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無論是參與房地產活動,還是閱讀一篇關於房地產科技的文章,我們都會夢見一幕,就是置身室內,都能夠實時實地看到另一個地方的建築物細節;又或只需點擊一個按鈕,就可以簡單地完成買樓程序。當然,這就是「人工智能」、「大數據」和「區塊鏈」的威力。

然而,房地產專業人士對「自動化」這個名詞望而生畏!英國皇家特許測量師學會(RICS)發表的一篇論文發現,估值師日常工作中,近88%的工作都可以轉為自動化。相信單憑這數字,已足以讓從事這個行業多年,並致力獲取專業資格的估值師感到不安。我們口邊雖然經常掛著變革,但要實行時便會有一定阻力。

回顧工業革命年代,工人利用織機代替人手,令生產率提升數倍和增加就業機會,那個年代之前的人何嘗不是恍如夢境。展望未來,從協助律師審批合同、醫療保健的X光(X-ray) 診斷,以至商用客機機師在16小時香港至紐約航程中,只需要花數分鐘在人手導航上等,人工智能及科技都能夠大派用場。至於金融行業,透過科技便可以獲得關於公司價值和外匯匯率等即時信息。

至於房地產行業,其全球總產值達2,280億美元,佔世界資產的首位,支持著銀行借貸體系,並佔個人財富的7至8成。儘管如此,人們縱然擁有房地產資產,又或在這個行業工作,但仍然經常提出一些問題:我們為甚麼看不到每個房產的價值?我們交易合約為甚麼不可以自動化?甚至一些更簡單的問題:我是否應該買、應該賣和持有那些房地產資產?

為何在回答這些問題時遇上困難?原因就是數據。投資者需要購買一個物業,又或者一個測量員需要為一棟建築物進行估價時,他們需要知道業權所在、誰是租戶、淨租金多少、建築面積多大,以及最新的交易紀錄等等。在獲取這些資料的過程,往往非常痛苦。這些數據多來自數以百計的內部試算表、不同的政府部門、房地產的宣傳冊、規劃部門的網站,以及透過拜訪同行而得來。

經過數天、數周、甚至數月的研究時間,再加上購買數據的昂貴成本後,所有資料最後也不過是會放回試算表中,而分析師們按這些數據得出的報告,往往又不夠深入,皆因業界以9成時間收集數據,卻以僅餘的時間進行深入分析、提出總結又或為協助客戶進行協商。這情況下,除了不能確保所獲資料的可靠性和標準性外,亦令估值過程處於低效和失去價值創造的機會。

整個估值行業需要的,就是與更佳的數據銜接。結合大幅提升的電腦能力和深度學習的高效演算法,我們將能夠推動房地產領域的真正變革。歷史告訴我們,這種變化和增長將強化房地產專業人士的角色,無論您是測量師、代理人、投資分析師還是資產管理公司,這些變革都能推動我們的服務產品向價值鏈上游發展。為了獲取房地產的「大數據」,並為變革打下基礎,我們需要確保4V:交易量(volume)、速度(velocity)、多樣性(variety)和準確性(veracity),聯同標準化和全球公認標準的採用等。

Realinflo是一個讓房地產專業人士能夠共同合作及透過數據帶領行業變革的平台,透過平台,參與者能夠將工序數碼化、有效減低研究成本及提升向客戶提供的服務價值。 

Written by: Gary Walter MRICS, CEO, Realinflo

Original article published in am730 on 2020-06-05