爱德数智《不动产AI决策》新书开售!不动产企业的新一代智能决策助手

《不动产AI决策》内容介绍

基于AI平台的预见性经营决策4P体系，是以实时数据驱动为决策依据，以智慧化为特色，以预控(pre-control)、预演(preview)、预警(pre-alert)、预测(prospect)为手段，以货值、利润、现金流等经营目标为核心工作对象，以数据中台平台为依托，实现战略、经营、业务的一体化的新一代管理决策数智化。

它覆盖业务流、财务流和审批流，让投资更精准、运营更精益、风险更可控，从而实现全层级、全流程、全天候智能化，让经营管理从事后考核、过程管控向预见性决策转变。

爱德数智预见性经营决策4P体系的6大核心应用场景包括，项目投资、经营计划、动态货值、动态利润、资产管理和物业管理等业务环节中的AI决策。

AI决策有助于实现提升投资质量、运营效能，促进投资收益的最大化，抵御经营风险;是不动产企业总裁、业务总监、一线员工进行管理和业务决策的新一代智能工具。

本书分析了4P预见性决策出现时的行业周期特点，重点阐述了4P在不动产管理中的6大核心应用场景，总结了行业重点案例的应用特点，呈现了行业领先的数智化规划方案，最后还提供了行业财务均值和业务对标数值。

