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近半年不管本地经济还是写字楼市道都趋于疲弱，笔者发觉每逢这种时候，商厦业主都会更加在意新租客的背景，例如业务、现金流和资产等，背后潜台词当然是担心企业倒闭，连租金也交不出来。其实这一问题可透过人工智能（Artificial Intelligence, AI）去解决。
商厦业主现时的普遍做法是：花费一番心思，向新租客进行背景审查，包括询问公司注册处，了解其法定资本（Registered capital），即要知道大体的企业规模；如果是新公司或还未建立商誉，就会看看它有没重要的大客户，总之就是想把未来租客的情况摸通摸透。如此来回折腾一番，假如判定对方是合适又有信誉的公司，业主就会按一般惯例在租期开始前，预收相当于3个月的办公室租金；反之，如果对方是较陌生或小众的租户，就须预先交6至9个月、甚至乎一年份额的租金，对于租客的角度而言就是“先付款、后消费”。
不过现今世代，大家也知道连网购也强调“先消费、后付款”的体验。作为有想法的租客，与其把金钱押滞给业主，倒不如投放入营运资金壮大公司，在此就见到活用人工智能，建立租客大数据库的重要性——若查证到其交租往绩良好，业主就应该只收取标准按金，不需提早预取大笔租金。
这个程序只需要上网就能完成，既简单快捷又人性化，能够降低社会对初创行业和中小企的偏见，同时又可以让他们更易租到地方，进而刺激租赁需求，达致双赢局面；而另一个写字楼能够用上人工智能的地方，就是在客对厂（C2M，Customer to- Manufactory）层面。
所谓C2M，有人会称作“短路经济模式”。以传统商品生产流程去看，即是砍掉总销分销、物流、库存等中间环节，让消费者直接连上制造商，从且省去不必要的成本，令用户可以低价买到最合乎需求的产品，笔者觉得这逻辑不单适用于互联网电子商务，对商厦也同样适用。
大家想必明白，不同租客不同行业对写字楼的需求天差地别，最简单的，比如照明和空调系统的供应时间就大相径庭：普通公司则运作至晚上6时或8时，已经可关上电力；有些企业性质是要通宵达旦赶工的，像业绩期前的会计师楼或者律师楼等，业主就要提供24小时电力。
假如有大数据分析，商厦就能够把“熬夜”的企业集中到同一层，以便提高能源效率；再进一步，整幢写字楼早在设计时其实也可分析潜在租户行业的男女比例，从而调整洗手间的布置，或者考虑采用共享洗手盆的无性别洗手间，都可以提早纳入考虑范畴。
另外关于电梯的数量、移动速度等很多细节，如果获得人工智能辅助，写字楼开发商就能实践C2M，避开楼宇设计者的想象，直接响应租客的真正要求；观乎本港写字楼历来充斥很多零散的用户纪录，却没有整合为大数据，在AI年代实在值得发展商们反思。
*本文为第一太平戴维斯香港副董事总经理及商业楼宇租务部主管刘伟基（Ricky）于Now财经开设的“商厦观点”专栏。
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