Революционное влияние искусственного интеллекта на корпоративную недвижимость

Искусственный интеллект (ИИ) трансформирует отрасли по всему миру, и сектор корпоративной недвижимости (CRE) не является исключением. «Глобальный искусственный интеллект Colliers в отчете CRE 2024 г.В докладе подробно рассматривается, как ИИ меняет сферу коммерческой недвижимости, обеспечивая значительные прорывы и долгосрочные преимущества. В докладе рассматриваются различные аспекты влияния ИИ, с акцентом на такие ключевые области, как внедрение, преимущества, проблемы и будущие возможности.

Текущая ситуация с искусственным интеллектом в CRE

Планы внедрения ИИ

Значительная часть руководителей CRE готовится интегрировать ИИ в свою деятельность. По данным:

• 33%. планируют внедрить ИИ в течение следующих двух лет.
• 26%. намерен сделать это в течение следующего года.
• 12%. рассчитываем внедрить ИИ в течение следующих шести месяцев.
• 12%. ожидать реализации в течение следующих пяти лет.
• 9% уже внедрили как минимум одно генеративное решение ИИ.
• 7% не имеют в виду конкретных сроков.

Категории AI в CRE

Коллиерс выделил шесть основных категорий ИИ, которые в настоящее время используются или, как ожидается, будут приняты в ближайшее время:

1. Обработка естественного языка (НЛП) – Понимает, генерирует и взаимодействует с человеческим языком.
2. Машинное обучение (ML) – Учится на данных и со временем улучшает свою производительность.
3. Predictive Analytics – Анализирует исторические данные для прогнозирования будущих тенденций.
4. Экспертные Системы – Имитирует способности человека-эксперта принимать решения в конкретных областях.
5. Генеративные Модели – Генерирует контент, такой как изображения или текст, на основе больших наборов данных.
6. Компьютерное зрение – Анализирует и интерпретирует визуальную информацию из окружающего мира.

Проблемы и ключевые направления

Новизна ИИ создает проблемы, особенно в области управления данными и стандартизации. Коллиерс выделяет пять ключевых направлений успешного внедрения ИИ:

1. Прозрачность – Стандартизация и обмен данными между компаниями CRE для использования всего потенциала ИИ.
2. Исчерпывающие данные – Обеспечение полноты и объективности данных для точного применения ИИ.
3. Управление – Разработка программ управления данными для минимизации рисков и обеспечения точности данных.
4. Объем данных – Использование огромного объема данных в CRE для эффективного обучения ИИ.
5. Управление данными – Эффективное управление и регулирование доступа и целостности данных.

Прогнозируемое влияние ИИ на CRE

Экономическое влияние

К 2030 году ИИ сможет автоматизировать деятельность, на которую приходится до 30% отработанного времени в экономике США, что существенно повлияет на производительность и экономическую ценность. По оценкам McKinsey, генеративный искусственный интеллект может приносить от 2.6 до 4.4 триллионов долларов ежегодно. в мировую экономику. Однако это также означает, что к 12 году может потребоваться до 2030 миллионов смен профессий, при этом 80% затронутых рабочих мест придется на четыре основные профессии.

Рост рынка

Интерес инвесторов к генеративному ИИ продолжает расти, при этом финансирование значительно увеличивается:

• 2017: 1.0 миллиарда долларов
• 2023: 29.1 миллиарда долларов

По прогнозам, доход рынка генеративного искусственного интеллекта будет расти со среднегодовым темпом роста (CAGR) на 57.8% в период с 2023 по 2028 год, достигнув 36.4 миллиарда долларов к 2028 году.

ИИ в предоставлении услуг CRE

Ключевые области воздействия

Искусственный интеллект готов произвести революцию в нескольких сферах обслуживания CRE, в том числе:

1. Интеллектуальная собственность – Выявление новых и появляющихся кадровых резервов и мест.
2. Решения для цепочек поставок – Прогнозирование в реальном времени корректировок прогнозов спроса или требований к запасам.
3. PM Systems Provider – Оптимизация распределения ресурсов и управления затратами.
4. Управление транзакциями – Расширение возможностей определения местоположения с помощью автоматизированных рабочих процессов.
5. Консультации на рабочем месте – Создание различных вариантов размещения и трехмерного пространства.
6. Управление арендой – Оптимизация процессов с помощью технологии OCR AI.
7. Портфельная стратегия – Постоянная оптимизация портфелей с помощью прогнозной аналитики.
8. Facility Management – Внедрение упреждающего технического обслуживания зданий и автоматических уведомлений.

