AI နဲ့ ထိုင်းအိမ်ခြံမြေ - ၃၇% သာ အမြတ်တင်ကြောင်း တွေ့ရသည့် အကြောင်းရင်း

တိုတိုနဲ့ တိကျတဲ့ အဖြေ

Phuket ဒါမှမဟုတ် Bangkok မှာ ကွန်ဒို (သို့) ဗီလာတစ်လုံး ဝယ်ဖို့ AI ကို အားကိုးနေတဲ့သူဆိုရင် ဒီအချက်ကို သိထားပါ - AI ဟာ ဖောက်သည်ဆက်ဆံရေး၊ ဘာသာပြန်ခြင်း၊ စာချုပ်စာတမ်း ကြည့်ရှုစစ်ဆေးခြင်းလို လုပ်ငန်းစဉ်တွေမှာ အချိန်ကို သိသိသာသာ လျှော့ချပေးနိုင်ပေမယ့် အိမ်ခြံမြေတန်ဖိုးဖြတ်ခြင်းနဲ့ ဥပဒေရေးရာမှာတော့ အန္တရာယ်များပါတယ်။ McKinsey နဲ့ QuantumBlack တို့ ၂၀၂၆ ဩဂုတ်လထုတ် စစ်တမ်းအရ ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်း ကုမ္ပဏီတွေရဲ့ AI အသုံးပြုမှု တိုးလာနေပေမယ့် EBIT (လုပ်ငန်းအမြတ်) ပေါ်မှာ တိုင်းတာနိုင်တဲ့ သက်ရောက်မှု ရှိကြောင်း ဖော်ပြသောကုမ္ပဏီအရေအတွက်ဟာ ၃၇% ဝန်းကျင်မှာပဲ ရပ်နေပါတယ်။ ဘတ်ဂျက်တွေက အမြတ်ငွေထက် ပိုမြန်စွာ ကြီးထွားနေတာ သိပ်ကို ထူးဆန်းတဲ့ကိစ္စ မဟုတ်ပါဘူး - နည်းပညာလှိုင်းတိုင်းမှာ ဖြစ်ပျက်လေ့ရှိတာပါ။

အဓိကကိန်းဂဏန်းများ

• ၃၇% ခန့်သော အဖွဲ့အစည်းများသာ AI ကြောင့် လုပ်ငန်းအမြတ်ပေါ် သိသာထင်ရှားသော အကျိုးသက်ရောက်မှု တွေ့ရှိကြောင်း ဖော်ပြပြီး၊ ဒီကိန်းဂဏန်းက အသုံးပြုမှု တိုးလာသော်လည်း နှစ်အလိုက် မတိုးတက်ပါ
• ~၂၀% သော ကုမ္ပဏီများသည် AI လုပ်ငန်းလည်ပတ်စရိတ်ကို အသုံးပြုမှု ကန့်သတ်ရသည့် အကြောင်းရင်းအဖြစ် ကိုးကားကြသည်
• ဈေးကွက်ခေါင်းဆောင်ကုမ္ပဏီများ၏ ၂၈% သည် IT ဘတ်ဂျက်၏ ၁၀% ကျော်ကို AI အတွက် သုံးစွဲနေပြီး ၆၀% က လာမည့်နှစ် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု တိုးမြှင့်ရန် စီစဉ်နေသည်
• ထိုင်းအိမ်ခြံမြေ လုပ်ငန်းတွင် AI ယုံကြည်စိတ်ချရသော နေရာလေးခုမှာ - ပထမဆုံး ဖောက်သည်ဆက်သွယ်မှု၊ ဘာသာစုံ ကြော်ငြာစာသား၊ စာချုပ်နှင့် စာတမ်းစစ်ဆေးမှု၊ ရေတိုငှားရမ်းခြင်းအတွက် ဈေးနှုန်းချိန်ညှိမှု
• ထိုင်းနိုင်ငံတွင် အလိုအလျောက် အိမ်ခြံမြေတန်ဖိုးဖြတ်ခြင်းသည် အမှားအယွင်း များစွာ ပါဝင်နိုင်သည် - စာချုပ်ချုပ်ဆိုပြီးသား ဈေးနှုန်းများကို မှတ်ပုံတင်ထားသော အများသုံး ဒေတာဘေ့စ် မရှိပါ
• နိုင်ငံခြားသား ဝယ်ယူမှု ဆက်လက်တိုးမြင့်နေဆဲဖြစ်ပြီး Bangkok ၏ အလယ်ဗဟို ကွန်ဒိုဈေးကွက်တွင် နိုင်ငံခြားသားပိုင်ဆိုင်မှုအချိုး ၂၀၂၆ တွင် ၃၂% အထိတက်လာခဲ့သည် (တစ်နှစ်ကျော် ၁၈% ခန့်မှ) ၊ Phuket ကွန်ဒိုရောင်းချမှု၏ ၆၇% ကို ၂၀၂၆ ပထမခြမ်းတွင် နိုင်ငံခြားသားများက ဝယ်ယူခဲ့သည်

