了解超越传统模型风险管理的策略
“航空法都是用血写成的。让我们不要再以AI的方式重蹈覆辙。” — Siméon Campos
2018年，彭博社的报道 “Zillow的基于算法的购买风潮使其翻新房屋的实验失败“引起了相当大的轰动。报道概述了Zillow大胆进入 iBuying 市场的情况，押注其由机器学习驱动的 Zestimate 算法来彻底改变翻新房屋以获取利润的方式。尽管一开始采用了精心设计的方法，整合了当地房地产专家来验证算法的定价，但Zillow转向了完全算法驱动的方法，以寻求更快的报价。然而，这一举措并没有取得成功。
Zestimate 无法适应2021年房地产市场的迅速通货膨胀，促使Zillow采取行动以增强其报价的吸引力。该公司开始了一场雄心勃勃的购买风潮，据称每季度收购多达1万套房屋。然而，人力资源难以跟上这些收购的规模和速度，这一挑战在同时爆发的疫情下雪上加霜。面对日益困难的局面，包括未售房产的积压，Zillow决定在2021年10月停止报价。随后几个月，房屋以亏损价重新售出，导致超过5亿美元的大量库存减值。
除了这一失败冒险所带来的巨额损失外，Zillow还宣布将裁员约2,000名员工，这相当于公司的四分之一。
我们开始讨论一个相当不幸的事件，因为Zillow的 iBuying 冒险的崩溃是在一个复杂的原因框架中嵌入的。尽管不可能从2020年全球大流行病中解脱出这一事件，该大流行病破坏了住房市场…