AI落地最大难题不是预算,是决策者参与 | 火花谈第39期

楼市   2024-09-13 07:30   北京  

作者 | 韩玮烨、宋金煜

编辑 | 梁秀杰、刘玉娇

责编 | 韩玮烨

管理就是决策。人工智能可以逐步实现决策自动化,提高决策效率和质量。——赫伯特·西蒙《管理决策新科学》

关于AI,早期“被替代”的恐慌淡化了许多,更多人在思考,如何驾驭AI去提升个人能力;对于企业而言,AI技术的应用,会加速企业数字化进程,推动流程再造,以提升运营效率和竞争力。

在以空间为载体的不动产领域,很多企业正在尝试AI的轻应用,意图在周期低谷强化降本增效的能力。当然,我们认为AI在不动产领域的应用,相比制造业、供应链、大医疗等行业,还处于非常初级的阶段。

有着20多年不动产开发、运营和数字化经验的科技老兵——曲景东,看到AI的巨大发展潜力,决定直接下场创业了。他曾在正大侨商、探索文旅、中规院未来城市实验室、国开东方、侨福集团等多家公司担任要职。

第39期火花谈,睿和智库创始人韩玮烨对话与数智未来(D&I llc)执行董事曲景东,探寻在AI“寒武纪”时期的企业应用情况和发展趋势。

AI化尚未真正开始

真正的生成式AI普及时代尚未到来,但目前已经处于寒武纪(生物多样性爆发)的起始时刻。

 韩玮烨  早在10年前,您就操盘了北京侨福芳草地项目的数字化转型。现在看,这一做法对购物中心领域的数字化应用有哪些有益的价值?

曲景东:北京侨福芳草地是由香港侨福集团开发的商业综合体,从拿地到项目开业,用了10年时间。开业至今12年。目前,项目依然是北京的地标性项目,足见港资开发商对于商业地产深刻的理解。

2013年春天,我们团队开始着手进行侨福芳草地的数字化转型,主要目标是提升购物中心经营效率和用户满意度。

首先,建立大数据系统:将传统的销售数据,以及商家活动、停车场车辆、客流、天气、社交媒体动态等转为大数据资源,并通过对这些数据多维度分析,找出商业空间、业态组合、店铺和商品、顾客和消费习惯等之间的关系。其次,根据大数据分析的结果,进行商业和客群的再定位。最后,根据新定位进行精准招商和市场营销。

在招商方面,注重时尚艺术和科技两大方向,排除同质化品牌。一方面引入自带流量的国际首店、潮牌,同时利用换铺时机招租美术和舞蹈等艺术培训机构,提升时尚和艺术氛围,另一方面引入高科技产品展陈,如特斯拉跑车。

当时做数字化的主要投入是在数据采集、数据库、商业分析等软件方面,硬件方面的投入比较少。数字化总成本相对租金收入来说是非常低的,但对于提升出租率、租金、销售额和坪效等方面的作用是巨大的。即便是现在看来,11年前的数字化工作还是很有前瞻性,而且通过数字化方式重塑商业地产的招商、市场宣传、运营三大环节,依然是很先进的做法。

 韩玮烨  从业20多年,您参与主导了各类项目的数字化建设,并在智能化方面有不少发明成果,能否分享下您的创新成果?

曲景东:除了购物中心数字化项目外,我曾经用两年时间,为一家传统的商业资产管理公司和一家物业管理公司实现了数字化转型,并且有很多创新和突破。

例如,在最近的一个数字化建设项目中,我主持上线了20多个系统,包括商业经营系统、资产管理系统和商业智能分析系统,实现了“经营无纸化、业财一体化、决策数智化”。其中最大的创新是开发了一套领先的商业智能(BI)系统,即经营驾驶舱系统。这个系统不但可以自动监控80多个商业经营的关键指标,进行自动分析,还能智能预警和报警,并向高管人员推送关键经营信息,辅助决策。

再如,我主持研发了“AI厨房电气火灾侦测系统”和“基于AI的火灾预警和可视化指挥系统”。一个曾在深夜侦测到商场中某餐厅厨房的接线板发生故障电弧,及时自动切断电源,避免了一场电气火灾的发生;另一个则能够在商场发生火灾报警时,提醒中控室值班人员及时查看现场视频,若中控室无人还可自动呼叫值班人员前往现场查验和处置。

上述创新之所以取得成功,关键因素就在于它们可以真正解决业务痛点。

 韩玮烨  您认为目前国内不动产领域的数字化发展到了哪个阶段?

