閆旭東：數(shù)據(jù)指點房產(chǎn)江山

朱琨

作為一名企業(yè)家，閆旭東的眼神十分銳利，仿佛可以洞穿一切。而同時也是人民大學教授的他，舉手投足總能顯露出一種儒雅之風。閆旭東和藹且健談，總能把一些復雜的問題，分析得十分透徹，當提到房產(chǎn)大數(shù)據(jù)話題時，那種認真的態(tài)度和豐富的學識也充分詮釋了閆旭東的企業(yè)家精神。

作為北京云房數(shù)據(jù)技術(shù)有限責任公司（以下簡稱云房數(shù)據(jù)）的創(chuàng)始人，閆旭東對于當今房產(chǎn)大數(shù)據(jù)的認知與實踐相當獨到，作為一名企業(yè)家，閆旭東的眼神十分銳利，仿佛可以洞穿一切。

同時也是人民大學教授的他，舉手投足總能顯露出一種儒雅之風。閆旭東和藹且健談，總能把一些復雜的問題，分析得十分透徹，當提到房產(chǎn)大數(shù)據(jù)話題時，那種認真的態(tài)度和豐富的學識也充分詮釋了閆旭東的企業(yè)家精神。

接納新事物，放眼未來

在1992年，閆旭東創(chuàng)立了仁達房地產(chǎn)評估有限公司（以下簡稱仁達房產(chǎn)），從事房地產(chǎn)評估等相關(guān)領(lǐng)域的業(yè)務(wù)。當時，企業(yè)的發(fā)展模式還相對比較傳統(tǒng)，很多工作還需要人力來完成。

2000年，在一次亞洲房產(chǎn)年會的會議上，閆旭東接觸到了一個名詞“互聯(lián)網(wǎng)”，互聯(lián)網(wǎng)所呈現(xiàn)出琳瑯滿目的信息和公開透明的表達方式，使得一直從事傳統(tǒng)房產(chǎn)評估行業(yè)的他眼前一亮，同時也給予他很大的沖擊。閆旭東認為要緊跟市場的變化，才能更好地適應(yīng)市場環(huán)境，不想被市場所顛覆，就一定要搭上互聯(lián)網(wǎng)的順風車。受此影響，在以后的近20年里，作為企業(yè)領(lǐng)頭人的閆旭東不斷地接納新鮮事物，并加以靈活運用才能使企業(yè)在市場中生存下來。

學習借鑒，發(fā)展數(shù)據(jù)

從互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)再到“互聯(lián)網(wǎng)+大數(shù)據(jù)”的不斷發(fā)展，閆旭東敏銳地察覺到大數(shù)據(jù)將是未來發(fā)展的主流趨勢，結(jié)合仁達房產(chǎn)的業(yè)務(wù)需要，開始著手向大數(shù)據(jù)領(lǐng)域邁進?？墒?，要進行大數(shù)據(jù)的開發(fā)，先從哪個方面著手呢？

閆旭東仔細觀察發(fā)現(xiàn)，隨著仁達房產(chǎn)的業(yè)務(wù)不斷發(fā)展，每天對于住房評估的詢價電話超過600多個，迫使評估師不得不大量地搜集房產(chǎn)方面的信息，但是由于地理、環(huán)境和記憶等方面的限制，靠人力已遠遠不能支撐，所以閆旭東通過建立房屋信息數(shù)據(jù)庫，來應(yīng)對大量的查詢需要。

在2003年，閆旭東開始涉足業(yè)務(wù)稅、房地產(chǎn)稅等稅務(wù)項目。由于業(yè)務(wù)需要，單單建立樓盤字典遠遠不能滿足業(yè)務(wù)發(fā)展的需求，閆旭東借鑒了西方國家先進的估值系統(tǒng)，在原數(shù)據(jù)庫的系統(tǒng)之上，加入交易核價系統(tǒng)，并在2009年，建立了一套完善的房產(chǎn)估值數(shù)據(jù)庫。

