AI နှင့် ထိုင်းအိမ်ခြံမြေ ၂၀၂၆ - ဘယ်နေရာမှာ တွက်ကိုက်ပြီး ဘယ်နေရာမှာ မှားနေလဲ

တိုတိုပြောရရင် ဘာဖြစ်နေလဲ

လိုင်စင်ကတ်ပြားစကင်ဖတ်ပေးတာ၊ အရစ်ကျပေးချေမှုအချိန်ဇယားတွေကို စစ်ဆေးပေးတာ၊ FET Form နဲ့ ဘဏ်ငွေလွှဲပြေစာ ဘာကွာလဲဆိုတာကို သုံးကြိမ်မြောက်ရှင်းပြရတာ - ဒါတွေက ထိုင်းအိမ်ခြံမြေအေးဂျင့်တစ်ယောက်ရဲ့ တစ်ပတ်တာအချိန်ထဲက အနက်ဆုံးအချိန်တွေပါ။ ဒီနေရာမှာပဲ AI က ဝင်လာနေတာဖြစ်ပါတယ်။ လှပတဲ့ ကြော်ငြာစာသားရေးတာမဟုတ်ဘဲ စာရွက်စာတမ်းအလုပ်တွေအတွက်ပါ။

အမေရိကန် Delta Media ရဲ့ ၂၀၂၆ စက်တင်ဘာလ ထုတ်ပြန်ချက်အရ အေးဂျင်စီအုပ်ချုပ်သူများကြားမှာ ရုံးလုပ်ငန်းနှင့် စီမံခန့်ခွဲမှုနေရာများတွင် AI အသုံးပြုမှု (သို့) တိုးချဲ့အသုံးပြုနေမှုက ၂၀၂၄ ခုနှစ် ၂၃% မှ ၂၀၂၆ ခုနှစ် ၅၃% အထိ ရုတ်တရက်တက်လာခဲ့ပါတယ်။ ဒီကာလနှစ်ခုအတွင်း စီးပွားရေးလုပ်ငန်းအတွက် AI ရဲ့အရေးပါမှု ပျမ်းမျှအမှတ်ကလည်း ၅.၄၅ မှ ၇.၁၂ (၁၀ မှတ်စိတ်) အထိ တက်လာပါတယ်။ ရှေ့လာမည့်နှစ်များအတွက် မျှော်မှန်းအမှတ်ကတော့ ၈.၂၅ ဖြစ်ပါတယ်။ ဒါဟာ အစောပိုင်းစမ်းသပ်သူတွေရဲ့ အလွတ်ကစားနေတဲ့ project မဟုတ်တော့ဘဲ ဘတ်ဂျက်ထဲက တကယ့်လိုင်းတစ်လိုင်းဖြစ်နေပါပြီ။

