Artificial Intelligence

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong bất động sản: Cách AI tái định hình thị trường toàn cầu và Việt Nam

Thị trường bất động sản (BĐS) toàn cầu và Việt Nam đang trải qua giai đoạn biến động mạnh mẽ: nhu cầu khách hàng thay đổi liên tục, áp lực cạnh tranh ngày càng gia tăng và yêu cầu tối ưu chi phí vận hành trở nên cấp thiết. Trong bối cảnh đó, trí tuệ nhân tạo (AI) nổi lên như một công nghệ chiến lược, giúp doanh nghiệp vừa nâng cao hiệu quả, vừa cải thiện trải nghiệm khách hàng, đồng thời mở ra những cơ hội cạnh tranh mới.

Không chỉ hỗ trợ định giá chính xác, dự báo xu hướng hay quản lý tài sản thông minh, AI còn góp phần thúc đẩy phát triển bền vững và minh bạch hóa thị trường. Vậy cụ thể ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong bất động sản như thế nào, mang lại những lợi ích nổi bật nào và đâu là những thách thức cần vượt qua?

1. Thực trạng và thách thức của thị trường BĐS hiện tại

Thị trường bất động sản toàn cầu dự kiến đạt 654,39 nghìn tỷ USD vào năm 2025. Trong đó, bất động sản nhà ở chiếm ưu thế với 534,37 nghìn tỷ USD. Từ 2025–2029, ngành này được dự báo tăng trưởng bình quân 2,69%/năm, đạt 727,80 nghìn tỷ USD vào năm 2029. (1)

Hình 01: Thị trường BĐS toàn cầu đạt 727,8 nghìn tỷ USD vào 2029

Thị trường bất động sản toàn cầu đang bước vào giai đoạn chuyển mình mạnh mẽ nhưng trước khi ứng dụng các công nghệ tiên tiến như trí tuệ nhân tạo, ngành này vẫn phải đối mặt với nhiều thách thức mang tính nền tảng.

Từ dữ liệu phân tán khó khai thác, hiệu quả vận hành còn thấp, trải nghiệm khách hàng chưa được tối ưu, đến sự thiếu hụt nhân lực công nghệ và những hạn chế trong công tác dự báo thị trường, tất cả đều đang cản trở sự phát triển bền vững của bất động sản. Năm vấn đề nổi bật dưới đây phản ánh rõ những “nút thắt” lớn mà doanh nghiệp cần vượt qua để mở đường cho việc ứng dụng AI một cách hiệu quả.

Các thách thức chính:

Hình 02: Các thách thức lớn của thị trường BĐS toàn cầu

1.1. Dữ liệu phân tán và thiếu chuẩn hóa

Thị trường bất động sản toàn cầu đối mặt với tình trạng dữ liệu rời rạc, khó khai thác. Doanh nghiệp thương mại trung bình dùng tới 367 phần mềm khác nhau, tạo ra các silo dữ liệu khó tích hợp. Việc phụ thuộc vào công cụ thủ công như Excel càng làm gia tăng sai sót và thiếu chuẩn hóa trong lưu trữ, gây cản trở cho việc phân tích tổng thể. (2)

1.2. Quản lý vận hành kém hiệu quả

Hoạt động vận hành vẫn nặng tính thủ công và hệ thống cũ kỹ. 61% doanh nghiệp vẫn dựa vào hệ thống legacy, chi tới 60–70% ngân sách IT chỉ để duy trì.(2) Công việc hành chính chiếm 40% thời gian của nhân viên quản lý tài sản, trong khi chi phí bảo trì tăng khoảng 8% mỗi năm, cho thấy sự lãng phí nguồn lực. (3)

1.3. Trải nghiệm khách hàng hạn chế

Người mua nhà ngày càng có xu hướng “số hóa”: 96% khách hàng hiện sử dụng internet để tìm kiếm nhà trước khi thực hiện bất kỳ bước nào khác (2)

Điều này cho thấy kỳ vọng cao vào các công cụ trực tuyến. Tuy nhiên, quy trình mua bán/thuê hiện hành chủ yếu vẫn thủ công, khiến khách hàng khó có được trải nghiệm nhanh gọn, tự phục vụ như mong đợi (ví dụ: phải ký nhiều giấy tờ trực tiếp, thiếu nền tảng để so sánh và ra quyết định tức thì).

