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第一章 前十强房企经营能力分析 1

第一节 构建“精益运营”模型 2

一、发展能力指标 4

二、杠杆能力指标 5

三、周转能力指标 6

四、盈利能力指标 8

第二节 标杆民企和国央企核心能力评级 9

一、标杆民企：核心能力将全面减弱 10

二、标杆国央企：盈利能力将下降，周转能力依旧较弱 12

第三节 标杆民企和国央企运营指标趋势预测 13

一、销售面积增长率：民企平均下降幅度超过国央企 13

二、储销比：民企和国央企先后快速下降 15

三、地货比：民企和国央企将以“稳”为主 16

四、权益比：国央企先降后升，民企较稳定 17

五、存销比：国央企未来将下降，民企平稳上升 18

六、建销比：国央企平稳上升，民企波动上升 19

七、净利润率：国央企先升后降，民企波动下降 20

八、管理费率：国央企持续下降，民企先升后降 21

九、营销费率：均波动下降，民企高于国央企 22

十、财务费率：均先升后降，民企低于国央企 23

第四节 万科VS碧桂园：运营力巅峰对决的九大看点 25

一、投销比：双双下降，连年收缩 25

二、地货比：盈利空间逐年压缩，碧桂园利润空间更大 28

三、储销比：双双下降 30

四、建销比：万科去化不足，碧桂园供不应求 32

五、销售面积增长率：万科波动较大，碧桂园较稳定 34

六、权益比：万科提升空间大于碧桂园 35

七、存销比：滞重存货管理均优异，碧桂园去化更快 37

八、未结比：呈上升趋势，碧桂园销售更顺畅 39

九、结转比：万科稳中带升，碧桂园领跑行业 41

第二章 项目投资的AI决策 45

第一节 地产投资管理痛点分析 46

一、内与外的换位 46

二、上与下的博弈 47

三、高与低的矛盾 48

四、售与存的纠结 48

第二节 地产投资数智化蓝图 49

一、投前管理阶段 50

二、投中管理阶段 50

三、投后管理阶段 51

四、地产投资数智化蓝图 52

第三节 预测：城市网格化地图智能监测 53

一、经验判断的痛点 53

二、两级智能观测模型 54

三、评价城市的五大维度、三十大指标 56

第四节 预演：项目初筛和投资决策的智能预演 58

一、土地信息智能筛选 58

二、投资组合优化 59

第五节 预警：智能投资全流程风险监控 61

一、首次开盘阶段的预警监控 63

二、经营性回正阶段的预警监控 65

三、交付阶段的预警监控 65

第六节 预控：通过投资评级模型进行投资管控和激励 67

第三章 项目计划的AI决策 73

第一节 传统计划管理面临的问题和挑战 74

第二节 预测：项目计划的AI自动排期和AI审查 78

一、AI定模：建立标准计划模板库和标准周期库 79

二、AI入模：应用标准计划模板库 83

三、AI定型：AI自动排期与AI审查 86

第三节 预演：一级节点与关键路径 90

一、一级节点 90

二、关键路径 95

第四节 预警：预警对象与分级预警机制 98

一、计划管理预警 98

二、分级预警机制 99

第五节 预控：五大管理机制 102

一、权责分工机制 103

二、绩效考核机制 105

三、计划调整机制 110

四、会议决策机制 111

五、成果管理机制 116

第四章 动态货值的AI决策 119

第一节 动态货值：AI应用保障销售与利润最大化 120

一、管理痛点：传统线下管理方式面临数据和管理两大难题 121

二、管理目标：保障销售与利润最大化 122

三、AI应用：四大环节实现动态货值的精细化管理 124

第二节 预测：四大关键节点预测，实现全周期管理 125

一、未售价格：精准对标预测 126

二、供货计划：全周期运营节点预测 133

三、去化计划：全周期去化预测 135

四、回款计划：全周期回款预测 139

第三节 预演：模拟定位资源缺口，弹性调整业务计划 141

第四节 预警：四大决策场景下的关键指标预警 142

一、未售单价预警：提示未售单价虚高风险 144

二、存销比预警：提示供销匹配失衡风险 146

三、开停工预警：把控开停工的节奏 148

四、总货值变动预警：提示货值损益风险 149

第五节 预控：提前消除风险，防范动态货值失控 151

一、控制货值动态风险，消除预警 153

二、预判去化风险，优化供货策略 153

第五章 动态利润的AI决策 157

