如今的地产行业，正在从增量时代进入存量时代，整体利润水平正在逐年下降;

在地产金融去杠杆的趋势下，房企的融资渠道全面缩紧;

在竞争日益激烈的时代背景下，传统房企的数字化转型已迫在眉睫。

据IDC预测，到2022年，全球65%的GDP将由数字化的产品和服务推动。数字化转型已成为企业保障自身生存、提高竞争优势的必经之路。那么在地产行业，借助数字化力量能够释放出哪些潜能呢?

房地产企业的数字化转型历程

不同房企，数字化建设的程度各有不同，但历程大致相同。前期，运用云计算、大数据、物联网、移动互联等技术，将传统IT业务向云端迁移，从IaaS、PaaS、SaaS到DaaS，提升IT的敏捷性，实现用数据洞察业务的能力，夯实数字化转型的基础。后期，运用大数据、人工智能、物联网等技术，探索各业务板块的创新应用，从而产生新的业务。

房企向服务转型，避不开物业服务这道坎。物业属于劳动密集型行业，对于房企来说是一个典型的业务场景。近年来，人力成本逐年增涨，物业费用很难上涨，物业业务也很难实现创收。此外，物业人员的离职率很高，而且经常“组团出逃”，人员的不断更替造成服务质量的参差不齐，如何在合理管控物业成本的同时，为业主提供优质的物业服务，是每个房企都要面对的现实问题。

目前的主流做法是通过移动端APP或小程序为业主提供物业服务，实现线上缴费、报事报修，投诉建议等功能，提升物业服务能力，加快服务响应速度。然而企业网D1Net通过对物业管理人员的走访后发现，做了物业应用、业主不用是一个大问题，物业人员的工作效率并没有得到实际提升。如何通过持续有效的运营提升移动端的用户粘性，成为房企下一阶段的重要目标。

AI在物业领域实现创新应用

企业网D1Net了解到，已有部分房企通过AI和大数据技术降低数字化技术的使用门槛，用数字化的方式线上解决90%以上的问题，在提高一线物业人员工作效率的同时，大幅提升了服务质量，降低了人力成本。

例如通过NLP技术，降低业主与物业交流的门槛，业主只需要像微信聊天一样发送一段语音，上传到云后AI就能进行语音识别，并且转换成文字，生成一张张工单，显示业主反馈了什么问题，通过情感分析业主诉求的类别，是建议还是投诉，以及二者所占的比重。随后AI根据工单内容的分类，进行派单，推送给物业人员或工程师傅去执行，派单准确率甚至高于人工派单。

不仅如此，NLP技术还能破除方言带来的沟通障碍，尤其像广州、深圳、上海等南方一线城市，会说地方方言的物业人员占比不是很高，通过基于场景的深度学习训练，AI听懂方言的能力甚至高出普通物业人员一大截，业主从移动端提交的反馈信息能够快速被识别和响应，得到迅速回复，大幅提高了用户粘性，APP日均打开率可以达到30%以上。

对于物业行业来说，人力成本很高，物业人员的能力却参差不齐，流失率和培训成本都很高。AI则不存在这样的问题，AI不需要睡觉，也不会投诉，不存在过劳和离职的问题，AI不止擅长八国语言，能力可以远超人类，AI积累下来的知识库都将变成企业未来的财富。

用数字化的方式解决90%以上的问题

智能聊天机器人是NLP的一个典型业务场景，引入语音机器人客服，可以在线上解决大部分物业问题。通过对业主日常询问的问题进行收集、整理、归纳、分类，形成语料库，借助智能语音生活小助理可以处理日常琐碎的询问，让物业人员从频繁的沟通中解放出来。

例如缴物业费的问题，APP功能越复杂，业主找到缴费功能的难度就越高，有了语音问答助理，业主只需通过语音询问“我的物业费缴到什么时候了?”语音助理不仅能立即给出往期账单，还能展现立即缴费的对话框，并且在对话完成后让业主对服务进行评价，这就形成了一个服务的闭环。

当然，语音助理并非适用于全部场景，三个问题没有切入到主题，大多数人都会失去沟通的耐心，甚至会永远弃用这个功能或者弃用这个APP，哪怕它是免费的。

因此，AI工程师们通常建议将对话限制在两轮或三轮以内，让语音助理成为两到三个问题的专家，如果回答不出来，说明问题的设置是失败的。问题的设定必须符合以下三个条件：一是时常发生的问题;二是解决路径很清晰的问题;三是能够通过数字化方式解决的问题。将符合以上三个条件的全渠道数据进行机器学习训练，才能让AI变成这些问题的专家。

除此以外，不同楼盘，不同地区的关键词网络也有很大差别，技术人员需要梳理出各个小区的常见问题、热词及关键词网络，方便业务人员了解各自所在项目的最新动态。通过不断的积累数据，优化算法，不停训练机器人让它成为业务专家，90%以上的问题都能直接通过数字化的方式解决，可以直接替代一线的重复性工作，无等待的响应速度将大幅提高服务质量，这就是数字化创新带来的价值。

提升数据洞察的便捷度 让数据驱动业务

NLP技术看似只是APP上一个简单的语音输入功能，背后靠的是云计算提供的算力支持以及大数据的分析能力，因此，底层的信息化基础必须打牢。具备了大数据的分析能力，如何为终端赋能，实现数据驱动业务是每个CIO必须思考的问题。

据悉，已有部分企业将聊天软件与大数据的分析能力相结合，将分析能力带入到业务最常应用的终端，例如钉钉、微信等，在聊天群内即可随时共享数据，查看最新动态，进行实时的数据监测和分析。通过数字化赋能，业务人员可以非常便捷的了解已有客户的喜好，进行精准的产品推荐，以及符合客户偏好的个性化服务。

与此同时，开箱即用的AI开发平台，低代码、无代码的开发方式等逐渐走入大众视野，数字化创新的门槛和试错成本越来越低，让一线业务人员也能根据细分的应用场景快速开发出需要的应用。通过数据埋点，更能了解客户关注哪些数据，确定哪些数据指标与业务直接相关，从而进行部分新功能的尝试和改进，将能更直接的帮助业务，进而实现数据驱动业务。

写在最后

不同房企，数字化建设的程度各有不同，同一房企不同公司之间、不同业务线之间数字化的能力也存在差距。做试点、立标杆是企业数字化转型比较典型的做法，然而这种做法在降低转型风险的同时，也将企业内部的数字化差距逐渐拉开。

那些高举数字转型大旗的房企老板们可能不知道的是，底层的物业人员还在用拉卡拉上门收取物业管理费，从APP缴费到拉卡拉收费，中间隔着几代技术断层。但是这样的数字化断点很少由业务人员直接向上级领导提起，因为这无疑是打在领导的脸。笔者想说的是，数字化转型的成功没有定论，但数字化转型无疑是要提升客户服务体验，用客户最舒服的方式体验技术带来的便捷高效，打造标杆固然能起到示范带头作用，但那些小创新、小投入能带来大收益或大幅提升服务体验的项目也不妨多多尝试。