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数据科学在线峰会:大数据+AI,贝壳找房揭秘新居住服务业的科技“密钥”

6月26日,由DataFun主办的DataFunSummit数据科学在线峰会成功召开,来自腾讯、阿里巴巴、美团、贝壳找房、联想等业界知名企业的40余位嘉宾受邀参会,全面展示数据科学前沿技术成果。

(DataFunSummit数据科学在线峰会成功召开)

其中,生活服务与教育论坛由贝壳找房数据科学部负责人于乐担任出品人,来自贝壳找房、美团、希沃等多领域嘉宾分享了科技与数据科学在生活服务领域的落地应用,展现出科技力量为实体产业带来的无限想象空间。

在居住服务业这个曾经重度依赖线下、服务者的“最难数字化”的领域,贝壳找房商业分析专家马少飞、贝壳算法架构师陈开江带来了数据如何赋能服务者、提升服务品质和效率的最新分享,居住服务数字化的未来图景正徐徐展开。

深挖行业痛点,贝壳以数字化构建居住服务品质未来

长期以来,居住服务行业具有交易低频高额、流程漫长、相关专业知识、政策法规复杂等特征,行业数字化建设面临重重困难。同时,由于服务难以标准化,经纪人之间的恶性竞争时有发生,行业效率低下,职业形象明显受损,消费者也难以获得稳定品质的专业服务。

(数字空间:居住服务全量信息的数字化复刻)

经过近二十年的产业实践,贝壳瞄准上述诸多行业痛点,通过持续加码技术投入,在居住服务领域逐渐打磨出基于物、人、流程的行业标准化基础设施,陆续推出楼盘字典、贝壳分和全流程服务SOP,以标准化、数字化来缩小服务方差,带动新居住服务品质正循环。可以说,科技是贝壳实现“有尊严的服务者,更美好的居住”使命的核心驱动力。

其中,贝壳以数字技术(VR、AI、大数据等),对居住服务全量信息进行数字化复刻,打造“数字空间”,并积极倡导产业上下游一同参与到“数字空间”共建共享中来,推动居住服务品质与效率革命——通过不断迭代基础数据、潜藏数据和交互数据并加以应用,串联开发商、经纪品牌、家装、家居、家服等各环节参与者,共同为消费者带来品质居住服务,迎来新居住时代。

可以看到,在贝壳找房的不断探索下,智能匹配、房客分级、AI训练、智能签约等多元化场景下的AI应用持续涌现,数字化技术在居住领域的巨大能量正在释放。

贝壳分:数据驱动的服务者的标准化

以“数字空间”为核心的行业数字化逻辑,如何真正给居住服务行业带来改变?峰会现场,贝壳找房带来了两个最典型的落地场景。

首先是贝壳分。在贝壳的产业互联网数字化路径中,以数据和线上工具为基础,贝壳构建了以房源流通联卖为核心的“房”的合作网络、以跨店成交比管理为核心的“客”的合作网络和以贝壳分和信用分为核心的“人”的合作网络,形成了行业首个全面协作体系,让服务者实现大规模互相协作,彻底打破了以往“恶性竞争”的态势。

其中,“贝壳分”基于经纪人的真实行为数据,通过大数据模型算法,将基础素质、质量评价、合作度、行业影响力、参与度等五个维度对经纪人进行综合评估。据马少飞介绍,从提升服务品质出发,贝壳找房将三大原则融入贝壳分体系的底层逻辑,分别为对用户好、合作共赢、全信息数字化。此外,贝壳找房在不断迭代中,持续优化指标逻辑选择、模型和理性评估,并引入B端评价体系,打造了迄今为止对重型服务行业最科学的一套评价与牵引体系。

(贝壳分的长期价值)

在马少飞看来,贝壳分的核心是“对人的标准化”,其价值在于通过搭建线上即时反馈系统,促进经纪人向上向善。具体而言,贝壳分由服务者实际表现得出,能够影响权益分配,进而引导和规范经纪人的从业表现,帮助其走上职业化道路,为消费者带来更专业有品质的服务,从而让经纪人获得更高评价、得到更高贝壳分,由此形成行业品质的正循环。

聚焦人机耦合,用AI全面赋能新居住服务者

除了贝壳分以外,贝壳找房抓住人工智能发展潮流,持续积累AI底层技术,并在实践中积极应用人机耦合等技术,以AI能力全面赋能服务者。

“对居住服务业而言,高专业能力的服务者是不可取代的。但随着科技发展,人机共存将成为常态,人工智能则在帮助服务者提升专业能力、促进人际合作、降低出错概率、持续学习提升等方面大有可为,因此人机耦合将成为新居住服务业发展的大趋势”,贝壳算法架构师陈开江表示。

(贝壳找房服务质量控制整体框架)

具体的,如何利用人机耦合赋能新居住领域的服务者群体?据陈开江介绍,方法论在于“分级+提升+调度”。首先划分作业场景,刻画服务质量,再对人机耦合的等级进行分级,从而形成逐步建设的路径,提升并调度人和机的能力。

以目前已经大规模应用的小贝助手为例,贝壳找房运用AI能力及对人机耦合的理解,实现智能模拟通关练习、实时反馈评估及线上复刻服务场景测试等功能,并通过对服务质量的精准刻画与智能控制,实现对客户期望体验和实际体验的测量,最终结合服务SOP,以智能训练场方式全面提升服务者专业水平及实践能力。

“在新居住服务领域,人工智能就是为服务者赋能”,陈开江表示,刻画服务质量是AI为服务者群体赋能的关键,“我们想要达成的最终目标是整个服务者群体有序生长,得到有质量的规模。”

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