《不動產AI決策》內容介紹

基于AI平臺的預見性經營決策4P體系，是以實時數據驅動為決策依據，以智慧化為特色，以預控(pre-control)、預演(preview)、預警(pre-alert)、預測(prospect)為手段，以貨值、利潤、現金流等經營目標為核心工作對象，以數據中臺平臺為依托，實現戰略、經營、業務的一體化的新一代管理決策數智化。

它覆蓋業務流、財務流和審批流，讓投資更精準、運營更精益、風險更可控，從而實現全層級、全流程、全天候智能化，讓經營管理從事后考核、過程管控向預見性決策轉變。

愛德數智預見性經營決策4P體系的6大核心應用場景包括，項目投資、經營計劃、動態貨值、動態利潤、資產管理和物業管理等業務環節中的AI決策。

AI決策有助于實現提升投資質量、運營效能，促進投資收益的最大化，抵御經營風險;是不動產企業總裁、業務總監、一線員工進行管理和業務決策的新一代智能工具。

本書分析了4P預見性決策出現時的行業周期特點，重點闡述了4P在不動產管理中的6大核心應用場景，總結了行業重點案例的應用特點，呈現了行業領先的數智化規劃方案，最后還提供了行業財務均值和業務對標數值。

目 錄

序

第一章 前十強房企經營能力分析

第一節 構建“精益運營”模型

一、發展能力指標

二、杠桿能力指標

三、周轉能力指標

四、盈利能力指標

第二節 標桿民企和國央企核心能力評級

一、標桿民企：四大能力將全面減弱

二、標桿國央企：盈利能力將下降，周轉能力弱

第三節 標桿民企和國央企運營指標趨勢預測

一、銷售面積增長率：民企下降幅度超過國央企

二、儲銷比：民企和國央企先后快速下降

三、地貨比：民企和國央企將以“穩”為主

四、權益比：國央企先降后升，民企較穩定

五、存銷比：國央企未來將下降，民企平穩上升

六、建銷比：國央企平穩上升，民企波動上升

七、凈利潤率：國央企先升后降，民企波動下降

八、管理費率：國央企持續下降，民企先升后降

九、營銷費率：均波動下降，民企高于國央企

十、財務費率：均先升后降，民企低于國央企

第四節 萬科VS碧桂園：運營力對決的九大看點

一、投銷比：雙雙下降，連年收縮

二、地貨比：盈利空間壓縮，碧桂園利潤空間大

三、儲銷比：雙雙下降

四、建銷比：萬科去化不足，碧桂園供不應求

五、銷售增長率：萬科波動較大，碧桂園較穩定

六、權益比：萬科提升空間大于碧桂園

七、存銷比：滯重存貨均優異，碧桂園去化更快

八、未結比：呈上升趨勢，碧桂園銷售更順暢

九、結轉比：萬科穩中帶升，碧桂園領跑行業

第二章 項目投資的AI決策

第一節 地產投資管理痛點分析

一、內與外的換位

二、上與下的博弈

三、高與低的矛盾

四、售與存的糾結

第二節 地產投資數智化藍圖

一、投前管理階段

二、投中管理階段

三、投后管理階段

四、地產投資數智化藍圖

第三節 預測：城市網格化地圖的智能監測

一、經驗判斷的痛點

二、兩級智能觀測模型

三、城市評價的五大維度三十大指標

第四節 預演：項目篩選和投資決策的智能預演

一、土地信息智能篩選

二、投資組合優化

第五節 預警：智能投資全流程風險監控

一、首開階段的預警監控

二、經營性回正階段的預警監控

三、交付階段的預警監控

第六節 預控：投資評級模型的投資管控和激勵

第三章 項目計劃的AI決策

第一節 傳統計劃管理面臨的問題和挑戰

第二節 預測：項目計劃的AI自動排期和AI審查

一、AI定模：建立標準計劃模板庫和標準周期庫

二、AI入模：應用標準計劃模板

三、AI定型：AI自動排期與AI審查

第三節 預演：關鍵節點與關鍵路徑

一、關鍵節點

二、關鍵路徑

第四節 預警：預警對象與分級預警機制

一、計劃管理預警

二、分級預警機制

第五節 預控：五大管理機制

一、權責分工機制

二、績效考核機制

三、計劃調整機制

四、會議決策機制

五、成果管理機制

第四章 動態貨值的AI決策

第一節 動態貨值：AI應用保障銷售與利潤最大化

一、管理痛點：傳統線下管理面臨兩大難題

