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    AI 計錯數

    Eric Chong
    商業・科技・創業・編輯

    無論是創業公司或企業,近年都將人工智能神化。凡事只要牽涉 AI 技術,便能獲得支持。人工智能並不萬能,亦有機會出錯。美國網上房地產中介公司 Zillow 正因為人工智能的演算法出錯,導致翻新樓盤業務投資失誤,拖累公司蝕錢。

    Zillow 過去一直從事樓盤中介,屬於輕資產業務,但在 2018 年開拓翻新住宅業務。歐美國家近年興起這種房地產模式,買入殘舊的住宅重新裝修以高價賣出,利潤空間甚大。這業務由 iBuyer 技術支援,通過大數據和人工智能演算法,向舊樓業主出價收購。有人工智能加持,理應穩賺。

    牛市大虧損

    iBuyer 團隊多達 2,000 人,大部分是數據科學家。他們利用龐大客戶資料庫,加上多個美國大城市的私人住宅物業市場情況,即時計算物業的市價。業主在 Zillow 的網站查詢價格,合價便出售。

    然而, Zillow 現時手上持有大量待售的物業,都跌破成本價,即低於買入價連裝修費。據 BusinessInsider 的估計, Zillow 自 2019 年以來購入逾萬個單位, 至今逾九成都虧損。這公司已決定終止這業務,手上持有的物業將會出售,解散 iBuyer 團隊。彭博指出, Zillow 正洽機構投資者以約 28 億美元的蝕本價全售物業。這業務在今年第三季度錄得 3.04 億美元虧損,拖累 Zillow 期內虧損 1.69 億美元,而分析員之前的估計是賺 1.14 億美元。

    但是美國大城市的樓價目前正值大牛市,在旺市炒錯樓,公司創辦人兼行政總裁 Rich Barton 將問題歸究於黑天鵝事件,又是瘟疫大流行的錯,導致演算法計錯數。

    演算法有盲點

    演算法能夠準確計算市場價格走勢,甚至可以預測現時的升浪,卻計漏了疫情之後的連鎖反應變化。由於全球供應鏈大亂,令裝修材料成本急升,而裝修工人薪酬亦水漲船高,正是演算法模型的盲點,未有考慮的部分。 Barton 指出,邏輯清晰,但情緒難估。

    說到底,炒樓涉及複雜情緒,還是人腦較 AI 更有用。雖然業界經常提倡由數據推動業務決策,但 Zillow 失敗事件令人反思,完全依靠演算法做決定,首先要有準確的數據模型。不過,世事難料,目前未有演算法能推算出不可預計的意外。

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