多单元房地产和场地选择建议

经纪人，数据，人工智能和本地接触

地面上的当地靴子可以帮助识别出色的地点。当地经纪人往往携带尚未纳入数据收集前进状态的历史知识。Navin Bhutani是LocateAi开发总监，该团队成立于五年前，由三位斯坦福大学计算机科学专业毕业生创立，他们希望将人工智能驱动的数据收集和分析提升到更高水平。

“但我们不想剥夺当地的市场知识。例如，数据可能会说，洛杉矶社区的一个地方比另一个地方好，但当地经纪人可以告诉我们有一定的客户流量特许经营类型向一个方向流向另一个方向，但不是相反。为了我们的AI选择那个，我们需要将销售数据混合起来，“Bhutani说。而现实世界确实产生了可能无法预料的行为。“除非你看到现实生活中的例子，否则你无法想象影响表现的各种可能性，”他说，“就像种植的树木数量可能与公共交通站点有关。”

Waterman Steele Real Estate Advisors的酒店服务合伙人兼总监Emily Durham表示，一些代理商可以作为想要在全国各地推广的特许经营商的主经纪人。“但是，如果没有当地人，我们就不会做任何事情。没有什么能比住街对面的人。你可能拥有各种资源，但我们让当地人参与其中，特别是因为虽然有模式和相关性，但它们并不相同在每个市场。“

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