大數據與人工智能構建房地產市場研究決策體系

文｜趙小偉

房地產業是我國國民經濟的重要構成部分，具有先導性、基礎性和支柱產業的地位，在推動城市建設、促進經濟增長和提高居住生活水平等方面發揮著重大的積極作用。但房地產市場的發展卻具有非線性復雜系統的特點，同時房地產行業本身又具有周期波動性,起伏過大的波動不利于房地產市場的持續健康穩定發展。

一、政策背景

2002年8月，原建設部等六部委下發了《關于加強房地產市場宏觀調控促進房地產市場健康發展的若干意見》，明確提出建立城市房地產市場的預警預報體系。2003年8月，國務院出臺《關于促進房地產市場持續健康發展的通知》(國發〔2003〕18號文)，明確指出要建立健全房地產市場信息系統與預警預報體系，完善全國房地產市場信息系統，加強市場監管。2008年12月，國務院辦公廳《關于促進房地產市場健康發展的若干意見》（國辦發〔2008〕131 號）再次強調，要繼續加強房地產市場監測分析，建立健全房地產市場信息系統和統計制度，完善市場監測分析機制。2017年10月19日，王蒙徽部長提出，“研究建立房地產的統計和市場監測預警的指標體系，加快建立市場的預警機制，加強監測分析，指導地方保持房地產市場的平穩。”

二、房地產信息化的現狀

進入21世紀以來，我國房地產領域信息化建設開始進入比較快的發展期，各類規范、標準相繼發布。2007年住房城鄉建設部發布了《房地產市場信息系統技術規范》，2012 年發布了《房地產登記技術規程》、《房地產市場基礎信息數據標準》、《住房保障信息系統技術規范》。但各個城市房管部門在信息化建設過程中，還存在著許多問題，主要表現為：

（一） 數據及業務孤立。不同階段的房產信息管理系統，基礎不一樣，做法不一樣，數據流不一樣，造成很多數據孤島。

（二） 數據及業務不規范，上下級差異大。就信息化現狀來講，一線城市整個信息化發展比較快，數據方面規范也比較好一些，但是現在一線城市下面的二線城市、三線城市的數據非常不規范。

（三）決策的主觀性、管理效率低、服務落后。我們想做科學決策，但是科學決策依賴于數據，信息化提供不了數據，領導也沒辦法做定量分析決策、科學決策，這也是信息化的特點。

（四）技術不統一，交互困難。不同時期、不同承建單位，采用不同的技術進行建設，交互起來很困難。

（五）政策及業務變化快，不能敏捷響應。房地產行業的政策變化非常快，尤其近幾年，房地產調控政策頻出，變化非常快，房地產業務流程隨之發生變化，而信息化系統卻不能順利敏捷響應。

為了解決房地產信息化建設目前存在的問題，需要引用智慧城市建設的概念、思想和方法，進行政府生產模式向服務模式的轉變。將房地產信息化建設推進到“智慧房產”升級版狀態，從而通過大數據和人工智能輔助決策的方式來更加適應當今知識社會的管理要求、業務需求以及社會化服務的需要，形成知識共享、互聯互通、協同互動的房地產信息化響應機制。

三、建設目標與思路

以地方政府云計算中心為支撐，充分利用云計算中心提供的資源、計算服務，著力建設好以下幾大部分，即房地產市場數據倉庫、數據匯總轉換計算子系統、預警預報子系統、建設決策支持子系統。

在具體實施上，通過整合房地產管理信息資源，打通各個業務系統單獨建設形成的數據孤島，建成覆蓋建設、管理各個環節以及各業務既有信息系統各類數據的統一數據倉庫，實現數據集中、信息共享。然后，基于大數據技術通過對大數據的深入分析與挖掘，建立決策支持模型，通過房地產數據先期指標、即期指標、預期指標，按照長周期、中周期、短周期來研判房地產宏觀形勢、中觀形勢和微觀形勢，生成可視化的分析結果，充分利用大數據平臺，綜合分析各項指標，提高對房地產市場運行的感知、預測能力，促進決策分析更加精準、更加全面、更加快捷，推進政府管理和社會治理模式創新，實現政府決策科學化、社會治理精準化、公共服務高效化。

系統在建設上主要遵循“獲取數據、分析數據、運用數據”的理念，基于房地產大數據、人工智能及數據可視化技術，通過建立統一的數據倉庫，采用建模的設計思想，把數據抽象成一個個對象，并清晰地描述對象與對象之間的關系。在數據的采集上堅持“擴大范圍擴大量”，不但要將住建系統已有的新建商品房、存量房、征收安置房保障房等數據的量、價、人因素進行清洗建庫，又要匯聚統計、國土、金融、稅收等100多項經濟、金融指標，還要吸納自來水、燃氣、開發企業樣本數據、互聯網推送數據等數據指標，從而形成穩定的數據源的數據獲取機制。在此基礎上構建數據倉庫和計算引擎，進行嚴謹的數據分析，并輔以人工智能的方式實現房地產市場預警預報和輔助決策分析，充分發揮房地產大數據在政府決策上的“數據運用”功能。