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首个房产经纪大模型,你看好吗?

发布日期:2023-08-19 09:14:49 浏览次数:257

在ChatGPT火了之后,国内各种大模型如雨后春笋般冒了出来。目前市场基本的共识之一,是除了各互联网大厂争夺的通用大模型的船票这个大机会以外,细分行业领域也存在着行业专属大模型(或者叫它中模型?小模型?)的机会。房产交易、租赁服务我爱我家(000560)近日就将自己的行业知识库与第四范式“式说”大模型相结合,推出了首个“房产经纪大模型”。


根据我爱我家的介绍,该模型是结合我爱我家在房地产行业23年的经验与数据积累,通过将海量的房产服务数据进行收集、整合、分析和预测,赋能经纪人团队,在房产交易过程中提供更加个性化、精准的服务,从而提升运营效率与客户满意度。


该大模型具有更好的语义理解能力、更流畅的语言表达能力,会真正成为经纪人的业务助手,帮助他们更灵活地运用业务知识、更好地理解客户的需求、更快地成为一名优秀的经纪人。


对于企业来说,有了房产经纪大模型的助力,公司能够缩短经纪人的培养周期,缩小经纪人群体的能力方差,降低经纪人的流失率。


从上述介绍看来,目前还是一个主要面向内部的提升经纪人个人能力的一个AI 助手,也就是给每个经纪人配上“尤达大师”。这个从思路上和摩根斯坦利之前推出的金融大模型是基本一致的。

因为还没能实测这个“房产经纪大模型”,就先以官方演示所用的问题,来同样问一下未经进一步训练的GPT ChatBot,看看结果有什么不同。

测试问题一, input:
在北京地区购房的公积金贷款首套房的利率是多少?


“经纪人大模型”的output:

北京地区购房的公积金贷款首套利率是5年以下(含5年)为2.6%,5年以上为3.1%。


作为对照组的AIPie,同样的问题,输出如下:



测试问题二, input:
网签时,如果客户姓名为生僻字打不出来,如何操作?


“经纪人大模型”的output:

根据所提供的资料,如果客户姓名为生僻字,通过各种输入法均打不出来时,可以打“空格”过户时通过“手写“处理。因此,在网签时,如果客户姓名为生僻字打不出来,可以通过打“空格“来解决,并在过户时通过手写方式处理。


作为对照组的AIPie,同样的问题,输出如下:



测试问题三,input:
买方未婚,全国无住房无贷款记录,通过商贷购买北京地区一套普宅,网签价380万,评估值385万,请告诉我他最多能贷多少钱?


“经纪人大模型”的output:给出了七个步骤的推导…



计算并得出结论:
最多可以贷款247.0万元。最高商贷贷款额度=380(网签价与评估值取低值)*0.65(普通住宅首套最高贷款成数),并进行计算380*0.65=247.0万元。



作为对照组的AIPie,同样的问题,输出如下:


让这个对照组的AiPie给我一个推导步骤:



初步比较下来,对“经纪人大模型”的总体感觉:效果一般,门槛不高,意义有限。发布当天,我爱我家的股价表现也从侧面算是个印证。




看一下我爱我家这两年的经营情况,对目前房产中介行业的情况也会有一个基本判断:

2022年,门店数从上年的4613家减少1030家至3583家;

员工数从2021年末的50493人减至33820人,一年内少了16673人;

覆盖城市从年初33城下降至15城;

在运营中的加盟门店及特许店门总数为1215家,较年初减少744家;

且半年时间左右,公司财务负责人多次更换;

2022年度发生诉讼、仲裁事项2205件(主要涉及房屋买卖、租赁、居间合同纠纷、物业服务、商品房买卖纠纷、劳动争议、侵权等,涉案金额达50333.19万元)。

用一句话概括:缩区域关门店减人员换财务是非多。


近年来,受市场下行等综合因素影响,房地产从之前的黄金、白银时代,直接跳过青铜,到了现在的黑铁时代。卖房子是越来越难了,经纪从业人员数量明显减少,企业都面临极大的经营压力。有的已经在采取了一些应对措施:

降本增效:如直营门店转加盟或退出部分城市、聚焦重点城市经营;有的尝试在门店中开设咖啡店等,分摊门店租金成本。

调整经营战略:包括不再过度追求门店数量增长,加快发展具有抗周期性业务如住房租赁等;有的以门店为阵地,服务周边社区,连接千家万户,提供有热度、有价值的便民AI服务,以此作为新的收入增长点。随着传统获客方式难度的增加,和新媒体的崛起,也有越来越多的从业者开始选择私域流量、短视频及直播等自媒体平台作业、获客。

END





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