即使是历史上采用新技术较为缓慢的房地产行业也开始拥抱人工智能。根据仲量联行的《2023 年全球房地产技术调查》，人工智能和生成式人工智能被投资者、开发商和企业占用者列为未来三年对房地产影响最大的三大技术之一。
这场革命的核心是数据。几十年来，该行业的主要参与者积累了大量有关房产、社区、租户和市场本身的专有和第三方数据。这些关键信息可以创建可用于各种房地产特定任务的人工智能系统。
在本文中，我们将分析如何在房地产中使用人工智能。我们将介绍一些说明性用例、采用人工智能并改变房地产业务的主要步骤，以及这项革命性技术的主要优势和挑战。
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人工智能在房地产中的应用
人工智能为房地产行业带来巨大变革。在本节中，我们将分析人工智能在房地产领域最引人注目的一些用例。
智能建筑与设计
人工智能正在迅速普及建筑，使设计过程变得更加简单和便捷。生成设计是一个蓬勃发展的领域，它包括使用人工智能算法根据用户输入生成和评估多种设计方案。
借助Maket等专业工具，任何人都可以通过几个简单的步骤设计和规划他们的新建或翻新项目。借助生成式人工智能，您可以根据简单的自然语言提示创建平面图、建筑效果图和室内设计。
同样，经过精细调整的生成式 AI 模型可以帮助您遵守建筑法规，并在性能要求、制造流程和材料等方面做出明智的决策。
列表描述
在出售或租赁房产时，良好的描述至关重要。然而，撰写房源描述通常是一个手动且耗时的过程。幸运的是，生成式人工智能让房源描述变得更快、更准确。
ListingAI等工具使用生成式人工智能在几秒钟内创建独特且引人注目的房地产描述，从而为房地产经纪人节省时间和金钱并提高 SEO 定位。
物业评估
房产的真正价值是多少？这是一个极其复杂的问题。可以考虑许多变量来估算房产的确切价值，包括位置、资产特征、人口变化和环境风险。
幸运的是，人工智能正在改变业主和投资者对房产进行估值的方式。强大的机器学习模型现在可以分析大量数据，得出的房产估值不仅仅是估算值，而是真实、最新的市场价值的反映。
StadimData是人工智能如何在资产评估过程中帮助房地产专业人士的一个很好的例子，该公司创建了一个平台，可以轻松收集房地产数据并自动预测房产价值。
房地产投资
人工智能和预测分析正在迅速改变房地产投资的决策。借助强大的机器学习模型，投资者现在可以向其模型提供高度精细的数据，例如位置、条件、市场需求、实时市场趋势、经济指标，甚至社交媒体情绪。
贝莱德等房地产行业的大型企业利用这些模型来更细致地了解房地产价值，并在全球范围内发现投资机会，例如在新建住宅建设、住宅房地产和抵押贷款融资方面。
客户服务
人工智能为房地产公司提供了一种有效且高效的方式，以大幅降低的成本扩大其服务更多客户的能力。通过复制和增强人类的能力，人工智能聊天机器人可以收集和交叉引用信息，以制定客户在购买或租赁过程中可能获得的响应和解决方案。
Phonely等人工智能客户服务工具可以减少房地产经纪人的工作量，同时通过处理查询、安排房产查看和提供个性化建议，确保客户在需要时获得所需的支持。
请参阅我们的单独文章来了解有关客户服务中的人工智能的所有信息。
人工智能在房地产领域的战略实施
尽管房地产业内的每个人都认识到人工智能的机遇，但充分发挥这些技术的潜力仍然是未来几年最大的挑战。
根据JLL 的 2023 年全球房地产技术调查，只有 13% 的受访者认为自己是技术的早期采用者，正在积极试用或部署新技术，而 32% 的受访者希望很快这样做，但缺乏明确的策略、技能或有效部署的预算。
虽然房地产公司历来不愿接受创新技术可能是理解该行业困难的一个重要变量，但公平地说，他们并不是唯一努力实现人工智能价值和竞争优势的公司。在业务运营中实施人工智能往往是一个充满障碍的漫长旅程。组织中必须做好许多事情才能充分利用人工智能的机会。
在本节中，我们将介绍房地产企业可以采取的主要战略行动，以确保成功实施人工智能
整合人工智能工具和平台
整合人工智能工具和平台对企业来说是一个巨大的挑战。在这个过程中可能会出现许多问题。何时何地使用人工智能？使用什么工具？是否值得花费？
JLL Spark 合伙人 Raj Singh指出了在 AI 集成方面能够发挥作用的主要因素：
人工智能正在帮助我们简化行业。作为风险投资人，我们已经看到许多利用最新人工智能功能的实验，而从试点到成功产品的关键在于数据质量、工作流程集成和直观的输出界面。
Raj Singh ， JLL Spark 合伙人
