編者按:隨著大模型熱度消退,業內開始著眼于更加實在的業務。有人說,華麗如大模型,走到盡頭也還是要“賣貨”。而“賣貨”需要場景,目前在北、上、深三個已經出臺AI政策的城市里,深圳的優勢集中于AI應用。
近期,南方財經全媒體記者在寶安創新創業大賽·新一代信息技術專場里,發現了不少以“AI改造服務業”為目標的初創企業,其中物業作為服務業里重要板塊,正在被ChatGPT“卷”向更極致的服務體驗。
南方財經全媒體記者 石恩澤 深圳報道
在一個3C生產無人工廠里,一列手機正排著隊進入內部嵌滿攝像頭的機器盒子,不一會兒,有劃痕的手機被機器準確地識別出來,分流到復檢區域,而符合標準的手機進入到下一個環節。
這樣有標準化流程的工業場景背后,已經開始運用到AI算法替代人眼識別,為工業質檢環節的提質增效帶來了顯著成效。
然而,對于相對非標準化的服務業而言,把工業里的標準化拿到服務業應用的場景,還尚未大規模出現。
但在ChatGPT出現以后,非標的言語對話可被AI“理解”,并生成具體的指令,讓AI應用進入服務業帶來了更多想象空間。深圳市數商時代科技公司(以下簡稱“數商時代”)就是一家用AI提升物業系統效率的企業。
給物業打造一個權責清晰的MES系統
在中國,物業被不少地產公司當作第二增長曲線。但是物業要想做好,可不容易。這不僅是一個需要耐心的長期生意,還難在中國現有物業水平參差不齊。
“在中國,頭部物業公司跑得很快,但尾部公司還非常傳統,甚至有些小區的數字化程度,還停留在看門老大爺的水準。”數商時代CEO劉瑞哲接受南方財經全媒體記者專訪時說。
劉瑞哲畢業于新加坡國立大學,計算機專業人工智能方向。劉瑞哲上一份工作在萬物云,在經歷了萬物云那套前瞻性的布局后,他投身創業大潮,致力于用數字化技術提高物業管理水平。而改善參差不齊水平的第一步就是建立標準。
對此,劉瑞哲將自己正在建造的思流系統,比喻為物業里的MES系統。而這套標準化系統的背后,是他在熟讀政府物業招標文件后,提煉出來的一套方法論。這就將相對非標準化評判的服務,轉化為像流水線生產的工業,明晰各方的權責。
“我們花費了1年半時間,將廚余垃圾的清理、小區草坪的修剪等業務,一個個打上編號,并按字母分類業務模塊?!眲⑷鹫芘e例道。而當底層分類建立好之后,思流系統做到即插即用,2小時內即可上線一個小區的物業系統。
在商業化模式上,思流采取了3條路徑,分別是包年SaaS服務,licence租用和全套買斷三種。
值得一提的是,這類SaaS系統此前并非沒有其他物業龍頭嘗試入局。但是能夠真正能夠建成一體化的卻不多。目前有不少頭部物業公司都是數商時代的客戶。
對于同行競爭,劉瑞哲在采訪中提到,一則是大企業內容易發生重復造輪子的問題;二則是不同物業公司之間存在競爭關系。因此,一家第三方獨立的物業系統公司,對比物業龍頭企業而言,反倒是有自己獨特的立命之本。
其次,對比身負技術的科技巨頭,思流團隊對物業業務里的每一個環節有更深刻的理解,對消費者的實際需求和痛點也更加清楚,可以彌補技術視角以外的不足。
目前思流已獲得知名國有基金千萬級投資,融資進展到pre A輪,估值2億,產品已在住宅、商寫、工業園等多種業態進行試點,很快將大規模推廣。同時,劉瑞哲表示,自己還在思考進軍海外市場,如新加坡、越南等地。
接入GPT讓服務更加絲滑
在給物業做分類的同時,相當于給行業樹立了一套新的流程架構。每一個細分項后面都可以生成一個工單。
對比人工定時打卡的管理方式,零工經濟里的工單模式,將管理細分到工時,把人的效能盤活了?!昂帽日f,原本一個小區內有10個保潔阿姨,若是用按時打卡的模式管理,員工一天里有效工作時間只有2小時,其余時間可能都在‘摸魚’。但是如果以工單的模式派單,保證了多勞多得,則能將員工的效率抬升一個高度。”劉瑞哲解釋道。
而為了讓工單的模式能夠執行地更加快速和絲滑,在AIGC大模型時代,思流第一時間選擇引入GPT技術。思流自己訓練了大模型,不僅在數據的調取上能夠做到更加快速,還能自動生成工單,精簡掉產品經理這一層,縮短執行的鏈條。
同時,為方便物業管理人員的使用,思流系統還接入了科大訊飛的語音識別系統,可識別12種方言,讓物業管理人員可語音輸入指令,經由GPT“理解”以后,生成文字工單,推送到具體執行服務人員的手機上,做到一鍵接單。
下一步,思流還在思考軟硬結合,自研可穿戴式智能終端,將工單的執行情況以更加實時的方式呈現出來,屆時將進一步提升服務標準。
但這還不是最終的形態。參照萬科對物業空間的思考,物業的第一層是設施服務,第二層是不動產服務,第三層是資產服務。劉瑞哲表示,目前中國物業的開發程度剛剛進入第二層的不動產服務,而到第三層的資產服務,則需要更多數據參與。
目前數商時代已將相關物業數據產品上架了深圳數據交易所?!霸谝怨蜗到y作為入口,接收到更多豐富的數據之后,接下來在資產服務上,還將有更多可以開發的空間。”劉瑞哲說。
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