인도부동산2024 – 진행 중하우징닷컴
사기 탐지와 매물 추천을 위한 머신러닝
하우징닷컴은 머신러닝 기반 맞춤 매물 추천으로 잠재 고객의 리드 전환율을 5.5% 높였다
문제
하우징닷컴의 데이터는 팀마다 따로 쌓여 서로 맞지 않았다. 가격 정확도, 수요 예측, 개인화, 사기 탐지에 어려움이 있었고 클라우드 데이터 웨어하우스 비용도 부담이었다.
접근 방식
하우징닷컴은 클라우드 데이터 웨어하우스에서 데이터브릭스 Data + AI 플랫폼의 레이크하우스로 옮겼다. MLflow로 매물 추천 엔진과 신용카드 사기 거래 탐지 모델 등을 학습시켜 배포했다. 추가 모델과 사기 탐지 챗봇은 개발 중이었다.
주요 수치
5.5%개인화 개선에 따른 잠재 고객의 리드 전환율 상승, 데이터브릭스 기준
시사점
하우징닷컴은 리드 전환율 상승을 개인화 덕분이라고 설명했다. 이 수치의 기준값은 페이지에 나오지 않는다.
분류
- 규모
- 중견·성장기업
- 산업
- 부동산
- 혁신 유형
- 제품·서비스 혁신
- 도입 방식
- 플랫폼·범용 도구 활용
- 근거
- 공급사 사례
출처
출처 요약
[1]Databricks2024년 1월 17일
데이터브릭스는 인도 부동산 플랫폼 하우징닷컴이 레이크하우스로 옮기고 사기 탐지와 매물 추천 머신러닝 모델을 만든 과정을 소개했다. 개인화로 잠재 고객의 리드 전환율이 5.5% 올랐고 사기 카드 거래는 0.05% 줄었다고 밝혔다. 총비용 50% 절감 같은 플랫폼 수치도 제시했다.
자세한 내용은 원문에서 확인하실 수 있습니다.
등록일 2026년 11월 4일 · 수정일 2026년 11월 4일
