大數據驅動的物業服務企業運營管理

□ 文| 關曉帆

目前我國科技正在迅速發展當中，很多領域慢慢進入了大數據驅動的發展行列，我國雖然在人工智能領域的技術上起步較其他國家稍晚，然而在近幾年來我國儲備了較為豐富的人工智能技術理論基礎以及應用技術，因此我國在人工智能技術行業也有著較為良好的基礎，企業也因此跟上了人工智能技術發展的腳步。在智慧社區的建設過程中，將物業服務納入智慧社區的信息化建設體系，通過物業服務企業來延伸管理的覆蓋面，同時還能擴大數據的收集和整合，提高物業服務企業的工作效率和管理水平，另外還應該鼓勵物業服務企業能夠積極地參與進信息的共享聯動當中，使信息來源更加準確、便捷，提升小區物業的服務水平，并且物業服務行業的主管部門還需鼓勵引導企業去參與社區的基層治理、充分履行社會責任，加強對物業服務企業的考核評級以及信用監管，這些都可以利用人工智能技術來進行實現。通過數據化驅動的方式來實現企業的運營管理工作，在數據化和智能化的技術層面下，物業服務企業也有著以下方面的技術在支撐。

物業服務企業的技術發展趨勢

智慧化的物業服務企業運用管理需要利用大數據驅動下的智能化手段來解決，在如今的形勢下，企業的形態、服務以及生產活動等必然要從信息化發展為智能化模式，且目前感知技術也漸漸在行業內做到信息化階段的健全，并且體現在傳輸、儲存等物聯網和人工智能技術的范疇中。技術應用在具體的行業中時，需要把感知到的信息用于決策環節，這需要完全與行業內的特定場景以及需求來相互結合，尤其是在智慧化企業的運營階段，更是需要改變企業發展過程中的管理模式、營銷機制以及業務開展和人員管理等方面，使企業能夠完成自動化識別風險、在線化決策管理以及智能自趨優等功能，使企業快速發展。

進入大數據時代以后，傳統的BI很難再支撐起大數據的智慧化服務，這是因為早期的BI是基于傳統的智能決策方式進行的，且這種處理方式極為依賴企業內部的數據，大量的數據也是通過人工的方式來采集的，大量的人為干涉使得采集到的數據不具有客觀性，同時整合這些企業的內部數據來作為決策依據，但在存儲數據和調取數據的環節仍然會存在著許多問題。在進入到大數據時代之后，企業更加依賴BI的管理理念和決策方式，因此用企業內部的數據介入能使企業更好地完成各項工作決策，此外還會涉及到其他的具體技術應用。盡管采用了大量的數理統計方式，但人工智能狀態仍然處于尚未充分進入機器學習的階段。傳統BI與智慧BI的最大差別是在線決策的實現，雖然傳統BI能幫助企業在較短的時間內進行部分的未來規劃和決策，然而無法在短時間內實現有效的在線決策，數據接入后的智慧BI則剛好能夠解決這個矛盾，管理中樞的能力在數據接入后顯著增強，使智慧BI能夠完全實現企業的在線決策，并且對物業服務企業來說是非常好的標桿系統，可以幫助企業處理復雜多變的服務場景和物業管理行業的眾多客戶，盡管智慧BI在國內外尚處于起步的發展階段，然而也可以廣泛地應用在物業服務企業行業當中去了。

由于目前企業在運營過程中有了一定的數據累積處理和人工智能高級應用的基礎，同時還需要人工協同合作，由于人和機器無法完全割裂開來，因此也有大量的場合需要人機完全配合、達到科學管理的效果，使人機物相輔相成。機器在學習和更新中，還需要自主演進來提取和吸收新的知識，使企業的管理逐漸更加優化，以此可以在更多的特點和場景中繼續謀求發展。在進行一定的自主演進以后，會達到智能化的最優配置，由次能夠幫助企業實現服務范圍較廣、人員較多、場景較為復雜的情況下的決策，使企業的人財物資源能夠得到最優的分配，因此，實現數據賦能、人機協同以及自主演進的智能化運營管理，能使企業能夠有效地提升管理水平和在行業內的競爭力。

物業服務企業中面臨的技術挑戰

人工智能技術的最終目標是面對用戶的服務以及企業的發展，因此人工智能技術需要結合實際的行業需求和具體的應用場合，人工智能技術在技術層面上來看需要緊密地結合實際業務的需求，因此人工智能技術機器需要將模型、算法等平臺技術將實際的服務業務的實際需求場景相互結合，才能完全發揮出人工智能技術的作用。此外，物業服務管理當中的有關需求可以從人工智能技術中分離開來，在物業服務管理當中的一系列問題可以召集大量的物業管理人員以及行業的資深人士來參與探討和解決，使相關技術人員能一同協商出較優的解決方案，并學習相關的解決技術，這對于企業管理來說也是尤為重要的。

