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“重金投入两年的贝壳AI,率先在租赁业务上实现效率极致跃升。
文| 房互
图| 网络
租赁业务是被行业内公认的低毛利且高人耗的赛道,也是长期以来,被行业企业边缘化的业务。
2021年,贝壳租赁业务省心租开始试点运营。截至2025年第三季度,贝壳租赁业务收入达57亿元,同比增长45.3%,成为公司新的增长支柱之一;城市层面连续两季度盈利,贡献利润率同比提升4.3个百分点,该季度贡献超过人民币1亿元的利润。
目前贝壳在管房源量突破66万套,2024年三季度这个数字为36万套。
一个被行业公认的边缘化业务,为何在短时间内创造了新的市场机会,成为贝壳重点业务,并超越同行,实现营收和利润的快速增长?
这其中核心的奥秘,在于AI。
从两年前开始,贝壳持续在研发和AI上加大投入,试图通过AI实现运营效率的极致跃升,探索租赁业务的新路径。
现在,AI已经初步完成既定目标。贝壳租赁已经实现从收房到定价、洽谈、审核、出房等全部业务流程AI智能运营;并且,AI还正在成为贝壳租赁业务的重要决策者。
根据贝壳的数据显示,因为出房端实现AI智能托管和精准营销去化,贝壳租赁业务年化节省成本过亿元。
全流程AI
以省心租为核心的贝壳租赁业务,为分散式“半托管”模式。由于房源分散、维护成本高,并且随着市场波动,出房难度加大,这些痛点,都极大考验运营方的精细化运营能力。
在决定进入租赁业务之初,贝壳决策层就意识到,传统的思路无法从根本上解决租赁赛道的痛点。
“租赁市场产品非标、服务者能力非标、洽谈销售非标,加之服务费模式利润空间比较薄,无法覆盖由于非标和低效带来的折损。这三大挑战共同构成了一个铁三角难题。”贝壳联合创始人、董事长、首席执行官彭永东说。
贝壳团队认为,要解题这个看似不可能的铁三角,只有在运营效率上追求极致,通过线上化和AI,将“非标和低效”,重构为一个更确定性的、由数据和智能驱动的业务,或是唯一的解题思路。
因此,从产品设计开始,贝壳技术团队就全程参与到业务中,对产品和流程进行全面数字化设计。
起初,通过SaaS系统,将房源、经纪人、房源管家等所有角色和流程线上化,为后续AI的应用搭建基础。有了线上化的技术基础之后,贝壳开始逐步将智能驱动引入到作业流程中。
从去年开始,贝壳租赁业务全面落地“AI+人”的协同作业方式,试图把“非标”塞进算法,让房子变成标品。比如,通过AI进行引导拍摄规范屋况数据采集、智能定价等。
在AI的帮助下,去年三季度,贝壳省心租效率实现跃升。资管经理实现人均管理90套房源,超过行业平均水平。
经过一年多的使用和迭代,目前,AI已经应用在贝壳租房业务中收房、出房的各个环节中,资管经理实现人均管理130套房源。
在收房环节,传统的操作流程,通常依赖房源管理人员的个人经验和主观判断。而贝壳的AI,已经可以应用到收房流程中房源线索挖掘、人员管理与运营、房源评估、房源定价、业主沟通等各个环节。
比如,在人员管理方面,贝壳AI可对房源管理人员进行“网格化管理”,AI会基于某个区域的房源线索数量、房源质量、供需关系、人员能力模型等因素,思考人员、区域及组织设置规划,它可以在1分钟内模拟9万种方案设计,自动输出最优的人员分布与运营策略,辅助调配服务人员的作业范围和人员配置。
在和业主沟通环节,“AI评估助手”会把 AI 评估、动态定价、竞品数据打包成面向业主的收房策略与洽谈话术,提升业务人员与业主沟通洽谈能力,让业主感受到更专业、温暖的体验,让新人也可以快速成长,解决销售非标问题。
在收房阶段,AI审核实现了全自动的风控。截至9月底,AI审核功能已覆盖11个城市,单均耗时20秒,比人工快60倍,节省超过3.3万小时的工时,拦截风险房源1.6万多套。
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·贝壳租房管家可对收房房况做AI智能化评估
在出房环节,AI高频盘点房源库存,识别和直接托管有风险、低维护的房源,做房源动态调价、精准优惠、调配流量,加速房源去化。
同时,AI还可智能分析识别高质量线索,提升出房效率;实现驱动内容营销,扩大开口线索。
让AI下场做决策
然而,如果技术和AI仅仅作为辅助人工的工具,显然无法从根本上解决租赁市场的顽疾和痛点,也并非贝壳切入到租赁业务的本意。
贝壳要做的,是让AI参与到整个模式的重构中,打造一个以效率驱动规模增长的全新路径。这其中,重要的环节,就是让AI来主导决策机制。
传统的租房市场,无论是收房还是租房,都过度依赖人的经验和判断,但是,一方面,个人判断未必能准确跟随市场变化,无法实现对市场的实时感知,另一方面,传统的人工作业方式,单一人员承载的工作量毕竟有限。
AI的算法,不仅能实现实时对数据进行计算,并且,可以精准高效做出决策。“贝壳租赁的AI底层逻辑是,用‘系统取代经验’,尽可能平滑个体差异带来的品质和体验波动。”彭永东说。
今年,“AI智能收房助手”正式上线。这个AI功能,不仅可以预测市场需求、房源库存和价格趋势,自动给出收房策略和定价建议,还可以基于动态的客户需求、房源库存和价格变化情况,自主指导业务调整收房结构。
比如,当下,某区域三个卧室的房子太多了,AI会自动对超出限制的房源启动控价、禁收,以防止收房失误,造成库存房源过多。
同理,如果区域内出现不足房源,系统会自动在沉默房源线索里回捞分析。AI做出分析和判断之后,贝壳即将上线的AI云管家功能,还可以实现直接给回捞线索的房源业主打电话,做前置沟通。
也就是说,“AI智能收房助手”已经可以辅助人工判断,对区域房源量价做出判断,并实现自我作业。相当于再造了一个AI作业场景。
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·平台运营对收房房源库存、去化等进行AI智能化管理
AI的判断准不准?会不会只是存在于实验室判断和臆想中?
