อสังหาริมทรัพย์ไทย: ก้าวสู่ปี 2569 ด้วยนวัตกรรม AI และความยั่งยืน เพื่อขับเคลื่อนการเติบโตที่แท้จริง
ในฐานะผู้คร่ำหวอดในวงการอสังหาริมทรัพย์มายาวนานกว่าทศวรรษ ผมได้เห็นพัฒนาการอันน่าทึ่งของตลาดประเทศไทย ตั้งแต่ยุคที่การซื้อขายยังคงอาศัยวิธีการแบบดั้งเดิม ไปจนถึงยุคปัจจุบันที่เทคโนโลยีและนวัตกรรมเข้ามามีบทบาทอย่างมหาศาล การสัมมนา “The Future of Real Estate Martech 2026: AI-driven automation and scaling” ที่จัดขึ้นโดยสมาคมธุรกิจบ้านจัดสรร ณ ศูนย์การประชุมแห่งชาติสิริกิติ์ เมื่อเดือนธันวาคม 2568 ที่ผ่านมา ถือเป็นหมุดหมายสำคัญที่สะท้อนให้เห็นถึงทิศทางที่ภาคอสังหาริมทรัพย์ไทยกำลังมุ่งไป
งานสัมมนานี้ได้รวบรวมผู้เชี่ยวชาญระดับแถวหน้าในวงการ Martech และ AI อาทิ คุณจิตตพงศ์ เลิศประดิษฐ์ ผู้ก่อตั้งชุมชนผู้ใช้มาร์เทคประเทศไทย และ ดร.มนัสนันท์ หะรินสุต Solutions Architect-ASEAN จาก Amazon Web Services (Thailand) Ltd. การบรรยายของท่านเหล่านี้ได้เปิดมุมมองใหม่เกี่ยวกับศักยภาพของ AI ในการขับเคลื่อนธุรกิจอสังหาริมทรัพย์ ตั้งแต่การเพิ่มประสิทธิภาพการขาย การบริหารต้นทุน ไปจนถึงการสร้างประสบการณ์ลูกค้าที่เหนือระดับ
AI Marketing: อาวุธลับแห่งประสิทธิภาพเพื่อดีเวลอปเปอร์ไทย
ประเด็นที่น่าสนใจที่สุดจากการสัมภาษณ์พิเศษ คุณสุนทร สถาพร ประธานเจ้าหน้าที่บริหาร บริษัท สถาพร เอสเตท จำกัด และนายกสมาคมธุรกิจบ้านจัดสรร คือวิสัยทัศน์ในการนำ AI Marketing มาเป็นเครื่องมือสำคัญในการฟื้นฟูและขับเคลื่อนภาคอสังหาริมทรัพย์ไทยในปี 2569 คุณสุนทรเน้นย้ำว่า ในสภาวะที่ตลาดอสังหาริมทรัพย์ไทยกำลังจะก้าวผ่านจุดต่ำสุดของปี 2568 และเผชิญกับอัตรากำไรที่ลดน้อยลง การปรับลดงบประมาณค่าใช้จ่ายคงที่ (Fix Cost) โดยเฉพาะงบประมาณการตลาด เป็นสิ่งจำเป็นอย่างยิ่ง
“เดิมที งบการตลาดมักจะถูกกำหนดไว้ที่ 5% ของมูลค่าโครงการ โดยแบ่งเป็น 3% สำหรับการสื่อสารการตลาด (Mass Media) และ 2% สำหรับกิจกรรมส่งเสริมการขาย (Promotion)” คุณสุนทรอธิบาย “แต่ในปัจจุบัน ด้วยการนำ AI มาใช้ เราสามารถเพิ่มประสิทธิภาพและลดงบประมาณส่วนนี้ลงเหลือเพียง 4% ได้ นั่นหมายถึง การลดต้นทุน 1% ซึ่งหากยอดขายยังคงเดิม กำไรก็จะเพิ่มขึ้นทันที 1%”
