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129千字
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2022-07-01
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主编推荐语
不动产预见性4P决策体系实战指南。实现了高层视角、业务视角和数智化视角的一体化应用。
内容简介
本书分析了预见性4P决策体系产生的行业周期特点和背景，重点阐述了该体系在不动产管理中的6大核心应用场景，总结了行业重点案例的应用特点，呈现了行业领先的数智化方案，最后还提供了行业财务均值和业务对标数值。这为不动产企业提升经营管理效率、优化财务效益及管控风险，打开了新的思路并提供了可借鉴的模式。
目录
- 版权信息
- 《不动产AI决策》编委会
- 序
- 第一章 前十强房企经营能力分析
- 第一节 构建“精益运营”模型
- 一、发展能力指标
- 二、杠杆能力指标
- 三、周转能力指标
- 四、盈利能力指标
- 第二节 标杆民企和国央企核心能力评级
- 一、标杆民企：核心能力将全面减弱
- 二、标杆国央企：盈利能力将下降，周转能力依旧较弱
- 第三节 标杆民企和国央企运营指标趋势预测
- 一、销售面积增长率：民企平均下降幅度超过国央企
- 二、储销比：民企和国央企先后快速下降
- 三、地货比：民企和国央企将以“稳”为主
- 四、权益比：国央企先降后升，民企较稳定
- 五、存销比：国央企未来将下降，民企平稳上升
- 六、建销比：国央企平稳上升，民企波动上升
- 七、净利润率：国央企先升后降，民企波动下降
- 八、管理费率：国央企持续下降，民企先升后降
- 九、营销费率：均波动下降，民企高于国央企
- 十、财务费率：均先升后降，民企低于国央企
- 第四节 万科VS碧桂园：运营力巅峰对决的九大看点
- 一、投销比：双双下降，连年收缩
- 二、地货比：盈利空间逐年压缩，碧桂园利润空间更大
- 三、储销比：双双下降
- 四、建销比：万科去化不足，碧桂园供不应求
- 五、销售面积增长率：万科波动较大，碧桂园较稳定
- 六、权益比：万科提升空间大于碧桂园
- 七、存销比：滞重存货管理均优异，碧桂园去化更快
- 八、未结比：呈上升趋势，碧桂园销售更顺畅
- 九、结转比：万科稳中带升，碧桂园领跑行业
- 第二章 项目投资的AI决策
- 第一节 地产投资管理痛点分析
- 一、内与外的换位
- 二、上与下的博弈
- 三、高与低的矛盾
- 四、售与存的纠结
- 第二节 地产投资数智化蓝图
- 一、投前管理阶段
- 二、投中管理阶段
- 三、投后管理阶段
- 四、地产投资数智化蓝图
- 第三节 预测：城市网格化地图智能监测
- 一、经验判断的痛点
- 二、两级智能观测模型
- 三、评价城市的五大维度、三十大指标
- 第四节 预演：项目初筛和投资决策的智能预演
- 一、土地信息智能筛选
- 二、投资组合优化
- 第五节 预警：智能投资全流程风险监控
- 一、首次开盘阶段的预警监控
- 二、经营性回正阶段的预警监控
- 三、交付阶段的预警监控
- 第六节 预控：通过投资评级模型进行投资管控和激励
- 第三章 项目计划的AI决策
- 第一节 传统计划管理面临的问题和挑战
- 第二节 预测：项目计划的AI自动排期和AI审查
- 一、AI定模：建立标准计划模板库和标准周期库
- 二、AI入模：应用标准计划模板库
- 三、AI定型：AI自动排期与AI审查
- 第三节 预演：一级节点与关键路径
- 一、一级节点
- 二、关键路径
- 第四节 预警：预警对象与分级预警机制
- 一、计划管理预警
- 二、分级预警机制
- 第五节 预控：五大管理机制
- 一、权责分工机制
- 二、绩效考核机制
- 三、计划调整机制
- 四、会议决策机制
- 五、成果管理机制
- 第四章 动态货值的AI决策
- 第一节 动态货值：AI应用保障销售与利润最大化
- 一、管理痛点：传统线下管理方式面临数据和管理两大难题
- 二、管理目标：保障销售与利润最大化
- 三、AI应用：四大环节实现动态货值的精细化管理
- 第二节 预测：四大关键节点预测，实现全周期管理
- 一、未售价格：精准对标预测
- 二、供货计划：全周期运营节点预测
- 三、去化计划：全周期去化预测
- 四、回款计划：全周期回款预测
- 第三节 预演：模拟定位资源缺口，弹性调整业务计划