1.4. Thiếu nhân lực công nghệ và tư duy số

Ngành BĐS thiếu hụt nhân sự có kỹ năng dữ liệu và công nghệ. JLL ghi nhận nhiều doanh nghiệp chưa đủ năng lực phân tích, còn khảo sát toàn cầu cho thấy 61% lãnh đạo lo ngại thiếu nhân tài công nghệ đang ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng cạnh tranh. (4)

1.5. Khó khăn trong dự báo thị trường

Biến động vĩ mô và chính sách khiến dự báo thị trường trở nên khó khăn. Năm 2023, việc lãi suất tăng nhanh đã làm thị trường BĐS thương mại toàn cầu chao đảo, nhiều thương vụ bị đình trệ. Thiếu dữ liệu và công cụ phân tích khiến doanh nghiệp khó đưa ra dự báo chính xác, gia tăng rủi ro kinh doanh.

2. Tổng quan về ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong bất động sản

2.1. Quy mô và xu hướng phát triển

Thị trường ứng dụng AI trong bất động sản đã tăng trưởng bùng nổ trong những năm gần đây. Quy mô sẽ tăng từ 222,65 tỷ USD năm 2024 lên 301,58 tỷ USD năm 2025, với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) đạt 35,5%, dự kiến đạt 975,24 tỷ USD vào 2029. Sự tăng trưởng trong giai đoạn trước có thể được lý giải bởi các yếu tố như: phân tích và dự báo thị trường, chatbot và trợ lý ảo, định giá và dự đoán giá trị bất động sản, nâng cao khả năng tìm kiếm bất động sản, cũng như tự động hóa trong quản lý tài sản. (5)

Hình 03: Thị trường AI trong BĐS dự kiến đạt 975,24 tỷ USD vào 2029

2.2. Xu hướng ứng dụng AI trong BĐS

AI đang được ứng dụng mạnh mẽ trong bất động sản toàn cầu, từ dự báo thị trường (Zillow), chatbot môi giới (REX), tham quan nhà ảo (VR/AR), đến quản lý tòa nhà thông minh (IBM). Các nền tảng như Redfin, Realtor.com cũng tích hợp machine learning để cá nhân hóa gợi ý cho người dùng.

Tại Việt Nam, dù triển khai muộn hơn, các nền tảng như Batdongsan.com.vn, Mogi.vn, Cafeland.vn và Vingroup đã bắt đầu ứng dụng AI vào phân tích hành vi, dự báo giá, tối ưu vận hành và nâng cao trải nghiệm cư dân. Việt Nam đang nhanh chóng theo kịp xu hướng toàn cầu, mở ra tiềm năng lớn cho sự chuyển đổi số ngành bất động sản. (17)

3. Lợi ích chính của AI trong Bất động sản

Với đặc thù ngành bất động sản liên quan đến lượng dữ liệu khổng lồ về thị trường, khách hàng, tài sản và vận hành, AI trở thành công cụ phù hợp để tối ưu hóa. Các thuật toán có thể xử lý dữ liệu phức tạp, nhận diện xu hướng tiềm ẩn và tự động hóa nhiều khâu vốn tốn nhiều nhân lực. Điều này không chỉ giúp doanh nghiệp tiết kiệm thời gian và chi phí mà còn tăng độ chính xác trong ra quyết định, nâng cao trải nghiệm khách hàng và thúc đẩy phát triển bền vững.

