Bất động sản: AI giải ‘nợ’ công nghệ, tái thiết quy trình?

Ngành bất động sản, một trong những trụ cột kinh tế toàn cầu và là loại tài sản lâu đời nhất, đang đứng trước một nghịch lý lớn: sự tụt hậu đáng kể về công nghệ. Trong khi trí tuệ nhân tạo (AI) đang tạo ra những cuộc cách mạng trong vô số lĩnh vực, bất động sản dường như vẫn đang loay hoay với những quy trình thủ công và các giải pháp chắp vá, bỏ lỡ cơ hội giải ‘nợ’ công nghệ và tái thiết quy trình một cách toàn diện.

Thực trạng ‘nợ’ công nghệ dai dẳng của ngành bất động sản

Bất động sản, dù là phân khúc tài sản lớn nhất và lâu đời nhất thế giới, lại đang mang trên mình một “món nợ” công nghệ khổng lồ. Các chuyên viên môi giới vẫn miệt mài xử lý giấy tờ thủ công, sắp xếp lịch xem nhà qua điện thoại hoặc tin nhắn. Việc quản lý các hoạt động quan trọng thường dựa vào bảng tính Excel hoặc các hệ thống CRM (Quản lý quan hệ khách hàng) lỗi thời.

Trong khi các ngành công nghiệp khác đang chứng kiến sự đột phá toàn diện nhờ AI, nhiều doanh nghiệp bất động sản vẫn chỉ đang “vá víu” những thiếu sót bằng các giải pháp không hoàn chỉnh. Một phần của vấn đề nằm ở cấu trúc. Ngành này vận hành chủ yếu dựa trên các hệ thống kế thừa rời rạc, và sự phức tạp này khiến việc triển khai thay đổi trở nên khó khăn và tiềm ẩn rủi ro.

Gánh nặng về việc triển khai tự động hóa đủ để khiến nhiều chủ doanh nghiệp e ngại và không muốn dính dáng đến công nghệ. Không có gì ngạc nhiên khi nhiều công ty vẫn bám víu vào những gì “đã từng hiệu quả” – ngay cả khi nó cực kỳ thiếu hiệu quả.

Tuy nhiên, có một vấn đề sâu sắc hơn. Ngay cả trong những trường hợp công nghệ được tích hợp, đối với hầu hết các công ty, “chuyển đổi số” chỉ đơn thuần là thêm công cụ để cải thiện các quy trình hiện có – chứ không phải là thiết kế lại chính các quy trình đó. Tư duy này đã giới hạn những gì AI có thể làm. Bạn không thể dùng AI để giảm thiểu lỗi hợp đồng nếu chính quy trình làm hợp đồng đã có vấn đề. Bạn không thể tối ưu hóa việc ra quyết định nếu dữ liệu quan trọng bị chôn vùi trong các file PDF hoặc email.

AI trong bất động sản: Tiềm năng bị giới hạn bởi tư duy ‘chữa cháy’

Việc ứng dụng AI trong bất động sản sẽ không thể tăng tốc cho đến khi ngành này thay đổi mục tiêu: từ tự động hóa để tăng tốc độ sang tự động hóa để đảm bảo độ tin cậy cấu trúc và giảm thiểu rủi ro. Điều chúng ta cần không phải là một hệ thống thích ứng với các quy trình vận hành hiện có, mà là một hệ thống thay đổi và tối ưu hóa hoàn toàn chúng.

Hiện tại, AI đang được áp dụng, nhưng phạm vi sử dụng vẫn còn hạn hẹp và mang tính chiến thuật. Hầu hết các giải pháp trên thị trường chỉ giải quyết một phần nhỏ của quy trình: chatbot cho dịch vụ khách hàng, công cụ định giá thông minh, máy quét tài liệu, hoặc công cụ xem nhà bằng AI.

Những đổi mới này mang lại giá trị, nhưng phạm vi của chúng còn hạn chế. Ví dụ, trong các công ty cho thuê, AI có thể giúp tự động hóa lời nhắc xem nhà – nhưng việc sàng lọc người thuê, xác minh danh tính, và tuân thủ quy định vẫn được xử lý thủ công hoặc thông qua các nhà cung cấp bên thứ ba với khả năng tích hợp hạn chế. Cách tiếp cận này làm chậm toàn bộ trải nghiệm và tăng nguy cơ lỗi do con người.

Có một cơ hội đáng kể để giảm thiểu rủi ro đó – nếu chúng ta để AI xử lý nhiều hơn các tác vụ bề nổi. McKinsey phát hiện ra rằng chỉ 8% các công ty sử dụng AI để giảm thiểu rủi ro, mặc dù đây là một trong những lĩnh vực mà công nghệ này luôn vượt trội hơn con người. Trong bất động sản, điều này chuyển thành các trường hợp bỏ lỡ xác minh, tài liệu tuân thủ không hợp lệ, hoặc hợp đồng được gửi đi với thông tin sai lệch – tất cả đều có thể gây tổn thất về giao dịch, khách hàng, hoặc giấy phép.