အချက်အလက်များ တိကျစွာ

• Delta Media ရဲ့စစ်တမ်းသည် MLS ဒေတာနှင့် ပြည်သူသိအရောင်းအဝယ်မှတ်တမ်းရှိသည့် အမေရိကန်စျေးကွက်တွင် ပြုလုပ်ခဲ့ခြင်းဖြစ်ပါတယ်။ ရာခိုင်နှုန်းတွေကို ထိုင်းစျေးကွက်ပေါ်တိုက်ရိုက်ကူးယူ၍မရသော်လည်း အလားအလာလမ်းကြောင်းကတော့ ဆင်တူပါတယ်။
• ၂၃% မှ ၅၃% အထိ တက်လာတဲ့ ရုံးလုပ်ငန်းအသုံးပြုမှုက စစ်တမ်းတစ်ခုလုံးမှာ အပြောင်းအလဲအမြန်ဆုံးဖြစ်ပါတယ်။ တခြားအမျိုးအစားတစ်ခုမှ နှစ်နှစ်အတွင်း နှစ်ဆမတက်ခဲ့ပါ။
• အေးဂျင့်စီ ၄၆% က စျေးကွက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် အိမ်ခြံမြေတန်ဖိုးဖြတ်ရာတွင် AI ကို ချက်ချင်းသုံးနေကြပေမယ့် ရလဒ်အရည်အသွေးက Model ကို တကယ်ပြီးစီးခဲ့တဲ့အရောင်းစာချုပ်ဒေတာရနေမနေအပေါ် လုံးဝမှီတည်ပါတယ်။
• နိုင်ငံတကာအတိုင်းအတာမှာ Multifamily အိမ်ခြံမြေများအတွက် AVM (Automated Valuation Model) တိကျမှုက ၉၅-၉၇% ရောက်ခဲ့ပြီး၊ ရုံးခန်းအိမ်ခြံမြေများက ၈၈-၉၄% ရှိပါတယ်။ Luxury အိမ်ခြံမြေများနှင့် ဒေါ်လာ ၂ သန်းအထက် အိမ်ခြံမြေများကတော့ ထူးခြားတဲ့ features များကြောင့် အမှားနှုန်း ၁၀-၂၀% အထိရှိနေဆဲပါ။
• Agentic AI ကိရိယာများ (၂၀၂၆ တွင် အေးဂျင်စီ ၅၀% ခန့်က စတင်အသုံးပြုနေသည်) ကတော့ chatbot များနှင့်မတူဘဲ ရည်ရွယ်ချက်တစ်ခုတိုက်ရိုက်ပေးပြီး ကိုယ်ပိုင်ဆုံးဖြတ်ပြီး လုပ်ဆောင်ပေးနိုင်ကြသည် - ဥပမာ candidate list တစ်ခုစုစည်းပေးခြင်း၊ lead တစ်ခု၏ status စစ်ဆေးခြင်း၊ စာချုပ်မူကြမ်းရေးပေးခြင်း၊ ရှေ့နေထံလွှဲပေးရန် flag တင်ခြင်းစသည်တို့ ပါဝင်ပါသည်။
• ထိုင်းနိုင်ငံ ‌ဌာနေမြေစာရင်းဌာန (Land Department) တွင် မှတ်ပုံတင်ထားသော အရောင်းတန်ဖိုးသည် တကယ့်ပေးချေတဲ့ ဈေးနှုန်းနှင့် မကိုက်ညီတတ်ပါ။ ဒီဒေတာအပေါ်အခြေခံပြီး ဖန်တီးထားတဲ့ automated valuation တိုင်းက စျေးကွက်အမှန်ကို အနည်းထက်နည်းသည့်ပုံစံ ဖော်ပြတတ်ပါတယ်။
• ဖူးခက်အိမ်ခြံမြေစျေးကွက်ကိုယ်တိုင်ကလည်း ဘတ် ၇၀၅ ဘီလီယံကျော် တန်ဖိုးရှိနေပြီး၊ ထိုင်းရဲ့ ဒေသဆိုင်ရာပြည်နယ်များအားလုံးထဲမှာ အမြင့်ဆုံးဖြစ်ပါတယ်။ ရုရှားနှင့် CIS၊ တရုတ်၊ ဟောင်ကောင်၊ ထိုင်ဝမ်၊ စင်္ကာပူနှင့် အနောက်ဥရောပမှ နိုင်ငံခြားသားဝယ်ယူသူများက ၂၀၂၅-၂၆ တွင် ဝယ်လိုအားကို မောင်းနှင်နေပြီး၊ ရာသီအလိုက်ဝယ်ယူမှုမဟုတ်ဘဲ ရေရှည်နေထိုင်ရန် ဖူးခက်ကို ရွေးချယ်လာကြပါတယ်။

ဖူးခက်ဈေးနှုန်းမှန်းဆချက် AI မှားရသည့်အကြောင်းရင်း

ကိုယ်တိုင်စမ်းကြည့်ပါ - ရာဝိုင်ဒေသက အခန်းနှစ်ခန်းရှိတိုက်ခန်းတစ်ခန်းရဲ့ တန်ဖိုးကို AI language model တစ်ခုကို မေးကြည့်ပါ။ ယုံကြည်စိတ်ချသလို ဂဏန်းရာအပိုင်းအခြားပါ ပြန်ပေးမှာပါ။ ဒါပေမယ့် အဲဒီဂဏန်းက ကိုယ်ပိုင်လျှို့ဝှက်အရောင်းစာချုပ်တွေမှ မဟုတ်ဘဲ ကြော်ငြာစာရင်းများမှသာ ဆွဲထုတ်ထားနိုင်ခြေအများဆုံးဖြစ်ပါတယ်။

