Zillow其实已经实现了依靠数字化彻底改变企业内部运转模式了，这是很多正在数字化道路上的企业的中期目标。但这恰恰也是它今日陷入困境的核心所在
果您没听说过Zillow这家公司的名字，这一点也不奇怪。它是一个传统的房地产交易企业——应该说曾经是。在公司成立至今十五年的大部分时间里，这家总部位于西雅图的公司的主业一直是提供在线房地产交易服务。
山西建筑模型作为交易服务的一部分，平台除了为房地产买卖双方提供交易撮合服务，还提供了房产估价模型——Zestimate。这个模型早在2011年就推出了，此后，Zillow一度在资本市场大火，在美国房产交易平台市场上，它成为全行业的数字化的标杆性公司。此后，Zestimate几经升级更迭，成为Zillow公司商业模式的基础动力。
但是这家明星公司在最近陷入了困境，11月2日，公司计划裁员2000人，约占全部员工总数的25%。声明发布后的一周内公司股价大跌近三分之一。Zillow此时的境况十分危险，就算能够挺过去，也将元气大伤。
成也萧何败萧何。让这家数字化先锋站在悬崖边上的罪魁祸首，山西建筑模型是完全基于机器学习算法运行的Zestimate模型。它当初把Zillow推向了高点，今天又让Zillow身陷险境。
当下，数字化转型升级在全球已经成为共识，数字化技术将重塑甚至颠覆传统企业已有的商业模式，为企业带来全新的生命周期。但Zillow的经历警示人们，机器和技术只是手段，用，怎么用，度是什么，人最终掌控什么，可能是所有人都要去面对和思考的终极问题。
estimate评估模型早期是确用于定房屋价值的“起点”，而不是正式的商业估价。但这个灵活且强大的工具很快就受到了用户的欢迎。毕竟访问Zillow的用户是那些希望节省房产经纪费用，但又对房地产当前价格极端缺乏了解的普通房东。他们往往在十几甚至几十年前购买了房产，现在希望以合理价格出售。而美国以独栋住宅为主的城郊和乡村房产通常是一户一价，往往因为位置、土地面积、结构、朝向、内部装修等多种因素导致相邻的房屋也会有很大价格差异。
借助Zestimate的评估山西模型公司，房主们就能了解自己房产当前的市场价格，从而决定以什么价格售出。随着Zillow开展了十五年的在线房地产交易服务，Zestimate模型通过免费向数百万美国家庭提供估值服务，积累了海量的房地产估值数据。根据媒体披露的信息，Zestimate系统内包含了美国超过 1.04 亿个房产的估值数据。而美国全国的居民房产总共也不过2亿左右。通过多年积累，Zillow涵盖了美国近半居民房产的数据，可谓是美国房产大数据的领头羊。在机器学习领域不断取得新突破的时候，近年来，Zillow也不断对 Zestimate 算法进行更新和升级，力求估值结果尽量接近市场的实际交易价格。新的 Zestimate 算法利用神经网络，除了使用房屋面积、位置、结构等和房屋基本属性相关的上百个详细信息，还结合了更深入的房产数据历史，例如成交交易、税收评估和公共记录等信息对模型预测进行修正。
