大数据与人工智能构建房地产市场研究决策体系

文｜赵小伟

房地产业是我国国民经济的重要构成部分，具有先导性、基础性和支柱产业的地位，在推动城市建设、促进经济增长和提高居住生活水平等方面发挥着重大的积极作用。但房地产市场的发展却具有非线性复杂系统的特点，同时房地产行业本身又具有周期波动性,起伏过大的波动不利于房地产市场的持续健康稳定发展。

一、政策背景

2002年8月，原建设部等六部委下发了《关于加强房地产市场宏观调控促进房地产市场健康发展的若干意见》，明确提出建立城市房地产市场的预警预报体系。2003年8月，国务院出台《关于促进房地产市场持续健康发展的通知》(国发〔2003〕18号文)，明确指出要建立健全房地产市场信息系统与预警预报体系，完善全国房地产市场信息系统，加强市场监管。2008年12月，国务院办公厅《关于促进房地产市场健康发展的若干意见》（国办发〔2008〕131 号）再次强调，要继续加强房地产市场监测分析，建立健全房地产市场信息系统和统计制度，完善市场监测分析机制。2017年10月19日，王蒙徽部长提出，“研究建立房地产的统计和市场监测预警的指标体系，加快建立市场的预警机制，加强监测分析，指导地方保持房地产市场的平稳。”

二、房地产信息化的现状

进入21世纪以来，我国房地产领域信息化建设开始进入比较快的发展期，各类规范、标准相继发布。2007年住房城乡建设部发布了《房地产市场信息系统技术规范》，2012 年发布了《房地产登记技术规程》、《房地产市场基础信息数据标准》、《住房保障信息系统技术规范》。但各个城市房管部门在信息化建设过程中，还存在着许多问题，主要表现为：

（一） 数据及业务孤立。不同阶段的房产信息管理系统，基础不一样，做法不一样，数据流不一样，造成很多数据孤岛。

（二） 数据及业务不规范，上下级差异大。就信息化现状来讲，一线城市整个信息化发展比较快，数据方面规范也比较好一些，但是现在一线城市下面的二线城市、三线城市的数据非常不规范。

（三）决策的主观性、管理效率低、服务落后。我们想做科学决策，但是科学决策依赖于数据，信息化提供不了数据，领导也没办法做定量分析决策、科学决策，这也是信息化的特点。

（四）技术不统一，交互困难。不同时期、不同承建单位，采用不同的技术进行建设，交互起来很困难。

（五）政策及业务变化快，不能敏捷响应。房地产行业的政策变化非常快，尤其近几年，房地产调控政策频出，变化非常快，房地产业务流程随之发生变化，而信息化系统却不能顺利敏捷响应。

为了解决房地产信息化建设目前存在的问题，需要引用智慧城市建设的概念、思想和方法，进行政府生产模式向服务模式的转变。将房地产信息化建设推进到“智慧房产”升级版状态，从而通过大数据和人工智能辅助决策的方式来更加适应当今知识社会的管理要求、业务需求以及社会化服务的需要，形成知识共享、互联互通、协同互动的房地产信息化响应机制。

三、建设目标与思路

以地方政府云计算中心为支撑，充分利用云计算中心提供的资源、计算服务，着力建设好以下几大部分，即房地产市场数据仓库、数据汇总转换计算子系统、预警预报子系统、建设决策支持子系统。

在具体实施上，通过整合房地产管理信息资源，打通各个业务系统单独建设形成的数据孤岛，建成覆盖建设、管理各个环节以及各业务既有信息系统各类数据的统一数据仓库，实现数据集中、信息共享。然后，基于大数据技术通过对大数据的深入分析与挖掘，建立决策支持模型，通过房地产数据先期指标、即期指标、预期指标，按照长周期、中周期、短周期来研判房地产宏观形势、中观形势和微观形势，生成可视化的分析结果，充分利用大数据平台，综合分析各项指标，提高对房地产市场运行的感知、预测能力，促进决策分析更加精准、更加全面、更加快捷，推进政府管理和社会治理模式创新，实现政府决策科学化、社会治理精准化、公共服务高效化。

系统在建设上主要遵循“获取数据、分析数据、运用数据”的理念，基于房地产大数据、人工智能及数据可视化技术，通过建立统一的数据仓库，采用建模的设计思想，把数据抽象成一个个对象，并清晰地描述对象与对象之间的关系。在数据的采集上坚持“扩大范围扩大量”，不但要将住建系统已有的新建商品房、存量房、征收安置房保障房等数据的量、价、人因素进行清洗建库，又要汇聚统计、国土、金融、税收等100多项经济、金融指标，还要吸纳自来水、燃气、开发企业样本数据、互联网推送数据等数据指标，从而形成稳定的数据源的数据获取机制。在此基础上构建数据仓库和计算引擎，进行严谨的数据分析，并辅以人工智能的方式实现房地产市场预警预报和辅助决策分析，充分发挥房地产大数据在政府决策上的“数据运用”功能。