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| 編輯推薦： |
（1）提供全新的行业解决方案：基于不动产行业6大典型业务场景，提出数智化经营决策解决方案，提供从集团到区域、到项目的全面预控、预演、预警和预测模型。
（2）呈现鲜活的行业创新案例：集结行业最新数智化管理创新实践，对碧桂园、万科、融创中国、华润置地等企业在经营管理决策化方面的数智化探索进行总结梳理，助力提升整个行业在风险期的预控预测预警管理水平。
（3）打造多视角的一体化应用：通过高层视角、业务线视角、数字化视角，解析典型案例、应用原理和落地方法论。过去谈经营管理，多聚焦在业务管理、组织流程管理、经营管理、信息化管理，本书实现了高层视角、业务视角和数智化视角，三个视角的一体化应用。
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| 內容簡介： |
不动产预见性4P决策体系实战指南。
随着不动产行业逐渐进入低利润、高风险的经营周期。不动产企业需要进一步优化以4P为核心的预见性决策体系，进一步细化数智化工具在核心应用场景上的效能，以助力经营目标的高效稳健达成（不动产包括房地产、产业园、基础建设、公共建筑、工业厂矿等）。
预见性4P决策体系是指基于AI平台，以实时数据驱动为决策依据，以智慧化为特色，以预控（pre-control）、预演（preview）、预警（pre-alert）、预测（prospect）为手段，以货值、利润、现金流等经营目标为核心工作对象，旨在实现战略、经营、业务的一体化的新一代管理决策数智化系统。它覆盖业务流、财务流和审批流，可以让投资更精准、运营更精益、风险更可控，从而实现全层级、全流程、全天候的智能化，让经营决策从事后考核、过程管控向预见性决策转变。
本书分析了预见性4P决策体系产生的行业周期特点和背景，重点阐述了该体系在不动产管理中的6大核心应用场景，总结了行业重点案例的应用特点，呈现了行业领先的数智化方案，最后还提供了行业财务均值和业务对标数值。这为不动产企业提升经营管理效率、优化财务效益及管控风险，打开了新的思路并提供了可借鉴的模式。
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| 關於作者： |
爱德地产研究院为国内70%的百强地产企业提供咨询服务，通过打造适配的组织运营机制、构建数智经营决策体系来夯实企业源动力，以价值创造理念推动行业创新发展。持续推出《地产新管理》《地产数智化经营》等专业著作。首创预见性4P决策体系，主张通过“预测、预演、预警、预控”的决策方法论和数智模型，赋能不动产经营决策，解放不动产管理者的体力和脑力。
爱德地产研究院的总公司爱德数智自2006年成立至今，共帮助1000多家地产企业成功部署信息化系统，服务超过21万名地产用户。在地产10强企业中，9家是爱德数智的战略客户。万科、碧桂园、保利发展、中海地产、华润置地、招商蛇口、绿城中国、金地集团、龙湖集团等不动产机构分别上线爱德数智的各类数智化管理系统。在爱德数智的创新产品中，数智经营、动态货值、全面预算、投资管理、设计管理、跟投管理、数据中台已成为卓越房企的“新宠”。
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| 目錄：
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序
第一章 前十强房企经营能力分析
第一节 精益运营模型构建
第二节 核心能力评级：标杆民企和国央企能力变迁
第三节 趋势分析：标杆民企和标杆国央企运营指标分析
第四节 万科VS碧桂园：运营力巅峰对决的九大看点
第二章 项目投资的AI决策
第一节 地产投资管理痛点分析
第二节 地产投资数智化蓝图
第三节 预测：城市网格化地图的智能监测
第四节 预演：项目筛选和投资组合的智能预演
第五节 预警：智能投资全流程风险监控
第六节 预控：通过投资评级模型进行投资管控和激励
第三章 项目计划的AI决策
第一节 传统计划管理面临的问题和挑战
第二节 预测：项目计划的AI自动排期和AI审查
第三节 预演：关键节点与关键路径
第四节 预警：预警对象与分级预警机制
第五节 预控：五大管理机制 100
第四章 动态货值的AI决策
第一节 动态货值：AI应用保障销售与利润最大化
第二节 预测：四大关键预测，实现全周期管理
第三节 预演：模拟定位资源缺口，弹性调整业务计划
第四节 预警：四大决策场景下的关键指标预警
第五节 预控：提前消除风险，防范动态货值失控
第五章 动态利润的AI决策
