投资策略26 August 2025约 11 分钟阅读

我用自家团队跟 AI 搜房工具较量了一场,结果把我吓到了

Joey Don

Joey Don

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接下来我要说的话,可能会砸了我自己的饭碗。先别急着划走。

上个月我坐在办公桌前,打开 Google 最新的 AI 深度搜索工具,敲进去一条提示词:帮我在 Boronia 找一套三居室独立屋,房况内部良好,价格低于城区均价,而且是私人出售,不走拍卖。

五秒。真的就五秒。AI 吐出了三套房源。对于每一套,它都拉出了城区过去十年的独立屋中位价,识别出规划覆盖区,根据房源照片判断厨房和浴室的状况,标注出其中一套靠近繁忙道路的问题,甚至还提醒我一套联排别墅可能的 owners corporation 费用。它连接的是整个互联网——每一笔成交记录、每一份规划文件、整条通勤走廊上所有的可比交易。

我的三人资深踩盘团队,做出同样的候选清单要四十分钟。老实讲,有两套房 AI 的分析比我们还要犀利。

我经营着一家买家中介公司。我雇了一群人,他们的工作就是找房子。而我现在公开告诉你:AI 搜房技术会让我 90% 的同行在未来五年内失去存在价值。可能还用不了五年。

AI 到底做到了什么,又没做到什么

让我把这次测试的细节讲清楚,因为细节才是关键。

我故意给 AI 一个模糊的简报。"高价值"——这三个字到底指什么?我想看看这个工具能不能理解我的意图,而不是只会抓关键词。一个真人买家中介会追问清楚。AI 不需要。它根据上下文判断出,在 Boronia 说"高价值"意味着价格低于大约 $850,000 的城区中位数,土地面积要撑得起这个价格,而且内部状况足够好,能够直接出租、无需翻新。

它给我的第一套房是一套半独立屋,在一条比较安静的街上。挂牌价 $720,000,低于区域均价。AI 标注它是私人出售,没有拍卖溢价的风险。它从房源图片里读出厨房"不算新,但功能完整"。这个判断很准。那条街我熟,能住,但算不上光鲜。

第二套是 Scoresby Road 上的一套联排别墅。AI 准确识别出这是一个四套单元的小区,提醒我可能有 owners corporation 费用,并指出现代化厨房暗示近期做过翻新。它甚至还把 strata plan 的编号拉出来了。那套房的卖方中介我刚好认识——是个靠谱的人——AI 的评估完全到位。

第三套是一栋独立的红砖屋,土地面积 600 平方米。典型的 Boronia 老房源。AI 的描述是"符合 1970 年代建造风格,砖贴面,大概率三居室,浴室未改造"。判断正确。

这里有一点特别重要:三套房的评估,AI 一处事实错误都没有。两年前的 ChatGPT 至少要胡编一半。现在这一代不会了。它调用的是真实房源、真实议会记录、真实成交历史。AI 满嘴跑火车的时代正在结束。

不过——这点我那些同行不会告诉你——AI 在第一套房上漏掉了一个关键问题。那条街和一条货运走廊平行。凌晨 5 点到 7 点的卡车噪音,会让自住买家直接劝退,从而压制资本增值的空间。我知道这件事,因为我在清晨亲自走过那条街。AI 没有耳朵。

第三套房后院有一条地役权穿过,会彻底堵死任何 granny flat(副住宅)或 subdivision(分割土地)的可能性。AI 没标注出来,因为这条地役权不在房源文字里——它在产权图上,你要等拿到 Section 32 之后才能看到 1。我们团队会在尽职调查阶段发现这种问题,因为 Steven 和 Edward 会亲自看每一套房,并在下定前拉出卖方声明。

所以 AI 找房确实比人快。但它闻不到卡车尾气,也读不到产权文件里的小字。至少现在还不行。

为什么 90% 的买家中介要出事了

澳洲大多数买家中介的工作其实就三件事:找房、筛房、带着建议把方案呈给客户。就这么多。搜索和筛选这一环,大约占客户付费内容的 60% 2

AI 刚刚用五秒钟把这 60% 吃掉了。

我不是在危言耸听。美国的房地产科技市场在这件事上已经领先我们两年。Zillow、Redfin、Compass 都上线了 AI 驱动的搜索工具,普通买家可以自己跑城区分析、可比成交核查和回报率测算,完全不需要找真人中介 3。澳洲一如既往地慢半拍——我们总是慢半拍——但工具迟早会来。当一个普通人用每月 $30 的订阅就能跑出一家买家中介收 $15,000 才提供的城区分析,这份价值主张就彻底垮了。

