Opendoor首席科学家：我们如何将“炒房”生意做到300亿估值？

图为Opendoor首席科学家杜磊

房互君根据杜磊演讲实录整理

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Opendoor以及以Opendoor为代表的房地产IBUYER模式是当下美国房地产经纪行业的热点模式。

从商业模型上来看，Opendoor实际上是以买卖差价以及佣金方式获取利润的交易模式。一方面，Opendoor平台会通过定价模型和算法技术，在段时间内生成报价给卖家，如果卖方接受报价，Opendoor会直接买下房屋并进行一定的修整，以提高售价；

另外一方面，平台会向卖家收取占出售价格7%-8%的佣金，比传统的房地中介高大约2%。但因为卖家可以快速脱手房产，降低持有的风险和成本，许多卖家还是可以接受这个佣金比例。

在这个过程中，有几个环节很重要。首先，对房源的估值如何保证精准，决定着Opendoor在这个交易中是否有足够的利润空间；其次，资金的后续保障，嫁接金融服务，以避免过重的资金压力；此外，对房源的把控能力，在这个环节中，房源是最终标的，平台的竞争在于对房源的竞争。

Opendoor显然已经跑出了IBUYER这个赛道，目前，Opendoor的估值为40亿美金，近300亿元人民币。12月26日，Opendoor首席科学家杜磊应房互机构之邀，在2019中国房地产互联网年会上，对Opendoor及美国的IBUYER模式做了详尽的分析。

Opendoor为何能跑出赛道，这个模式在中国是否可以安全复制？听听Opendoor内部人士怎么说。
以下为演讲实录部分：（以 下是杜磊演讲实录， 未 经演讲 人审核）

今天想聊一下IBUYER和Opendoor时代到底是怎么一回事。

大家可能都听说过Ibuyer和Opendoor开启的新的互联网房地产时代，对这个概念可能熟悉又陌生，说熟悉可能是大家多少听说过Opendoor这个公司2015年创业，逐渐在美国出现了很多的跟随者，互联网房地产领域最大的巨头，市值一百多亿（美金）的公司也进来拷贝Opendoor的模式，为什么在华尔街不看好的情况下，不惜换掉自己的CEO，也要加入战团跟Opendoor竞争，这个是大家都好奇的一点。

说到陌生，大家听说Opendoor的时候，很多人会觉得低买高卖，就是炒房，这个商业模式已经很多年了，大家可能不知道的是为什么Opendoor从2015年到现在靠着炒房这个很古老的生意从几十人的小公司到现在估值40亿（美金），2000人（员工），占据美国前二十的房地产市场。

先讲讲opendoor的商业模式。

现在美国标准的房地产业务流程是什么样的？如果我是要卖房的房主，首先需要上网搜索经纪人，经纪人会报价，经过一两周的痛苦的搜索的之后签了独家的代理协议，然后经纪人提要求，需要修建房子和草坪，找人做房子的深度清洁，都搞好之后会有专业的摄影师过来拍非常漂亮的照片，然后挂牌，挂在各种各样的中央的数据库。

接着我开始每周接待各种人来到家里看房，回答他们的问题，这个过程持续将近50天。

总算有人开始有意愿了，反复谈判，我们签一个意向协议，买方会提出各种各样的要求，满足要求把房子修正一轮，银行进驻进行估价，终于把房贷批下来，检查成交，房主从房子里面搬走，然后结款，这个过程平均至少50天，大家听了很多的西雅图、旧金山一周之内卖房的故事，但是绝大多数的房地产市场是50天，90天都有，卖房的过程充满了不确定性。

Opendoor要解决的就是这个巨大的用户痛点。

第一步用户直接到Opendoor的网站填入地址，我们知道地址之后24小时之内给用户一个全房的offer，如果用户觉得OK，我们会签下这个合同，之后派我们的房屋检查的专员上门看一下用户给房子的描述是不是和事实相符，只要相符一周之内放款。

跟之前我们描述的痛苦的，不确定的50多天的流程相比，Opendoor可以做到一周之内全款结算，这对用户来说是一个降维打击的服务优势，非常非常的舒服，而且Opendoor给的是一个标准的市场标价，用户通过传统的中介能卖到什么价格，Opendoor也可以给用户完全一样的价格。

