부동산은 세계의 것입니다 가장 오래되고 가장 큰 자산 클래스. 그러나이 부문에는 중장비 부채가 있습니다. 에이전트는 여전히 문서를 수동으로 처리하고, 통화 또는 텍스트를 통해 시청을 예약하며, 스프레드 시트 또는 구식 CRM에 의존하여 중요한 작업을 관리합니다. AI에 의해 다른 산업이 완전히 혼란에 빠지고 있지만, 많은 부동산 사업은 여전히 불완전한 솔루션으로 비 효율성을 패치하고 있습니다.
문제의 일부는 구조적입니다. 업계는 단편화 된 레거시 시스템으로 주로 운영되며 이러한 복잡성으로 인해 위험없이 변화를 구현하기가 어렵습니다. 자동화 롤아웃을 거친다는 인식 된 부담은 많은 비즈니스 소유자가 기술과 관련이없는 것을 막기에 충분합니다. 많은 회사가 비효율적이더라도“일한 것”을 고수한다는 것은 놀라운 일이 아닙니다.
그러나 더 깊은 문제가 있습니다. 기술이 통합 된 경우에도 대부분의 회사에서 “디지털 혁신”은 프로세스 자체를 재 설계하지 않고 기존 프로세스를 개선하는 도구를 추가하는 것을 의미합니다. 그 사고 방식은 AI가 할 수있는 일을 제한합니다. 계약 워크 플로 자체가 파손 된 경우 AI를 사용하여 계약 오류를 줄일 수 없습니다. 중요한 데이터가 PDF 또는 이메일에 묻힌 경우 의사 결정을 최적화 할 수 없습니다.
부동산의 AI 채택은 업계가 목표를 바꿀 때까지 가속화되지 않습니다. 속도의 자동화에서 구조적 신뢰성 및 위험 감소를위한 자동화까지. 우리가 필요로하는 것은 기존 운영 프로세스에 적응하는 시스템이 아니라 완전히 변화하고 최적화하는 시스템입니다.
부동산의 현재 AI 상태
AI는 채택되고 있지만 사용량은 여전히 좁고 전술적입니다. 시장의 대부분의 솔루션은 프로세스의 하나의 은색을 다루고 있습니다 : 고객 서비스 용 챗봇, 스마트 가격 책정 도구, 문서 스캐너 또는 AI 구동 조회 도구.
이러한 혁신은 가치를 제공하지만 그 범위는 제한적입니다. 예를 들어 렌탈 기관에서 AI는 시청 알림을 자동화하는 데 도움이 될 수 있지만, 임차인 선별, ID 검증 및 준수는 여전히 수동으로 또는 통합이 제한된 타사 제공 업체를 통해 처리됩니다. 이 접근법은 전반적인 경험을 느리게하고 인간 오류의 가능성을 높입니다.
AI가 표면 수준의 작업보다 더 많이 처리 할 수있게한다면 그 위험을 줄일 수있는 중대한 기회가 있습니다. 맥킨지는 그 사실 만 발견했습니다 회사의 8%가 AI를 사용합니다 위험 감소의 경우 기술이 지속적으로 인간보다 성능이 우수한 영역 중 하나이지만. 부동산에서는 이로 인해 잘못된 검증, 잘못된 규정 준수 문서 또는 잘못된 세부 사항이있는 계약 (모두 거래, 고객 또는 라이센스 비용이들 수 있습니다.
대조적으로, 금융 및 물류와 같은 부문은 이미 AI를 사용하여 규모의 오류를 예측하고 방지하고 있습니다. 마스터 카드 사용 사기 행사를 감지하는 AI 실시간. 테슬라 유지 보수 요구를 예측합니다 고장 전에. 월마트를 사용합니다 재고 요구를 예측하는 AI 선반 수준까지. 이 경우 AI를 사용하여 출력 최대화, 품질 향상 및 오류를 최소화 할 수 있음을 보여줍니다.
부동산 부문이 같은 기술 수준에있을 이유가 없습니다. 그러나이를 위해서는 전체 워크 플로에 기술을 통합해야합니다.