以下是将人工智能融入业务运营的步骤列表：
确定业务问题
虽然 ChatGPT 等尖端工具可能服务于广泛的应用，但事实是大多数 AI 应用最适合特定用例。从这个角度来看，一个很好的起点是找出工作流程中特定的低效之处，在这些地方实施 AI 系统可能会有所作为。
试用 AI 工具
一旦你发现了需要改进的地方，就该投入时间和金钱来尝试不同的人工智能工具了。理想情况下，你可以实施一个涵盖整个数据分析过程的人工智能堆栈，从数据收集（即从各种来源和格式中提取数据）和存储到数据解释和可视化。这个实验阶段的目标是让你的团队熟悉不同的人工智能工具，注意它们的特点、优点和缺点。房地产的人工智能格局正在迅速发展，找到适合你公司的人工智能工具非常重要。
让人工智能工具与优先事项和资源保持一致
人工智能为改善您的业务提供了许多机会，但您需要有战略眼光。实施这些工具需要资源和时间。在这个阶段，您需要在优先事项、资金和人力资源之间取得平衡。这种分析对于决定要实施哪些人工智能工具至关重要。
此外，正如 SAP 首席人工智能官 (CAIO) Philipp Herzig 在我们关于首席人工智能官的文章中指出的那样，
CAIO 的工作是研究公司如何利用最新技术使客户受益，而不是仅仅为了技术而技术。
Philipp Herzig ， SAP 首席人工智能官
评估风险和合规性
越早考虑人工智能工具的潜在风险越好，但在实施任何这些工具之前，你必须进行分析。人工智能具有巨大的潜在优势，但也存在一定的风险。
确保合乎道德且负责任地使用人工智能不仅是一个明智的决定，而且也是一项迅速成为法律义务。世界各国都在推进数据保护和人工智能法规（例如，欧盟最近批准了《欧盟人工智能法案》），要求企业实施全面措施以确保合规。
整合人工智能并衡量成功
现在，您已准备好将 AI 工具集成到您的业务中。在这个最后阶段，重要的是您要制定衡量成功的策略。换句话说，您需要建立某种指标或 KPI 来衡量您的投资回报率。您可以在我们的单独指南中 阅读有关AI 投资回报率的更多信息。
变更管理和培训
无论您想在房地产公司实施哪种 AI 解决方案，您都需要员工来实现这一目标。因此，在开始这一过程之前，必须对团队的能力、需求和现有流程进行诚实的评估。
下面，您可以找到有关如何为您的团队配备基本 AI 技能的指南。
评估当前技能以确定差距
启动成功的数据分析培训计划的第一步是评估团队当前的技能水平，以确定差距并确定具体的培训需求。进行全面的技能评估可让组织了解其员工在数据分析和相关技术方面的熟练程度。
可以通过调查、访谈和实践评估来评估知识、专业知识和对各种数据分析工具和技术的熟悉程度。您还可以使用DataCamp 的数据成熟度评估来了解您的团队、部门和组织在数据成熟度范围内的位置。
定制培训以满足特定需求
了解团队当前的技能组合可让您有效地定制培训计划。通过专注于需要改进的领域，您可以确保您的培训具有相关性、针对性和影响力。与数据分析学院合作伙伴（例如DataCamp For Business）的合作可以促进这一过程。
我们的专家团队可以帮助您定制现有的学习轨迹或创建新的学习轨迹，以满足您组织的特定需求，并确保所有员工都能实现他们的学习目标。
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定义成功指标
建立明确的指标和方法来衡量培训计划的成功至关重要。定义与您的业务目标相符的关键绩效指标 (KPI) 和目标，例如增强分析技能、提高生产力或提高决策能力。这些指标将帮助您跟踪进度并展示培训工作的影响。
积极主动地进行变革管理和积极强化
将人工智能和数据技术引入工作场所可能会引起员工的焦虑和抵触情绪。有效的变革管理策略对于解决这些问题至关重要。领导者应该阐明人工智能和数据技能提升的好处，积极解决与自动化相关的恐惧，并赞扬支持这些举措的早期采用者。
麻省理工学院斯隆管理学院的 Andrew McAfee 强调了转向数据文化的重要性，他指出：
让组织变得更好的方法不是送人们去接受数据科学、人工智能伦理或其他方面的前沿培训，而是制定正确的规范。
麻省理工学院斯隆管理学院的Andrew McAfee
创建一个鼓励学习和适应的支持性环境有助于减轻阻力并培养持续改进的文化。
利用综合资源
在 DataCamp，我们了解建立数据分析学院的复杂性，并随时为您提供支持。我们提供丰富的数据素养资源，包括专为企业领导者设计的博客、网络研讨会和用例。
人工智能在房地产领域的优势
让我们分析一下房地产采用人工智能的主要好处：
