Наша первая инвестиция в недвижимость, где мы использовали AI, принесла 278% годовой доходности. Кейс 2018 года
"Для большинства целей, человек с машиной подходит лучше, чем человек без машины." Генри Форд
Предистория
Оригинальный текст нашей статьи на VC.RU опубликован по ссылке

С 2013 года наша команда работала как агентство недвижимости в Московской области - мы занимались продажей загородной недвижимости. Как и у многих владельцев агентств недвижимости у нас получалось изредка инвестировать в недооцененную недвижимостью. Такие сделки приносили до половины от дохода агенства. С риелторами условно было правило 25% : риелторы находили сделку, в которой можно было заработать 1 млн. рублей, мы им отдавали 250 тыс. рублей комиссии после приобретения. Все были довольны, но единственное : таких сделок было всегда мало, очень мало.

Хорошую сделку очень трудно найти. Представим, что вся территория Москвы разбита на мелкие квадраты 500 меров на 500 метров ( для визуализации - это большой микрорайон) . В этом квадрате 1 раз в год появляется отличная возможность для инвестиций. Чтобы ее получить - нужно сидеть на стреме целый год. Конкуренция, соседи, казусы, нюансы - любой риелтор подтверит, что это штучный товар с очень маленьким сроком годности. В общем - трудная и кропотливая работа, где человеку нужно обладать большой экспертностью.

Такие сделки - это сделки класса А, там где можно заработать 100%+ годовых на вложенные деньги. Есть еще сделки класса B (40%-70% годовая доходность), сделки класса C (20%-40%) и сделки класса D - (10%-20% годовой доходности инвестиций).Понятно, что инвесторам риелторы продают сделки класса D, а не профессиональным инвесторам в большинстве случаев - класса E (5%-10%).

Итак : у нас была существенная проблема : деньги были, а купить было нечего. На Западе это называют "сухой порошок (Dry powder)".

Мы серьезно задумались над созданием машины, которая бы не спала и не ела и наблюдала за всей территорией Москвы 24/7. У нас была мечта : просыпаясь рано утром мы бы видели отчет о ТОП 10 лучших инвестиционных возможностей на сегодня с расчетами, налогами и показателем возможного заработка. Мы потратили 2 года и 30 млн. рублей на разработку, тесты, гипотезы, пивоты, чтобы создать машину, которая работает.Как мы создавали машину для поиска и выстривали процессов dealflow - подробно описано здесь


Итак : у нас была существенная проблема : деньги были, а купить было нечего. На Западе это называют "сухой порошок (Dry powder)".

Мы серьезно задумались над созданием машины, которая бы не спала и не ела и наблюдала за всей территорией Москвы 24/7. У нас была мечта : просыпаясь рано утром мы бы видели отчет о ТОП 10 лучших инвестиционных возможностей на сегодня с расчетами, налогами и показателем возможного заработка. Мы потратили 2 года и 30 млн. рублей на разработку, тесты, гипотезы, пивоты, чтобы создать машину, которая работает.Как мы создавали машину для поиска и выстраивали процессы dealflow - подробно описано здесь

Создавая машину, которая работает
2 года
Потратили на создание машины
30 млн. рублей
Стоимость разработки
10 000 попыток
Протестировано перед тем, как найти работающую модель
0.1%
Всех сделок - сделки с доходностью выше 100% годовых

Первая сделка, которую Shiva AI ( машина, которую мы создали ) нашла, оценила и спрогнозировала доходность - это был участок в деревне Дарьино.

Система определила лучшую стратегию для актива : разделить земельный участок размером 80 соток, находящийся по адресу : д. Дарьино, Одинцовский район, Московская область (https://goo.gl/maps/CBFwe7XgmZq51oN5A) на несколько участков. Стоимость покупки составила 13 млн. рублей. Дополнительные инвестиции 500 тыс. рублей. Итоговая стоимость продажи 34 млн. рублей. Доходность составила больше 20 млн. рублей.

Кадастровые номера, после раздела :
50:20:0041105:18, 50:20:0041105:17, 50:20:0000000:305380, 50:20:0000000:305379, 50:20:0041105:19, 50:20:0041105:20, 50:20:0000000:305378, 50:20:0000000:306921

В тот момент, когда мы его покупали - нас удивило, что до сделки этот актив пролежал на рынке больше года и его никто не купил.

На текущий момент мы уже понимаем на наших данных, что таких активов на рынке примерно 0,1% и найти их в груде хлама практически нереально вручную и очень сложно даже с использованием технологий. Вот так утроен рынок : вы можете продавать дешево, а никто не обратит внимание, потому что вы - не поймали product market fit.

Чтобы настроить машину, которая находит product market fit для недвижимости - нам пришлось сделать больше 1000 прогонов, и перебора больше 10 000 возможностей моделей оценки недвижимости.

Резюмируя результаты, которые показывает AI в текушей сборке : думаю, что инвестиционных риелторов в России через 10 лет практически не останется - в этой нише будут работать машины и технологичные компании. Доходности, которые возможно получить (в независимости от роста или падения рынка) будут уменьшаться и дойдут до уровня США (при ипотеке под 4%, годовая доходность в 15% считается очень хорошей, редко кому удается ее превысить ). Сейчас - это золотое время для AI.



Кейсы 2019 года от лучшего (+278%) до худшего (+21%) доступны по ссылке