Брокерська фірма з нерухомості Джона Л. Скотта використовує Amazon Texttract, щоб виключити расові обмежувальні формулювання з актів власності для домовласників

Заснована понад 91 рік тому в Сіетлі, Джон Л. Скотт НерухомістьГоловною цінністю Living Life as a Contribution® є Living Life as a Contribution®. Фірма допомагає покупцям житла знайти та придбати будинок їхньої мрії, а також допомагає продавцям перейти до наступної глави їхнього шляху до володіння житлом. Зараз Джон Л. Скотт має понад 100 офісів із понад 3,000 агентами у Вашингтоні, Орегоні, Айдахо та Каліфорнії.

Коли операційний директор компанії Філ Макбрайд приєднався до компанії в 2007 році, одним із його початкових завдань було перенести загальнодоступний веб-сайт компанії з локального середовища на хмарне. За словами Макбрайда, перед Джоном Л. Скоттом відкрився цілий світ ресурсів, коли компанія почала співпрацювати з AWS над створенням легко контрольованого середовища з підтримкою хмари.

Сьогодні Макбрайд бере на себе завдання розкрити та змінити десятирічні дискримінаційні обмеження щодо прав власності та прав на житло. Чого він не очікував, так це заручитися допомогою AWS для цього починання.

У цій публікації ми розповідаємо, як використовує Джон Л. Скотт Текст Amazon та «Амазонка» виявляти расово обмежувальні висловлювання в таких документах.

Проблема корениться в історичній дискримінації

Расові угоди обмежують, хто може купувати, продавати, здавати в оренду або займати власність на основі раси (див. наступний приклад документа). Незважаючи на те, що після прийняття Закону про справедливе житло 1968 року расові домовленості більше не підлягають виконанню, расові угоди стали всеосяжними по всій країні під час житлового буму після Другої світової війни й досі присутні в титулах мільйонів будинків. Расові угоди є прямим доказом співучасті та самовдоволення індустрії нерухомості, коли справа доходила до расистської політики уряду в минулому, включно з «червоними лініями».

У 2019 році Макбрайд виступив на підтримку законодавства штату Вашингтон, яке стало наступним кроком у виправленні історичної несправедливості расової мови в угодах. У 2021 році було прийнято законопроект, згідно з яким агенти з нерухомості повинні повідомляти покупців про будь-які незаконні зареєстровані угоди або обмеження на договір під час продажу. Через рік після ухвалення закону та сповіщення власників будинків Джон Л. Скотт виявив, що лише п’ять власників будинків у штаті Вашингтон вжили заходів щодо оновлення власних актів власності.

«Проблема полягає в величезній кількості нерухомості в штаті Вашингтон і поточній системі оновлення ваших документів», — сказав Макбрайд. «Процес оновлення все ще дуже складний, тому лише найбільш вмотивовані власники будинків доклали б досліджень і попрацювали, щоб змінити свої дії. Це просто не могло статися в масштабі».

Початкові спроби знайти обмежувальні формулювання виявили, що студенти університету та громадські волонтери вручну читають документи та записують результати. Але тільки в штаті Вашингтон потрібно було проаналізувати мільйони документів. Ручний підхід не буде ефективним масштабуванням.

Машинне навчання долає ручні та складні процеси

За підтримки AWS Global Impact Computing Specialists and Solutions Architects Джон Л. Скотт створив інтелектуальне рішення для обробки документів, яке допомагає власникам будинків легко визначати расові обмежувальні зобов’язання в правовстановлюючих документах. Це інтелектуальне рішення для обробки документів використовує машинне навчання для сканування титулів, документів та інших документів про власність, шукаючи в тексті лексику расового характеру. Асоціація аудиторів округу штату Вашингтон також співпрацює з Джоном Л. Скоттом, щоб надати оцифровані документи, титули та CC&R зі своєї бази даних, починаючи з округу Кінг, штат Вашингтон.

