随着当今人工智能技术的发展,过去复杂繁琐的工作现在可以快速高效地完成。历史租赁查询就是其中一个例子。利用定制的生成式人工智能解决方案,可以创建一个安全的沙盒环境,在其中上传所有历史房地产租赁信息。.

这将使公司内的任何用户都能访问聊天机器人,就租赁的任何方面向其提出自然语言问题。这实质上成为了一种动态租赁管理工具,所有用户都能通过指尖即时获得令人难以置信的见解。.

问题出在哪里

如今,大多数业主都必须处理大量的历史租约。这些数据通常汇总在庞大而复杂的电子表格中,偶尔也会出现在专用租赁管理软件中。现有的解决方案是静态的、僵化的、低效的,这可能会产生挫败感。它们也不够灵活,只能提供一些功能有限的见解。任何超出规定 KPI 的问题都需要人工阅读(通常是数百份甚至数千份)租赁合同。洞察团队需要花费大量时间来生成投资组合和租约的演示文稿,从而使高管无法获得有助于决策的时效性洞察。.

解决方案

Artefact 开发了专有的租赁资源管理器(Lease Explorer)工具,直接解决了房地产管理人员的难题。这是一款专门定制的工具,可在包含历史物业租赁合同的沙盒专有环境中快速部署功能强大的大型语言模型(LLM)。然后,房地产管理人员就可以使用类似 ChatGPT 的界面直接查询自己的历史租约。.

租赁探索器包括五大步骤:

  • 租赁摄入:将所有历史租约上传到通用的 data platform。.

  • 关键信息的提取和准备:根据租赁信息的机器可读性,采用各种信息提取工具,包括光学字符识别(OCR)和网络爬行。之后,对信息进行处理,并将关键要素提取为表格格式。.

  • 问答聊天机器人:部署了一个简单的问答聊天机器人界面,管理人员可以用自然语言提问。.

  • 信息检索:将原始查询和检索到的相关信息源传递给 LLM。.

  • 生成 LLM 响应:LLM 会生成一个连贯的回复,连同检索到的信息源一起反馈给用户,以回答他们的问题。.

毋庸置疑,采用上述工具需要一段时间的基本变革管理,因为需要采用新的业务流程和工作方式。.

可以回答哪些自然语言问题

随着 租赁探索, 因此,我们提出了一些自然语言提示,供房地产经理人向该工具的聊天机器人提问。当然,该工具能在多大程度上准确返回对以下非详尽问题列表的回复,取决于输入 data 的质量、结构和可用性,这可能需要访问租赁文件以外的信息。.

  • 在未来六个月内,有多少首次租房者的租约需要续签?这些单位位于何处,平均租金是多少?

  • 明年即将续签的租约价值是多少?

  • 能否按月/年列出我即将到期的租约?

  • 在我目前的租约中,你能告诉我写字楼所占的比例(按价值计算)是多少?混合用途?

  • 有多少牙医从我这里租房?他们租赁的平均面积是多少?你能帮我在图表上标出吗?

  • 在过去两年中,有多少商业租户行使了续约选择权?

  • 特定区域(1 区)(商业)租户的平均租赁期限是多长?

  • 在过去三年中,我们的投资组合中有哪些不寻常的升级条款?

  • 您能给我看一下购物中心内的零售物业与独立商业地点的租赁条款比较吗?

  • 在过去两年中,我们的租约中要求的平均押金数额是多少?

  • 您能否提供按地理区域(市、县等)划分的投资组合租金收入明细?

  • 有多少商业租约包含转租选择权,行使该选择权的租户比例是多少?

  • 包含租金减免条款的商业租约占多大比例,租金减免期的平均期限是多长?

  • 在未来 6 个月内将到期的带有中止条款的租约占投资组合的多大比例?

这样做有什么好处

采用像 Enterprise ChatGPT 这样的人工智能工具将为房地产专业人士带来一系列好处。首先,该工具可能会在获取洞察力的速度方面带来巨大变化,从而极大地增强决策者快速获取关键信息的能力。此外,这种工具还具有可扩展性和适应性,能够摄取不断增长的租赁 data 量,这对于帮助房地产企业面向未来,满足行业日益增长的需求非常宝贵。.

采用这种工具很可能也会在房地产公司内部产生阶跃性变化。采用人工智能工具将最大限度地减少对以前手工操作的依赖。人工智能工具不再依赖电子表格的廉洁性和关键管理人员的持续服务,而是能够直接接受管理人员以自然语言提出的问题,并及时提供准确的答复。从根本上讲,减少了对关键依赖data搜索和检索的过度依赖,为管理人员减少洞察力生成过程中所需的资源提供了空间。此外,为了从这种人工智能工具中获得最佳价值,采用这种工具可能需要企业经历一个变革性的 data 卫生流程,从而提高 data 管理的内部门槛,因为所生成的洞察力只能与整理的信息一样好。.

