Công ty môi giới bất động sản John L. Scott sử dụng Amazon Textract để tấn công ngôn ngữ hạn chế chủng tộc từ các hành động tài sản dành cho chủ nhà

Được thành lập hơn 91 năm trước tại Seattle, John L. Scott Bất động sảnGiá trị cốt lõi của là Sống Cuộc sống như một Đóng góp®. Công ty giúp người mua nhà tìm và mua ngôi nhà mơ ước của họ, đồng thời giúp người bán bước sang chương tiếp theo của hành trình sở hữu nhà của họ. John L. Scott hiện điều hành hơn 100 văn phòng với hơn 3,000 đại lý khắp Washington, Oregon, Idaho và California.

Khi quan chức điều hành công ty Phil McBride gia nhập công ty vào năm 2007, một trong những thách thức ban đầu của ông là chuyển trang web công cộng của công ty từ môi trường tại chỗ sang được lưu trữ trên đám mây. Theo McBride, một thế giới tài nguyên đã mở ra trước mắt John L. Scott khi công ty bắt đầu hợp tác với AWS để xây dựng một môi trường dễ dàng kiểm soát, hỗ trợ đám mây.

Ngày nay, McBride đang phải đương đầu với thách thức trong việc phát hiện và sửa đổi các hạn chế phân biệt đối xử đã tồn tại hàng thập kỷ trong danh hiệu và việc làm ở nhà. Điều mà anh ấy không mong đợi là tranh thủ sự trợ giúp của AWS để thực hiện.

Trong bài đăng này, chúng tôi chia sẻ cách John L. Scott sử dụng Văn bản Amazon và Amazon hiểu để xác định ngôn ngữ hạn chế chủng tộc từ các tài liệu như vậy.

Một vấn đề bắt nguồn từ sự phân biệt đối xử trong lịch sử

Các giao ước về chủng tộc hạn chế ai có thể mua, bán, cho thuê hoặc chiếm giữ một tài sản dựa trên chủng tộc (xem tài liệu ví dụ sau). Mặc dù không còn hiệu lực thi hành kể từ Đạo luật Nhà ở Công bằng năm 1968, các giao ước về chủng tộc đã trở nên phổ biến trên khắp đất nước trong thời kỳ bùng nổ nhà ở sau Thế chiến II và vẫn hiện diện trong tiêu đề của hàng triệu ngôi nhà. Các giao ước phân biệt chủng tộc là bằng chứng trực tiếp về sự đồng lõa và tự mãn của ngành bất động sản khi áp dụng các chính sách phân biệt chủng tộc của chính phủ trong quá khứ, bao gồm cả việc phân luồng đỏ.

Vào năm 2019, McBride đã phát biểu ủng hộ luật pháp của bang Washington được coi là bước tiếp theo trong việc sửa chữa sự bất công lịch sử của ngôn ngữ chủng tộc trong các giao ước. Vào năm 2021, một dự luật đã được thông qua yêu cầu các đại lý bất động sản cung cấp thông báo về bất kỳ hạn chế hoặc giao ước trái pháp luật nào được ghi lại cho người mua tại thời điểm bán. Một năm sau khi luật được thông qua và các chủ nhà được thông báo, John L. Scott phát hiện ra rằng chỉ có XNUMX chủ nhà ở bang Washington thực hiện việc cập nhật chứng từ tài sản của chính họ.

McBride nói: “Thách thức nằm ở khối lượng tài sản tuyệt đối ở bang Washington và hệ thống hiện tại để cập nhật các hành vi của bạn. “Quá trình cập nhật vẫn còn rất phức tạp, vì vậy chỉ những chủ nhà năng động nhất mới chịu nghiên cứu và thực hiện để sửa đổi hành động của họ. Điều này sẽ không xảy ra trên quy mô lớn. "

Những nỗ lực ban đầu để tìm ra ngôn ngữ hạn chế đã cho thấy sinh viên đại học và các tình nguyện viên cộng đồng đọc thủ công các tài liệu và ghi lại các phát hiện. Nhưng chỉ riêng ở bang Washington, hàng triệu tài liệu cần được phân tích. Một cách tiếp cận thủ công sẽ không mở rộng hiệu quả.

Học máy vượt qua các quy trình thủ công và phức tạp

Với sự hỗ trợ của các Chuyên gia Máy tính Tác động Toàn cầu và Kiến trúc sư Giải pháp của AWS, John L. Scott đã xây dựng một giải pháp xử lý tài liệu thông minh giúp chủ nhà dễ dàng xác định các giao ước hạn chế chủng tộc trong tài liệu sở hữu tài sản của họ. Giải pháp xử lý tài liệu thông minh này sử dụng máy học để quét tiêu đề, chứng thư và các tài liệu thuộc tính khác, tìm kiếm văn bản cho ngôn ngữ hạn chế chủng tộc. Hiệp hội Kiểm toán viên Hạt của Bang Washington cũng đang làm việc với John L. Scott để cung cấp các chứng thư, chức danh và CC & R được số hóa từ cơ sở dữ liệu của họ, bắt đầu từ King County, Washington.