勇挑重擔，統(tǒng)一標準

閆旭東在搜集數(shù)據(jù)的過程中發(fā)現(xiàn)，房產(chǎn)數(shù)據(jù)很難實現(xiàn)一個統(tǒng)一的標準，各個機構(gòu)所表達的方式也不盡相同，每一個數(shù)據(jù)字段所表達的含義也相對混亂，導致數(shù)據(jù)表現(xiàn)格外的雜亂無章。

在閆旭東看來，這些數(shù)據(jù)在市場中所呈現(xiàn)出的特點無異于違背了大數(shù)據(jù)的發(fā)展初衷，他開始不斷地在市場中呼吁各個企業(yè)和機構(gòu)對數(shù)據(jù)標準進行統(tǒng)一，同時還頻繁地參加各種房產(chǎn)相關(guān)的學術(shù)交流會，并把自己所總結(jié)的數(shù)據(jù)表現(xiàn)形式與大家共享，使市場中數(shù)據(jù)標準逐步實現(xiàn)統(tǒng)一。

從實地勘察、房產(chǎn)網(wǎng)站、政府、銀行等多渠道獲取，并對數(shù)據(jù)進行非常嚴格的梳理、清洗、分析，搜集數(shù)據(jù)的過程是漫長而痛苦的，可閆旭東卻沒有放棄發(fā)展房產(chǎn)大數(shù)據(jù)，憑借這一種執(zhí)著，逐步實現(xiàn)數(shù)據(jù)標準的統(tǒng)一。

建立樓盤字典，提高數(shù)據(jù)效率

為了把各地房子“數(shù)清楚”，把所有房子“豎起來”，閆旭東著實下了一番苦心。目前，云房數(shù)據(jù)的樓盤字典已覆蓋全國1.2億到戶數(shù)據(jù)，全國城鎮(zhèn)住宅數(shù)據(jù)已完成40%的數(shù)據(jù)記錄量，這一數(shù)據(jù)量基本可以支撐精準地查詢?nèi)珖》砍山磺闆r，同時還可跟蹤小區(qū)的住房成交案例。當然，并不是全國每個小區(qū)都有成交案例或房屋抵押案例，這對房屋估值帶來了一定難度。

云房數(shù)據(jù)通過運用小區(qū)特征因素和比價關(guān)系等建立了自適應(yīng)模型，同時融入了機器學習、GIS應(yīng)用建立第四代估值模型。該模型可針對應(yīng)用環(huán)境自動選擇處理方法，同時，數(shù)據(jù)部每周都會查詢估值精度，并進行系統(tǒng)分析、優(yōu)化算法，讓估值精益求精。

市場上的估值平臺大多依然在使用第一、二代算法模型，例如市場比較法、多元回歸算法等，估值結(jié)果并不可控。云房數(shù)據(jù)估值系統(tǒng)對重點城市活躍小區(qū)估值準確率已達到96%，遠遠超出同行業(yè)水平。而且，在全國范圍內(nèi)，無論小區(qū)成交狀態(tài)是否活躍，云房數(shù)據(jù)的平均精確率超過80%，而國際標準在70%左右。

盡管國際標準對于估值誤差規(guī)定在正負10%左右，云房數(shù)據(jù)估值系統(tǒng)的平均誤差絕對值控制在正負5%～6%之間，而美國最為先進的房產(chǎn)估值系統(tǒng)的偏差也在正負8%。

閆旭東通過嚴格把控自身標準，反復校對與分析所創(chuàng)新出的核心技術(shù)，使得云房數(shù)據(jù)成立以后迅速地搶占市場。

把握行業(yè)命脈，多元數(shù)據(jù)服務(wù)

在2014年時，閆旭東偶然間加入了一個微信群，并結(jié)識了很多房產(chǎn)領(lǐng)域的高端人士，閆旭東在他們的探討中感受最深的是，移動互聯(lián)網(wǎng)模式的興起。在交流分享中他逐漸積累了關(guān)于房產(chǎn)評估行業(yè)的先進互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)驗。

閆旭東發(fā)現(xiàn)，對于房產(chǎn)評估行業(yè)，誰抓住交易，誰就能在市場中體現(xiàn)出更大的價值。當時市場上涌現(xiàn)出一大批互聯(lián)網(wǎng)房產(chǎn)機構(gòu)，這些機構(gòu)運用移動互聯(lián)的方式，逐步搶占市場，閆旭東真正感受到了大數(shù)據(jù)和移動互聯(lián)網(wǎng)的新型模式。

