裴蓮蓮 唐義德

摘要：大數(shù)據(jù)所帶來的價(jià)值遠(yuǎn)不止我們眼前所看到的。將大數(shù)據(jù)運(yùn)用在不動(dòng)產(chǎn)登記和房產(chǎn)交易中，可以幫助我們了解市場動(dòng)向，有利于政策規(guī)劃與抉擇以及做出科學(xué)合理的營銷安排和市場發(fā)展預(yù)估。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù);發(fā)掘;價(jià)值

中圖分類號(hào)：F293文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：B

文章編號(hào)：1001-9138-（2020）09-0066-69收稿日期：2020-08-18

1大數(shù)據(jù)及其應(yīng)用

大數(shù)據(jù)，簡單理解即為海量的數(shù)據(jù)，身處大數(shù)據(jù)時(shí)代，全球隨時(shí)都在產(chǎn)生數(shù)據(jù)，任何微小的數(shù)據(jù)都可以快速地產(chǎn)生不可思議的價(jià)值。大數(shù)據(jù)有4個(gè)特點(diǎn)：數(shù)據(jù)體量大（Volume），大數(shù)據(jù)內(nèi)中的數(shù)據(jù)不是隨機(jī)采集的樣本，而是包含了所有數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)類型多樣（Variety），數(shù)據(jù)的類型不僅僅只有文本形式，還有圖片、視頻、音頻、地理位置等形式多樣的數(shù)據(jù)，隨著人們對(duì)信息的要求越來越高，個(gè)性化的數(shù)據(jù)占比也越多越重;處理速度快（Velocity），遵循“1秒定律”，即從各種類型的數(shù)據(jù)海洋中，快速獲取價(jià)值信息;價(jià)值密度低（Value），盡管數(shù)據(jù)量龐大，但從中獲取的價(jià)值卻與數(shù)據(jù)體量不成正比。這就是大數(shù)據(jù)的4個(gè)基本特征，簡稱大數(shù)據(jù)4V。在信息爆炸的時(shí)代下，憑借大數(shù)據(jù)自身優(yōu)勢可以從形式繁多的海量數(shù)據(jù)中快速尋獲高價(jià)值信息。

近幾年，我國政策持續(xù)推動(dòng)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，其應(yīng)用已深入到國民生活的方方面面，涵蓋了金融、電子商務(wù)、醫(yī)療健康、汽車交通、文化娛樂、游戲、體育健身、教育培訓(xùn)、農(nóng)業(yè)及房產(chǎn)家居等行業(yè)。通過對(duì)收集到的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行快速分析處理后，獲得更多高價(jià)值信息。

2大數(shù)據(jù)在不動(dòng)產(chǎn)登記與房產(chǎn)交易中的應(yīng)用

在不動(dòng)產(chǎn)登記和房產(chǎn)交易中，借助大數(shù)據(jù)整理、匯總得出的結(jié)果，同樣也提供了各類高價(jià)值信息。通過不動(dòng)產(chǎn)登記與網(wǎng)簽備案業(yè)務(wù)中出現(xiàn)的交易合同、戶口簿、結(jié)婚證、房屋產(chǎn)權(quán)證、宗地圖、分戶圖等資料，對(duì)區(qū)域內(nèi)的商品房銷售面積、商品房銷售均價(jià)、購房面積分布、存量房成交面積、存量房銷售均價(jià)、購房者性質(zhì)等數(shù)據(jù)進(jìn)行記錄統(tǒng)計(jì)，根據(jù)各項(xiàng)指標(biāo)分析得出區(qū)域內(nèi)商品房供給率、房地產(chǎn)交易狀況、人口規(guī)模變化等，從而利用客觀數(shù)據(jù)可以進(jìn)一步分析得出當(dāng)前城鎮(zhèn)化發(fā)展水平，對(duì)科學(xué)分析當(dāng)前形勢和未來走勢提供有價(jià)值的參考依據(jù)。