第一节 地产利润管控的挑战与难点 158

一、行业发展趋势 159

二、地产企业利润管控现状 162

第二节 利润管控体系的搭建 165

一、利润的目标规划管理：多级、多维 166

二、全员利润管控的责任体系 179

三、利润的过程监控体系 185

四、利润的绩效评估 192

第三节 数智化平台助力房企打赢利润保卫战 192

一、预测：让利润测算更智能 194

二、预演：让利润推演更敏捷 201

三、预警：及时纠正过程偏差 204

四、预控：内设业务规则保证过程管理不失控 207

第六章 资管企业的AI决策 213

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 214

一、国内金融机构不动产投资业务的现状 214

二、三大管理价值：不动产投资业务管理的重点指标分解 218

三、解决方案：不动产投资数智化的技术实现 224

四、项目实践：数智化经营平台赋能信托与基金领域 226

第二节 业务难点：不动产投资的痛点及风险管控 230

一、投前：风险难识别，投资测算不精准 231

二、投后：管理不透明，收益和现金流易失控 232

三、狭义不动产投资的业务痛点及风险管控策略 234

第三节 预测：经营计划、现金流和收益预测 235

一、预测逻辑：支持投资决策和管理决策 235

二、对底层资产经营计划的预测 238

三、对底层资产收益的预测 240

四、对底层资产现金流的预测 242

五、对投资人收益的预测 245

六、对管理方收益的预测 247

七、系统实现：源数据采集、模型运算、数据展现 249

第四节 预警：三类重大风险防范 252

一、底层资产运营的风险预警 253

二、企业出险预警 257

三、重大事项预警 257

四、系统实现：指标预警、内部与外部巡查、交圈提示 259

第五节 预控：投前投后一体化管理 261

一、投前：预控三大标准 261

二、投后：分级管控制度与预控四项措施 265

三、系统实现：管理端五大功能，业务端六大措施 270

第六节 经典案例：标杆信托管理机构的数智化实践 272

一、管理手段变化：由粗放式弱管理转为精细化强管理 272

二、两大难题：数据分析质量低，工作效率低 274

三、数智化方案：不动产全流程、全场景解决方案 276

第七章 物管企业的AI决策 285

第一节 物业管理的行业背景和四化趋势 286

一、物管企业数智化建设需求分析 289

二、物管企业项目运营中面临的问题 291

三、物管公司的管理逻辑 294

四、预见性经营决策4P体系在业务场景中的应用 296

五、项目全周期经营分析四大应用规划 296

六、U企案例：一套全周期测算模型打通四大决策场景 298

第二节 预测：收入和成本预测是核心 303

一、收入预测 304

二、成本预测 311

三、项目全周期数据 315

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 321

一、项目预演的整体逻辑 321

二、多应用场景下多方案模拟 322

第四节 预警：跟踪目标走势，进行分级预警 327

一、两大核心管理功能 327

二、指标预警的设置和提示 329

第五节 预控：通过会议体系，提前控制关键经营指标 334

一、关键经营指标偏离 335

二、系统支持 335

第八章 数据中台：不动产AI决策的数据心脏 337

第一节 数智化转型困境与数据核心能力 338

一、转型面临的三大挑战 338

二、核心能力：数据“管存用”能力 341

第二节 数据应用能力的五大核心要点 342

一、建体系：构建数据组织，制定数据管理制度和流程规范 342

二、定标准：数据标准化是基础 344

三、搭平台：搭建数据开发、服务、治理与应用可视化平台 348

四、推治理：通过数据持续治理，逐步提升数据质量 351

五、构服务：通过数据服务机制，实现高效和高质量服务 355

第三节 经营数据“管存用”能力的建设实践 356

一、核心诉求：支撑精细化管理，实现千亿级战略 356

二、建设路径：统筹规划、分期分步实施、策略协同 357

三、价值总结 359

附录 十大标杆房企运营指标参考 361

后记 375

参考文献 378

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