La société indienne de technologies immobilières Zigbang a entièrement modernisé son service de courtage basé sur l'IA et l'a étendu aux studios, aux appartements meublés et aux villas. Cet élargissement de son système de recherche interactif, initialement axé sur les appartements, à tous les types de logements vise à transformer sa plateforme immobilière, d'un simple service de recherche de biens à une infrastructure de prise de décision pilotée par l'IA.
Grâce à cette mise à jour, les utilisateurs peuvent rechercher non seulement des appartements, mais aussi des studios, des appartements-bureaux et des villas par le biais d'une conversation en langage naturel. En saisissant des termes courants tels que les charges de copropriété, la disponibilité d'un parking et d'un ascenseur, l'IA analyse ces informations et suggère des biens immobiliers adaptés. Il est également possible de rechercher des critères liés au mode de vie, comme « quartier calme », « secteur scolaire réputé » ou « studio près de la ligne 2 », ainsi que des marques. Si la localisation n'est pas précise, l'IA posera des questions supplémentaires afin d'affiner vos critères de recherche.
Une nouvelle fonctionnalité a été introduite : si aucun bien ne correspond aux critères de recherche, l’IA élargit progressivement ces critères pour suggérer des alternatives similaires. Alors que la plateforme précédente affichait un message « Aucun résultat », cette évolution met l’accent sur une sélection réorganisée d’options à fort potentiel de transaction. La prise en charge multilingue a également été ajoutée, permettant de répondre aux requêtes en anglais, japonais et chinois dans la langue appropriée.
Le secteur des plateformes immobilières est critiqué depuis longtemps pour son modèle de recherche basé sur des cartes et des filtres. Le courtier IA de Zigbang intègre et analyse les prix de transaction réels, des informations complexes, le flux des transactions et les données comportementales des utilisateurs afin de cibler les biens potentiels et de fournir des informations synthétiques. Cela représente un changement majeur : d'une structure se contentant de lister des informations, il devient un véritable outil d'aide à la décision.
L'extension du champ d'action de l'IA au marché locatif de petits logements est perçue comme une initiative stratégique visant à élargir sa couverture. Cette extension englobe non seulement le marché résidentiel de moyenne et grande taille, axé sur les transactions, mais aussi les segments locatifs à forte demande tels que les studios, les appartements-bureaux et les villas, jetant ainsi les bases d'une augmentation simultanée du temps passé sur la plateforme et des points de contact liés aux transactions.
Zigbang a accumulé des données structurées à l'échelle nationale, au niveau des complexes immobiliers et des ménages, ainsi que des modèles de prédiction des prix et des données de recherche utilisateur. Grâce à cet ensemble de données, son moteur de recommandation basé sur l'IA analyse le contexte des transactions et formule des recommandations. À mesure que le volume de données et l'expérience d'apprentissage s'accumulent, la précision des recommandations devrait s'améliorer.
Le PDG Ahn Sung-woo a déclaré que les courtiers en IA constituent une infrastructure clé pour transformer les recherches immobilières en structures de recommandation conversationnelles, et que la compétitivité de la plateforme a été renforcée par son élargissement à tous les types de logements.
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