| 标题 | 闫旭东：数据指点房产江山 |
| 范文 | 朱琨 作为一名企业家，闫旭东的眼神十分锐利，仿佛可以洞穿一切。而同时也是人民大学教授的他，举手投足总能显露出一种儒雅之风。闫旭东和蔼且健谈，总能把一些复杂的问题，分析得十分透彻，当提到房产大数据话题时，那种认真的态度和丰富的学识也充分诠释了闫旭东的企业家精神。 作为北京云房数据技术有限责任公司（以下简称云房数据）的创始人，闫旭东对于当今房产大数据的认知与实践相当独到，作为一名企业家，闫旭东的眼神十分锐利，仿佛可以洞穿一切。 同时也是人民大学教授的他，举手投足总能显露出一种儒雅之风。闫旭东和蔼且健谈，总能把一些复杂的问题，分析得十分透彻，当提到房产大数据话题时，那种认真的态度和丰富的学识也充分诠释了闫旭东的企业家精神。 接纳新事物，放眼未来 在1992年，闫旭东创立了仁达房地产评估有限公司（以下简称仁达房产），从事房地产评估等相关领域的业务。当时，企业的发展模式还相对比较传统，很多工作还需要人力来完成。 2000年，在一次亚洲房产年会的会议上，闫旭东接触到了一个名词“互联网”，互联网所呈现出琳琅满目的信息和公开透明的表达方式，使得一直从事传统房产评估行业的他眼前一亮，同时也给予他很大的冲击。闫旭东认为要紧跟市场的变化，才能更好地适应市场环境，不想被市场所颠覆，就一定要搭上互联网的顺风车。受此影响，在以后的近20年里，作为企业领头人的闫旭东不断地接纳新鲜事物，并加以灵活运用才能使企业在市场中生存下来。 学习借鉴，发展数据 从互联网、大数据再到“互联网+大数据”的不断发展，闫旭东敏锐地察觉到大数据将是未来发展的主流趋势，结合仁达房产的业务需要，开始着手向大数据领域迈进。可是，要进行大数据的开发，先从哪个方面着手呢？ 闫旭东仔细观察发现，随着仁达房产的业务不断发展，每天对于住房评估的询价电话超过600多个，迫使评估师不得不大量地搜集房产方面的信息，但是由于地理、环境和记忆等方面的限制，靠人力已远远不能支撑，所以闫旭东通过建立房屋信息数据库，来应对大量的查询需要。 在2003年，闫旭东开始涉足业务税、房地产税等税务项目。由于业务需要，单单建立楼盘字典远远不能满足业务发展的需求，闫旭东借鉴了西方国家先进的估值系统，在原数据库的系统之上，加入交易核价系统，并在2009年，建立了一套完善的房产估值数据库。 勇挑重担，统一标准 闫旭东在搜集数据的过程中发现，房产数据很难实现一个统一的标准，各个机构所表达的方式也不尽相同，每一个数据字段所表达的含义也相对混乱，导致数据表现格外的杂乱无章。 在闫旭东看来，这些数据在市场中所呈现出的特点无异于违背了大数据的发展初衷，他开始不断地在市场中呼吁各个企业和机构对数据标准进行统一，同时还频繁地参加各种房产相关的学术交流会，并把自己所总结的数据表现形式与大家共享，使市场中数据标准逐步实现统一。 从实地勘察、房产网站、政府、银行等多渠道获取，并对数据进行非常严格的梳理、清洗、分析，搜集数据的过程是漫长而痛苦的，可闫旭东却没有放弃发展房产大数据，凭借这一种执着，逐步实现数据标准的统一。 建立楼盘字典，提高数据效率 为了把各地房子“数清楚”，把所有房子“竖起来”，闫旭东着实下了一番苦心。目前，云房数据的楼盘字典已覆盖全国1.2亿到户数据，全国城镇住宅数据已完成40%的数据记录量，这一数据量基本可以支撑精準地查询全国住房成交情况，同时还可跟踪小区的住房成交案例。当然，并不是全国每个小区都有成交案例或房屋抵押案例，这对房屋估值带来了一定难度。 云房数据通过运用小区特征因素和比价关系等建立了自适应模型，同时融入了机器学习、GIS应用建立第四代估值模型。该模型可针对应用环境自动选择处理方法，同时，数据部每周都会查询估值精度，并进行系统分析、优化算法，让估值精益求精。 市场上的估值平台大多依然在使用第一、二代算法模型，例如市场比较法、多元回归算法等，估值结果并不可控。云房数据估值系统对重点城市活跃小区估值准确率已达到96%，远远超出同行业水平。而且，在全国范围内，无论小区成交状态是否活跃，云房数据的平均精确率超过80%，而国际标准在70%左右。 尽管国际标准对于估值误差规定在正负10%左右，云房数据估值系统的平均误差绝对值控制在正负5%～6%之间，而美国最为先进的房产估值系统的偏差也在正负8%。 闫旭东通过严格把控自身标准，反复校对与分析所创新出的核心技术，使得云房数据成立以后迅速地抢占市场。 把握行业命脉，多元数据服务 在2014年时，闫旭东偶然间加入了一个微信群，并结识了很多房产领域的高端人士，闫旭东在他们的探讨中感受最深的是，移动互联网模式的兴起。在交流分享中他逐渐积累了关于房产评估行业的先进互联网经验。 闫旭东发现，对于房产评估行业，谁抓住交易，谁就能在市场中体现出更大的价值。当时市场上涌现出一大批互联网房产机构，这些机构运用移动互联的方式，逐步抢占市场，闫旭东真正感受到了大数据和移动互联网的新型模式。 评估行业获取房屋信息主要依靠人力，而运用传统的方法，要消耗大量的人力、物力以及时间成本，而楼盘字典的建立可以解决这些问题。它通过数据融合的方式大大提升了效率。