增强决策能力
人工智能工具能够比人类更快、更准确地处理信息。这些技术可以实现预测分析、在庞大而多样的数据集中进行模式识别以及自动决策。这可以更快地响应市场变化，使企业能够迅速抓住新的房地产机会或降低风险。
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运营效率
人工智能可在内部使用，以优化房地产公司的日常运营。通过检测瓶颈和低效流程，并确定精简运营的方法，人工智能可以帮助您的公司提高绩效并降低成本。
同时，重复、耗时任务的自动化将解放您的房地产经纪人，让他们有更多时间专注于更高价值的工作。此外，如果实施得当，人工智能可以成为减少工作时间和提高员工满意度的基石。
改善客户体验
人工智能驱动的个性化在客户满意度方面也发挥着关键作用。通过根据客户偏好和行为定制体验（例如，根据他们的偏好创建楼层平面图和室内设计），房地产公司可以提供更好的服务，从而建立更牢固的客户关系并提高满意度。使用人工智能工具进行客户互动可确保更快的响应、准确的房产推荐和更无缝的客户体验，最终提高忠诚度和留存率。
挑战和注意事项
虽然人工智能前景广阔，但它也带来了一些挑战。让我们分析一下主要挑战：
道德和隐私问题
当谈到人工智能在房地产领域的应用时，道德问题至关重要！实践道德人工智能对于维护房地产应用中的信任和公平性至关重要。 住房是个人或家庭稳定和安全的基础。虽然人工智能可以增加房地产行业的数量，但房地产行业已经开始的革命不能限制人们获得适足和负担得起的住房的权利。我们已经在世界许多地方目睹了这个问题。
人工智能偏见、问责制和滥用可能性等问题提出了重要的道德问题，需要认真面对，以确保每个人，无论其出身或经济背景如何，都能自由地购买、租赁或出售房产。
另一方面，数据隐私仍然是一项重大挑战 twitter 数据库 使用人工智能需要访问大量房地产数据和个人数据，这可能会引发对数据安全和隐私的担忧。强大的数据保护措施对于保护敏感信息至关重要。
此外，房地产公司必须遵守快速发展的法律环境，以确保数据保护以及公平安全地使用人工智能。最近批准的欧盟人工智能法案是未来合规的一个很好的例子，这是一项全面的法规，要求包括保险公司在内的公司采取严格的监管措施。
查看我们的欧盟人工智能法案基础技能轨迹，了解这项创新而雄心勃勃的规则以及如何保持合规。
与现有系统集成
正如我们已经提到的，如何将人工智能解决方案与现有系统相结合并使其可扩展可能非常复杂，并且需要现代化的基础设施，而许多房地产公司都缺乏这些基础设施。
房地产行业在技术采用方面历来落后。这些公司通常拥有传统系统，可能无法轻松与尖端人工智能工具对接。将机器学习和人工智能技术融入这些既定流程需要仔细规划和定制，以避免中断。保险公司需要评估其当前基础设施，确定潜在的集成挑战，并投资必要的升级，以确保两个系统都能与现有技术和谐地运行。
成本和投资回报率分析
评估实施 AI 解决方案的成本和投资回报率 (ROI) 是另一个因素。开发和部署 AI 解决方案可能成本高昂，需要在技术、基础设施和培训方面进行大量投资。虽然 AI 可以节省成本和提高效率，但必须仔细考虑初始投资和持续维护成本。
人工智能与房地产的未来趋势
纵观房地产的未来，人工智能的前景令人振奋。根据仲量联行的《2023 年全球房地产技术调查》，房地产公司认为人工智能 (AI) 和生成式人工智能是未来三年有望对房地产产生最大影响的技术。从经济角度来看，这些数字令人印象深刻。麦肯锡全球研究院的最新分析预测，生成式人工智能可以为房地产行业创造 1100 亿美元至 1800 亿美元甚至更多的价值。
整个行业已踏上转型之旅，人工智能和物联网、3D 打印和机器人等其他战略技术是变革的主要驱动力。然而，为了确保快速平稳的过渡，房地产公司和经纪人需要知道如何使用这些强大的工具。
正如前面提到的，制定成功的 AI 战略需要付出大量努力和资源。但即使是资金雄厚的公司也未能实施 AI 解决方案。原因何在？因为他们缺乏足够多的具备AI 素养的熟练员工。
成功实施和管理人工智能系统需要一支技术熟练的劳动力队伍。数据科学家、人工智能专家和其他具有人工智能和机器学习专业知识的专业人员对于开发、解释和管理这些技术至关重要。
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结论
我们希望您喜欢这篇文章。人工智能是房地产行业变革的关键驱动因素之一。人工智能和机器学习在房地产领域的应用已经彻底改变了该行业，未来还将带来更多变革。
