房地产行业目前正面临着一系列挑战，包括出生率下降和人口老龄化导致的市场萎缩、劳动力短缺和海量数据处理。人工智能技术作为应对这些挑战的有效解决方案备受关注。
随着房地产技术的发展，人工智能已被用于各种任务，包括物业评估、客户服务和合同准备。事实上，一些已经采用人工智能的公司报告称，工作时间减少了 30-50%，销售额最多增加了 67%。本文将解释房地产行业为什么要利用人工智能、具体的利用方法和实施要点。
房地产行业面临着其他行业所没有的独特挑战。根据国土交通省和房地产流通促进中心的统计数据，这些挑战正变得一年比一年严峻。
人口变化导致市场萎缩
由于日本人口减少和人口老龄化，新开工住房数量呈下降趋势，从 2018 年的 95.3 万套下降到 2022 年的 86.1 万套。在市场萎缩的情况下，与竞争对手的差异化竞争至关重要。
巨大的数据处理和分析困难。
一个楼盘包含大量不同类型的数据，如地价、路边地价、楼龄、配套设施、与车站的距离等。要对这些数据进行适当的人工处理和分析极为困难。
通用价格评估和决策
评估物业价格和确定租金是一个微妙的过程：价格过高，客户会离开；价格过低，盈利能力会下降。迄今为止，这在很大程度上依赖于经验和直觉，导致工作人员之间的差异。
人力短缺和劳动力老龄化
根据全美住房协会联合会的一项调查，房地产业劳动力老龄化严重，很难招聘到年轻员工。员工留任率低也是一个问题。
与其他行业相比，房地产业在数字化方面往往比较落后。根据Ierabu GROUP Inc 的一项调查，约 70% 的房地产公司表示 "希望使用 "人工智能生成技术，但只有 10% 的公司表示正在实际 "使用"。
这背后有以下因素
然而，解决这些问题并推动整个行业的数字化转型对于保持未来的竞争力至关重要。
通过人工智能实现业务流程自动化，将大大提高房地产行业的运营效率。
合同文件自动化
人工智能可以通过自动生成重要事项说明等复杂的合同文件，大大减少准备这些文件所需的时间；MeSHLIFE 的 smoos 成功地将准备重要事项说明所需的工时减少了 91%。
提高回复查询的效率
人工智能聊天机器人的引入使全天候回复咨询成为可能：根据Luxury Presence 的研究，房地产行业约 79% 的常规咨询可由人工智能聊天机器人处理。
提高房产信息输入效率
利用人工智能图像识别技术从房产照片中自动提取平面图和设施信息，可简化数据输入。
这些自动化操作可使物业专业人员专注于高附加值任务。
基于人工智能的数据分析可实现更准确的决策。
完善市场分析和价格评估
通过分析过去的合同数据、区域特征和设施条件等复杂因素，可实现更准确的价格评估。预计这将带来适当的定价和更高的存货周转率。
提高投资决策的准确性
通过人工智能对区域未来潜力和物业盈利能力的预测分析，可提高投资决策的准确性。这样就能降低投资风险，实现收益最大化。
基于趋势预测的前瞻性战略
通过人工智能的市场趋势分析，可以预测每个区域的需求预测和价格波动。这样就能制定积极的销售策略。
| 数据分析目标 | 传统方法 | 通过使用人工智能进行改变 |
|---|---|---|
| 价格评估 | 基于经验和直觉的判断 | 基于以往数据分析的客观评估 |
| 需求预测 | 过去趋势的简单延伸 | 考虑复杂因素的高精度预测 |
| 投资决策 | 基于有限信息的决策 | 基于大量数据的综合决策 |
| 市场分析 | 有限的人工分析 | 实时和广泛的分析 |
人工智能的使用对提高客户满意度也大有裨益。
个性化房产建议
通过分析客户过去的浏览历史和偏好，可以向每个人推荐最合适的房产。东急宜居与 NEC 共同开发了基于人工智能的房产匹配系统，成功提高了符合客户需求的房产建议的准确性。
通过快速反应提高客户满意度
人工智能聊天机器人的引入实现了 24 小时即时响应。这样就能及时回复客户的问题和疑虑。
身临其境的房产体验
利用人工智能技术的虚拟参观和 AR/VR 体验可让客户在亲自参观之前了解更多有关物业的信息。这有助于客户做出决策。
在日本房地产行业，人工智能的应用正在取得进展，尤其是在大型企业中。以下是一些具有代表性的例子。
三井不动产房地产公司的 "Re-House AI 评估"。
该系统利用过去的交易数据，从详细的房产信息中自动评估合适的市场价格。这提高了评估的客观性和准确性。
伊坦吉 "游牧云"。
基于人工智能的看房预约系统成功提高了到访率。通过分析客户的偏好和行为模式，在最佳时间接近客户，也提高了成交率。
GOGEN 公司，"由 GPT-4 支持的聊天管理器"。
该系统利用 ChatGPT 提供物业查询响应服务，实现全天候客户支持。
人工智能在全球范围内得到了更先进的应用。
Zillow（美国）。
名为 Zestimate 的人工智能估价系统可自动估算全美 1.5 亿多处房产的价值。准确率高达实际售价的 95% 或更高。
Opendoor（美国）。
人工智能驱动的 iBuyer 平台可即时提供房产购买价格，大大简化并加快了交易流程。
REX 房地产公司（美国）
基于人工智能的房产营销使提供服务的成本仅为传统经纪佣金的一半左右；人工智能可识别最合适的潜在买家并进行高效营销。
引入人工智能可望实现以下成本节约效果
