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105坦克师:闫旭东:数据指点房产江山

时间: 2018-12-06阅读:

作为一名企业家,闫旭东的眼神十分锐利,仿佛可以洞穿一切。而同时也是人民大学教授的他,举手投足总能显露出一种儒雅之风。闫旭东和蔼且健谈,总能把一些复杂的问题,分析得十分透彻,当提到房产大数据话题时,那种认真的态度和丰富的学识也充分诠释了闫旭东的企业家精神。

作为北京云房数据技术有限责任公司(以下简称云房数据)的创始人,闫旭东对于当今房产大数据的认知与实践相当独到,作为一名企业家,闫旭东的眼神十分锐利,仿佛可以洞穿一切。

同时也是人民大学教授的他,举手投足总能显露出一种儒雅之风。闫旭东和蔼且健谈,总能把一些复杂的问题,分析得十分透彻,当提到房产大数据话题时,那种认真的态度和丰富的学识也充分诠释了闫旭东的企业家精神。

接纳新事物,放眼未来

在1992年,闫旭东创立了仁达房地产评估有限公司(以下简称仁达房产),从事房地产评估等相关领域的业务。当时,企业的发展模式还相对比较传统,很多工作还需要人力来完成。

2000年,在一次亚洲房产年会的会议上,闫旭东接触到了一个名词“互联网”,互联网所呈现出琳琅满目的信息和公开透明的表达方式,使得一直从事传统房产评估行业的他眼前一亮,同时也给予他很大的冲击。闫旭东认为要紧跟市场的变化,才能更好地适应市场环境,不想被市场所颠覆,就一定要搭上互联网的顺风车。受此影响,在以后的近20年里,作为企业领头人的闫旭东不断地接纳新鲜事物,并加以灵活运用才能使企业在市场中生存下来。

学习借鉴,发展数据

从互联网、大数据再到“互联网+大数据”的不断发展,闫旭东敏锐地察觉到大数据将是未来发展的主流趋势,结合仁达房产的业务需要,开始着手向大数据领域迈进。可是,要进行大数据的开发,先从哪个方面着手呢?

闫旭东仔细观察发现,随着仁达房产的业务不断发展,每天对于住房评估的询价电话超过600多个,迫使评估师不得不大量地搜集房产方面的信息,但是由于地理、环境和记忆等方面的限制,靠人力已远远不能支撑,所以闫旭东通过建立房屋信息数据库,来应对大量的查询需要。

在2003年,闫旭东开始涉足业务税、房地产税等税务项目。由于业务需要,单单建立楼盘字典远远不能满足业务发展的需求,闫旭东借鉴了西方国家先进的估值系统,在原数据库的系统之上,加入交易核价系统,并在2009年,建立了一套完善的房产估值数据库。

勇挑重担,统一标准

闫旭东在搜集数据的过程中发现,房产数据很难实现一个统一的标准,各个机构所表达的方式也不尽相同,每一个数据字段所表达的含义也相对混乱,导致数据表现格外的杂乱无章。

在闫旭东看来,这些数据在市场中所呈现出的特点无异于违背了大数据的发展初衷,他开始不断地在市场中呼吁各个企业和机构对数据标准进行统一,同时还频繁地参加各种房产相关的学术交流会,并把自己所总结的数据表现形式与大家共享,使市场中数据标准逐步实现统一。

从实地勘察、房产网站、政府、银行等多渠道获取,并对数据进行非常严格的梳理、清洗、分析,搜集数据的过程是漫长而痛苦的,可闫旭东却没有放弃发展房产大数据,凭借这一种执着,逐步实现数据标准的统一。

建立楼盘字典,提高数据效率

为了把各地房子“数清楚”,把所有房子“竖起来”,闫旭东着实下了一番苦心。目前,云房数据的楼盘字典已覆盖全国1.2亿到户数据,全国城镇住宅数据已完成40%的数据记录量,这一数据量基本可以支撑精準地查询全国住房成交情况,同时还可跟踪小区的住房成交案例。当然,并不是全国每个小区都有成交案例或房屋抵押案例,这对房屋估值带来了一定难度。

云房数据通过运用小区特征因素和比价关系等建立了自适应模型,同时融入了机器学习、GIS应用建立第四代估值模型。该模型可针对应用环境自动选择处理方法,同时,数据部每周都会查询估值精度,并进行系统分析、优化算法,让估值精益求精。

市场上的估值平台大多依然在使用第一、二代算法模型,例如市场比较法、多元回归算法等,估值结果并不可控。云房数据估值系统对重点城市活跃小区估值准确率已达到96%,远远超出同行业水平。而且,在全国范围内,无论小区成交状态是否活跃,云房数据的平均精确率超过80%,而国际标准在70%左右。

尽管国际标准对于估值误差规定在正负10%左右,云房数据估值系统的平均误差绝对值控制在正负5%~6%之间,而美国最为先进的房产估值系统的偏差也在正负8%。

闫旭东通过严格把控自身标准,反复校对与分析所创新出的核心技术,使得云房数据成立以后迅速地抢占市场。

把握行业命脉,多元数据服务

在2014年时,闫旭东偶然间加入了一个微信群,并结识了很多房产领域的高端人士,闫旭东在他们的探讨中感受最深的是,移动互联网模式的兴起。在交流分享中他逐渐积累了关于房产评估行业的先进互联网经验。

闫旭东发现,对于房产评估行业,谁抓住交易,谁就能在市场中体现出更大的价值。当时市场上涌现出一大批互联网房产机构,这些机构运用移动互联的方式,逐步抢占市场,闫旭东真正感受到了大数据和移动互联网的新型模式。