การนำ AI มาใช้ในการตลาดอสังหาริมทรัพย์มีความสำคัญอย่างยิ่งในการทำความเข้าใจพฤติกรรมและความต้องการของผู้บริโภคได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้น AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อสร้างกลุ่มเป้าหมายเฉพาะบุคคล (Personal Live Target) ทำให้แคมเปญการตลาดมีความตรงจุดและมีประสิทธิภาพมากขึ้น “ต้นทุนต่อลูกค้าหนึ่งราย (Cost Per Lead) สำหรับกลุ่มลูกค้าระดับไฮเอนด์ อาจสูงถึง 10,000 บาทต่อราย ในขณะที่กลุ่มกลาง-บน ราคาบ้าน 5 ล้านบาท จะอยู่ที่ประมาณ 3,000-5,000 บาท” คุณสุนทรกล่าว “การใช้ AI จะช่วยให้เราสามารถลดต้นทุนนี้ลง เพิ่มประสิทธิภาพในการเข้าถึงลูกค้าคุณภาพ และช่วยให้พนักงานขายมีเวลาในการดูแลลูกค้าแต่ละรายได้มากขึ้น จากเดิมที่ลูกค้าอาจต้องเยี่ยมชมโครงการกว่า 10 แห่ง เพื่อหาโครงการที่ถูกใจ ปัจจุบัน AI สามารถช่วยคัดกรองและนำเสนอโครงการที่ตรงกับความต้องการได้ ทำให้ลูกค้าตัดสินใจได้ง่ายขึ้น และลดจำนวนการเข้าชมโครงการลงเหลือเพียง 5 แห่ง”
ในแง่ของการบริหารจัดการ การนำ AI มาประยุกต์ใช้กับระบบ CRM (Customer Relationship Management) สามารถช่วยเพิ่มความรวดเร็วและความแม่นยำในการจัดการข้อมูลลูกค้า ตั้งแต่การจอง การโอนกรรมสิทธิ์ ไปจนถึงการออกใบแจ้งหนี้สำหรับการผ่อนชำระ บริษัทผู้พัฒนาซอฟต์แวร์ชั้นนำอย่าง Icon Framework และ Mango ERP กำลังเข้ามามีบทบาทสำคัญในการนำเสนอโซลูชั่น CRM ที่ตอบโจทย์ธุรกิจอสังหาริมทรัพย์โดยเฉพาะ
นอกเหนือจาก AI Marketing แล้ว ระบบ BIM (Building Information Modeling) ก็เป็นอีกหนึ่งเทคโนโลยีที่สมาคมธุรกิจบ้านจัดสรรผลักดันให้สมาชิกนำมาใช้ BIM เป็นเครื่องมือจำลองการก่อสร้างแบบครบวงจร ตั้งแต่ต้นน้ำ กลางน้ำ ไปจนถึงปลายน้ำ ช่วยให้การบริหารจัดการโครงการมีประสิทธิภาพสูงสุด เปิดโอกาสให้ซัพพลายเออร์ทุกภาคส่วนสามารถเข้ามาทำงานร่วมกันบนแพลตฟอร์มเดียวกันได้ ประโยชน์ที่สำคัญคือการบริหารจัดการพลังงานให้มีประสิทธิภาพ และการคำนวณ Carbon Footprint ซึ่งจะกลายเป็นเทรนด์สำคัญในปี 2569 ภายใต้แนวคิด “AI for Construction”
Advancing Sustainable Housing: บ้านเพื่ออนาคตที่ยั่งยืน
