CRE巨型BGO使用AI在不太可能的地区找到被低估的资产

本文的一个版本首次出现在与戴安娜·奥利克（Diana Olick）的CNBC Property Play Play新闻通讯中。物业游戏涵盖了房地产投资者的新机会，从个人到风险资本家，私募股权基金，家庭办公室，机构投资者和大型上市公司。 报名 要接收未来的版本，请直接进入收件箱。

BGO的联合首席执行官约翰·卡拉菲尔（John Carrafiell）是全球房地产投资经理，拥有890亿美元的管理资产，他对他坐在其首席数据科学家旁边的事实感到非常自豪。

无论市场如何，投资策略一直依赖于研究和数据，但是人工智能将其提高到了一个全新的水平，改变了几年前开发的投资研究模型，并将其放在类固醇上。

卡拉菲尔（Carrafiell）从事房地产业务已有40年的历史，他说，他对该行业的研究和数据方法感到沮丧，他说这些年来确实没有改变。每个人似乎都在研究相同的信息，并得出相同的结论。他说他一直在问自己的问题是：“我们如何真正胜过？”

他发现，答案是要分析他的所有公司过去20年的交易，仅使用计算机模型并将人为元素从中取出。该模型发现，超越表现或表现不佳是由为投资选择的当地市场完全决定的。

这听起来很陈旧 – 鉴于房地产的咒语一直是“位置，位置，位置” – 但结果告诉他的团队在选择其未来投资时几乎完全专注于当地市场基本面，而不是很多财产定价和国家经济趋势。

Carrafiell称，当然，有一些研究公司可以分析和对当地房地产市场进行排名，但是BGO发现其结果有些随机。取而代之的是，它看上去自己的过去，并建立了一个模型，该模型准确地推动了其最佳和最差的表现。该模型包括各种本地市场数据点，包括每个位置独有的人口和供应趋势。然后，AI给出了该模型的增加数据量和速度。

Carrafiell说：“我们已经采用了数千个数据输入，其中许多是没有政府的，许多我们必须从电信提供商那里购买的许多数据投入，也需要从政府那里购买。我们找到了关键。” “而且我们知道这是准确的，因为我们进行了回报。”

BGO利用其数据科学来告知与合作伙伴Northpoint Development在拉斯维加斯进行工业发展的决定。其他数据模型表明，这不是一项特别好的投资。

卡拉菲尔说，“那里的最佳研究”表明，在绩效和回报方面，投资将是平庸的。

他说：“但是我们的模特在尖叫，它将爆炸。我们承保了每平方英尺5.88的租金。我们以每平方英尺9美元的价格获得了租金。” “这不是在商业房地产中发生的。那不是运气。”

他解释说，该模型认为加利福尼亚州内陆帝国变得太昂贵，然后分析了物流路线。研究发现，公司可以通过在拉斯维加斯来省钱，那里的租金，税收和劳动力都更便宜。

卡拉菲尔说：“因此，您有一个额外的两个小时的车程，但是您的总成本就节省了60％，这就是模特所看到的。” “我们在那里的房客都在为整个地区提供服务。他们不是为拉斯维加斯服务。”

BGO对在佛罗里达州和Rust Belt的投资进行了类似的分析，从而获得了投资的巨大回报。

Carrafiell说：“我们认为，由于这种模型，我们的绩效大大提高。”

但是他承认，尽管模型的准确性通过人工智能而显着提高，但它永远无法完全准确，假设：“波音可以迁出西雅图，该模型无法预测，对吗？可能会有特殊的事物。”

尽管BGO的投资团队专注于潜在物业的上行模型，但其贷款团队着眼于下行建模，因为这是其风险。

道路研究模型的新迭代将包括对商业房地产不同部门的资产分配。理想情况下，该模型将提出最佳投资组合混合。可能性仍在增长，这就是为什么Carrafiell说他已经从未有过的数据拨打的原因。

他说：“ AI是增强剂和加速器，使我们能够做更多的事情，但这确实是数据科学。” “这是一个六人，专门的数据科学团队，坐在您的首席执行官旁边，以及您的资产管理和收购团队旁边。”