Hình 04: AI nâng cao hiệu quả và tính bền vững cho BĐS

3.1. Tăng hiệu quả vận hành

AI giúp tối ưu chuỗi hoạt động BĐS từ marketing, bán hàng đến quản lý vận hành. Hệ thống tự động hóa có thể lọc dữ liệu khách hàng, gửi thông tin dự án phù hợp và theo dõi phản hồi, thay cho thao tác thủ công. Ước tính GenAI có thể giảm 20–30% thời gian xử lý quy trình bán hàng và quản lý tài sản (6).

3.2. Nâng cao độ chính xác trong định giá và dự báo

Khác với cách truyền thống dựa vào kinh nghiệm, AI sử dụng dữ liệu đa nguồn như vị trí, thị trường, nhân khẩu học để định giá sát thực tế. Theo Forbes (2024), AI có thể tăng độ chính xác định giá thêm 7,7%, giúp giảm rủi ro khi giao dịch (7).

3.3. Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng

AI phân tích hành vi và nhu cầu từ dữ liệu tìm kiếm, tương tác, giao dịch để gợi ý dự án phù hợp, tăng tỷ lệ chuyển đổi. Tại Việt Nam, Future Homes và One Housing đã áp dụng AI, giúp tăng đáng kể khả năng chốt giao dịch (8).

3.4. Tiết kiệm chi phí dài hạn

AI hỗ trợ bảo trì dự đoán thông qua dữ liệu từ IoT, giúp phát hiện sớm hỏng hóc, tránh sửa chữa khẩn cấp. Theo ReelMind, phương pháp này giúp giảm 20% chi phí và kéo dài tuổi thọ thiết bị (9). Đồng thời, AI tối ưu lịch bảo trì và nâng cao trải nghiệm cư dân.

3.5. Thúc đẩy phát triển bền vững

AI giúp giám sát năng lượng, hiệu suất tòa nhà và hỗ trợ đạt chứng chỉ xanh như LEED, BREEAM. Tại Việt Nam, Savills dùng AI trong các khu công nghiệp ở Hưng Yên và Bắc Ninh, giúp giảm lãng phí và nâng cao hình ảnh doanh nghiệp trên thị trường quốc tế. (10)

4. Các ứng dụng tiêu biểu của AI trong bất động sản

4.1. Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong bất động sản – trên thế giới

4.1.1. Định giá và dự báo thị trường

AI đang thay đổi cách định giá bất động sản nhờ khả năng phân tích dữ liệu đa nguồn như vị trí, hạ tầng, nhân khẩu học, xu hướng kinh tế – xã hội và hành vi tìm kiếm trực tuyến. Các thuật toán Machine Learning có thể tự động cập nhật dữ liệu để phản ánh biến động cung – cầu theo thời gian thực, khắc phục hạn chế của phương pháp hồi quy truyền thống vốn ít linh hoạt.

Một ví dụ tiêu biểu là Zillow với công cụ Zestimate, định giá hơn 100 triệu căn nhà tại Mỹ và cập nhật hàng ngày, mang lại cơ sở thương lượng minh bạch cho cả người mua lẫn người bán. Nghiên cứu của HouseCanary cho thấy các mô hình AVM tích hợp AI có độ chính xác cao hơn 5–7% so với cách định giá thủ công (11); (12).

Hình 05: AI nâng độ chính xác định giá BĐS thêm 5–7%

4.1.2. Hỗ trợ nhà đầu tư ra quyết định

AI, đặc biệt là Generative AI, giúp tổng hợp dữ liệu lớn như ROI, dòng tiền, lãi suất, biến động kinh tế – chính trị và xây dựng kịch bản rủi ro khác nhau. Nhờ đó, nhà đầu tư không chỉ nhận báo cáo thô mà còn có khuyến nghị cụ thể hoặc mô phỏng tình huống để so sánh phương án.

