AI物業服務場景大模型發佈 直擊行業招投標效率瓶頸

本報記者 盧志坤 北京報道

在數字化浪潮席捲與行業競爭加劇的雙重背景下，傳統勞動密集型的物業管理行業正經歷深刻變革。

近日，由中指研究院聯合人工智能公司小冰、指尖科技共同研發的AI物業服務場景大模型正式發佈。

《中國經營報》記者瞭解到，這款聚焦物業招投標場景的AI（人工智能）產品，旨在解決行業長期面臨的高人力成本、低利潤率以及招投標流程煩瑣低效等痛點。

據介紹，該產品依託中指研究院的行業數據庫與AI的深度學習能力，在標書撰寫階段，能夠實現結構化內容自動填充，將標書編制週期壓縮90%，有望將中標率提升3倍，爲物企在激烈的市場競爭中提供新的智能化解決方案。

聚焦行業痛點

AI物業服務場景大模型的誕生，源於物業管理行業長期存在的核心痛點。

物業管理作爲典型的人力密集型行業，長期受困於“兩高一低”——即高人工成本、高運營壓力、低利潤率的現實。

中指研究院報告數據顯示，人工成本在物業企業營業成本中佔比高達55%以上，成爲制約發展的關鍵瓶頸。

與此同時，2024年百強物企淨利率均值降至4.98%，行業普遍面臨“增收不增利”的窘境。在這樣的經營環境下，獲取新項目、擴大管理規模的核心環節——招投標工作，其效率和成功率對企業的生存發展至關重要。

傳統的物業項目招投標流程，往往涉及大量人力和時間投入。企業需要專人實時追蹤全國範圍內海量的公開招標信息，篩選匹配自身資質的項目，再依據複雜的評分標準，耗費大量精力編寫標書。

這一過程不僅效率低下、成本高昂，且容易因信息遺漏、標書質量不高或對評分點把握不準而導致廢標或錯失商機。

基於這些行業普遍存在的難題，AI物業服務場景大模型的推出旨在利用AI技術實現招投標全流程的智能化賦能。

據中指研究院方面介紹，該產品能實時追蹤全國公開招標信息，提前預警商機。且通過本地化部署，在保障企業數據安全的前提下，精準分析招標文件，覆蓋標書評分點。

中指研究院方面提供的數據顯示，企業通過AI物業服務場景大模型，則可匹配自身資質和招標需求，鎖定匹配度超過85%的高價值項目，剔除低效標訊。參標數量較平時提升5倍。

而基於AI的多維度評測能力，除了預測中標率，AI物業服務場景大模型內置的同行情報庫，還能幫助企業洞察同行的價格策略、市場規模、運營成本等信息，建立差異化競爭壁壘。

此外，在標書撰寫階段，AI物業服務場景大模型能夠實現結構化內容自動填充，將標書編制週期壓縮90%。 據稱其還會從評委視角，對標書進行缺陷掃描，提升97%的評分點覆蓋率，嚴控廢標風險，有望將中標率提升3倍。

中指研究院物業事業部研究副總監彭雨表示，這場由AI技術驅動的行業變革，正在將物業管理從傳統的勞動密集型服務，轉變爲科技賦能的現代服務業。

物管行業智能化躍遷挑戰

按照中指研究院發佈的報告內容，未來AI賦能的重點將從工具創新轉向場景落地，圍繞客戶服務（從被動響應到主動感知）、設施運維（從人工巡檢到智能預警）、空間治理（空間資源活化、綠色低碳運營）三大核心場景，推動物業服務向精細化、個性化、智能化持續演進，實現“從工具革命到場景躍遷”。

不過，要實現這一智能化躍遷，物業管理行業仍需克服諸多現實挑戰。

首先是成本與效益的平衡問題。AI系統，尤其是涉及硬件部署（如AIoT設備、服務機器人）和複雜平臺建設的項目，初期投入巨大。儘管長期來看，如智慧安防系統可能節省超50%的人力成本，但其投資回報週期往往需要3—5年甚至更長。這種“高投入—慢收益”的特性，對利潤本就微薄的物企構成了顯著的資金壓力。此外，數據存儲、算法迭代、網絡專線、安全認證等“隱性成本”也容易被低估。

其次，技術集成與標準化難題突出。行業內系統林立，“數據孤島”現象嚴重，不同供應商的硬件設備（如智能門禁、監控、能耗表等）往往採用不同的通信協議和數據格式，導致互聯互通困難，難以形成統一的數據底座支撐AI應用。技術標準的缺失，使得系統集成成本高昂，效率低下。

不僅如此，人才與組織的適配同樣存在較大挑戰。這是因爲，物業行業普遍缺乏既懂物業管理業務又懂AI技術的複合型人才。傳統的“師徒制”難以傳授智能設備運維知識，系統化培訓又受制於成本和資源。同時，許多物企沿用的多層級、垂直化的管理架構，也難以適應智慧化服務所需的快速響應和敏捷迭代需求，部門壁壘可能進一步削弱智慧系統的協同效能。

數據安全與隱私保護更是不可逾越的紅線。報告指出，AI應用依賴數據採集與分析，但這往往觸及業主隱私邊界。如何在滿足合規要求（如個人信息保護法的“最小必要原則”“知情同意”等）與發揮技術效用之間取得平衡，是物企必須審慎處理的難題。過度採集或數據泄露可能引發用戶投訴甚至法律風險，而合規投入又可能增加成本、限制數據價值的釋放。

面對這些挑戰，報告給出了應對建議：採取“小步快跑”的實施路徑，通過“試點驗證—優化迭代—規模複製”分階段推進；探索設備租賃、服務訂閱等輕資產模式以緩解資金壓力；加強行業內及跨界合作，如“AI生態夥伴”計劃，共同優化模型、分攤成本；重視人才培養，通過內培外引、校企合作（如萬物雲、龍湖等已與職業院校合作）定向培養“數字管家”；推動組織架構向扁平化、敏捷化轉型，打破部門牆；積極參與推動行業接口標準統一（如設備通信“三統一”原則）；建立嚴格的數據分級授權、透明使用機制和安全保障體系，在合規框架下最大化數據價值。

（編輯：盧志坤 審覈：童海華 校對：張國剛）