以 Transformer 驅動高端物業組合的銷售預測

• ThinkCol 為一家過往依賴人手、預測結果欠一致的地產集團，建立了以 Transformer 為基礎的預測模型。
• 方案整合市場趨勢及物業組合的歷史表現，生成單位層面的預測。
• 透過自動化的端到端流程，原本需時數小時的預測週期可縮短至數秒。

一家地產集團過往依賴人手為旗下高端物業組合進行預測。預測週期耗時、難以標準化，而且依賴個人判斷——即使機構手上已有寶貴的歷史及市場數據。

ThinkCol 開發了一個以 Transformer 為基礎的預測模型，結合物業組合的歷史表現及外部市場訊號。模型生成單位層面的預測，協助團隊將分散的市場及銷售數據轉化為有系統的前瞻洞察。

透過將由原始數據到預測輸出的流程自動化，方案減少了對分析師的依賴，協助團隊作出更快、更一致的決策。過往需要數小時人手審閱的預測工作，現可透過一套可重複的模型驅動流程於數秒內完成。

為何要度身訂造？ 現成的預測工具並未以地產集團的物業組合結構、銷售模式及市場狀況作訓練。要準確預測單位層面的表現，必須以機構自身的歷史數據及決策流程為核心設計模型。