Tại UAE, một công ty bất động sản đã triển khai Virtual Broker dựa trên GenAI và chỉ trong một tuần đã chốt giao dịch trị giá 30 triệu USD nhờ khả năng kết nối nhanh giữa người mua – người bán và gợi ý giá trị đầu tư tối ưu [4]. Trên toàn cầu, nhiều tập đoàn tư vấn cũng dùng AI để phân bổ danh mục và giảm thiểu rủi ro trong bối cảnh thị trường biến động mạnh. (13)

Hình 06: GenAI hỗ trợ đầu tư BĐS, chốt thương vụ 30 triệu USD tại UAE

4.1.3. Quy hoạch và thiết kế kiến trúc bằng AI

Trong kiến trúc – quy hoạch, Generative Design cho phép nhập các thông số như diện tích, ngân sách, công năng và yêu cầu thẩm mỹ để AI tự động tạo ra nhiều phương án tối ưu. Điều này rút ngắn thời gian thử nghiệm và giúp chủ đầu tư lựa chọn thiết kế phù hợp hơn.

Ví dụ, Emaar Properties đã áp dụng GenAI trong dự án Dubai Square, tạo mô hình 3D tương tác để khách hàng trải nghiệm trực tiếp các phương án mặt bằng, nội thất và cảnh quan. Cách tiếp cận này vừa nâng cao trải nghiệm khách hàng, vừa giúp chủ đầu tư đưa ra quyết định phát triển sản phẩm sát với nhu cầu thị trường. (14)

4.1.4. AI tạo sinh trong bất động sản thương mại

Ở phân khúc thương mại, các tập đoàn lớn đã bắt đầu xây dựng mô hình AI chuyên biệt. Năm 2023, JLL giới thiệu JLL GPT, mô hình ngôn ngữ lớn đầu tiên dành riêng cho bất động sản thương mại, phục vụ hơn 103.000 nhân viên trên toàn cầu. (15)

Công cụ này hỗ trợ phân tích danh mục tài sản, lập kế hoạch không gian và nâng cao chất lượng tư vấn cho khách hàng. Chỉ trong quý I/2023, cứ 5 cơ hội vốn thì có 1 cơ hội bắt nguồn từ JLL GPT, minh chứng AI không chỉ tối ưu quy trình mà còn trực tiếp tạo giá trị kinh doanh. (15)

4.2.Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong bất động sản – tại Việt Nam

4.2.1. Tạo khách hàng tiềm năng và marketing cá nhân hóa

AI đang giúp các doanh nghiệp bất động sản Việt Nam vượt qua thách thức về dữ liệu phân tán và hành vi khách hàng phức tạp. Bằng cách phân tích hành vi trực tuyến, lịch sử tìm kiếm và các điểm chạm kỹ thuật số, hệ thống có thể chấm điểm (scoring) khách hàng theo mức độ quan tâm và tiềm lực tài chính.

Thực tế, Future Homes và One Housing đã triển khai AI để gợi ý dự án cá nhân hóa. Ví dụ, khách hàng quan tâm căn hộ trung cấp tại phía Tây Hà Nội sẽ được gợi ý dự án kèm phân tích giá, tiềm năng tăng trưởng và chính sách tài chính. Cách tiếp cận này đã giúp tỷ lệ tương tác và khả năng chốt giao dịch cao hơn hẳn so với chiến dịch marketing đại trà, minh chứng cho xu hướng data-driven marketing trong bất động sản Việt Nam. (8)

4.2.2. Quản lý tài sản và tòa nhà thông minh

AI cũng đóng vai trò quan trọng trong vận hành và quản lý tòa nhà, góp phần nâng cao trải nghiệm cư dân và giảm chi phí cho chủ đầu tư. Vinhomes Smart City là một ví dụ điển hình khi xây dựng trung tâm điều hành 24/7 tích hợp AI để giám sát điện, chiếu sáng, HVAC và hệ thống an ninh. (16)

Các tính năng như nhận diện khuôn mặt, phát hiện hành vi bất thường (đột nhập, tụ tập trái phép) và thang máy Face ID không chỉ đảm bảo an ninh mà còn hạn chế tiếp xúc vật lý, phù hợp với xu hướng đô thị hậu Covid-19. Đây là mô hình đô thị thông minh hiện đại, thu hút cư dân trẻ và góp phần nâng cao giá trị thương hiệu bất động sản.

