以AI找房升維破局，樂有家重構房產服務新生態

文/樂居財經 嚴明會

人工智能的浪潮席卷而來，各行各業都在經歷著技術重構與模式革新。

早些年還停留在概念里的智能技術，如今已經滲透到每個人的工作和生活場景，發展速度之快令人驚嘆不已。

在房地產經紀領域，AI帶來的變化同樣不可小覷。

這兩年，不少房地產咨詢服務平臺都在圍繞人工智能做布局。比如上線AI產品，依托龐大的數據庫來為用戶精選并分析房源，還能自動生成報告，與傳統模式相比，效率提升了不是一點點。

樂有家AI業務負責人就向樂居財經介紹，在提升效率方面，AI找房產品能顯著優化用戶找房體驗。在AI的賦能與重塑下，未來三到五年，房產經紀行業格局可能會發生顯著變化。

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從傳統找房到AI找房

當前，房地產市場已逐步進入存量主導的新階段，疊加政策調控與消費需求升級的雙重影響，房產經紀行業無疑正經歷一場深刻的范式轉移。

我們知道，在傳統房產服務中，經紀人往往深耕某一片區或樓盤，依賴個人經驗進行房源推薦。但眼下行業深度調整，內卷日益加劇，傳統依賴信息差、經驗驅動的服務模式，其實已難以應對目前交易周期拉長、客戶決策謹慎等行業困境。

樂有家研究中心統計，2025年12月深圳二手房的最新成交周期已經到249天，意味著一套房子從掛牌到最終成交需要半年甚至更久。

房子出售周期變長，掛牌量也在一直增長。

房產經紀公司面臨“高帶看、低轉化”的困境，購房者面對海量的房源信息，也很容易陷入“挑花眼”的迷局，耗費大量時間精力卻仍難鎖定心儀的好房子。

在此背景下，AI技術就成為破局關鍵，以智能工具重構服務鏈條、重塑客戶體驗、提升運營效率，已從行業“可選項”轉變為“必答題”。

從行業整體來看，當前房產經紀的智能化轉型呈現出多元化探索態勢。尤其是頭部企業，紛紛加大技術投入，通過搭建智能系統賦能經紀人作業，覆蓋房源匹配、需求挖掘、交易撮合等全流程。

但值得注意的是，不同企業因平臺資源、技術、業務邏輯等方面的差異，智能化落地效果呈現明顯分化。在這當中，樂有家的AI找房產品，或可為行業提供一份兼具代表性與參考性的實踐樣本。

樂有家AI業務負責人表示，目前市場上有兩種主流找房方式，一種是用戶像逛商場一樣在平臺自主篩選房源，這類需求在AI技術高度發展后仍會存在。還有一種是直接去找靠譜的經紀人，將訴求告知經紀人由他們代理找房。

“而樂有家給用戶提供了第三種選擇。”這個第三種選擇，就是樂有家AI找房產品。

通過樂有家AI找房，用戶不僅能與專屬的AI經紀人進行實時對話，利用龐大的房源庫精準匹配房源；還能預判需求，結合用戶訴求、市場數據、政策動態等進行綜合分析。

當用戶需求模糊時，AI則會反向提問澄清，或提供多套方案供用戶選擇。

此外，還能為用戶提供房價走勢研判、購房時機建議等實質性決策支持。

確實很吸引人。

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重新定義房產搜索

為了更直觀的驗證樂有家AI找房產品效果，樂居財經特意做了一番親測體驗。

當輸入“福田區、三房一廳，100平左右，400萬以內”時，樂有家AI找房快速完成了深度思考。

AI找房根據需求推薦的房源及建議

結合預算、戶型、面積和通勤需求，它從“高性價比精裝三房”、“品質改善型三房”等多方面，分類精選了一些掛牌在售房源，供客戶選擇比對。

不僅如此，樂有家AI找房還從地段交通、教育配套、居住舒適度等方面進行了分析，而這個在提問時并未問到，并給出可執行建議和注意事項。建議的專業度完全不輸“經紀人”。

更驚喜的是，咨詢最后還有個“引導式選擇題追問”，即引導用戶提問一些買房相關問題。如通勤便利、周邊房源等。

AI找房引導式選擇題追問

有時，或許連用戶自己都不會想到某一層面，樂有家AI找房卻能明確指出關鍵所在，進而幫助用戶更好地做出決策。

還有一點，很重要。

現如今，很多年輕人想買房但因為各種原因會一再推遲線下看房安排

“我每天加班到很晚，周末只想補覺，實在擠不出時間去看房。”

