高成本挑战人工智能的采用。

行业专家表示，随着人工智能和生成式人工智能有望在未来几年对房地产行业产生重大影响，一些障碍阻碍了它的发展。

香港城市土地学会财务副主席兼Undivided Ventures管理合伙人Ariel Shtarkman强调了采用人工智能技术的财务负担。“首先是最初的高成本。是的，你有很多免费的工具可用，但当你从总体上看我们的组织，尤其是大型组织时，你需要投入大量资金，以确保所有的工作流程都得到简化，然后你还需要培训你的员工。”

除了财务成本，Shtarkman指出，对变革的抵制是一个重大障碍。“采用一种新的工作方式和新技术并不是凭直觉的，”她指出。当然，随之而来的还有对变革的抵制。”

管理企业不动产中的数据

数据质量和可用性是其他主要挑战，特别是在亚太市场。“对于人工智能来说，最重要的是数据的质量。当你知道你在输入什么时，人工智能可以给你很好的回答和很好的数据挖掘，你可以依靠你输入的数据，”什塔克曼解释道。

高力国际(Colliers)亚太区租户服务董事总经理迈克•戴维斯(Mike Davis)对Shtarkman对数据挑战的担忧表示赞同。戴维斯说:“全面的数据需要最大限度地发挥效益，对准确的基准和趋势预测是必要的。”

“对于商业房地产公司和业务线来说，透明的数据很重要，这些业务线通常没有标准化，而且还拥有专有信息。因此，这需要经历一场转型，才能充分发挥人工智能的潜力。”

尽管存在这些挑战，人工智能已经在改变房地产交易中的互动。戴维斯指出:“机器学习和生成式人工智能有机会实现工作流自动化，并产生市场分析，以提供有关租金、价格、空置率和其他市场趋势的见解。”“我们正在取得进展的一个领域是我们的组合人工智能平台，在加载公司数据和计划的几分钟内，我们可以将机器推荐与已经建立的公司的基线进行比较。”

投资者互动和数据安全

对于Shtarkman来说，人工智能在与投资者的互动中也扮演着重要的角色。“我们投资于可持续性建筑环境的早期技术，”她说。“在投资者方面，我们仍在探索那些可以帮助我们简化后台运营的人工智能解决方案。”

数据安全和隐私是最重要的。Shtarkman强调:“人工智能的网络安全将继续是一个巨大的挑战，但解决方案将来自该行业的两个不同部分——私营部门和监管部门。”

Shtarkman和Davis都强调了治理和监管的重要性。戴维斯表示:“治理是所有行业人工智能发展面临的最大问题。”“客户和供应商需要创建数据治理计划，重点是将风险降至最低，确保准确性和一致性，并实现更有效的数据利用。”

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