Thay vì hỏi môi giới hay tự tìm kiếm trên mạng, ngày càng nhiều người mua nhà sử dụng AI để so sánh dự án, tính toán tài chính và hỗ trợ quyết định xuống tiền.
Theo nghiên cứu được Savills Place và Google công bố tại chuỗi hội thảo "Driving Real Estate Success Through Data & AI Solutions" mới đây, 45% người mua nhà đã sử dụng AI trong quá trình tìm kiếm bất động sản.
Thay vì dành nhiều giờ tổng hợp thông tin từ các website dự án, diễn đàn hay đơn vị phân phối, người mua dần quen với việc đặt câu hỏi cho trí thông minh nhân tạo như "dự án nào phù hợp với ngân sách 5 tỷ đồng", "nên mua căn hộ ở khu vực nào có tiềm năng tăng giá" hay "vay 70% giá trị căn hộ thì mỗi tháng phải trả bao nhiêu".... AI sẽ tổng hợp dữ liệu, so sánh các lựa chọn và đưa ra gợi ý phù hợp.
Theo Savills, AI không còn đơn thuần là công cụ tìm kiếm mà đang dần trở thành "người tư vấn" trong giai đoạn đầu của hành trình mua bất động sản.
Khảo sát của hai đơn vị trên cũng cho thấy 82% người dùng đánh giá AI giúp họ so sánh giá và tính toán phương án tài chính nhanh hơn, trong khi 63% cho biết sẵn sàng đặt cọc bất động sản chỉ dựa trên trải nghiệm trực tuyến. Điều này cho thấy AI không còn đơn thuần là công cụ tìm kiếm mà đang tham gia vào nhiều giai đoạn của quá trình mua nhà, từ tìm hiểu thông tin, đánh giá dự án đến hỗ trợ ra quyết định.
Diễn biến này không chỉ xuất hiện ở phân khúc nhà ở. Theo Savills, tại thị trường bất động sản thương mại, 90% đơn vị vận hành văn phòng và khu công nghiệp yêu cầu các phân tích từ AI để hỗ trợ lựa chọn địa điểm, trong khi 72% khách thuê sử dụng phản hồi từ AI trong quá trình nghiên cứu và đánh giá các phương án.
Ông Neil MacGregor, Tổng giám đốc Savills Việt Nam, cho rằng khác với công cụ tìm kiếm truyền thống vốn trả về hàng trăm kết quả, AI có khả năng tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn, phân tích theo từng nhu cầu cụ thể và đưa ra câu trả lời có cấu trúc. Điều này giúp người mua rút ngắn đáng kể thời gian nghiên cứu trong bối cảnh thị trường có hàng nghìn sản phẩm với mức giá, chính sách bán hàng và tình trạng pháp lý khác nhau.
Xu hướng này cũng được ghi nhận tại nhiều thị trường trong khu vực. Theo Tiến sĩ Sopon Pornchokchai, Chủ tịch Hội Định giá và Bất động sản Thái Lan, hơn 60% giao dịch bất động sản tại nước này được khởi tạo trên các nền tảng trực tuyến. Người mua có thể tìm kiếm thông tin, nhận gợi ý từ AI, tham quan dự án bằng công nghệ thực tế ảo, đặt lịch xem nhà và hoàn tất nhiều thủ tục tài chính, pháp lý trên môi trường số.
Tuy nhiên, các chuyên gia cho rằng AI khó có thể thay thế hoàn toàn vai trò của đơn vị môi giới. Theo Hội Môi giới Bất động sản Việt Nam (VARS), trong vài năm tới, AI có thể hỗ trợ xử lý 70-80% các tác vụ như tổng hợp thông tin dự án, xây dựng tài liệu bán hàng, phân tích dữ liệu khách hàng hay tính toán phương án tài chính, qua đó giúp môi giới giảm thời gian cho các công việc lặp lại.
Theo VARS, khi người mua ngày càng dễ tiếp cận thông tin qua AI, lợi thế của môi giới sẽ không còn nằm ở việc nắm giữ dữ liệu mà chuyển sang khả năng phân tích, đánh giá rủi ro, kiểm chứng thông tin pháp lý và tư vấn giải pháp phù hợp với từng khách hàng. Những yếu tố như kinh nghiệm thực tế, khả năng đàm phán và tư vấn cá nhân hóa vẫn là giá trị mà AI khó có thể thay thế.
Ở góc độ doanh nghiệp, Savills cho rằng sự thay đổi trong hành vi tìm kiếm cũng buộc các chủ đầu tư điều chỉnh chiến lược marketing. Nếu trước đây mục tiêu là đưa website lên vị trí cao trên các công cụ tìm kiếm, thì nay doanh nghiệp phải xây dựng hệ thống dữ liệu minh bạch, nội dung chất lượng và tăng sự hiện diện trên các nguồn thông tin uy tín để nâng cao khả năng được các nền tảng AI nhận diện và trích dẫn khi trả lời người dùng.
Ông Neil MacGregor nhận định AI không làm thay đổi giá trị của bất động sản nhưng đang thay đổi cách khách hàng tiếp cận thông tin và hình thành quyết định mua. Khi AI trở thành điểm khởi đầu của hành trình tìm kiếm, doanh nghiệp cần đầu tư vào dữ liệu, nội dung đáng tin cậy và chuyên môn thị trường để tạo lợi thế cạnh tranh trong việc tiếp cận khách hàng.
Tuy vậy, các chuyên gia cho rằng AI chỉ đóng vai trò hỗ trợ tổng hợp và phân tích thông tin. Chất lượng câu trả lời phụ thuộc lớn vào dữ liệu đầu vào, trong khi hạ tầng dữ liệu chưa đồng bộ, quy định về bảo mật và quyền riêng tư còn thiếu, cùng nguy cơ xuất hiện thông tin sai lệch có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của các khuyến nghị. Do đó, những yếu tố như pháp lý dự án, chất lượng xây dựng, tiến độ thi công hay khả năng thương lượng vẫn cần được người mua kiểm chứng trực tiếp trước khi ra quyết định.
Phương Uyên