成也AI,败也AI。美国最成功的AI房产估价公司遭遇危机,裁员2000人,模型失灵了?

大数据文摘·2021-11-10
一旦市场发生变化,原本让公司赚的盆满钵满的模型可能也是让公司倒下的决定性因素。

买卖房子可能是你这一辈子做的最大的一次生意了。这一点对中国人来说如此,对美国人来说也不例外。 

在国内买卖房子,我们一般都会上一些App上看看那套房子值多少钱,一般来说,大家都会参考同小区类似房子的挂牌价。 

当然,现在也有一些软件开发出了所谓的智能系统,你输入房子的位置、面积、层高、朝向等信息,会自动出来一个参考价格。 

这种模式在国内或许用的比较少,毕竟都是小区平层房居多,跟楼下大妈和房产中介打听打听,基本也能把房子价格打听出个大概——剩下的就是讨价还价了嘛。 

但是,在美国,以独栋为主的各类房产通常价格差异很大,房龄横跨上百年,建筑结构和建筑风格各异,即使是同样地段,可能交易价格会有很大的差异。 

这时候,智能系统就成了主角。 

也许你没有听说过Zestimate,更没有听说过Zillow公司,但是他们做的事情你一定能理解——用人工智能判断房价。 

作为文摘的粉丝,多少了解一些预测系统的原理,列出尽可能多的房屋的特征,然后用大量历史数据进行训练,就能得到一个相对准确的房屋估价模型。 

Zestimate做的就是这么一件事。Zestimate的数据样本究竟多大?答案是1.04亿,美国全国的住宅总共也不过2亿左右,Zillow公司占了一半。 

海量数据加上这几年飞速发展的神经网络技术,Zillow公司的业务直线起飞,在整个美国,几乎所有参与房屋买卖的经理人都将Zestimate的估值作为重点参考。 

就是这么一件顶着AI科技光环的公司,在11月2日宣布计划裁员2000人,约占全部员工总数的25%,一周后公司股价大跌近三分之一。 

这到底是发生了什么? 

我们不妨一起来看看,这个典型的AI科技公司的成长和受挫之路,对于国内很多靠着“一招鲜,吃遍天”的初创科技公司来说,有着重要的参考意义。 

从招聘广告看Zestimate预测技术

一般来说,想要观察一家AI公司的核心技术,看看他们的核心业务算法工程师的招聘要求就行了。 

Zestimate的核心是预测,最关键的应该是数据科学家,我们来随便看一个Zillow公司数据分析师的招聘广告是什么样。 

其实还是SQL数据库、Python/R这些东西,并且尤其提到了Prophet库。 

Prophet是一个专门为预测单变量时间序列数据集而设计的开源库。如果你想要自动化地寻找一组好的模型超参数,从而对拥有趋势及季节性周期变化结构的数据做出有效预测,使用Prophet来处理是一件轻而易举的事情——它本来就是为此而设计的。 

很显然,Zestimate是用Prophet做时间序列预测,比如未来房子值多少钱? 

但是Prophet能胜任这样的工作吗?显然并不完全能。 

住房价格是随机的和综合的,因为房价是一个竞争的、高度金融化的市场价格,就像股票一样,很多时候依照历史数据得到的只是过拟合的曲线,而不能预测到未来的波动。 

关于时间序列预测房价的局限性可以参考这篇博客: 

https://ryxcommar.com/2021/11/06/zillow-prophet-time-series-and-prices/ 

被AI技术砸脚的Zillow

Zillow的Zestimate估价技术在房产市场平稳的时候还是非常管用的。 

根据其官网的介绍,目前Zestimate在全美国范围内针对在售房屋的价格预测偏差(median error)为 1.9%,而针对未上市房屋的价格预测偏差为 6.9%。 

准确的结果使得Zillow公司不可避免的去考虑怎么通过这个估值赚钱,这就造就了“房屋翻售”(House flipping)项目的诞生。 

简单来说,就是购买售价偏低的房产,进行修复和部分设施升级后再加价售出,以获取差价利润。 

只不过之前这个估价购买都是有经验丰富的房产经理人完成,而Zillow则是通过机器学习技术来完成。 

这种方式效率很高,但是也风险更大。 

根据财经十一人的报道,新冠疫情后,美国的房地产市场急速升温。房价上涨的同期比很快从5%上下飙升到超过10%,2021年8月最高甚至达到19.8%。 

Zestimate模型没有很好地应对市场的这一变化,房价波动导致模型跑偏,很多成交的房产都出现了价格倒挂,买的时候贵,翻新了再买反而便宜了。 

在凤凰城,Zillow翻售后房屋放盘价格有超过九成(93%) 低于公司购入的价格。 

这种失误不仅让Zillow亏钱了,还让Zillow手里持有了过多库存。 

就这样,巨额亏损和现金流断裂,让Zillow挺不住了。 

根据媒体报道,11月2日,Zillow发出声明,公司将放弃房屋翻售业务。声明中表示,公司的快速买卖房屋的算法+模式未能按计划发挥作用,造成巨额亏损。预计第三和第四季度的合并亏损将超过5.5亿美元。公司计划裁员2000人,约占全部员工总数的25%。声明发布后的一周内公司股价大跌近三分之一。 

这样的结果给所有沉醉在数字化、大数据、AI等技术上的公司敲响了警钟,一味依靠数据分析和模型预测的业务模式,并不能应对市场的全部。市场永远是对的,一旦市场发生变化,原本让公司赚的盆满钵满的模型可能也是让公司倒下的决定性因素。 

本文来自微信公众号“大数据文摘”(ID:BigDataDigest),36氪经授权发布。

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