ในปี 2569 สมาคมธุรกิจบ้านจัดสรรมีเป้าหมายหลักในการขับเคลื่อนภาคอสังหาริมทรัพย์ไทยภายใต้ธีม “Advancing Sustainable Housing for Thailand’s Future HBA 2026: Sustainable Development In Action” ซึ่งมุ่งเน้นไปที่ 2 ประเด็นหลัก คือ
Low Carbon Living: การออกแบบบ้านที่คำนึงถึงการลดการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ โดยแบ่งเป็น
Passive Design: การออกแบบที่เน้นการใช้ประโยชน์จากสภาพแวดล้อมธรรมชาติ เช่น การหันทิศทางของอาคาร การเลือกใช้วัสดุที่ช่วยในการประหยัดพลังงาน
Active Design: การนำเทคโนโลยี Smart Home มาประยุกต์ใช้ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการใช้พลังงานภายในบ้าน ทำให้บ้านมีความสะดวกสบาย ปลอดภัย และส่งเสริมสุขภาพที่ดีขึ้น
บ้านประหยัดพลังงานและการจัดการขยะ (Waste Management): สมาคมฯ ได้ร่วมมือกับกรุงเทพมหานคร (กทม.) ในการรณรงค์ให้ลูกบ้านแยกขยะอย่างถูกวิธี การแยกขยะนี้ไม่เพียงแต่จะช่วยลดปริมาณขยะที่ต้องนำไปกำจัด แต่ยังช่วยลดค่าใช้จ่ายในการเก็บขยะสำหรับลูกบ้าน จากอัตราใหม่ที่ กทม. ประกาศใช้เดือนตุลาคม 2568 (60 บาทต่อครัวเรือน) ให้กลับไปสู่กฎหมายเดิม (20 บาทต่อครัวเรือน)
“การคำนวณปริมาณขยะจากสมาชิกสมาคมฯ กว่า 60-70 บริษัท ซึ่งครอบคลุมเกือบ 2,000 โครงการ และแต่ละโครงการมีประมาณ 300 หลังคาเรือน หากการแยกขยะเป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพ จะสามารถลดปริมาณขยะในกรุงเทพฯ ได้อย่างมหาศาล” คุณสุนทรกล่าว “ลูกบ้านจะได้รับประโยชน์ทั้งในแง่ของการรักษ์โลก และการประหยัดค่าใช้จ่าย อีกทั้งยังเป็นการช่วยลดปัญหาน้ำท่วมและส้วมตัน ซึ่งเป็นปัญหาระดับมหภาคที่กรุงเทพฯ ต้องเผชิญ”
Bang Kaeo Model: ต้นแบบ Smart City สู่เมืองแห่งอนาคต
แนวคิด “Sustainable Development In Action” ไม่ได้จำกัดอยู่เพียงระดับครัวเรือน แต่ยังขยายผลไปสู่การพัฒนาเมืองให้เป็น Smart City โดยมี “บางแก้วโมเดล” ที่อำเภอบางแก้ว จังหวัดสมุทรปราการ เป็นตัวอย่างที่น่าสนใจ ปัจจุบัน องค์กรปกครองส่วนท้องถิ่นในพื้นที่กำลังศึกษาโมเดล Smart City ที่มุ่งเน้นการป้องกันน้ำท่วมและพัฒนาระบบเตือนภัย (Warning System)
“Smart City ของแต่ละเมืองย่อมมีความแตกต่างกัน ขึ้นอยู่กับบริบทและความเสี่ยงของพื้นที่” คุณสุนทรอธิบาย “เช่น เมืองที่มีอุตสาหกรรมหนาแน่น อาจมีความเสี่ยงจากภัยพิบัติทางอุตสาหกรรม เช่น การระเบิดของแก๊ส หรือโรงไฟฟ้านิวเคลียร์ ประชาชนในท้องถิ่นย่อมทราบดีถึงความเสี่ยงที่ตนเองเผชิญ และรู้วิธีการป้องกันตนเองที่ดีที่สุด”
