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Reviva, big data e machine learning per comprare case all’asta

La Startup utilizza sistemi di intelligenza artificiale e modelli predittivi per mettere in contatto clienti e immobili. I fondatori De Natale e Licenza: «Le tecnologie per vivacizzare il mercato ed evitare le aste deserte»

I big data per indirizzare il cliente verso l’acquisto di immobili all’asta. I dati in Italia dicono che delle circa 250.000 aste che si svolgono nel nostro Paese ogni anno, circa l’72% ha esito deserto, ovvero gli immobili non vengono acquistati da nessuno.

La startup Reviva (https://vivacizzazioneaste.com/) è la prima azienda in Italia che si occupa da circa due anni di invertire il trend delle aste andate deserte, attraverso un metodo di vivacizzazione unico nel panorama immobiliare, poiché unisce big data, intelligenza artificiale, modelli predittivi, marketing esperienziale e tecnologia per abbattere i rischi e prevedere i valori.

(da Sx Ivano De Natale e Giulio Licenza)

«Sono in molti a chiederci cosa significa ‘vivacizzare un’asta’ e la risposta è molto semplice: portare quante più persone a conoscenza delle diverse aste presenti nelle rispettive città e aiutarle a comprenderne il reale valore - spiega Ivano De Natale, Ceo e co-fondatore di Reviva con alle spalle 12 anni di esperienza nel settore immobiliare - La nostra esperienza nel marketing immobiliare ci consentiva di pubblicizzare al meglio le aste, attraendo così negli anni un numero di partecipanti sempre più alto, ci ha convinto a cambiare prospettiva e ad offrire questo servizio direttamente ai servicers, ovvero le società che gestiscono gli NPL (crediti deteriorati ndr) per conto delle banche».

Sono infatti proprio le banche, in quanto creditori, ad anticipare i costi delle diverse procedure esecutive che si aggirano mediamente intorno al 25% del recuperato dalla vendita.

Senza contare il tempo medio della stessa procedura di circa 51 mesi «che rappresenta un tempo davvero consistente per una banca». Si attesta infatti che in media solo il 34% del debito viene ripagato dall’asta, mentre il restante 66% rimane in capo alla persona.

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«I clienti vengono raggiunti dapprima con il marketing - prosegue Giulio Licenza co-fondatore dell’azienda - Poi li intervistiamo, preferibilmente con survey online e li segmentiamo in base alle loro esigenze.

I big data ci servono per unire il giusto cliente con il giusto immobile. Li utilizziamo nelle fasi iniziali del nostro processo, ovvero per valutare gli immobili e per prevedere l'esito delle aste (aggiudicata o deserta), anche grazie a modelli di machine learning integrati.

La nostra tecnologia estrapola quotidianamente dal web tutti i dati di tutti gli immobili posti in vendita in ogni microzona d'Italia.

Mettendo in relazione i vari prezzi, la permanenza online di ogni annuncio, le caratteristiche di ogni immobile e le microzone in cui sono ubicati, riusciamo a capire i valori di mercato medi per ogni microzona d'Italia, che poi andiamo a "cucire" sulle caratteristiche degli immobili in asta che dobbiamo valutare, assegnandogli dei punteggi a seconda di determinati coefficienti.

Grazie all'aiuto del Machine Learning riusciamo a prevedere l'esito di ogni asta (aggiudicato o deserta) con una precisione dell'80%, prendendo quindi decisioni consapevoli sulla strategia di promozione di ogni immobile in asta».



In pratica se un cliente sta cercando casa da 75 metri quadri a Roma a 200 mila euro, Reviva riesce a convogliare queste informazioni e far vedere al cliente un annuncio di un'asta grazie al brand Immobili All'Asta.it, dopo aver fatto sapere le proprie esigenze.

Le aste deserte portano dopo circa sei mesi a un nuovo a un prezzo svalutato ulteriormente del 25% del suo valore.

Ciò comporta una perdita non solo per la banca che detiene gli NPL ovvero i Crediti Non Performanti, prestiti concessi dalle banche ma che non possono essere ripagati dal debitore, ma anche per il debitore stesso che andrà a percepire ancora meno dalla vendita e si troverà a dover saldare una percentuale del debito che rimane ancora molto alta.

Costi e tempi ingenti che non fanno altro che limitare la liquidità delle banche se si pensa che il 47% degli NPLs totali è garantito da un bene immobile di cui il 40% va all’asta, per un valore di circa 81 miliardi all’asta (secondo i dati del 2018).

Di Luigi Benelli
(Riproduzione riservata)

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