本报记者 卢志坤 北京报道

在数字化浪潮席卷而来的背景下，同时行业竞争也在加剧，传统的劳动密集型物业管理行业正处在深刻的变革之中。

近日，中指研究院与人工智能公司小冰、指尖科技一同研发的 AI 物业服务场景大模型正式对外发布。

《中国经营报》记者获悉，这款 AI（人工智能）产品主要聚焦于物业招投标场景。它的目的是去解决行业长久以来一直面临着的一些问题，比如高人力成本、低利润率，还有招投标流程既烦琐又低效等这些痛点。

该产品依托中指研究院的行业数据库以及 AI 的深度学习能力。在标书撰写阶段，它可以实现结构化内容的自动填充。通过此方式，能够将标书编制周期压缩 90%。并且有望把中标率提升 3 倍。这为物企在激烈的市场竞争中提供了新的智能化解决方案。

聚焦行业痛点

AI 物业服务场景大模型得以诞生，其原因是物业管理行业一直存在着核心痛点。

物业管理属于典型的人力密集型行业。它长期面临着“两高一低”的困境。“两高一低”指的是高人工成本、高运营压力以及低利润率的现实情况。

中指研究院的报告数据表明，人工成本在物业企业的营业成本里所占的比例达到了 55%还多，并且这已经成为了制约物业企业发展的一个关键瓶颈。

2024 年百强物企净利率均值在此时降至 4.98%，行业普遍遭遇“增收不增利”的困境。在这样的经营环境当中，获取新项目以及扩大管理规模的核心环节即招投标工作，其效率与成功率对于企业的生存发展有着至关重要的意义。

传统的物业项目招投标流程会涉及较多人力和时间的投入。企业得有专人一直去追踪全国范围内数量庞大的公开招标信息，把符合自身资质的项目筛选出来，接着还要按照复杂的评分标准，花费大量精力去编写标书。

这一过程效率低下，成本也高昂。同时，容易因为信息遗漏而导致废标，因为标书质量不高而导致废标，还因为对评分点把握不准而导致错失商机。

这些行业普遍存在一些难题，AI 物业服务场景大模型的推出，目的是运用 AI 技术，对招投标的全流程进行智能化赋能。

中指研究院方面介绍说，此产品具备实时追踪全国公开招标信息的能力，还能提前对商机进行预警。并且通过本地化部署的方式，在确保企业数据安全的基础上，能够精准地分析招标文件，对标书评分点实现覆盖。

中指研究院提供的数据表明，企业借助 AI 物业服务场景大模型，能够匹配自身的资质以及招标需求，进而锁定匹配度在 85%以上的高价值项目，同时剔除低效标讯。参与投标的数量比平时增加了 5 倍。

AI 基于其多维度评测能力，除了能够预测中标率之外，其物业服务场景大模型内置的同行情报库，还可以帮助企业去洞察同行的价格策略，也能够帮助企业了解市场规模，同时还能帮助企业知晓运营成本等信息，进而帮助企业建立起差异化竞争壁垒。

在标书撰写阶段，AI 物业服务场景大模型可以自动填充结构化内容，从而将标书编制周期缩短很多，达到压缩 90%的效果。并且它还能从评委的视角，对标书进行缺陷扫描，使得评分点覆盖率提升了 97%，对废标风险进行了严控，有希望把中标率提高 3 倍。

中指研究院物业事业部的研究副总监彭雨指出，这场行业变革是由 AI 技术所驱动的，它正在促使物业管理从传统的以劳动密集型为主的服务，朝着科技赋能的现代服务业方向进行转变。

物管行业智能化跃迁挑战

中指研究院发布的报告内容表明，未来 AI 赋能的重点会发生转变。其将从工具创新转向场景落地，具体围绕着客户服务这一领域，从原本的被动响应转变为主动感知；在设施运维方面，从人工巡检转变为智能预警；在空间治理上，实现空间资源活化以及绿色低碳运营。通过这些围绕三大核心场景的举措，能够推动物业服务持续向精细化、个性化、智能化演进，从而达成“从工具革命到场景跃迁”的目标。

不过，要达成这一智能化的跃迁，物业管理行业仍然需要去克服许多实际存在的挑战。

首先是成本与效益之间的平衡问题。AI 系统，尤其是那些涉及硬件部署（像 AIoT 设备、服务机器人等）以及复杂平台建设的项目，在初期会有巨大的投入。然而，从长期来看，比如智慧安防系统，它有可能节省超过 50%的人力成本。但是，其投资回报周期通常需要 3 到 5 年甚至更久。这种“高投入—慢收益”的特性，给利润本来就很微薄的物企带来了显著的资金压力。此外，数据的存储是一种“隐性成本”，容易被低估。算法的迭代也是一种“隐性成本”，容易被低估。网络专线属于“隐性成本”，容易被低估。安全认证同样是“隐性成本”，容易被低估。

其次，技术集成方面存在突出难题。行业内系统众多，“数据孤岛”的现象较为严重。不同供应商的硬件设备，像智能门禁、监控以及能耗表等，通常采用不同的通信协议和数据格式。这就使得设备之间的互联互通变得困难，难以构建起统一的数据底座来支撑 AI 应用。并且，由于技术标准的缺失，系统集成的成本很高，效率也很低。

不仅如此，人才与组织的适配存在较大挑战。原因在于，物业行业普遍缺少既懂物业管理业务又懂 AI 技术的复合型人才。传统的“师徒制”无法传授智能设备运维知识，而系统化培训又受到成本和资源的限制。许多物企采用的是多层级、垂直化的管理架构，这种架构难以适应智慧化服务所需要的快速响应和敏捷迭代的需求。同时，部门壁垒可能会进一步降低智慧系统的协同效能。

数据安全与隐私保护属于不可逾越的红线。报告表明，AI 应用需要依赖数据采集与分析，然而这通常会触及业主的隐私边界。怎样在满足合规要求（例如个人信息保护法的“最小必要原则”“知情同意”等）和发挥技术效用之间达成平衡，是物企必须谨慎处理的一个难题。过度采集或者发生数据泄露的情况，有可能会引发用户的投诉，甚至还会带来法律方面的风险。与此同时，进行合规方面的投入，有可能会使成本增加，并且会对数据价值的释放起到限制作用。

7. 建立严格的数据分级授权、透明使用机制和安全保障体系，在合规的框架下最大化数据价值。