能活下来的买家中介,一定是做 AI 做不了的事情的那一批。实地看房。基于关系的 off-market(内部房源)渠道。硬碰硬的议价。购房后的翻新和物业管理。

在我们公司,找房从来不是核心。我们的业务围绕整条链条搭建:找到资产、把价格谈到低于银行估价、用自有团队翻新、通过自营物业管理部门租出溢价租金,然后按 1 位物业经理对 50 套房的比例管理——而不是行业平均的 1 比 170 4。找房只是旅程的起点,不是终点。

但如果你的买家中介全部卖点就是"我帮你找好房"——那他们确实该担心了。一个每月 $30 的 AI 工具马上就能干同样的活,而且更快,还不收佣金。

AI 暂时还学不来的部分

我想坦白地划一下今天这条界线在哪儿,因为关于 AI 和房产,市面上废话太多——一半是想卖 AI 工具的人写的,另一半是不想承认 AI 存在的中介写的。

目前 AI 做不到的事情:

实地走一遍。 我们的踩盘同事 Steven 和 Edward 每周有三到四天在外面跑。他们会检查地面坡度,判断是否有排水问题。他们会敲墙分辨双层砖和砖贴面。他们会看天花板上的水渍,判断卖家是不是用油漆盖住了过去的漏水。他们会在一天中不同时段站在后院,评估噪音、被其他建筑俯视的情况以及采光朝向。没有任何 AI 模型能复刻这些动作。靠房源照片不行,靠 Google 街景不行,靠卫星图也不行。

读懂 Section 32。 卖方声明是一份法律文件,披露所有权负担、地役权、规划限制、未决通知以及 owners corporation 的规定。通常 40 到 120 页不等。我们曾因为一条埋得很深的条款直接推掉交易——一条排水地役权阻止后方扩建,一个 Heritage Overlay(遗产保护覆盖区)禁止拆除,一个 Special Building Overlay 对应洪水风险,而挂牌中介很"巧合"地忘记提 5。AI 能概括文本,但它没法做这样的判断:一条 3 米宽的下水道地役权横穿一块 550 平方米的地,意味着你永远别想拿到议会批准建 granny flat。

off-market 议价。 我们帮客户买的房子,大约 30% 从来没挂到公开市场 6。这些房源来自我们和挂牌中介的关系——他们知道我们下单快、按时付款,不会低价乱出价完再反悔。这样的关系要靠多年才能建立。中介先打电话给我们,是因为我们过去一直兑现承诺。AI 没有电话,也没有口碑。它也没法在咖啡桌对面看着对方的眼睛说:"如果你能 45 天交割,我的客户就以 $590,000 无条件签约。"这是真人的技能,值得我们收的每一分费用。

在 Hampton Park,我们帮客户买下一套房,价格 $590,000。那套房快成废墟了——白蚁蛀蚀、屋顶漏水、地基开裂 7。没有任何 AI 工具会推荐它。我们的团队看到的是那块 600 多平方米的地,跑完了结构性翻新的数,知道我们可以把总成本控制在 $65,000 以内。CBA 估价 $670,000,估价师甚至没派人上门。后来每周租金 $850。那笔交易能成,是因为一个真人走进了那套房,闻到了潮气,凭经验知道修复成本可控。AI 只会把它判成危房,然后跳过。

我们内部是怎么用 AI 的,以及你也应该怎么用

如果我一边说 AI 要来了,一边自己不用它,那我就是伪君子。三个月前,我们开始把 AI 搜索工具引入工作流。我们团队筛出的每一套房,现在都会并行跑一遍 AI 评估。两边结果对照着看。

AI 确实能抓到真人遗漏的东西。上周它标出 Cranbourne 某个地块的 rezoning(地块重新分区)提案,我们谁都没留意——议会两天前才公布修订,AI 抓到是因为它在自动扫描规划方案的修订 8。那次重新分区会给这块地多带来 $40,000 到 $60,000 的开发潜力。如果只靠人工,我们就漏掉了。

反过来,Steven 一个下午就毙掉了两套 AI 推荐的房。一套的挡土墙已经肉眼可见地鼓出来——随时会塌,换一面要 $25,000,房源照片里看不到。另一套有一处违建加建,如果我们加 granny flat,会触发议会检查,甚至可能下强拆令。AI 看到的是"宽敞的四居室"——Steven 看到的是一颗合规性定时炸弹。

最优解其实很明显:AI 负责初筛,真人负责实地验证和谈判。我们采用这套流程之后,找房时间缩短了大约 40%,意味着每位客户我们可以看更多房源,挖出更好的机会。

对于不打算用买家中介的个人投资者,我的建议是:赶快把 AI 搜索工具用顺手。用它生成候选清单、跑城区对比、查成交历史。但永远——我是说永远——不要买一套你没亲自走过、没让独立建筑检查过、没完整看过 Section 32 的房子。AI 可以帮你找到二十个潜在机会。你的任务是判断哪三个值得真刀真枪地出价。

