AI Is the New Operating Layer of Property Management

จักรพันธ์ ภวังคะรัตน์

Head of Property Management, JLL Thailand

เลขาธิการ สมาคมบริหารทรัพย์สินแห่งประเทศไทย

17 February 2026

เมื่อปัญญาประดิษฐ์กลายเป็นชั้นโครงสร้างใหม่ของการบริหารอสังหาริมทรัพย์

ในอดีต ความได้เปรียบของธุรกิจอสังหาริมทรัพย์มักถูกวัดจากทำเล ขนาดพอร์ต หรือความแข็งแรงของเงินทุน แต่วันนี้ความได้เปรียบกำลังเคลื่อนย้ายไปสู่ “ความสามารถในการใช้ข้อมูล” อย่างมีระบบ AI จึงไม่ได้เป็นเพียงเทคโนโลยีเสริมภาพลักษณ์ แต่กำลังกลายเป็น operating layer ใหม่ที่ซ้อนอยู่เหนือการทำงานทุกส่วนของธุรกิจ ตั้งแต่การวิเคราะห์สัญญา การบริหารพอร์ต การดูแลระบบวิศวกรรม ไปจนถึงการสร้างประสบการณ์ผู้เช่า หากมองให้ลึก AI ไม่ได้เปลี่ยนแค่เครื่องมือทำงาน แต่กำลังเปลี่ยนบทบาทของ Property Management จากผู้ควบคุมงานปฏิบัติการ ไปสู่ผู้ขับเคลื่อนมูลค่าสินทรัพย์เชิงกลยุทธ์

1. จาก Lease Review สู่ Lease Intelligence

ในพอร์ตที่มีสัญญาเช่าหลายร้อยฉบับ การอ่าน ตรวจ และเปรียบเทียบเงื่อนไขสัญญาเป็นงานที่ใช้ทรัพยากรมหาศาล AI ที่สามารถค้นหา วิเคราะห์ และสรุปข้อความจากเอกสารจำนวนมากได้ภายในเวลาไม่กี่นาที ทำให้การตรวจจับเงื่อนไขที่มีความเสี่ยง การหาช่องว่างของรายได้ หรือการระบุข้อกำหนดที่ไม่สอดคล้องกันทำได้รวดเร็วขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ สิ่งที่เปลี่ยนไปไม่ใช่แค่ความเร็ว แต่คือคุณภาพของการตัดสินใจ เพราะเมื่อข้อมูลถูกสกัดออกมาอย่างแม่นยำ ผู้บริหารสามารถวางกลยุทธ์รีไฟแนนซ์ ต่อสัญญา หรือปรับโครงสร้างค่าเช่าได้บนฐานข้อมูลที่ครบถ้วนกว่าเดิม

2. AI กับการหาผู้เช่าใหม่อย่างแม่นยำขึ้น

การหาผู้เช่าใหม่ในยุคปัจจุบันไม่ได้เป็นเพียงเรื่องของทำเลหรือราคา แต่เป็นเรื่องของ “Data Matching” ระหว่างลักษณะอาคาร พฤติกรรมผู้เช่า และแนวโน้มตลาด AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลธุรกรรมในตลาด รูปแบบการเช่าของอุตสาหกรรมต่าง ๆ รวมถึงอัตราการดูดซับพื้นที่ในแต่ละทำเล เพื่อช่วยระบุว่ากลุ่มผู้เช่าประเภทใดมีแนวโน้มเหมาะสมกับอาคารนั้นมากที่สุด นอกจากนี้ AI ยังช่วยวิเคราะห์ layout ที่ตอบโจทย์กลุ่มเป้าหมาย และคาดการณ์ความเป็นไปได้ในการปิดดีล การตลาดจึงเปลี่ยนจากการกระจายโฆษณาแบบกว้าง ไปสู่การทำ targeted leasing strategy ที่แม่นยำกว่า ลดเวลา vacant period และเพิ่มเสถียรภาพของกระแสรายได้ในระยะยาว

3. การรักษาผู้เช่าเดิมผ่าน Predictive Insight

ต้นทุนการหาผู้เช่าใหม่สูงกว่าการรักษาผู้เช่าเดิมเสมอ AI ช่วยให้ Property Management เข้าใจสัญญาณเตือนล่วงหน้าว่าผู้เช่ารายใดมีความเสี่ยงจะไม่ต่อสัญญา เช่น รูปแบบการใช้พื้นที่ที่เปลี่ยนไป ปริมาณคำร้องเรียนที่เพิ่มขึ้น หรือพฤติกรรมการชำระเงินที่เริ่มผิดปกติ เมื่อข้อมูลเหล่านี้ถูกวิเคราะห์ร่วมกัน ระบบสามารถแจ้งเตือนล่วงหน้า ทำให้ทีมบริหารอาคารสามารถเข้าไปพูดคุย เสนอแนวทางปรับปรุง หรือออกแบบแพ็กเกจต่อสัญญาที่เหมาะสมได้ทันเวลา การบริหารความสัมพันธ์จึงไม่ใช่การแก้ปัญหาเมื่อเกิดเหตุ แต่เป็นการป้องกันความเสี่ยงก่อนเกิดเหตุ