부동산 및 AI : 혁신의 모습
일부 회사는 점진적인 사고 방식을 넘어 가기 시작했습니다.
부동산 준수를 살펴 보겠습니다. 전통적으로 이메일, 예약, PDF 인증서 및 여러 플랫폼과 관련된 수동 프로세스입니다. 그러나 최신 시스템은 이제 OCR, 구조화 된 워크 플로 및 음성 인터페이스의 조합을 사용하여 준수 검사를 자동화합니다.
예를 들어, AI는 가스 안전 증명서를 읽고, 갱신 날짜를 추출하고, 후속 작업을 트리거하고, 이해 관계자에게 알리고, 사람의 입력없이 재산 기록을 업데이트 할 수 있습니다. 이것은 작업량과 법적 위험을 모두 줄입니다.
문서 확인 – 예 : 영국의 임대 권리 점검 – 또 다른 변형 영역입니다. 에이전트가 ID를 수동으로 확인하거나 타사 포털에 업로드하는 대신, AI 기반 시스템은 이제 정부 준수 검증 엔진을 사용하여 실시간으로 처리합니다. 이는 임차인의 지연, 오류 및 반복 요청을 제거합니다.
임차인 심사의 다른 영역도 재건되고 있습니다. 정적 신용 보고서 또는 참조 통화에 의존하는 대신 예측 모델은 수입 일관성, 직무 안정성, 사전 임대 행동 등 여러 데이터 포인트를 기반으로 테넌트 채무 불이행 가능성을 평가합니다. 이러한 평가는 고품질 임차인, 체납 수가 적고 임대 시간이 빠른 더 나은 결과로 해석됩니다.
내부 작업에는 가치도 있습니다. AI는 일관성이없는 임대료 입력, 계약 초안의 필드 누락 또는 CRM 시스템의 부적절한 태그 속성을 표시 할 수 있습니다. 바쁜 팀의 안전망 역할을하며 그날 누가 일하고 있는지에 관계없이 프로세스가 이어지도록합니다.
매우 중요하게도, 이러한 혁신은 독점 AI 모델을 구축 할 필요가 없습니다. 중요한 것은 OCR, LLM, 워크 플로 엔진, 분석 플랫폼 등 기존 도구가 코 히어 런트 시스템으로 계층화되고 시퀀싱되는 방식입니다. 실제 가치는 단일 도구가 아니라 오케스트레이션과 이미 사용 가능한 도구를 완전히 활용하여 나타납니다.
최종 생각
부동산에서 AI에 대한 가장 큰 장벽은 더 이상 비용이나 가용성이 아닙니다. 잠재력을 완전히 활용하려면이 부문은 AI를 시간 절도 또는 생산성 부스터로 생각하는 것 이상으로 이동해야하며 실제 힘은 위험 감소, 품질 관리 및 완전한 프로세스 자동화에 있다는 것을 이해해야합니다.
AI는 에이전트의 작업을 재정의합니다. 에이전트는 문서를 수동으로 확인하거나 인증서를 쫓거나 교차 확인하는 대신 고객 조언, 거래 폐쇄 및 문제 해결과 같은 중요한 사항에 중점을 둘 수 있습니다. 한편, 시스템은 지속적으로 소진없이 나머지를 처리합니다.
그 수준에 도달하기 위해 부동산 회사는 통합에 접근하는 방법을 다시 생각해야합니다. 필요한 것은 AI를 깨진 시스템으로 볼링하는 것이 아니라, 워크 플로의 주요 부분을 자동화로 파운데이션으로 재구성하는 것입니다.
산업 전반에 걸쳐 점점 더 많은 증거가 있습니다. AI는 반복 가능한 프로세스가있는 환경에서 탁월합니다 구조화 된 데이터. 부동산은 해당 프로필에 적합합니다. 이제 업계가 이미 가능한 것을 최대한 활용하고 기술 부채를 한 번에 극복 할 때입니다.
게시물 부동산 및 임대에서 AI의 미래 먼저 나타났습니다 Unite.ai.
