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養(yǎng)龍蝦是段子,被替代是未來!2026公寓人飯碗還能端嗎?

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在“房住不炒”的政策導向下,房產(chǎn)中介龍頭貝殼找房的一則內(nèi)部考核新規(guī)引發(fā)廣泛關(guān)注——將每年硬性淘汰5%干部納入核心KPI。這一主動“瘦身”的舉措,折射出這家行業(yè)巨頭正深陷“增收不增利”的發(fā)展困境,也暴露出大型企業(yè)普遍存在的“大組織病”,更成為居住服務領(lǐng)域崗位調(diào)整的重要預警信號。

與此同時,2026年以來,AI引發(fā)大規(guī)模失業(yè)的話題持續(xù)升溫,研究機構(gòu)Citrini Research發(fā)布的《2028年全球智能危機》報告更是引發(fā)恐慌:AI將以極低成本取代程序員、分析師,甚至延伸至服務業(yè)。

而當下的住房租賃行業(yè),正處于轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵節(jié)點,曾經(jīng)依賴的流量紅利已徹底消退,效率紅利成為行業(yè)發(fā)展的核心突破口。在雙重信號疊加下,我們不禁產(chǎn)生疑問:2026年,公寓行業(yè)從業(yè)者真的會面臨“飯碗”被AI搶走的局面嗎?

01

沖擊:AI重構(gòu)行業(yè)核心邏輯

隨著AI的編程能力和智能體應用“階躍式提升”,AI技術(shù)“降本、提效、精準、穩(wěn)定”的核心價值與公寓發(fā)展從“規(guī)模擴張”到“效率為王”的需求高度契合,AI對公寓行業(yè)基礎(chǔ)崗位的替代效應,也是正在發(fā)生的現(xiàn)實。



企業(yè)應用AI之后,業(yè)務人員投入減少但效率值逆勢增長:貝殼引入AI,裁員超40%,收房端審核時長縮短96%,人效提升13%。

那么在公寓行業(yè)中,AI是如何徹底解放人力,實現(xiàn)運營全流程智能化的?URI城市租住總結(jié)了幾大典型場景:

  • 簽約前期服務:通過AI賦能VR看房、智能選房、簽約與自助入住,構(gòu)建“線上選房-簽約-入住-報修”全流程無人化體系,直接將租客決策周期縮短超60%,極大提升轉(zhuǎn)化效率。
  • 客戶服務:依托大模型意圖識別技術(shù),AI客服實現(xiàn)自動化處理房源咨詢、報修投訴等需求,自動化服務占比達61%,轉(zhuǎn)人工率降至35%,響應速度從小時級躍升至秒級,覆蓋夜間與周末非工作時段。
  • 后臺運營管理:自動化替代人工完成房源上架、合同生成、費用核算等工作,推動人均在管房源從80套大幅提升至200套,人效增長超50%,運營效率同步提升40%。
  • 設備監(jiān)控管理:AI聯(lián)動IoT設備實時監(jiān)控水電、空調(diào)等能耗狀態(tài),智能調(diào)節(jié)運行并預測故障,實現(xiàn)能耗成本降低15%-20%,設備故障報修率下降30%。
  • 財務管理:AI對接財務系統(tǒng)自動化完成租金核算、賬單生成與對賬核銷,財務對賬效率提升 80%,錯誤率下降,精準把控財務風險。



02

焦慮:崗位消失是必然的嗎?

這樣高效的替代,似乎印證了“AI搶飯碗”的論斷:在公寓行業(yè),那些重復性高、標準化強、依賴信息不對稱的崗位——如基礎(chǔ)數(shù)據(jù)錄入員、初級客服、簡單的賬務核對員——確實面臨著被自動化工具取代的風險,焦慮似乎順理成章。

以及,在許多傳統(tǒng)的企業(yè)中,大量中層管理者的核心價值僅僅在于“信息傳遞”與“流程審批”,這些不直接產(chǎn)生業(yè)務價值、反而因?qū)訉訉徟L決策周期、降低管理效率的“中間層”,才是當前行業(yè)發(fā)展需求中最先需要被“優(yōu)化”的對象。

在此,我們有一句暴言,在這場技術(shù)洗牌中,首當其沖面臨生存危機的除了基層“工具人”以外,更是那些“臃腫的中層”、“偽管理者”。

不過URI城市租住認為,不必迅速陷入悲觀和焦慮。公寓行業(yè)的崗位調(diào)整勢在必行,但并非“失業(yè)潮”,而是行業(yè)升級中的正常結(jié)構(gòu)性優(yōu)化,原因有二:

第一,公寓行業(yè)作為勞動密集型領(lǐng)域,大量中小微企業(yè)仍處于數(shù)字化轉(zhuǎn)型初期。AI系統(tǒng)的落地、調(diào)試與適配需要時間,即便頭部企業(yè)實現(xiàn)了AI全流程賦能,中小公寓企業(yè)也難以立刻復制,這讓崗位調(diào)整有了緩沖期。

第二,AI替代的只是重復性、標準化的基礎(chǔ)任務,而非行業(yè)中所有崗位。上文中提及的“AI解放人力”場景并非消滅服務,而是將人力從重復勞動中解放,轉(zhuǎn)向高價值需求洞察。

