住宅房地產行業可能不像華爾街巨頭和跨國製造集團那樣具有數字化侵略性。但實際上，一些最大型的、最成熟的房地產特許經營商——例如瑞麥地產和凱威地產，已經採取了所有恰當的舉措致力於基於雲的數字化轉型，並準備充分擁抱AI帶來的新機遇。
Grady Ligon在2022年10月被任命為瑞麥地產的首任CIO，他表示：「我認為，我們唯一擁有的就是一台數據伺服器，上面有大量的非結構化數據供我們的法律團隊使用。」瑞麥地產早在Ligon到來之前就已經開始了雲轉型，各個業務部門都採用了AWS，IT團隊也開發了雲原生應用，在聘用Ligon的時候，瑞麥地產的高層決定首位CIO來「掌控一切」。
至於凱威地產，首席技術和數字官Chris Cox把雲視為他們的創新引擎。Cox表示：「我們承諾真正實現雲原生，並構建一個沒有任何遺留基礎設施負擔的架構。」
Ligon和Cox的IT團隊都通過遷移到雲端涉足了AI領域，並計劃抓住生成式AI的機遇，為各自網路中的數十萬代理商和經紀人提供支持。長期的轉型之旅證明，住宅房地產行業的數字驅動人工智慧時刻已經到來。
為代理提供數據支持
瑞麥地產的Ligon曾經擔任過Prudential Real Estate和Berkshire Hathaway Home Services的首席資訊官，負責監管雲資產，其中包括Oracle Financials、用於會員管理的Personify以及Inside Real Estate（為經紀人和代理量身定製的第三方行業SaaS平台）。Ligon表示，這家總部位于丹佛的房地產連鎖店還開發了一款基於Salesforce的本土商業智能應用取代了Tableau，為有約145000名經紀人和代理商的全球網路提供支持。
Ligon很高興詳細介紹了瑞麥地產技術團隊的工作，該團隊正在構建管道和雲原生應用，以便儘可能快速地為地產代理們提供來自美國和加拿大500多個MLS上市服務的最精細的、最有洞察力的數據。
這支數據團隊在瑞麥地產1973年成立後被稱為「73」，擁有約30名IT專業人員，負責構建複雜的數據架構和高級應用，其中包括了已經運行在AWS上多年的雲原生堆棧。
Ligon表示，他們的數據專家使用Snowflake來構建架構並捕獲一系列數據類型，從MLS列表到金融交易，以及國家住房報告和「從面向消費者的網站中排出的數據」。
該團隊正在使用AWS SageMaker機器學習為代理們提供最好的本地銷售線索和潛在買家。
瑞麥地產業務技術和數據平台副總裁Joe Wilhemy表示，他們已經構建了多個機器學習模型，並通過購買「先行者分數」採用了一個模型，該模型旨在向代理告知資料庫中的聯繫人中誰最有可能在不久的將來出售自己的房屋。他說，為了增強對代理的實用性，Wilhemy的數據團隊應用了自主開發的機器學習模型，該模型「足夠智能，可以查看來自消費者資訊提供商的數據集」、購買歷史和其他行為因素。
Wilhemy說：「我們已經能夠創建一些模型，分析房源評論和描述等內容，並告訴你哪些房產是海濱房產，哪些不是。」他補充說，這些數據讓代理能夠率先接觸到特定的潛在買家，從而獲得競爭優勢。
瑞麥地產的數據負責人表示，他們通過多種方式進行數據管理，從通過存儲在Snowflake中的大數據技術流式傳輸MLS數據，再到將數據存儲在關係資料庫數據存儲中。
Wilhemy說：「我們的生態系統主要是由專有系統組成的，可以近乎實時地獲取所有數據。」他指出，當某個房產被列為出售時，7.5分鐘內美國100多萬個庫存列表和加拿大15多萬個庫存列表就都落地在基於瑞麥地產數據管道的目標網站中了。
用數據增強房地產關係
另一家領先的住宅開發商凱威地產也在大約七年前開始了數字化轉型。這家總部位於美國德克薩斯州奧斯汀的特許經營公司的IT團隊為大約189000個代理（包括全球承包商）提供數據，構建基於Google Cloud Platform的雲原生架構。
