Nepremičninsko posredniško podjetje John L. Scott uporablja Amazon Texttract, da odstrani rasno omejujoč jezik iz lastninskih listin za lastnike stanovanj

Ustanovljeno pred več kot 91 leti v Seattlu, Nepremičnine John L. ScottGlavna vrednota je Živeti življenje kot prispevek®. Podjetje pomaga kupcem stanovanj najti in kupiti dom njihovih sanj, hkrati pa pomaga prodajalcem pri prehodu v naslednje poglavje njihove poti lastništva stanovanj. John L. Scott trenutno upravlja več kot 100 pisarn z več kot 3,000 agenti v Washingtonu, Oregonu, Idahu in Kaliforniji.

Ko se je leta 2007 podjetju pridružil operativni direktor Phil McBride, je bil eden njegovih začetnih izzivov prestaviti javno spletno mesto podjetja iz lokalnega okolja v okolje, ki gostuje v oblaku. Po besedah ​​McBridea se je Johnu L. Scottu odprl svet virov, ko je podjetje začelo sodelovati z AWS pri izgradnji enostavno nadzorovanega okolja, ki podpira oblak.

Danes McBride sprejema izziv odkrivanja in spreminjanja desetletja starih diskriminatornih omejitev v lastninskih pravicah in listinah. Česar ni pričakoval, je pridobitev pomoči AWS za podvig.

V tej objavi delimo, kako uporablja John L. Scott Amazonovo besedilo in Amazonsko razumevanje prepoznati rasno omejevalni jezik iz takih dokumentov.

Problem, ki izvira iz zgodovinske diskriminacije

Rasne zaveze omejujejo, kdo lahko kupi, proda, zakupi ali zasede nepremičnino na podlagi rase (glejte naslednji primer dokumenta). Čeprav niso več izvršljive od zakona o pravičnem stanovanju iz leta 1968, so rasne zaveze med stanovanjskim razcvetom po drugi svetovni vojni postale razširjene po vsej državi in ​​so še vedno prisotne v naslovih milijonov domov. Rasne zaveze so neposreden dokaz sokrivde in samozadovoljstva nepremičninske industrije, ko gre za vladno rasistično politiko iz preteklosti, vključno z redčenjem.

Leta 2019 je McBride podprl zakonodajo zvezne države Washington, ki je služila kot naslednji korak pri popravljanju zgodovinske nepravičnosti rasnega jezika v zavezah. Leta 2021 je bil sprejet zakon, ki je od nepremičninskih posrednikov zahteval, da ob prodaji kupce obvestijo o kakršni koli nezakoniti zabeleženi zavezi ali listini. Leto dni po sprejetju zakonodaje in obveščanju lastnikov stanovanj je John L. Scott ugotovil, da je samo pet lastnikov stanovanj v zvezni državi Washington ukrepalo pri posodobitvi lastniških listin.

"Izziv je v samem obsegu nepremičnin v zvezni državi Washington in trenutnem sistemu za posodabljanje vaših listin," je dejal McBride. »Postopek posodabljanja še vedno je zelo zapleten, zato bi le najbolj motivirani lastniki stanovanj vložili raziskave in delali korake, da bi spremenili svoje dejanje. To se preprosto ne bi zgodilo v velikem obsegu.«

Začetna prizadevanja, da bi našli omejevalni jezik, so ugotovila, da univerzitetni študenti in prostovoljci skupnosti ročno berejo dokumente in beležijo ugotovitve. Toda samo v zvezni državi Washington je bilo treba analizirati milijone dokumentov. Ročni pristop ne bi učinkovito meril.

Strojno učenje premaga ročne in zapletene procese

S podporo AWS Global Impact Computing Specialists in Solutions Architects je John L. Scott zgradil inteligentno rešitev za obdelavo dokumentov, ki lastnikom stanovanj pomaga zlahka prepoznati rasno omejevalne zaveze v njihovih lastninskih dokumentih. Ta inteligentna rešitev za obdelavo dokumentov uporablja strojno učenje za skeniranje naslovov, listin in drugih lastninskih dokumentov ter iskanje v besedilu rasno omejujočega jezika. Združenje okrožnih revizorjev zvezne države Washington prav tako sodeluje z Johnom L. Scottom pri zagotavljanju digitaliziranih listin, naslovov in CC&R iz njihove zbirke podatkov, začenši z okrožjem King v Washingtonu.

