Архив Строительство и недвижимость · Брокеридж, классифайды и проптех
GA technologies, реновация: в исследовании ИИ сократил время до предложения объекта до 55%
По данным GA technologies, рекомендательная система объектов на машинном обучении, созданная в совместном исследовании со Столичным университетом Токио, сократила время до предложения объекта в реновационном бизнесе до 55%.
/01 · ключевые результаты
-
результат пилота
до 55%
сокращение времени до предложения объекта (скорость закупки вторичного жилья)
GA technologies, пресс-релиз, 09.01.2018
по данным на январь 2018 года · реновационный бизнес GA technologies, совместное исследование со Столичным университетом Токио
данные компании
оценка strategai
Оценку не приводим: результат получен в совместном исследовании, базовое время и объём операций не раскрыты
По данным GA technologies, рекомендательная система объектов на машинном обучении, созданная в совместном исследовании со Столичным университетом Токио, сократила время до предложения объекта в реновационном бизнесе до 55%.
/02 · паспорт кейса
Бизнес
- Компания
- GA technologies
- Отрасль
- Строительство и недвижимость · Брокеридж, классифайды и проптех
- Функция
- Производство и основные операции
- Задача
- Оптимизация техпроцесса, АСУ ТП, советчики
Технология
- Класс AI
- Рекомендательные системы и персонализация
- Тип решения
- Гибридное решение
Внедрение
- Стадия
- Пилот / PoC, на 09.01.2018
- География
- Япония
/03 · описание кейса
Зачем
Бизнес-задача
GA technologies — японская компания в сфере недвижимости и проптеха; среди её направлений — реновационный бизнес, где компания закупает вторичную недвижимость и предлагает объекты. Компания ставила задачу повысить производительность в собственной работе и за счёт этого продвинуть реформу условий труда, опираясь прежде всего на RPA и ИИ. Для проектов, связанных с ИИ, она провела совместное исследование в формате сотрудничества бизнеса и университета с лабораторией Таками Столичного университета Токио. Цель сотрудничества компания формулирует как повышение эффективности работы в отрасли недвижимости. Одним из направлений стала скорость закупки вторичной недвижимости — время до предложения объекта.
Что
Решение
В рамках совместного исследования была создана рекомендательная система объектов на основе машинного обучения. Она подбирает объекты для реновационного бизнеса и тем самым ускоряет этап до предложения объекта, то есть закупку вторичного жилья. Параллельно GA technologies собственными силами разработала систему автоматического считывания майсоку — типовых листов с описанием объекта — на основе анализа изображений; компания называет её первой в отрасли. Эта система входит в программу автоматизации процессов с помощью RPA и сокращает время на закупку объектов.
Как
Внедрение
Результаты компания представила в январе 2018 года на презентации совместного исследования с лабораторией Таками Столичного университета Токио. По данным GA technologies, внедрение рекомендательной системы сократило время до предложения объекта в реновационном бизнесе, которое компания приравнивает к скорости закупки вторичной недвижимости, максимум на 55%. Отдельно компания сообщила, что автоматизация на основе RPA вместе с ИИ-считыванием майсоку сжала время на закупку объектов до трети прежнего. Сведения о масштабе применения, периоде измерения и дальнейшем развитии систем в публикации не приводятся.
/04 · источники и проверка
Что подтверждено
- По данным GA technologies, рекомендательная система объектов на машинном обучении сократила время до предложения объекта в реновационном бизнесе максимум на 55%.
- Система создана в совместном исследовании с лабораторией Таками Столичного университета Токио; результаты представлены на презентации исследования в январе 2018 года.
Ограничения
- 55% — максимальное сокращение; среднее значение, базовое время и число обработанных объектов не раскрыты.
- Результат получен в рамках совместного исследования; данных о последующей эксплуатации системы и о финансовом эффекте нет.
- Сжатие времени закупки до трети относится к отдельной программе RPA с ИИ-считыванием майсоку и не отражает вклад рекомендательной системы.
-
[1] GA technologies
首都大学東京とのAIを活用した生産性向上に関する共同研究成果発表会を実施
компания · 09.01.2018
Открыть источник
АрхИИВ /strategai · CB-002833 · Версия 1 · 26.10.2026 · /c/CB-002833/