全球房地產服務與投資管理機構仲量聯行（Jones Lang LaSalle, JLL）發布最新研究顯示，全球房地產投資者在導入人工智慧（AI）的進程上雖然十分迅速，但多數企業的目標配置卻出現盲點。調查指出，許多業者普遍將 AI 應用的重點放在資本部署與市場績效預測，然而實際創造最高經濟效益的領域，卻集中在資產與物業管理等實務營運面。
業者普遍導入 AI 應用，但逾四成難以實現既定目標
根據這項全球房地產投資者研究報告，目前全球已有 83% 的投資者在至少一個業務範疇超越了測試與規劃階段，相較於前一年度高達 88% 的受訪者仍停留於測試或籌備期，顯示產業整體推進速度極快。其中更已有 40% 的業者將技術全面嵌入或大規模應用於所有營運環節。平均而言，每家投資機構會在 5 個業務範疇中運行 7 種不同的應用案例。
雖然高達 80% 的投資者回報已經獲得實質效益，卻也有 43% 的業者坦言無法順利達成原先設定的轉型目標。這項差距反映出許多企業在推動技術時，過度期待 AI 能在短時間內改善投資回報，忽視了執行層面的細節要求。
資源集中資本部署，物業與資產管理反而創造最高價值
這份調查揭露了投資者的優先目標與實務效益之間的重大落差。受訪業者最普遍希望 AI 能協助投資績效超越市場（49%）以及強化資本部署能力（49%），然而在這些高優先順序領域的成果相對有限。相較之下，被業者列為較低優先順序的資產與物業管理，反而展現出最強勁的投資回報。
數據顯示，將 AI 用於資產與物業管理的投資者中，有 66% 實現了顯著的效率提升、57% 改善了決策品質、50% 建立了內部關鍵能力，更有 46% 成功創造出超額報酬。專家指出，諸如加速估算或承銷等工具性 AI 應用已漸成產業基本門檻，難以提供持久的獨占優勢。相對地，若能透過 AI 提升物業營運效率，相關效益會直接反映在淨營運收入與資產整體價值上，創造長期累積的利潤。
客製化流程與資料準備度成企業成敗分水嶺
報告強調，企業能否建立難以被複製的競爭屏障，關鍵在於客製化程度的高低。目前僅有 15% 的投資者在業務中全面導入客製化 AI 自動化流程（agentic workflows）。統計顯示，這類建立專屬流程的企業，能夠取得廣泛效益的可能性是其他同業的兩倍以上。
此外，企業內部資料的整備程度也是決定效益落差的重要關鍵。資料尚未準備完善的企業中，有 59% 表示難以實現預期效益；而在資料治理已就緒的企業中，該比例則降至 21%。在全球已有 69% 的投資者感受到競爭、人才與營運成本壓力的環境下，重新調整投資方向已是刻不容緩的課題。
這代表什麼
這項調查對台灣產業與企業主的盲目跟風現象提供了重要的警示。許多企業在導入科技時容易陷入「追求尖端預測」的誤區，以為安裝最新的模型就能精準預測市場變化或進行投資獲利；然而實務運作證明，能夠直接改善流程、節省成本與提升服務品質的營運面，才是回報最高的戰場。
對於台灣的中小企業或不動產相關業者而言，盲目購買泛用型的套裝軟體並無法帶來長期的競爭優勢，因為同業隨時能購買相同技術。真正能建立門檻的作法，是先整理好企業內部的乾淨資料庫，並針對本身的特有業務開發客製化 AI 自動化流程。唯有將自動化機制深入扣合營運細節，才能將效益直接轉化為獲利增長。
背景補充
仲量聯行（Jones Lang LaSalle, JLL）為全球著名的商業地產服務與投資管理公司，長期關注房地產科技（PropTech）的發展趨勢與資金走向。報告中提及的人工智慧導入（AI adoption）是指企業將各類演算法與智慧系統實際整合至業務流程中；而客製化 AI 自動化流程（agentic workflows）則是指讓 AI 能夠根據企業內部特定的規則與情境，自動拆解並執行多步驟複雜任務的客製化架構。
常見問題
為什麼房地產業者在資本部署上使用 AI 的回報不如預期？
市場預測與資本部署受總體經濟等多重變數影響，泛用型工具容易普及而缺乏獨佔優勢；相反地，內部物業管理的營運資料更具獨特性，改善效率後能直接提升淨營運收入。
企業在導入 AI 時，資料準備度為何如此重要？
未經整理的資料會導致系統產生錯誤決策或無法自動化執行。調查顯示資料準備不足的業者有 59% 無法實現效益，遠高於資料就緒者的 21%。
什麼是客製化 AI 自動化流程（agentic workflows）？
這是指針對企業特定營運需求設計的 AI 架構，能讓系統根據特定條件自動拆解並執行複雜的多步驟任務，打造不易被競爭對手複製的運作優勢。