代价是标准的美国的互联网流程，可能中介费6%左右，Opendoor收的多一点，平均7%，最低到5%，最高15%左右。

这个时候大家会问，这个事情看起来特别的美，但是到底这个东西有多可靠，我们也见到过很多其他的炒房生意的人，有一些做的很小，有的做的很大，传统的炒房生意如果不能以低于市场价10%以上的折扣拿到房子一定赔钱。Opendoor怎么做到在只收6%的手续费的情况下，而且没有低买高卖的情况下赚钱呢？

我们不像互联网公司一样，融了很多资，烧钱补贴用户，冲流量。事实上Opendoor在我们的核心市场已经实现盈利了，大家想象一下7%的中介费，3%给买方的中介，我们承担房贷、借钱带来的利益。这个模式怎么跑起来的，今天我想分享一下Opendoor的三个秘密武器。

第一个，我们用AI驱动的非常精准的定价系统。

先给大家看一下，我加入Opendoor半年之后，招募的最早的Opendoor的数据科学团队，基本上都是普林斯顿或者斯坦福这样的顶级学校毕业，顶级企业的主管科学家，美国最大的房地产投资商的投资总监的角色。

为什么我们需要这么贵的团队，我要讲一下估价里面的逆向选择和非对称风险问题，很多人问Opendoor为什么雇这么贵的科学团队定价，我们每个市场找十个中介不行么？人对这个东西的估价非常准，人理解人，人定价的时候一定是可以解释的，我们为什么用机器做这个事情呢？

大家可以想象一下，这个横轴是我们可能有的不同的误差，纵轴是offer的数量，不管是人和机器都是这样的分布，黄色的部分绝大多数的情况我们的报价是合理的，我们有正常的盈利空间可以把商业模式跑起来，但是如果报价太低，就会变成了差评，如果报价太高，用户非常高兴把房子卖给我，我在这里承担的风险是不对称的，尽管一样的概率会报价太高或者太低，但是风险是不同的。

我们自己统计的结果是说如果错误的报价太高，多收了一套不怎么好卖的房子，需要用15套正常盈利空间的房子补充损失，这对我们来说是极大的风险。

比起准来，Opendoor更在于估值稳不稳，机器最稳，如果你用同一个人，同一个顶级专家对同样的房子进行估值，平均的变化会到3%甚至5%左右。找很优秀的定价的专家，让它离开定价的岗位，去做处理我们的积压很久的库存房产，做三个月之后重新做定价所有的价格都是低的，没有感情的机器是最可靠的武器。

我们的定价团队经过半年的努力，做了一套定价系统，首先用户会给我们一个待售的房源，会有各种深度学习的模型，历史数据，对这个房子做分析，实木的地板、大理石的台面等等，下一步会有一个神经网络，房源周围几千套过去一年所有卖掉的房子，哪些最相似，我们会找出很多的相似的房子。

然后我们会把相似的房源跟我们要定价的房源做一个比较，然后你会发现当你把这些东西抽象成很多很多特征的时候，每个房子的区别是很简单的，相近的房子多一个私家泳池、下一套房子里面我这个房子多一个浴室、那个房子有实木地板等等，我们的机器学习模型可以准确的给每个不同的特征值多少钱的调整。

这之后把所有的东西加在一起 ，会给每个相似的房源，我们知道历史的数据，这个房源两周前卖了200万，你这个房子好一些，我再加一些或者减一些钱。做完这个调整之后，我知道所有的相似的房源的房价，这背后都是海量的历史数据，每个具体的市场，过去两年五年的数据算出来的算法。

我们做到在每个核心的市场错误率从最开始的8%降低到2%，2%已经非常接近可能的理论极限，差不多1.8不多，这个怎么算出来的，你看到房子挂在市场上的时候定价是多少，如果卖主坚持一定要这个定价卖掉，总是可以卖掉的，但是这个定价和最后的区别就是差不多1.8%，所以已经非常逼近理论上的可能的极限了，这是第一个秘密武器，一套非常精准的，比市面上其他的系统还要准的一套系统。

Opendoor表面上说24小时给用户offer，有这个机器学习的算法问题就解决了么，其实也不是。

我想聊一下Opendoor要做多少的决定，刚才的模型可以告诉我们什么问题，这个房子值多少钱，还有很多的问题，比如这个房子收回来多长的时间卖掉？如果说这个房子买回来，我知道大概多长时间卖掉，定价多少，挂出的时候降5%或者10%，如果三十天没有卖掉，我是不是要降价，你会发现这个房子的库存周期里面要做很多很多大小的决定。

