爱物管：用AI保障物管服务的交付，助力写字楼物管服务数字化升级

在城市快速发展和老龄化社会的背景下，服务需求提升和人口红利消失成为主要矛盾，给业主用工和用工成本带来了困扰，同时传统的人盯人模式也增加了管理的难度。为了解决这些问题，管理数据和管理工具成为未来社会发展的变革焦点，数字化物管运营商·爱物管提出了一个观点：首先需要转变管理思维，并在考核方式上进行变革。

一、如何验证工作量是管理的关键。物管服务工作量的验证包括确定"应该做多少事"和"实际做了多少事"。目前，物业服务供应商通常采用固定人数和固定人工单价的方式来确保服务工作量，但实际上人数的增减并不能准确反映工作量的完成情况。因此，数字化运营理念的引入变得尤为重要。通过客观量化"应该做多少事"，并通过现场服务数据的反馈实现服务交付的可视化，可以精准统计和认定"做了多少事"，从而解决工作量验证的问题。而实现了"应该做多少事"和"实际做了多少事"后，我们得到了一个关键的业务指标-服务履约率，既是工作量指标，也是工作质量的指标。

二、提升工作质量是另一个关键方面。其中包括品质巡查、无忧工单和客户满意度体系的建立。通过引入人工智能和大数据技术，可以实现针对性的品质巡查，提高品质巡查的效率。同时，通过临时工单的快速闭环和远程坐席客服的催单服务，可以及时响应客户的需求。此外，搭建客户满意度体系，通过数字化大屏和二维码质量评分等手段，收集用户的直观反馈，从而实现用户满意度的提升。

三、数据的应用是提质增效的关键。比如，通过对比考勤工时和员工实际在工作岗位上的工时差额，我们能够有效监测到供应商是否存在偷人头的现象。同时，通过对比基准工时和员工有效工作的工时差额，我们能够判断供应商是否按合同约定完成工时数，有效避免出工不出力的情况。

以一个超甲级写字楼项目为例，爱物管在短短6个月内让供应商超额完成了合同约定的服务。考勤工时和在线工时的数据反馈差额从每月8990小时减少到320小时，说明项目已经基本杜绝保洁员脱岗的情况。基准工时和有效工时的差数据反馈差额从每月7150小时变为-890小时，说明保洁公司不仅按量完成任务，还超额交付。

此外，对比工时与履约率的关系，还能为项目提供有效的数据支持，推动制定更合理的招采策略。

例如，在前述案例中，当项目工时超额完成时，约等于每月投入了114个岗位，此时服务履约率为94%。而投入98个岗位时，履约率为91%。通过增加16个岗位仅提高了3%的履约率，这表明98个岗位更加合理。如果项目签订新合同，可以将原先的110个岗位调整为98个岗位，预计每年可节省近57万元。

四、人机融合是未来趋势。受劳动人口减少影响，用机器人解决劳动力短缺的问题已逐渐成为热门解决方案。但需明确的是，机器人并不能完全替代人工，所以如何实现人和机器人的融合协同是一个关键的事情。比如，我需要引入多少台机器人？我需要付出多少维护成本？人和机器人的排班表应该怎么做？突发事件发生时，我应该调度机器人还是人去处理？这些项目方都缺乏了解、甚至是一般机器人公司做不到的事，爱物管都已经在实际的运营中完成了验证，并取得了显著的降本增效成果，其中某个标杆案例还一举夺得了2022物管创新实践场景。