Sau khi các giao ước về chủng tộc này được xác định, các thành viên nhóm John L. Scott hướng dẫn chủ nhà thông qua quá trình sửa đổi các hạn chế phân biệt đối xử từ quyền sở hữu nhà của họ, với sự hỗ trợ của các dịch vụ công chứng trực tuyến như Notarize.

Với mục tiêu xây dựng một giải pháp mà nhóm tinh gọn tại John L. Scott có thể quản lý, nhóm của McBride đã làm việc với AWS để đánh giá các dịch vụ khác nhau và kết hợp chúng lại với nhau theo cách mô-đun, có thể lặp lại đáp ứng tầm nhìn và nguyên tắc của nhóm về tốc độ và quy mô. Để giảm thiểu chi phí quản lý và tối đa hóa khả năng mở rộng, nhóm đã làm việc cùng nhau để xây dựng một kiến ​​trúc không máy chủ để xử lý việc nhập tài liệu và nhận dạng ngôn ngữ hạn chế bằng cách sử dụng một số dịch vụ AWS chính:

• Dịch vụ lưu trữ đơn giản của Amazon - Tài liệu được lưu trữ trong hồ dữ liệu Amazon S3 để lưu trữ an toàn và có tính khả dụng cao.
• AWS Lambda - Các tài liệu được Lambda xử lý khi chúng đến hồ dữ liệu S3. Hình ảnh tài liệu gốc được chia thành các tệp một trang và được phân tích bằng Amazon Textract (phát hiện văn bản) và Amazon Comprehend (phân tích văn bản).
• Văn bản Amazon - Amazon Textract tự động chuyển đổi hình ảnh thô thành các khối văn bản, được quét bằng cách sử dụng đối sánh mẫu chuỗi mờ cho ngôn ngữ hạn chế. Khi ngôn ngữ hạn chế được xác định, các hàm Lambda tạo các tệp hình ảnh mới đánh dấu ngôn ngữ bằng cách sử dụng các tọa độ do Amazon Textract cung cấp. Cuối cùng, hồ sơ của các phát hiện hạn chế được lưu trữ trong một Máy phát điện Amazon bảng.
• Amazon hiểu - Amazon Comprehend phân tích đầu ra văn bản từ Amazon Textract và xác định dữ liệu hữu ích (thực thể) như ngày tháng và vị trí trong văn bản. Thông tin này là chìa khóa để xác định vị trí và thời điểm các hạn chế có hiệu lực.

Sơ đồ sau minh họa kiến ​​trúc của đường dẫn nhận dạng và nhập không máy chủ.

Xây dựng từ nền tảng này, nhóm cũng kết hợp thông tin lô đất (thông qua GeoJSON và shapefiles) từ chính quyền các quận để xác định các chủ sở hữu bất động sản bị ảnh hưởng để họ có thể được thông báo và bắt đầu quá trình khắc phục. Một trang web công khai sắp ra mắt cũng sẽ sớm cho phép chủ sở hữu bất động sản nhập địa chỉ của họ để xem liệu tài sản của họ có bị ảnh hưởng bởi các tài liệu hạn chế hay không.

Đặt ra một ví dụ mới cho thế kỷ 21

Khi được hỏi về điều gì tiếp theo, McBride cho biết làm việc với Amazon Textract và Amazon Comprehend đã giúp nhóm của anh trở thành tấm gương cho các quận và công ty bất động sản khác trên toàn quốc muốn đưa dự án vào khu vực địa lý của họ.

McBride nói: “Không phải tất cả các khu vực đều sẽ có các chương trình mạnh mẽ như chúng tôi làm ở bang Washington, với các tình nguyện viên của Đại học Washington lập chỉ mục hành động và thông báo cho chủ nhà. “Tuy nhiên, chúng tôi hy vọng việc cung cấp giải pháp xử lý tài liệu thông minh trong miền công cộng này sẽ giúp những người khác thúc đẩy sự thay đổi trong cộng đồng địa phương của họ.”

Tìm hiểu thêm

---

Giới thiệu về tác giả

Jeff Stockamp là một Kiến trúc sư Giải pháp Cao cấp có trụ sở tại Seattle, Washington. Jeff giúp hướng dẫn khách hàng khi họ xây dựng các ứng dụng được kiến ​​trúc tốt và di chuyển khối lượng công việc sang AWS. Jeff là một người thường xuyên xây dựng và dành thời gian rảnh rỗi của mình để xây dựng Legos với con trai của mình.

Jarman Hauser là nhà lãnh đạo Phát triển Kinh doanh và Chiến lược Tiếp cận Thị trường tại AWS. Ông làm việc với khách hàng về việc tận dụng công nghệ theo những cách độc đáo để giải quyết một số thách thức xã hội, môi trường và kinh tế khó khăn nhất trên toàn cầu.

Moussa Koulbou là nhà lãnh đạo Kiến trúc Giải pháp Cấp cao tại AWS. Anh ấy giúp khách hàng định hình chiến lược đám mây và đẩy nhanh tốc độ kỹ thuật số của họ bằng cách tạo ra sự kết nối giữa ý định và hành động. Ông lãnh đạo nhóm Kiến trúc sư giải pháp có hiệu suất cao để cung cấp các giải pháp cấp doanh nghiệp tận dụng công nghệ tiên tiến của AWS để cho phép tăng trưởng và giải quyết các vấn đề xã hội và kinh doanh quan trọng nhất.