不动产AI决策_爱德地产研究院 编著_AZW3_MOBI_EPUB_PDF_电子书(无页码)_爱德地产研究院 编著

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第四节预警:四大决策场景下的关键指标预警 货值预警的目的是对货值关键指标进行动态监控和管理。我们从公司和项目两个层面,了解货值管理的各个方面及侧重点。房企通过梳理健康评价指标,形成相应的标准,并明确各项标准的管控层级,同时采用健康预警的方式来实现标准管控的落地。 表4-5是V企AI货值预警管理模块中的货值健康评价指标及参考阈值。V企将货值预警的指标与利润、现金流、公司经营的相关指标绑定,建立独立的预警模块,在项目和公司两个层面监控各项指标的偏离程度,进行红、黄、绿三级预警。 表4-5 V企AI货值预警管理模块中的货值健康评价指标及参考阈值 如图4-11所示,V企通过运营门户中的预警看板,监控“储、建、融、供、销、回、存、结”各环节的相关货值指标,比如地货比、货值保障倍数、供销比、去化率等。系统通过看板对这些指标是否处于健康范围进行判定,然后进行相关的预警提示。 图4-11 V企货值预警看板、预警管理模块(模拟数据) 图4-11的下半部分是专门的预警管理模块。右侧是年度投资保障系数的健康趋势图,这是对公司层面指标进行预警提示的,它还可以切换为不同层面指标的健康趋势图。左侧是项目层面各维度的指标预警表,通过监控不同维度下的指标,进行不同层级的预警提示。在正常情况下,系统会显示绿灯,指标触发预警时会出现一个三角提示,并标示红灯或黄灯。 一、未售单价预警:提示未售单价虚高风险 以AE企为例,在选定四项预警内容后,系统会发出三级预警提示。系统不显示预警颜色灯时没有预警提示,只有显示红灯和黄灯时发出预警提示。 未售单价预警的目的是对项目的全盘未售单价高于全盘已售单价的幅度进行监控,以保证当前的货值没有虚高的风险。 未售单价预警的阈值范围为±10%时不显示预警颜色灯,阈值范围为±10%~±20%时显示黄灯,超过±20%时显示红灯。亮灯会触发相应的管理流程:绿灯不触发流程,黄灯触发流程至城市公司层面,红灯触发流程至集团层面。一旦触发审批流程,营销部门就需要进行动态价格回顾,并把价格调整到合理范围内。营销部门会基于预警来调整定调价流程,并进行价格刷新。如果营销部门选择不调整,那么相关负责人需要在这个系统中解释不调整的原因,例如,当前的价格偏低,整体开盘策略低开高走。 如图4-12所示,按项目的预警总个数(红色预警和黄色预警的个数之和),系统最多展示前七个项目,同时展示项目业态单价最大正偏差、项目业态单价最大负偏差、预警等级三项指标。房企也可以在具体项目的未售单价预警报表页上查看这些指标。该报表页支持按业态类型、情景进行筛选,导出符合筛选条件的项目。 图4-12 AE企未售单价预警系统(模拟数据) 如图4-13所示,房企可以在未售单价预警报表页上查看具体项目各分期、业态的未售单价、前三个月签约均价、未售单价高于前三个月签约均价的幅度[(未售单价-前三个月签约均价)/前三个月签约均价]、预警等级四项指标。未售单价预警报表页设置了三级预警。 图4-13 A项目未售单价预警报表页(模拟数据) 一级预警:显示红灯。若未售单价高于前三个月签约均价的幅度超过±20%(不含),显示红灯。其中,作为参数的预警等级阈值可由系统管理员调整。 二级预警:显示黄灯。若未售单价高于前三个月签约均价的幅度为±10%(含)~±20%(含),显示黄灯。 三级预警:不显示预警颜色灯。若未售单价高于前三个月签约均价的幅度在±10%(不含)以内,不显示预警颜色灯。 二、存销比预警:提示供销匹配失衡风险 存销比预警的目的是对本月存销比、3个月后的存销比和6个月后的存销比三项指标进行监控,以便提前发现供销匹配失衡的风险。 存销比预警的阈值范围为3~6时不显示预警颜色灯,6~12时显示黄灯,小于3或大于12时显示红灯。