4.2.3. Chuyển đổi số và an ninh đô thị thông minh

Một trong những điểm nhấn của thị trường Việt Nam là việc ứng dụng AI song song với các hệ thống quản trị số. Novaland đã phát triển Aqua City – khu đô thị sinh thái quy mô hàng trăm hecta – với hệ thống an ninh đa lớp và trung tâm Aqua Security Center rộng 7.000 m², gần 2.000 camera AI hoạt động 24/7. (18)

Hình 07: Novaland ứng dụng AI và quản trị số tại Aqua City

Ngoài an ninh, Aqua City còn triển khai IOC (Intelligent Operation Center) và BMS (Building Management System) để quản lý năng lượng, môi trường, bãi đỗ xe và thanh toán thông minh. Nhờ đó, khu đô thị không chỉ an toàn mà còn bền vững, tạo hình mẫu cho phát triển đô thị hiện đại tại Việt Nam.

4.2.4. BĐS công nghiệp xanh và quản lý bền vững

Xu hướng ESG (Environmental, Social, Governance) thúc đẩy bất động sản công nghiệp Việt Nam chuyển mình theo hướng xanh và bền vững. Savills đã ứng dụng AI tại các khu công nghiệp ở Hưng Yên và Bắc Ninh để giám sát năng lượng, dự báo nhu cầu điện và tự động điều chỉnh hệ thống nhằm hạn chế lãng phí. (10)

Hình 08: AI giúp KCN Việt Nam xanh hơn, đạt chuẩn LEED & BREEAM

Kết quả cho thấy chi phí vận hành được cắt giảm đáng kể, đồng thời giúp các khu công nghiệp đáp ứng tiêu chuẩn xanh quốc tế như LEED và BREEAM. Điều này không chỉ nâng cao khả năng cạnh tranh mà còn giúp Việt Nam trở thành điểm đến hấp dẫn trong dòng vốn FDI toàn cầu.

AI đang mở ra một chương mới cho ngành bất động sản, giúp doanh nghiệp tối ưu vận hành, nâng cao trải nghiệm khách hàng và cải thiện khả năng dự báo thị trường. Không chỉ dừng lại ở lợi ích kinh tế, AI còn góp phần thúc đẩy phát triển bền vững và nâng cao tính minh bạch của thị trường.

Tuy nhiên, để khai thác trọn tiềm năng, doanh nghiệp cần chiến lược triển khai rõ ràng, đầu tư hạ tầng công nghệ hiện đại, chuẩn hóa dữ liệu và phát triển nguồn nhân lực AI chất lượng cao. Trong bối cảnh số hóa trở thành xu thế tất yếu, AI không còn là lựa chọn tùy ý, mà là yếu tố sống còn để cạnh tranh và phát triển bền vững trong tương lai.

References:

Nghiên cứu nổi bật

01. Lan tỏa xu hướng Chuyển đổi xanh đến ngành sản xuất bao bì 02. Ứng dụng AI trong việc ra quyết định trong ngành bán lẻ 03. Tiềm năng của công nghệ In 3D trong ngành sản xuất 04. Chuyển đổi số thúc đẩy giảm phát thải, xanh hóa ngành công nghiệp chế biến thực phẩm, đồ uống

FPT Digital

FPT Digital tổng hợp

FPT Digital là công ty tư vấn trực thuộc tập đoàn FPT, với hơn 30 năm kinh nghiệm tư vấn chuyển đổi số, đồng thời tiên phong trong lĩnh vực ESG và phát triển bền vững, chuyển đổi xanh và giảm phát thải.

Tìm hiểu về chuyển đổi số cho doanh nghiệp

Liên hệ với chúng tôi

Xác nhận