有一个实操技巧帮我的客户省了不少钱:用 AI 分析一个城区内部的价格离散度。让它把目标邮编过去十二个月的所有成交拉出来,计算每平米土地价格最低和最高之间的差距。差距大,说明有机会买到低于中位的房源。差距小,说明市场定价高效,基本没便宜货 9。这事放以前,我们数据团队要干一整天。AI 大约三十秒就能算完。

真正的问题不是 AI 会不会取代中介,而是哪些中介能活下来

我来做个预测。到 2025 年,澳洲的买家中介行业会大不一样。那些通才型的中介——收 $10,000 到 $20,000,交付一份城区报告加三套从 realestate.com.au 拉出来的房源——会被碾碎。他们的客户会意识到,同样的产出,一个订阅型 AI 工具只要很小一部分成本就能做到。

专精型中介反而会更好。那些纵向一体化的——不只是找房,还负责翻新、出租、长期管理。那些拥有真正 off-market 网络的——网络是靠多年兑现承诺搭起来的。那些价值主张落在 AI 碰不到的那 40% 上的:实地尽职调查、谈判心理学、购房后的价值创造。

我们的业务就是围绕这 40% 搭的。我们自己的翻新团队从 $13,000 的轻度装修——油漆、地板、隔墙——一直做到 $110,000 的整套 granny flat 建造,通过双收入租金策略产生 18% 的毛 ROI 10。我们的物业管理部门按 1 比 50 的比例跑,这意味着你的租赁经理真的认识你的房子、认识你的租客,而不是一百七十个数字里的一个编号。

AI 让找房这件事变成了大宗商品。可以,我们自己用,把效率提升的好处传给客户。AI 商品化不了的,是站在 Hampton Park 一套房里的那种经验判断——认出其他每个买家中介避之不及的"结构性损坏",其实只需要 $30,000 就能修好,一套 $590,000 的房子现在价值 $670,000,周租 $850。

那不是搜索。那是判断。你付的钱,买的就是判断。

对每一位在看这篇文章的房产投资者:拥抱 AI 工具。大胆地用。它们会让你更聪明、更快、信息更充分。但别忘了,一个能在五秒内扫完全网所有房源的工具,照样没法告诉你房基桩柱有没有烂、隔壁邻居是不是在自家车库偷偷开修车厂,或者卖家有没有用一层新漆盖住一张建筑整改令。

这些事情,你需要一个见过世面的真人。最好是那种在预拍卖开放日的雨里站过、敲过墙、检查过地板下空间,然后在 60 秒内判断出这是金矿还是钱坑的人。

那就是我们。这份工作,AI 抢不走。至少现在还抢不走。

References

  1. [1]Consumer Affairs Victoria, 'Section 32 Vendor's Statement — What Sellers Must Disclose', updated March 2021.
  2. [2]Real Estate Buyers Agents Association of Australia (REBAA), 'Industry Survey: Service Components and Fee Structures', 2021.
  3. [3]National Association of Realtors (US), 'Technology in Real Estate Report 2021'. AI-powered search adoption rates among US platforms.
  4. [4]Real Estate Institute of Victoria (REIV), 'Property Management Workforce Survey 2020'. Average PM-to-property ratio 1:150–1:180.
  5. [5]Victorian Building Authority, 'Building Permits and Planning Overlays — Common Restrictions Affecting Residential Development', 2021.
  6. [6]CoreLogic Australia, 'Off-Market Sales Analysis — Share of Private Treaty and Pre-Market Transactions', Q1 2021.
  7. [7]PremiumRea 案例:Hampton Park 交易——购入价 $590,000,CBA 估价 $670,000,周租 $850。结构性翻新由自有团队完成,总成本低于 $65,000。
  8. [8]City of Casey, 'Planning Scheme Amendments Register', 2021. 议会主导的重新分区与开发覆盖区更新。
  9. [9]Domain Research, 'Price Dispersion and Buyer Opportunity in Melbourne Suburbs', February 2021.
  10. [10]PremiumRea 建造部门。Granny flat 建造:平均 $110,000,双收入策略实现 18% 毛 ROI。轻度翻新套餐起价 $13,000。

About the author

Joey Don

Joey Don

Co-Founder & CEO

With 200+ property transactions across Melbourne and a background in IT and institutional finance, Joey focuses on data-driven property selection in the outer southeast and eastern suburbs.

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