在现今社会，数据有助大力推动经济发展，各行业都需要海量的数据，以确保其创新性及竞争优势。但一些行业明显缺乏所需的数据量，而商业房地产投资就是其中之一，到底我们应该如何填补由小数据量，到得出大数据分析之间的鸿沟呢？

幸好现时的人工智能解决方案和合成数据(Synthetic Data)，可以提供帮助，合成数据是由电脑生成的独一无二的数据，但它亦可以复制原始数据的主要特徵，协助分析师建造数据模型。透过使用精密复杂的演算法，可以根据行业、项目及应用程序的特定需求定制合成数据。合成数据还可以自动添加准确度高的标签，减少了人工标签数据的高昂成本和时间。基本上，合成数据可以以低风险、大数量的方式从头开始生成。

尽管人工智能和神经网络很有潜力，但这些技术仍面临实际限制，例如深度学习演算法最常见的障碍，乃是未能获得足够大的数据量。而在一般情况下，只有小数据的时候都不会使用深度学习演算法，但是合成数据有机会打破这僵局。

现时的商业房地产市场主要问题为数据量不足，亦即只有小数据，大数据欠奉。很多房地产市场，住宅销售方面显然有足够的数据去利用人工智能神经网络来进行分析，但是对於商业房地产，数据量明显不足，而合成数据就正正可以弥合所需及实际数据量之间的差距。

作者为方土控股行政总裁及Asia PropTech创办人卢铭恩