长期以来，保障性租赁住房管理面临“体量大、流动快、事项杂、风险多”的现实压力：一方面，门禁安防、水电设备、维修工单、租金收缴等环节分散在不同系统甚至线下办理，基层人员需要反复核对、人工巡查，效率受限；另一方面，租户入住核验、异常行为识别、欠费风险控制等关键场景对响应时效要求高，一旦信息滞后容易引发安全隐患与服务纠纷。
随着保障性住房供给持续扩大，传统依靠经验和人工的管理方式难以适应精细化治理要求。
上述问题的形成，既有管理链条长、协同主体多带来的结构性因素，也与数字化基础薄弱、数据难以贯通有关。
在不少地区，房源、人员、合同、缴费、设备等数据沉淀在不同部门和服务商手中，缺少统一标准和实时联动机制，导致“看得见但管不住、管得住但反应慢”。
同时，住房租赁领域涉及大量个人信息，身份核验与隐私保护之间需要找到平衡点，这也对技术方案的安全合规提出更高门槛。
在此背景下，宁波市住房和城乡建设局组织开展住建领域人工智能应用典型案例征集，旨在推动人工智能在住房城乡建设领域深度应用，培育行业新动能。
经初评与专家评审，首批10个典型案例形成示范效应。
久婵物联项目入选，反映出地方主管部门对以技术手段提升保障性租赁住房治理效能的关注与导向，也为同类城市提供了可借鉴的实践样本。
从应用路径看，该项目以“人—房—租—管”全流程治理为主线，探索将平台化数据治理与前端物联感知结合，形成“感知—分析—决策—执行”的闭环机制。
其一，通过租赁运营SaaS平台统一归集房源、合同、缴费、工单等核心数据，减少信息孤岛，提升管理可视化水平；其二，借助智能门锁、水电表等终端设备实现状态实时回传，将传统“事后登记”变为“在线感知”；其三，利用可视化与预警机制对异常行为、设备故障、欠费风险等进行提示分级，推动管理从被动处置转向主动预防；其四，配套数字化运营服务，将办理流程线上化、标准化，减少线下跑动与重复录入。
在关键环节上，项目强调面向实际治理的“可用、好用、能推广”。
例如，异常监测系统对门锁等终端数据进行实时解析，按风险等级生成预警并联动相关平台，提升安全事件处置时效；入住身份核验环节引入活体检测等技术路径，在提升核验准确性的同时加强数据加密与压缩处理，强化隐私安全边界；租金收缴环节以历史缴费行为为基础进行风险研判，前置提示欠费概率，配合催缴与房源周转管理，减少资金风险与空置损耗。
总体上，这些功能瞄准了基层最耗时、最易出错、最难盯的环节，强调用技术替代重复性工作、用预警补足管理盲点。
在落地成效方面，该系统已在象山经济开发区应用于1855套保障性租赁住房管理，覆盖安防管控、设备运维等多个典型场景。
据企业介绍，线上化办理缩短了业务流转时间，提高了事项响应速度；自动化运营降低了对基层人工巡查与手工统计的依赖，缓解人员压力；实时预警机制强化了安全应急处置能力，有助于将风险控制在早期阶段。
更重要的是，这类实践推动治理逻辑的变化：从“发现问题再处理”转向“提前识别、快速处置、持续优化”，为保障性住房运营提质增效提供支撑。
面向下一步，业内普遍认为，住房租赁领域的智能化应用要实现可持续扩展，仍需在标准、协同与安全上同步发力。
对策上，一是完善数据治理规则与接口标准，推动房源、人员、合同、设备等信息在依法合规前提下有序共享，避免重复建设；二是围绕“可解释、可审计、可追责”强化系统运行监管，确保预警与处置流程有迹可循；三是将隐私保护与网络安全作为底线要求，推动加密存储、分级授权、最小必要使用等机制常态化；四是加强基层应用培训与运维保障，避免“建而不用”“用而不稳”。
从发展前景看，随着“数字住建”相关部署持续推进，人工智能与物联网在住房保障、城市更新、工程建设等场景的融合将进一步加深。
保障性租赁住房治理作为与民生密切相关的领域，具备数据要素丰富、管理链条完整、应用需求迫切等特点，既适合率先开展试点，也有望形成可复制的制度与技术组合。
未来，若能在跨部门协同、区域互认和规范化评估方面形成机制，智能化治理能力有望从单点应用走向体系化提升。
保障性租赁住房事关民生福祉，其治理水平直接影响城市居民的生活质量。
久婵物联的创新实践表明，人工智能等新技术的合理应用，能够有效提升保租房管理的精细化、智能化和现代化水平，进而推动住房保障事业的提质增效。
随着更多企业和地区跟进这一模式，我国保租房管理有望进入一个更加规范、高效、安全的新阶段，为构建多层次住房保障体系提供有力支撑。