Время чтения 10 минут.

Как меняется внедрение искусственного интеллекта (ИИ)?

Технологии ИИ быстро развиваются и по-новому начинают оказывать влияние на способ взаимодействия людей и машин. Эти технологии варьируются от фундаментальных, таких как машинное обучение, до более продвинутых форм, например, глубокое обучение (deep learning), обработка естественного языка (NLP) и компьютерное зрение. Они используются для различных целей, от автоматизации ручных процессов до принятия сложных прогностических решений. ИИ находится на ранних стадиях внедрения в индустрии CRE (коммерческая недвижимость), так как исследование Deloitte подтверждает, что менее трети организаций, используют их. Так, богатые азиатские регионы (Япония, Сингапур, Гонконг и Китай) и крупные CRE-брокеры (чей доход превышает 5 миллиардов долларов США) демонстрируют более высокую долю тех, кто внедряет новые технологии (см. рисунок 1).

Рисунок 1

Преимущества технологий ИИ распространяются на различные бизнес-процессы (см. рис. 2). Тем не менее, организациям, занимающимся вопросами ИИ, еще предстоит выработать более глубокое понимание того, как эффективно использовать эти технологии. Только 4 из 10 опрошенных руководителей считают, что ИИ может принести пользу развитию их CRE-бизнесу. В качестве примера можно привести один из американских стартапов, который использует технологию компьютерного зрения для повышения эффективности и производительности на строительных площадках. Они устанавливают несколько камер в разных точках обзора на строительной площадке для круглосуточной видеосъемки. Затем видео направляется в нейронную сетевую платформу, которая обучается миллионам видео и изображений со стройки, для анализа движения рабочих и транспортных средств, а также работы техники. В процессе стройки организации могут в режиме реального времени следить за ходом работ и выявлять отклонения между утвержденными арендаторами планами и работами на стройплощадке.

Рисунок 2

ИИ может также оказывать серьезное влияние на принятие решений о местоположении, включая более точные прогнозы по оценке имущества. Например, машинное обучение может быть использовано для анализа различных типов потребительских данных, чтобы помочь в выборе торговой площадки путем прогнозирования потенциала рынка, определения факторов успеха и оценки влияния близлежащих конкурентов.

Что следует делать CRE-компаниями в 2020 году?  

ИИ обладает потенциалом для оказания положительного влияния на всю CRE-компанию, помогая более эффективно собирать, управлять и использовать данные. Он может изменить опыт работы арендодателей, повысив простоту и частоту взаимодействия как с арендаторами, так и с конечными пользователями, добавив больше гибкости в основные бизнес-процессы и повысив операционную эффективность. Прогнозные возможности технологии для любого бизнес-решения могут оказать сильное влияние на рентабельность и доходность. CRE-компании должны использовать технологии AI для анализа новых и сложных форм данных и автоматизации избыточных задач. Это может помочь организациям расширить свои возможности прогнозирования для принятия более разумных решений, связанных с арендой и модернизацией договоров. Продвинутые пользователи AI могут раскрыть потенциал технологии для создания новых источников дохода. Нехватка необходимых специалистов, однако, может быть критической проблемой, и организациям, работающим в сфере коммерческой недвижимости (CRE), может потребоваться переквалифицировать существующих сотрудников, нанять новых специалистов с определенными навыками работы с ИИ или сотрудничать с профессионалами.

Усилить возможности прогнозирования. По мере того, как CRE-компании наращивают свой сбор данных с помощью различных технологий, таких как датчики IoT (интернета вещей), мобильные приложения и цифровая реальность (DR), следующим шагом является использование данных. Технологии ИИ обладают потенциалом для оценки различных наборов традиционных и альтернативных данных с высокой скоростью и точностью. Они могут составлять более сложные и точные прогнозы, проводить анализ на основе сценариев и планировать дальнейшее развитие. Некоторые технологические стартапы создали большие массивы данных с традиционной информацией, такими как арендная плата, уровень требований к вакансиям, а также альтернативной информацией, такой как геопространственная информация, использование мобильной связи и спутниковых снимков. Стартапы используют алгоритмы машинного обучения для более точного прогнозирования и принятия решений по сделкам о ресурсах и аренде.

Используя технологии искусственного интеллекта, организации могут оценивать тенденции и модели для прогнозирования поведения и текучки кадров, а также принимать обоснованные решения по выбору арендаторов. Применение таких технологий может улучшить финансовое планирование и анализ (FP&A), продажи и отношения с арендаторами. Более 55 % опрошенных CRE-руководителей считают, что ИИ может принести пользу продажам и управлению взаимоотношениями с клиентами (CRM), а также бухгалтерскому учету и отделам FP&A (см. рисунок 2). Согласно опросу, организации, использующие технологии AI, с большей вероятностью будут рассматривать опыт работы с цифровыми арендаторами в качестве основной компетенции. Однако, менее 4 из 10 респондентов, считающих, что такие технологии, как AI, меняют предпочтения арендаторов, уже ранее использовали эту технологию.

