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內(nèi)容簡介

　　不動產(chǎn)預(yù)見性4P決策體系實戰(zhàn)指南。隨著不動產(chǎn)行業(yè)逐漸進入低利潤、高風險的經(jīng)營周期。不動產(chǎn)企業(yè)需要進一步優(yōu)化以4P為核心的預(yù)見性決策體系，進一步細化數(shù)智化工具在核心應(yīng)用場景上的效能，以助力經(jīng)營目標的高效穩(wěn)健達成（不動產(chǎn)包括房地產(chǎn)、產(chǎn)業(yè)園、基礎(chǔ)建設(shè)、公共建筑、工業(yè)廠礦等）。預(yù)見性4P決策體系是指基于AI平臺，以實時數(shù)據(jù)驅(qū)動為決策依據(jù)，以智慧化為特色，以預(yù)控（pre-control）、預(yù)演（preview）、預(yù)警（pre-alert）、預(yù)測（prospect）為手段，以貨值、利潤、現(xiàn)金流等經(jīng)營目標為核心工作對象，旨在實現(xiàn)戰(zhàn)略、經(jīng)營、業(yè)務(wù)的一體化的新一代管理決策數(shù)智化系統(tǒng)。它覆蓋業(yè)務(wù)流、財務(wù)流和審批流，可以讓投資更精準、運營更精益、風險更可控，從而實現(xiàn)全層級、全流程、全天候的智能化，讓經(jīng)營決策從事后考核、過程管控向預(yù)見性決策轉(zhuǎn)變。本書分析了預(yù)見性4P決策體系產(chǎn)生的行業(yè)周期特點和背景，重點闡述了該體系在不動產(chǎn)管理中的6大核心應(yīng)用場景，總結(jié)了行業(yè)重點案例的應(yīng)用特點，呈現(xiàn)了行業(yè)領(lǐng)先的數(shù)智化方案，最后還提供了行業(yè)財務(wù)均值和業(yè)務(wù)對標數(shù)值。這為不動產(chǎn)企業(yè)提升經(jīng)營管理效率、優(yōu)化財務(wù)效益及管控風險，打開了新的思路并提供了可借鑒的模式。

作者簡介

　　愛德地產(chǎn)研究院為國內(nèi)70%的百強地產(chǎn)企業(yè)提供咨詢服務(wù)，通過打造適配的組織運營機制、構(gòu)建數(shù)智經(jīng)營決策體系來夯實企業(yè)源動力，以價值創(chuàng)造理念推動行業(yè)創(chuàng)新發(fā)展。持續(xù)推出《地產(chǎn)新管理》《地產(chǎn)數(shù)智化經(jīng)營》等專業(yè)著作。首創(chuàng)預(yù)見性4P決策體系，主張通過“預(yù)測、預(yù)演、預(yù)警、預(yù)控”的決策方法論和數(shù)智模型，賦能不動產(chǎn)經(jīng)營決策，解放不動產(chǎn)管理者的體力和腦力。愛德地產(chǎn)研究院的總公司愛德數(shù)智自2006年成立至今，共幫助1000多家地產(chǎn)企業(yè)成功部署信息化系統(tǒng)，服務(wù)超過21萬名地產(chǎn)用戶。在地產(chǎn)10強企業(yè)中，9家是愛德數(shù)智的戰(zhàn)略客戶。萬科、碧桂園、保利發(fā)展、中海地產(chǎn)、華潤置地、招商蛇口、綠城中國、金地集團、龍湖集團等不動產(chǎn)機構(gòu)分別上線愛德數(shù)智的各類數(shù)智化管理系統(tǒng)。在愛德數(shù)智的創(chuàng)新產(chǎn)品中，數(shù)智經(jīng)營、動態(tài)貨值、全面預(yù)算、投資管理、設(shè)計管理、跟投管理、數(shù)據(jù)中臺已成為卓越房企的“新寵”。

