根據一份於 2026 年 8 月 25 日發布的最新調查顯示，商業不動產（Commercial Real Estate，簡稱 CRE）領域的資產管理決策模式正面臨嚴峻挑戰。這項由提供人工智慧（Artificial Intelligence，簡稱 AI）輔助資產情報解決方案的 SITE Technologies 所進行的研究，針對 166 位商業不動產專業人士進行調查，結果揭露了產業內普遍存在的決策盲點，即高達近三分之一的資產經理人在進行重大資本支出決策時，仍高度依賴個人直覺，而非仰賴數據驅動的精確分析。
在當前高度競爭的商業不動產市場中，決策的精準度直接影響資產的長期價值與營運成本。然而，調查數據指出，許多資產經理人尚未建立起一套系統化的數據評估機制。這種依賴「直覺」的決策模式，不僅缺乏科學依據，更可能在資產維護與資本配置上產生判斷偏差。當決策過程缺乏透明度與數據支持時，資產管理公司往往難以準確預測資產的生命週期，進而導致資源分配失衡，無法在最佳時機點進行必要的資產優化與升級。
此外，這種決策模式的滯後性也成為產業的一大隱憂。隨著市場環境的快速變遷，單憑經驗法則已難以應對複雜的資產組合管理需求。SITE Technologies 的研究強調，當資產經理人無法透過數位化工具獲取即時的資產情報時，往往會錯失維護的最佳時機。這種決策上的不確定性，不僅增加了企業的營運風險，更可能在長期持有過程中，對資產的淨值造成不可逆的負面影響，顯示出產業導入智慧化決策系統的迫切性。
缺乏預防性維護導致的財務損失
調查中另一項引人注目的數據顯示，高達 69% 的受訪者坦言，他們曾因為缺乏早期的預防性維護，導致後續必須支付更高昂的資本修繕費用。這項發現揭示了商業不動產維護策略中的結構性問題：
許多資產管理方傾向於採取「事後補救」而非「事前預防」的模式。當資產狀況未能在初期被精確監控並即時處理，小規模的維修需求往往會演變成大規模的資本支出，這不僅直接侵蝕了資產的獲利空間，也加重了管理團隊的財務負擔。
這種「因小失大」的現象，反映出資產管理流程中對於資產情報掌握的嚴重斷層。若能透過 AI 輔助的資產情報解決方案，資產經理人便能更精準地識別潛在的維護需求，並在問題惡化前採取行動。然而，現階段多數業者仍受限於傳統的管理思維，未能有效利用科技工具進行資產狀況的預測性分析。這種財務上的損失不僅是單一企業的成本問題，更反映出整個商業不動產產業在資產維護效率上，仍有極大的提升空間與轉型需求。
科技轉型對產業未來的關鍵影響
面對日益複雜的資產管理挑戰，產業轉型已成為不可逆的趨勢。SITE Technologies 透過此次調查，不僅點出了現行決策模式的弊端，更為產業指出了科技介入的必要性。透過導入 AI 輔助的資產情報解決方案，資產經理人將能從繁瑣的數據分析中解脫，轉而專注於策略性的資產規劃。這種從「直覺導向」轉向「數據導向」的過程，將能顯著提升資產的營運效率，並確保資本支出能夠發揮最大的投資回報效益，為企業創造長期的競爭優勢。
展望未來，商業不動產產業的競爭核心將取決於誰能更有效地運用數據情報。隨著技術的持續演進，資產管理公司必須重新審視其決策流程，並積極整合數位化工具以彌補人為判斷的不足。這不僅是為了降低不必要的資本支出，更是為了在瞬息萬變的市場中，建立起一套具備韌性與預測能力的資產管理體系。此次調查結果無疑是一個重要的警訊，提醒業者必須加速數位轉型的腳步，以應對未來更為嚴峻的市場挑戰與資產維護需求。
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原始資料來源: GO-AI-6號機
Date: August 25, 2026