曲景东:现在大多数不动产企业都实现了基本的信息化,开发了数字化系统,有的企业实施了商业智能系统,也有些企业开始实施AI系统。不过大多是采用AI算法进行数据分析,生成式AI普及的时代尚未到来。

AI时代正在加速到来,目前已经处于寒武纪(生物多样性爆发)的起始时刻。面对AI驱动的第四次产业革命,人类的生产、管理和决策正经历彻底的重塑,并将带来前所未有的挑战。

新技术落地应用要跨数重山

无论数字化还是AI、新技术的企业应用,首先考验的是一把手的认知高度和决策能力。

 韩玮烨  我国商业地产数字化变革为何缓慢?AI技术在企业端落地难的主要原因是什么?

曲景东:长期担任企业CIO,在我看来商业地产数字化变革面临的最大问题是,在管理者的意识中,数字化变革是开发信息管理系统。

资金投入从来不是企业数字化变革的难题,重要的是企业一把手是否对数字化转型有正确的认识,是否亲自使用新技术,并愿意通过新技术推动企业管理的全面变革。如果还是用传统管理思路和方法经营企业,就像用赶马车的方法去开高铁,即使开发或应用再多的数字化系统,也无法实现真正的企业数字化转型。

无论数字化还是AI,其全面落地必将引发组织架构和业务流程的改变,这些都会触及公司的权力结构和工作分工的调整,内部容易出现各种抵触情绪。因此在全面实施数字化变革前,尤其是采用生成式AI技术,需要CEO、CFO、CIO甚至董事会达成共识,明确采用AI技术的目标,以及为此投入的成本,并为此推动组织架构的变革和业务流程的再造。

整体来看,商业地产行业对新技术的采纳往往是非常谨慎的,但AI的发展趋势不容忽视。在生成式AI应用的投资上,应超越短期增加财务支出的视角,认识到革命性的技术投入是公司长期发展的关键要素。不要仅仅局限于财务投资和收益,而要看到其在提质增效方面的长期回报,以及生成式AI对企业核心竞争力打造方面的贡献。

 韩玮烨  在您看来,为何目前生成式AI难以达成?

曲景东:理想的生成式AI经营工具,应该是通过海量且高质量的商业数据训练出的大模型。这个大模型可以根据不同的经营维度和实际需求,给出关键的市场策略,快速生成营销草案、工作计划和任务分配,并预测市场趋势等。

当前AI大模型大部分仍属于基础大模型,采用互联网的数据进行训练,缺乏特定专业领域的高质量数据,不能满足行业需求。另外,有些厂家也开始尝试商业垂直领域大模型开发的探索,但是开发人员缺乏对商业逻辑的深刻理解,难有或少有实用价值。若此类情况如此循环,高质量的生成式AI产品很难出现。

 韩玮烨  如何评估AI给出结论的准确性,并对其偏差进行纠正?

曲景东:AI特别是大语言模型,一旦训练完成后,其内嵌的知识库便被固化,形成了一个静态的信息集合。由于没有实时数据或者没有及时更新的数据,将导致AI结论的准确性不足。

为此AI大模型需定期吸纳和整合最新的数据与信息,把企业积累的知识和行业知识及时输入到大模型中,另外近期出现的RAG技术等可通过引入本地知识库的检索功能来增强模型的专业能力。

AI工具可能出现幻觉或偏差,主要还是语料数据库和Transformer架构问题。随着大模型技术的不断提升,多智能体(Agent)互相监督检查等技术组合,可以有效地减少大模型的幻觉现象。相信随着技术的进一步发展和数据质量的提高,突破大模型幻觉和认知偏差的问题将逐步解决。

此外,AI在伦理和法律领域同样面临挑战。尽管AI可以通过分析法律文书自我优化,但它们仍缺乏人类的道德教育和社会经验,以及同情心和同理心。因此AI在做出重要决策时,仍需人类的监督和判断,以确保其应用符合道德和法律标准。

解锁生成式AI工具的商业价值

在全球科技竞争格局中,AI成为各国竞相争夺的战略高地,将撬动万亿美元经济价值。企业如何捕捉这一历史性机遇,挖掘更大的商业价值?