評估行業(yè)獲取房屋信息主要依靠人力，而運用傳統(tǒng)的方法，要消耗大量的人力、物力以及時間成本，而樓盤字典的建立可以解決這些問題。它通過數(shù)據(jù)融合的方式大大提升了效率。閆旭東以數(shù)據(jù)多維度相互結(jié)合的方式，進行多場景應(yīng)用，尋找出更多數(shù)據(jù)變現(xiàn)的途徑。

我很幸運，也很滿足

對于如今的云房數(shù)據(jù)，閆旭東無疑傾注了很多心血。這也使與閆旭東一起奮斗的同事有目共睹。

云房數(shù)據(jù)的高級數(shù)據(jù)總監(jiān)張淑琴，經(jīng)常與閆旭東在技術(shù)層面上進行交流，她認為閆旭東對于房產(chǎn)大數(shù)據(jù)未來發(fā)展把控十分明確，總能為大家指明前進的方向，對于大家不懂的地方會耐心地講解，經(jīng)常被同事習慣性稱呼為閆老師。閆旭東雖然看起來十分和藹，可對待工作要求卻十分苛刻，對于工作安排與決策追求完美。endprint

負責云房數(shù)據(jù)市場運營的汪幸講到，閆旭東是一個有情懷、堅持創(chuàng)業(yè)的企業(yè)家，工作中追求精益求精。創(chuàng)業(yè)是一條艱難的路，在這條路上，閆旭東用他的堅持為我們樹立榜樣力量。他真誠同時也給予別人足夠的信任，正是這樣的人格魅力使得很多員工跟著他一干就是十幾年。

雖然工作中的閆旭東追求完美，但生活中的他卻顯得非常隨和。閆旭東講道：“我是一個60后，趕上了改革開放，讓我的思想更加活躍，也趕上了國家恢復高考制度，讓我受到高等教育開闊眼界，甚至趕上了讓現(xiàn)在很多年輕人羨慕的福利分房。我很慶幸趕上了國家飛速發(fā)展的時代，在這個時代中我可以從事我喜歡的行業(yè)，二三十年如一日地堅持，雖然創(chuàng)業(yè)很辛苦，但這個時代也給予了我很多機會，可以在自己喜歡的領(lǐng)域中不斷摸索，不斷進行技術(shù)創(chuàng)新，讓我可以把一件事做好。這個時代造就了我，我感到十分幸運?！?/p>

訪談實錄

Q：中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)聯(lián)盟、《軟件和集成電路》雜志社

A：北京云房數(shù)據(jù)技術(shù)有限責任公司董事長閆旭東

Q：是什么驅(qū)使您一直在房產(chǎn)評估這個行業(yè)工作30年之久？

A：我從事這個行業(yè)時間很長，對這個行業(yè)，比較得心應(yīng)手。在這個行業(yè)，我有很多的機會去學習和把握，我可以在接觸到的各行各業(yè)當中拓展自己眼界。同時作為一名專業(yè)人士，把自己專業(yè)能力發(fā)揮出來，我感到非常自豪。而這個行業(yè)有很多東西值得我去鉆研和學習，等待著我去發(fā)掘。另外，從房產(chǎn)評估延伸到數(shù)據(jù)領(lǐng)域，我對于房產(chǎn)大數(shù)據(jù)的理解，從專業(yè)的角度和大數(shù)據(jù)的認知上都是一種提升，把我推向了一個很大的舞臺去展示自己。

Q：您認為，房產(chǎn)行業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面的痛點和難點在哪里？

A：難點有兩個“不”。第一個“不”，是不到南墻不死心。第二個“不”，是不見兔子不撒鷹。不到南墻不死心，就是說想讓企業(yè)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，傳統(tǒng)的經(jīng)營方式慣性很大，數(shù)字化轉(zhuǎn)型非常困難。不見兔子不撒鷹，做一件事情一定要100%成功才出手。有些企業(yè)在思考轉(zhuǎn)型后能得到什么好處，如果沒有好處企業(yè)不會做出轉(zhuǎn)型。