Ko so te rasne zaveze prepoznane, člani ekipe Johna L. Scotta vodijo lastnike stanovanj skozi postopek spreminjanja diskriminatornih omejitev iz lastninske pravice njihovega doma s podporo spletnih notarskih storitev, kot je Notarize.

S ciljem zgraditi rešitev, ki bi jo lahko upravljala vitka ekipa pri John L. Scottu, je ekipa McBride sodelovala z AWS, da bi ovrednotila različne storitve in jih združila na modularen, ponovljiv način, ki je ustrezal viziji in načelom ekipe za hitrost in obseg. Da bi čim bolj zmanjšali stroške upravljanja in povečali razširljivost, je ekipa sodelovala pri izgradnji brezstrežniške arhitekture za obdelavo vnosa dokumentov in omejevalne identifikacije jezika z uporabo več ključnih storitev AWS:

• Preprosta storitev shranjevanja Amazon – Dokumenti so shranjeni v podatkovnem jezeru Amazon S3 za varno in zelo razpoložljivo shranjevanje.
• AWS Lambda – Dokumente obdeluje Lambda, ko prispejo v podatkovno jezero S3. Izvirne slike dokumentov so razdeljene v enostranske datoteke in analizirane z Amazon Texttract (zaznavanje besedila) in Amazon Comprehend (analiza besedila).
• Amazonovo besedilo – Amazon Texttract samodejno pretvori neobdelane slike v besedilne bloke, ki se skenirajo z mehkim ujemanjem vzorcev nizov za omejevalni jezik. Ko je prepoznan omejevalni jezik, funkcije Lambda ustvarijo nove slikovne datoteke, ki poudarijo jezik z uporabo koordinat, ki jih zagotovi Amazon Texttract. Končno se zapisi o omejitvenih ugotovitvah shranijo v an Amazon DynamoDB miza.
• Amazonsko razumevanje – Amazon Comprehend analizira izpis besedila iz Amazon Texttract in identificira uporabne podatke (entitete), kot so datumi in lokacije v besedilu. Te informacije so ključne za ugotavljanje, kje in kdaj so veljale omejitve.

Naslednji diagram ponazarja arhitekturo cevovoda za vnos in identifikacijo brez strežnika.

Na tej podlagi skupina vključuje tudi informacije o parcelah (prek GeoJSON in datotek oblike) od okrožnih vlad, da identificira prizadete lastnike nepremičnin, da jih je mogoče obvestiti in začeti postopek sanacije. Prihodnja javna spletna stran bo kmalu omogočila lastnikom nepremičnin, da vnesejo svoj naslov in preverijo, ali na njihovo lastnino vplivajo omejevalni dokumenti.

Postavljanje novega zgleda za 21. stoletje

Na vprašanje, kaj sledi, je McBride dejal, da je sodelovanje z Amazon Texttract in Amazon Comprehend pomagalo njegovi ekipi, da služi kot zgled drugim okrajem in nepremičninskim podjetjem po vsej državi, ki želijo projekt prenesti na svoje geografsko območje.

"Vsa območja ne bodo imela robustnih programov, kot jih imamo v zvezni državi Washington, kjer prostovoljci Univerze v Washingtonu indeksirajo listine in obveščajo lastnike stanovanj," je dejal McBride. "Vendar upamo, da bo ponudba te inteligentne rešitve za obdelavo dokumentov v javni domeni pomagala drugim spodbuditi spremembe v njihovih lokalnih skupnostih."

Nauči se več

---

O avtorjih

Jeff Stockamp je višji arhitekt rešitev s sedežem v Seattlu v Washingtonu. Jeff pomaga usmerjati stranke, ko gradijo dobro zasnovane aplikacije in selijo delovne obremenitve v AWS. Jeff je stalni graditelj in svoj prosti čas preživlja s sinom, ko sestavlja Lego kocke.

Jarman Hauser je vodja poslovnega razvoja in strategije vstopa na trg pri AWS. S strankami sodeluje pri izkoriščanju tehnologije na edinstvene načine za reševanje nekaterih najzahtevnejših družbenih, okoljskih in gospodarskih izzivov na svetu.

Moussa Koulbou je višji vodja arhitekture rešitev pri AWS. Strankam pomaga oblikovati svojo strategijo v oblaku in pospešiti njihovo digitalno hitrost z ustvarjanjem povezave med namero in dejanjem. Vodi visoko zmogljivo ekipo arhitektov rešitev za zagotavljanje rešitev na ravni podjetij, ki izkoriščajo najsodobnejšo tehnologijo AWS za omogočanje rasti in reševanje najbolj kritičnih poslovnih in družbenih problemov.