ဖူးခက်ပြန်လည်ရောင်းချမှုစျေးကွက်မှာ ကြော်ငြာဈေးနှုန်းနှင့် စာချုပ်ဈေးနှုန်းကြား ကွာဟချက်က liquidity နည်းတဲ့ အိမ်ခြံမြေများအတွက် ခန့်မှန်းခြေ ၁၀-၁၅% အထိ ရောက်နိုင်ပါတယ်။ Model ကတော့ ဒီကွာဟမှုကို လုံးဝမမြင်ပါ။ ထုတ်ဝေထားသောအရာကိုသာ မြင်နေတာပါ။

လက်တွေ့ကျတဲ့ ကောက်ချက်တစ်ခုကတော့ - ထိုင်းနိုင်ငံမှာ AI ဈေးနှုန်းအကဲဖြတ်ချက်ကို ဈေးနှုန်းသတ်မှတ်ခြင်းအတွက် အခြေခံအဖြစ် လုံးဝမသုံးသင့်ပါ။ အနိမ့်ဆုံးအနေနဲ့ ယူဆချက်တစ်ခု စစ်ဆေးဖို့၊ ဈေးများနေတဲ့ listing များကို လျင်မြန်စွာစစ်ထုတ်ဖို့၊ သို့မဟုတ် ရောင်းသူနဲ့ စကားစပြောစရာအနေဖြင့်သာသုံးပါ။ ဒေသတစ်ခုမှ လွန်ခဲ့သည့်အချိန်အနီးကပ်၊ တကယ့်အရောင်းအဝယ် ၂၀-၃၀ ခန့်ရရှိထားရင် သင့်ကိုယ်ပိုင် spreadsheet က model တိုင်းထက် ပိုကောင်းနိုင်ပါတယ်။

AI က ဘယ်နေရာတွေမှာ တကယ်တွက်ကိုက်နေလဲ

အလှမကြည့်ဘူးပေမယ့် အမြတ်ရနေသည့်နေရာက ရုံးလုပ်ငန်းပါပဲ။ လက်ခံရရှိသော စာချုပ်စာတမ်းများ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ developer ရဲ့ ပေးချေမှုအချိန်ဇယားမှ ရက်စွဲနှင့်ငွေပမာဏများ ထုတ်ယူခြင်း၊ စာချုပ်ဗားရှင်းများ တိုက်ဆိုင်စစ်ဆေးခြင်း၊ ဘဏ်ကို ဝန်ခံစာမူကြမ်းရေးခြင်း၊ အရစ်ကျသက်တမ်းကုန်ရက်များ သတိပေးစာပို့ခြင်းစသည်တို့ဖြစ်သည်။ ဒါတွေက စည်းမျဉ်းအခြေခံ၊ ထပ်ခါထပ်ခါလုပ်ရသည့် အလုပ်များဖြစ်သောကြောင့် နှစ်နှစ်အတွင်းအသုံးပြုမှု နှစ်ဆတက်လာခြင်းက အံ့ဩစရာမဟုတ်ပါ - တိုင်းတာနိုင်တဲ့ အချိန်ချွေတာမှု ရလဒ်ကို ပေးနေလို့ပါ။

ဒုတိယနေရာကတော့ client ဒေတာဘေ့စ်အလုပ်ဖြစ်ပါတယ်။ ၅၅% သော အေးဂျင်စီများက CRM အတွင်း AI ကို တိုးချဲ့နေကြပြီး၊ ပိုချောမောသော email ပေးပို့ဖို့အတွက်မဟုတ်ဘဲ ဦးစားပေးအရေးဆိုက်ရန်အတွက် - တစ်နှစ်ကျော်အတွင်းစုဆောင်းခဲ့သည့် contact ၄၀၀ ထဲမှ ဘယ်သူတွေက တကယ်ဝယ်ဖို့နီးနေလဲဆိုတာကို ခွဲခြားပေးရန်ဖြစ်ပါတယ်။ Email ဖွင့်ကြည့်မှု၊ ဒေသတစ်ခုအကြောင်း ထပ်ခါထပ်ခါမေးမြန်းမှု၊ အခွန်နှင့်ငွေလွှဲစနစ်အကြောင်းမေးခွန်းများကဲ့သို့ အမူအကျင့်အချက်ပြသင်္ကေတများကို Model က အမှတ်ပေးသတ်မှတ်ပေးပါတယ်။

