从压力到策略：借助人工智能解锁老年居住效率
丹尼尔·林德伯格
（丹·林德伯格照片由本人提供；麦金尼斯老年居住杂志处理）
2025年11月3日
2025年，老年居住行业面临新的运营压力。随着入住率回升而新建项目放缓，运营商必须在成本上升、劳动力短缺和消费者期望复杂的市场环境中维持盈利能力和居民满意度。
美国老年居住设施的入住率在2024年第四季度达到87.2%，超越疫情前水平并创下入住单元纪录；到2025年第三季度，该数据已连续第17个季度增长。此次复苏不仅源于疫情低谷的反弹，更由80岁以上人口激增推动。然而新建项目进度处于十年最低点，截至2024年中仅27,000个单元在建，且2025年第三季度仍维持低位。
先进分析与人工智能的整合正迅速成为寻求可持续增长和韧性的组织的差异化要素。在动荡市场中，老年居住运营中的人工智能有望显著提升居民体验和运营成效。
运营层面，人力仍是最大支出项，通常占总成本60%以上。一线员工离职率居高不下，薪资涨幅持续超过整体通胀率。与其他行业如医疗、酒店业相比，老年居住行业的年度生产率增长明显滞后。
此外，租金涨幅已放缓，独立生活和辅助生活单元的年涨幅趋缓，进一步压缩利润空间。能源价格波动、建材翻新成本高企，以及大量老年社区设施老化导致的维护成本上升，共同构成严峻挑战。
针对这些挑战，三大初始人工智能应用值得关注：预测性排班调度、设施优化及居民体验个性化。这些应用对老年居住至关重要，因其运营核心始终围绕在集体居住环境中为居民提供照护服务的人员。
综合实施这些策略可显著提升居民生活质量并改善整体运营效率。
人工智能应用场景
- 预测性排班调度
人工智能驱动的劳动力分析平台通过分析历史入住率、居民病情严重程度和季节趋势来预测人力需求，使运营商能够优化班次安排、减少加班并改善员工-居民匹配度，直接降低人力成本和离职率。采用数据驱动排班的运营商更能兼顾服务质量与成本控制。
- 设施优化
老年社区24小时运营导致每平方英尺能耗高于其他居住环境。根据《老年人住房现状》报告，水电维修等非人力成本占典型含记忆照护的辅助生活社区运营成本近10%。人工智能建筑管理系统通过分析入住模式、天气预报和设备性能，优化暖通空调、照明及用水；预测性维护算法利用传感器数据预判设备故障，减少紧急维修需求并延长资产寿命。
- 居民体验与个性化
老年居住本质是生活方式驱动型产品。预测分析工具可整合居民互动、活动参与及服务请求数据，预判个体偏好与需求，从而动态调整服务项目与设施，提升居民满意度和留存率，同时优化收入。实施实时仪表盘和反馈循环的运营商能主动识别趋势并干预，而非被动响应。酒店业案例显示，洲际酒店集团曾利用规范分析优化客房 nightly 价格。
老年居住行业的人工智能成熟度曲线
组织通常经历四个AI成熟阶段。采用预测性和规范性分析/AI的运营商报告称，在劳动力生产率、节能及居民留存方面取得显著收益，收益随成熟度提升而增长。
典型投资回报率基准（按分析与AI成熟度）
| 阶段 | 目标效率增益 |
|---|---|
| 被动响应 | 手动数据收集，临时分析（2%-4%） |
| 描述性分析 | 自动化仪表盘，趋势报告（7%-12%） |
| 预测性分析 | 预测建模，场景模拟（目标支出10%-20%；全企业8%-15%） |
| 规范性分析 | 人工智能驱动决策支持（20%-30%） |
必要考量因素
实施前需注意：
首先，与整体战略脱节的人工智能应用仅能带来边际改善，无法推动组织前进。
其次，必须衡量采用效果，需建立关键绩效指标（KPI），如员工AI工具使用率和自动化工作流程占比，并将KPI与既定成功标准挂钩。
第三，数字化转型是获取AI收益的先决条件，运营需充分数字化，即具备数据记录、数据库和IT基础设施来管理数据。
最后，应成立跨职能指导委员会，平衡纳入运营领导层、关键工作流程专家及IT代表。
实施路线图
第一阶段：数据基础（0-6个月）
- 建立稳健的数据治理与隐私协议
- 识别客户关系管理及薪酬系统中的数据源
- 部署物联网传感器，整合物业管理与建筑系统数据
- 通过整合分散数据源构建数据湖
第二阶段：模型开发（6-18个月）
- 如有必要，与熟悉老年居住工作流程的分析供应商合作
- 基于至少18-24个月的历史运营数据训练模型
- 通过人工记录和员工反馈验证预测输出
- 借助领域专家知识验证规范性建议
第三阶段：规模化与持续改进（18-36个月）
- 开发员工培训计划以促进AI应用能力
- 将成功试点扩展至全部资产组合
- 实施持续学习系统，用新数据更新模型
伦理与实践考量
- 隐私与安全：运营商必须确保居民数据透明收集和伦理使用，提供明确的退出机制。所有分析部署必须建立在分层的、符合HIPAA（美国健康保险流通与责任法案）标准的网络安全基础上，以保护敏感居民数据并维护组织信任。
- 算法偏见：需定期审计确保AI模型不会无意中损害任何居民群体。偏见也可能表现为过于乐观或保守的AI建议，因此需通过人工经验验证建议和输出以实现效益最大化。
- 人工监督：AI应增强而非替代人工判断，尤其在影响居民的决策中。生产率研究表明，熟练劳动力对释放AI效益至关重要，人类始终是提升生产率的核心要素。
未来展望
到2030年，全面拥抱高级分析与人工智能的老年社区预计将实现：
- 通过优化排班和能源使用降低运营成本最高达30%
- 通过个性化响应式服务提升居民留存率
- 将收费结构与居民生活方式精准匹配
延迟采用的运营商将面临风险，因为科技素养更高的居民及其家人日益期待无缝的数据驱动体验。在供给紧张而需求上升的市场中，由数据分析驱动的运营效率不仅是竞争优势，更是必要条件。
丹·林德伯格（MS）是应用经济洞察有限责任公司（Applied Economic Insight LLC）负责人，该公司是一家精品咨询机构，运用计量经济学、预测分析和机器学习提升酒店、住房、老年居住及医疗保健领域不动产与运营的竞争力。他曾任沃基肖县技术学院应用AI实验室首任主任，并在马凯特大学教授商业分析课程。2022年，其论文《老年居住需求的价格弹性：必需品还是奢侈品？》获美国商业经济学协会贡献论文奖。
本文表达的观点均属麦金尼斯老年居住杂志客座专栏作者所有，未必代表该杂志立场。
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