在實(shí)際運(yùn)用中，根據(jù)房產(chǎn)交易網(wǎng)簽數(shù)據(jù)，可以采集到購房人群來源的數(shù)據(jù)，從異地購房人群數(shù)據(jù)可以了解到省內(nèi)外的購房人群比例，進(jìn)而分析城市對(duì)人口的吸引力，可以關(guān)聯(lián)到城市的規(guī)劃、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、落戶條件以及政策法規(guī)等情況。以圖1西部某省份購房人群為例，在該省購房最多的省外人來自于其周圍臨近省份，通過分析得出：該省的城市規(guī)劃、經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對(duì)南部城市發(fā)展較弱，對(duì)全國的人口吸引力不大，但由于近年來該省與周圍臨近省攜手合作發(fā)展，對(duì)周圍省份有著較強(qiáng)的吸引力，讓周圍省份的人群前來發(fā)展與投資。

3更全面、深入地完成數(shù)據(jù)價(jià)值化

大數(shù)據(jù)帶來的價(jià)值遠(yuǎn)非如此。面對(duì)不同的主體、不同的需求，與其他技術(shù)搭配運(yùn)用，它能帶來的價(jià)值遠(yuǎn)遠(yuǎn)超乎我們的想象。例如將人工智能、區(qū)塊鏈技術(shù)，與大數(shù)據(jù)融合，利用機(jī)器讓數(shù)據(jù)采集、分析過程更迅速、全面，從而能更快速地發(fā)掘出更多高價(jià)值信息。

3.1深度發(fā)掘不動(dòng)產(chǎn)登記與房產(chǎn)交易大數(shù)據(jù)在政務(wù)中的價(jià)值

人工智能的發(fā)展和數(shù)據(jù)有著密切聯(lián)系，經(jīng)過大數(shù)據(jù)訓(xùn)練的機(jī)器，其辨識(shí)能力不僅限于顯而易見的數(shù)據(jù)。在大數(shù)據(jù)中加入人工智能，則可以提高數(shù)據(jù)可利用的廣度。大數(shù)據(jù)分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)字媒體與數(shù)據(jù)庫技術(shù)的快速發(fā)展，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)急劇增加。面對(duì)如此巨大的非結(jié)構(gòu)化海量數(shù)據(jù)，通過大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)將零散、異化、原始且無序的數(shù)據(jù)經(jīng)過高效地整合處理，并組成有序數(shù)據(jù)體系。再利用人工智能分析得出客觀結(jié)果，獲得更多有價(jià)值的洞察，為決策提供依據(jù)素材。

同時(shí)，通過區(qū)塊鏈技術(shù)將大數(shù)據(jù)與人工智能分析處理后的數(shù)據(jù)上鏈共享，可以遏制信息孤島和重復(fù)建設(shè)，提高效率。在不動(dòng)產(chǎn)登記中，利用人工智能技術(shù)智能識(shí)別網(wǎng)簽環(huán)節(jié)中的交易合同圖像、證件圖像或交易合同簽字簽章等目標(biāo)，有效驅(qū)動(dòng)政務(wù)服務(wù)整體運(yùn)作，采集相關(guān)數(shù)據(jù)，再通過區(qū)塊鏈技術(shù)將登記繕證后的權(quán)屬證照上鏈共享，實(shí)現(xiàn)部門內(nèi)部的信息共享串聯(lián)。大數(shù)據(jù)對(duì)各項(xiàng)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合、監(jiān)測、分析，獲得更全面的分析結(jié)果如圖2所示。

將相關(guān)數(shù)據(jù)上鏈，不僅可以針對(duì)單個(gè)部門信息串聯(lián)，同樣也可以推進(jìn)跨部門協(xié)同發(fā)展，各個(gè)部門作為區(qū)塊鏈內(nèi)的各聯(lián)盟節(jié)點(diǎn)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)跨部門的信息共享。例如，不動(dòng)產(chǎn)登記證照上鏈，公安部門在辦理戶口事務(wù)時(shí)，通過區(qū)塊鏈查詢房產(chǎn)信息等。在了解城市發(fā)展?fàn)顩r時(shí)，可以通過大數(shù)據(jù)+人工智能+區(qū)塊鏈技術(shù)所得到的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)來獲得城市人口、房地產(chǎn)供需等相關(guān)價(jià)值信息。

