Cre Dev BGO, beklenmedik alanlarda değersiz varlıkları bulmak için AI kullanıyor

Bu makalenin bir versiyonu ilk olarak Diana Olick ile CNBC Property Play bülteninde yayınlandı. Mülkiyet oyunları, bireylerden kapitalistlere, özel sermaye fonlarına, aile ofislerine, kurumsal yatırımcılara ve büyük kamu şirketlerine girişime kadar gayrimenkul yatırımcısı için yeni ve gelişen fırsatları kapsar. Üye olmak Gelecek baskılarını almak için, doğrudan gelen kutunuza.

89 milyar dolarlık yönetim altındaki varlıklara sahip küresel bir gayrimenkul yatırım yöneticisi olan BGO'nun CEO'su John Carrafiell, baş veri bilimcisinin hemen yanında oturmasından gurur duyuyor.

Yatırım stratejisi, piyasa ne olursa olsun, her zaman araştırma ve verilere güvenmiştir, ancak yapay zeka bunu yepyeni bir seviyeye taşımıştır, sadece birkaç yıl önce geliştirilen yatırım araştırma modellerini dönüştürmek ve onları steroidlere koymuştur.

Kabaca 40 yıldır gayrimenkul işinde olan Carrafiell, sektörün araştırma ve veri metodolojileri tarafından giderek daha fazla hayal kırıklığına uğradığını söyledi ve bu yıllar boyunca gerçekten değişmediğini söyledi. Herkes aynı bilgilere bakıyor ve aynı sonuçları ortaya koyuyordu. Kendisine sorduğu soru, “Gerçekten nasıl daha iyi performans göstereceğiz?”

Cevap, firmasının tüm geçmiş anlaşmalarını 20 yıl öncesine göre analiz etmek, sadece bir bilgisayar modeli kullanarak ve insan unsurunu çıkarmaktı. Modelin bulduğu şey, performans veya düşük performans daha iyi, yatırım için seçilen yerel pazar tarafından tam olarak belirlendi.

Bu, gayrimenkulün mantrasının her zaman “konum, konum, konum” olduğu göz önüne alındığında, ancak sonuçlar ekibine, gelecekteki yatırımlarını seçerken neredeyse tamamen yerel pazar temellerine odaklanmasını ve mülk fiyatlandırması ve ulusal ekonomik eğilimler konusunda çok fazla şey yapmadığını söyledi.

Elbette, yerel gayrimenkul piyasalarını analiz eden ve sıralayan araştırma firmaları var, ancak BGO, CarRfiell'e göre sonuçlarının biraz rastgele olduğunu buldu. Bunun yerine kendi geçmişine baktı ve en iyi ve en kötü performansını tam olarak geri çeken bir model inşa etti. Model, her bir yere özgü demografik ve tedarik eğilimleri dahil olmak üzere her türlü yerel pazar veri noktasını içerir. AI daha sonra bu modeli artan veri hacmini ve hızını verdi.

CarRiell, “Birçoğu hükümetten arınmış binlerce veri girişi aldık, örneğin telekom sağlayıcılarından, harika verilerden satın almamız gerekiyor. Anahtarları bulduk.” Dedi. “Ve bunun doğru olduğunu biliyoruz çünkü onu destekliyoruz.”

BGO veri bilimini, ortak Northpoint geliştirme ile Las Vegas'taki bir endüstriyel gelişime yatırım yapma kararı bilgilendirmek için kullandı. Diğer veri modelleri bunun özellikle iyi bir yatırım olmadığını öne sürdü.

Carrafiell, “oradaki en iyi araştırma” nın yatırımın performans ve getiriler açısından vasat olacağını belirttiğini söyledi.

“Ama modelimiz çığlık atıyordu, patlayacak. Kare başına 5.88 dolarlık kiraların üstesinden geldik. Kare başına 9 dolarlık aralığa kira aldık.” Dedi. “Bu ticari gayrimenkulde olmaz. Bu şans değil.”

Model, Kaliforniya İç İmparatorluğunun çok pahalı olduğunu, daha sonra lojistik yollarını analiz ettiğini gördü. Şirketlerin, hem kiraların, vergilerin hem de işçiliğin daha ucuz olduğu Las Vegas'ta bulunarak büyük tasarruf edebileceğini buldu.

Carrafiell, “Yani ekstra iki saatlik bir sürüşünüz vardı, ancak toplam maliyetinizden% 60 gibi tasarruf ettiniz ve model böyle gördü.” Dedi. “Orada sahip olduğumuz kiracılar tüm bir bölgeye hizmet ediyor. Las Vegas'a hizmet etmiyorlar.”

BGO, Florida ve Rust Belt'e yapılan yatırımlar için benzer analitikler yürüttü ve yatırımlarına büyük getiriler sağladı.

Carrafiell, “Bu modelin bir sonucu olarak performansımızın önemli ölçüde arttığını düşünüyoruz.” Dedi.

Ancak modelin doğruluğu yapay zeka ile dramatik bir şekilde iyileştirilmiş olsa da, asla tamamen doğru, varsayımsal olamaz, “Boeing Seattle'dan çıkabilir ve modelin bunu tahmin edemeyeceğini, doğru mu?

BGO'nun yatırım ekibi potansiyel mülkler için üst modellere odaklanırken, borç verme ekibi dezavantajlı modellemeye bakar, çünkü orada riskini yatar.

Yoldaki araştırma modelinin yeni yinelemeleri, ticari gayrimenkulün farklı sektörlerine varlık tahsisini içerecektir. Model ideal olarak optimal bir portföy karışımı önerecektir. Olasılıklar hala büyüyor, bu yüzden Carrafiell daha önce hiç olmadığı gibi verilere çevirdiğini söylüyor.

“AI, çok daha fazlasını yapmamıza izin veren bir geliştirici ve bir hızlandırıcıdır, ancak bu gerçekten veri bilimi” dedi. “Onun [like] CEO'nuzun yanında ve varlık yönetimi ve devralma ekibinizin yanında oturan altı kişilik, özel bir veri bilimi ekibi. “