【神秘學院004】炒賣AI化真的會更成功？美國公司開發人工智能炒樓成負累

這份不合格的成績表，原來是人工智能的錯。原來自2019年起，集團推出名為「iBuying」的業務，透過大數據分析和人工智能計算，為尋求房屋出售的小業主提供即時的巿場價格。只要小業主滿意價格，Zillow便會以這個由AI計算的價格買入單位，然後進行基本的翻新裝修，最後出售圖利。

對小業主而言，這套模式方便他們不必尋找和等待買家，亦不必繁瑣地安排睇樓，來回協商價錢；對Zillow而言，則是把貨源和買家都集中在自己手上，是一門再簡單不過的變現戲法。然而，這套買賣遊戲最後卻不如人意，要斬纜收場。

行政總裁Rich Barton揭露，集團在兩年間透過「iBuying」買賣逾萬個物業，卻有超過9成交易是虧損的；集團目前仍持有逾7000個價格「潛水」的單位，可謂滿手「蟹貨」。

為了修補這個AI闖的禍，Rich Barton於業績會上宣佈永久終止「iBuying」業務，剎停所有進行中的洽購，並期望從速找到機構投資者「吃下」手上的7000多件「蟹貨」。然而最慘痛的消息，莫過於集團將在未來數季裁員約25%。

也許大家會問，那些說好的大數據和AI分析呢？怎麼沒帶來說好的利潤？

現實是，樓巿是一個非常涉及人性的複雜巿場，並不是一條算式可以計算得來。時而恐懼，時而貪婪的人性；買賣雙方的個別需求，譬如是自住抑或投資、結婚、校網、遷就工作地點、移民⋯⋯ 數之不盡的買賣考慮因素，絕不是一條公式可以涵蓋。

最簡單而言，一場新冠肺炎的出現便足以推翻十年的大數據。而隨著疫情稍為緩和，美國的勞工和建材成本又紛紛上漲，這些天機算盡也百密一疏的因素，都蠶食了Zillow本來在算盤上的利潤。

說穿了，「iBuying」是集團首腦以貪婪餵養而成的一頭怪獸，結果反噬主人。在現今猶如童年遊戲「大風吹」，隨時洗牌執位的世界格局，人工智能可以分析整合數據以扶助人類作出種種決定，但，它會是一盞讓人生勝利連場的明燈嗎？人類，還是不應太輕視生命的本質。