第一节 地产利润管控的挑战与难点
第二节 利润管理体系的搭建
第三节 数智化助力房企打赢利润保卫战
第六章 资管企业的AI决策
第一节 五维智能评测：全流程监控资产管理的盈利能力与风险系数
第二节 业务难点：不动产投资的痛点及风险管控
第三节 预测：经营计划、现金流和收益预测
第四节 预警：三类重大风险防范
第五节 预控：投前投后一体化管理
第六节 经典案例：标杆信托管理机构的数智化实践
第七章 物管企业的AI决策
第一节 物业管理的行业背景和四化趋势
第二节 预测：收入和成本预测是核心
第三节 预演：多场景多方案模拟，确定应对策略和最优方案
第四节 预警：跟踪目标走势，进行分级预警
第五节 预控：通过会议体系，提前控制关键经营指标的偏离
第八章 数据中台：不动产AI决策的数据心脏
第一节 数智化转型困境与数据核心能力
第二节 数据应用能力的五大核心要点
第三节 经营数据“管存用”能力的建设实践
附 件：十大房企运营指标参考
后 记
参考书目
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| 內容試閱：
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目前，整个不动产行业已经进入“低增长、低利润、低容错、低预期”的新阶段。未来，不动产行业将面临“更稳定、更低增长、更平缓、更受控”的局面。每个不动产企业面临的问题是如何活下去、活得更久。所以，不动产企业需要谋变、向生。
爱德数智希望内置AI（人工智能）决策能力的数智化经营平台能够帮助这些企业打造核心竞争力，帮助它们活得更好、走得更远。
一、数智化经营的价值
1.全价值链的大协同大运营
如今，地产经营已经不只是一个企业内部要做的事，它是不动产行业全价值链的大协同、大运营。以不动产开发环节为例，行业价值链的前端有很多投资方、合作方；中端存在较多成熟的开发、代建、代管企业；在后端，以前占较大权重的是销售类住宅产品，而现在，持有经营类、大基建、大配套产品的占比越来越大。
不动产行业需要打通全价值链，从资源获取到地产开发，再到持有经营类产品的经营管理，都要打通。很多龙头企业已经实现了数智化经营管理，并能实时洞察经营变化。自家到底有多少可售货值？哪些是滞销产品？企业有多少持有类经营产品？如何经营？这些都是很多企业正在解答的谜题。
不动产行业里在管理方面做得很好的企业，在前期开发策划时，会利用详细的数智化预演方案，把所有的产品业态分解好，把盈利模式、资金运作模式都想清楚。例如，它们会把销售成本和持有物业成本分摊得非常详细，不同经营模式下的持有物业成本可以具体到业态、楼栋甚至楼层。在持有物业开发完成后，参与运营管理的主体才择机进入，并挑选合适的物业来经营。
例如，有些机构只选部分底商做商业，或者选择某栋楼的若干楼层做公寓或酒店。如果前期的持有物业成本分摊得不够细、不够灵活，就会给后期运营带来较大麻烦。
通常，负责开发销售的是地产企业，负责持有运营的是商业公司。虽然它们可能同属一个大集团，但其盈利模式不同，所以工作界面还是需要划分清楚的。有些集团在前端有自己的投资公司、城市更新公司，在后端有独立上市的重资产经营、物业服务、物流等公司。它们之间的关联非常密切，相关数据必须打通。这在龙头企业的数智化经营案例中经常遇到。
所以，数智化经营做的是从前端开始，一直贯穿整个价值链的大协同和大运营。
2.不动产数智化经营的核心价值
不动产数智化经营管理平台的产品布局要覆盖不动产全价值链。前端是为不动产开发经营的投资方打造的“大资管平台”。目前，随着投资不动产的基金、信托企业的不断成熟，“大资管平台”服务于存量项目的开发及其全生命周期的运营，并监管项目的建设、存量物业的经营管理以及资本的退出。
在不动产开发管理环节，开发企业所使用的“房地产大运营管理平台”已经较为成熟，这里不再过多介绍。
爱德数智还与成熟的代建企业合作开发了“代建项目运营管理平台”，与上市物业管理企业一起打造了“物业管理经分平台”，与地产集团的自持商业经营公司及资产管理部一起搭建了“存量物业管理平台”。
不动产数智化经营管理平台从业务系统提取数据，根据企业的经营管理逻辑进行智能化建模，旨在实现企业经营及项目运营管理全过程的数智化、可视化，实现企业资源价值最大化。
现在，成熟企业的数智化经营管理平台能够围绕“4P”（预测、预演、预警、预控）理念，在战略跟踪、预实分析、资源协同、预警预控、绩效达成等多维度进行交圈管理，努力支持各条线、各层级的决策管理，从而打造一个AI辅助决策的数智化大平台。
在增量时代，数智化经营管理平台通过项目全周期管理、公司货值资源管理、企业战略与经营目标监控等，给企业带来了高周转、高利润、高回报，其最终的核心是实现资源的销售价值最大化。