 韩玮烨  全球顶尖商业地产机构在AI技术应用方面,有哪些成功经验值得我们学习?未来生成式AI可以应用在哪些方面?

曲景东:从国际上一些大型房地产服务公司仲量联行(JLL)、世邦魏理仕(CBRE)以及戴德梁行(Cushman & Wakefield)等应用案例中,我们可以学到以下经验:

1、数据驱动决策:通过使用先进的AI技术和大数据分析,企业能够更好地理解市场动态,做出更加精准的预测,并基于这些信息来优化其业务策略。

2、自动化与效率提升:利用AI技术可以自动化许多重复性的工作流程,比如合同审查、客户关系管理和设施管理等。

3、客户体验改善:AI技术可以帮助企业更好地理解客户需求,并提供个性化服务。

4、物联网(IoT)集成:结合IoT设备,AI能够实时监控物业状态,及时发现并解决问题,这对于预防故障和维护物业价值至关重要。

5、技术合作:在不断发展的技术环境中,保持开放的合作态度对于获取最新的技术支持是非常重要的。

随着技术的进步,未来生成式AI可为企业创造新的机会,同时挑战传统工作方式,重要的是要持续关注技术发展,并灵活调整战略以适应变化。在商业地产领域应用生成式AI的方向包括:智能报告生成、租赁管理、市场营销材料创作、虚拟助手与客户服务、设计与规划辅助等。

 韩玮烨  在您看来,AI工具在企业层面有何具体落地路径?

曲景东:从落地的流程上来看,首先,于公司发展战略,制定AI愿景和财务预算;其次,根据公司年度目标,确定每年AI的应用重点方向和实施计划;最后,根据实施的效果,进行业务流程的重组和组织架构的调整,最终构建一个基于AI的敏捷组织架构。此外,还要注意利用AI技术手段满足外部客户的需求,以确保AI方面的投资为公司股东、公司员工和外部客户都带来利益。

若预算有限且只是想尝试新技术,可由内部技术团队或招募技术人员,搭建小型系统或开源模型来测试概念的可行性。一旦证明有效并获得最高决策者的认可,可制定更大规模的预算和计划。

若预算较多且企业高层重视,可选择收购一家专业公司来快速实现技术整合,或与专业公司合作进行定制开发。

 韩玮烨  您下场进入“商业地产AI赛道”的初衷是什么,目标是什么?您认为AI是否有能力彻底革新所有领域?

曲景东:随着多模态大模型等生成式AI的快速发展,以及这些大模型在垂直行业的深入应用,一场产业革命即将到来。尤其在新技术渗透缓慢的商业地产行业,生成式AI将给这一古老的行业带来显著的变革。

我选择躬身入局,参与到这场令人兴奋的变革之中,是想要去解决行业发展的一些痛点。人到中年,我希望把有限的生命用在探索未来上,把时间投入到有价值的事情上,而不是毫无意义的内卷,

在商业不动产领域推动包括AI在内的新技术实施是一个非常艰难而缓慢的过程。

数智未来的愿景是,全面解构商业地产发展的痛点,促进行业垂直大模型开发,逐步推广AI产品和技术,助力不动产行业AI转型发展。

结语

技术由人类创造,为人所用,同时又在改变着人类。AI的产生,缘起是人对自身及未知世界的探索。而技术应用落地要跨越的三重山,这就是人类认知提升的过程。

与曲总三个小时的访谈,我们用一句禅语作为结语:看山是山,看水是水;看山不是山,看水不是水;看山还是山,看水还是水。

你在哪个境界?又要翻越哪重山?

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