核心要点
一套房产的价值，终究取决于买家愿意为之支付的价格。这或许是房产定价领域唯一颠扑不破的真理 。而如今 ，人工智能正在介入房产定价环节 。
和各行各业一样 ，人工智能正在重塑房地产行业的运行规则。
今年 3 月，知名房产公司创始人兼首席执行官瑞安・瑟汉特在照片墙发布一则题为《ChatGPT 差点搞砸我一笔 5000 万美元的交易》的短视频 。他在视频中讲述了自己经手的一桩房产交易：买卖双方原本已经谈妥交易细节 ，可就在签约前夕 ，卖方用 ChatGPT 提问 “我应该按这个价格出售房产吗？ ” 受提问方式等因素影响，AI 给出的结论是不建议成交，认为这套房子的实际价值更高 。
紧随其后 ，买方也使用这款 OpenAI 旗下工具测算自己是否出价过高 ，ChatGPT 给出的答复同样是买方报价偏高。
瑟汉特表示：“AI 虽然罗列了同类房产的成交参考案例，却没有结合交易的实际背景 ，也并不真正了解这套房产的独有属性。 ”
该条短视频播放量超 300 万次 。
他在后续视频中介绍 ，自己最终挽回了这笔交易，向买卖双方阐明了人工智能的局限性：
“AI 无法预知未来 ，看不懂交易各方的真实诉求与情绪 ，不清楚有多少潜在买家正在看房，拿不到未公开的内部成交房源数据 ，也无法精准核算房屋重置成本 ，更不会以促成交易为目标给出最优方案 。AI 可以搭建市场数据模型，却永远无法模拟真实的房产交易。”
瑟汉特依然看好人工智能作为房产从业者的核心工具 ，他还推出了自研 AI 工作流程自动化平台 S.MPLE ，并在《房产观察》播客节目中详细介绍过这款产品 。
不止他一人持此观点 。科威国际不动产首席执行官卡米妮・莱恩表示，对绝大多数房产从业者来说，AI 强大的数据汇总分析能力 ，能够有效赋能专业工作。
“市场分析 、同类房源比价分析是房产经纪人的核心工作手段 ，但这些数据结果只能作为参考起点 。经纪人需要结合自身行业经验 、对本地市场的精细化洞察，去验证、优化各类数据工具给出的参考定价 。 ”
莱恩发现 ，越来越多买卖双方会借助克劳德 、ChatGPT 等大模型工具给房屋估价 、测算报价。和瑟汉特一样 ，她提醒，通用大模型很难捕捉到房源、片区、客户背后的细微差异 。
“经纪人能捕捉到 AI 无法获知的行业风向：比如正在快速崛起的新兴片区 、当下热门的家装设计风格 。经纪人在日常沟通中积累的一线碎片化市场信息 ，是任何人工智能都无法复刻整合的。 ”
可以说 ，Zillow（兹洛）是住宅地产领域最早推出 AI 房价测算模型的平台 。早在 2006 年官网上线之初，该平台就推出了知名的 Zestimate 房价估值功能；近期又上线 AI 智能模式 ，通过学习购房者的个性化需求筛选房源 ，依托房价估值工具为用户提供定制化看房咨询服务 。
Zillow 产品与人工智能业务副总裁尼古拉斯・史蒂文斯表示：“面向普通消费者的 AI 购房指导，必须依托真实场景 、权威数据、可落地的实操方案 ，并且深度贴合房产经纪人的业务流程。这也是 Zillow 自研 AI 工具和第三方通用 AI 产品的核心区别。”
经纪人需要上传房屋详细户型图 、全屋及地块三维实景资料 ，录入房屋全部配套信息 。开启 AI 模式后，平台会为购房者给出合理报价参考 。
史蒂文斯介绍：“AI 可以识别房屋的厨房翻新 、各类家装升级改造等细节，既能帮助购房者合理出价 ，也能为打算卖房、翻新房屋的业主提供参考。”
目前 Zillow 的 AI 功能主要面向购房者 ，公司后续还会推出针对卖房业主的定价工具 。不过，AI 能否精准理解用户真实需求 ，依旧存在定价准确度争议 。
科威国际不动产的莱恩对此充满担忧：AI 很难分辨客户的真实需求与口头诉求之间的偏差 ，也很少会说出房产经纪人必须给出的逆耳忠告。
“人工智能的训练逻辑偏向迎合用户，习惯性给出用户想听的答案来提升用户粘性 。相比客观的市场成交价格 ，AI 更倾向于输出业主或买家心里期待的报价 。 ”