目 录

序

第一章 前十强房企经营能力分析

第一节 构建“精益运营”模型

一、发展能力指标

二、杠杆能力指标

三、周转能力指标

四、盈利能力指标

第二节 标杆民企和国央企核心能力评级

一、标杆民企：四大能力将全面减弱

二、标杆国央企：盈利能力将下降，周转能力弱

第三节 标杆民企和国央企运营指标趋势预测

一、销售面积增长率：民企下降幅度超过国央企

二、储销比：民企和国央企先后快速下降

三、地货比：民企和国央企将以“稳”为主

四、权益比：国央企先降后升，民企较稳定

五、存销比：国央企未来将下降，民企平稳上升

六、建销比：国央企平稳上升，民企波动上升

七、净利润率：国央企先升后降，民企波动下降

八、管理费率：国央企持续下降，民企先升后降

九、营销费率：均波动下降，民企高于国央企

十、财务费率：均先升后降，民企低于国央企

第四节 万科VS碧桂园：运营力对决的九大看点

一、投销比：双双下降，连年收缩

二、地货比：盈利空间压缩，碧桂园利润空间大

三、储销比：双双下降

四、建销比：万科去化不足，碧桂园供不应求

五、销售增长率：万科波动较大，碧桂园较稳定

六、权益比：万科提升空间大于碧桂园

七、存销比：滞重存货均优异，碧桂园去化更快

八、未结比：呈上升趋势，碧桂园销售更顺畅

九、结转比：万科稳中带升，碧桂园领跑行业

第二章 项目投资的AI决策

第一节 地产投资管理痛点分析

一、内与外的换位

二、上与下的博弈

三、高与低的矛盾

四、售与存的纠结

第二节 地产投资数智化蓝图

一、投前管理阶段

二、投中管理阶段

三、投后管理阶段

四、地产投资数智化蓝图

第三节 预测：城市网格化地图的智能监测

一、经验判断的痛点

二、两级智能观测模型

三、城市评价的五大维度三十大指标

第四节 预演：项目筛选和投资决策的智能预演

一、土地信息智能筛选

二、投资组合优化

第五节 预警：智能投资全流程风险监控

一、首开阶段的预警监控

二、经营性回正阶段的预警监控

三、交付阶段的预警监控

第六节 预控：投资评级模型的投资管控和激励

第三章 项目计划的AI决策

第一节 传统计划管理面临的问题和挑战

第二节 预测：项目计划的AI自动排期和AI审查

一、AI定模：建立标准计划模板库和标准周期库

二、AI入模：应用标准计划模板

三、AI定型：AI自动排期与AI审查

第三节 预演：关键节点与关键路径

一、关键节点

二、关键路径

第四节 预警：预警对象与分级预警机制

一、计划管理预警

二、分级预警机制

第五节 预控：五大管理机制

一、权责分工机制

二、绩效考核机制

三、计划调整机制

四、会议决策机制

五、成果管理机制

第四章 动态货值的AI决策

第一节 动态货值：AI应用保障销售与利润最大化

一、管理痛点：传统线下管理面临两大难题

二、管理目标：保障销售与利润最大化

三、AI应用：四大环节实现动态货值精细化管理

第二节 预测：关键节点预测，实现全周期管理

一、未售价格：精准对标预测

二、供货计划：全周期运营节点预测

三、去化计划：全周期去化预测

四、回款计划：全周期回款预测

第三节 预演：推演资源缺口，弹性调整计划

第四节 预警：四大决策场景下的关键指标预警

一、未售单价预警：提示未售单价虚高风险

二、存销比预警：提示供销匹配失衡风险

三、开停工预警：把控开停工的节奏

四、总货值变动预警：提示货值损益风险

第五节 预控：提前消除风险，防范动态货值失控

一、控制货值动态风险，消除预警

二、预判去化风险，优化供货策略

第五章 动态利润的AI决策

第一节 地产利润管控的挑战与难点

一、行业发展趋势

二、房地产企业利润管控现状

第二节 利润管理体系的搭建

一、利润的目标规划管理：多级、多维

二、全员利润管控的责任体系

三、利润的过程监控体系

四、利润的绩效评估

第三节 数智化平台助力房企打赢利润保卫战

一、预测：让利润测算更智慧

二、预演：让利润推演更敏捷

三、预警：及时纠正过程偏差

四、预控：内设业务规则保证过程管理不失控

第六章 资管企业的AI决策

第一节 五维智能评测：全流程监控资产管理

一、国内金融机构不动产投资业务的现状

二、不动产投资业务管理的重点指标分解

三、解决方案：不动产投资数智化的技术实现

四、项目实践：数智化平台赋能信托与基金领域

第二节 业务难点：不动产投资的痛点及风险管控

一、投前：风险难识别，投资测算不精准

二、投后：管理不透明，收益和现金流易失控

三、狭义不动产投资的业务痛点及风险管控策略

第三节 预测：经营计划、现金流和收益预测

一、预测逻辑：支持投资决策和管理决策

二、对底层资产经营计划的预测

三、对底层资产收益的预测

四、对底层资产现金流的预测

五、对投资人收益的预测

六、对管理方收益的预测

七、系统实现：数据采集、模型运算、数据展现

第四节 预警：三类重大风险防范

一、底层资产运营的风险预警

二、企业出险预警

三、重大事项预警

四、指标预警、内部与外部巡查、交圈提示

第五节 预控：投前投后一体化管理

一、投前：预控三大标准

二、投后：分级管控制度与预控四项措施

三、落地：管理端五大功能，业务端六大措施

第六节 经典案例：标杆信托管理机构的数智实践

一、管理手段：粗放式弱管理变为精细化强管理

二、两大难题：数据分析质量低，工作效率低

三、数智化方案：不动产全流程全场景解决方案

第七章 物管企业的AI决策

第一节 物业管理的行业背景和四化趋势

一、物管企业数智化建设需求分析

二、物管企业项目运营中面临的问题

三、物管公司的管理逻辑

四、预见性经营决策4P体系在业务场景中的应用

五、项目全周期经营分析四大应用规划

六、一套全周期测算模型打通四大决策场景

第二节 预测：收入和成本预测是核心

一、收入预测

二、成本预测

三、项目全周期数据

第三节 预演：多场景多方案模拟，提供最优方案

一、项目预演的整体逻辑

二、多应用场景下多方案模拟

第四节 预警：跟踪目标走势，进行分级预警

一、两大核心管理功能

二、指标预警的设置和提示

第五节 预控：会议体系提前控制关键经营指标

一、关键经营指标偏离

二、系统支持

第八章 数据中台：不动产AI决策的数据心脏

第一节 数智化转型困境与数据核心能力

一、转型面临的三大挑战

二、核心能力：数据“管存用”能力

第二节 数据应用能力的五大核心要点

一、建体系：制定数据管理制度和流程规范

二、定标准：数据标准化是基础

三、搭平台：搭建数据一体化应用可视化平台

四、推治理：数据持续治理，逐步提升数据质量

五、构服务：数据服务机制，实现高质量服务

第三节 经营数据“管存用”能力的建设实践

一、核心诉求：支撑精细化管理，实现千亿战略

二、建设路径：统筹规划、分期实施、策略协同