大數據在不動產登記與房產交易中的應用價值

裴蓮蓮 唐義德

摘要：大數據所帶來的價值遠不止我們眼前所看到的。將大數據運用在不動產登記和房產交易中，可以幫助我們了解市場動向，有利于政策規劃與抉擇以及做出科學合理的營銷安排和市場發展預估。

關鍵詞：大數據;發掘;價值

中圖分類號：F293文獻標識碼：B

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

1大數據及其應用

大數據，簡單理解即為海量的數據，身處大數據時代，全球隨時都在產生數據，任何微小的數據都可以快速地產生不可思議的價值。大數據有4個特點：數據體量大（Volume），大數據內中的數據不是隨機采集的樣本，而是包含了所有數據;數據類型多樣（Variety），數據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據，隨著人們對信息的要求越來越高，個性化的數據占比也越多越重;處理速度快（Velocity），遵循“1秒定律”，即從各種類型的數據海洋中，快速獲取價值信息;價值密度低（Value），盡管數據量龐大，但從中獲取的價值卻與數據體量不成正比。這就是大數據的4個基本特征，簡稱大數據4V。在信息爆炸的時代下，憑借大數據自身優勢可以從形式繁多的海量數據中快速尋獲高價值信息。

近幾年，我國政策持續推動大數據產業發展，其應用已深入到國民生活的方方面面，涵蓋了金融、電子商務、醫療健康、汽車交通、文化娛樂、游戲、體育健身、教育培訓、農業及房產家居等行業。通過對收集到的海量數據進行快速分析處理后，獲得更多高價值信息。

2大數據在不動產登記與房產交易中的應用

在不動產登記和房產交易中，借助大數據整理、匯總得出的結果，同樣也提供了各類高價值信息。通過不動產登記與網簽備案業務中出現的交易合同、戶口簿、結婚證、房屋產權證、宗地圖、分戶圖等資料，對區域內的商品房銷售面積、商品房銷售均價、購房面積分布、存量房成交面積、存量房銷售均價、購房者性質等數據進行記錄統計，根據各項指標分析得出區域內商品房供給率、房地產交易狀況、人口規模變化等，從而利用客觀數據可以進一步分析得出當前城鎮化發展水平，對科學分析當前形勢和未來走勢提供有價值的參考依據。

在實際運用中，根據房產交易網簽數據，可以采集到購房人群來源的數據，從異地購房人群數據可以了解到省內外的購房人群比例，進而分析城市對人口的吸引力，可以關聯到城市的規劃、經濟發展、落戶條件以及政策法規等情況。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：該省的城市規劃、經濟發展相對南部城市發展較弱，對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展，對周圍省份有著較強的吸引力，讓周圍省份的人群前來發展與投資。

3更全面、深入地完成數據價值化

大數據帶來的價值遠非如此。面對不同的主體、不同的需求，與其他技術搭配運用，它能帶來的價值遠遠超乎我們的想象。例如將人工智能、區塊鏈技術，與大數據融合，利用機器讓數據采集、分析過程更迅速、全面，從而能更快速地發掘出更多高價值信息。

3.1深度發掘不動產登記與房產交易大數據在政務中的價值

人工智能的發展和數據有著密切聯系，經過大數據訓練的機器，其辨識能力不僅限于顯而易見的數據。在大數據中加入人工智能，則可以提高數據可利用的廣度。大數據分為結構化數據、非結構化數據與半結構化數據，隨著計算機網絡、數字媒體與數據庫技術的快速發展，非結構化數據與半結構化數據急劇增加。面對如此巨大的非結構化海量數據，通過大數據與人工智能技術將零散、異化、原始且無序的數據經過高效地整合處理，并組成有序數據體系。再利用人工智能分析得出客觀結果，獲得更多有價值的洞察，為決策提供依據素材。

同時，通過區塊鏈技術將大數據與人工智能分析處理后的數據上鏈共享，可以遏制信息孤島和重復建設，提高效率。在不動產登記中，利用人工智能技術智能識別網簽環節中的交易合同圖像、證件圖像或交易合同簽字簽章等目標，有效驅動政務服務整體運作，采集相關數據，再通過區塊鏈技術將登記繕證后的權屬證照上鏈共享，實現部門內部的信息共享串聯。大數據對各項數據進行整合、監測、分析，獲得更全面的分析結果如圖2所示。

將相關數據上鏈，不僅可以針對單個部門信息串聯，同樣也可以推進跨部門協同發展，各個部門作為區塊鏈內的各聯盟節點，進而實現跨部門的信息共享。例如，不動產登記證照上鏈，公安部門在辦理戶口事務時，通過區塊鏈查詢房產信息等。在了解城市發展狀況時，可以通過大數據+人工智能+區塊鏈技術所得到的關聯數據來獲得城市人口、房地產供需等相關價值信息。