Тематические исследования и примеры

Управление арендой

• Вопрос: Энергетическая компания столкнулась с кибератакой, выведшей из строя все системы.
• Решение: Colliers использовала AI OCR для извлечения деталей из более чем 40 изображений, добившись уровня захвата 90% и уведомив более 400 арендодателей о задержках платежей.

Facility Management

• Текущий: Менеджеры объектов сотрудничают, чтобы сократить расходы и улучшить качество обслуживания сотрудников.
• Будущее: Прогнозная аналитика и машинное обучение позволят оптимизировать использование энергии и профилактическое обслуживание, используя устройства Интернета вещей для улучшения управления объектом.

Решения для цепочек поставок

• Текущий: Консультанты используют электронные таблицы для прогнозирования спроса.
• Будущее: ИИ позволит осуществлять корректировку в режиме реального времени на основе операционных и внешних данных, оптимизируя эффективность цепочки поставок.

Консультации на рабочем месте

• Текущий: Консультанты разрабатывают индивидуальные решения для рабочих мест.
• Будущее: Машинное обучение будет анализировать данные опросов и генерировать 3D-рендеринг, повышая качество обслуживания сотрудников.

Портфельная стратегия

• Текущий: Консультанты анализируют данные портфеля в соответствии с бизнес-целями.
• Будущее: Машинное обучение предоставит рекомендации в режиме реального времени о тенденциях рынка и оптимальном сочетании недвижимости.

Интеллектуальная собственность

• Текущий: Исследования определяют идеальные места для найма сотрудников.
• Будущее: прогнозная аналитика автоматически порекомендует места на основе тенденций рынка и наличия талантов.

PM Systems Provider

• Текущий: Менеджеры проектов контролируют управление ресурсами.
• Будущее: Генеративный ИИ будет создавать концептуальные проекты, сметы затрат и планы безопасности, повышая эффективность проекта.

Управление транзакциями

• Текущий: Менеджеры организуют сделки с недвижимостью.
• Будущее: ИИ будет автоматизировать рабочие процессы, создавать маркетинговые стратегии и проводить анализ рынка для более эффективного принятия решений.

Дополнительные соображения

Новые должности

ИИ создаст новые возможности трудоустройства в CRE, такие как Этика ИИ эксперты, инженеры по безопасности, управляющие недвижимостью с поддержкой ИИ и инструкторы по ИИ.

Этические проблемы

ИИ вызывает этические проблемы, особенно в отношении конфиденциальности данных и использования служебной информации. Компании должны сбалансировать эффективное использование ИИ с соблюдением этических стандартов.

Преимущества внедрения ИИ

ИИ может минимизировать ошибки, повысить прибыльность, оптимизировать процессы и способствовать инновационному решению проблем.

Обзор отрасли

Ожидается, что искусственный интеллект окажет преобразующее влияние на коммерческую недвижимость, сравнимое с появлением интернета. Стремительное развитие этой технологии открывает перед компаниями, работающими в сфере коммерческой недвижимости, прекрасную возможность получить конкурентное преимущество.

Заключение

Интеграция ИИ в коммерческую недвижимость (CRE) открывает значительные преимущества и возможности для инноваций. Решая задачи, связанные с управлением данными и этическими аспектами, компании, работающие в сфере CRE, могут использовать потенциал ИИ для повышения качества услуг, оптимизации операций и увеличения экономической ценности. По мере развития технологий ИИ их влияние на коммерческую недвижимость (CRE) будет только расти, поэтому лидерам отрасли крайне важно оставаться на шаг впереди и внедрять решения на основе ИИ.

Чтобы узнать больше, читателям следует скачать Глобальный ИИ в отчете CRE 2024.