2025年服貿會9月首鋼園區舉辦 近70個國家和國際組織意向設展辦會
2026-02-08 18:27 5,241次浏览今年7月，國務院發布《住房租賃條例》，為住房租賃市場的規範與發展注入新的政策動能。在此背景之下，8月12日，清華大學五道口金融學院房地產與金融科技研究中心發布《2024-2025年住房租賃行業發展報告白皮書》（下稱「白皮書」）。白皮書指出，輕資產託管模式將成為大租賃時代下的必然趨勢，該模式的典型案例是貝殼省心租。白皮書通過六大篇章，深入淺出地剖析了住房租賃領域的核心議題，從國內需求的演變、國外模式的借鑑，到市場現狀的洞察與未來趨勢的研判，為行業提供了系統性的觀察視角。具體來看，白皮書開篇聚焦大租賃時代革新的核心驅動力——租客需求的深刻演變。研究顯示，隨著城鎮化進程深化，形成以新市民、青年人為主體，輻射中年及老年人、單身及家庭型的全人群、全生命周期的租房群體，且租客年齡呈現增長態勢，家庭型租賃需求不斷增加。其居住需求已從基礎的「有房可住」升級為追求「住有品質」。而這一群體不僅關注房源的安全性、舒適度與地理位置便利性，更對居住環境、社區配套服務以及至關重要的租後體驗提出了系統性和高標準的要求。尤為突出的是，租客對「租後無人管」的傳統痛點變得更為敏感，對涵蓋房屋維護、問題響應、權益保障等環節的「全生命周期服務交付」訴求日益強烈。這種追求安居、樂居的升級趨勢，正深刻重塑市場格局，推動行業服務標準提升與運營模式加速迭代。而這也正說明著大租賃時代的來臨。對於住房租賃經營模式，白皮書通過對國內外市場的對比研究發現，機構化租賃已成為國際成熟住房租賃市場發展的普遍方向。而分散式租賃憑藉其靈活的市場化運作，展現出強大的適應性與生命力。其中，白皮書指出，輕資產託管模式將成為大租賃時代下必然趨勢。白皮書通過對國際成熟市場的經驗分析顯示，機構化租賃已成為市場主流發展趨勢。白皮書中數據顯示，從機構化模式佔比來看，美國整體住房租賃市場中託管/資管的比例為52.7%，其中，美國個人業主房源使用託管/資管服務比例超過20%。英國的個人業主房源使用託管/資管服務佔比則保持在50%上下。而在國內市場層面，白皮書指出當前我國機構租賃發展呈現「兩極化」特徵。一方面，重資產模式以集中式公寓及大型租賃社區為主，依賴長期、大規模資金投入，通過自持房源深度把控品質，適合實力雄厚的企業布局。另一方面，輕資產託管模式則通過高效整合市場海量分散房源，依託專業化能力和標準化流程，為業主和租客提供全周期服務。該模式輕資產重服務，未來或逐步成為住房租賃企業的主流選擇。白皮書分析指出，輕資產託管模式核心運作機制是租金透明「平進平出+服務收費」，即租金收益全額歸業主，不吃「差價」，而託管機構通過提供涵蓋租客精準匹配、租金安全代收、高效日常維修、專業糾紛協調等專業服務收取合理費用。這種透明機制有效保障了業主的穩定收益和資產安全，同時精準、高效地滿足了新一代租客對優質租後服務的需求。另外，白皮書進一步剖析了輕資產託管模式的核心價值。該模式有效解決了分散房源業主的出租管理難題，以及租客長期面臨的租後服務缺失痛點。其透明性有助於租金價格回歸理性，促進市場健康平穩發展，並高效釋放社會存量閒置房源，優化市場供給結構。更重要的是，該模式推動住房租賃企業專注於提升運營效率與服務品質，通過標準化、流程化、專業化的服務贏得市場，重塑著行業以服務為核心的價值邏輯，並展現出強勁的發展勢頭。