AI物业业主关系管理系统律思原力计划融资500万

物业管理行业正从依赖新增项目扩张，转向提升存量项目经营效率。随着房地产开发增速放缓，物业企业需要更加直接地面对业主关系管理和项目现金流等经营问题。

公开数据显示，2025年百强物业企业住宅物业费收缴率为82.3%，同比下降2.4个百分点，住宅物业服务满意度降至73.2分；克而瑞物管研究中心披露的500强物业企业平均收缴率则为71%。不同统计机构的样本和口径有所差异，但均反映出物业费收缴承压、业主服务体验下降的行业趋势。

围绕这一需求，物业行业AI业主关系管理平台“律思原力”于近期上线。该项目以管家与业主之间的沟通数据为基础，通过人工智能分析业主诉求、服务问题和缴费意愿，为物业管理人员提供沟通建议、任务协同和过程监督工具。

据项目方提供的数据，律思原力已与20余家大中型物业企业签约，其中包括3家上市物业企业；截至2026年第二季度，平台覆盖约17.73万户业主，涉及物业费金额约8.56亿元。目前，项目计划融资500万元，资金主要用于销售体系建设、产品研发和算力等技术基础设施投入。

一、从“管理房屋”转向管理业主关系

目前，物业企业使用的信息化系统主要覆盖房屋档案、收费、报事报修、工单派发和设备管理等业务。这类系统能够记录服务结果，却往往难以完整呈现物业人员与业主之间的沟通过程。

在实际业务中，管家通过电话、企业微信、短信或线下沟通处理业主问题，相关信息可能分散在不同账号、终端和业务系统中。项目负责人通常只能看到投诉数量、工单完成率和物业费到账情况，难以进一步判断业主拒缴物业费的具体原因，也难以识别服务承诺未履行、问题反复发生或沟通方式不当等过程性问题。

律思原力希望补充的正是这一环节。经物业企业授权并在符合个人信息保护、数据安全及企业内部管理要求的前提下，平台可以接入电话、微信、短信、会议记录和业务工单等沟通数据。系统使用大模型和自然语言处理技术，对沟通内容进行结构化分析，识别业主诉求、情绪变化、争议事项、责任主体和缴费意愿等信息，并形成持续更新的业主关系档案。

基于分析结果，平台可以为物业管家推荐下一步沟通重点、适合的联系时间和处理方案。例如，当业主因长期未解决的维修问题拒绝缴费时，系统会将任务从单纯的费用催收转向问题核查、责任协调和服务修复，并提示管理人员跟踪处理结果。

与直接使用通用大模型生成沟通话术不同，律思原力建立了物业服务场景知识库，将企业制度、历史案例、服务标准和不同类型业主的沟通策略纳入决策过程。平台同时记录建议是否被采用、任务是否执行以及后续缴费和满意度变化，使分析结果能够继续用于优化模型和业务策略。

技术架构方面，律思原力采用分层的多智能体系统，将数据整理、诉求识别、任务规划、沟通建议和结果复盘等环节交由不同功能模块处理，再由统一的业务流程进行协调。该架构的主要目的，是通过精确的上下文构建，降低大模型在处理复杂物业业务时出现信息遗漏或结果漂移的概率，消除商用场景下客户对结果的疑虑。

据项目方介绍，平台目前已积累超过150万次物业沟通行为记录。在部分已上线项目中，系统生成的建议被一线人员采用的比例超过99%。

二、从物业费收缴切入，按效果与账户订阅收费

律思原力首先选择物业费缴费意愿管理作为商业化切入点。与一般的催收工具不同，平台并非只提高电话或消息触达频率，而是尝试识别业主未缴费背后的服务原因，并将催缴、问题处理和关系修复纳入同一流程。

据项目方统计，在目前纳入评估的合作项目中，从启动重点沟通到实现回款的平均周期，由原有约83天缩短至13.5天。

在收费方式上，律思原力采用效果付费与SaaS订阅相结合的模式。针对物业费缴费意愿管理业务，项目按照实际回收效果收取服务费；针对日常业主关系管理、人员协同和经营分析等标准化功能，则按照管理人员和物业管家账号收取年度订阅费用。

这一模式的目标客户主要是具有一定管理规模、存在跨项目管理需求的物业企业。对于这类客户而言，采购决策通常不只取决于软件功能，还取决于平台能否与现有收费、工单和客户服务系统连接，以及能否在较短周期内形成可量化的回款或管理改进。

律思原力于2025年下半年开始商业化。据项目方披露，项目当年实现收入约25万元，并预计于2026年9月达到盈亏平衡。

物业管理行业为此类产品提供了较大的客户基础。国家统计局第五次全国经济普查数据显示，截至2023年末，全国共有物业管理企业法人单位37.5万个。另据相关行业研究，2023年物业管理企业法人单位营业收入约1.7万亿元。

三、团队来自企业服务、数据技术与物业管理领域

律思原力项目于2024年底启动。创始人赵磊拥有近二十年企业级数字服务运营经验，曾担任BBD数联大有执行董事、联合CEO。项目方提供的信息显示，其任职期间负责的数字金融业务年持续性收入超过3500万元。

联合创始人吴桐毕业于上海财经大学，曾任BBD首席财务官兼首席技术官，主要负责数据治理、本体模型和人工智能模型开发，拥有28项技术专利。核心团队成员秦舸拥有20余年物业行业经验，曾在碧桂园服务、雅生活服务等物业企业任职，主要为产品提供物业收费、客户服务和项目运营方面的行业经验。

这一团队组合对应了物业科技项目所需要的三类能力：理解大型企业的软件采购和交付流程，将非结构化沟通内容转化为可计算的数据，以及将模型分析结果嵌入物业管家的日常工作。

融资完成后，律思原力计划继续完善物业费缴费意愿管理能力，并将产品逐步扩展至日常沟通、投诉处理、工单协同、服务修复和管理报告等业务。更长期的产品设想，是以动态业主关系档案为基础，帮助物业企业判断不同业主的服务需求，并连接社区零售、家政、房屋维修等增值服务场景。

市场拓展方面，项目计划优先覆盖西南、华中、华东和华南地区，并通过区域合作伙伴进行本地销售和实施。不过，城市合伙人模式能否降低获客成本，同时维持项目交付和数据合规标准，将是项目扩大规模时需要解决的问题。

一名合作物业企业的项目负责人表示，过去项目主要依靠管家人工催缴，管理层难以了解业主长期欠费的具体原因。律思原力上线后，管理人员可以同时查看缴费进展和一线服务问题，并据此调整跟进策略。

在物业行业进入存量经营阶段后，提升收缴率并不只是增加催缴频次，更依赖于服务质量、信息透明和业主信任的改善。律思原力旨在通过分析物业企业已有的沟通和服务数据，将原本依赖管家个人经验的业主关系管理转化为可记录、可协同和可复盘的业务流程。