ドメインを橋渡しする：MLリスク管理における金融、プライバシー、ソフトウェアのベストプラクティスの注入

ドメインを結びつける：金融、プライバシー、ソフトウェアのベストプラクティスがMLリスク管理に注入

従来のモデルリスク管理を超える戦略の理解

「航空法は血で書かれました。AIでもその方法を再現することはしませんでした」- Siméon Campos

2018年、ブルームバーグの記事「Zillowのアルゴリズム駆動の買収策-一から始めるという実験」が大きな話題となりました。それはZillowが勇敢にもiBuyingの世界に参入し、利益のためにそのMLパワードのZestimateアルゴリズムを革新的な住宅売買向けに活用するという賭けでした。慎重に構築されたスタートは、ローカルの不動産専門家を組み込み、アルゴリズムの価格設定を認証するものでしたが、Zillowはさらなるスピードを求めて完全にアルゴリズムに基づくアプローチへと切り替えました。しかし、この動きはうまくいきませんでした。

Zestimateは2021年の不動産市場の急激なインフレに適応するのに苦労し、Zillowはその提案の魅力を高めるために行動を起こすことになりました。同社は野心的な買収策に乗り出し、クォータごとに最大で1万軒の住宅を取得したと報じられました。しかし、人間の労働力はこれらの取得の規模と速度に対応するのに苦労しました。パンデミックの同時発生により、この課題はさらに深刻化しました。さまざまな困難に直面して、売れ残った物件の積み重ねなど、Zillowは2021年10月に提案を停止することを決定しました。その後の数ヶ月は、家が損失を被って転売され、5億ドルを超える大規模な在庫減少が発生しました。

この失敗したベンチャーによる莫大な金銭的損失に加えて、Zillowは約2,000人の従業員を解雇すると発表しました – 会社の従業員総数の四半期分に相当します。

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私たちは、複雑な原因の複合体の中にZillowのiBuyingベンチャーの失墜を取り上げることで、私たちの議論を開始します。この事件を2020年の世界的なパンデミックから抜き出すことは不可能ですが、住宅市場を混乱させました…。

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