教育新闻网计算的进步极大地提高了我们预测具有统计意义的未来的能力。随着计算机变得越来越快，他们能够每秒计算数千次复杂的方程式，从而几乎可以在所有可能的变化形式中求解多变量方程式。现在，数据科学的进步已经创建了一个功能更强大的工具，可以通过数学模型，人工智能来解释复杂的情况。AI被广泛定义为模仿人类智能的机器行为。AI可以与海员从历史记录中推断出旅途风险的方式类似，可以从数据中快速推断出模式，找到关联并阐明可行的见解。不同之处在于它可以更快地完成任务，
来自行业专家和新闻头条的评论经常宣称新技术是应对当前挑战的万能药，而人工智能也是如此。人工智能被誉为治愈世界上几乎所有疾病的良方。但是，被教导要像人一样思考的软件仍然需要人的帮助，并且在同一任务上通常无法胜过熟练且训练有素的人。投资界长期以来一直吹捧人工智能作为“击败市场”的方式，但是所谓的量化交易者的表现尚未证明您可以设计出一种算法，该算法始终可以理解与全球经济一样复杂的事物。
人工智能已经被用来解决房地产行业中的某些问题，但是大型，复杂的交易和这些实物资产的管理需求的高度关联性使得这种可能性不大。但是，除了AI的流行语和闪亮的玩具外，其先进的技术还为商业房地产行业提供了一些有希望的应用。AI的可能用途包括财务建模，风险评估，推荐工具到个性化营销。根据Gartner的研究，人工智能的使用在四年内增长了270%。随着AI从令人愉悦的添加过渡到投资管理工具包的重要组成部分，通往AI自动化的道路是不可避免的。
房地产公司可以访问大量数据，但是常常很难从他们的信息中获取切实的见解。借助AI，数据分析成为一项长期活动，与冗长的手动分析相比，仅需花费一小部分时间。如果部署得当，AI可以反复，不断地将不透明的数据整理成切实的见解。结果是节省时间，最小化成本和现有信息的宝贵可见性。有许多方法可以分析不需要AI的数据之间的已知连接。但是，如果您想找到从未有过的新连接，则将需要人工智能的计算帮助(以及一些好的老式人类智能)。
自动化有助于决策过程，并帮助投资从业人员做出明智的决策。按需报告等功能可以准确显示最新趋势，并帮助专业人员确定组织或业务组合中的当前事务状态。企业能够通过自动洞察来识别二级市场机会或成长中的社区的投资准备情况。但是要这样做，他们需要有良好的数据。毕竟，运输日志帮助劳埃德的Coffeeshop转变为伦敦的劳埃德(Lloyd's)。
不幸的是，房地产公司没有将他们需要的所有数据记录到一个日志中。相反，他们必须从数十个(甚至数百个)来源中整合它。罗恩Bekkerman博士是房地产分析平台的CTOCherre。他们使用AI将来自多个来源的数据整合在一起，从而创建了一个内置的验证系统来测试有效性。“我们的主要价值主张之一是我们有能力从公共，私人和专有(通常是特定于客户的和内部的)资源中获取信息，然后解析这些数据，” Bekkerman说。“我们最经常通过三角测量来做到这一点。例如，特定资产可能有十个数据源，其中有九个协议，只有一个异常值。在这种情况下，协议中的九个来源极有可能是准确的。随着时间的流逝，我们将在我们深厚的专业知识的支持下创建加权多数投票系统，以整合我们对各种数据源准确性的信任程度。”
在使用预测分析时，经常使用的术语是“垃圾入，垃圾出”。从某种意义上说，人工智能就是它所吃的东西。人工智能在房地产投资管理中的有效性和使用取决于输入其模型的数据的可用性，组织性和实用性。AI可以通过创建关系图来建立以前看不见的联系。但是，如果这些地图后面的数据已损坏或错误，则它们可能会迅速崩溃。另外，为了使AI能够进行无法预见的连接，它通常需要以前未使用的资源。随着AI在投资管理中越来越流行，考虑哪些信息不可用以及它如何影响系统的信息输出的整体编制就变得越来越重要。如果提供的所有数据都能清晰呈现，