AE企将这部分的预警管理落实到了项目层面,并没有进行强管控。因此,预警提示不会触发审批流程,只是为了指导项目和区域层面的供销匹配。 如图4-14所示,按项目的预警总个数(红色预警及黄色预警的个数之和),系统最多展示前七个项目,同时展示各个项目的本月存销比、3个月后存销比、6个月后存销比、预警等级四项指标,房企也可以在具体项目的存销比预警报表页上查看这些指标。该报表页支持按业态类型、情景进行筛选,导出符合筛选条件的项目。 图4-14 AE企存销比预警系统(模拟数据) 如图4-15所示,房企可以在存销比预警报表页上查看具体项目各分期、业态的本月存销比及预警等级、3个月后存销比及预警等级、6个月后存销比及预警等级六项指标。存销比预警报表页设置了三级预警。 一级预警:显示红灯。存销比小于3或大于12时,显示红灯。其中,作为参数的预警等级阈值可由系统管理员调整。 二级预警:显示黄灯。存销比在6(不含)和12(含)之间时,显示黄灯。 三级预警:不显示预警颜色灯。存销比在3(含)和6(含)......

  1. 信息
  2. 《不动产AI决策》编委会
  3. 第一章 前十强房企经营能力分析
  4. 第一节 构建“精益运营”模型
  5. 第二节 标杆民企和国央企核心能力评级
  6. 第三节 标杆民企和国央企运营指标趋势预测
  7. 第四节 万科VS碧桂园:运营力巅峰对决的九大看点
  8. 第二章 项目投资的AI决策
  9. 第一节 地产投资管理痛点分析
  10. 第二节 地产投资数智化蓝图
  11. 第三节 预测:城市网格化地图智能监测
  12. 第四节 预演:项目初筛和投资决策的智能预演
  13. 第五节 预警:智能投资全流程风险监控
  14. 第六节 预控:通过投资评级模型进行投资管控和激励
  15. 第三章 项目计划的AI决策
  16. 第一节 传统计划管理面临的问题和挑战
  17. 第二节 预测:项目计划的AI自动排期和AI审查
  18. 第三节 预演:一级节点与关键路径
  19. 第四节 预警:预警对象与分级预警机制
  20. 第五节 预控:五大管理机制
  21. 第四章 动态货值的AI决策
  22. 第一节 动态货值:AI应用保障销售与利润最大化
  23. 第二节 预测:四大关键节点预测,实现全周期管理
  24. 第三节 预演:模拟定位资源缺口,弹性调整业务计划
  25. 第四节 预警:四大决策场景下的关键指标预警
  26. 第五节 预控:提前消除风险,防范动态货值失控
  27. 第五章 动态利润的AI决策
  28. 第一节 地产利润管控的挑战与难点
  29. 第二节 利润管控体系的搭建
  30. 第三节 数智化平台助力房企打赢利润保卫战
  31. 第六章 资管企业的AI决策
  32. 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
  33. 第二节 业务难点:不动产投资的痛点及风险管控
  34. 第三节 预测:经营计划、现金流和收益预测
  35. 第四节 预警:三类重大风险防范
  36. 第五节 预控:投前投后一体化管理
  37. 第六节 经典案例:标杆信托管理机构的数智化实践
  38. 第七章 物管企业的AI决策
  39. 第一节 物业管理的行业背景和四化趋势
  40. 第二节 预测:收入和成本预测是核心
  41. 第三节 预演:通过多场景、多方案模拟,确定应对策略和最优方案
  42. 第四节 预警:跟踪目标走势,进行分级预警
  43. 第五节 预控:通过会议体系,提前控制关键经营指标
  44. 第八章 数据中台:不动产AI决策的数据心脏
  45. 第一节 数智化转型困境与数据核心能力
  46. 第二节 数据应用能力的五大核心要点
  47. 第三节 经营数据“管存用”能力的建设实践
  48. 附录 十大标杆房企运营指标参考
  49. 后记
  50. 参考文献