- 第四节 预警：四大决策场景下的关键指标预警
- 一、未售单价预警：提示未售单价虚高风险
- 二、存销比预警：提示供销匹配失衡风险
- 三、开停工预警：把控开停工的节奏
- 四、总货值变动预警：提示货值损益风险
- 第五节 预控：提前消除风险，防范动态货值失控
- 一、控制货值动态风险，消除预警
- 二、预判去化风险，优化供货策略
- 第五章 动态利润的AI决策
- 第一节 地产利润管控的挑战与难点
- 一、行业发展趋势
- 二、地产企业利润管控现状
- 第二节 利润管控体系的搭建
- 一、利润的目标规划管理：多级、多维
- 二、全员利润管控的责任体系
- 三、利润的过程监控体系
- 四、利润的绩效评估
- 第三节 数智化平台助力房企打赢利润保卫战
- 一、预测：让利润测算更智能
- 二、预演：让利润推演更敏捷
- 三、预警：及时纠正过程偏差
- 四、预控：内设业务规则保证过程管理不失控
- 第六章 资管企业的AI决策
- 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
- 一、国内金融机构不动产投资业务的现状
- 二、三大管理价值：不动产投资业务管理的重点指标分解
- 三、解决方案：不动产投资数智化的技术实现
- 四、项目实践：数智化经营平台赋能信托与基金领域
- 第二节 业务难点：不动产投资的痛点及风险管控
- 一、投前：风险难识别，投资测算不精准
- 二、投后：管理不透明，收益和现金流易失控
- 三、狭义不动产投资的业务痛点及风险管控策略
- 第三节 预测：经营计划、现金流和收益预测
- 一、预测逻辑：支持投资决策和管理决策
- 二、对底层资产经营计划的预测
- 三、对底层资产收益的预测
- 四、对底层资产现金流的预测
- 五、对投资人收益的预测
- 六、对管理方收益的预测
- 七、系统实现：源数据采集、模型运算、数据展现
- 第四节 预警：三类重大风险防范
- 一、底层资产运营的风险预警
- 二、企业出险预警
- 三、重大事项预警
- 四、系统实现：指标预警、内部与外部巡查、交圈提示
- 第五节 预控：投前投后一体化管理
- 一、投前：预控三大标准
- 二、投后：分级管控制度与预控四项措施
- 三、系统实现：管理端五大功能，业务端六大措施
- 第六节 经典案例：标杆信托管理机构的数智化实践
- 一、管理手段变化：由粗放式弱管理转为精细化强管理
- 二、两大难题：数据分析质量低，工作效率低
- 三、数智化方案：不动产全流程、全场景解决方案
- 第七章 物管企业的AI决策
- 第一节 物业管理的行业背景和四化趋势
- 一、物管企业数智化建设需求分析
- 二、物管企业项目运营中面临的问题
- 三、物管公司的管理逻辑
- 四、预见性经营决策4P体系在业务场景中的应用
- 五、项目全周期经营分析四大应用规划
- 六、U企案例：一套全周期测算模型打通四大决策场景
- 第二节 预测：收入和成本预测是核心
- 一、收入预测
- 二、成本预测
- 三、项目全周期数据
- 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
- 一、项目预演的整体逻辑
- 二、多应用场景下多方案模拟
- 第四节 预警：跟踪目标走势，进行分级预警
- 一、两大核心管理功能
- 二、指标预警的设置和提示
- 第五节 预控：通过会议体系，提前控制关键经营指标
- 一、关键经营指标偏离
- 二、系统支持
- 第八章 数据中台：不动产AI决策的数据心脏
- 第一节 数智化转型困境与数据核心能力
- 一、转型面临的三大挑战
- 二、核心能力：数据“管存用”能力
- 第二节 数据应用能力的五大核心要点
- 一、建体系：构建数据组织，制定数据管理制度和流程规范
- 二、定标准：数据标准化是基础
- 三、搭平台：搭建数据开发、服务、治理与应用可视化平台
- 四、推治理：通过数据持续治理，逐步提升数据质量
- 五、构服务：通过数据服务机制，实现高效和高质量服务
- 第三节 经营数据“管存用”能力的建设实践
- 一、核心诉求：支撑精细化管理，实现千亿级战略
- 二、建设路径：统筹规划、分期分步实施、策略协同
- 三、价值总结
- 附录 十大标杆房企运营指标参考
- 后记
- 参考文献
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出版方
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