环球时讯:我爱我家首推房产经纪大模型 拟人助手赋能经纪人提升服务质量
房产经纪大模型时代来临。5月15日,在我爱我家品牌战略发布会暨23周年庆上,我爱我家董事长、总裁谢勇宣布了全新数字化战略,即以房产经纪大模型为抓手,大幅度提高知识、系统、人三者的融合度,缩短普通经纪人变成优秀经纪人的路径,进一步提升服务质量。
在业内人士看来,这标志着我爱我家数字化建设已完成了信息数字化的“探路”阶段和运营数字化的“扎根”阶段,正式迈入以决策数字化为特点的“智能跃迁”阶段。
(资料图)
我爱我家发布的全新数字化战略,标志其正式迈入“智能跃迁”阶段。
打造房地产界的“ChatGPT”
据谢勇介绍,携手国内人工智能公司第四范式,共同打造房产经纪大模型,率先催生专属于行业的ChatGPT,是我爱我家依靠前沿技术提高服务质量、重塑核心竞争力的重大战略选择。这一举措旨在实现“房产领域智能决策AI+大模型生成式AI双轮驱动”,方便经纪人随时一站式调用,通过获得赋能快速成长,进一步提升服务品质。
我爱我家率先进军房产经纪大模型,其目的在于,解决行业甄别好经纪人、培养好经纪人、留住好经纪人等一系列难题。恰如谢勇所言:“行业的核心是经纪人,数字化的目标是把经纪人变得更优秀。”
众所周知,今天的居住服务行业早已脱离了市场发展早期的混沌状态,时代对于房产经纪人这个职业提出了更高、更新的要求——房产交易专业知识及复合型知识。以大众最关心的专业能力为例,房产交易大宗、低频、复杂的特点,客观上给经纪人职业素养设置了高门槛,比如二手房交易,从购房资质审核、产权核验、付首付款与资金监管、解除房屋抵押到最后的缴税过户发证,办完全部交易流程的20余个环节有时甚至需要半年之久。这就要求经纪人足够优秀,才能够为客户提供高品质的服务。
在此背景下,近年来,我爱我家围绕数字化战略,以赋能经纪人为出发点和落脚点,不断审视经纪人日常作业的完整流程,以可能造成困扰的细节为靶点,组织技术力量,运用数字化手段助力经纪人规避错误风险、熟悉解决方案、寻求更优路径、提高服务效能。
时至目前,“通用大模型”已具有自主学习的决策大脑,具备超预期的语义理解能力。而在房产经纪这一垂直整合领域,我爱我家通过海量数据对大模型进行饱和训练,并拥有真实的闭环场景和用户反馈,能够获得更多垂直数据,使得房产经纪大模型推理能力以更低的成本涌现,形成垂直领域的数据“飞轮”。在这一基础上,通过能够在专业领域自如交流、自主学习、持续调整进步的房产经纪大模型,有望实现在经纪人职业周期的全程赋能。
在我爱我家董事长、总裁谢勇看来,数字化的目标是把经纪人变得更优秀。
“更智慧的决策”,最大化赋能经纪人
目前,垂直领域的AI大模型方兴未艾。我爱我家率先涉足行业大模型,自有其考量与底气。除了来自战略目标之外,也来自积淀的实力。实际上,从2018年执行数字化战略以来,我爱我家已经在引领行业进行数字化升级的道路上走过了第一个五年。
具体而言,在信息数字化的“探路”阶段,我爱我家的作业统一性让效率空前提高;在运营数字化的“扎根”阶段,我爱我家将数据资产的价值嵌入到每一个流程,实现了更高阶的数据治理。
值得一提的是,今年早些时候,我爱我家与华为云达成了数字化转型战略合作,在技术中台、数据平台、AI场景、云基础设施等方面合力探索。未来这些技术能力将持续提升VR效率、完善知识图谱,为我爱我家的数字化大脑不断注入创新活力。
时至目前,我爱我家在机器学习、数据挖掘、自然语言处理等多个方向实现了能力沉淀及场景应用。因此,随着房产经纪大模型的推出,意味着我爱我家正式迈入以决策数字化为特点的“智能跃迁”阶段。
值得一提的是,此次发布会上,我爱我家不仅提出了具体的发展动作,也明确了接下来的发展焦点——“更智慧的决策”,即通过完善具备自主学习能力的数字化决策大脑,实现对于经纪人的最大化赋能,从而在服务好客户的基础上,赢得探索居住服务增值的潜力空间。
值得关注的是,这一房产经纪大模型,具体是如何赋能经纪人?对此,我爱我家方面表示,“智能跃迁”阶段,我爱我家将利用垂直大模型的优势,为每一位经纪人配备高度“拟人”的业务助手,方便经纪人随时调用。这种层层递进的清晰战略意图,以终为始,以最大化赋能经纪人的理念不断深化数字化改革。
在业内人士看来,我爱我家与第四范式合作,实现“房产领域智能决策AI+大模型生成式AI双轮驱动”,是提升资源要素配置效率的又一大里程碑,本质上是在探索全新生产要素的组织模式。决策工具的智能化释放经纪人服务价值,更强大的经纪人、更丰富的服务经验又会反哺决策工具,提高其智能化水平,形成人与技术的联动赋能、协同演进。
展望未来,谢勇表示:“我爱我家将充分发挥自身23年来积累的数据资产和行业经验,与优秀的合作伙伴共同孵化具有领先性、创新性乃至颠覆性的人居生活数字产品与解决方案,加速构筑新的行业竞争力。”
文/张晓兰 图/企业供图
编辑 杨娟娟 校对 卢茜
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