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致力于打造人工智能新物業資產管理平臺的廣州啟盟科技有限公司（下稱啟盟科技）今日正式宣布完成千萬元級別Pre－A輪投資。本輪投資由尚東創投領投，資金將用于團隊的新產品研發和市場推廣。

據了解，啟盟科技主要為物業用戶提供包括用戶授權系統、人流分析系統、物流服務平臺、用戶交易平臺、保潔保安工作流服務系統、樓宇機器人服務系統等全維度AI賦能方案，該平臺由于是AI＋物管，因此取諧音為“愛物管”，旨在幫助物業運營用戶構建AI時代物管服務基礎架構，實現用戶滿意度、增值服務收入、人員效能、一線員工收入的提升。

AI推動傳統物業管理服務層級變化，趨向調度、建議和規劃

2017年6月22日，浙江杭州藍色錢江小區發生縱火案，此案造成4人死亡，縱火者為一住戶保姆莫煥晶。2018年9月21日，經最高人民法院核準，保姆被執行死刑。

該事件雖已塵埃落定，但民眾對此案小區的綠地物業消防安保等設施漏洞仍有存疑。自現代城市文明以來，物業服務管理行業既是房地產經營管理的重要組成部分，又是現代化城市管理的重要一環。如何讓傳統物業管理更以人為本？

啟盟科技CEO滕一帆在接受億歐專訪時介紹，物業管理一般分為五層：包括安保、設施管理、咨詢顧問、交易中介和土地規劃。

即第一層為最基礎的保安、保潔以及設備維保等工程問題，接著是協調各部門的設施管理調度，再是對物業管理進行工作模型設計，比如包括安保人數、安保方案、模型如何落地等，最后便是對符合要求的樓宇進行資源置換和土地規劃。

目前在物業管理市場上，第一層會有獨立外包公司存在，而中國的傳統物業大多停留在第二層。至于第三層的咨詢顧問，基本國內的物業公司沒有單獨做此項工作的能力。

在這五方面，物管市場由于還是以職業經理人的經驗輸出、密集的人力為主的傳統產業，因此存在種種問題。以發展到的前三個階段為例，目前物管的決策過程都靠人實現，對人的能力、狀態、合作態度、薪資水平，依賴程度都很大，每個項目每年用在人力以及能源、設備維護的成本支出，占物業整個成本支出的70－80％，單項目每年付出成本以千萬為單位，浪費巨大。

至于咨詢報告，由于物業公司沒有獨立的調研咨詢能力，因此常求助于咨詢公司。但目前一份高質量的物業咨詢報告，需要付出的成本以百萬計算，付出的時間以年為單位。輸出后，報告并不具備自我更新能力，甚至不具備監督執行和執行落地的能力，因此5－7年后需要再付出同樣的成本去做運行評估以及工作模型更新。

“物管行業真正需要的人工智能服務，應在工作規劃、決策輔助、工作質控、人力替代、用戶服務等物管核心業務范疇，發揮相應的作用。”本輪投資方尚東創投如此認為。

“服務品質”讓物管市場從存量變成增量，物業行業正處于黃金十年起點

如今，大家都在談論資本寒冬，但中國的物管行業卻持續擁有穩定現金流，在二級市場表現優異。自2014彩生活香港IPO至今，行業當前最熱點的話題是如何IPO，因此騰一帆認為：整個行業正屬自驅的行業變革進程中，處于一個黃金十年的起點。

此前，騰一帆曾發表的演講《十年激蕩——中國新物業的機遇與挑戰》中提到：隨著一二線可開發存量土地規模的不斷縮減，開發商利潤空間受到不斷的壓縮，而優質的物業服務往往可以為開發商帶來5－10％的銷售溢價，因此從未來十年這個時間維度去看，地產以及物業都必將由資源銷售業務形態轉換為服務銷售業務形態。

這樣看來，物業的核心能力就是服務品質。騰一帆把C端和B端市場分別看成是講人性和講產品業務、講積累的問題，以往做C端，可能會考慮研究抓住人性。但B端更多的是需要把業務做精做透，并有長時間的行業積累。“我們想吸引物業行業快速上線，積累用戶規模，從而獲取建立更多、更精準的工作模型，最終有能力對一線進行調度，讓物業成為咨詢顧問的角色。”

談到目前與物管行業有交集的人工智能企業，騰一帆認為，多以技術導向為主（如：人臉識別、語音識別、自動停車等）但這種與物業行業的交集非常勉強，即便切入場景也不能幫助解決物管的全局性痛點。成功做起一家B端公司無非三要素：場景、技術和能落地。在AI技術處于普遍水平的情況下，企業在人工智能領域的應用場景和能落地就顯得非常重要。“物業管理需要AI”這一市場痛點無疑提供了肥沃的土壤，從物管行業出發的AI場景化研究能讓人工智能與相關物業管理核心業務進行結合與落地。

總體來看，啟盟科技希望依托人工智能、“互聯網＋”和大數據力量，為物業管理企業增收增效。截至目前，愛物管已覆蓋北京、天津、大連、廣州、深圳、南寧、成都等國內7個城市，包括寫字樓、園區、共享辦公、住宅等全行業形態，超過400萬平米的物業入駐，后期將持續擴大服務規模和業務版圖。