|
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，在日前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。 最重要的是，這是在這個時代，在人工智能強大算法和數據庫的加持下才可以做到的事。數字化物業管理與傳統物管最大的區別，就是底層邏輯的不同—— 傳統物管：“人”用“系統” = 提升效率 數字新物管：“系統” ?取代 “人” = 提升效率 舉個其它行業通過系統取代人而獲得良好效益的例子，近年來十分火熱的“新零售“，其所謂的賦能實質上是通過數字技術取代憑經驗做事的方式，提高效率，其就業特征已逐漸呈現某種趨勢：傳統依靠管理人員經驗管理的模式被逐步替換，即大部分中層管理人員的工作可被替代。 回到物業管理，我們同樣可以對經驗主義say no。實現智能替代后，項目經理一個人就可以通過AI對項目所有業務、所有人員進行直管，信息縱向流動更快，能讓服務團隊對服務工作、突發事件等做出快速反應，能更好地實現質量與效率的平衡。 |
- 關注天氣:
