新西兰的房地产投资圈有不少能人，其中黑羊和他开发的房研网(RELAB)颇有些知名度。这个由华人开发，中文界面的房地产信息网站囊括了房屋估价、销售历史、淹水风险、校网、外墙材料、治安状况等二十多个方面的信息，无论对投资还是自住买房都很有借鉴作用。最近一段时间，房研网的数据频频被英文先驱报、Fairfax等主流媒体采用，知名度也越来越高，而让房研网成功走上前台的，则是黑羊的合伙人——BillMa。
　　黑羊是一个典型的“技术男”，Bill则熟悉市场和商务操作。他俩“一人主外，一人主内”，这是一种能干出点名堂的组合。近日，记者把他们请到报社，恶补了一番房地产投资和“大数据”方面的知识!

　　殊途同归的创业伙伴

　　大多数人知道黑羊这个名字，都是因为他在网上论坛的头像：一头憨憨的黑羊。时间久了，很多人不再理会他的网名，黑羊黑羊就这么叫开了。直至今日，虽然黑羊早就换了头像，大家却还是喜欢以“黑羊”相称。
　　黑羊何许人也?从他的发言中我们可以找到些蛛丝马迹：这显然是一个技术高手，似乎和南非有些瓜葛。在采访中，黑羊向记者证实了这些猜测：他的真名Leon Hong，中文名洪流。黑羊13岁小学毕业时和家人一起去了南非，10年前从开普敦大学毕业来到奥克兰，觉得这是一个非常有活力、有发展的城市，“和南非相比?新西兰各方面都好，尤其比南非安全太多了!”
　　黑羊在大学学的是信息系统，但一直在做编程方面的工作，他在新西兰的第一份工作就和房地产相关：“我们给房地产中介公司提供房源管理系统，比如说中介有一套房源，可以通过这个系统把房源发布到各大搜索网站，还可以自动生成一个很漂亮的传单。”起初黑羊负责维护公司现有系统，后来参与开发了下一代产品：“新一代产品可以把客户的需要全部记录下来，比如客户要什么样的房子，预算多少等，一旦有新房源就可以自动匹配，直接给客户发送资料。”
　　黑羊的第二份工作也和房产有关，5年前他加入奥克兰市议会，负责Lim Report(房屋土地信息报告)和地税制定的技术支持：“就是做数据整合，把多方数据整合成一张报表，或者用多方数据计算地税，最后生成地税单!”
　　“所以说地税涨那么厉害都是你的功劳咯”，记者有点“不怀好意”。
　　“不不不，我们只是做技术工作”，黑羊看上去有点紧张，很有“技术男”的风格。
　　如今黑羊在一家电子书出版创业公司工作。这是一份和房地产完全无关的工作，但此前8年的业内经历和对数据的欲罢不能，让黑羊在业余时间搞起了房研网：“最开始纯粹是兴趣，房地产、大数据，这都是我喜欢的东西!”
　　和黑羊相比，Bill Ma的经历更“平铺直叙”一些。Bill的中文名是马涵韬，在新西兰读了一年高中后上大学，然后就是找工作、移民，这是一个典型的新西兰留学生的故事。Bill的专业是商科，现在在一家知名电信公司担任客户经理：“我和黑羊因为房产结缘，先是在一个房产群相识，然后又成了邻居，一来二去就熟了。黑羊开始做网站，我说要做就好好做。黑羊是搞技术的，不如我们合伙干，一个专心做技术，一个搞外联，谈合作等!两人一拍即合!”

　　为什么搞房研网

　　黑羊和Bill都有稳定的全职工作，为什么还要花大力气搞房研网呢?
　　“黑羊纯粹就是觉得在技术上很有意思!最开始是为了方便大家查学区，做给朋友用的。后来功能越来越多，最后有人问出终极问题：能不能帮我们算房价?这催生了房研网的诞生!”
　　Bill介绍说，和其他发达国家如北美、英国、甚至澳洲相比，新西兰的房地产信息透明化程度非常差：“整个新西兰网上房地产的商业模式基本上就是一个我付广告费，你发布我的listing这样的初级阶段。如果还想得到其他关键信息往往需要付费，或者要让中介帮忙，或者花几百块钱请估价师;要查是否洪水区，是否有保护树这些信息则要打电话给市议会;学区更麻烦，很多信息都不准确，要打电话去学校一个个问。我们就想能不能做一个网站，让大家得到更透明的信息，在买房时更胸有成竹!”
　　“其实房研网上的很多内容一直都是有的，但不是公开项目，有的是要收费的，有的普通人很难得到。我们要做的就是一个系统，把这些信息都整合上去给社会公众使用，让普通民众和从业人士都可以使用!”黑羊表示。
　　“从来没有一个平台把房地产信息整理的那么全、那么深入”，Bill非常自信：“我们的内容包括房屋估价、销售历史、洪水信息、淹水风险、保护树、校网、外墙材料、盗窃率，还为学校制定了独立的评分系统，此外还有街区收入，宽带、土地规划、高压线距离等等，二三十个内容，每一个传统上可能都要大家自己去找，或者要收费的，而我们把它们整合到了一起，免费向大家开放!”
　　大数据，是采访中被提到最多的一个词：“我们给自己定位为大数据公司，我们关心的不是怎样算淹水区，而是数据的整合性。我们不断要求各个政府部门向我们开放数据，通过数据整合来达到最佳状态。比如说学校评分，我们并没有设立一个标准去评比，而是根据教育部国家标准，NCEA分数等各方面信息进行整合，生成一个排名。一个拍卖过来，我们的系统也可以自动分析这个房子的特点，学区，成交记录等!”

