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　　在數(shù)字化浪潮席卷與行業(yè)競爭加劇的雙重背景下，傳統(tǒng)勞動密集型的物業(yè)管理行業(yè)正經(jīng)歷深刻變革。

　　近日，由中指研究院聯(lián)合人工智能公司小冰、指尖科技共同研發(fā)的AI物業(yè)服務(wù)場景大模型正式發(fā)布。

　　《中國經(jīng)營報》記者了解到，這款聚焦物業(yè)招投標(biāo)場景的AI（人工智能）產(chǎn)品，旨在解決行業(yè)長期面臨的高人力成本、低利潤率以及招投標(biāo)流程煩瑣低效等痛點。

　　據(jù)介紹，該產(chǎn)品依托中指研究院的行業(yè)數(shù)據(jù)庫與AI的深度學(xué)習(xí)能力，在標(biāo)書撰寫階段，能夠?qū)崿F(xiàn)結(jié)構(gòu)化內(nèi)容自動填充，將標(biāo)書編制周期壓縮90%，有望將中標(biāo)率提升3倍，為物企在激烈的市場競爭中提供新的智能化解決方案。

　　聚焦行業(yè)痛點

　　AI物業(yè)服務(wù)場景大模型的誕生，源于物業(yè)管理行業(yè)長期存在的核心痛點。

　　物業(yè)管理作為典型的人力密集型行業(yè)，長期受困于“兩高一低”——即高人工成本、高運營壓力、低利潤率的現(xiàn)實。

　　中指研究院報告數(shù)據(jù)顯示，人工成本在物業(yè)企業(yè)營業(yè)成本中占比高達(dá)55%以上，成為制約發(fā)展的關(guān)鍵瓶頸。

　　與此同時，2024年百強(qiáng)物企凈利率均值降至4.98%，行業(yè)普遍面臨“增收不增利”的窘境。在這樣的經(jīng)營環(huán)境下，獲取新項目、擴(kuò)大管理規(guī)模的核心環(huán)節(jié)——招投標(biāo)工作，其效率和成功率對企業(yè)的生存發(fā)展至關(guān)重要。

　　傳統(tǒng)的物業(yè)項目招投標(biāo)流程，往往涉及大量人力和時間投入。企業(yè)需要專人實時追蹤全國范圍內(nèi)海量的公開招標(biāo)信息，篩選匹配自身資質(zhì)的項目，再依據(jù)復(fù)雜的評分標(biāo)準(zhǔn)，耗費大量精力編寫標(biāo)書。

　　這一過程不僅效率低下、成本高昂，且容易因信息遺漏、標(biāo)書質(zhì)量不高或?qū)υu分點把握不準(zhǔn)而導(dǎo)致廢標(biāo)或錯失商機(jī)。

　　基于這些行業(yè)普遍存在的難題，AI物業(yè)服務(wù)場景大模型的推出旨在利用AI技術(shù)實現(xiàn)招投標(biāo)全流程的智能化賦能。

　　據(jù)中指研究院方面介紹，該產(chǎn)品能實時追蹤全國公開招標(biāo)信息，提前預(yù)警商機(jī)。且通過本地化部署，在保障企業(yè)數(shù)據(jù)安全的前提下，精準(zhǔn)分析招標(biāo)文件，覆蓋標(biāo)書評分點。

　　中指研究院方面提供的數(shù)據(jù)顯示，企業(yè)通過AI物業(yè)服務(wù)場景大模型，則可匹配自身資質(zhì)和招標(biāo)需求，鎖定匹配度超過85%的高價值項目，剔除低效標(biāo)訊。參標(biāo)數(shù)量較平時提升5倍。

　　而基于AI的多維度評測能力，除了預(yù)測中標(biāo)率，AI物業(yè)服務(wù)場景大模型內(nèi)置的同行情報庫，還能幫助企業(yè)洞察同行的價格策略、市場規(guī)模、運營成本等信息，建立差異化競爭壁壘。

　　此外，在標(biāo)書撰寫階段，AI物業(yè)服務(wù)場景大模型能夠?qū)崿F(xiàn)結(jié)構(gòu)化內(nèi)容自動填充，將標(biāo)書編制周期壓縮90%。 據(jù)稱其還會從評委視角，對標(biāo)書進(jìn)行缺陷掃描，提升97%的評分點覆蓋率，嚴(yán)控廢標(biāo)風(fēng)險，有望將中標(biāo)率提升3倍。

　　中指研究院物業(yè)事業(yè)部研究副總監(jiān)彭雨表示，這場由AI技術(shù)驅(qū)動的行業(yè)變革，正在將物業(yè)管理從傳統(tǒng)的勞動密集型服務(wù)，轉(zhuǎn)變?yōu)榭萍假x能的現(xiàn)代服務(wù)業(yè)。

