|
人工智能在各行各業的應用越來越廣泛，為企業、行業帶來了極大的效率提升作用，以及更高層級的管理替代作用，因此勞動密集型行業以及重度依賴人的經驗的行業更值得利用人工智能帶來質的突破。 汽車自動駕駛、Alphago讓人們看到了人工智能遠凌駕于人類之上的強大算法和學習能力，其能夠以高速且精確的方式處理海量的數據和復雜的計算，并為人類提供科學準確的決策輔助。 這種高效的智能替代方式為取代那些重度依賴經驗的崗位或員工提供了無限的可能。 如果應用在勞動密集度高、深受人力成本之痛的傳統物管行業中，最大的變化將是人工智能完全取代 “人盯人”的管理模式，深刻影響物業管理的兩個核心成本——人力成本和能源成本。 在愛物管的數字物管項目中，物管大部分的日常工作和管理都擺脫了經驗的桎梏，比如傳統主管80%的工作都能被完美替代，甚至做得更快更好，服務計劃安排和工時計算，全都有AI智能調度并直接結算給員工，節省管理成本的同時還提高管理效率。 又如業主可節省掉需要支付給BMS工程經理高價薪資，因為AI將自動用超出人類10000倍的精度調控出節能又舒適的建筑環境。 實現的方式正是智能替代。 同樣意識到人盯人管理需要被擯棄的還有業內的巨頭，在去年萬科更名的發布會上，朱保全就提到，萬科希望未來的設備管理、人員的調度不再是需要人管人、人盯人的過程。 為什么人盯人要被取締，或者說物管行業為什么要做智能替代呢? 從人力成本方面，管理成本高企是企業亟需解決的問題。據國家統計局發布的全國平均工資數據顯示，中層及以上管理人員平均工資最高，是全部就業人員平均水平的2.12倍;社會生產服務和生活服務人員平均工資最低，是全部就業人員平均水平的80%。這個對比在物管行業的薪酬體系上尤其明顯，據2019年物業不同崗位工資數據顯示，中層主管平均最高工資可到7000元以上，而一線勞務人員平均工資最低只有2000多元。 從管理學方面，管理學家認為80%的團隊問題源自于平庸的管理人員。傳統物企的項目中層管理團隊主要負責排班、人員考核等工作，實際工作量并不飽和。且由于缺乏監管和管理過程的不透明，其在考勤、質量驗收等環節中權力較大，容易造成很多人為導致的疏忽與服務的不到位。 如果反過來，在物管日常的管理和工作中，大部分的管理能由AI系統取代人而進行，一線人員的工作能由系統智能調度呢? ——經驗和人才不再是影響效率和質量的難題。 考勤、監督、考核等中層主管的日常工作，大部分不再需要人力參與，AI可自動分析、處理數據，并迅速生成結論，出勤率、有效工時、服務完成率等物管數據都能一一呈現，物業管理者能直接掌握一線現場的管理情況，針對性地處理問題、強化服務。在這個過程中，中層管理這部分人力成本可實現大量節省，物業管理半徑得到有效延長。 復雜的薪資結算工作，員工的工作量與質量考核都可被AI實時記錄、關聯薪酬，并直接按勞結算，可節省大量財務結算的工作和精力，還可通過“多勞多得、優勞優酬”的方式實現對員工效率的有效激勵。 對專業、經驗要求極高的BMS工程管理工作，業主可節省一大筆管理維護成本，因為AI將用超出人類10000倍的精度智能調控能源，提供一個健康舒適的建筑環境。 在整個物管運營過程中產生的，無數需要人為處理、整合數據，都將通過AI實時呈現在用戶面前;那些曾經難以量化的工作和服務，都將通過AI的分析處理，通過可視化的形式清楚還原;那些人工難以達到的精度和速度，都將通過AI的自學習和自適應，達到最佳的效果。 這就是愛物管的“數字新物管”服務。 |
- 關注天氣:
