Firma pośrednictwa w obrocie nieruchomościami John L. Scott używa Amazon Texttract, aby zwalczać rasowo restrykcyjny język w aktach własności dla właścicieli domów

Założona ponad 91 lat temu w Seattle, John L. Scott NieruchomościPodstawową wartością jest Living Life as a Contribution®. Firma pomaga nabywcom domów znaleźć i kupić wymarzony dom, a także pomaga sprzedawcom przejść do następnego etapu ich podróży do domu. John L. Scott prowadzi obecnie ponad 100 biur z ponad 3,000 agentami w Waszyngtonie, Oregonie, Idaho i Kalifornii.

Kiedy w 2007 roku do firmy dołączył dyrektor operacyjny Phil McBride, jednym z jego początkowych wyzwań było przekształcenie publicznej witryny internetowej firmy ze środowiska lokalnego na hostowaną w chmurze. Według McBride świat zasobów otworzył się przed Johnem L. Scottem, gdy firma rozpoczęła współpracę z AWS w celu zbudowania łatwo kontrolowanego środowiska obsługującego chmurę.

Dziś McBride podejmuje wyzwanie odkrywania i modyfikowania dziesiątków lat dyskryminacyjnych ograniczeń dotyczących tytułów i czynów domowych. Nie spodziewał się, że w tym przedsięwzięciu pozyska pomoc AWS.

W tym poście dzielimy się tym, jak John L. Scott używa Ekstrakt z amazonki i Amazon Comprehend do identyfikowania rasowo restrykcyjnego języka z takich dokumentów.

Problem zakorzeniony w historycznej dyskryminacji

Przymierza rasowe ograniczają, kto może kupować, sprzedawać, wydzierżawiać lub zajmować nieruchomość w oparciu o rasę (patrz poniższy przykładowy dokument). Chociaż nie można ich już egzekwować od czasu Ustawy o uczciwych warunkach mieszkaniowych z 1968 r., przymierza rasowe stały się powszechne w całym kraju podczas boomu mieszkaniowego po II wojnie światowej i nadal są obecne w tytułach milionów domów. Rasowe przymierza są bezpośrednim dowodem współudziału i samozadowolenia branży nieruchomości, jeśli chodzi o rasistowską politykę rządu z przeszłości, w tym redlining.

W 2019 r. McBride przemawiał za ustawodawstwem stanu Waszyngton, które służyło jako kolejny krok w naprawie historycznej niesprawiedliwości języka rasowego w przymierzach. W 2021 r. uchwalono ustawę, która wymagała od agentów nieruchomości powiadamiania nabywców o wszelkich bezprawnie zarejestrowanych przymierzach lub ograniczeniach dotyczących czynu w momencie sprzedaży. Rok po uchwaleniu przepisów i powiadomieniu właścicieli domów, John L. Scott odkrył, że tylko pięciu właścicieli domów w stanie Waszyngton podjęło decyzję o aktualizacji swoich aktów własności.

„Wyzwanie polega na ogromnej liczbie nieruchomości w stanie Waszyngton i obecnym systemie aktualizacji twoich czynów” – powiedział McBride. „Proces aktualizacji wciąż jest bardzo skomplikowany, więc tylko najbardziej zmotywowani właściciele domów poświęciliby się badaniom i pracy, aby zmodyfikować swój czyn. To po prostu nie miało się wydarzyć na dużą skalę”.

Początkowe próby znalezienia restrykcyjnego języka sprawiły, że studenci i wolontariusze ze społeczności ręcznie czytali dokumenty i zapisywali wyniki. Ale w samym stanie Waszyngton trzeba było przeanalizować miliony dokumentów. Podejście ręczne nie dałoby się skutecznie skalować.

Uczenie maszynowe pokonuje ręczne i skomplikowane procesy

Przy wsparciu AWS Global Impact Computing Specialists oraz Solutions Architects John L. Scott zbudował inteligentne rozwiązanie do przetwarzania dokumentów, które pomaga właścicielom domów łatwo identyfikować rasowo restrykcyjne umowy zawarte w ich dokumentach dotyczących własności. To inteligentne rozwiązanie do przetwarzania dokumentów wykorzystuje uczenie maszynowe do skanowania tytułów, aktów własności i innych dokumentów majątkowych, przeszukując tekst pod kątem rasowo restrykcyjnego języka. Stowarzyszenie Audytorów Hrabstwa Stanu Waszyngton współpracuje również z Johnem L. Scottem w celu dostarczenia zdigitalizowanych aktów prawnych, tytułów i CC&R ze swojej bazy danych, zaczynając od hrabstwa King w stanie Waszyngton.

