三、正被AI征服的9项商业地产（专题阅读）工作，看上去很残忍！
为了了解整个行业从业者的意见，他们采用了网上调查的方法。 考虑到新技术在不同领域可能产生影响，这些问题涉及数据分析、估值、风险评估、租赁准备、市场监测、租赁管理、租金收取、服务费收取和投资房地产的收购和处置等九个方面。
1、数据
良好的数据是自动化有效的基础。目前，在许多情况下自动化估值模型“不起作用”，这是因为支持所用算法的数据不够准确或不够细致，亦或两者兼有。调查中的第一个问题问到了在未来十年内房地产直接交易数据完全透明的可能性。
2、估价
自动估价模型（AVM）已经在房地产业的部分领域存在二十年以上了，特别是在住宅行业。 这项技术自从引入以来，已经过不断改进，现在可以更机智地处理数据有限等约束情况了。 随着所有部门的数据在准确性和粒度上的提高，AVM有可能会商业领域也发生这种过渡，特别是在初始估值方面。
3、风险评估
自动化风险评估模型是近年来“其他投资类别”中另一个取得重大进展的领域。 鉴于房地产风险评估过程相对公式化，在未来十年内，自动化模式似乎可能会应用到投资决策中。
4、租赁准备工作
在商业法中规定的许多领域中自动生成标准化合同越来越普遍。自动形成标准租赁关系在 房地产领域成为常态只能是时间问题。
5、市场状况监测
主流的证券行业工作模式当然要有市场状况监测。 而更高质量的可用的市场数据越来越多，该行业可能也会引入类似的房地产市场的监测模式。
6、租赁管理
自动化租赁管理的一个突出问题是处理遗留现有租赁协议（控制着相应投资资产）的问题。而最新的机器学习技术发展则使得自动读入和转译租约的能力得到了加速发展。
7、租金收取
在过去五年中，以到期自动付款方式收取租金的业主数量显着增长。调查者普遍对该业务机械化的问题给出积极的回答，其发生的可能性为70％。
8、服务费收取
虽然租金收取会有重大改善，但服务费收取好像并不会出现会有类似的改善。然而，服务费的持续规范化将会使其在未来向自动化方向发展。
9、收购和处置投资性房地产
以区块链式技术为基础的实时买入和卖出房地产自动交易模式很可能超出了建议的投资水平。这主要是受数据的可用性和有效性的影响。
在对上述九项工作进行业内人士调研，根据实现自动化的可能性进行打分后发现：
·调查结果的总平均值为46/100。
·参与者们认为最有可能实现自动化是租金收取，得分为70/100； 可能性最小的是收购和处置房地产，得分则仅28/100多一点。
·其他大多数则在平均值附近。
在功能层面上，在租赁管理、评估和房地产、资产和设施管理方面自动化所带来的影响可能尤其具有颠覆性，并且我们看待它们的方式将不同：
·增加交易的一致性，透明度和及时性；
·进行一步改变报告的准确性和及时性；
·基于“物联网”的传感器数量激增——将提高所有建筑物的可见性和响应能力并有助于远程设施管理；
·降低管理建筑物组合的成本。自动化可能会使特定领域（例如估价）所需的人员大大减少；
·人员的技能需求也会发生变化。