Q：房產(chǎn)行業(yè)，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面處在什么階段？

A：房產(chǎn)等行業(yè)要進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，很多企業(yè)都非常困難，我認為現(xiàn)在都處于起步階段。金融行業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中，相比其他行業(yè)進行得非常好，因為金融行業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面不單單只停留在技術(shù)層面，最重要的是人的轉(zhuǎn)型。數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要的是一批新的人，在前面開辟道路，當看到成功的果實之后，其他企業(yè)才會去跟風。

Q：您未來的發(fā)展目標是什么？

A：建立一個數(shù)據(jù)生態(tài)圈。在房地產(chǎn)數(shù)據(jù)領(lǐng)域，發(fā)展空間非常大，有太多東西我想去嘗試。另外現(xiàn)在我確實感覺到，云房數(shù)據(jù)從房產(chǎn)估值開始發(fā)展，然后進行大數(shù)據(jù)研發(fā)，同時依靠大數(shù)據(jù)技術(shù)擴展房產(chǎn)估值領(lǐng)域，目前云房數(shù)據(jù)朝著多來源和多場景的應(yīng)用方向發(fā)展。從數(shù)據(jù)的角度來講，場景應(yīng)用現(xiàn)在已經(jīng)涵蓋了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和房地產(chǎn)市場數(shù)據(jù)，我們正在向相應(yīng)的各種行為數(shù)據(jù)的方向發(fā)展。

Q：在行為數(shù)據(jù)分析方面，云房數(shù)據(jù)是怎樣發(fā)展的？

A：我們正式與阿里和友盟簽約，共同打造數(shù)據(jù)庫。將傳統(tǒng)的樓盤字典進行升級，把房地產(chǎn)地址、房屋信息和人融合在一起，形成全新的數(shù)據(jù)庫。

阿里的交易、地址數(shù)據(jù)和云房房產(chǎn)數(shù)據(jù)的碰撞，可以形成更多元的服務(wù)，如房地產(chǎn)交易、房地產(chǎn)金融等領(lǐng)域的投資決策、精準營銷等。

我們也一直在強調(diào)一個理念，從單維向多維結(jié)合的方向發(fā)展，包括我們與智慧足跡等企業(yè)進行合作，希望多維的數(shù)據(jù)結(jié)合在一起，同時把后面的數(shù)據(jù)應(yīng)用再進一步開發(fā)。

Q：云房數(shù)據(jù)自成立以來，優(yōu)勢在哪里？

A：目前我們估值算法模型經(jīng)歷了四次大的迭代。市場上的估值平臺大多依然在使用第一、二代算法模型，例如市場比較法、多元回歸算法等，估值結(jié)果并不可控。我們的第四代算法，融入了更多的機器學習和地理信息系統(tǒng)的應(yīng)用，令估值精度更上一層樓。

對于房產(chǎn)估值準確度有統(tǒng)一標準，估值結(jié)果和真實成交價，相差在正負10%之內(nèi)都是合理價格，因為對于成交價格本身來講，有可能存在一些特征因素。所以只要是與成交價誤差在正負10%之內(nèi)都是準確的，而我們的準確率達到96%。

Q：云房數(shù)據(jù)哪些方面的成績讓您最滿意？

A：根據(jù)客戶反饋的詢價數(shù)據(jù)顯示，云房數(shù)據(jù)估值精度目前已經(jīng)遠遠領(lǐng)先同行業(yè)，像全國各城市的平均出值率到90%以上。重點城市的活躍小區(qū)平均準確率為96%，在全國范圍我們的平均準確率也在80%以上，而評估準確率的國際標準為70%。在平均誤差方面，以正負10%的準確率為基礎(chǔ)，我們現(xiàn)在絕對值的誤差在5%～6%，目前國際上知名的房產(chǎn)網(wǎng)站在估值方面的精準度在8%，我們認為我們已經(jīng)超越了國際上的優(yōu)秀企業(yè)，這讓我感到非常自豪。endprint