Nieuwe wegen inslaan in vastgoedanalyses

LLM’s gebruiken om code te vereenvoudigen en sneller nauwkeurige inzichten af te leiden.

Maak kennis met onze klant

Een aanbieder van geavanceerde vastgoedanalyses

Onze klant is een toonaangevende taxateur in de Amerikaanse vastgoedanalysesector en maakt gebruik van een nationale database met 23 miljoen vastgoedgegevens om de bedrijfsefficiëntie en besluitvorming te verbeteren. Door edge cases aan te pakken die traditionele AI-diensten vaak over het hoofd zien, stellen ze klanten in staat om met vertrouwen door complexe marktdynamieken te navigeren. Tot hun gevarieerde klantenkring behoren financiële instellingen, institutionele beleggers, REIT’s, verzekeringsmaatschappijen, family offices, advocatenkantoren, accountantskantoren en vastgoedeigenaren.

Bergen gegevens verplaatsen

Het product van de klant genereert uitgebreide vastgoedrapporten, inclusief de uiteindelijke waarde van het vastgoed, door gegevens uit verschillende bronnen te integreren.

<strong>Handmatige inspanningen en dure gegevens</strong>

Ten eerste vormde het handmatig extraheren van gegevens uit zulke uiteenlopende bronnen een enorme uitdaging, omdat veel van deze bronnen tegen hoge kosten moesten worden aangeschaft en het consolideren van zulke enorme hoeveelheden gegevens bijna onmogelijk was.

<strong>Verspilde tijd en nieuwe fouten</strong>

Ten tweede creëerden de gebreken in de cognitieve complexiteit die door de kwaliteitsinspectietool van SonarCube werden geïdentificeerd, uitdagingen voor nieuwe ontwikkelaars, waardoor ze de bedrijfslogica moeilijk konden doorgronden en extra tijd verloren ging. Deze situatie droeg ook bij aan de introductie van nieuwe fouten.

Uitdagingen

<strong>Bergen gegevens verplaatsen</strong>

Het product van de klant genereert uitgebreide vastgoedrapporten, inclusief de uiteindelijke waarde van het vastgoed, door gegevens uit verschillende bronnen te integreren.

<strong>Handmatige inspanningen en dure gegevens</strong>

Ten eerste vormde het handmatig extraheren van gegevens uit zulke uiteenlopende bronnen een enorme uitdaging, omdat veel van deze bronnen tegen hoge kosten moesten worden aangeschaft en het consolideren van zulke enorme hoeveelheden gegevens bijna onmogelijk was.

<strong>Verspilde tijd en nieuwe fouten</strong>

Ten tweede creëerden de gebreken in de cognitieve complexiteit die door de kwaliteitsinspectietool van SonarCube werden geïdentificeerd, uitdagingen voor nieuwe ontwikkelaars, waardoor ze de bedrijfslogica moeilijk konden doorgronden en extra tijd verloren ging. Deze situatie droeg ook bij aan de introductie van nieuwe fouten.

Ons team maakte gebruik van AI-modellen om enorme hoeveelheden informatie te filteren en in realtime nauwkeurige resultaten te produceren. Het gebruik van LLM’s stelde ons ook in staat om code te vereenvoudigen en fouten te elimineren.

Rajkumar Purushothaman,
Hoofd – Activate Analytics

Oplossing die we boden

<strong>LLM's inzetten voor realtime antwoorden</strong>

Het Zuci-team evalueerde het huidige vastgoedrapport en ontdekte dat het gebruik van LLM’s zoals de modellen van OpenAI en Gemini hen in staat stelt om precieze informatie over specifieke eigendommen te extraheren. Door gebruik te maken van de Generative AI API kan het systeem in realtime nauwkeurige marktcijfers en -waarden produceren. Met deze dynamische prompting-mogelijkheid kunnen actuele samenvattingen van markttrends worden gemaakt, zodat gebruikers toegang hebben tot relevante inzichten voor het nemen van beslissingen.

<strong>Code vereenvoudigen om de kwaliteit te verbeteren</strong>

Onze oplossing maakt gebruik van code-gerichte Large Language Models (LLM’s) om code-ontwikkeling te verbeteren op gebieden van cognitieve complexiteit. Wanneer een methode of functie een aanzienlijke complexiteit vertoont, wordt deze geanalyseerd door de LLM, die de code refactureert om een aanzienlijk deel van de vereiste functionaliteit te genereren. Ontwikkelaars kunnen deze uitvoer vervolgens bekijken en aanpassen, zodat de oplossing aan hun specifieke behoeften voldoet.

Daarnaast zorgt de vereenvoudigde structuur van de gegenereerde code – vaak met minder geneste lussen – voor een snellere inwerkperiode voor nieuwe ontwikkelaars, zodat ze de logica en functionaliteit gemakkelijker begrijpen. Door code LLM’s te integreren in de ontwikkelworkflow, kunnen ontwikkelaars efficiënter werken en code van hogere kwaliteit maken.

Technologie Stapel

Zakelijke impact

Verminder de inspanning van ontwikkelaars bij het refactoren van code van 80% naar 50%.

Onderscheid je van concurrenten met AI-gestuurde rapporten die ongeëvenaarde nauwkeurigheid bieden in vastgoedstatistieken en waarde.

Minimaliseerde het risico op menselijke fouten en verbeterde de betrouwbaarheid van rapporten.

De kosten voor het minimaliseren van cognitieve complexiteitsdefecten in SonarQube met 10% verlaagd.

We maken graag deel uit van uw echte datagestuurde reis, laten we hier beginnen!