12月26日，2019年 房地产和互联网年度峰会在北京举行，数百名专家聚集在一起。会议第一章：学习—- 战略与预测分享思辨】很多大佬分享主题，以下是Opendoor 首席科学家杜磊先生分享实录。 大家好!我来自opendoor，我们来谈谈一些技术话题。今天我想放弃一切IBUYER和opendoor大家可能都听说过时代是怎么回事。Ibuyer和opendoor开启新的互联网房地产时代，可能对概念很熟悉，也可能是大家都听说过的。opendoor该公司于2015年创业，在美国逐渐出现了许多追随者，互联网房地产领域最大的巨头，市值超过100亿的公司也进来复制opendoor为什么在华尔街不乐观的情况下，不惜改变自己的模式？CEO，也要加入战团跟进opendoor每个人都好奇竞争。 说到陌生，大家都听说过opendoor很多人会认为低买高卖就是炒房。这种商业模式已经很多年了。你可能不知道为什么opendoor从15年到现在，从几十人的小公司到现在估值40亿、2000人的小公司，依靠炒房，占据了美国前20个房地产市场。 先讲讲opendoor商业模式。 上午，刘先生简要解释了美国标准的房地产业务流程。如果我是一个想卖房子的房主，我首先需要在网上搜索经纪人。经纪人会报价。经过一两周的痛苦搜索，我签署了一份独家的代理协议。然后经纪人要求我建房子和草坪，找人做房子的深度清洁。做好之后，专业摄影师会来拍非常漂亮的照片，然后上市，挂在各种中央数据库。 然后我开始每周接待各种各样的人回家看房子，回答他们的问题，持续了近50天。 终于有人开始有意愿，反复谈判，我们签署意向和谐，买方会提出各种要求，满足房屋修改的要求，银行评估，最后抵押贷款批准，检查交易，搬出房子，然后支付，平均过程至少50天，你听了很多西雅图，旧金山一周内，但绝大多数房地产市场是50天，90天，销售过程充满了不确定性。 opendoor巨大的用户痛点需要解决。用户直接到达的第一步opendoor网站签入地址，我们知道地址后24小时内给用户一个全房offer，假如用户觉得OK，我们将签订本合同，然后派我们的房屋检查专员来看看用户对房屋的描述是否与事实一致，只要贷款在一周内一致。与我们之前描述的痛苦和不确定的50多天的过程相比，opendoor可在一周内全额结算，是用户降维打击的服务优势，非常非常舒适opendoor用户可以通过传统中介销售的标准市场价格，opendoor也可以给用户同样的价格。 代价是美国的标准互联网流程，中介费可能在6%左右，opendoor多收，平均7%，最低5%，最高15%左右。 时候大家都会问，这件事看起来很漂亮，但是这件事有多可靠，我们也见过很多其他炒房的人，有的做的很小，有的做的很大。如果传统的炒房业务不能以低于市场价10%的折扣拿到房子，肯定会赔钱。opendoor如何在只收取6%手续费的情况下赚钱？与互联网公司不同，我们融资了很多钱，烧钱补贴用户，充电流量。opendoor我们的核心市场已经盈利了。想象一下7%的中介费，3%的中介给买家。我们承担抵押贷款和借钱的好处。今天我想分享一下模式是如何运行的opendoor三个秘密武器。 第一，我们用AI非常准确的定价系统驱动。 先给大家看看。我加入了。opendoor半年后，最早的招聘opendoor数据科学团队基本上是普林斯顿或斯坦福大学等顶尖学校的投资总监，顶尖企业的主管科学家和美国最大的房地产投资者。为什么我们需要这么昂贵的团队？我想谈谈评估中的逆向选择和不对称风险。很多人问opendoor为什么我们不能在每个市场找到十个中介来雇佣如此昂贵的科学团队进行定价？人们对这件事的估值非常准确。人们理解人，人们在定价时必须解释。我们为什么要用机器来做这件事。你可以想象横轴是我们可能有的不同误差，纵轴是offer人和机器的数量都是这样分布的。在大多数情况下，我们的报价是合理的。我们有正常的利润空间来运行商业模式，但如果报价太低，就会成为不好的评论。如果报价太高，用户很高兴把房子卖给我。我在这里承担的风险是不对称的，虽然同样的概率会太高或太低，但风险是不同的。
根据我们自己的统计，如果错误的报价太高，我们额外收取一套不容易出售的房子，我们需要使用15套具有正常盈利空间的房子来弥补损失，这对我们来说是一个很大的风险
与标准相比，opendoor更注重稳定的估值。这台机器是最稳定的。如果你用同一个人和同一位顶级专家来评估同一栋房子的价值，平均变化约为3%甚至5%。找一位优秀的定价专家，让他离开定价岗位，处理我们长期存在的房地产库存。经过三个月的定价，所有价格都很低。没有情感的机器是最可靠的武器