Після виявлення цих расових угод члени команди Джона Л. Скотта проводять власників будинків через процес зміни дискримінаційних обмежень у праві власності їхнього будинку за підтримки онлайн-нотаріальних служб, таких як Notarize.

Маючи на меті створити рішення, яким могла б керувати команда економічного виробництва Джона Л. Скотта, команда Макбрайда працювала з AWS, щоб оцінити різні сервіси та поєднати їх у модульний, повторюваний спосіб, який відповідав баченню команди та принципам щодо швидкості та масштабу. Щоб мінімізувати накладні витрати на керування та максимізувати масштабованість, команда працювала разом, щоб створити безсерверну архітектуру для обробки прийому документів і обмеженої ідентифікації мови за допомогою кількох ключових служб AWS:

• Служба простого зберігання Amazon – Документи зберігаються в озері даних Amazon S3 для безпечного та високодоступного зберігання.
• AWS Lambda – Документи обробляються Lambda, коли вони надходять до озера даних S3. Оригінальні зображення документів розбиваються на односторінкові файли та аналізуються за допомогою Amazon Texttract (розпізнавання тексту) і Amazon Comprehend (аналіз тексту).
• Текст Amazon – Amazon Texttract автоматично перетворює необроблені зображення на текстові блоки, які скануються за допомогою нечіткого зіставлення шаблонів рядків для обмеженої мови. Коли визначається обмежувальна мова, функції Lambda створюють нові файли зображень, які виділяють мову за допомогою координат, наданих Amazon Texttract. Нарешті, записи обмежувальних висновків зберігаються в Amazon DynamoDB таблиці.
• «Амазонка» – Amazon Comprehend аналізує вихідний текст із Amazon Texttract і визначає корисні дані (сутності), як-от дати та місця в тексті. Ця інформація є ключовою для визначення того, де і коли діяли обмеження.

На наступній діаграмі показано архітектуру безсерверного конвеєра прийому та ідентифікації.

Спираючись на цю основу, команда також використовує інформацію про ділянки (через GeoJSON і шейп-файли) від урядів округів, щоб ідентифікувати постраждалих власників нерухомості, щоб їх можна було повідомити та розпочати процес відновлення. Майбутній загальнодоступний веб-сайт також незабаром дозволить власникам нерухомості вводити свою адресу, щоб дізнатися, чи на їхню власність діють обмежувальні документи.

Подання нового прикладу для 21-го століття

Коли його запитали про те, що буде далі, Макбрайд сказав, що робота з Amazon Texttract і Amazon Comprehend допомогла його команді стати прикладом для інших округів і компаній з нерухомості по всій країні, які хочуть запровадити проект у своїй географічній зоні.

«Не в усіх регіонах будуть такі надійні програми, як у штаті Вашингтон, де волонтери Вашингтонського університету індексують документи та повідомляють власників будинків», — сказав Макбрайд. «Однак ми сподіваємося, що надання цього інтелектуального рішення для обробки документів у відкритому доступі допоможе іншим рухати зміни у своїх місцевих громадах».

Дізнайтесь більше

---

Про авторів

Джефф Стокемп є старшим архітектором рішень у Сіетлі, штат Вашингтон. Джефф допомагає клієнтам розробляти добре архітектурні програми та переносити робочі навантаження на AWS. Джефф постійно займається будівництвом і проводить свій вільний час разом зі своїм сином, будуючи Лего.

Джарман Хаузер є лідером із розвитку бізнесу та стратегії виходу на ринок в AWS. Він працює з клієнтами над використанням технологій унікальними способами для вирішення деяких із найскладніших соціальних, екологічних та економічних проблем у всьому світі.

Муса Кульбу є старшим керівником відділу архітектури рішень в AWS. Він допомагає клієнтам формувати свою хмарну стратегію та прискорювати цифрову швидкість, створюючи зв’язок між наміром і дією. Він очолює високоефективну команду архітекторів рішень, яка надає рішення корпоративного рівня, які використовують передові технології AWS для забезпечення зростання та вирішення найважливіших бізнес- та соціальних проблем.