03

新生與升級:

崗位結(jié)構(gòu)、價值重塑迎新契機

歷史經(jīng)驗告訴我們,技術(shù)革命會淘汰舊崗位,但也會創(chuàng)造新崗位。在公寓行業(yè),雖然較多基礎(chǔ)崗位有很大風險被AI替代,但同時催生大量新的就業(yè)需求,推動行業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)向高技能、復合型升級。

URI城市租住總結(jié)了幾大類有極大需求的新崗位,主要集中在“AI+公寓”的交叉領(lǐng)域,既需要掌握AI技術(shù)應用能力,又需要熟悉公寓行業(yè)運營邏輯,成為行業(yè)新的就業(yè)增長點:

  • AI系統(tǒng)運維:AI系統(tǒng)運維人員作為技術(shù)底座,負責AI智能運營中臺的日常維護與穩(wěn)定運行,保障智能設備與系統(tǒng)的高效流轉(zhuǎn),是整個數(shù)字化體系可靠運轉(zhuǎn)的基石。
  • 數(shù)據(jù)處理:數(shù)據(jù)標注師聚焦于數(shù)據(jù)資產(chǎn)建設,通過對房源與租客數(shù)據(jù)的精細整理與標注,為AI模型提供高質(zhì)量訓練數(shù)據(jù),筑牢行業(yè)AI應用的數(shù)據(jù)根基。
  • 運營優(yōu)化:復合型人才承擔決策大腦角色,解讀AI生成的海量數(shù)據(jù),結(jié)合市場研判制定投拓策略,并依據(jù)租客畫像優(yōu)化服務體系,實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值向商業(yè)價值的轉(zhuǎn)化。
  • 服務升級:這一維度由兩類崗位互補,客戶體驗師提供AI無法覆蓋的個性化生活服務定制,精準提升租客滿意度與續(xù)約率;社群運營師則深耕社區(qū)文化建設與租客互動,增強品牌粘性與社區(qū)歸屬感。



同時,AI也讓公寓行業(yè)原有崗位的能力要求發(fā)生升級,而非簡單的崗位消失。那些原本負責基礎(chǔ)運營、服務的員工,只要掌握AI工具的使用能力,就能實現(xiàn)職業(yè)升級,而非被行業(yè)淘汰。

公寓行業(yè)歸根結(jié)底是“不動產(chǎn)+服務”的行業(yè)。雖然AI能處理60%-70%的標準化流程,但租賃行業(yè)中那些涉及情感連接、復雜糾紛調(diào)解、個性化生活服務的環(huán)節(jié),仍需要“人”的溫度和同理心。AI 正深度重塑公寓行業(yè)的人才能力模型,通過人機協(xié)同,推動傳統(tǒng)崗位實現(xiàn)從執(zhí)行型向價值創(chuàng)造型的高階升級,三大核心崗位轉(zhuǎn)型路徑已然清晰。

  • 傳統(tǒng)運營人員 → 定價策略師:跳出單純執(zhí)行的舒適區(qū),掌握AI智能定價系統(tǒng)的操作與優(yōu)化能力。核心職責完成從 “基礎(chǔ)事務處理” 到 “數(shù)據(jù)驅(qū)動動態(tài)定價” 的轉(zhuǎn)變,利用數(shù)據(jù)洞察市場供需,成為收益管理的核心決策者。
  • 傳統(tǒng)客服人員 → 問題處理專家:從高頻重復答疑中解放出來,轉(zhuǎn)型專攻AI無法覆蓋的復雜客訴與個性化難題。憑借對租客需求的深度共情與解決能力,成為保障服務品質(zhì)、維系客戶滿意度的關(guān)鍵防線。
  • 基礎(chǔ)風控人員 → 高級風控分析師:借力AI大數(shù)據(jù)分析的算力優(yōu)勢,從機械篩查升級為“人工+智能”的深度風控模式。專注于高風險租客的精準甄別與房源風險的前瞻性預判,極大提升風控精準度,守住資產(chǎn)安全的底線。



04

給從業(yè)者的建議

2026年作為AI應用的“落地大爆發(fā)”之年,公寓行業(yè)的AI轉(zhuǎn)型只會加速,帶來的崗位結(jié)構(gòu)性調(diào)整也將成為常態(tài),但這絕非簡單的“失業(yè)潮”,而是行業(yè)就業(yè)質(zhì)量提升的契機,那些只掌握基礎(chǔ)操作能力、無法適應技術(shù)變革的從業(yè)者,可能會被行業(yè)淘汰,但對于愿意學習、主動轉(zhuǎn)型的從業(yè)者而言,AI是提升職業(yè)能力、拓寬職業(yè)邊界的工具。

基于此,URI城市租住總結(jié)了兩條給公寓從業(yè)者的建議:

1:不要對抗AI,要做AI的“領(lǐng)導”:指揮、使用AI工具處理報表、撰寫文案、分析數(shù)據(jù),讓你從繁瑣事務中解放出來,專注于更有價值的工作。

2:深耕“人性化”服務,由AI負責效率,你負責溫度:強化你的溝通能力、共情能力和解決復雜問題的能力。

數(shù)據(jù)來源:公開數(shù)據(jù)復核、URI調(diào)研及data bank

撰文: URI研究中心

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