经过半年的努力，我们的定价团队开发了一套定价系统。首先，用户会给我们一个出售清单。将有各种深入的学习模型、历史数据、房屋分析、实木地板、大理石台面等。下一步将是神经网络。我们将在该清单周围找到许多类似的房屋，包括过去一年售出的数千套房屋。然后，我们将比较类似的房子与我们想要定价的房子。然后你会发现，当你把这些东西抽象成很多很多的特征时，每个房子之间的区别很简单。附近的房子里有一个私人游泳池，隔壁的房子里有一个浴室。房子有实木地板等，我们的机器学习模型可以精确地调整每个不同特征值的成本
之后，将所有的东西加在一起，给出每个相似的房子来源。我们知道历史数据。两周前，这家房源卖出了200万英镑。你的房子更好。我会增加或减少一些钱。经过这次调整，我知道所有类似房源的房价都有大量的历史数据支持，每个特定市场，以及根据过去两年和五年的数据计算的算法
我们已经将每个核心的市场错误率从最初的8%降到了2%。2%非常接近可能的理论极限，大约1.8%并不多。如何计算？你可以看到房子上市时的价格。如果卖方坚持按价格出售，它总是可以出售的，但价格与最终价格之间的差额约为1.8%，因此非常接近理论极限。这是第一个秘密武器，一个非常精确的系统，比市场上的其他系统更精确。从表面上看，opendoor表示它为用户提供24小时服务。如果有一个机器学习算法问题，它将得到解决。事实上，这不是
我想谈谈opendoor必须做出多少决定。模型能告诉我们什么？这房子值多少钱？还有很多问题。卖房子需要多长时间？如果我买了房子，我知道要卖多久，要花多少钱。当我外出时，费用会减少5%或10%。如果我在30天内不把房子卖掉，我想降价吗？你会发现，在房子的库存周期中，需要做出很多很多尺寸的决定。最后，我会有更多的小问题，这些问题仍将由运营团队在现场解决
机器学习模式并非万能。大多数时候，没有这样的数据。您的数据点非常稀疏。这东西变化很快。它不能被训练。它仍然是机器和人的混合体。这反映了不时的库存数据。此列中较高的一列是活动事务的区域。颜色越深，盈利能力越好。颜色越蓝，你损失的钱就越多。每个地方的经理都会收到我在日常工作中给他的数据，并领导自己的团队进行一些调整
这件事会产生什么效果？从部署到全面运营，各市场在此基础上进行调整后，我们将库存中很难出售的房屋比例降低到原来的1/6，帮助我们实现了销售收入的大幅增长
这是开始。我们在这件事的基础上做了什么？我们现在不需要给当地经理一张地图。经理告诉他的团队，该地区特定住宅区的销售情况不是很好。下一次可用的房子更少了。现在它们都是自动化的。我们将使用历史性能来训练人工智能模型。我们该怎么办？我们将把每个市场抽象为一个你可以想象得到的战略，例如，我在市场上投入了多少营销预算，市场的平均中介费，以及opendoor收集房子和上市之间的间隔是五天还是十天，所有这些都可以通过复杂或微妙的商业模式来判断
模式做什么？它将再现历史。关于上个月的销售业绩，有哪些问题需要回答？如果本月中介费略有上涨，最终会有什么变化？如果中介费减少，我将收取多少费用？房子会给我带来多大的额外工作压力？我是否需要雇佣更多的人？结果是，我可以从顺序复制的结果中找到机器建议的最佳方式。复制完成后，机器会告诉你，最佳策略是补贴500万元，我就是这么做的。每个月，我们当地的所有王子都会一起举行战略讨论，以判断模型输出的结果和建议，并最终做出决定。整个公司将在下个月积极运作，收集更多数据，再次实践模型并再次运行
今年上半年，压力很大。机器学习团队、财务团队和具体运营团队说服了整个公司将公司的运营模式转移到这里。早期部署中存在许多挑战。这是一个非常困难的问题，甚至在早期部署中也存在许多问题。然而，在我们完成这一过程并运行了半年之后，它帮助我们在核心市场实现了可持续和稳定的利润。 第三个秘密武器是内部自动化软件和SaaS平台。Opendoor有许多相关工具，但我们尚未向公众披露。我以朋友业务为例。这就是compass，一家不同于opendoor的房地产初创公司，它为传统中介机构提供了各种现代工具。这是他们的计划。初始过程是相同的。用户在手机上搜索房屋并推荐，一旦用户选择了房屋，就会立即弹出一个聊天窗口，告诉中介我已经选择了房屋。中介会说，你的房子明天会被添加到房屋查看过程中，然后是人工智能训练的AI
第二件事是CRM。传统的CRM管理用户之间的关系，记录用户的数据和电话。该系统完全面向行动。用户和中介之间所有可能的交互都已详细记录，并已成为模板化的执行条件。当您有一个新用户时，中介应该做的第一件事就是制定一个行动计划。它应该在第一天向用户发送一封电子邮件，在第十天向用户发送一次交互。这是非常自动化的。您无需记住需要对每个特定用户进行哪些后续操作
这是compass特别流行的工具，即营销工具。这种传统互联网中介模式的很大一部分是中介机构的能量是营销。当你有一个清单，他们可以生成一个网站，点击一下，其中也包含了所有有关房子的信息。同时，自动管理方在社交媒体上运作，发送广告，并向特定的目标人群发送广告，包括特定的营销和微博。自动设计和打印明信片快递到消费者家