　　物管行業(yè)智能化躍遷挑戰(zhàn)

　　按照中指研究院發(fā)布的報告內(nèi)容，未來AI賦能的重點將從工具創(chuàng)新轉(zhuǎn)向場景落地，圍繞客戶服務(wù)（從被動響應(yīng)到主動感知）、設(shè)施運維（從人工巡檢到智能預(yù)警）、空間治理（空間資源活化、綠色低碳運營）三大核心場景，推動物業(yè)服務(wù)向精細(xì)化、個性化、智能化持續(xù)演進(jìn)，實現(xiàn)“從工具革命到場景躍遷”。

　　不過，要實現(xiàn)這一智能化躍遷，物業(yè)管理行業(yè)仍需克服諸多現(xiàn)實挑戰(zhàn)。

　　首先是成本與效益的平衡問題。AI系統(tǒng)，尤其是涉及硬件部署（如AIoT設(shè)備、服務(wù)機(jī)器人）和復(fù)雜平臺建設(shè)的項目，初期投入巨大。盡管長期來看，如智慧安防系統(tǒng)可能節(jié)省超50%的人力成本，但其投資回報周期往往需要3—5年甚至更長。這種“高投入—慢收益”的特性，對利潤本就微薄的物企構(gòu)成了顯著的資金壓力。此外，數(shù)據(jù)存儲、算法迭代、網(wǎng)絡(luò)專線、安全認(rèn)證等“隱性成本”也容易被低估。

　　其次，技術(shù)集成與標(biāo)準(zhǔn)化難題突出。行業(yè)內(nèi)系統(tǒng)林立，“數(shù)據(jù)孤島”現(xiàn)象嚴(yán)重，不同供應(yīng)商的硬件設(shè)備（如智能門禁、監(jiān)控、能耗表等）往往采用不同的通信協(xié)議和數(shù)據(jù)格式，導(dǎo)致互聯(lián)互通困難，難以形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)底座支撐AI應(yīng)用。技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的缺失，使得系統(tǒng)集成成本高昂，效率低下。

　　不僅如此，人才與組織的適配同樣存在較大挑戰(zhàn)。這是因為，物業(yè)行業(yè)普遍缺乏既懂物業(yè)管理業(yè)務(wù)又懂AI技術(shù)的復(fù)合型人才。傳統(tǒng)的“師徒制”難以傳授智能設(shè)備運維知識，系統(tǒng)化培訓(xùn)又受制于成本和資源。同時，許多物企沿用的多層級、垂直化的管理架構(gòu)，也難以適應(yīng)智慧化服務(wù)所需的快速響應(yīng)和敏捷迭代需求，部門壁壘可能進(jìn)一步削弱智慧系統(tǒng)的協(xié)同效能。

　　數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)更是不可逾越的紅線。報告指出，AI應(yīng)用依賴數(shù)據(jù)采集與分析，但這往往觸及業(yè)主隱私邊界。如何在滿足合規(guī)要求（如個人信息保護(hù)法的“最小必要原則”“知情同意”等）與發(fā)揮技術(shù)效用之間取得平衡，是物企必須審慎處理的難題。過度采集或數(shù)據(jù)泄露可能引發(fā)用戶投訴甚至法律風(fēng)險，而合規(guī)投入又可能增加成本、限制數(shù)據(jù)價值的釋放。

　　面對這些挑戰(zhàn)，報告給出了應(yīng)對建議：采取“小步快跑”的實施路徑，通過“試點驗證—優(yōu)化迭代—規(guī)模復(fù)制”分階段推進(jìn)；探索設(shè)備租賃、服務(wù)訂閱等輕資產(chǎn)模式以緩解資金壓力；加強(qiáng)行業(yè)內(nèi)及跨界合作，如“AI生態(tài)伙伴”計劃，共同優(yōu)化模型、分?jǐn)偝杀荆恢匾暼瞬排囵B(yǎng)，通過內(nèi)培外引、校企合作（如萬物云、龍湖等已與職業(yè)院校合作）定向培養(yǎng)“數(shù)字管家”；推動組織架構(gòu)向扁平化、敏捷化轉(zhuǎn)型，打破部門墻；積極參與推動行業(yè)接口標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一（如設(shè)備通信“三統(tǒng)一”原則）；建立嚴(yán)格的數(shù)據(jù)分級授權(quán)、透明使用機(jī)制和安全保障體系，在合規(guī)框架下最大化數(shù)據(jù)價值。

（文章來源：中國經(jīng)營報）