Zillow其實已經實現了依靠數字化徹底改變企業內部運轉模式了，這是很多正在數字化道路上的企業的中期目標。但這恰恰也是它今日陷入困境的核心所在
果您沒聽說過Zillow這家公司的名字，這一點也不奇怪。它是一個傳統的房地產交易企業——應該說曾經是。在公司成立至今十五年的大部分時間里，這家總部位于西雅圖的公司的主業一直是提供在線房地產交易服務。
山西建筑模型作為交易服務的一部分，平臺除了為房地產買賣雙方提供交易撮合服務，還提供了房產估價模型——Zestimate。這個模型早在2011年就推出了，此后，Zillow一度在資本市場大火，在美國房產交易平臺市場上，它成為全行業的數字化的標桿性公司。此后，Zestimate幾經升級更迭，成為Zillow公司商業模式的基礎動力。
但是這家明星公司在最近陷入了困境，11月2日，公司計劃裁員2000人，約占全部員工總數的25%。聲明發布后的一周內公司股價大跌近三分之一。Zillow此時的境況十分危險，就算能夠挺過去，也將元氣大傷。
成也蕭何敗蕭何。讓這家數字化先鋒站在懸崖邊上的罪魁禍首，山西建筑模型是完全基于機器學習算法運行的Zestimate模型。它當初把Zillow推向了高點，今天又讓Zillow身陷險境。
當下，數字化轉型升級在全球已經成為共識，數字化技術將重塑甚至顛覆傳統企業已有的商業模式，為企業帶來全新的生命周期。但Zillow的經歷警示人們，機器和技術只是手段，用，怎么用，度是什么，人最終掌控什么，可能是所有人都要去面對和思考的終極問題。
estimate評估模型早期是確用于定房屋價值的“起點”，而不是正式的商業估價。但這個靈活且強大的工具很快就受到了用戶的歡迎。畢竟訪問Zillow的用戶是那些希望節省房產經紀費用，但又對房地產當前價格極端缺乏了解的普通房東。他們往往在十幾甚至幾十年前購買了房產，現在希望以合理價格出售。而美國以獨棟住宅為主的城郊和鄉村房產通常是一戶一價，往往因為位置、土地面積、結構、朝向、內部裝修等多種因素導致相鄰的房屋也會有很大價格差異。
借助Zestimate的評估山西模型公司，房主們就能了解自己房產當前的市場價格，從而決定以什么價格售出。隨著Zillow開展了十五年的在線房地產交易服務，Zestimate模型通過免費向數百萬美國家庭提供估值服務，積累了海量的房地產估值數據。根據媒體披露的信息，Zestimate系統內包含了美國超過 1.04 億個房產的估值數據。而美國全國的居民房產總共也不過2億左右。通過多年積累，Zillow涵蓋了美國近半居民房產的數據，可謂是美國房產大數據的領頭羊。在機器學習領域不斷取得新突破的時候，近年來，Zillow也不斷對 Zestimate 算法進行更新和升級，力求估值結果盡量接近市場的實際交易價格。新的 Zestimate 算法利用神經網絡，除了使用房屋面積、位置、結構等和房屋基本屬性相關的上百個詳細信息，還結合了更深入的房產數據歷史，例如成交交易、稅收評估和公共記錄等信息對模型預測進行修正。