最后我会有更多的小的细枝末节了问题，仍然靠地面上的运营团队解决。

机器学习模型不是万能的，很多时候没有这个数据，你的数据点很稀疏，这个东西变化的速度非常快，是训练不出来的，还是机器和人混合的事情。

这个反映的是库存的实时的数据情况，这里面比较高的柱子是交易活跃的地区，颜色越深说明盈利情况越好，越蓝说明亏钱越多，每个地方的经理日常的工作会收到我给他的数据，领导他自己的团队做一些调整。

这个东西达到什么样的效果，从部署开始到开始完全的运营，各个市场基于这个做调整之后，我们把库存里面非常不好卖的房子比例降低到原来的1/6，帮助我们实现了巨大的销售收益的增长。

这才是一个开始。在这个东西的基础上我们做了什么呢，我们现在已经不需要说给一个图，给地方的经理看，这个经理跟自己的团队说这个区域具体的小区卖的不怎么好，下次出房源的时候少出一些，现在都是自动化了。

我们会用历史的表现训练一个人工智能模型，会把每个市场抽象化成你想象到的策略，比如我在这个市场投入多少的营销的预算，在这个市场上的平均的中介费多少，Opendoor把这个房子收过来到挂牌之间五天还是十天，所有的这些，或者复杂，或者细微的事情模型都可以判断。

这个模型做什么工作呢？会把历史重新反演，过去一个月的销售表现，回答什么问题，如果这个月里面中介费涨了一点点，我最后所有的变化是什么样的，中介费如果降了会多收多少，这个房子会给我带来多少的额外的运营压力，需要不需要额外的雇人。

结果就是我可以从依次的繁衍的结果里面找出机器建议的最好的方式是什么，重新繁衍一次，机器会告诉你最优化的策略是补贴500万，做的就是这个事情。

每个月我们所有地方的诸侯们会在一起有一个策略讨论会，就会判断模型输出的结果和建议，最后敲定，整个公司接下来一个月会正面运营，搜集更多的数据，重新练模型，重新跑。

头半年的时候有很大的压力，机器学习团队，金融团队和具体的运营团队说服整个公司，把公司的运营模型迁徙到这里，早期部署的时候有很多的挑战，这是非常难的问题，甚至早先有很多做的不好亏的地方。但是当我们完成了这个流程，而且流程里面跑了半年之后，这个东西帮助我们实现了持续稳定的核心市场的盈利。

第三个秘密武器，内部的各种的自动化的软件和SAAS平台。

Opendoor有很多的相关的工具，但是我们没有对外披露过，我拿友商的东西举例，这是Compass，跟opendoor不一样的房地产创业公司，用各种的现代化的工具极大的赋能传统中介，这是他们的方案，一开始的流程都差不多，用户在手机上搜索房子、推荐，用户一旦选择了一个房子，立刻弹出一个聊天窗口跟中介说我已经选择了这套房子，中介会说你这个房子加到你明天看房的流程里面，后面都是人工智能训练出来的AI。

第二个东西，CRM，传统的CRM都在管理用户的关系，记录用户的数据和电话。这套系统完全是以行动为核心，一个用户和中介发生的所有可能的交互都有详细的记录，已经变成了模板化的执行条件。当你有一个新用户来的时候，中介要干的第一件事情是制定一个行动计划，里面点点点点，第一天要给用户发一个邮件，第十天要有一个交互，直接推行就好了，是非常自动化的，不需要跟每个具体的用户做什么什么样的后续的跟进。

这是Compass特别火的一个工具，就是市场营销的工具。他们可以做到当你有一个房源的时候，一键生成一个网站，里面也所有的关于房子的信息，同时自动的管理房子在社交媒体上的运营，发广告，对具体定位的人群发广告，包括做具体的市场营销，发微博。自动的设计印刷明信片快递到消费者家里。

Opendoor有很多类似的自动化系统，这个系统做的不太一样，因为我们的生意不太一样，我们投入了很多的精力和成本，工程团队绝大多数的精力都做这个。

Opendoor内部做成的效果，我们实现了盈利之后得以在不增长整个工人数和团队规模的情况下实现市场营销，现在的运营人员反而在减少，最开始的时候我们的定价团队是分布在每个市场，每个市场需要雇五六个市场精英定价。

所有的房子，出价、后续的管理在一个中央的总部处理掉，甚至说我们早期的时候在公司里面做，每个地方市场的总经理他们标准的背景是什么样的，哈佛或者麦肯锡出来的，这样的人才能在早期做opendoor本地的市场总经理，现在我们都是普通人，早先的总经理都可以一个人支撑整个大区的运营计划。

