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竞逐房产大数据市场的房价网,能穿破国内房产信息的50度灰吗?

36氪  |  2016年06月14日
国内以“互联网+”为商业模式的房产交易市场正在快速发展,房产细分市场领域的创业公司也在加快融资步伐。由于中国房产信息不透明的特殊“国情”,在大数据+房产的市场领域,相关的创业公司仍发展慢。

  国内以“互联网+”为商业模式的房产交易市场正在快速发展,房产细分市场领域的创业公司也在加快融资步伐。由于中国房产信息不透明的特殊“国情”,在大数据+房产的市场领域,相关的创业公司仍发展慢。最近聊到的房价网,就是试图利用覆盖全国300多个城市的房产大数据,为传统金融企业、互联网金融、政府机构和商业开发企业提供服务。

  在房产大数据上,由于避税的原因,房产交易中心的数据通常较为失真,获取真实和一定体量的数据是房产大数据市场竞争的焦点。房价网早在2006年就进入线上房产交易领域,通过十年来的数据积淀,以及与全国300多个城市的评估公司和线下中介的提前布局与合作,主要措施是通过线下楼盘数据的铺点和采集,并结合全网3000多个网站的数据抓取,再根据数据模型进行处理,以解决房地产交易在信息不对称上的瓶颈,拿到较为真实的房产信息。

  为了获取真实数据,与链家网曾经进行的“房屋普查”相对比的是,房价网的数据主要来源来自三个方面,一是通过房价网10以来积累的数据大概有8000万的用户数据,为大数据业务的开拓打下了基础,其次通过对房产经纪人的激励机制与线下中介机构合作,获得了一线的房产信息。最后通过与中介和评估公司的互利合作,降低数据颗粒度的同时,保障了数据的相对真实。作为线上房产交易平台的房价网转型房产大数据业务,靠的仍是超前的业务布局和线下本地市场的维护。

  房价网谈到,其对标的公司是美国房地产信息、分析和data-enabled服务提供商Core Logic,其希望打破中国房产信息混乱的格局,通过广泛的线下数据获取,建立基于LBS的数据平台,为国内相关行业的发展提供数据服务。

  以服务银行为例,房价网已经为平安银行等国内银行总部提供服务,在抵押贷款的风控管理中,房产数据数据应用于贷前、贷中、贷后各个环节,解决银行在押品实时估值、内评系统数据支持、地址标准化、贷后批量押品的自动化评估和分析、压力测试等各种需求。同时,房价网还是咨询公司、征信机构、系统供应商、催收机构等企业提供服务。

  甚至对于估价业务模块,房价网的已经开始可以替代其部分业务,诸如云估价等公司,做法仍是诚信估价中心的集合,但其弊端主要基于历史数据,数据仍较为陈旧。房产大数据平台可以对相关进行实时更新,这为相关企业的城市估价提供了更为可靠的参考。

  目前国内房价网的业务模块主要分为房产评估、商用数据和提供房产数据的API接口,主要侧重点仍是2B的业务,为互联网金融、传统金融、征信机构、政府职能、商业连锁和评估机构等提供解决方案。公司称,目前2B业务的盈利规模已经过亿。

  根据《中国商业地产大数据市场白皮书》数据,2016年国内商业地产大数据市场规模将达到540亿元,增幅超过51%。在巨大的市场规模面前,搜房网、链家网已经纷纷宣布涉足房产大数据业务,其主要数据来源仍是以线上交易数据和线下部分人工采集为主,数据的完整性和公信力方面仍是一个尚待解决的问题。作为线上房产交易平台的房价网转型房产大数据业务,靠的仍是超前的业务布局和线下本地市场的维护。国内相关的房产大数据公司有禧泰数据。

  由于美国相对透明的房产交易习惯,像36氪之前报道的 Zillow(美国著名房产数据分析网站)和Trulia(房地产中介公司)以及Rent.com等以用户为基础的房产类app已经制作出详细的全国各地房价租金信息。早先报道过的提供房价查询和估价服务的兔博士,也试图利用房产大数据在C端拓展市场。房产数据的产品化,为国内同类房产信息交易平台的专业和业务拓展提供了参考样本。

  房价网的创始人是硅谷回国创业的张效海,他发现国外的第三方房产估值平台已经相对成熟,而国内的房产信息仍十分不对称。合伙人吴炯为前阿里巴巴的CTO,在技术领域,房价网运用的运用AVM(自动估价模型)、机器学习、NLP(自然语言处理)和OLKD(网络知识发现)等专利技术,也为其数据的真实性奠定了技术基础。

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作者:克里斯唐 编辑:李婉玲

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