3.2激發(fā)不動(dòng)產(chǎn)登記與房產(chǎn)交易大數(shù)據(jù)在商業(yè)中的價(jià)值

筆者認(rèn)為，大數(shù)據(jù)的價(jià)值并不僅限于政務(wù)方面，對(duì)商業(yè)同樣也起到很多重要的作用。

3.2.1房地產(chǎn)項(xiàng)目調(diào)研

對(duì)房地產(chǎn)開發(fā)商而言，為更好地滿足客戶群體的需求，需要在項(xiàng)目開發(fā)建造前進(jìn)行深入全面的市場調(diào)研，從而準(zhǔn)確把握客戶需求，建立項(xiàng)目定位。通常房地產(chǎn)調(diào)研按三個(gè)大板塊進(jìn)行：一是區(qū)域環(huán)境分析，包含區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r、政策法規(guī)、地區(qū)發(fā)展、區(qū)域內(nèi)供需狀況、商業(yè)配套、公交線路、自然環(huán)境等;二是競爭項(xiàng)目分析，包含競爭產(chǎn)品的戶型及配比、銷售價(jià)格、付款方式、社區(qū)周圍環(huán)境、地理位置等;三是購房者需求調(diào)查，包含購房者購房目的、購房者購房心理、購房者選擇樓盤時(shí)的關(guān)注因素、購房者選擇戶型的關(guān)注因素等。在實(shí)際調(diào)研過程中，購房者需求調(diào)查，即客戶的真實(shí)意向數(shù)據(jù)是開發(fā)商不可忽視的參考部分。

如近幾年TOD項(xiàng)目建設(shè)（以“公共交通”為導(dǎo)向的發(fā)展模式），自城市化發(fā)展開始，人們對(duì)效率與質(zhì)量極為看重，體現(xiàn)在生活中為：在生活中心點(diǎn)約800米半徑內(nèi)，形成集工作、居住、商業(yè)、教育等一體化的“微城市”，且交通便利，滿足工作、生活中的基本需求。然而，這些數(shù)據(jù)僅靠房產(chǎn)交易政務(wù)數(shù)據(jù)還不夠全面，需要參考互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)的相關(guān)意向數(shù)據(jù)，將互聯(lián)網(wǎng)意向數(shù)據(jù)與政務(wù)客觀數(shù)據(jù)相結(jié)合，分析得出不失真的數(shù)據(jù)。從而對(duì)房地產(chǎn)未來TOD項(xiàng)目規(guī)劃、項(xiàng)目所在具體地理位置、購房人群、周圍商業(yè)、教育資源、文化建設(shè)、銷售價(jià)格等方面提供參考數(shù)據(jù)。

3.2.2精準(zhǔn)營銷-用戶畫像

企業(yè)的資源、人力、物力、資金等都是有限的，分析描繪出用戶畫像，選擇適合自己的目標(biāo)市場，將資源、人力、物力、資金集中主攻目標(biāo)客戶，精準(zhǔn)觸達(dá)目標(biāo)市場的房地產(chǎn)需求，提高企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益。

在房地產(chǎn)市場中，從房產(chǎn)中介角度看，目標(biāo)客戶的需求主要是由其社會(huì)和經(jīng)濟(jì)背景決定的。在精準(zhǔn)營銷過程中，有針對(duì)性的立體化數(shù)據(jù)，可以大大縮小目標(biāo)客戶的范圍，把用戶具體化，更高效地捕捉目標(biāo)客戶群，同時(shí)也可以向買賣雙方提出合理建議，提高三方的信任感以及成交率。