二、管理目標：保障銷售與利潤最大化

三、AI應用：四大環節實現動態貨值精細化管理

第二節 預測：關鍵節點預測，實現全周期管理

一、未售價格：精準對標預測

二、供貨計劃：全周期運營節點預測

三、去化計劃：全周期去化預測

四、回款計劃：全周期回款預測

第三節 預演：推演資源缺口，彈性調整計劃

第四節 預警：四大決策場景下的關鍵指標預警

一、未售單價預警：提示未售單價虛高風險

二、存銷比預警：提示供銷匹配失衡風險

三、開停工預警：把控開停工的節奏

四、總貨值變動預警：提示貨值損益風險

第五節 預控：提前消除風險，防范動態貨值失控

一、控制貨值動態風險，消除預警

二、預判去化風險，優化供貨策略

第五章 動態利潤的AI決策

第一節 地產利潤管控的挑戰與難點

一、行業發展趨勢

二、房地產企業利潤管控現狀

第二節 利潤管理體系的搭建

一、利潤的目標規劃管理：多級、多維

二、全員利潤管控的責任體系

三、利潤的過程監控體系

四、利潤的績效評估

第三節 數智化平臺助力房企打贏利潤保衛戰

一、預測：讓利潤測算更智慧

二、預演：讓利潤推演更敏捷

三、預警：及時糾正過程偏差

四、預控：內設業務規則保證過程管理不失控

第六章 資管企業的AI決策

第一節 五維智能評測：全流程監控資產管理

一、國內金融機構不動產投資業務的現狀

二、不動產投資業務管理的重點指標分解

三、解決方案：不動產投資數智化的技術實現

四、項目實踐：數智化平臺賦能信托與基金領域

第二節 業務難點：不動產投資的痛點及風險管控

一、投前：風險難識別，投資測算不精準

二、投后：管理不透明，收益和現金流易失控

三、狹義不動產投資的業務痛點及風險管控策略

第三節 預測：經營計劃、現金流和收益預測

一、預測邏輯：支持投資決策和管理決策

二、對底層資產經營計劃的預測

三、對底層資產收益的預測

四、對底層資產現金流的預測

五、對投資人收益的預測

六、對管理方收益的預測

七、系統實現：數據采集、模型運算、數據展現

第四節 預警：三類重大風險防范

一、底層資產運營的風險預警

二、企業出險預警

三、重大事項預警

四、指標預警、內部與外部巡查、交圈提示

第五節 預控：投前投后一體化管理

一、投前：預控三大標準

二、投后：分級管控制度與預控四項措施

三、落地：管理端五大功能，業務端六大措施

第六節 經典案例：標桿信托管理機構的數智實踐

一、管理手段：粗放式弱管理變為精細化強管理

二、兩大難題：數據分析質量低，工作效率低

三、數智化方案：不動產全流程全場景解決方案

第七章 物管企業的AI決策

第一節 物業管理的行業背景和四化趨勢

一、物管企業數智化建設需求分析

二、物管企業項目運營中面臨的問題

三、物管公司的管理邏輯

四、預見性經營決策4P體系在業務場景中的應用

五、項目全周期經營分析四大應用規劃

六、一套全周期測算模型打通四大決策場景

第二節 預測：收入和成本預測是核心

一、收入預測

二、成本預測

三、項目全周期數據

第三節 預演：多場景多方案模擬，提供最優方案

一、項目預演的整體邏輯

二、多應用場景下多方案模擬

第四節 預警：跟蹤目標走勢，進行分級預警

一、兩大核心管理功能

二、指標預警的設置和提示

第五節 預控：會議體系提前控制關鍵經營指標

一、關鍵經營指標偏離

二、系統支持

第八章 數據中臺：不動產AI決策的數據心臟

第一節 數智化轉型困境與數據核心能力

一、轉型面臨的三大挑戰

二、核心能力：數據“管存用”能力

第二節 數據應用能力的五大核心要點

一、建體系：制定數據管理制度和流程規范

二、定標準：數據標準化是基礎

三、搭平臺：搭建數據一體化應用可視化平臺

四、推治理：數據持續治理，逐步提升數據質量

五、構服務：數據服務機制，實現高質量服務

第三節 經營數據“管存用”能力的建設實踐

一、核心訴求：支撐精細化管理，實現千億戰略

二、建設路徑：統籌規劃、分期實施、策略協同