

更进一步,从Zillow的经验教训中,企业在应用AI提升业务时,有没有一些需要重点注意的地方呢?

上次强调的,还是在上次

其实,阻止落地AI、应用AI的潜在阻碍,多年来我们已经反复提过无数次。但时移事易,在人工智能成为主流的当下,大众对AI的认知变得越来越全面,涵盖了许多细分、垂直的业务场景(比如预测房价),当时看起来脑洞大开的洞察,今天已经变成了让许多企业管理者与IT负责人措手不及的现实问题。

所以,也是时候从提出问题,找到解决问题并提升AI业务指标的方法了。

目前看来,AI预测还是一个充满了神秘和难以理解的“黑盒子”,如何使用好这个工具, Zillow的得失其实是个有效的参考标本。

1.AI不能靠“独角兽”。换句话说,不要局限或盲目依靠AI算法或数据分析科学家,对于企业来说,了解业务问题的复杂性,具备实施能力的专业人员,能够帮助系统构建问题,在算法给出结果后进行兜底判断。用一位AI企业创始人的话来说,企业都渴望一个“独角兽”可以同时完成所有AI分析工作,“但独角兽并不存在”,成功的企业AI项目必须是多元化角色所共同完成的。如果Zillow能听取专业定价分析师的意见,或许不会翻车如此严重。

Zillow“炒房”失败,算法神话破灭了吗?


2.AI不能太沉重。市场变动越来越大,许多公司也变得越来越敏捷,像软件开发一样,算法模型的更新也必须变得更加敏捷,保持最新状态。试想一下,如果Zillow的算法能够快速感知到市场供需变化并迭代,也能及时减少损失。而对于很多企业来说,想要更敏捷灵活地应用AI,比起自主训练迭代,或许采用公有云厂商的AI能力会是更灵活的选择。

3.AI不能独自成立。企业管理者必须认识到,AI的引入将给管理流程、决策机制等都带来挑战,组织内部必须进行相应的架构、思维、战略转变,来配合算法落地并支撑业务。AI看似是技术性的工具,实际上更像是一种业务功能,需要多部门的适配,如果决策者像Zillow一样随意忽略算法预测,最后又甩锅给算法,AI当然是没法骂人的,不过官僚主义最终伤害的也不是AI,而是企业本身。

黑天鹅无处不在的时刻,AI不是一个捉摸不透的谜团,不是什么“打败市场”的神秘武器,而是和人类休戚与共、维持繁荣与发展的工具。而能不能用好它,最关键的还是靠人类本身。

祸不在颛臾,而在萧墙之内也。AI又能有什么坏心眼呢~

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