လက်ရှိ အိမ်ခြံမြေရုံးများထဲမှာ ဘာတွေ ဖြစ်နေလဲ

ဖောက်သည်တစ်ဦးနဲ့ ပထမဆုံး ထိတွေ့မှုက ယခုအချိန်မှာ အားလုံးနီးပါး အလိုအလျောက် ဖြစ်နေပါပြီ။ Chat app တစ်ခုကနေ စာတစ်စောင် ဝင်လာတာနဲ့ ဘာသာစကားကို ချက်ချင်းသိရှိပြီး ဘတ်ဂျက်၊ အချိန်ဇယား၊ ဝယ်ယူရည်ရွယ်ချက်ဆိုင်ရာ မေးခွန်းသုံးခု ပြန်မေးကာ သင့်တော်တဲ့ property စာရင်း သုံးခု ချက်ချင်းပို့ပေးပါတယ်။ ညသန်းခေါင်ယံမှာ တခြားတိုင်းပြည်ကနေ မေးလာတဲ့ ဖောက်သည်ဟာ Bangkok ရုံးချိန်ကို စောင့်စရာ မလိုတော့ပါဘူး။

ဒုတိယနေရာက ကြော်ငြာစာသား ရေးသားခြင်းပါ။ Property စာရင်းတစ်ခုစီအတွက် အင်္ဂလိပ်၊ ရုရှား၊ တရုတ်ဘာသာနဲ့ ပြန်ရေးရတာ ဆယ်ခုအတွက် ကူးတိုင်စာရေးသူတစ်ယောက် တစ်ရက်လုံးကုန်ခဲ့ရာက ယခု ခန့်မှန်းခြေ ၄၀ မိနစ်ပဲ ကြာတော့ပါတယ် (proofread လုပ်ချိန်ပါ)။ Proofread လုပ်တာ မလိုအပ်ဘူးလို့ မထင်ပါနဲ့ - AI မော်ဒယ်တွေက 'leasehold' ကို ရိုးရိုး 'ငှားရမ်းခြင်း' လို့ ဘာသာပြန်တတ်ပြီး Nor Sor 3 Gor မြေစာချုပ်ကို ပြည့်စုံတဲ့ ပိုင်ဆိုင်မှုစာချုပ် (chanote) လိုမျိုး ဖတ်ရလာအောင် ပြောင်းလဲဖော်ပြတတ်ပါတယ်။ ဖောက်သည်တစ်ယောက်က ဒီစာကို အာမခံချက်တစ်ခုအဖြစ် နားလည်သွားနိုင်ပေမယ့် တကယ်တော့ အဲဒီအာမခံ မရှိပါဘူး။