减少操作时间
许多公司报告称，引入人工智能后，工作时间减少了 30%-50%。例如，通过将创建合同和输入物业信息等常规任务自动化，可以节省大量时间。
优化劳动力成本
基于人工智能的工作自动化可以优化人员配置水平。一些报告显示，客户支持成本最多降低了 30%。
通过减少错误防止损失
可以防止人为错误造成的损失。这对于防止合同等重要文件出错尤为有效。
| 业务领域 | 引入前的工时 | 引入后的工时 | 减少率 |
|---|---|---|---|
| 准备重要文件 | 每个案例 120 分钟 | 每个案件 10.8 分钟 | 91%的 |
| 答复客户询问 | 15 分钟/项目 | 自动回复 | 达 79 |
| 物业信息登记 | 30 分钟/项目 | 10 分钟/物业 | 67% 的时间 |
| 编写市场分析报告 | 240 分钟/月 | 60 分钟/月 | 75% |
引入人工智能的增收效果不容忽视。
提高成交率
人工智能可以通过优化的房产建议和更快的回复提高成交率；Intercom 的研究表明，引入人工智能聊天机器人后，销售额最多提高了 67%。
提高获取新客户的效率
基于人工智能的营销措施可以有针对性地高效获取客户。
提高回头客率
通过人工智能提供个性化服务可提高客户满意度和回头率。
让我们来估算一下引入人工智能的成本和回报。
| 项目 | 金额（示例） |
|---|---|
| 初始投资（人工智能引入成本） | 1,000 万日元 |
| 年度运营成本 | 200 万日元 |
| 每年节省的工时（2,000 小时 x 2,500 日元） | 500 万日元 |
| 年销售额增长（增长 5） | 1,000 万日元 |
| 年度净效果（效果 - 运营成本） | 1,300 万日元 |
| 投资回收期 | 约 0.8 年（9.6 个月） |
*这只是一个例子，根据公司规模和要引入的人工智能类型，情况会有很大不同。
引入人工智能需要一定的投资。但是，并不一定需要大量的初始投资。
分阶段引入
与其一次性将所有业务转换为人工智能，不如从一些最有效的业务开始，分阶段引入人工智能，在检查投资回报的同时扩大业务。
使用云服务
使用按月付费的人工智能云服务，而不是内部开发，可以减少初始投资。
利用补贴和补助金
可利用政府和市政支持计划（如信息技术引入补贴）来降低引入成本。
人工智能实施的成败取决于利用人工智能的人力资源和组织结构。
确保数字人力资源
确保和培养掌握人工智能知识的人员非常重要。利用内部培训和外部研讨会来提高现有员工的技能。
管理层承诺
根据麦肯锡的研究，管理层的共识和业务主导的路线图对成功实施人工智能至关重要。
接受新的工作方式
必须培养灵活的组织文化，接受因引入人工智能而改变的工作流程。必须消除 "人工智能会抢走我们的工作 "的担忧，并提高对 "与人工智能合作 "必要性的认识。
高质量的数据对于最大限度地提高人工智能的实施效果至关重要。
数据维护的重要性
需要对分散的内部数据进行组织和整合。将过去的交易数据、客户信息、财产信息等集中起来，并以便于人工智能利用的形式进行维护。
建立数据管理
需要制定明确的规则，规定谁可以访问哪些数据、如何更新和管理数据等。
确保数据安全
需要采取措施确保包含个人和机密信息的数据得到安全处理。在使用云服务时，检查数据保护政策。
人工智能技术有可能为房地产行业带来重大变革。它可以通过提高运营效率来提高生产力，通过使用数据来提高决策的准确性，并增强客户体验。
日本房地产业仍处于人工智能应用的早期阶段，但一些领先企业已开始取得显著成效。整个行业将继续数字化，人工智能的使用将成为竞争优势的来源。
麦肯锡估计，房地产行业采用人工智能可创造 1,100-1,800 亿美元的经济价值。为了避免错过这一浪潮，现在就必须开始准备。
实施人工智能不会一蹴而就。但是，只要从一小步开始，就能逐步实现并扩大效益。请在利用人工智能开拓房地产行业未来的道路上迈出坚实的一步。
实施人工智能的成本因实施规模和目的不同而有很大差异。小规模人工智能聊天机器人的实施成本为每月几千日元，而大规模内部人工智能系统的开发成本可能高达数千万日元或更多。
一些基于云的人工智能服务价格低廉，因此可以从较低的初始投资开始。建议的方法是从小规模试运行开始，在确认效果后再分阶段扩展。
是的，有许多面向中小企业的基于云的人工智能解决方案。例如
这些都不需要专门的系统开发，可以在较短时间内以较低成本实现。
人工智能与人类的理想角色分工如下
适合人工智能的任务：
应由人类执行的任务：
必须将人工智能定位为 "扩展人类能力 "而非 "剥夺人类工作 "的工具。
人工智能的准确性在很大程度上取决于应用和数据质量。在房地产价格评估中，实际销售价格的准确率已超过 95%。另一方面，自然语言处理（如聊天机器人）可能会面临挑战，尤其是在处理技术问题时。
人工智能输出的结果必须始终经过人工检查，而且人工专家的最终检查是必不可少的，尤其是在法律或重要决策方面。此外，人工智能的准确性在很大程度上取决于训练数据，因此必须定期进行再训练和更新。
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