凱威地產的Cox表示：「有耐心地對我們自己專有技術進行創新，這讓我們有別於其他大多數的住宅分支機構特許經營商。」Cox還與DataRobot合作打造了分析和AI應用。凱威地產還依賴Salesforce等領先的SaaS廠商來提供核心的業務應用，與此同時，Cox和他的團隊專注於公司自己的專有應用來為代理提供服務。
Cox和凱威地產企業數據和高級分析負責人Dan Djuric構建了四個核心雲原生應用，為代理商提供最深入的數據來挖掘和銷售房產、生成和轉換潛在客戶，通過針對獲取商機而優化的個性化和定製功能，提供改進的客戶服務。
第一個平台是Command，這是一個面向代理商的核心CRM，主要是為凱威地產的代理和房地產團隊提供支持。Cox表示，第二個雲原生應用是Command Market Center，是一個面向全球經紀公司和市場中心的CRM解決方案。
第三個應用是他們面向消費者的數字平台kw.com，該平台可以定製並通過特許經營所有者品牌網站將代理與當地客戶聯繫起來。最後，IT團隊開發了一個數字市場中心，提供活動管理、培訓和教育相關內容。
與競爭對手一樣，凱威地產並沒有對流程設定嚴格的ROI指標，這僅僅是一部分技術且仍然主要基於代理和客戶之間的關係。但是Cox和Djuric都知道，凱威地產有82%的代理在過去90天內一直活躍在他們自主開發的CRM應用上，並且僅從該統計數據就可以推斷出他們的數據具有很高的價值。
Cox表示：「在過去六年時間裡，我們一直致力於構建我們的平台。」他指出，凱威地產在全球範圍內使用MLS、人口統計數據、產品數據、保險數據和地理空間數據來填充他們的數據湖。「我們對這個位於雲端的集成架構進行了大量投資，並在此基礎上積極展開創新。」
Cox表示，他的數據團隊已經對數據架構進行了「合理化」，將多個數據湖實例組合成更小的數據湖，「這樣我們就知道我們擁有哪些數據，並且可以使其更容易訪問。」
很多技術都屬於AI的範疇，Cox和Djuric表示，IT團隊正在更加努力完善先進的分析能力，包括預測建模、機器學習和人工智慧（包括生成式AI）。
例如，生成式AI的一種簡單用途就是，要求告訴代理如何以更具描述性的方式展示他們的房產。生成式AI模型將為代理們節約時間並打造出更好的列表。「像ChatGPT這樣的生成式AI引擎將為新房源打造更好的、精心設計的描述，給代理們節省下更多的時間。」
那麼房地產行業會像CarMax一樣完全由消費者驅動嗎？
特許經營商仍然需要遵守每個地區房地產監管機構的規定，但可以自由開展創新。儘管如此，Cox表示，住宅房地產交易未來仍然主要是一種人際關係型業務，除非消費者發現使用技術買賣房屋效率更高。
Cox說：「技術是一個巨大的差異化驅動因素，這是一個數據極其豐富且交易量巨大的業務。但是我們非常重視代理和客戶之間的關係，無意消除或阻礙這種信託關係。」
不斷發展的房地產技術
IDC認為，住宅房地產屬於個人和消費服務垂直行業的範疇。過去幾年中，該行業在數字化轉型上的支出最少，2022年的建築支出約為426億美元，2022年資源行業支出為821億美元，2022年個人和消費者服務支出為826億美元。
瑞麥地產的Ligon承認，房地產行業是很難追蹤的，因為這個行業是分散的，每個州匯報給他們自己的房地產經紀人委員會。
而且，不同平台上有數百個不同的MLS列表，獨立特許經營商使用大約100個不同的CRM。Ligon估計，排名前三的行業雲——Inside Real Estate、Lone Wolf和Constellation——可能被65%到70%的代理所使用。
他們是服務型企業，只為房地產特許經營商、經紀人和代理人、單獨的抵押貸款業務提供服務。但Ligon和其他人一致認為，隨著AI工具的發展以及多來源數據在數據湖中不斷積累，該行業對技術的使用只會在數量和複雜性上繼續增長。
Cox在談及整個行業對技術的採用時表示：「歸根結底，我們是一家由我們自己專有技術驅動的房地產公司，但未來會發生轉變，接下來的幾年，我想你會發現我們會更加積極地談論我們的技術。」