การพัฒนาสู่ Smart City ควรเริ่มต้นจากการปรับปรุงโครงสร้างพื้นฐานยุคใหม่ ตั้งแต่ระบบถนน ไปจนถึงการออกแบบพื้นที่สาธารณะ โดยเฉพาะอย่างยิ่งการนำแนวคิด “เมืองฟองน้ำ” (Sponge City) มาประยุกต์ใช้ ซึ่งเน้นการใช้พื้นผิวที่สามารถซึมซับน้ำได้ดี ช่วยให้น้ำระบายลงสู่ดิน ลดการขังบนพื้นผิวคอนกรีต และลดปัญหาน้ำท่วมในเขตเมือง
นอกจากนี้ ในระดับโครงการและหมู่บ้าน ผู้พัฒนาอสังหาริมทรัพย์ต้องคำนึงถึงสภาพพื้นที่และผังเมือง โดยเฉพาะอย่างยิ่งพื้นที่ที่ผังเมืองกำหนดให้เป็นทางน้ำไหลผ่าน (Floodway) ควรพิจารณาปรับลดค่า FAR (Floor Area Ratio) และความหนาแน่นของการพัฒนา เพื่อลดความเสี่ยงน้ำท่วมในพื้นที่อยู่อาศัย
แนวโน้มตลาดอสังหาริมทรัพย์ไทย ปี 2569: สัญญาณฟื้นตัวที่ต้องจับตา
การประชุมคณะกรรมการนโยบายการเงิน (กนง.) ธนาคารแห่งประเทศไทย เมื่อวันที่ 17 ธันวาคม 2568 ที่มีมติลดอัตราดอกเบี้ยนโยบายลง 0.25% สู่ระดับ 1.25% ต่อปี ถือเป็นข่าวดีสำหรับภาคอสังหาริมทรัพย์ไทย โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับผู้ประกอบการที่กำลังวางแผนก่อสร้างโครงการใหม่ และผู้บริโภคที่กำลังมองหาโอกาสในการซื้อบ้าน
“การลดดอกเบี้ยนโยบายส่งผลดีต่อทั้งสองฝั่ง” คุณสุนทรกล่าว “สำหรับดีเวลอปเปอร์ ต้นทุนทางการเงินจะลดลง ช่วยเพิ่มความสามารถในการแข่งขัน ในขณะที่ผู้บริโภค ก็จะมีภาระดอกเบี้ยในการกู้ซื้อบ้านที่ลดลงเช่นกัน”
อย่างไรก็ตาม ยังมีปัจจัยกดดันที่สำคัญ ได้แก่ ภาษีนำเข้าสินค้าจากสหรัฐอเมริกา 19% ซึ่งรัฐบาลไทยจำเป็นต้องเร่งหาโอกาสในการเปิดตลาดการค้าใหม่ๆ เพื่อลดการพึ่งพาตลาดสหรัฐอเมริกา นอกจากนี้ แนวโน้มการเติบโตของ GDP ที่ถูกปรับลดลงเหลือ 1.6% แสดงถึงภาวะเศรษฐกิจที่ยังคงชะลอตัว ซึ่งจะกระตุ้นให้ผู้ประกอบการเร่งลดต้นทุนและเพิ่มประสิทธิภาพในการขาย