Ngược lại, các lĩnh vực như tài chính và logistics đã sử dụng AI để dự đoán và ngăn chặn lỗi ở quy mô lớn. MasterCard sử dụng AI để phát hiện giao dịch gian lận trong thời gian thực. Tesla dự đoán nhu cầu bảo trì trước khi xe gặp sự cố. Walmart sử dụng AI để dự báo nhu cầu tồn kho đến từng kệ hàng. Những trường hợp này cho thấy hoàn toàn có thể sử dụng AI để tối đa hóa sản lượng, tăng cường chất lượng và giảm thiểu lỗi. Không có lý do gì ngành bất động sản không thể đạt được trình độ công nghệ tương tự. Tuy nhiên, điều này đòi hỏi ngành phải tích hợp công nghệ trên toàn bộ quy trình làm việc của mình.

Tái thiết quy trình bất động sản bằng AI: Từ lý thuyết đến thực tiễn

Một số công ty đang bắt đầu vượt qua tư duy cải tiến từng bước nhỏ. Sự đổi mới thực sự không nằm ở việc xây dựng các mô hình AI độc quyền, mà là cách các công cụ hiện có – OCR (Nhận dạng ký tự quang học), LLM (Mô hình ngôn ngữ lớn), công cụ quy trình làm việc, nền tảng phân tích – được xếp lớp và sắp xếp thành các hệ thống mạch lạc. Giá trị thực sự xuất hiện không phải từ các công cụ đơn lẻ, mà từ sự phối hợp và tận dụng tối đa các công cụ đã có sẵn.

Tuân thủ quy định bất động sản (Property Compliance)

Đây là một quy trình truyền thống thủ công, bao gồm email, lên lịch, chứng chỉ PDF và nhiều nền tảng. Tuy nhiên, các hệ thống mới hơn hiện tự động hóa việc kiểm tra tuân thủ bằng sự kết hợp của OCR, quy trình làm việc có cấu trúc và giao diện giọng nói.

Ví dụ, AI có thể đọc một Chứng chỉ An toàn Gas, trích xuất ngày gia hạn, kích hoạt một tác vụ theo dõi, thông báo cho các bên liên quan và cập nhật hồ sơ bất động sản, tất cả đều không cần sự can thiệp của con người. Điều này giúp giảm cả khối lượng công việc và rủi ro pháp lý.

Xác minh tài liệu tự động (Document Verification)

Việc kiểm tra như “Right-to-Rent” ở Anh là một lĩnh vực khác đang được chuyển đổi. Thay vì các chuyên viên tự kiểm tra ID hoặc tải chúng lên một cổng thông tin của bên thứ ba, các hệ thống hỗ trợ AI hiện xử lý những việc này trong thời gian thực bằng các công cụ xác minh tuân thủ theo tiêu chuẩn chính phủ. Điều này loại bỏ sự chậm trễ, lỗi và các yêu cầu lặp lại từ người thuê.

Sàng lọc người thuê thông minh (Tenant Screening)

Các lĩnh vực khác của việc sàng lọc người thuê cũng đang được xây dựng lại. Thay vì dựa vào báo cáo tín dụng tĩnh hoặc các cuộc gọi tham chiếu, các mô hình dự đoán đánh giá khả năng người thuê vỡ nợ dựa trên nhiều điểm dữ liệu – tính nhất quán của thu nhập, sự ổn định công việc, hành vi thuê nhà trước đó, v.v. Những đánh giá này mang lại kết quả tốt hơn, chẳng hạn như người thuê chất lượng cao hơn, ít nợ xấu hơn và thời gian cho thuê nhanh hơn.

Tối ưu hóa vận hành nội bộ hiệu quả

AI còn mang lại giá trị trong vận hành nội bộ. Nó có thể gắn cờ các mục nhập tiền thuê không nhất quán, các trường bị thiếu trong bản nháp hợp đồng, hoặc các bất động sản được gắn thẻ không đúng cách trong hệ thống CRM. Nó hoạt động như một lưới an toàn cho các đội ngũ bận rộn – và đảm bảo các quy trình được tuân thủ bất kể ai đang làm việc vào ngày hôm đó.

Kết luận

Rào cản lớn nhất đối với việc ứng dụng AI trong bất động sản không còn là chi phí hay tính sẵn có. Để khai thác triệt để tiềm năng của nó, ngành này cần vượt ra ngoài suy nghĩ coi AI chỉ là công cụ tiết kiệm thời gian hay tăng năng suất. Sức mạnh thực sự của AI nằm ở khả năng giảm thiểu rủi ro, kiểm soát chất lượng và tự động hóa hoàn toàn quy trình.

Khi được thực hiện đúng cách, AI sẽ định nghĩa lại công việc của một chuyên viên môi giới. Thay vì xác minh tài liệu thủ công, theo đuổi chứng chỉ, hoặc đối chiếu dữ liệu, họ có thể tập trung vào những gì quan trọng: tư vấn khách hàng, chốt giao dịch và giải quyết vấn đề. Trong khi đó, hệ thống sẽ xử lý phần còn lại – một cách nhất quán và không mệt mỏi. Để đạt được cấp độ đó, các công ty bất động sản cần tư duy lại cách tiếp cận tích hợp công nghệ. Điều cần thiết không phải là gắn AI vào các hệ thống lỗi thời, mà là xây dựng lại các phần quan trọng của quy trình làm việc với tự động hóa làm nền tảng. Bất động sản hoàn toàn phù hợp với AI nhờ các quy trình lặp lại và dữ liệu có cấu trúc. Đã đến lúc ngành này tận dụng tối đa những gì đã có thể và giải quyết dứt điểm “món nợ” công nghệ của mình.