NP: Caso de éxito: un prestamista hipotecario utiliza Inteligencia Artificial para ampliar la propiedad de la vivienda

NP: Caso de éxito: un prestamista hipotecario utiliza Inteligencia Artificial para ampliar la propiedad de la vivienda

Hemos recibido una nota de prensa por parte de Intel, os la dejamos a continuación:

Caso de éxito: un prestamista hipotecario utiliza Inteligencia Artificial para ampliar la propiedad de la vivienda

Cuando la gente habla de inteligencia artificial e hipotecas – y lo hace, una señal de que la IA aborda problemas más reales – se refiere sobre todo a hacer que el proceso sea menos pesado como el papel.

Luego está Proportunity

Nacido de un constructor de tecnología único llamado Entrepreneur First – un «inversor de talento» que empareja a extraños inteligentes y les ayuda a desarrollar cualquier idea de empresa que se les ocurra – Proportunity utiliza la Inteligencia Artificial basada en tecnologías Intel para encontrar propiedades londinenses que están preparadas para apreciar en valor. La compañía ofrece entonces una especie de «préstamo puente» para los compradores por primera vez que pueden permitirse los pagos mensuales pero no tienen suficiente para el pago inicial que los prestamistas tradicionales requieren.

«Empezamos con compradores por primera vez porque este es un gran problema aquí en Londres», dice Stefan Boronea, cofundador de Proportunity y CTO. «La asequibilidad es bastante baja.»

La empresa estima que los requisitos de pago inicial impiden que unos 200.000 posibles nuevos compradores se incorporen al mercado británico en la actualidad, en comparación con 2001.

Proportunity ayuda a cerrar esa brecha con un préstamo de sólo interés sobre una hipoteca tradicional, reduciendo así el desembolso inicial requerido para completar la compra. A medida que el valor de la vivienda se aprecia, el propietario puede refinanciar y pagar el préstamo Proportunidad.

«Los clientes quieren estar seguros de que están comprando una propiedad que crecerá en valor, y nosotros queremos impulsar buenas inversiones tanto para el cliente como para nuestros inversores», dice Boronea.

Entonces, ¿cómo es que Proportunity encuentra diamantes en el mercado inmobiliario en bruto – con tanta confianza? La compañía utiliza una combinación de algoritmos de aprendizaje espacio-temporales, dice Boronea, «para entender qué factores macroeconómicos y microeconómicos están impulsando el crecimiento de los precios».

Los datos están ahí fuera, explica Boronea, pero lo difícil es averiguar qué datos son relevantes y luego usarlos para construir un modelo de predicción preciso. «Hay muchas nuevas fuentes de datos potenciales que podríamos usar y nuevos experimentos para intentarlo», dice, «pero siempre está la cuestión de cómo priorizamos eso y cómo probamos realmente rápido lo que funciona y lo que no funciona».

En otras palabras, el tiempo es precioso, y ahí es donde Intel ayudó a dar un impulso a Proportunity. Sus científicos de datos trabajaron con ingenieros del equipo de Intel AI Builder, quienes compartieron su experiencia e introdujeron un conjunto de bibliotecas y herramientas de software optimizadas por Intel en su flujo de trabajo (lea más sobre la solución técnica de Proportunity).

Tras probar varios sistemas basados en CPU y GPU, la empresa confía ahora en los procesadores Intel Xeon Scalable para su formación e inferencia en IA. «Tenemos una visión pragmática de la tecnología», dice Boronea, «y la formación y las pruebas resultaron ser muy exitosas para nosotros».

Proportunity celebró recientemente su primer año de emisión de préstamos -conozca a su primer cliente en YouTube- y está trabajando para expandirse. «Hay una gran necesidad en todo el mundo de este tipo de productos», dice Boronea.

«A nivel mundial, los mercados inmobiliarios responden de manera similar a los cambios fundamentales en la población, la edad, la delincuencia, la accesibilidad y, por supuesto, la asequibilidad», dijo el director ejecutivo de Proportunity, Vadim Toader, a City A.M. «Ahora tenemos las herramientas para procesar estos cambios, predecir la reacción y hacer llegar esa información a quienes la necesitan».

Esto significa que los compradores que compran por primera vez y que tienen problemas con el pago inicial en otras ciudades también podrían recibir pronto una mano de ayuda alimentada por IA.

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