In Bezug auf den ersten Immobilien-AI-Agenten hat Zhou Xin noch drei Fragen nicht beantwortet.

„Verlasse die alten Denkmuster, lasse die Vergangenheit und deine Eitelkeit hinter dir und schau nach vorne.“

Am 19. März hielt Zhou Xin, Vorsitzender des Vorstands von E-House (China) Holdings Limited, auf einer von seiner Firma veranstalteten Konferenz einen Vortrag mit dem Thema „Lasse los, lerne und schau nach vorne – das chinesische Immobiliensektor hat noch große Potenziale“. Zwei Wochen später, kurz vor dem Qingming-Fest, veröffentlichte er das „erste chinesische AI-Agent (Intelligenzagent) im Immobiliensektor“ namens CRIC AI.

Zhou Xin sagte: „Ich habe überlegt, es 'AI CRIC' zu nennen. Ich dachte, wir müssen uns selbst überholen und mit KI alles, was CRIC (das Forschungsinstitut der E-House-Gruppe) macht, noch einmal tun.“

Dieser Intelligenzagent ist derzeit nur in einer Webversion verfügbar und wird nur in einem kleinen Kreis für die interne Tests genutzt. Seine Hauptfunktionsmodule umfassen: Suche, Artikel, Berichte, Wissensbasis, und er konzentriert sich ausschließlich auf den vertikalen Immobiliensektor.

Interne Testseite von CRIC AI Agent

Nach der ersten Online-Präsentation des Produkts flog Zhou Xin am 8. April von Shanghai nach Peking, um den Intelligenzagent speziell vor Medien live zu demonstrieren.

Im Suchmodul liest und analysiert CRIC AI Agent nach einer Benutzerfrage die gesammelten Informationen aus öffentlichen Netzquellen und der internen E-House-Datenbank, fasst die Ergebnisse zusammen und präsentiert sie in Form von Punkten und Diagrammen.

Vor der Analyseantwort wird die Quelle der gesuchten Informationen angezeigt.

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Nach den Antworten gibt es auch verwandte Folgefragen. Dies ähnelt der Gestaltung von KI-Produkten wie Doubao.

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Im „Artikel“-Modul besteht der Schreibprozess von CRIC AI Agent aus sieben Schritten: Analyse des Schreibkonzepts (ähnlich dem DS-Darstellungsprozess), Sammlung von Schreibmaterialien, Organisation und Analyse der Materialien, Erstellung eines Material-Konzeptplans, Erstellung eines Artikelentwurfs, Korrektur und Fertigstellung des Artikels.

Im Abschnitt „Material-Konzeptplan“ können Sie die Struktur und die Materialien im Mindmap ersetzen und das Schreibkonzept anpassen. Der endgültige Artikel kann auch direkt in der Online-Oberfläche bearbeitet werden, ähnlich wie bei einer Online-Dokumente.

Nach Abschluss der Artikelerstellung wird eine SMS an das Mobiltelefon gesendet, und der Text kann direkt exportiert werden.

Prozess der Artikelerstellung

Nach Angaben von CRIC führt CRIC AI Agent gemäß einem innovativ gestalteten Arbeitsablauf (Workflow) für die Immobilienbranche eigenständig aus und entscheidet selbst, ob die CRIC-Datenbank und die RAG-Wissensbasis abgerufen werden, um die Professionalität und Genauigkeit der Artikel sicherzustellen. Die Artikeltypen umfassen Immobilienmarktbeurteilungen, Grundstücksauswertungen, Politikanalysen usw. und decken mehrere Teilbereiche wie Wohnungen, Einkaufszentren, Zweitwohnungen, Heimwerkerbedarf usw. ab.

Allerdings beobachtete ein Autor von 36Kr während den Tests, dass die Bildmaterialien nicht die neuesten waren, sondern eine Mischung aus historischen Materialien aus den Jahren 2017, 2020 usw. waren.