白皮書指出，國內輕資產託管模式的典型企業就是貝殼省心租。據了解，貝殼省心租通過機構化運營提升房源運營效率以及建立完善的租後服務體系，達到整體業務的「穩定可持續」發展。其以科技構建全鏈路數位化管理系統及IoT智慧租住體系，實現人、房、客全流程線上化管理；創新"六芒星"服務分工模式提升協作效率，同時細化可量化、可感知的服務標準，推出換租權益、0押月付、公積金直付等創新產品，覆蓋全生命周期租住場景，助力行業效率提升與服務升級。對於住房租賃未來發展趨勢，白皮書指出，隨著社會發展，租客需求從「臨時住房」轉向「長期安居」，品質需求升級促使住房租賃企業模式進化，核心能力聚焦「人和管理」。企業以消費者為中心，提供多元高品質服務，未來將靠科技、差異化服務及標準優化來贏得市場。同時，白皮書中明確指出，更靈活和低風險的輕資產託管模式或將成為我國住房租賃行業經營模式的主流方向，也將成為下一階段行業發展的主要趨勢。白皮書的發布，為行業轉型與發展提供了清晰的行動指南。白皮書研究表明，以輕資產託管模式為核心的專業化、機構化發展道路，是順應市場需求變革、破解行業痛點、實現高質量發展的關鍵。展望未來，唯有推動住房租賃行業向專業化、規範化、品質化方向加速邁進，才能真正實現讓租賃住房成為新市民、青年人安居樂業的堅實支撐。
北京8月14日電 國際專業技術組織電氣電子工程師學會(IEEE)14日分享關於「自主人工智慧(又稱AI代理)」和數據安全的文章，指出自主人工智慧可能對個人數據暴露帶來新風險的應用場景，並提出相應的防範方法。 文章指出，自主人工智慧是指「具備高度自治能力的人工智慧系統」。這類系統與智慧型手機中常見的「語音助手」存在本質差異。現有「語音助手」僅具備被動響應能力，缺乏自主設定目標的功能，雖能執行單一簡單任務，但若無人為指令，則無法實施具有實際意義的操作。 文章指出，人們已習慣應用程式請求授權：獲取定位、查看通訊錄或啟用麥克風。但自主人工智慧系統不再請求許可，而是直接行動，使得"輔助工具"與"自主操作者"的界限日漸模糊。它可以自主做出決策、執行複雜任務，並在沒有持續人工監督的情況下訪問海量個人數據。 專家預測，自主人工智慧未來將承擔各類任務，如規劃假期行程、確認醫療預約、智能比價購物等，均需調用用戶敏感數據，包括財務信息、實時定位等核心隱私。 專家舉例指出，現有應用通常僅調用單一數據類型，而自主人工智慧系統必須「串聯用戶整個數字生活的所有節點」，包括銀行帳戶、醫療記錄、日程安排、定位軌跡、通信模式、消費習慣，乃至健康監測所需的生物特徵數據。這導致數據洩露的風險呈指數級增長。 另據國際機構高德納預測，未來企業數據洩露事件中，將有25%與自主人工智慧系統濫用有關。 文章稱，對於在使用人工智慧系統時如何保護隱私，網絡安全專家建議，採用多層次防護方法，從基本的安全習慣做起。例如，為所有帳戶啟用多因素認證，將數據共享最小化到特定任務絕對必要的範圍，為不同用途創建單獨的帳戶，以分隔數字暴露面。 專家指出，由於人工智慧系統通常需要訪問多個數據源，因此，分隔策略尤為重要。用戶不應讓一個人工智慧系統獲取所有數據的訪問權限，而應考慮為不同用途使用不同的人工智慧工具，比如一個用於財務任務，另一個用於健康管理，以此類推。 專家還建議，將每次人工智慧交互視為可能生成永久記錄的行為，在分享敏感信息前做好相應預案。(完)
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