買賣房子可能是你這一輩子做的最大的一次生意了。這一點對中國人來說如此，對美國人來說也不例外。
在國內(nèi)買賣房子，我們一般都會上一些App上看看那套房子值多少錢，一般來說，大家都會參考同小區(qū)類似房子的掛牌價。
當然，現(xiàn)在也有一些軟件開發(fā)出了所謂的智能系統(tǒng)，你輸入房子的位置、面積、層高、朝向等信息，會自動出來一個參考價格。
這種模式在國內(nèi)或許用的比較少，畢竟都是小區(qū)平層房居多，跟樓下大媽和房產(chǎn)中介打聽打聽，基本也能把房子價格打聽出個大概——剩下的就是討價還價了嘛。
但是，在美國，以獨棟為主的各類房產(chǎn)通常價格差異很大，房齡橫跨上百年，建筑結(jié)構(gòu)和建筑風(fēng)格各異，即使是同樣地段，可能交易價格會有很大的差異。
這時候，智能系統(tǒng)就成了主角。
也許你沒有聽說過Zestimate，更沒有聽說過Zillow公司，但是他們做的事情你一定能理解——用人工智能判斷房價。
作為文摘的粉絲，多少了解一些預(yù)測系統(tǒng)的原理，列出盡可能多的房屋的特征，然后用大量歷史數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，就能得到一個相對準確的房屋估價模型。
Zestimate做的就是這么一件事。Zestimate的數(shù)據(jù)樣本究竟多大？答案是1.04億，美國全國的住宅總共也不過2億左右，Zillow公司占了一半。
海量數(shù)據(jù)加上這幾年飛速發(fā)展的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，Zillow公司的業(yè)務(wù)直線起飛，在整個美國，幾乎所有參與房屋買賣的經(jīng)理人都將Zestimate的估值作為重點參考。
就是這么一件頂著AI科技光環(huán)的公司，在11月2日宣布計劃裁員2000人，約占全部員工總數(shù)的25%，一周后公司股價大跌近三分之一。
這到底是發(fā)生了什么？
我們不妨一起來看看，這個典型的AI科技公司的成長和受挫之路，對于國內(nèi)很多靠著“一招鮮，吃遍天”的初創(chuàng)科技公司來說，有著重要的參考意義。
一般來說，想要觀察一家AI公司的核心技術(shù)，看看他們的核心業(yè)務(wù)算法工程師的招聘要求就行了。
Zestimate的核心是預(yù)測，最關(guān)鍵的應(yīng)該是數(shù)據(jù)科學(xué)家，我們來隨便看一個Zillow公司數(shù)據(jù)分析師的招聘廣告是什么樣。
其實還是SQL數(shù)據(jù)庫、Python/R這些東西，并且尤其提到了Prophet庫。
Prophet是一個專門為預(yù)測單變量時間序列數(shù)據(jù)集而設(shè)計的開源庫。如果你想要自動化地尋找一組好的模型超參數(shù)，從而對擁有趨勢及季節(jié)性周期變化結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)做出有效預(yù)測，使用Prophet來處理是一件輕而易舉的事情——它本來就是為此而設(shè)計的。
很顯然，Zestimate是用Prophet做時間序列預(yù)測，比如未來房子值多少錢？
但是Prophet能勝任這樣的工作嗎？顯然并不完全能。
住房價格是隨機的和綜合的，因為房價是一個競爭的、高度金融化的市場價格，就像股票一樣，很多時候依照歷史數(shù)據(jù)得到的只是過擬合的曲線，而不能預(yù)測到未來的波動。
關(guān)于時間序列預(yù)測房價的局限性可以參考這篇博客：
https://ryxcommar.com/2021/11/06/zillow-prophet-time-series-and-prices/
Zillow的Zestimate估價技術(shù)在房產(chǎn)市場平穩(wěn)的時候還是非常管用的。
根據(jù)其官網(wǎng)的介紹，目前Zestimate在全美國范圍內(nèi)針對在售房屋的價格預(yù)測偏差(median error)為 1.9%，而針對未上市房屋的價格預(yù)測偏差為 6.9%。
準確的結(jié)果使得Zillow公司不可避免的去考慮怎么通過這個估值賺錢，這就造就了“房屋翻售”（House flipping）項目的誕生。
簡單來說，就是購買售價偏低的房產(chǎn)，進行修復(fù)和部分設(shè)施升級后再加價售出，以獲取差價利潤。
只不過之前這個估價購買都是有經(jīng)驗豐富的房產(chǎn)經(jīng)理人完成，而Zillow則是通過機器學(xué)習(xí)技術(shù)來完成。
這種方式效率很高，但是也風(fēng)險更大。
根據(jù)財經(jīng)十一人的報道，新冠疫情后，美國的房地產(chǎn)市場急速升溫。房價上漲的同期比很快從5%上下飆升到超過10%，2021年8月最高甚至達到19.8%。
Zestimate模型沒有很好地應(yīng)對市場的這一變化，房價波動導(dǎo)致模型跑偏，很多成交的房產(chǎn)都出現(xiàn)了價格倒掛，買的時候貴，翻新了再買反而便宜了。
在鳳凰城，Zillow翻售后房屋放盤價格有超過九成(93%) 低于公司購入的價格。
這種失誤不僅讓Zillow虧錢了，還讓Zillow手里持有了過多庫存。
就這樣，巨額虧損和現(xiàn)金流斷裂，讓Zillow挺不住了。
根據(jù)媒體報道，11月2日，Zillow發(fā)出聲明，公司將放棄房屋翻售業(yè)務(wù)。聲明中表示，公司的快速買賣房屋的算法+模式未能按計劃發(fā)揮作用，造成巨額虧損。預(yù)計第三和第四季度的合并虧損將超過5.5億美元。公司計劃裁員2000人，約占全部員工總數(shù)的25%。聲明發(fā)布后的一周內(nèi)公司股價大跌近三分之一。
這樣的結(jié)果給所有沉醉在數(shù)字化、大數(shù)據(jù)、AI等技術(shù)上的公司敲響了警鐘，一味依靠數(shù)據(jù)分析和模型預(yù)測的業(yè)務(wù)模式，并不能應(yīng)對市場的全部。市場永遠是對的，一旦市場發(fā)生變化，原本讓公司賺的盆滿缽滿的模型可能也是讓公司倒下的決定性因素。
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