闫旭东以数据多维度相互结合的方式，进行多场景应用，寻找出更多数据变现的途径。 我很幸运，也很满足 对于如今的云房数据，闫旭东无疑倾注了很多心血。这也使与闫旭东一起奋斗的同事有目共睹。 云房数据的高级数据总监张淑琴，经常与闫旭东在技术层面上进行交流，她认为闫旭东对于房产大数据未来发展把控十分明确，总能为大家指明前进的方向，对于大家不懂的地方会耐心地讲解，经常被同事习惯性称呼为闫老师。闫旭东虽然看起来十分和蔼，可对待工作要求却十分苛刻，对于工作安排与决策追求完美。 负责云房数据市场运营的汪幸讲到，闫旭东是一个有情怀、坚持创业的企业家，工作中追求精益求精。创业是一条艰难的路，在这条路上，闫旭东用他的坚持为我们树立榜样力量。他真诚同时也给予别人足够的信任，正是这样的人格魅力使得很多员工跟着他一干就是十几年。 虽然工作中的闫旭东追求完美，但生活中的他却显得非常随和。闫旭东讲道：“我是一个60后，赶上了改革开放，让我的思想更加活跃，也赶上了国家恢复高考制度，让我受到高等教育开阔眼界，甚至赶上了让现在很多年轻人羡慕的福利分房。我很庆幸赶上了国家飞速发展的时代，在这个时代中我可以从事我喜欢的行业，二三十年如一日地坚持，虽然创业很辛苦，但这个时代也给予了我很多机会，可以在自己喜欢的领域中不断摸索，不断进行技术创新，让我可以把一件事做好。这个时代造就了我，我感到十分幸运。” 访谈实录 Q：中国大数据产业生态联盟、《软件和集成电路》杂志社 A：北京云房数据技术有限责任公司董事长闫旭东 Q：是什么驱使您一直在房产评估这个行业工作30年之久？ A：我从事这个行业时间很长，对这个行业，比较得心应手。在这个行业，我有很多的机会去学习和把握，我可以在接触到的各行各业当中拓展自己眼界。同时作为一名专业人士，把自己专业能力发挥出来，我感到非常自豪。而这个行业有很多东西值得我去钻研和学习，等待着我去发掘。另外，从房产评估延伸到数据领域，我对于房产大数据的理解，从专业的角度和大数据的认知上都是一种提升，把我推向了一个很大的舞台去展示自己。 Q：您认为，房产行业在数字化转型方面的痛点和难点在哪里？ A：难点有两个“不”。第一个“不”，是不到南墙不死心。第二个“不”，是不见兔子不撒鹰。不到南墙不死心，就是说想让企业进行数字化转型，传统的经营方式惯性很大，数字化转型非常困难。不见兔子不撒鹰，做一件事情一定要100%成功才出手。有些企业在思考转型后能得到什么好处，如果没有好处企业不会做出转型。 Q：房产行业，在数字化转型方面处在什么阶段？ A：房产等行业要进行数字化转型，很多企业都非常困难，我认为现在都处于起步阶段。金融行业在数字化转型的过程中，相比其他行业进行得非常好，因为金融行业在数字化转型方面不单单只停留在技术层面，最重要的是人的转型。数字化转型需要的是一批新的人，在前面开辟道路，当看到成功的果实之后，其他企业才会去跟风。 Q：您未来的发展目标是什么？ A：建立一个数据生态圈。在房地产数据领域，发展空间非常大，有太多东西我想去尝试。另外现在我确实感觉到，云房数据从房产估值开始发展，然后进行大数据研发，同时依靠大数据技术扩展房产估值领域，目前云房數据朝着多来源和多场景的应用方向发展。从数据的角度来讲，场景应用现在已经涵盖了基础数据和房地产市场数据，我们正在向相应的各种行为数据的方向发展。 Q：在行为数据分析方面，云房数据是怎样发展的？ A：我们正式与阿里和友盟签约，共同打造数据库。将传统的楼盘字典进行升级，把房地产地址、房屋信息和人融合在一起，形成全新的数据库。 阿里的交易、地址数据和云房房产数据的碰撞，可以形成更多元的服务，如房地产交易、房地产金融等领域的投资决策、精准营销等。 我们也一直在强调一个理念，从单维向多维结合的方向发展，包括我们与智慧足迹等企业进行合作，希望多维的数据结合在一起，同时把后面的数据应用再进一步开发。 Q：云房数据自成立以来，优势在哪里？ A：目前我们估值算法模型经历了四次大的迭代。市场上的估值平台大多依然在使用第一、二代算法模型，例如市场比较法、多元回归算法等，估值结果并不可控。我们的第四代算法，融入了更多的机器学习和地理信息系统的应用，令估值精度更上一层楼。 对于房产估值准确度有统一标准，估值结果和真实成交价，相差在正负10%之内都是合理价格，因为对于成交价格本身来讲，有可能存在一些特征因素。所以只要是与成交价误差在正负10%之内都是准确的，而我们的准确率达到96%。 Q：云房数据哪些方面的成绩让您最满意？ A：根据客户反馈的询价数据显示，云房数据估值精度目前已经远远领先同行业，像全国各城市的平均出值率到90%以上。重点城市的活跃小区平均准确率为96%，在全国范围我们的平均准确率也在80%以上，而评估准确率的国际标准为70%。在平均误差方面，以正负10%的准确率为基础，我们现在绝对值的误差在5%～6%，目前国际上知名的房产网站在估值方面的精准度在8%，我们认为我们已经超越了国际上的优秀企业，这让我感到非常自豪。 |
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