Po zidentyfikowaniu tych rasowych przymierzy członkowie zespołu Johna L. Scotta prowadzą właścicieli domów przez proces modyfikacji dyskryminujących ograniczeń w tytule ich domu, przy wsparciu internetowych usług notarialnych, takich jak Notarize.

Mając na celu zbudowanie rozwiązania, którym mógłby zarządzać zespół Lean w John L. Scott, zespół McBride współpracował z AWS, aby ocenić różne usługi i połączyć je w modułowy, powtarzalny sposób, który spełniał wizję zespołu oraz zasady dotyczące szybkości i skali. Aby zminimalizować koszty zarządzania i zmaksymalizować skalowalność, zespół współpracował nad stworzeniem bezserwerowej architektury do obsługi pozyskiwania dokumentów i restrykcyjnej identyfikacji języka przy użyciu kilku kluczowych usług AWS:

• Usługa Amazon Simple Storage – Dokumenty są przechowywane w jeziorze danych Amazon S3 w celu zapewnienia bezpiecznego i wysoce dostępnego przechowywania.
• AWS Lambda – Dokumenty są przetwarzane przez Lambdę, gdy docierają do jeziora danych S3. Oryginalne obrazy dokumentów są dzielone na jednostronicowe pliki i analizowane za pomocą Amazon Text (wykrywanie tekstu) i Amazon Comprehend (analiza tekstu).
• Ekstrakt z amazonki – Amazon Text automatycznie konwertuje nieprzetworzone obrazy na bloki tekstu, które są skanowane przy użyciu rozmytego wzorca ciągów znaków dla restrykcyjnego języka. Po zidentyfikowaniu języka restrykcyjnego funkcje Lambda tworzą nowe pliki obrazów, które podświetlają język przy użyciu współrzędnych dostarczonych przez Amazon Text. Wreszcie zapisy restrykcyjnych ustaleń są przechowywane w Amazon DynamoDB tabela.
• Amazon Comprehend – Amazon Comprehend analizuje tekst wyjściowy z Amazon Texttract i identyfikuje przydatne dane (jednostki), takie jak daty i lokalizacje w tekście. Informacje te są kluczem do określenia, gdzie i kiedy obowiązywały ograniczenia.

Poniższy diagram ilustruje architekturę bezserwerowego potoku pozyskiwania i identyfikacji.

Opierając się na tym fundamencie, zespół uwzględnia również informacje o paczkach (za pośrednictwem GeoJSON i plików shape) od władz hrabstw, aby zidentyfikować dotkniętych właścicieli nieruchomości, aby mogli zostać powiadomieni i rozpocząć proces naprawy. Planowana publiczna strona internetowa wkrótce umożliwi również właścicielom nieruchomości wprowadzenie ich adresu, aby sprawdzić, czy ich własność jest dotknięta restrykcyjnymi dokumentami.

Nowy przykład na XXI wiek

Zapytany o to, co dalej, McBride powiedział, że współpraca z Amazon Texttract i Amazon Comprehend pomogła jego zespołowi służyć za przykład dla innych hrabstw i firm zajmujących się nieruchomościami w całym kraju, które chcą wprowadzić projekt na swój obszar geograficzny.

„Nie wszystkie obszary będą miały solidne programy, takie jak my w stanie Waszyngton, z wolontariuszami z University of Washington indeksującymi czyny i powiadamiającymi właścicieli domów” – powiedział McBride. „Mamy jednak nadzieję, że zaoferowanie tego inteligentnego rozwiązania do przetwarzania dokumentów w domenie publicznej pomoże innym wprowadzać zmiany w ich lokalnych społecznościach”.

ZOBACZ WIĘCEJ

---

O autorach

Jeffa Stockampa jest starszym architektem rozwiązań z siedzibą w Seattle w stanie Waszyngton. Jeff pomaga klientom w tworzeniu dobrze zaprojektowanych aplikacji i migracji obciążeń do AWS. Jeff jest stałym budowniczym i spędza wolny czas budując klocki ze swoim synem.

Jarmana Hausera jest liderem strategii rozwoju biznesu i wprowadzania na rynek w AWS. Współpracuje z klientami nad wykorzystaniem technologii w unikalny sposób, aby rozwiązać niektóre z najtrudniejszych wyzwań społecznych, środowiskowych i ekonomicznych na świecie na całym świecie.

Musa Koulbou jest liderem Senior Solutions Architecture w AWS. Pomaga klientom kształtować strategię chmury i przyspieszać ich cyfrową prędkość, tworząc połączenie między zamiarem a działaniem. Kieruje wysoko wydajnym zespołem architektów rozwiązań, który dostarcza rozwiązania klasy korporacyjnej, które wykorzystują najnowocześniejszą technologię AWS, aby umożliwić rozwój i rozwiązywać najbardziej krytyczne problemy biznesowe i społeczne.