4. ยกระดับความพึงพอใจของผู้เช่าผ่าน Service Intelligence

AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลคำร้องงานซ่อม ระยะเวลาการตอบสนอง และรูปแบบปัญหาที่เกิดซ้ำ เพื่อช่วยให้ทีมวิศวกรรมปรับแผนการบำรุงรักษาเชิงป้องกันได้แม่นยำขึ้น นอกจากนี้ Chat-based AI หรือระบบตอบคำถามอัตโนมัติสามารถช่วยผู้เช่าเข้าถึงข้อมูลอาคาร ขั้นตอนการขออนุญาต หรือสถานะงานต่าง ๆ ได้ทันที ลดเวลารอคอยและลดภาระงานของทีมบริหาร ความพึงพอใจจึงไม่ได้เกิดจากการแก้ปัญหาเร็วเพียงอย่างเดียว แต่เกิดจากการออกแบบประสบการณ์ที่ลดความยุ่งยากตั้งแต่ต้นทาง

5. ช่วยผู้เช่าลดค่าใช้จ่ายและเวลาที่ไม่จำเป็น

ในอาคารสำนักงานยุคใหม่ ค่าใช้จ่ายด้านพลังงานและประสิทธิภาพการใช้พื้นที่เป็นประเด็นสำคัญ AI ที่เชื่อมต่อกับระบบอาคารสามารถวิเคราะห์รูปแบบการใช้ไฟฟ้า น้ำ หรือระบบปรับอากาศของแต่ละพื้นที่ และแนะนำแนวทางปรับปรุงที่ช่วยลดต้นทุนโดยไม่กระทบต่อความสบายของผู้ใช้งาน นอกจากนี้ การวิเคราะห์การใช้พื้นที่แบบ occupancy analytics ยังช่วยให้ผู้เช่าปรับขนาดพื้นที่ให้เหมาะสมกับการใช้งานจริง ลดค่าเช่าที่จ่ายเกินความจำเป็น การที่ผู้บริหารอาคารสามารถช่วยผู้เช่าลดต้นทุนได้จริง จะกลายเป็นจุดแข็งด้านความสัมพันธ์ระยะยาวที่มีคุณค่ามากกว่าการแข่งขันด้านราคาเพียงอย่างเดียว

6. Predictive Maintenance และการลดความเสี่ยงเชิงระบบ

AI ที่ใช้ machine learning สามารถตรวจจับความผิดปกติของระบบสำคัญ เช่น ระบบทำความเย็น ระบบไฟฟ้า หรือลิฟต์ ก่อนเกิดเหตุขัดข้องจริง การลดเหตุฉุกเฉินไม่เพียงช่วยลดค่าใช้จ่ายซ่อมแซมเร่งด่วน แต่ยังช่วยลดความไม่สะดวกของผู้เช่า ซึ่งส่งผลโดยตรงต่อความพึงพอใจและภาพลักษณ์ของอาคาร ในระดับพอร์ต การวิเคราะห์ข้อมูลสินทรัพย์แบบรวมศูนย์ยังช่วยให้เจ้าของวางแผน CapEx ได้อย่างแม่นยำ ลดการลงทุนที่ไม่จำเป็น และจัดลำดับความสำคัญของโครงการปรับปรุงได้บนฐานข้อมูลจริง

7. จาก Reporting สู่ Real-Time Portfolio Strategy

AI ทำให้การวิเคราะห์พอร์ตไม่จำกัดอยู่แค่รายงานย้อนหลัง แต่สามารถประมวลผลข้อมูลธุรกรรมจำนวนมากแบบทันที เพื่อสนับสนุนการตัดสินใจด้านการซื้อ ขาย หรือปรับโครงสร้างสินทรัพย์ ความสามารถในการมองเห็นแนวโน้มก่อนตลาดเพียงเล็กน้อย สามารถสร้างความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญในรอบการลงทุน เมื่อ Property Management เชื่อมโยงข้อมูลปฏิบัติการกับข้อมูลการเงินได้แบบเรียลไทม์ บทบาทจึงขยับจากผู้ดูแลอาคาร ไปสู่ผู้สนับสนุนกลยุทธ์การลงทุน

บทสรุป

AI ไม่ได้เข้ามาแทนคนในธุรกิจบริหารอสังหาริมทรัพย์ แต่กำลังขยายศักยภาพของคนที่เข้าใจวิธีใช้มันอย่างถูกจุด อาคารในอนาคตจะไม่ใช่เพียงโครงสร้างทางกายภาพ แต่เป็นแพลตฟอร์มข้อมูลที่สร้าง insight ตลอดเวลา ผู้ที่สามารถเชื่อมต่อข้อมูลเหล่านั้นเข้ากับกลยุทธ์การหาผู้เช่า การรักษาผู้เช่า การเพิ่มความพึงพอใจ และการเพิ่มมูลค่าสินทรัพย์ จะเป็นผู้กำหนดมาตรฐานใหม่ของอุตสาหกรรม

คำถามสำคัญจึงไม่ใช่ว่า AI จะเปลี่ยนธุรกิจอสังหาริมทรัพย์หรือไม่

แต่คือเราจะเลือกใช้มันเพื่อสร้างความได้เปรียบอย่างไรในวันที่การแข่งขันไม่ได้วัดกันที่ขนาดพอร์ตเพียงอย่างเดียวอีกต่อไป