今年三季度,贝壳在十余个城市进行了AI作业试点。结果显示,租赁业务累计通过AI去化托管房源35万套,占全部外展房源的73.5%,AI调价采纳率达到90%,全年累计节省成本超过1个“小目标”。
今年8月,AI收房功能在宁波试点上线。上线之后,试点区域人员投入减少接近9%,但收房规模上涨接近9%。试点城市宁波Q3收房人效较Q2提升超过10个百分点,排全国首位。
在收房端,AI实现人店盘的网格化高效匹配,并主导定价、洽谈、审核等流程,收房人效提升13%。
这些精准的数据对比,让贝壳AI的应用经过了更为科学的验证。
实际上,AI模型和大数据,不仅能帮助平台实现高效运转,并且能够帮助用户进行决策判断。
今年7月,基于AI模型、贝壳房源与用户需求大数据打造的“HQI品质分”上线,正式开放给B端和C端用户。
这个租赁房源品质的量化识别与评估体系,解决了房源品质评估和提升难以标准化的问题,可以有针对性的对房源提出改进建议,帮助房东对房源进行针对性改善,加速房源出租,最终提升用户的人房匹配效率,实现房源品质与客源增长的正循环。
贝壳进入AI时间
从贝壳租赁业务结果上来看,科技和AI已经打破了房地产传统租赁市场“分散非标”“规模不经济”的限制,成功实现了管理层对极致运营效率的追求,重构了一条新的“规模且经济”的租赁模式范本。
彭永东介绍,目前在宁波等地试点的这套AI系统能力,将向13个租赁重点城市复制,同时,资管经理的人均在管房源量有望继续从当前的130套上升到200套,
“未来,贝壳租赁希望通过将AI能力、IoT硬件和运营流程深度整合,打造一个AI驱动的智能租赁平台,赋能给整个租赁行业。”
这意味着,随着在管房源规模持续上升以及运营效率继续提升,贝壳租赁还将有更优的财务表现和想象空间。
实际上,不仅是在租赁业务体系,AI也已经逐渐成为全贝壳体系的一项重要战略。
从2023年第四季度以来,贝壳已经连续八个季度在研发费用上同比增加;今年前三季度,贝壳累计投入研发费用18.65亿元,第三季度研发费用同比增加13.2%。
数年来,在全行业整体降本增效的趋势下,贝壳研发投入和研发人员的投入却不降反增,其决心可见一斑。
在产品上,贝壳多条业务线都已经有相应的AI产品投入到运营中。
比如,经纪人客源端AI助手“来客”已覆盖贝壳平台41.4万经纪人,其包含获客、AI选房、AI聊天助手、AI智能跟进等一系列产品功能,帮助经纪人激活客户,提升专业服务能力和房源客源匹配效率。AI智能助手“好客”识别高质量商机,贡献了平台超50%的成交量。
在业主专属AI服务群中,AI房源维护助手提供AI智能回复、市场走势分析、报告解读、智能语音推广等服务。
贝壳的数字伙伴“小易”则在签约和签后的核心作业场景比如签约质检、签约后代办自动跟进完成等应用AI能力去保障一线的服务效率和品质。
此外,家装业务和贝好家新房业务,均有人工智能和AI产品和解决方案上线。
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·贝壳多项业务,均有AI产品和解决方案上线
贝壳,已经正式进入了“AI产出时间”。
而从贝壳的思路来看,贝壳的 AI 从不是要取代服务者,而是以技术为翼,为服务者赋能。
承接重复、繁琐的基础工作,帮服务者节省时间与精力,也能通过数据洞察、智能匹配等能力,延伸服务的广度与深度。最终让服务者从低效事务中解脱出来,将更多精力投入到客户沟通、需求挖掘等核心服务环节,进一步放大自身的专业价值与服务能力。(完)
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法律支持:北京中治律师事务所合伙人 刘检玲
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