最懂美國的科技房仲FUNWOO，以AI數據力創造雙贏新模式

最新出刊的哈佛商業評論，以生成式AI為封面故事，卻特別點出「科技贏不了難忘的體驗」──登上 2023 天下經濟論壇 (CWEF) 夏季場的德載國際不動產 (FUNWOO) 創辦人曾意婷，從AI人工智慧切入，展現了科技房仲的數據力，但她直言，房地產行業不可能沒有房產顧問，因為只有「人」，才能給客戶有溫度且難忘的體驗。

曾幾何時，疫情關閉了國與國之間的交流，卻讓科技房仲「FUNWOO」開啟爆發式成長──身為美國華盛頓州前1%房產代理商、堪稱業內最頂尖房仲的曾意婷，擁有紐約佩斯大學 MBA 學位，疫情時刻，她揮別在西雅圖的科技房產工作，回台灣幫朋友找房，愈看挫折愈多，也讓她動念創業。

每朵烏雲都鑲著一條銀邊，挫折的反面正是商機，返台創業後，曾意婷比較台、美房地產交易，發現 AI 可以切入台灣房地產業的三大機會： 第一，找客戶。台灣房地產業者主要靠實體門市攬客，門市數量和便利商店差不多；反觀美國，鮮少少有實體門市，正是因為美國以科技為鑰匙。 第二，物件媒合。台灣的房地產交易媒合時間非常長，而美國西雅圖往往一個月內就能成交，其實要成功媒合，關鍵因素是市場資訊的公開透明度，其次是要給買方、賣方客觀的估價分析系統，才有說服力。 第三，積累數據。當客戶完成交易，這些數據可以作為房地產資料庫的基礎，以美國來說，會將代書、履約保證、房貸銀行等資料都納入系統，曾意婷指出：「試想，你一輩子消費的金額中，房地產是最大的之一吧？」這些數據是非常寶貴的。

針對這些台灣房產業長年的「卡關」之處，FUNWOO 提出不少解決方案，以運用 AI 來說，包括了估價系統、買賣交易流程 E 化，都堪稱買方、賣方的雙贏新模式。 好奇問起 FUNWOO 在台灣開發的估價系統，需要哪些數據來預估房價？ 曾意婷透露，舉美國科技房地產公司為例，擁有 500 個以上的參數，房價每天會跟著區域成交價、經濟指數浮動；應用於台灣房地產，除了區域成交價，包括進出口貿易數據、區域平均成交天數等，都會被模型列入參數考慮；過去，台灣房產成交價因為「車位」列入與否，常常陷入失真的窘境，幸好在今年開始，實價登錄已經有明確的規範，FUNWOO 掌握台灣實價登錄的資料，建立機器學習的模型後，未來預測價格的模型將更精準。 而這個預測價格出爐之後，對房貸銀行、買方、賣方、仲介、甚至政府課房屋稅都有幫助；FUNWOO 也期待房屋估價系統除了讓房價更透明，也能讓台灣房價回歸更合理的價格。 除了估價系統，「買賣交易流程 E 化」也讓房仲工作更有效率，E 化房地產的買賣交易牽涉了買家、房仲等，流程十分繁瑣，FUNWOO 在落實 E 化之後，買家一旦簽約，不需要再去通知房貸銀行，系統即自動提醒下一關卡的關係人該做什麼。 FUNWOO 的系統精準尋找潛在買家，且所有流程 E 化，省去買賣雙方舟車勞頓、下斡旋溝通的時間，這些努力的背後，隱含著曾意婷和 FUNWOO 團隊的期盼──在台灣推出完善的平台，協助房地產從業人員更有效率地工作，同時提升成交率。

曾經任職於美國科技房產公司 COMPASS 的曾意婷分析，COMPASS 快速走向上市之路，只因這位 CEO 眼見媽媽身處的房產業「三十年如一日」，才決心以 AI 革命，運用演算法及大數據建構客戶關係管理系統，進而開發出一套可以找到潛在賣家的系統，解決房產顧問「開發物件」的難題。 跨出房產，曾意婷提出 AI 翻轉電信、媒體串流的經典教案：譬如美國第三大電信公司 T-Mobile，發現當客戶打電話詢問客服升等或是買手機，有 17% 的通話沒有促成交易，於是，T-Mobile 開始思考：如何整合客服和訂單流程共 145 個系統？最終，決定導入自動 AI 系統，成功降低 95% 訂單流失率。 另一經典案例是 Netflix。Netflix 客戶流失率僅 2.3%，反觀同業的客戶流失率是 Netflix 的兩倍以上，原因在於 Netflix 會根據客戶過去的影音觀賞行為，或是追蹤客戶的點擊，分析當客戶接收到什麼風格的圖片，會激發出觀看這部電影的欲望。 原先希望聚焦台灣不動產交易的曾意婷，創業兩年多以來，發現市場出現質變，愈來愈多客戶委託 FUNWOO 切入美國不動產的交易，近兩年來，攤開 FUNWOO 的營收資料，80% 來自於「為台灣人處理美國的不動產」，其中，甚至有 9 成客戶根本沒有飛到美國去看房，這也彰顯了科技房仲在台灣、美國兩地的深耕和專業。 這是怎麼辦到的？曾意婷說：關鍵在「精準」，對的客戶渴望立刻抓住對的物件，而 FUNWOO 清楚掌握美國房產交易的流程，為客戶做好把關：從簽約、匯款、處理貸款等。 「房地產行業不可能沒有房仲，因為只有人，才能給予客戶有溫度且難忘的體驗，而科技，可以為房產顧問節省大量時間。」曾意婷強調。

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