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不動產AI決策 版權信息
- ISBN：9787521744408
- 條形碼：9787521744408 ; 978-7-5217-4440-8
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
不動產AI決策 本書特色
不動產預見性4P決策體系實戰指南。應用預見性4P體系，升級6大智能決策：AI投資、AI計劃、AI貨值、AI利潤、AI資管、AI物業。《地產數智化經營》姊妹篇。
不動產AI決策 內容簡介
不動產預見性4P決策體系實戰指南。 隨著不動產行業逐漸進入低利潤、高風險的經營周期。不動產企業需要進一步優化以4P為核心的預見性決策體系，進一步細化數智化工具在核心應用場景上的效能，以助力經營目標的高效穩健達成（不動產包括房地產、產業園、基礎建設、公共建筑、工業廠礦等）。 預見性4P決策體系是指基于AI平臺，以實時數據驅動為決策依據，以智慧化為特色，以預控（pre-control）、預演（preview）、預警（pre-alert）、預測（prospect）為手段，以貨值、利潤、現金流等經營目標為核心工作對象，旨在實現戰略、經營、業務的一體化的新一代管理決策數智化系統。它覆蓋業務流、財務流和審批流，可以讓投資更精準、運營更精益、風險更可控，從而實現全層級、全流程、全天候的智能化，讓經營決策從事后考核、過程管控向預見性決策轉變。 本書分析了預見性4P決策體系產生的行業周期特點和背景，重點闡述了該體系在不動產管理中的6大核心應用場景，總結了行業重點案例的應用特點，呈現了行業靠前的數智化方案，*后還提供了行業財務均值和業務對標數值。這為不動產企業提升經營管理效率、優化財務效益及管控風險，打開了新的思路并提供了可借鑒的模式。
不動產AI決策 目錄
序
**章 前十強房企經營能力分析
**節 精益運營模型構建
第二節 核心能力評級：標桿民企和國央企能力變遷
第三節 趨勢分析：標桿民企和標桿國央企運營指標分析
第四節 萬科VS碧桂園：運營力巔峰對決的九大看點
第二章 項目投資的AI決策
**節 地產投資管理痛點分析
第二節 地產投資數智化藍圖
第三節 預測：城市網格化地圖的智能監測
第四節 預演：項目篩選和投資組合的智能預演
第五節 預警：智能投資全流程風險監控
第六節 預控：通過投資評級模型進行投資管控和激勵
第三章 項目計劃的AI決策
**節 傳統計劃管理面臨的問題和挑戰
第二節 預測：項目計劃的AI自動排期和AI審查
第三節 預演：關鍵節點與關鍵路徑
第四節 預警：預警對象與分級預警機制
第五節 預控：五大管理機制 100
第四章 動態貨值的AI決策
**節 動態貨值：AI應用保障銷售與利潤*大化
第二節 預測：四大關鍵預測，實現全周期管理
第三節 預演：模擬定位資源缺口，彈性調整業務計劃
第四節 預警：四大決策場景下的關鍵指標預警
第五節 預控：提前消除風險，防范動態貨值失控
第五章 動態利潤的AI決策
**節 地產利潤管控的挑戰與難點
第二節 利潤管理體系的搭建
第三節 數智化助力房企打贏利潤保衛戰
第六章 資管企業的AI決策
**節 五維智能評測：全流程監控資產管理的盈利能力與風險系數
第二節 業務難點：不動產投資的痛點及風險管控
第三節 預測：經營計劃、現金流和收益預測
第四節 預警：三類重大風險防范
第五節 預控：投前投后一體化管理
第六節 經典案例：標桿信托管理機構的數智化實踐
第七章 物管企業的AI決策
**節 物業管理的行業背景和四化趨勢
第二節 預測：收入和成本預測是核心
第三節 預演：多場景多方案模擬，確定應對策略和*優方案
第四節 預警：跟蹤目標走勢，進行分級預警
第五節 預控：通過會議體系，提前控制關鍵經營指標的偏離
第八章 數據中臺：不動產AI決策的數據心臟
**節 數智化轉型困境與數據核心能力
第二節 數據應用能力的五大核心要點
第三節 經營數據“管存用”能力的建設實踐
附 件：十大房企運營指標參考
后 記
參考書目
**章 前十強房企經營能力分析
**節 精益運營模型構建
第二節 核心能力評級：標桿民企和國央企能力變遷
第三節 趨勢分析：標桿民企和標桿國央企運營指標分析
第四節 萬科VS碧桂園：運營力巔峰對決的九大看點
第二章 項目投資的AI決策
**節 地產投資管理痛點分析
第二節 地產投資數智化藍圖
第三節 預測：城市網格化地圖的智能監測
第四節 預演：項目篩選和投資組合的智能預演
第五節 預警：智能投資全流程風險監控
第六節 預控：通過投資評級模型進行投資管控和激勵
第三章 項目計劃的AI決策
**節 傳統計劃管理面臨的問題和挑戰
第二節 預測：項目計劃的AI自動排期和AI審查
第三節 預演：關鍵節點與關鍵路徑
第四節 預警：預警對象與分級預警機制
第五節 預控：五大管理機制 100
第四章 動態貨值的AI決策
**節 動態貨值：AI應用保障銷售與利潤*大化
第二節 預測：四大關鍵預測，實現全周期管理
第三節 預演：模擬定位資源缺口，彈性調整業務計劃
第四節 預警：四大決策場景下的關鍵指標預警
第五節 預控：提前消除風險，防范動態貨值失控
第五章 動態利潤的AI決策
**節 地產利潤管控的挑戰與難點
第二節 利潤管理體系的搭建
第三節 數智化助力房企打贏利潤保衛戰
第六章 資管企業的AI決策
**節 五維智能評測：全流程監控資產管理的盈利能力與風險系數
第二節 業務難點：不動產投資的痛點及風險管控
第三節 預測：經營計劃、現金流和收益預測
第四節 預警：三類重大風險防范
第五節 預控：投前投后一體化管理
第六節 經典案例：標桿信托管理機構的數智化實踐
第七章 物管企業的AI決策
**節 物業管理的行業背景和四化趨勢
第二節 預測：收入和成本預測是核心
第三節 預演：多場景多方案模擬，確定應對策略和*優方案
第四節 預警：跟蹤目標走勢，進行分級預警
第五節 預控：通過會議體系，提前控制關鍵經營指標的偏離
第八章 數據中臺：不動產AI決策的數據心臟
**節 數智化轉型困境與數據核心能力
第二節 數據應用能力的五大核心要點
第三節 經營數據“管存用”能力的建設實踐
附 件：十大房企運營指標參考
后 記
參考書目
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不動產AI決策 作者簡介
愛德地產研究院，國內70%的百強地產企業提供咨詢服務，通過打造適配的組織運營機制、構建數智經營決策體系來夯實企業原動力，以價值創造理念推動行業創新發展。持續推出《地產新管理》《地產數智化經營》等專業著作。創預見性4P決策體系，主張通過“預測、預演、預警、預控”的決策方法論和數智模型，賦能不動產經營決策，解放不動產管理者的體力和腦力。
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