未来房地产定价，AI说了算

图：盖蒂

对于一些企业来说，新冠肺炎疫情带来了灾难性的打击。但对于其他企业来说，新冠肺炎的疫情意味着巨大的增长和创新机会。显然，乔丹欧文和他的三位联合创始人属于后者——。在过去的九个月里，他们创办了两家企业。

在新冠肺炎疫情爆发之初，他们在蒙特利尔成立了一家可重复使用的口罩公司。之后，乔丹欧文、他的哥哥马克和另外两位联合创始人——Sean Tasse和Benoit Thibault决定转向一个全新的项目。Squarefeet.ai是他们最新的业务方向，这是一个人工智能驱动的住宅房地产定价解决方案。

在创立比恩阿勒(Bien Aller)仅几个月后，他们就开始了新的冒险，部分原因是他们想专注于联合创始人拥有专业知识的领域：房地产和计算机科学。在Bien Aller成立后，四位联合创始人觉得他们必须迅速行动，以满足社区的需求。通过这个最新的项目，他们可以把时间和精力投入到充满激情和知识的领域。

他们给这个项目带来的行业经验是项目成功的关键。四位联合创始人中有三位是房地产专业人士，而第四位联合创始人拥有计算机科学背景。他们的跨学科合作是产品成功的背后的秘密因素。

Jordan说：“开发技术解决方案需要大量的专业经验，技术和业务创始人的结合是新产品成功的关键。”

多年来，乔丹和他的哥哥马克一直梦想在自己的行业做生意，但他们抽不出钱或时间来致力于这个项目。在这不寻常的一年里，乔丹推迟了在麻省理工学院的学业，他们的团队可以通过比恩阿勒(Bien Aller)赚取收入，为这项最新业务提供资金。

为了给住宅房地产单位定价，Squarefeet.ai首先收集数据，包括公共人口普查数据、公共清单和图像。然后，人工智能开始量化这个单元的不同位置和设计属性。设计属性包括露台大小、单位死角和景观质量，位置属性包括与公共交通的分布、附近的杂货店和收入分配。总的来说，定价包括200种不同的属性，所有这些属性都有价格标签，并将影响公司的定价。

最后，平台可以实时监控单位销量，并根据最快销售单位的属性调整定价。例如，如果可以看到特定景观的单元的销售速度更快，那么人工智能会提高所有可以看到相同景观的单元的价格。

约旦及其联合创始人受到航空和酒店业定价机制的启发。世界各地的航空公司和酒店都使用机器学习技术根据需求管理费率，并在此过程中优化收入。在房地产行业，大量的开发商和其他专业人士通过电子表格跟踪销售速度，但这种方法不够系统，难以优化。

Squarefeet.ai的原创性对年轻创业者来说是一个巨大的优势。

乔丹说：“房地产世界没有太大变化，人们都在寻求提高效率。他们对此充满了渴望。”

Squarefeet.ai产品的用户体验旨在尽可能方便。这四位联合创始人决定开发一款可以模仿微软电子表格工具外观的软件，这样他们的客户从一开始使用这款新工具就能感到舒适。此外，它们还集成了标准的可视化方法，例如堆叠地图。

Jordan说，“它被设计成易于使用，方便开发者轻松使用。”

Squarefeet.ai的简单性为他们赢得了加拿大各地的客户，尽管许多客户集中在蒙特利尔和多伦多及渥太华的其他东海岸中心。不过，约旦对这款产品可以轻松扩展到加拿大以外的市场充满信心。

Jordan说：“我们产品的优势在于，它在任何市场都非常强大，因为我们为单个项目创造了一个封闭的环境，并为特定单元、外观或类似单元创造了一个供需曲线模型。”

可以肯定的是，乔丹和他的合作者还没有准备好让他们聪明的商业想法继续下去。当地一家媒体报道了他们的业务后，这些年轻的联合创始人受到了投资者的广泛关注，但他们计划利用自己的年轻，靠自己的力量尽可能走得更远。