Opendoor有许多类似的自动化系统。系统是不同的，因为我们的业务不同。我们投入了大量的精力和成本。工程团队的大部分精力都在这样做。opendoor的内部效应使我们能够在不增加员工数量和团队规模的情况下实现营销。起初，我们的定价团队分布在每个市场。每个市场都需要雇用五六名市场精英来制定价格。所有房屋、投标和后续管理都在中央总部进行，即使在早期，我们也在公司工作。每个当地市场总经理的标准背景是什么？这样的人来自哈佛或麦肯锡。只有这样的人才能在早期担任opendoor本地市场的总经理。现在我们都是普通人了。前任总经理可以独自支持整个地区的运营计划
这些都是opendoor的一些秘密武器
其次，ibuyer非常不同。这是我们时代一个炙手可热的新兴房地产企业
上午，孙先生谈了一下话题。第一个发展趋势是争夺房屋或渠道。这可能不同于我们所看到的美国互联网的分类。我把opendoor、Compass和zillow的媒体公司放在一起。在新时代，我们所争取的是住房的新竞争。美国的住房竞争起初并不激烈。每个市场都有一个针对每个市场的中间数据库。这场斗争自然结束了，即使它在上一个互联网时代成为了一家媒体公司，最好将其打包成一个搜索引擎，提供一些娱乐，并帮助用户和中介带来流量
但现在，opendoor已经开始在市场上收获房子。2019年第三季度，它占据了美国房地产交易公司的3%。你不再受他们控制。你可以设定自己的规则。每个人都在这样做。这是一场看谁控制更多独家平台上无法提供的房屋的战争。这场战争才刚刚开始，没有人知道其结果。第二场战争是新兴金融服务业。我们以前听说过zerodown。这是一个非常昂贵的市场，帮助用户全额付款购买房子。您的贷款卖家不愿意将其出售给您，因为这需要很长时间。他们所做的就是为买方支付全部款项。然后，我们与用户签署自己的抵押协议，并将抵押分包给大银行
House canary是一个帮助没有钱和首付的人从租客到业主积累自己首付的过程。我把它们放在一起。为什么，这里有一个有趣的观点。听起来所有的商业模式以前都存在过。这些公司之所以能够做到这一点，一个重要原因是它们基于不同的业务逻辑，并不试图为市场上的所有消费者提供服务。当你是一家金融服务集团，你出售保险或抵押贷款时，你会发现5%的表现良好的最佳客户带来了所有利润，而最差的20%的用户没有偿还贷款或支付大量保险费。这些用户是您的负担。传统的金融服务提供商没有很多数据，也没有很多工具来确定什么是最好的，也没有针对消费者的工具，只做自己的业务，但他们的新服务公司正在这样做。他们利用大数据、数据挖掘和各种互联网信息收集大量信息，以最有价值的5%消费者为目标，然后从5%的消费者那里获得行业的大部分份额
我们听说了新时代最受欢迎的房地产数据公司。虽然这些公司不如house canary好，但它们也通过其独特的优势保持了很大的竞争力。并不是每个企业都有资金和技术能力自己建造这件事。他们为这些智能企业进行估值，进行大数据挖掘，提供大量API，提供大量数据清理工作，并向商业公司出售优质资源以赚取利润。 下面和前面有一些相似之处，跨境是一些投资平台，很多投资平台在创业之初，白色其实是数据的优势，ROOOFSTOCK特别有名的是，为了帮助散户投资者集中资金投资房地产，投资房地产风险很大，一所房子有数百万，如果有一个平台可以投资，他们一开始只是工具，Disclosures.IO是为了帮助业主破产拍卖，找房子，这些是为消费者和投资者服务的平台，一旦获得流量，就会转化为投资平台，管理用户投资，成为基金。 CADRE是商业地产，通过这些平台，通过数据业务模式逐渐演变为金融模式。 我说了很多，还有很多其他新的创业模式。我们没有继续总结更多类似的东西，因为我说这是一种新趋势，但我们认为这没什么。太阳下没有什么新鲜事。过桥贷款和集资买房的所有模式都很旧，已经存在了，但是为什么在领域，人们说为什么每年有500亿元的投资冲向市场，为什么新企业和传统行业巨头会战斗？opendoor这些秘密武器，内在逻辑，核心竞争力，AI每个决策的最优化、最准确、最优化，然后大数据带来更好的企业决策和企业战略。结合这两点带来的自动化优势，你只能雇佣这么大的星级团队来做这样的事情，而不需要雇佣这么大的星级团队。这三点赋予了互联网企业各种新模式。 这几年说做AI，行业似乎不温不火。经过多次尝试和错误，硅谷已经完成了与智能和行业的尝试，证明它失败了。硅谷已经开始了一个以行业为智能的时代。所有公司现在都在为房地产做智能工作。 大变革的时代正在开始，老企业正在死亡，新企业正在出现，巨浪即将来临，机遇就在眼前，谢谢!