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Fundada en Seattle hace más de 91 años, el valor fundamental de John L. Scott Real Estate es Living Life as a Contribution®. La compañía ayuda a los compradores de viviendas a encontrar y comprar la casa de sus sueños mientras ayuda a los vendedores a comenzar el siguiente capítulo en su camino hacia la propiedad de una vivienda. John L. Scott actualmente opera más de 100 oficinas con más de 3000 agentes en Washington, Oregón, Idaho y California.
Cuando el director de operaciones de la empresa, Phil McBride, se unió a la empresa en 2007, uno de sus desafíos iniciales fue trasladar el sitio web público de la empresa de un entorno local a un entorno alojado en la nube. Según McBride, se abrió un mundo de recursos para John L. Scott cuando la empresa comenzó a trabajar con AWS para crear un entorno listo para la nube y fácil de controlar.
Hoy, McBride asume el desafío de descubrir y modificar restricciones discriminatorias en títulos y escrituras que existen desde hace décadas. Lo que no anticipó fue solicitar la ayuda de AWS para este esfuerzo.
En esta publicación, compartimos cómo John L. Scott usa Amazon Textract y Amazon Comprehend para identificar lenguaje racialmente restrictivo en dichos documentos.
Un problema arraigado en la discriminación histórica
Los acuerdos raciales restringen quién puede comprar, vender, arrendar u ocupar bienes inmuebles según la raza (consulte el documento de muestra a continuación). Aunque no se pueden hacer cumplir desde la Ley de Vivienda Justa de 1968, los acuerdos raciales se hicieron omnipresentes en todo el país durante el auge inmobiliario posterior a la Segunda Guerra Mundial y todavía están presentes en los títulos de propiedad de millones de hogares. Los acuerdos de carrera son evidencia directa de la complicidad y la complacencia de la industria de bienes raíces al lidiar con las políticas racistas del gobierno del pasado, incluida la línea roja.
En 2019, McBride presionó por la legislación del estado de Washington, que sirvió como el siguiente paso para corregir la injusticia histórica del lenguaje racista en los convenios. En 2021, se aprobó una ley que obliga a los agentes inmobiliarios a notificar a los compradores en el momento de la venta de acuerdos contractuales ilegales o restricciones de escritura. Un año después de que se aprobara la ley y se notificara a los propietarios, John L. Scott descubrió que solo cinco propietarios en el estado de Washington actualizaron sus propios títulos de propiedad.
«El desafío radica en el gran volumen de bienes raíces en el estado de Washington y el sistema actual para actualizar sus escrituras», dijo McBride. “El proceso de actualización sigue siendo muy complicado, por lo que solo los propietarios más motivados investigarían y trabajarían para cambiar su escritura. Eso simplemente no sucedería a gran escala”.
Los esfuerzos iniciales para encontrar lenguaje restrictivo encontraron estudiantes universitarios y voluntarios de la comunidad leyendo documentos y registrando resultados manualmente. Pero solo en el estado de Washington, se tuvieron que analizar millones de documentos. Un enfoque manual no escalaría de manera efectiva.
El aprendizaje automático supera los procesos manuales y complicados
Con la ayuda de los arquitectos de soluciones y los especialistas en computación de impacto global de AWS, John L. Scott ha desarrollado una solución inteligente de procesamiento de documentos que ayuda a los propietarios de viviendas a identificar fácilmente los acuerdos racialmente restrictivos en sus documentos de propiedad. Esta solución inteligente de procesamiento de documentos utiliza el aprendizaje automático para escanear títulos, escrituras y otros documentos de propiedad y buscar en el texto frases racialmente restrictivas. La Asociación de Auditores de Condados del Estado de Washington también está trabajando con John L. Scott para proporcionar estatutos, títulos y CC&R digitalizados de su base de datos, comenzando en el condado de King, Washington.
Una vez que se identifican estos acuerdos raciales, los miembros del equipo de John L. Scott, con el apoyo de servicios notariales en línea como Notarize, guían a los propietarios a través del proceso de cambiar las restricciones discriminatorias en el título de propiedad de su casa.
