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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。 物業管理行業正是一個亟需通過AI、AIOT等技術進行數字化轉型的行業。 在人盯人的管理模式下，傳統物管組織架構臃腫，管理成本高企，管理規模的增長依靠服務人數的增長。很明顯，當前的生產關系是為適應以往生產分工協作需要而建立的。而隨著AI等新生產力的出現，生產關系已經不能適應其需要，甚至在某種程度上還與先進生產力之間存在一定的矛盾。 其主要體現在組織架構以及薪酬結算的矛盾上。 1、組織架構變革 在人工智能強大算法和數據庫的加持下，系統自帶可視化、透明化的管理，能替代大部分的管理中層進行計算、監督、考核等工作，甚至能夠提供輔助決策的作用。在這種情況下，傳統人盯人模式便可改變為系統盯人的模式。愛物管通過為客戶建立可視化的服務標準，物管大部分的日常工作和管理都擺脫了經驗的桎梏，用2個人即可管理一個區域，節省了70%的管理成本。 2、薪酬結算方式改革 新的生產力驅動效率的提升，然而傳統物管一線人員的工資結算仍是固定的月薪，在一方面希望通過工具提升效率，而效率提升后薪資不變，而對效率的提升驅動是有限的，兩者存在著矛盾。 愛物管通過對項目現場的AIOT改造以及大數據量化管理，實現了對員工有效工時、出勤率、服務完成率等數據的建模與統計，為客戶提供了以“崗位工時”為核心的勞務付費方式，僅僅此一項改變，即提高了10-15%的人員成本利用率! 這從本質上改變了物管行業的用工模式，為物管行業管理扁平化以及標準化奠定了良好的基礎! 在愛物管的時薪機制下，員工每日的工作效率與質量都將與薪酬關聯，并同步被AI實時記錄，直接結算給員工，節省大量中層管理的工作，有效提升管理效率。而這種“多勞多得、優勞優酬”的計薪方式能讓員工獲得比市場平均薪酬高15-20%的薪資水平，有效激勵員工效率的提升。 只有生產關系匹配了之后，技術和系統才能進一步提升生產力。 |
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