တတိယနေရာက စာချုပ်စာတမ်းများပါ။ Chanote၊ ရောင်းဝယ်ခြင်း သဘောတူညီချက်စာချုပ်၊ ကွန်ဒိုတစ်ခု၏ juristic person စည်းမျဉ်းစည်းကမ်းများကို context ရှည်ကြီးလက်ခံနိုင်တဲ့ AI မော်ဒယ်ကို ထည့်ပေးလိုက်တာနဲ့ ရှေ့နေတစ်ယောက်ရဲ့ ပထမနှစ်နာရီ အလုပ်ကို ချွေတာပေးနိုင်ပါတယ် - ကြမ်းခင်းဧရိယာ၊ တာဝန်တင်ရွက်ချက်များ၊ ငွေပေးချေမှု အချိန်ဇယားတွေကို ထုတ်ပေးပြီး ကွဲလွဲမှုတွေကို အလံနှင့်ပြသပေးပါတယ်။ ဒါပေမယ့် လိုင်စင်ရှေ့နေတစ်ယောက်က ဆက်လက်လုပ်ဆောင်ဖို့ လိုအပ်နေဆဲပါ - AI မော်ဒယ်ဟာ ကိုယ်တိုင် Land Department (မြေစာရင်းဌာန) ကို သွားရောက်စစ်ဆေးပေးလို့ မရပါဘူး။

စတုတ္ထနေရာက ငှားရမ်းခြင်း စီမံခန့်ခွဲမှုပါ။ ဒီနေရာမှာတော့ ဒေတာက စစ်မှန်ပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရပါတယ် - တိုင်းဒေသတစ်ခုချင်းစီရဲ့ အခန်းအားလပ်နှုန်း၊ တစ်ရက်ငှားရမ်းခ၊ ရာသီအလိုက် အခြေအနေတွေကို အလိုအလျောက် စုစည်းပါတယ်။ Patong ဒါမှမဟုတ် Kamala မှာ ရေတိုငှားရမ်းခြင်းအတွက် algorithm ဖြင့် ဈေးနှုန်းချိန်ညှိတာက နှစ်စဉ်ဝင်ငွေကို သိသိသာသာ တိုးမြှင့်ပေးနိုင်ပါတယ်။

မအောင်မြင်တာလေးတွေလည်း ရှိပါတယ် - AI ဖန်တီးထားတဲ့ virtual staging ပုံတွေက စစချင်း လှပေမယ့် ဖောက်သည်တွေ လက်တွေ့ရောက်လာတဲ့အခါ layout မတူညီတာကို တွေ့ရတတ်ပါတယ်။ Render ပုံတွေနဲ့ အမှန်တကယ် မတူညီတာကြောင့် အသေးစိတ် တိုင်ကြားချက်တွေ ရရှိထားတဲ့ agency တချို့ရှိပြီး ဂုဏ်သိက္ခာ ဆုံးရှုံးမှုက ဓာတ်ပုံဆရာခ ချွေတာရတဲ့ ငွေထက် ပိုများပါတယ်။ လူ့ဝန်ထမ်းဆီ လွှဲမပေးတဲ့ chatbot တွေက အဖိုးတန် ဖောက်သည်တွေကို လွှတ်ပစ်တတ်ပါတယ် - ဘတ် ၄၀ သန်း ဗီလာကြည့်နေတဲ့ ဖောက်သည်တစ်ယောက်က bot ကို ကြိုးစားပြသချင်စိတ် ရှိမှာ မဟုတ်ပါဘူး။ အန္တရာယ်အကြီးဆုံးကတော့ ထိုင်း ကုမ္ပဏီမှတစ်ဆင့် ပိုင်ဆိုင်မှုဖွဲ့စည်းပုံနဲ့ ပတ်သက်တဲ့ AI ဥပဒေရေးရာ အဖြေတွေက ကြည့်ကောင်းနေပေမယ့် Land Department ရဲ့ တကယ့်ရပ်တည်ချက်နဲ့ မကိုက်ညီတာ များပါတယ်။

ကျွန်တော့်အမြင်ကတော့ 'agency များအတွက် AI ပလက်ဖောင်း' တစ်ခုလုံးကို မဝယ်ပါနဲ့။ တကယ်တိုင်းတာနိုင်တဲ့ လုပ်ငန်းစဉ် သုံးလေးခုကို ရွေးချယ်ပြီး subscription tool တွေနဲ့ ဖြေရှင်းပါ။ တစ်နှစ်ကို လွှဲပြောင်းမှု ၂၀ ကျော် မလုပ်ရင် ဒါတွေကို အများကြီး စိတ်ပူစရာ မလိုပါဘူး - လက်ဖြင့်လုပ်ရတာက ပိုသက်သာပြီး token နဲ့ training ကုန်ကျစရိတ်တွေ ပြန်မဖြေးနိုင်ပါဘူး။ အထက်က ၂၀% ဆိုတဲ့ ကိန်းဂဏန်းက ဒါကိုပဲ ဖော်ပြနေတာပါ - AI လုပ်ငန်းလည်ပတ်စရိတ်ဟာ အဟန့်အတားဖြစ်နေတဲ့ ကုမ္ပဏီအချိုး။

