不動產預見性4P決策體系實戰(zhàn)指南。
隨著不動產行業(yè)逐漸進入低利潤、高風險的經營周期。不動產企業(yè)需要進一步優(yōu)化以4P為核心的預見性決策體系，進一步細化數(shù)智化工具在核心應用場景上的效能，以助力經營目標的高效穩(wěn)健達成（不動產包括房地產、產業(yè)園、基礎建設、公共建筑、工業(yè)廠礦等）。
預見性4P決策體系是指基于AI平臺，以實時數(shù)據(jù)驅動為決策依據(jù)，以智慧化為特色，以預控（pre-control）、預演（preview）、預警（pre-alert）、預測（prospect）為手段，以貨值、利潤、現(xiàn)金流等經營目標為核心工作對象，旨在實現(xiàn)戰(zhàn)略、經營、業(yè)務的一體化的新一代管理決策數(shù)智化系統(tǒng)。它覆蓋業(yè)務流、財務流和審批流，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，讓經營決策從事后考核、過程管控向預見性決策轉變。
本書分析了預見性4P決策體系產生的行業(yè)周期特點和背景，重點闡述了該體系在不動產管理中的6大核心應用場景，總結了行業(yè)重點案例的應用特點，呈現(xiàn)了行業(yè)領先的數(shù)智化方案，最后還提供了行業(yè)財務均值和業(yè)務對標數(shù)值。這為不動產企業(yè)提升經營管理效率、優(yōu)化財務效益及管控風險，打開了新的思路并提供了可借鑒的模式。
（1）提供全新的行業(yè)解決方案：基于不動產行業(yè)6大典型業(yè)務場景，提出數(shù)智化經營決策解決方案，提供從集團到區(qū)域、到項目的全面預控、預演、預警和預測模型。
（2）呈現(xiàn)鮮活的行業(yè)創(chuàng)新案例：集結行業(yè)最新數(shù)智化管理創(chuàng)新實踐，對碧桂園、萬科、融創(chuàng)中國、華潤置地等企業(yè)在經營管理決策化方面的數(shù)智化探索進行總結梳理，助力提升整個行業(yè)在風險期的預控預測預警管理水平。
（3）打造多視角的一體化應用：通過高層視角、業(yè)務線視角、數(shù)字化視角，解析典型案例、應用原理和落地方法論。過去談經營管理，多聚焦在業(yè)務管理、組織流程管理、經營管理、信息化管理，本書實現(xiàn)了高層視角、業(yè)務視角和數(shù)智化視角，三個視角的一體化應用。
愛德地產研究院為國內70%的百強地產企業(yè)提供咨詢服務，通過打造適配的組織運營機制、構建數(shù)智經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《地產新管理》《地產數(shù)智化經營》等專業(yè)著作。首創(chuàng)預見性4P決策體系，主張通過預測、預演、預警、預控的決策方法論和數(shù)智模型，賦能不動產經營決策，解放不動產管理者的體力和腦力。
愛德地產研究院的總公司愛德數(shù)智自2006年成立至今，共幫助1000多家地產企業(yè)成功部署信息化系統(tǒng)，服務超過21萬名地產用戶。在地產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、華潤置地、招商蛇口、綠城中國、金地集團、龍湖集團等不動產機構分別上線愛德數(shù)智的各類數(shù)智化管理系統(tǒng)。在愛德數(shù)智的創(chuàng)新產品中，數(shù)智經營、動態(tài)貨值、全面預算、投資管理、設計管理、跟投管理、數(shù)據(jù)中臺已成為卓越房企的新寵。
序
第一章 前十強房企經營能力分析
第一節(jié) 精益運營模型構建
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) 地產投資管理痛點分析
第二節(jié) 地產投資數(shù)智化藍圖
第三節(jié) 預測：城市網格化地圖的智能監(jiān)測
第四節(jié) 預演：項目篩選和投資組合的智能預演
第五節(jié) 預警：智能投資全流程風險監(jiān)控
第六節(jié) 預控：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) 預測：項目計劃的AI自動排期和AI審查
第三節(jié) 預演：關鍵節(jié)點與關鍵路徑
第四節(jié) 預警：預警對象與分級預警機制
第五節(jié) 預控：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應用保障銷售與利潤最大化
第二節(jié) 預測：四大關鍵預測，實現(xiàn)全周期管理
第三節(jié) 預演：模擬定位資源缺口，彈性調整業(yè)務計劃
第四節(jié) 預警：四大決策場景下的關鍵指標預警
第五節(jié) 預控：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)控資產管理的盈利能力與風險系數(shù)
第二節(jié) 業(yè)務難點：不動產投資的痛點及風險管控
第三節(jié) 預測：經營計劃、現(xiàn)金流和收益預測
第四節(jié) 預警：三類重大風險防范
第五節(jié) 預控：投前投后一體化管理
第六節(jié) 經典案例：標桿信托管理機構的數(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) 預測：收入和成本預測是核心
第三節(jié) 預演：多場景多方案模擬，確定應對策略和最優(yōu)方案
第四節(jié) 預警：跟蹤目標走勢，進行分級預警
第五節(jié) 預控：通過會議體系，提前控制關鍵經營指標的偏離
第八章 數(shù)據(jù)中臺：不動產AI決策的數(shù)據(jù)心臟
第一節(jié) 數(shù)智化轉型困境與數(shù)據(jù)核心能力
第二節(jié) 數(shù)據(jù)應用能力的五大核心要點
第三節(jié) 經營數(shù)據(jù)管存用能力的建設實踐
附 件：十大房企運營指標參考
后 記
參考書目
書單推薦