　　利用机器学习来估价

　　机器学习，是记者听到的又一个“高大上”名词。
　　“我们是新西兰唯一运用机器学习的房地产公司。其实这和阿尔法狗(谷歌研发的机器人围棋高手)一个道理，当然阿尔法狗更先进!我们通过不停的数据引入，让机器不断进行自我修正，生成对的公式，具体公式是什么我们也不知道，我们都是机器学习的僕人，输入数据就是给它「喂食”的”，黑羊津津乐道!
　　黑羊所说的机器学习和估价有关。据介绍，一般网站对房屋进行估价，主要参考周边地区三个月内的成交记录，来计算和CV(政府估价)的差距，最终倒推房子的价格。而房研网则是利用机器学习，模拟了一个基础的人工智能，对影响房屋价格的多种因素进行综合考虑：“学区如何啊，地是不能多分一块啊，景色是不是比邻居好啊，我们会让机器模拟、去综合思考和分析这些因素，得出一个结论来。当然还不止这些，土地位置、交通状况、治安情况、平均收入，还有土地本身，地是平的还是斜的?往上还是往下?是否有长车道，开口宽不宽;房子也很重要，建筑年代，外墙材料、房子类型，卧室数量、室内面积等，我们的数据越全，销售记录越多，对分割规则掌握越细，估价就会越准确!”
　　“那你们的准确率大约多少?”
　　“和真实售价差距在上下10%以内的估价，我们大约有70%，我知道其他网站都在58%、59%左右!当然机器估价毕竟不能和真人相比。专业估价师不仅可以参考我们的估价，还可以进房子看装修情况，真人毕竟有视觉、听觉，有现场感。我们的估价只是一个起点，最终还是要推荐大家找专业人士进一步分析。”
　　“你们的估价是事先做好的吗?”
　　“你第一次输入地址前是没有估价的，输入的那一刻机器利用大数据实时估算，一个估价保留两周，机器有时候甚至还有感情，天气不好的话估值会比较低。”

　　未来发展：保证永远免费

　　作为一名文科生，记者对于那些“大数据”、“机器学习”的概念其实一知半解，很难作出分辨。然而，黑羊和Bill的热情是显而易见的。不过，如果没有商业化的成果，光凭兴趣支撑的热情能一直持续下去吗?
　　“我们目前有将近10000註册用户，每周2万多次访问。目前网站还没有真正商业化，只有一些小范围的商家投放传统广告。我们还是希望能增加功能，吸引更多用户，再展开下一步的商业化。”
　　“网站的盈利模式是什么?你们会收费吗?”
　　“盈利模式方面，我们希望通过广告或数据合作的方法来实现，比如把估价授权给其他公司，让他们去整合，或者通过推荐某一个公司的服务等。但有一个大原则：我们会永远保持信息客观，而且永远免费!大家永远不用担心付费，或会被针对性推广。我们有一个优势：我们是一家大数据公司，当我们想要进行推广的时候，是可以做到非常有目标性，也可以非常个性化。我们掌握了那么多大家想要知道的信息，这都是非常有价值的。我们可以提供客户最想要知道的，比如你想要买某一种类型的房子，我们可以做到自动匹配，推荐的给你的刚好是你想要的，这就是定制化买房”，Bill表示。
　　“要做到这一点，数据准确性是最重要的，我们的数据必须和官方吻合”，黑羊补充说，“目前我们正在对现有数据进行审核，比如说淹水区和保护树，我们会再一次向市议会提出要求，让他们提供更准确的数据。我们还会改进地图的使用情况，把周围房源等信息以地图的方式展现。我们的目标是建设成新西兰房地产的一个垂直平台，做到权威性，全面性和垂直建设，我们希望最终用户只要访问房研网，就可以把所有房地产的事情搞定!”