Модернизация аренды. Автоматизация управления арендой — еще одна большая возможность ИИ для CRE-компаний. Отрасль полагается на продолжительность аренды, которая обычно классифицируется как краткосрочная или долгосрочная. Однако, более шести из 10 опрошенных респондентов утверждают, что арендаторы предпочитают более гибкую аренду, нежели традиционную. Заметный рост спроса на гибкость наблюдается в Нью-Йорке, где в 2018 году объем площадей, арендуемых по гибкому договору, увеличивался на 44% в годовом исчислении, и в Великобритании, где 76% респондентов придерживаются этого мнения. Однако переход к гибкой модели аренды предполагает серьезные изменения в существующих процессах управления.

В целом, CRE компании следуют ручным и трудоемким процессам администрирования аренды, которые часто приводят к перерасходу средств, проблемам со скоростью и точностью, а также увеличению риска мошенничества. Автоматизация арендных процессов (управление, бухгалтерский учет и анализ) может оказать огромное влияние на удовлетворенность арендаторов. По данным нашего исследования, почти две трети CRE-директоров считают, что технологии AI могут увеличить скорость и точность выполнения рутинных задач при администрировании арендных процессов.

46% респондентов считают, что расширенные возможности AI могут автоматизировать такие услуги арендатора, как выставление счетов-фактур.

Помимо помощи в автоматизации процессов выставления счетов, технологии AI также могут сделать их цифровыми и «интеллектуальными», обнаруживая случаи повторения и мошенничества. Это также может помочь в оценке потенциальной прибыли для новых арендаторов и продления существующих договоров аренды. Компании могут рассмотреть возможность использования роботизированных и когнитивных технологических решений для построения гибких и масштабируемых систем администрирования аренды. Они могут даже искать решения, которые соединяют различные договоры аренды имущества и оборудования с датчиками здания, что позволит принимать более разумные решения. Например, одна из компаний предлагает помощь в аренде на базе AI и продвинутые системы управления коммунальными службами, которые помогают повысить операционную эффективность за счет автоматизации задач с возможностью автоматизации повторяющихся задач и использования интегрированной отчетности для отслеживания работы арендодателя.

Изучайте новые возможности получения прибыли. Конечная ценность, которую CRE-организации могут получить от использования ИИ, заключается в получении новых источников дохода. В качестве основного примера, данные о передвижении людей внутри здания могут быть потенциально проданы рекламодателям или градостроителям, чтобы помочь им в принятии решений. Другой пример: CRE компании могут собирать данные о поведении покупателей в магазинах, использовать технологию AI для выявления закономерностей и получения информации, а затем продавать их ведомственным инвесторам, чтобы облегчить принятие инвестиционных решений. После этого организации, занимающиеся вопросами коммерческой недвижимости, могут продавать эти данные своим розничным арендаторам, что может повлиять на решения, связанные с инвентаризацией в магазине и т.д.

Компании могут рассмотреть различные бизнес-модели — продавать данные или идеи, или платить за их использование или за подписку. Например, недавно компания WeWork приобрела компанию по пространственной аналитике, которая использует Wi-Fi сигналы для анализа использования пространства сотрудниками. Благодаря этому приобретению WeWork разрабатывает «решение для анализа рабочего места» и планирует продать его другим компаниям, которые хотят создать дополнительные возможности для работы сотрудников.

В интервью TechCrunch, директор по продуктам WeWork Шива Раджараман прокомментировал: «WeWork движется к тому, чтобы стать Google Analytics для помещений».

Решение кадровых вопросов. Использование технологий искусственного интеллекта действительно создает определенные трудности для талантливых сотрудников. Многие работники опасаются сокращения рабочих мест по мере того, как AI автоматизирует работу. Организациям, работающим в сфере коммерческой недвижимости, придется перераспределять талантливых сотрудников таким образом, чтобы они были более целеустремленными и сосредоточенными на том, как и где они проводят свое время. CRE-компаниям необходимо будет инвестировать в переподготовку и перепрофилирование существующих сотрудников. Они также должны добавить людей со специальными навыками, таких как эксперты по искусственному интеллекту и специалисты по данным, для эффективного использования технологии. 52% респондентов по всему миру и 57% опрошенных из США считают, что отсутствие адекватных навыков является главной проблемой при внедрении технологии искусственного интеллекта. Компании могут рассмотреть возможность сотрудничества со проптехами (стартапы, разрабатывающие решения для недвижимости), которые специализируются на разработке и внедрении решений, основанных на искусственном интеллекте, для решения проблем, связанных с развитием потенциала талантливых специалистов в краткосрочной перспективе. Наряду с переквалификацией и наймом сотрудников, CRE-организациям необходимо будет использовать соответствующую тактику управления изменениями для поддержания морального духа сотрудников.

Похоже, что CRE-компании только начинают использовать технологии ИИ, при этом 63% опрошенных руководителей в данной области планируют использовать ее в будущем. Отличительной чертой любой CRE-компании может стать ее способность объединять использование технологии искусственного интеллекта в рамках всего бизнеса и улучшать возможности прогнозирования, что позволит принимать более разумные решения о местоположении и повышать опыт арендаторов.

Источник консалтинговая компания Делойт