“想對比的樓盤分布在不同區域，挨個跑下來不僅費時間，還容易記混各樓盤的細節。”

“線下看房要應對經紀人各種追問和寒暄，對i人來說簡直是大型社恐現場……”

沒時間、社恐、流程繁瑣、擔心個人信息泄露等，這是不少購房者的共同顧慮，也讓一些人在找房初期就望而卻步。

但通過樂有家AI找房，則提供了一些有意義的解決方案。

依托大數據與智能算法，它能精準解讀用戶的潛在需求，像專屬選房顧問般提供匹配推薦與客觀分析，可以說重新定義了房產搜索。

不過我們也發現，盡管房產經紀行業擁抱AI已成大勢所趨，但行業內實際具備AI找房產品研發能力的經紀機構卻比較少，主要集中在頭部企業玩家。

具體而言，樂有家AI找房的優勢主要體現在三個方面。

一是數據基礎積累，樂有家擁有長期沉淀的房源、客源數據、交易等數據；

二是業務經驗沉淀，公司長期聚焦房地產經紀行業，在高質量服務方面積累了豐富經驗，可以為AI產品提供邏輯支撐，這些是非常重要的；

三是核心團隊支撐，承載AI找房運營的后臺團隊具備持續優化產品的能力，根據行業經驗與業務邏輯，為AI訓練提供支撐。

一般的公司，往往缺乏這樣的數據、經驗與團隊基礎，即便投入資金，也難以在短期內搭建起完善的產品體系。

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推動行業智能化變革

樂有家AI找房，本質上是房產經紀行業從“經驗驅動”向“數據驅動”轉型的微觀縮影。

有幾點創新之處，值得借鑒。

首先，通過AI找房，滿足用戶“不愿與經紀人打交道”、“注重隱私保護”、“臨時應急找房”等細分場景需求。

其次，個性化需求匹配。比如，幫助找房新手規避行業黑話壁壘，減少摸索學習時間；對于資深用戶，節省篩選與溝通成本。

在技術層面，產品采用多智能體架構，由一個“資深核心智能體”對接用戶，理解訴求后將任務分發給不同垂類智能體，如學區專家、交通專家、房源匹配專家等，各垂類智能體完成專業任務后反饋結果，再由核心智能體整合后回復用戶。

樂有家業務負責人表示，作為行業早期智能化轉型布局企業，樂有家AI技術進化走的“業務驅動技術、技術反哺業務”路徑，從早期工作流優化，到如今多智能體協作 模型微調訓練，核心目標是打造房產行業垂直大模型，

AI未普及的早期，樂有家前瞻性完成工作流建設，雖未直接應用AI，卻奠定兩大基礎：標準化業務邏輯讓AI明確“該做什么、怎么做”，高質量業務數據為AI提供學習素材。

2023年，樂有家全面啟動AI戰略，創新推出“全員共創”模式，通過搭建共創平臺讓一線人員參與AI應用設計落地，快速落地多款實用型AI應用，這一階段不僅摸清了AI在不同業務場景的適配邏輯，更積累了大量能力模塊，成功實現從“流程自動化”到“智能輔助”的關鍵躍遷。

2025年，樂有家接入DeepSeek等大模型，聚焦房產行業垂直大模型構建，組建專業團隊開展行業專屬微調訓練，搭建房源、客戶、政策等核心數據集，AI發展邁入“多智能體協作 模型微調訓練”的全新階段。當前，樂有家已形成多智能體協同生態，依托行業專屬微調訓練，AI更懂房產行業、更懂客戶需求、更懂經紀人工作，有效推動全鏈路服務智能化升級，這也是AI找房具備“通人性”特質的核心原因。

對于行業而言，樂有家AI找房的嘗試和努力，給中小型房產經紀企業提供了探索路徑，是行業智能化變革進程中的一個很好的范例。

而對用戶來說，樂有家AI找房會改變他們的找房決策模式，使其對人工經紀人的信息依賴降低，用戶自身購房決策將會更獨立。

對房產經紀從業者的影響也毋庸置疑。樂有家AI找房可以解放經紀人在信息匹配、數據檢索等基礎工作上的精力，使其更專注于高價值的個性化、定制化服務。

正如樂有家AI業務負責人所說的，樂有家AI找房產品規劃的核心目標，是讓AI達到樂有家優秀經紀人的水平，不僅能為外部客戶提供服務，還能輔助內部經紀人工作。

未來那些深耕片區、掌握個性化信息、能提供更高服務質量的經紀人，是房地產經紀行業發展的大勢所趨。