တတိယနေရာကတော့ အိမ်ကြည့်ခရီးစီစဉ်ခြင်းပါ။ ချလောင်လမ်းရဲ့ ယာဉ်ကြောများနှင့် condominium ဝင်ရောက်ခွင့်ချိန်များကိုပါ ထည့်တွက်ပြီး system တစ်ခုက အိမ်ခြံမြေရှစ်ခုပါဝင်တဲ့ လမ်းကြောင်းကို မိနစ်ပိုင်းအတွင်း စီစဉ်ပေးနိုင်ပါတယ်။ ဒါပေမယ့် ဟိုတယ်နှင့် ကားပို့ဆောင်ရေးကတော့ client ကိုယ်တိုင်ပဲ ဆက်လက်ဘွတ်ကင်နေဆဲဖြစ်ပြီး algorithm ကိုစောင့်ရတာထက် ကြိုတင်ဘွတ်ကင်တာက ပိုမြန်ပါတယ်။

AI ဘာကို ဆက်လက်မလုပ်ကိုင်နိုင်သေးဘူးလဲ

အိမ်ခြံမြေဖော်ပြချက်များ ရေးသားခြင်းပါ။ ၂၀၂၄-၂၀၂၅ ကတည်းက ဒီစျေးကွက်က ပြည့်ကျပ်နေခဲ့ပါတယ်။ AI ရေးထားတဲ့ ကြော်ငြာစာသားတွေက တစ်ပုံစံတည်းဖြစ်ပြီး ချက်ချင်းသိသာနေပေမယ့်၊ လက်တွေ့ကျတဲ့အလုပ်သမားတွေအလိုအရ တကယ်လာကြည့်ခဲ့တဲ့ အေးဂျင့်တစ်ယောက်ရေးတဲ့ ရိုးသားသောစာပိုဒ်သုံးပိုဒ်ထက် ရောင်းအားနည်းပါတယ်။ ဘတ် ၁၅ သန်းကျော်ဝယ်ယူမည့် ဝယ်သူတစ်ယောက်ဟာ သေချာစွာဖတ်တတ်ပါတယ်။

ဒုတိယ စိတ်ပျက်စရာကတော့ လူသားနောက်ကွယ်မထားသော ပထမလိုင်း chatbot များပါ။ Client တစ်ယောက်က ပြန်လည်ရောင်းချခွန်နှင့် Specific Business Tax အကြောင်းမေးရင် bot က ယေဘုယျအဖြေတစ်ခုပေးလိုက်ပြီး client ထွက်သွားတတ်ပါတယ်။ Communication automation (၄၅% အသုံးပြုမှု) ကတော့ bot က lead ကို အရည်အချင်းစစ်ပြီး လူတစ်ယောက်ဆီလွှဲပေးမှသာ ရလဒ်ကောင်းရနိုင်ပါတယ်။ ဥပဒေအကြံပေးရန် ကြိုးစားလို့မရပါ။

