無論是創業公司或企業，近年都將人工智能神化。凡事只要牽涉 AI 技術，便能獲得支持。人工智能並不萬能，亦有機會出錯。美國網上房地產中介公司 Zillow 正因為人工智能的演算法出錯，導致翻新樓盤業務投資失誤，拖累公司蝕錢。
Zillow 過去一直從事樓盤中介，屬於輕資產業務，但在 2018 年開拓翻新住宅業務。歐美國家近年興起這種房地產模式，買入殘舊的住宅重新裝修以高價賣出，利潤空間甚大。這業務由 iBuyer 技術支援，通過大數據和人工智能演算法，向舊樓業主出價收購。有人工智能加持，理應穩賺。
牛市大虧損
iBuyer 團隊多達 2,000 人，大部分是數據科學家。他們利用龐大客戶資料庫，加上多個美國大城市的私人住宅物業市場情況，即時計算物業的市價。業主在 Zillow 的網站查詢價格，合價便出售。
然而， Zillow 現時手上持有大量待售的物業，都跌破成本價，即低於買入價連裝修費。據 BusinessInsider 的估計， Zillow 自 2019 年以來購入逾萬個單位， 至今逾九成都虧損。這公司已決定終止這業務，手上持有的物業將會出售，解散 iBuyer 團隊。彭博指出， Zillow 正洽機構投資者以約 28 億美元的蝕本價全售物業。這業務在今年第三季度錄得 3.04 億美元虧損，拖累 Zillow 期內虧損 1.69 億美元，而分析員之前的估計是賺 1.14 億美元。
但是美國大城市的樓價目前正值大牛市，在旺市炒錯樓，公司創辦人兼行政總裁 Rich Barton 將問題歸究於黑天鵝事件，又是瘟疫大流行的錯，導致演算法計錯數。
演算法有盲點
演算法能夠準確計算市場價格走勢，甚至可以預測現時的升浪，卻計漏了疫情之後的連鎖反應變化。由於全球供應鏈大亂，令裝修材料成本急升，而裝修工人薪酬亦水漲船高，正是演算法模型的盲點，未有考慮的部分。 Barton 指出，邏輯清晰，但情緒難估。
說到底，炒樓涉及複雜情緒，還是人腦較 AI 更有用。雖然業界經常提倡由數據推動業務決策，但 Zillow 失敗事件令人反思，完全依靠演算法做決定，首先要有準確的數據模型。不過，世事難料，目前未有演算法能推算出不可預計的意外。