AI時代開啟，房產業界即將天翻地覆?
原创作者：蔡璧徽律师，Sherry Zhang
近來，科技業界被AI(人工智能)的浪潮席捲，很多人都開始憂心工作即將被取代。有些人更笑稱，以前都以為第一波被機器取代的是藍領勞力，但沒想到真正先丟飯碗的反而是辦公室低階白領工作，甚至開始怪父母當時阻擋他去做水電工。
當然面對劇烈變化的時候，都會有各種聲音。其實所有的科技突破都不是一朝一夕發生，在地產業界也早已經有許多使用AI的新創企業，正在試圖顛覆「地產」這個人類成為定居動物以來最古老的行業。
然而，AI到底又能怎樣應用在地產行業呢? 也許我們可以從幾個利用AI的地產業新創看出端倪以及未來趨勢。
Plunk: 實時房產信息數據庫
主打“全方位動態估價 (Dynamic Valuation)”和“實時資訊(In Real Time)”的新型房產數據庫Plunk，有龐大的資料庫支撐，輔助以強大分析能力的AI，力爭做住宅估價的新創，並且號稱即將成為「住宅業界的Bloomberg」。Plunk的技術先進在於房產估價的時候，甚至能夠基於用戶上傳裝修圖、潛在客群的收入水平和社區生活方式計算房價。這全都歸功於運用AI進行數據分析，做到傳統地產業難以企及的精細程度，以斷絕買賣雙方與市場信息不對等的局面。
不過並不是冠上“AI”之名就是萬能的。另一家新型地產上市公司OpenDoor曾經也憑藉先進數據模型橫掃地產界。OpenDoor的數據來源除了AI估價模型的計算之外，它還機智地僱傭了相當數量的經紀人和地產專家，共同參與構建報價系統。OpenDoor的經營方式主要是先從市場上尋找打算出售的賣家，將房屋的地理位置和建築設施條件等輸入數據庫進行報價；買下房屋後再適當修繕，用數據分析報一個合理的賣價再投入市場。全過程OpenDoor靠賺取其中的差價錢盈利。
原本這樣的經營模式是好的，但去年底OpenDoor 卻爆出因欺瞞消費者而收到幾千萬的罰單。問題出在尋找房源時，OpenDoor以全程電子化、簡化流程為賣點，吸引一些急於轉手房產、不願意在繁瑣程序中浪費時間的賣家，利用他們的心理，用低於市價的價格購買房源。說到底還是人為的參與導致欺詐行為出現。
相比之下，Plunk目前的主營業務還是呈現一個盡量透明的房產市場，把數據工具供客戶自己使用，像計算器一樣，放入地段、空間佈局、人口等數據之後直接給房價估算結果。使用者既可以是買家也可以是賣家，省去了中介麻煩的同時，還能防止虛假報價。
Milestones: 一條龍買賣
經歷過買房賣房的人都明白，找人工、找律師、找仲介都是費時費力費錢的事情，而且房產買賣這種大型支出一定需要自己信得過的人幫忙全權處理。Milestones非常理解客戶這種煩惱，因此他們在開發AI來進行智能房產管理時，力求提供 “買-搬-管-賣” 一條龍服務。
Milestones AI數據團隊提供的服務基本涵蓋房屋交易期間所有能涉及到的方面：買房時幫忙看房、過濾合同文件、提供理財建議；搬家時提供合作的搬家公司、幫忙追蹤包裹；管理房屋上可以安排維修人員上門修繕、根據房屋狀態作市值估價；賣房的時候為賣家作法律代表、安排過戶等等。在提供房屋管理的服務同時，加強仲介、人力、銀行資方與房主的關係，建立多維度信任體系，從而形成回頭客市場。
eXp: 線上房產仲介
eXp作為跨國家與地區的大型房產服務類企業，業務可以算很成熟了，很多地产经纪和地产公司和它都有接触。無論是作為買家還是賣家，eXp都能夠提供幫助。它的頁面類似檢索引擎，背靠雲端數據庫，用戶搜索房源的時候放入關鍵詞，還可以根據需求進行條件篩選。eXp數據庫中包含目標房源的實物圖、平面圖，還可以預約線上或線下看房，非常方便。
通过和地產公司與地產經紀人的合作，eXp將客源的需求收集完畢之後，最終替你匹配最適合的當地真人仲介。它大大節省真人仲介、真人找房的時間，又不完全脫離傳統的找房、買房程序，對於適用群體幾乎沒有門檻，極大優化了客戶體驗。
EliseAI: 智慧型租房客服
在美國，租房市場是一塊巨大並且富有生命力的“蛋糕”。大約有30%的房客每年會搬一次家；每年在校讀書的學生大部分會選擇校外租房。Elise Ai的主創團隊看中這塊商機，研發出這款能夠模擬真人客服，同時有海量數據支撐的AI小幫手。
Elise AI 面向的群體可以是租客、房主和仲介。潛在租客能夠用它尋找房源，向它咨詢房屋出租的各種細節，還可以要求查看平面圖、預約看房等。面對學生客群，它可以幫助導向到租期靈活、收入要求適合學生群體的房源。房屋仲介利用它管理大量的open house以及看房預約，並能及時處理、過濾客戶的電郵、簡訊等各種詢問，並定時提醒跟進特定的交易進程。對於房產還在施工中的未來主人，Elise AI可以計算出竣工日期、戶型預期、市場估價等等。
Elise AI 主打高度模擬真人的智慧型客服，並且24小時全程有問必答，讓看房更高效。
RentHop、Zillow: 與時俱進的租房平台
常坐紐約地鐵的也許見過RentHop租房平台的張貼畫廣告：一隻背包客袋鼠從二維碼中伸出腦袋，像一個尋找住所的迷茫旅人。RentHop的Hopscore AI 同樣擁有海量數據源，由於目前只針對紐約地區，它的信息檢索工具更細化、訊息更集中。它從租客的立場出發，在房源的信息頁面會附帶房東或產權公司的實時用戶評價，還會在租客檢索房源的提示做出小心價格陷阱的提醒。
作為老牌的租房平台，Zillow不甘落後，也用AI為自己進行經營優化。它的Zestimate數據模式一度成為市場上最好的房產價格評估模型，房主們能夠獲得最準確的房產報價。但由於對Zestimate的算法技術過於自信，數據團隊又沒有足夠的經驗對預測的市場進行人工審核，導致後來Zillow錯誤購入過多房源無法出手，跳進自己挖的 “房源囤積” 的陷阱，一度造成經營虧損。
小結：科技始終來源於“人性”
科技的進步讓各大行業都開始組建自己的數據科學家團體，研究品牌專屬的AI數據庫和算法。當然房產交易變得便捷快速要得益於AI的智慧，然而這些AI驅動都有一個共通之處：他們都需要大量的資料來 “投餵” ，好讓AI學習之後變得更聰明。而這些資料怎麼來? 一部分可能透過產權公司，還有不斷吸納有經驗的經紀人來獲取數據。他們每年經手上百萬甚至千萬的房產過戶，最有可能手握這些珍貴的資料。
AI目前還是一匹待馴服的 “寶馬” ，究竟該如何在經營中合理、準確運用數據與科技，這對房仲業者來說還是考驗。
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