အဆင့်ဆင့် စတင်နည်း

1. ရက်သတ္တပတ်နှစ်ပတ် အခြေခံကိန်းဂဏန်းများကို တိုင်းတာပါ - စုံစမ်းမေးမြန်းချက်မှ ပထမဆုံးအကြောင်းပြန်ချိန်၊ property စာရင်းတစ်ခု ပြင်ဆင်ရသော နာရီအရေအတွက်၊ စာတမ်းအစုအဝေးတစ်ခု ဘာသာပြန်ရသည့် ကုန်ကျစရိတ်ကို မှတ်တမ်းတင်ပါ။
2. ပထမတုံ့ပြန်မှု အမြန်နှုန်းကို ပြင်ဆင်ပါ - WhatsApp၊ Line၊ Telegram တို့တွင် ဘာသာစကားရှာဖွေတွေ့ရှိမှုနှင့် မေးခွန်းသုံးခုပါသော auto-responder တပ်ဆင်ပါ။ ၅ မိနစ်အောက် ရည်မှန်းပါ။ 'villa'၊ 'investment' ဒါမှမဟုတ် 'viewing' ကဲ့သို့ စကားလုံးများပါလာလျှင် လူ့ဝန်ထမ်းဆီ မဖြစ်မနေ လွှဲပေးပါ။
3. စံပြ listing template တစ်ခု တည်ဆောက်ပါ - ပိုင်ဆိုင်မှုအမျိုးအစား (freehold/leasehold)၊ leasehold သက်တမ်း၊ ကျန်ရှိနေသော နိုင်ငံခြားသားခွင့်ပြုချက်ရာခိုင်နှုန်း၊ chanote မှတ်ပုံတင်ဧရိယာ၊ sinking fund ပမာဏ၊ လစဉ်ကြေးများ ပါဝင်ရမည်။
4. ရှေ့နေနှင့် တွေ့ဆုံခြင်းမတိုင်မီ document review ကို AI ဖြင့် ဆောင်ရွက်ပါ, ရှေ့နေအစား မဟုတ်ပါ။
5. ငှားရမ်းခန်းဆယ်ခန်းကျော် စီမံနေလျှင် algorithmic pricing ထည့်ပါ - ဆယ်ခန်းအောက်ဆို လက်ဖြင့် တွက်ချက်ပါ။
6. ဘတ်ဂျက်ကို ကန့်သတ်ထားပါ - ဈေးကွက်ခေါင်းဆောင်များ IT ဘတ်ဂျက်၏ ၁၀% ကျော် သုံးနေသော်လည်း သူတို့တွင် dedicated data team ရှိသည်ကို သတိထားပါ။
7. လာရောက်ကြည့်ရှုမှု ခရီးစဉ်ကို hybrid လုပ်ငန်းစဉ်အဖြစ် စီစဉ်ပါ - Bang Tao နှင့် Rawai ကြားက ခရီးစဉ်၊ အချိန်ဇယားကို AI က ကောင်းစွာ ကူညီပေးနိုင်ပေမယ့် လေယာဉ်လက်မှတ်နှင့် တည်းခိုခန်းများကို သီးခြားစီစဉ်ပါ။
8. ရက် ၉၀ ကြာပြီးနောက် မူလကိန်းဂဏန်းများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါ - တုံ့ပြန်ချိန်နှင့် listing ပြင်ဆင်ချိန်တို့ အနည်းဆုံး ထက်ဝက် မလျော့ချနိုင်လျှင် အလိုအလျောက်စနစ် မှားနေသည်ဟု ယူဆပါ။

သတင်းရင်းမြစ်: Nation Thailand