以CBD商圈周圍房產(chǎn)交易為例，在政務(wù)數(shù)據(jù)中，可以幫助房產(chǎn)中介了解到周邊房屋交易情況，即交易價(jià)格、房屋面積、房屋戶型等。但這些對(duì)精準(zhǔn)營銷只提供了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，對(duì)于目標(biāo)客戶的高價(jià)值數(shù)據(jù)較少，而這部分?jǐn)?shù)據(jù)又具有強(qiáng)烈的主觀意識(shí)，例如購買的房子周圍要有大型超市、周圍有寵物醫(yī)院是必選項(xiàng)、電影院和電玩城等必不可少，需要在互聯(lián)網(wǎng)中了解、采集與商務(wù)人士相關(guān)聯(lián)的動(dòng)態(tài)意向，從衣食住行等方面了解目標(biāo)客戶的消費(fèi)習(xí)慣、生活狀態(tài)，甚至是職業(yè)、年齡等信息。有了這些數(shù)據(jù)后，房產(chǎn)中介就可以將目標(biāo)瞄準(zhǔn)到適合自己的目標(biāo)客戶，從而精準(zhǔn)推送廣告，提供相應(yīng)的服務(wù)。同時(shí)，可以根據(jù)網(wǎng)簽成交價(jià)格，向賣方建議合理的房屋標(biāo)價(jià)范圍。

3.2.3房地產(chǎn)金融

以抵押貸款為例，銀行在向申請(qǐng)商用房開發(fā)貸款時(shí)，需要考量借款人和貸款項(xiàng)目是否具備相應(yīng)條件以及是否符合相應(yīng)規(guī)定。其中，銀行在考量貸款項(xiàng)目時(shí)需要一份詳細(xì)的項(xiàng)目情況，包含項(xiàng)目開發(fā)情況、可行性報(bào)告、開發(fā)項(xiàng)目五證、項(xiàng)目總體規(guī)劃圖、項(xiàng)目效果圖、項(xiàng)目施工近況照片、宣傳資料、推盤計(jì)劃等，向銀行展示項(xiàng)目的良好前景。經(jīng)過銀行評(píng)估確定項(xiàng)目穩(wěn)定可靠后，才可以進(jìn)行后續(xù)流程。

但項(xiàng)目未來發(fā)展如何，沒人可以完全確定，只有清晰明朗的數(shù)據(jù)，才可以幫助預(yù)測未來的發(fā)展。筆者認(rèn)為，在房地產(chǎn)金融中，也可以利用互聯(lián)網(wǎng)+政務(wù)數(shù)據(jù)，通過政務(wù)數(shù)據(jù)了解當(dāng)前項(xiàng)目周邊發(fā)展情況，再加上互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)關(guān)于項(xiàng)目周邊的意向數(shù)據(jù)，兩者結(jié)合后，用一份較為立體的數(shù)據(jù)，例如在開發(fā)項(xiàng)目介紹資料中，包含有項(xiàng)目區(qū)域內(nèi)其他在售商品房的登記數(shù)據(jù)，互聯(lián)網(wǎng)中本區(qū)域內(nèi)的房屋、交通、生活等相關(guān)搜索信息的數(shù)據(jù)等，幫助銀行考量、預(yù)測放貸項(xiàng)目未來的發(fā)展前景。

4結(jié)語

大數(shù)據(jù)所帶來的價(jià)值還遠(yuǎn)不止我們眼前所看到的，將大數(shù)據(jù)所得信息與其他行業(yè)關(guān)聯(lián)運(yùn)用，還可以帶來更多意想不到的價(jià)值。例如將房地產(chǎn)立體化數(shù)據(jù)與教育培訓(xùn)串聯(lián)，從而實(shí)現(xiàn)教育資源均衡發(fā)展、房地產(chǎn)與汽車交通數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)，可以采取有效措施緩解交通壓力等。由此可見，大數(shù)據(jù)在不動(dòng)產(chǎn)登記與房產(chǎn)交易中所能帶來的價(jià)值，還可以深度挖掘，打破原有的價(jià)值邊界，獲得高價(jià)值和前瞻性的信息，讓未來規(guī)劃更加理性。