Con el objetivo de desarrollar una solución que el equipo Lean de John L. Scott pudiera administrar, el equipo de McBride trabajó con AWS para evaluar diferentes servicios y ensamblarlos de manera modular y repetible que se ajustara a la visión y se adhiriera a los principios del equipo de velocidad y escalabilidad Para minimizar los gastos generales de administración y maximizar la escalabilidad, el equipo trabajó en conjunto para crear una arquitectura sin servidor para manejar la ingesta de documentos y el reconocimiento de voz restrictivo mediante varios servicios clave de AWS:
- Servicio de almacenamiento simple de Amazon: los documentos se almacenan en un lago de datos de Amazon S3 para un almacenamiento seguro y de alta disponibilidad.
- AWS Lambda: Lambda procesa los documentos a medida que llegan al lago de datos de S3. Las imágenes del documento original se dividen en archivos de una sola página y se analizan con Amazon Textract (reconocimiento de texto) y Amazon Comprehend (análisis de texto).
- Amazon Textract: Amazon Textract convierte automáticamente las imágenes sin procesar en bloques de texto que se escanean mediante la coincidencia de patrones de cadenas difusas para el lenguaje restrictivo. Cuando se identifica un idioma restrictivo, las funciones de Lambda crean nuevos archivos de imagen que resaltan el idioma utilizando las coordenadas proporcionadas por Amazon Textract. Finalmente, los registros de los resultados restrictivos se almacenan en una tabla de Amazon DynamoDB.
- Amazon Comprehend: Amazon Comprehend analiza la salida de texto de Amazon Textract e identifica datos útiles (entidades) como fechas y ubicaciones en el texto. Esta información es clave para determinar dónde y cuándo se aplicaron las restricciones.
El siguiente diagrama ilustra la arquitectura de la canalización de ingesta e identificación sin servidor.
Sobre esta base, el equipo también integra la información de las parcelas (a través de GeoJSON y archivos de forma) de los gobiernos de los condados para identificar a los propietarios afectados para que puedan ser notificados y pueda comenzar el proceso de remediación. Un próximo sitio web público también permitirá a los propietarios ingresar su dirección para ver si su propiedad se ve afectada por algún documento restrictivo.
Dando un nuevo ejemplo para el siglo XXI
Cuando se le preguntó qué sigue, McBride dijo que trabajar con Amazon Textract y Amazon Comprehend ha ayudado a su equipo a establecer un ejemplo para otros condados y firmas de bienes raíces en todo el país que buscan llevar el proyecto a su área geográfica.
«No todas las áreas tendrán programas sólidos como los que tenemos en el estado de Washington, con voluntarios de la Universidad de Washington indexando registros y notificando a los propietarios de viviendas», dijo McBride. «Sin embargo, esperamos que ofrecer esta solución inteligente de procesamiento de documentos en el dominio público ayude a otros a impulsar el cambio en sus comunidades locales».
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Sobre los autores
jeff stockamp es un arquitecto de soluciones sénior con sede en Seattle, Washington. Jeff ayuda a los clientes a crear aplicaciones bien estructuradas y migrar cargas de trabajo a AWS. Jeff es un constructor regular y pasa su tiempo libre construyendo Legos con su hijo.
Jarman Hauser es líder en desarrollo empresarial y estrategia de comercialización en AWS. Trabaja con clientes para utilizar la tecnología de maneras únicas para resolver algunos de los desafíos sociales, ambientales y económicos más difíciles del mundo.
Mussa Koulbou es líder sénior en arquitectura de soluciones en AWS. Ayuda a los clientes a dar forma a su estrategia en la nube y a acelerar su velocidad digital al conectar la intención y la acción. Dirige un equipo de arquitectos de soluciones de alto rendimiento para ofrecer soluciones de nivel empresarial que aprovechan la tecnología de vanguardia de AWS para permitir el crecimiento y resolver los problemas sociales y comerciales más críticos.
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