圖書目錄

序
第一章前十強房企經(jīng)營能力分析
第一節(jié) 精益運營模型構(gòu)建
第二節(jié) 核心能力評級：標桿民企和國央企能力變遷
第三節(jié) 趨勢分析：標桿民企和標桿國央企運營指標分析
第四節(jié) 萬科VS碧桂園：運營力巔峰對決的九大看點
第二章項目投資的AI決策
第一節(jié) 地產(chǎn)投資管理痛點分析
第二節(jié) 地產(chǎn)投資數(shù)智化藍圖
第三節(jié) 預(yù)測：城市網(wǎng)格化地圖的智能監(jiān)測
第四節(jié) 預(yù)演：項目篩選和投資組合的智能預(yù)演
第五節(jié) 預(yù)警：智能投資全流程風險監(jiān)控
第六節(jié) 預(yù)控：通過投資評級模型進行投資管控和激勵
第三章項目計劃的AI決策
第一節(jié) 傳統(tǒng)計劃管理面臨的問題和挑戰(zhàn)
第二節(jié) 預(yù)測：項目計劃的AI自動排期和AI審查
第三節(jié) 預(yù)演：關(guān)鍵節(jié)點與關(guān)鍵路徑
第四節(jié) 預(yù)警：預(yù)警對象與分級預(yù)警機制
第五節(jié) 預(yù)控：五大管理機制 100
第四章動態(tài)貨值的AI決策
第一節(jié) 動態(tài)貨值：AI應(yīng)用保障銷售與利潤最大化
第二節(jié) 預(yù)測：四大關(guān)鍵預(yù)測，實現(xiàn)全周期管理
第三節(jié) 預(yù)演：模擬定位資源缺口，彈性調(diào)整業(yè)務(wù)計劃
第四節(jié) 預(yù)警：四大決策場景下的關(guān)鍵指標預(yù)警
第五節(jié) 預(yù)控：提前消除風險，防范動態(tài)貨值失控
第五章動態(tài)利潤的AI決策
第一節(jié) 地產(chǎn)利潤管控的挑戰(zhàn)與難點
第二節(jié) 利潤管理體系的搭建
第三節(jié) 數(shù)智化助力房企打贏利潤保衛(wèi)戰(zhàn)
第六章資管企業(yè)的AI決策
第一節(jié) 五維智能評測：全流程監(jiān)控資產(chǎn)管理的盈利能力與風險系數(shù)
第二節(jié) 業(yè)務(wù)難點：不動產(chǎn)投資的痛點及風險管控
第三節(jié) 預(yù)測：經(jīng)營計劃、現(xiàn)金流和收益預(yù)測
第四節(jié) 預(yù)警：三類重大風險防范
第五節(jié) 預(yù)控：投前投后一體化管理
第六節(jié) 經(jīng)典案例：標桿信托管理機構(gòu)的數(shù)智化實踐
第七章物管企業(yè)的AI決策
第一節(jié) 物業(yè)管理的行業(yè)背景和四化趨勢
第二節(jié) 預(yù)測：收入和成本預(yù)測是核心
第三節(jié) 預(yù)演：多場景多方案模擬，確定應(yīng)對策略和最優(yōu)方案
第四節(jié) 預(yù)警：跟蹤目標走勢，進行分級預(yù)警
第五節(jié) 預(yù)控：通過會議體系，提前控制關(guān)鍵經(jīng)營指標的偏離
第八章數(shù)據(jù)中臺：不動產(chǎn)AI決策的數(shù)據(jù)心臟
第一節(jié) 數(shù)智化轉(zhuǎn)型困境與數(shù)據(jù)核心能力
第二節(jié) 數(shù)據(jù)應(yīng)用能力的五大核心要點
第三節(jié) 經(jīng)營數(shù)據(jù)“管存用”能力的建設(shè)實踐
附件：十大房企運營指標參考
后記
參考書目