在今天的存量时代，数智化经营管理平台要帮助企业管好、控好每一分利润，管好资金运作，做好对持有物业的动态经营管理，持续提升资产创造价值的能力，从而保障企业有稳定、持续的投资收益。
二、数智化经营的实践案例
在数智化经营的实践过程中，AI决策让不动产管理更加高效务实。
1.国企案例：AI决策平台动态监控战略目标
某国企的不动产AI决策平台包括战略规划、战略实现，并穿透到年度目标、业务动态。其背后是管理逻辑、经营思想的沉淀，体现了很高的AI决策管理水平。
不动产AI决策平台的看板上端会有一栏动态的战略预演，动态展示企业战略规划目标。这个目标并不是几个简单的数字，而是从过去和现在的海量业务数据中提炼出的大量指标，比如供销比、回款率等，以此来支持企业对未来的预测。
看板会动态展示目前所有业务条线运营的数据、指标和考核目标。这些数据的动态变化会对该企业战略目标的实现产生影响，影响较大时会触发预警体系，并将相关问题推送责任部门处理。
看板上的数据是实时动态并关联的，其背后有一套严格且高质量的数据和业务逻辑，能够让企业真正做到从战略规划到战略实现的动态跟踪。
2.央企案例：项目全周期管理的实时测算
项目全周期数智化管理包括项目全周期的业务协同管理和利润、现金流及动态目标考核等。某不动产央企应用了AI决策管理工具，该企业把整个项目中的重大会议都设置成管理节点。因为不同阶段的不同会议要决策的事情不同，要管理的重点也不一样，所以在每一个会议开始前，企业都需要进行全周期试算。各个业务条线都要直接上线参与，把业务活动落实到项目经营目标的测算中。经过数据预测、模型试算和业务场景预演，企业最后选择合适的方案上会，且这一过程不允许人为调整数据。
管理人员在会议上需要考虑很多维度，最后敲定的事项或许会改变试算方案中的一些参数或指标数据。因此，企业必须重新在该模型中试算，以输出新的核心指标，确认其合理并可行后才能决策。
这就是把过去比较复杂的业务交圈逻辑变成一个试算工具，即需即用。但是企业要想真正把这套试算工具即时用起来，需要集成大量动态业务数据并获得平台支持，更需要企业有推进数智化管理的决心和执行力。
以楼栋颗粒度为例，很多企业在启动会甚至月度经营分析会阶段，只能核算到分期业态的项目数据，而没有采集楼栋数据或数据采集不稳定。因此企业只能输出大的项目指标，这完全脱离了具体业务的管理颗粒度。而该央企在项目可研阶段就精确到楼栋，并对项目中的变数使用对应的管理措施和平台。
3.民企案例：AI预测实现现金流管理可视化
回款和现金流是地产企业不变的主题，尤其在当下，企业对现金流管理的好坏直接影响其生死。现金流是对企业业务运营的结果性展示，它的颗粒度一定要精细。除了正常的收支，现金流还包括股东借款、资金往来、双向计息等。
为了强化回款管理，企业要管好每个业务动作，因为回款不仅仅是财务和销售的事情。项目策划、产品规划、合约规划等都很关键，所以企业要真正做到用管理创造效益。影响公司资金运作的各项因素都存在很大变数，只有应用符合企业自身资金运营环境的敏感性分析工具和风险预警工具，才能更有效地帮助企业抵御各种资金风险。
不动产企业在做BI（商业智能）分析或看板时，经常不知道选用哪些指标，需要管理哪些指标。企业只有通过AI决策，才能对回款看板的一级、二级指标进行深度分析。
4.物企案例：AI测算助力利润保卫战
近年，物管企业经常提及的话题是打响利润保卫战，因为利润不只是一个结果。企业的创利能力是其所有能力的综合体现，无论哪个环节出现问题，最后都会导致利润损失。所以，标杆企业直接提出“每一元利润损失都要找到源头”的口号。
这正是企业数智化经营管理平台能做到的事情。在项目层面，其可以实现对全周期利润的动态跟踪，包括已完成部分和预测部分。但最终利润要在公司层面核算，要从公司层面、各业务线、各项目中直接获取与利润相关的所有指标，这就需要企业设计敏感性分析模型，从而为利润的测算和预测服务。
物管企业在上市后，对规模、流量、多种经营等有较多要求。但是当真正运行起来时，企业往往会发现自己很难找到利润来源和增长点。这是行业痛点。某物管企业设计了一个动态经营分析平台，绘制了一幅利润管控地图，这使企业能够找出所有利润来源。
该平台会算出每类业务的盈利动态及预测值。哪些业务挣钱，哪些不挣钱？企业应该朝哪个方向发展？这些问题看似简单，但需要企业调整或新增很多成本分摊规则，这对企业现有的财务核算体系提出了较大挑战。
数智化经营不是简单的互联网技术线上化，而是通过AI决策，提升企业的经营管理能力和利润创造能力。
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