房产交易环节冗长 ， 各地政策和楼市需求皆有不同 ， 在这一复杂的链路中 ， 贝壳找房基于自身海量的房源交易数据 ， 尽可能形成统一的服务标准 ， 再因地制宜地满足差异化特征 。
“比如说贷款 ， 要的证件可能都不一样……我们通过配置化的管理 ， 让每个城市在标准化的同时又能够自我定义 。 ” 陈炯表示 。
显然 ， 贝壳“将复杂事情简单化”的通路 ， 依然是以技术为基底 。
到今天 ， 基于多年积累的真房源数据库 ， 贝壳打造了一套7×24小时循环策略验真系统 ， 可实时比对42大类房源的特征 ， 保证房源更为真实可靠 。
同时 ， 针对经纪人服务 ， 贝壳已经建立了“贝壳分”体系 ， 考核经纪人的内力（基础素质）、信誉（质量评价）、侠义（平台合作度）、声望（行业影响力）和活力（平台参与度） ， 以更加统一的标准 ， 对经纪人进行量化考核 。
从真房源到贝壳分 ， 贝壳打造房产交易标准化的手段是技术 ， 而宗旨也很明确 ， 就是努力打破房产供需的不对称、不透明 ， 并建立起一套线上可控的交易与服务标准 ， 甚至进一步对外输出 。
陈炯认为 ， 在未来 ， 技术标准的实现将更为精细化 ， 例如VR可以采集房间的隔音效果、门窗使用年限和透风度等数据 。
前路虽长 ， 尤可期许 。
连接产业互联网
在消费互联网的场景中 ， 算法、大数据等技术的普及 ， 提升了外卖、网约车等行业的交易及服务效率 。 例如外卖 ， 用户下单后 ， 平台将订单分配给距离最近的骑手 ， 再根据不同时段的路况 ， 规划出最优配送路线 。
如今 ， 技术被广泛应用于零售、生活服务等行业 ， 提升了传统行业的效率 ， 进一步重塑原有的供销标准 。
而在房地产领域 ， 对AI、算法的应用仍处早期阶段 。
据2019年全球人工智能白皮书显示 ， 在AI应用的行业渗透率中 ， 房产领域最低 ， 属于萌芽期 ， 叶杰平也认为 ， 整个房地产市场中 ， AI应用还处于非常早期的阶段 。
“房产交易周期的跨度达数月之久 ， 数据非常稀疏且数据孤岛问题严重 ， 大量信息完全没有线上化 。 ”叶杰平说 。
房产交易链条涉及众多环节 ， 包括地产商、房东、经纪人等 ， 流程也相对更复杂 ， 涵盖看房、签约、贷款等 ， 每一环节都有相对独立的标准 ， 而用户意愿的摇摆、交易信息的不对称……各类因素加剧了房产交易成交的不确定性 。
相比外卖、网约车等 ， 贝壳找房处于产业互联网与消费互联网的“交汇口” ， 其将面对更为复杂的产业环境 ， 而贝壳又如何尽力提升各环节的服务效率 。
面对并不乐观的行业现状 ， 贝壳正利用技术连接起多方力量 。
在房源端 ， 贝壳旗下的如视事业部 ， 打造出了基于超高精度采集设备伽罗华的“如视VR”APP ， 而利用伽罗华的激光技术 ， 100平米的房屋空间 ， 20分钟便可采集完毕 。
在经纪人端 ， 贝壳推出的小贝AI助手 ， 正帮助经纪人提高作业效率和服务水平；最新数据显示 ， 小贝助手已向经纪人提出18000万条提示建议 ， 对客户意图理解的准确率高达81% 。
在服务端 ， 贝壳打造的ACN经纪人合作网络 ， 为平台带来了大量跨地域的房产交易订单 ， 也提升了整个经纪人的服务效率 。
改变不止于此 。
贝壳研发的贝刻智能手环 ， 能帮助客户最及时地联系到经纪人；贝壳基于1063个维度刻画的用户画像 ， 完备率已超过60%；整个三季度 ， 贝壳自营的家装平台“被窝家装”共交付1127个订单……
从供给（房源）到平台（经纪人服务）再到客户 ， 贝壳找房不断增强房产交易及服务的“技术味儿” ， 在一个复杂的产业环节中 ， 逐步塑造标准、提升效率、寻求确定性 。
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