ความกังวลที่สำคัญที่สุดของผู้ประกอบการอสังหาริมทรัพย์คือ ความเข้มงวดในการปล่อยสินเชื่อของสถาบันการเงิน ซึ่งส่งผลให้ยอดปฏิเสธสินเชื่อ (Loan Rejection Rate) ในปี 2568 พุ่งสูงเป็นประวัติการณ์ โดยเฉลี่ยสูงถึง 40% โดยเฉพาะอย่างยิ่งในกลุ่มบ้านราคาต่ำกว่า 3 ล้านบาท ซึ่งมียอดกู้ไม่ผ่านเฉลี่ยสูงถึง 60% “หมายความว่า เมื่อประชาชน 10 รายยื่นกู้ซื้อบ้าน จะมีถึง 6 รายที่ไม่ผ่านการอนุมัติ” คุณสุนทรเน้นย้ำ “นี่เป็นอุปสรรคสำคัญที่ทำให้ประชาชนไม่สามารถเข้าถึงสินเชื่อในการซื้อบ้านได้”
ปลดล็อกสินเชื่ออสังหาริมทรัพย์: วาระเร่งด่วนเพื่อการฟื้นตัว
เพื่อแก้ไขปัญหาดังกล่าว 3 สมาคมหลัก ประกอบด้วย สมาคมอาคารชุดไทย, สมาคมธุรกิจบ้านจัดสรร และสมาคมอสังหาริมทรัพย์ไทย ได้เสนอมาตรการเร่งด่วน 2 ประการ เพื่อปลดล็อกภาคการเงินสำหรับผู้กู้ซื้อบ้าน ได้แก่
การรวมหนี้ (Consolidate Debt): การใช้บ้านเป็นหลักทรัพย์ค้ำประกันเพื่อรวมหนี้สินอื่นๆ เช่น หนี้บัตรเครดิต หนี้รถยนต์ ซึ่งมีอัตราดอกเบี้ยสูงถึง 17-18% ให้กลายเป็นหนี้ก้อนเดียวที่มีอัตราดอกเบี้ยต่ำกว่า (อัตราดอกเบี้ยสินเชื่อบ้านอยู่ที่ประมาณ 6-7%) จะช่วยลดภาระดอกเบี้ยของผู้กู้ลงได้อย่างมาก “เดิมที ดอกเบี้ยรถยนต์และบัตรเครดิตสูงถึง 17-18% หากรวมหนี้โดยใช้บ้านค้ำประกัน ดอกเบี้ยจะลดลงทันที 2-3 เท่า ทำให้ผู้กู้มีภาระที่สบายตัวขึ้น” คุณสุนทรกล่าว
การประกันสินเชื่อที่อยู่อาศัย (Mortgage Insurance): การมีกลไกค้ำประกันสินเชื่อบ้าน โดยรัฐบาลพิจารณาจัดตั้งกลไกคล้ายกับการค้ำประกันสินเชื่อภาคอุตสาหกรรมโดยบรรษัทประกันสินเชื่ออุตสาหกรรมขนาดย่อม (บสย.) เพื่อช่วยให้ผู้กู้ที่ขาดเงินดาวน์ 10-20% สามารถขอสินเชื่อได้สำเร็จ “แม้ กนง. จะลดดอกเบี้ยลงอีก 0.25% แต่หากสถาบันการเงินยังคงเข้มงวดในการปล่อยสินเชื่อ ภาคอสังหาริมทรัพย์ก็ยากที่จะฟื้นตัวได้” คุณสุนทรกล่าวทิ้งท้าย
ด้วยศักยภาพของเทคโนโลยี AI และการผลักดันแนวคิดความยั่งยืน ควบคู่ไปกับการสนับสนุนจากภาครัฐในการแก้ไขปัญหาการเข้าถึงสินเชื่อ ผมเชื่อมั่นว่าปี 2569 จะเป็นปีแห่งการพลิกฟื้นและเติบโตที่แท้จริงของภาคอสังหาริมทรัพย์ไทย
หากคุณคือผู้ประกอบการอสังหาริมทรัพย์ หรือกำลังมองหาโอกาสในการลงทุนในอสังหาริมทรัพย์ไทยในปี 2569 นี่คือช่วงเวลาที่เหมาะสมอย่างยิ่งในการศึกษาข้อมูลเชิงลึกและวางแผนกลยุทธ์เพื่อคว้าโอกาสแห่งการเติบโตอย่างยั่งยืน ติดต่อผู้เชี่ยวชาญด้านอสังหาริมทรัพย์และเทคโนโลยีของเรา เพื่อรับคำปรึกษาและข้อมูลล่าสุดเกี่ยวกับตลาดอสังหาริมทรัพย์ไทยปี 2569.
