Перейти к основному содержимому

ИИ-агент: Подбор объектов (Проптех)

Потребности бизнеса​

Основные проблемы​

  1. Неэффективный подбор объектов недвижимости: Ручной поиск и анализ объектов занимает много времени и ресурсов.
  2. Отсутствие персонализации: Клиенты часто получают предложения, которые не соответствуют их потребностям.
  3. Сложность анализа рынка: Отсутствие инструментов для быстрого анализа рыночных тенденций и цен.
  4. Ограниченность данных: Недостаток актуальной информации о доступных объектах и их характеристиках.

Типы бизнеса​

  • Агентства недвижимости.
  • Девелоперские компании.
  • Платформы для аренды и продажи недвижимости.
  • Инвесторы в недвижимость.

Решение с использованием ИИ​

Ключевые функции агента​

  1. Автоматизированный подбор объектов: Агент анализирует базы данных и предлагает объекты, соответствующие критериям клиента.
  2. Персонализация предложений: Использование NLP и машинного обучения для понимания предпочтений клиента.
  3. Анализ рыночных данных: Прогнозирование цен и анализ тенденций на основе исторических данных.
  4. Интеграция с CRM: Автоматическое обновление данных о клиентах и объектах.

Возможности использования​

  • Одиночный агент: Для небольших компаний или индивидуальных предпринимателей.
  • Мультиагентная система: Для крупных компаний с множеством клиентов и объектов.

Типы моделей ИИ​

  • Машинное обучение: Для прогнозирования цен и анализа тенденций.
  • NLP (Natural Language Processing): Для понимания запросов клиентов и генерации персонализированных предложений.
  • Компьютерное зрение: Для анализа изображений объектов и их характеристик.

Подход к решению​

Этапы работы агента​

  1. Сбор данных: Интеграция с базами данных недвижимости, CRM-системами и другими источниками.
  2. Анализ данных: Использование машинного обучения для анализа и классификации объектов.
  3. Генерация решений: Предложение объектов, соответствующих критериям клиента.
  4. Обратная связь: Обучение модели на основе обратной связи от клиентов.

Схема взаимодействия​

Клиент -> Запрос -> ИИ-агент -> Анализ данных -> Подбор объектов -> Предложение -> Клиент

Разработка агента​

Этапы разработки​

  1. Сбор требований: Анализ бизнес-процессов и потребностей клиента.
  2. Подбор решения: Адаптация готового решения или разработка с нуля.
  3. Интеграция: Внедрение агента в существующие системы.
  4. Обучение: Обучение модели на реальных данных и обратной связи.

Как этим пользоваться​

Инструкция по интеграции​

Для интеграции ИИ-агента в ваши бизнес-процессы используйте OpenAPI нашей платформы. Пример запроса:

POST /api/v1/object-selection
Content-Type: application/json
Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

{
  "client_id": "12345",
  "criteria": {
    "location": "Москва",
    "price_range": "100000-200000",
    "property_type": "квартира"
  }
}

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование цен​

Запрос:

{
  "object_id": "67890",
  "historical_data": true
}

Ответ:

{
  "predicted_price": 150000,
  "confidence_interval": "140000-160000"
}

Управление данными​

Запрос:

{
  "action": "update",
  "object_id": "67890",
  "new_data": {
    "price": 155000
  }
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "message": "Данные обновлены"
}

Анализ данных​

Запрос:

{
  "location": "Москва",
  "time_period": "2022-2023"
}

Ответ:

{
  "average_price": 145000,
  "trend": "рост"
}

Управление взаимодействиями​

Запрос:

{
  "client_id": "12345",
  "interaction_type": "email",
  "message": "Новые предложения по вашему запросу"
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "message": "Сообщение отправлено"
}

Ключевые API-эндпоинты​

Основные эндпоинты​

  • POST /api/v1/object-selection: Подбор объектов по критериям.
  • GET /api/v1/price-prediction: Прогнозирование цен на объекты.
  • PUT /api/v1/object-data: Обновление данных об объектах.
  • POST /api/v1/interaction: Управление взаимодействиями с клиентами.

Примеры использования​

Кейс 1: Агентство недвижимости​

Агентство использует ИИ-агента для автоматического подбора объектов для клиентов, что сокращает время поиска на 50%.

Кейс 2: Девелоперская компания​

Компания использует агента для анализа рыночных тенденций и прогнозирования цен на новые проекты.

Напишите нам​

Готовы начать? Опишите вашу задачу, и мы найдем решение для вашего бизнеса.

Контакты