Generierter Artikel

Hierzu sagte Zhou Xin: Die wichtigere Rolle des AI-Agent sollte als Werkzeug gesehen werden. Nach Abschluss der Schreibaufgabe müssen die Benutzer einige aktive Korrekturen und Bestätigungen vornehmen.

Das „Bericht“-Modul ist der Kern von CRIC AI Agent. Seine Daten stammen hauptsächlich aus der internen Datenbank des CRIC-Forschungsinstituts und umfassen alle Teilbereiche wie Wohnungen, Land, Büros, Gewerbeimmobilien, Mietwesen, Altenpflege, Industrie- und Stadtentwicklung, Tourismus, Unternehmen, Makropolitik usw.

Zhou Xin gab bekannt, dass CRIC alle vergangenen Daten und Berichte neu strukturiert und rekonstruiert hat, um der Abruf-Logik der KI zu entsprechen. Dieser Teil der Arbeit hat viel Zeit und Kosten gekostet.

Nach Angaben von CRIC kann CRIC AI Agent je nach Berichtstyp einen Entwurf und eine seitenweise Analyse erstellen und automatisch die erforderlichen Daten aus der CRIC-Datenbank abrufen. Sowohl Monatsberichte über regionale Märkte, Jahresberichte auf nationaler Ebene als auch Projektbewertungen und Landinvestitionsberechnungen können intelligent und effizient durchgeführt werden.

Nach der traditionellen manuellen Schreibweise dauert es normalerweise 7 - 14 Tage, um einen branchenspezifischen Bericht zu verfassen, während CRIC AI Agent normalerweise weniger als 20 Minuten benötigt, um einen Bericht zu generieren.

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36Kr beobachtete während den Tests, dass CRIC AI in Teilbereichen wie Monatsberichten über Märkte und Städte, in denen CRIC eine umfangreiche Datenbank hat und die Daten in Echtzeit aktualisiert werden, bessere Testleistungen erbrachte. Die Berichte enthalten viele Diagramme und Datenverarbeitungen und haben eine klare Struktur.

Aber in eher speziellen Teilbereichen wie „Gerichtliche Zwangsversteigerungsbewertungen“ gab es immer noch Probleme mit der Verzögerung der Daten.

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Das „Wissensbasis“-Modul hat zwei Hauptfunktionen. Eine ist der Abruf von verschiedenen Dokumenten, Manuskripten und Berichten aus der in den letzten 20 Jahren von CRIC aufgebauten Datenbank. Die andere Funktion ist die Möglichkeit für Benutzer, ihre eigene Wissensbasis zu erstellen.

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„Wir werden uns nicht auf andere Bereiche konzentrieren. Unser Projektleiter hat mir immer wieder gesagt, dass wir uns 'konzentrieren, konzentrieren' müssen“, sagte Zhou Xin. Die Zielgruppe von CRIC AI sind Mitarbeiter der Immobilienbranche, wie Marketingmitarbeiter, Forscher, Planer, Investitions- und Expansionsexperten usw. Es unterscheidet sich von allgemeinen KI-Intelligenzagenten wie Manus. „Wer CRICs Produkte bisher genutzt hat, möchten wir jetzt die Arbeitszeit und -kosten senken und die Effizienz erhöhen und in der Immobilienbranche genauer sein.“

Zhou Xin fasste die idealen Funktionen von CRIC AI Agent in drei Fähigkeiten zusammen: Fähigkeit zur Integration von Ingenieurinnovation, Branchenkenntnis und Datenspeicherung.