评估行业获取房屋信息主要依靠人力,而运用传统的方法,要消耗大量的人力、物力以及时间成本,而楼盘字典的建立可以解决这些问题。它通过数据融合的方式大大提升了效率。闫旭东以数据多维度相互结合的方式,进行多场景应用,寻找出更多数据变现的途径。

我很幸运,也很满足

对于如今的云房数据,闫旭东无疑倾注了很多心血。这也使与闫旭东一起奋斗的同事有目共睹。

云房数据的高级数据总监张淑琴,经常与闫旭东在技术层面上进行交流,她认为闫旭东对于房产大数据未来发展把控十分明确,总能为大家指明前进的方向,对于大家不懂的地方会耐心地讲解,经常被同事习惯性称呼为闫老师。闫旭东虽然看起来十分和蔼,可对待工作要求却十分苛刻,对于工作安排与决策追求完美。

负责云房数据市场运营的汪幸讲到,闫旭东是一个有情怀、坚持创业的企业家,工作中追求精益求精。创业是一条艰难的路,在这条路上,闫旭东用他的坚持为我们树立榜样力量。他真诚同时也给予别人足够的信任,正是这样的人格魅力使得很多员工跟着他一干就是十几年。

虽然工作中的闫旭东追求完美,但生活中的他却显得非常随和。闫旭东讲道:“我是一个60后,赶上了改革开放,让我的思想更加活跃,也赶上了国家恢复高考制度,让我受到高等教育开阔眼界,甚至赶上了让现在很多年轻人羡慕的福利分房。我很庆幸赶上了国家飞速发展的时代,在这个时代中我可以从事我喜欢的行业,二三十年如一日地坚持,虽然创业很辛苦,但这个时代也给予了我很多机会,可以在自己喜欢的领域中不断摸索,不断进行技术创新,让我可以把一件事做好。这个时代造就了我,我感到十分幸运。”

访谈实录

Q:中国大数据产业生态联盟、《软件和集成电路》杂志社

A:北京云房数据技术有限责任公司董事长闫旭东

Q:是什么驱使您一直在房产评估这个行业工作30年之久?

A:我从事这个行业时间很长,对这个行业,比较得心应手。在这个行业,我有很多的机会去学习和把握,我可以在接触到的各行各业当中拓展自己眼界。同时作为一名专业人士,把自己专业能力发挥出来,我感到非常自豪。而这个行业有很多东西值得我去钻研和学习,等待着我去发掘。另外,从房产评估延伸到数据领域,我对于房产大数据的理解,从专业的角度和大数据的认知上都是一种提升,把我推向了一个很大的舞台去展示自己。

Q:您认为,房产行业在数字化转型方面的痛点和难点在哪里?

A:难点有两个“不”。第一个“不”,是不到南墙不死心。第二个“不”,是不见兔子不撒鹰。不到南墙不死心,就是说想让企业进行数字化转型,传统的经营方式惯性很大,数字化转型非常困难。不见兔子不撒鹰,做一件事情一定要100%成功才出手。有些企业在思考转型后能得到什么好处,如果没有好处企业不会做出转型。

Q:房产行业,在数字化转型方面处在什么阶段?

A:房产等行业要进行数字化转型,很多企业都非常困难,我认为现在都处于起步阶段。金融行业在数字化转型的过程中,相比其他行业进行得非常好,因为金融行业在数字化转型方面不单单只停留在技术层面,最重要的是人的转型。数字化转型需要的是一批新的人,在前面开辟道路,当看到成功的果实之后,其他企业才会去跟风。

Q:您未来的发展目标是什么?

A:建立一个数据生态圈。在房地产数据领域,发展空间非常大,有太多东西我想去尝试。另外现在我确实感觉到,云房数据从房产估值开始发展,然后进行大数据研发,同时依靠大数据技术扩展房产估值领域,目前云房數据朝着多来源和多场景的应用方向发展。从数据的角度来讲,场景应用现在已经涵盖了基础数据和房地产市场数据,我们正在向相应的各种行为数据的方向发展。

Q:在行为数据分析方面,云房数据是怎样发展的?

A:我们正式与阿里和友盟签约,共同打造数据库。将传统的楼盘字典进行升级,把房地产地址、房屋信息和人融合在一起,形成全新的数据库。

阿里的交易、地址数据和云房房产数据的碰撞,可以形成更多元的服务,如房地产交易、房地产金融等领域的投资决策、精准营销等。

我们也一直在强调一个理念,从单维向多维结合的方向发展,包括我们与智慧足迹等企业进行合作,希望多维的数据结合在一起,同时把后面的数据应用再进一步开发。

Q:云房数据自成立以来,优势在哪里?

A:目前我们估值算法模型经历了四次大的迭代。市场上的估值平台大多依然在使用第一、二代算法模型,例如市场比较法、多元回归算法等,估值结果并不可控。我们的第四代算法,融入了更多的机器学习和地理信息系统的应用,令估值精度更上一层楼。

对于房产估值准确度有统一标准,估值结果和真实成交价,相差在正负10%之内都是合理价格,因为对于成交价格本身来讲,有可能存在一些特征因素。所以只要是与成交价误差在正负10%之内都是准确的,而我们的准确率达到96%。

Q:云房数据哪些方面的成绩让您最满意?

A:根据客户反馈的询价数据显示,云房数据估值精度目前已经远远领先同行业,像全国各城市的平均出值率到90%以上。重点城市的活跃小区平均准确率为96%,在全国范围我们的平均准确率也在80%以上,而评估准确率的国际标准为70%。在平均误差方面,以正负10%的准确率为基础,我们现在绝对值的误差在5%~6%,目前国际上知名的房产网站在估值方面的精准度在8%,我们认为我们已经超越了国际上的优秀企业,这让我感到非常自豪。

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