在移動互聯網發展為產業互聯網的過程程中，物業管理在商業應用上充分地使用人工智能技術與運營管理相互結合，能從以前的物業服務領域全過程的數字化和自動化技術的應用轉變為目前信息技術支撐的互聯智能技術發展方向，在這個過程中物聯網技術有著極大的作用，并且在各個行業領域都在不斷地延伸發展當中，還必然會朝著知識驅動的自助智能方向不斷發展，細分到各個領域，實現數據知識驅動的智慧化企業管理、服務應用。在企業的智慧化建設層面中，從客戶的需求出發，落實到實際的企業價值創造，因此人工智能技術在應用時需要充分了解客戶的需求，并通過客戶的需求來使用人工智能技術并發揮出人工智能技術的作用，使其應用到各個方面的部署當中。這種技術的應用會極大地改變企業的運營管理，影響著企業原有的管理模式，因此企業也應該做好充分地迎接企業變革準備，來全面應用人工智能技術。想要構建一個智慧化的企業，實現企業的智慧化運營管理，就必須在信息化的基礎上充分累積數據，才能使人工智能技術順利應用，且落實到具體的服務工作場景中去，同時還應該進行高級技術的開發和升級，完成整個管理模式的變革，從而驅動企業業務自上而下的智慧化，完成原有工作模式的顛覆。

物業服務企業中人工智能應用場景明確

人工智能技術在未來的某些應用領域將會完全顛覆企業的運營管理模式，尤其是在未來的物業管理行業，企業將會累積和沉淀越來越多的數據，而人工智能技術則能良好地處理和利用好這些數據，此外，隨著科技的發展，計算機的計算能力和計算速度也得到了顯著的增強和提升，使得人工智能技術的高級應用有了更為堅實的基礎。我國在2017年出臺了新一代的人工智能行動綱要以及發展規劃，在其中明確界定了原有的人工智能以及新一代的人工智能在本質上的區別，呼吁了落實高級機器的學習以及大數據的云計算功能手段，同時還要重點突破在感知智能、認知智能以及計算智能相關的基礎理論和關鍵技術，使得智慧化機器能夠具有更高水平的計算功能，也更加地接近人的智能水平形態，減少在實際的應用過程中需要過多的人為介入，并且還提高了人機協同的水平，使得人和機器在交互的過程中能夠更加順利流暢，實現更為復雜和高級的人機工作互動。

目前很多行業都已經開始使用智能機器人，尤其是在物業服務企業，一些智能問答機器人已經被廣泛地應用，這些機器人被用來給客戶提供信息查詢等便民服務，使得服務更加準確和便捷，并且減少了一定的人工成本。除此之外，在對企業和用戶及業主的數據采集方面，還可以使用智能畫像技術，使這些信息和特征標簽化，具有一定的指向性，使得物業服務企業能夠根據用戶業主的行動方式以及行為習慣等刻畫出來的標簽形象進行一對一的特色化精準服務，使用戶業主有著更佳的服務體驗，從而為企業創造了更多的效益。在線決策是智能決策中樞最有價值的部分，智能決策能夠連接企業的數據和運營管理，尤其是在企業碰到實際的服務運用問題時，能夠充分借助智能決策中的數據所產生的相關知識構建圖譜，來幫助企業科學有效地完成最優的快速決策。

目前，智慧城市的發展已經到了規劃設計、管理和運行維護的關鍵時期，傳統城市經過十幾年的發展中慢慢出現了一些在環保和交通方面問題的弊端，無法實現人與環境的和諧相處和自然的平衡分配，因此智慧城市的發展在升級當中，全面重構城市的發展也在逐步地展開和實現當中。在未來社區的建設思路和應用場景當中，可以發現未來物業服務企業發展的道路，例如城市交通場景中需要解決的有關交通的問題，以及有關車輛管理系統和相關基礎設施以及出入口管理系統等物業服務相關的實際場景，同時避免重復建設，使物業服務企業在開展智慧社區建設過程中實現系統之間的互聯互通和規避信息孤島等實際問題。保證物業管理在人、設備以及安全方面的大量需求。一些集中化的管理和應急響應也需要著重重視管理，例如消防、監控等設施設備的管理和維護，這些系統之間需要快速高效的聯動來保證物業服務工作的完善。

物業服務企業財務管理的創新對策

在企業內部營造一個積極的創新性環境是財務管理工作創新的基礎，高度重視和關注財務管理方面的工作，不斷地更新理念，同時在財務管理的工作中引入先進的技術，構建一個財務管理云管理模式，這種模式能有效地結合企業的實際發展現狀，同時還能構建財務信息化管理中心，對大量的財務數據進行精細的處理。

此外，加強企業財務信息化體系建設、提高企業財務管理的共享性使企業能夠處理海量的財務數據，以此來提高企業經營決策的信息化水平，還可以強化企業部門之間的溝通交流，使財務數據和信息管理能有效共享，提高財務部門的工作效率，增加企業的效益。

結語

目前，為了建設未來社區，物業服務企業使用智慧化的運營管理能幫助企業的到更好的發展，同時這個系統工程也會帶來全新的工作和任務，尤其是建筑信息模型、智慧化院區以及決策中樞。建筑信息模型以BIM為代表，同時還包括標準化數據管理的機制，這種高效的智能化物業管理是通過建筑數據的可視化以及多個維度的數據綜合分析來實現的。而智慧園區的建設和運營則包括了大數據、物聯網、云計算和人工智能等方面，在實際的服務中找到實際的應用場景來進行應用。決策中樞則是通過構建物業管理大腦，使物業管理有著更多的基礎設備設施，完善物業服務企業的財務、決策、營銷、客戶等方面，還能改變企業內部的管理流程以及外部業務的工作模式。這種人工智能技術在物業服務中應用越來越廣泛，場景也越來越明確，在未來也有著良好的發展前景并發揮著巨大的行業推動作用。