• Ingenieurfähigkeit: CRIC AI Agent hat viele Innovationen in Bezug auf einen all-in-one-Agent im Immobilienbereich und die Erledigung von branchenspezifischen Aufgaben vorgenommen. Beispielsweise wird das zugrunde liegende große Modell für die Immobilienbranche feinabgestimmt, und während der Ergebnisgenerierung können Benutzer Feedback geben und Befehle geben.
• Branchenfähigkeit: CRIC AI Agent ist eng mit der Immobilienbranche verbunden. Durch das in fast 30 Jahren gesammelte „Denkrahmen der Immobilienbranche“ und die in 20 Jahren von CRIC aufgebauten Datenbank und Wissensbasis wird die Genauigkeit der abgerufenen Informationen durch das branchenspezifische RAG-LLM-Modell effektiv verbessert. Gleichzeitig wird durch die Ausführung und Überprüfung der Informationsquellen durch RAG die Wahrscheinlichkeit von KI-Halluzinationen bei den von dem Modell ausgegebenen Ergebnissen stark reduziert.
• Datenfähigkeit: Die Echtzeitdaten von CRIC, die über 400 Städte in China und mehr als 10 Teilbereiche (Landverkauf, Projektabverkauf, Politikauswertung usw.) abdecken, verleihen CRIC AI Agent eine starke Datenfähigkeit. Durch die KI werden die Big Data mit einem strengen Immobilien-Denkansatz mit einer geometrisch wachsenden Rechenleistung ausgegraben, aktiviert und sinnvoll in verschiedene Arbeitsergebnisse eingebunden.

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„Wir betonen immer, dass wir 'konzentriert arbeiten' müssen“, sagte Zhou Xin. CRIC AI Agent soll im Mai offiziell gestartet werden, und es wird auch eine APP-Version geben.

Aber es gibt noch ein reales Problem, auf das Zhou Xin keine klare Antwort und kein konkretes Plan hat, nämlich die Rechenleistungssupport nach der offiziellen Veröffentlichung, die Gebührenstruktur und das Problem der steigenden Kosten.

Es ist zu beachten, dass CRIC AI Agent derzeit nicht für einen Masseneinsatz geeignet ist. Sobald es zu Problemen mit der gleichzeitigen Nutzung kommt, steigen die Lösungskosten schnell. Und für die meisten KI-Unternehmen ist es derzeit noch ein kostspieliges Geschäft.

Außerdem beträgt die potenzielle Zielgruppe von CRIC AI Agent etwa mehrere Millionen. Die Zahlungswilligkeit der Einzelpersonen ist nicht sehr hoch, während Unternehmen die Nutzen, die durch die Nutzung von KI entstehen, oder die Möglichkeit, Mitarbeiterkosten durch KI zu ersetzen, abwägen müssen, um zu entscheiden, ob es sich lohnt.

Ein weiteres Problem, auf das Zhou Xin keine Antwort hatte, ist, wie das Problem der nachfolgenden Datenschmutzung gelöst werden kann. Selbst wenn man sich auf einen vertikalen Bereich konzentriert, kann man die Verschmutzung von Daten und Texten nicht vermeiden, insbesondere auf der Ebene von Immobilienprojekten. In der Realität gibt es viele öffentliche kommerzielle Inhalte, und das Sammeln und Verwenden dieser Inhalte wird die Professionalität der KI-Analyseergebnisse beeinflussen.

Derzeit hat das Team von CRIC AI Agent weniger als 20 Mitarbeiter, hauptsächlich Branchenanalysten und Techniker. Es ist etwa so groß wie ein Start-up-Unternehmen. Wenn die Anzahl der Benutzer steigt, benötigt das Team möglicherweise mehr Mitarbeiter und mehr spezialisierte Positionen.

Es gibt auch ein reales Problem in der Immobilienbranche: Nach einer vierjährigen Abschwungphase ist kein Unternehmen mehr bereit, Geld zu verschwenden. Derzeit tendiert die KI-Nutzung in der Branche eher zu praktischen Bereichen wie Design, Sicherheit und Gewerbeimmobilienverwaltung. CRIC AI sucht in den Markt-Daten nach Gold, während der Immobilienmarkt selbst immer stärker von staatlichen und staatlich kontrollierten Unternehmen dominiert wird. Die Marktoffenheit nimmt ab, und der Markt wird von Finanzierung und Ressourcen geleitet. Dies bedeutet, dass der Wert der Marktforschung selbst sinken wird. Kann man in diesem Bereich durch KI noch ein besseres Preis-Leistungs-Verhältnis erzielen?