与传统的人工智能/ML 解决方案相比,GenAI 工具还具有某些优势。传统上,要针对特定任务训练和评估一个模型,需要大量标记的 data 数据。有了生成式人工智能,就不再需要这样做了,从而加快了此类解决方案的开发速度。此外,生成式人工智能允许解决方案不断演进和变化,而无需进行大量额外的返工和开发--解决方案可以更加灵活,不那么死板。.

如何确定准确性

首次实施一种新型人工智能工具,并使其仅通过提示就能产生强大的执行洞察力,这无疑是一件令人生畏的事情,尤其是考虑到 GenAI 众所周知的 “幻觉 ”缺点。以下步骤若能协同实施,应能提供足够的防范措施,确保从该工具中获取最大价值。.

  • 根据实际租赁文件迭代人工智能的定义,使模型有足够的行业和公司特定背景来提供答案。.

  • 不断验证流程,以完善模型性能并提高准确性,同时在回路中加入人工(即人工验证模型的答案)。.

  • 采用 ‘边测试边学习 ’的方法,将相关评审人员的反馈意见反馈到解决方案中。.

  • 制定详细的分步说明和警戒线,确保中间和最终产出准确无误,符合公司具体情况,没有幻觉。.

  • 定期进行质量保证检查,以核实信息的准确性。.

  • 采用不同的测试问题和答案来验证模型,以确定系统的优缺点,从而改进提示,并确定是否需要增加构件和防护栏。.

存在哪些限制

要使这一解决方案达到预期效果,需要考虑很多因素。首先,由于房地产行业在地点和立法方面的特殊性,该模式很可能仅限于英国租赁。其次 租赁探索 由于只能查询现有文件的历史性能,因此不具备预测能力。.

此外,与其他基于 GenAI 的工具一样,该 租赁探索 如果用户提示不明确、含糊不清,就很难达到预期效果。因此,我们建议用户向聊天界面正确提问,就像向房地产团队的分析师提问一样。.

值得注意的是,将 PDF 文档读取和处理为机器可读格式需要 OCR(光学字符识别),这也是摄取过程中的一个必要步骤。机器无法读取或页面格式和结构复杂的文档可能无法被正确摄取,这很可能会影响提取信息和提供可靠答案等任务。.

此外,要回答定量分析问题,还需要进一步的过程:

  • 从租约中提取关键信息,将这些提取的属性以结构化和表格的形式放入 database 中。这一过程也可通过生成式人工智能实现自动化,在开发和部署时间方面比人工提取更有优势。提取的 data 还可用作传统业务仪表盘和 reports 的源 data,将这项任务转化为有价值的业务用例。请注意,只有当要查询的 data 尚未以结构化形式存在于 data 库中时,才需要执行此步骤。.

  • 使用生成式人工智能查询从文档中提取的结构化 data,将用户提出的自然语言问题转换为 SQL 代码,然后在制表的 data 上执行。非结构化文档也可用于利用 data 的两个来源,提供一个可即时生成丰富定量见解的系统。.

费用和要求

Artefact 的部署和文化适应 租赁探索 该工具的合理费用约为 4.5 万英镑,根据所选择的功能,至少需要四周的合作时间。当然,前提是上传的租约都是机器可读的,基本相似,并且是英文的。在部署租赁资源管理器之后,需要持续订阅用于构建定制工具的任何 GenAI LLM。.

为什么选择 Artefact?

Artefact 是一家全球领先的咨询公司,致力于加快 data 和人工智能的应用,从而对人员和组织产生积极影响。我们专注于data转型和data marketing,以推动整个企业价值链取得切实的业务成果。Artefact提供最全面的data-driven解决方案,建立在深厚的data科学和尖端的人工智能技术之上,在英国房地产行业大规模交付人工智能项目。.

我们是住宅、商业、工业和专业资产类房地产企业值得信赖的合作伙伴。我们的合作伙伴包括富时 350 指数上市公司和类似规模的私营机构。我们的专业房地产团队在房地产领域拥有 20 多年的经验,包括房地产估价、城市规划、开发和融资方面的专家和特许专业人士。.

我们以往的工作包括与客户共同制定以 data 为主导的动态战略--告知客户在所选市场中的竞争优势和取胜之道--以及重大运营变革,如建立新的业务分支和主张。我们参与过房地产生命周期的各个阶段,从土地购置到持续维护,并与客户一起科学地改进这些流程。.