Zillow 的演算法押注房價——一季虧損 4.2 億美元

Zillow 最為人熟知的是其 Zestimate 房屋估值工具，該公司於 2018 年 4 月推出 Zillow Offers，作為一項 iBuying 業務。這個模式在概念上很簡單：Zillow 會利用其演算法化的 Zestimate 向賣房者提出即時報價，買下房屋，進行小幅修繕，再轉售獲利。利潤理應來自演算法的效率與業務的規模。

問題在 2021 年浮現，當時美國房地產市場變得異常波動。Zillow 的演算法以歷史資料訓練而成，無法跟上快速的價格變化。公司持續以演算法認為合理的價格買房，但市場變動的速度快過模型所能調整。到了 2021 年第三季，Zillow 持有約 7,000 棟房屋，且幾乎每一棟都在虧錢。光是 2021 年第三季，Zillow Offers 部門就虧損 4.2 億美元。

2021 年 11 月，執行長 Rich Barton 宣布 Zillow 將全面關閉 iBuying 業務。公司對未售出的庫存提列 3.04 億美元的減值，並裁員 25% 的員工，約 2,000 人。Zillow 的股價在接下來幾週大幅下跌。Barton 後來承認，公司無法準確預測房價。這次失敗清楚顯示，以穩定市場訓練出來的演算法，在波動的環境下並不可靠。

在該模式於波動中失敗後關閉 iBuying，提列 3.04 億美元減值並裁減 2,000 個工作崗位，以止住每季 4.2 億美元的失血。

Zillow 的演算法以歷史房地產資料訓練而成，無法適應 2021 年快速的價格波動，導致它以不再有利可圖的價格買房。

iBuying 模式要求 Zillow 持有庫存，這意味著每一次定價錯誤都會被持有數千棟未售房屋的成本所放大。

Zillow 在證明演算法於波動環境下可行之前，就積極擴張業務，等到缺陷已無可否認時，已累積了 7,000 棟房屋。

演算法的好壞取決於它所受訓練的市場。當市場格局改變時，昨天還行得通的模型，今天就成了負擔。在證明可行之前就擴大規模，只會放大損害。