စတင်လိုသူများအတွက် အဆင့်ဆင့်လမ်းညွှန်

1. အချိန်ဘယ်ကိုသွားနေလဲ ခြေရာခံပါ။ နှစ်ပတ်ကြာ အေးဂျင့်အလုပ်တွေကို မိနစ်၃၀ ပိုင်းအလိုက် မှတ်တမ်းတင်ပါ။ ပုံမှန်အားဖြင့် အချိန် ၃၀-၄၀% ကို စာရွက်စာတမ်းနှင့် စာပေးစာယူပေါ်သာ သုံးနေတတ်ပါတယ်။ ၂ နှစ်အတွင်း ၂၃% မှ ၅၃% အထိတက်လာစေခဲ့တဲ့ အစပေါက်လည်း ဒီနေရာပါပဲ။
2. Platform တစ်ခုလုံးမဟုတ်ဘဲ process တစ်ခုကနေစပါ။ ပြင်ပရောင်းချသည့် project တစ်ခု၏ ပေးချေမှုအချိန်ဇယား ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းကဲ့သို့ အထပ်ထပ်ဆုံးအလုပ်တစ်ခုကို ရွေးချယ်ပြီး အဲဒီတစ်ခုတည်းကိုသာ automate လုပ်ပါ။ Pilot ကာလ ရက်၃၀၊ တိုင်းတာမှု - ချွေတာရသောအချိန်။
3. Deploy မလုပ်ခင် ဒေတာကို သန့်စင်ထားပါ။ CRM အတွင်းရှိ AI (အေးဂျင်စီ ၅၅% သွားနေသည့်လမ်းကြောင်း) သည် မှတ်တမ်းများ၏ တစ်ဝက်တွင် lead source သို့မဟုတ် status မရှိပါက အသုံးမကျပါ။ Database သန့်စင်ခြင်းက tool ချိန်ညှိတာထက် ပိုကြာတတ်ပါတယ်။
4. ကိုယ်ပိုင် transaction database တည်ဆောက်ပါ။ ထိုင်းစျေးကွက်အတွက် ဒါက အဓိပ္ပါယ်ရှိသော ဈေးနှုန်းအကဲဖြတ်ခြင်းရနိုင်မည့် တစ်ခုတည်းသောယုံကြည်ရသောနည်းလမ်းပါ။ လွန်ခဲ့သည့် ၁၂ လအတွင်း ဒေသတစ်ခုလျှင် အနည်းဆုံးအတည်ပြုပြီးအရောင်းအဝယ် ၂၀ ခု (အရွယ်၊ ထပ်၊ view၊ ငွေချေမှုစည်းကမ်းများပါအပါအဝင်) ရှာဖွေထားပါ။
5. Agentic tool တစ်ခုကို စမ်းသုံးပါ။ ၂၀၂၆ တွင် စျေးကွက်ထက်ဝက်က ဒါကိုလုပ်ဆောင်နေကြပါတယ်။ ဈေးနှုန်း-ငွေကြေးစစ်ဆေးမှုပါသော candidate list တစ်ခုစုစည်းခြင်းလို ရွေးချယ်ခွင့်သိပ်များတဲ့ risk နည်းသည့်အလုပ်တစ်ခုကနေ စတင်ပါ။
6. AI ရဲ့ ဆုံးဖြတ်ချက်ဆုံးမမပေးရမည့်နေရာကို ချမှတ်ပါ။ ဈေးနှုန်းအကဲဖြတ်ခြင်း၊ ဥပဒေအမြင်များ၊ စာချုပ်စကားရပ်ဟူသမျှကို လူသားသာလျှင် ဆုံးဖြတ်ခွင့်ရှိသင့်ပါတယ်။ ဒါကို စာဖြင့်ရေးမှတ်ထားပါ။ မဟုတ်ရင် model ရဲ့ ပထမဆုံးအမှားက ဝယ်သူအတွက် သင့်ရဲ့တာဝန်ခံမှုဖြစ်လာပါလိမ့်မယ်။
7. Software ဝယ်ရုံသာမက လူကို လေ့ကျင့်ပေးပါ။ Delta Media စစ်တမ်းက အေးဂျင့်လေ့ကျင့်ရေးနှင့် coaching ဆက်စပ်၍ AI ကို တိုက်ရိုက်ရည်ညွှန်းထားပါတယ်။ လေ့ကျင့်ထားသော အသုံးပြုသူမရှိလျှင် tool ကနေ ရလဒ်လုံးဝမရနိုင်ပါ။

ရင်းမြစ် - Nation Thailand

ထိုင်းနိုင်ငံမှာ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံဖို့ စဉ်းစားနေပါသလား? ထိုင်းအိမ်ခြံမြေက ကျွမ်းကျင်သူများက သင့်အတွက် အသင့်တော်ဆုံးအိမ်ခြံမြေကို ရှာဖွေပေးပါမယ်။