这是Opendoor的几个秘密武器。

接下来扩散来，IBUYER很不一样的，我们这个时代很火的新的房地产企业。

现在行业发展的趋势是对房源的争夺，或者渠道的争夺。这可能跟我们大家看到的关于美国互联网的分类不太一样，我把Opendoor、compaass、zillow的媒体公司都放在一起了，在新的时代里面大家争夺的是重新开始的房源争夺战，美国的房源最开始争夺不激烈，每个市场有每个市场的中介数据库，这场战斗天然的已经被终结了，即使上一个互联网时代变成了媒体公司，也是包装一下变成了搜索引擎，提供一些导流，帮助用户和中介带流量这样的服务就好了。

但是现在，Opendoor开始大肆的在市场上收割房子，2019年三季度已经占据了美国房地产交易房源的3%，你不再被他们控制，你可以自己定规则，大家都在做这样的事情，这是一场看谁掌控更多独家的平台上没有的房源的战争，这个战争刚刚开始，结果谁也不知道。

第二个是新兴的金融服务，之前大家听说过Zerodown，很贵的市场帮助用户全款买房的服务，你贷款卖家不太愿意卖给你，因为时间太长，他们干的事情就是替买方支付全款，然后我们跟用户签我们自己的房贷协议，把房贷转包卖给大的银行。

HOUSE Canary是帮助没有钱和首付的人，通过一点点积累自己的首付，从租房者变成房产拥有者的过程。

我把他们放在一起，为什么，这里面很有意思的一点，所有的商业模式听起来以前都有了，这些公司为什么能做起来，一个很大的原因是说他们背后基于的是不一样的商业逻辑，不试图服务市场上所有的消费者，当你是一个金融服务集团的时候，你是卖保险的或者卖房贷的，你会发现表现好的5%的最优质的客户带来所有的利润，最差的20%的用户欠着贷款就不还了，或者在保险里面赔很多的钱，这部分的用户是你的累赘。

传统的做金融服务的并没有很多的数据，并没有很多的工具鉴别哪些是最好的，也没有工具瞄准消费者只做他们的生意，但是他们的新的服务公司是在做这样的事情，他们用大数据，用数据挖掘，用各种的互联网信息，搜集很多的信息瞄准最有价值的5%的消费者，然后从5%的消费者赚到行业里面大部分的份额。

之前我们所说的新时代的房地产数据公司，大家听说最火的这些，这些公司虽然做的不如HOUSE Canary好，但是他们通过自己的独特的优势也保持了很多的竞争力。

不是每个企业都有财力和技术能力自己把这个东西搭起来，他们是替这些智能的企业做估值，做大数据挖掘，提供很多的API，提供很多数据清理的工作，把优质资源销售给做业务的公司，赚取利润。

跨界的是一些投资平台，很多的投资平台在最开始创业的时候，其实就是数据的优势，ROOOFSTOCK特别有名，帮助散户把资金集中起来投资房地产，投资房地产风险很大，一个房子好几百万，如果有一个平台可以把钱投出去，他们最开始只是工具。

Disclosures.IO是帮助房主破产的要拍卖的，找到房子，这些都是服务消费者和服务投资客的平台，一旦拿到流量之后，就转化成投资的平台，管理用户的投资，变成基金。

CADRE是做商业地产的，通过这些平台，通过做数据的业务模式逐渐的演变成做金融的模式。

我说了很多，还有很多别的新的创业模式，我们没有继续总结更多类似的东西，是因为我说这是新趋势，但是大家觉得这没有什么，太阳下边没有新鲜事儿，过桥贷款，集资买房，所有的模式都很老，都已经有过了。

但是为什么在这个领域里面大家说为什么每年会有500亿的投资冲到这个市场，为什么新生企业和传统的行业巨头打的你死我活，很大的原因就是我们总结的opendoor的这些秘密武器，内在的逻辑变了、核心竞争力变了，AI带来的每个决策的最优化，最精准，最优化的，然后大数据带来更好的企业决策，企业战略。

结合两点带来的自动化优势，可以只用很低的成本，不需要雇佣那么大的星级团队做那样的事情，这三点赋能了新的各种各样的模式的互联网企业。

一个大变革的时代正在开始，旧的企业正在死去，新的企业正在出现，巨浪即将来临，机会就在眼前。（全文完）