3.2激發不動產登記與房產交易大數據在商業中的價值

筆者認為，大數據的價值并不僅限于政務方面，對商業同樣也起到很多重要的作用。

3.2.1房地產項目調研

對房地產開發商而言，為更好地滿足客戶群體的需求，需要在項目開發建造前進行深入全面的市場調研，從而準確把握客戶需求，建立項目定位。通常房地產調研按三個大板塊進行：一是區域環境分析，包含區域經濟發展狀況、政策法規、地區發展、區域內供需狀況、商業配套、公交線路、自然環境等;二是競爭項目分析，包含競爭產品的戶型及配比、銷售價格、付款方式、社區周圍環境、地理位置等;三是購房者需求調查，包含購房者購房目的、購房者購房心理、購房者選擇樓盤時的關注因素、購房者選擇戶型的關注因素等。在實際調研過程中，購房者需求調查，即客戶的真實意向數據是開發商不可忽視的參考部分。

如近幾年TOD項目建設（以“公共交通”為導向的發展模式），自城市化發展開始，人們對效率與質量極為看重，體現在生活中為：在生活中心點約800米半徑內，形成集工作、居住、商業、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，這些數據僅靠房產交易政務數據還不夠全面，需要參考互聯網內的相關意向數據，將互聯網意向數據與政務客觀數據相結合，分析得出不失真的數據。從而對房地產未來TOD項目規劃、項目所在具體地理位置、購房人群、周圍商業、教育資源、文化建設、銷售價格等方面提供參考數據。

3.2.2精準營銷-用戶畫像

企業的資源、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市場，將資源、人力、物力、資金集中主攻目標客戶，精準觸達目標市場的房地產需求，提高企業經濟效益。

在房地產市場中，從房產中介角度看，目標客戶的需求主要是由其社會和經濟背景決定的。在精準營銷過程中，有針對性的立體化數據，可以大大縮小目標客戶的范圍，把用戶具體化，更高效地捕捉目標客戶群，同時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商圈周圍房產交易為例，在政務數據中，可以幫助房產中介了解到周邊房屋交易情況，即交易價格、房屋面積、房屋戶型等。但這些對精準營銷只提供了基礎數據，對于目標客戶的高價值數據較少，而這部分數據又具有強烈的主觀意識，例如購買的房子周圍要有大型超市、周圍有寵物醫院是必選項、電影院和電玩城等必不可少，需要在互聯網中了解、采集與商務人士相關聯的動態意向，從衣食住行等方面了解目標客戶的消費習慣、生活狀態，甚至是職業、年齡等信息。有了這些數據后，房產中介就可以將目標瞄準到適合自己的目標客戶，從而精準推送廣告，提供相應的服務。同時，可以根據網簽成交價格，向賣方建議合理的房屋標價范圍。

3.2.3房地產金融

以抵押貸款為例，銀行在向申請商用房開發貸款時，需要考量借款人和貸款項目是否具備相應條件以及是否符合相應規定。其中，銀行在考量貸款項目時需要一份詳細的項目情況，包含項目開發情況、可行性報告、開發項目五證、項目總體規劃圖、項目效果圖、項目施工近況照片、宣傳資料、推盤計劃等，向銀行展示項目的良好前景。經過銀行評估確定項目穩定可靠后，才可以進行后續流程。

但項目未來發展如何，沒人可以完全確定，只有清晰明朗的數據，才可以幫助預測未來的發展。筆者認為，在房地產金融中，也可以利用互聯網+政務數據，通過政務數據了解當前項目周邊發展情況，再加上互聯網內關于項目周邊的意向數據，兩者結合后，用一份較為立體的數據，例如在開發項目介紹資料中，包含有項目區域內其他在售商品房的登記數據，互聯網中本區域內的房屋、交通、生活等相關搜索信息的數據等，幫助銀行考量、預測放貸項目未來的發展前景。

4結語

大數據所帶來的價值還遠不止我們眼前所看到的，將大數據所得信息與其他行業關聯運用，還可以帶來更多意想不到的價值。例如將房地產立體化數據與教育培訓串聯，從而實現教育資源均衡發展、房地產與汽車交通數據相關聯，可以采取有效措施緩解交通壓力等。由此可見，大數據在不動產登記與房產交易中所能帶來的價值，還可以深度挖掘，打破原有的價值邊界，獲得高價值和前瞻性的信息，讓未來規劃更加理性。