Posted on

อัปเดตทิศทางอสังหาฯ อาเซียน ผู้คนยังอยากมีบ้านแม้มีความท้าทายรออยู่รอบด้าน

อัปเดตทิศทางอสังหาฯ อาเซียน ผู้คนยังอยากมีบ้านแม้มีความท้าทายรออยู่รอบด้าน

อัปเดตทิศทางอสังหาฯ อาเซียน ผู้คนยังอยากมีบ้านแม้มีความท้าทายรออยู่รอบด้าน

การชะลอตัวของเศรษฐกิจโลก ประกอบกับภาวะเงินเฟ้อที่สูงขึ้น ส่งผลให้หลายประเทศในภูมิภาคอาเซียนต้องปรับดอกเบี้ยนโยบายเพื่อผ่อนคลายผลกระทบจากสถานการณ์เศรษฐกิจ  ข้อมูลจากรายงานการวิเคราะห์แนวโน้มเศรษฐกิจในภูมิภาคเอเชีย ฉบับเดือนกันยายน 2566 ของธนาคารพัฒนาเอเชีย (ADB) คาดว่าเศรษฐกิจกำลังพัฒนาในภูมิภาคเอเชียและแปซิฟิกในปี 2566 จะเติบโตที่ 4.7% ซึ่งปรับลดลงจากเดิม 4.8% ที่เคยคาดการณ์ไว้เมื่อเดือนเมษายนที่ผ่านมา และคาดการณ์ว่าเศรษฐกิจไทยจะเติบโตที่ 3.5% โดยมีปัจจัยบวกมาจากการบริโภคภาคเอกชนและภาคการท่องเที่ยว รวมทั้งการจัดตั้งรัฐบาลใหม่ ต่างจากประเทศเพื่อนบ้านอย่างสิงคโปร์, มาเลเซีย และเวียดนามที่มีการปรับลดการคาดการณ์เศรษฐกิจลงจากเดิม (เหลือ 1.0%, 4.5% และ 5.8% ตามลำดับ) ที่ยังมีความท้าทายทั้งในและนอกประเทศรุมล้อมอยู่ ซึ่งล้วนส่งผลกระทบโดยตรงต่อกำลังซื้อและความเชื่อมั่นในการใช้จ่ายของผู้บริโภคในประเทศนั้น ๆ รวมทั้งการเติบโตของภาคอสังหาริมทรัพย์ซึ่งต้องอาศัยการเติบโตทางเศรษฐกิจช่วยขับเคลื่อนเช่นกัน

ดีดีพร็อพเพอร์ตี้ (DDproperty) เว็บไซต์มาร์เก็ตเพลสด้านอสังหาริมทรัพย์อันดับ 1 ของไทย เผยข้อมูลจากแบบสอบถามความคิดเห็นของผู้บริโภคที่มีต่อตลาดที่อยู่อาศัย DDproperty Thailand Consumer Sentiment Study และแบบสอบถามความคิดเห็นของผู้บริโภคในอาเซียนรอบล่าสุด (ประกอบด้วยประเทศไทย, สิงคโปร์, มาเลเซีย และเวียดนาม) จากเว็บไซต์ในเครือพร็อพเพอร์ตี้กูรู กรุ๊ป (NYSE: PGRU) พบว่า ดัชนีความเชื่อมั่นด้านอสังหาริมทรัพย์โดยรวมของทั้งภูมิภาคส่วนใหญ่ยังทรงตัว มีเพียงดัชนีความเชื่อมั่นของชาวไทยที่ปรับเพิ่มขึ้นสูงที่สุดในอาเซียนมาอยู่ที่ 50% ตามมาด้วยของชาวมาเลเซียอยู่ที่ 45% ส่วนชาวสิงคโปร์และชาวเวียดนามมีดัชนีความเชื่อมั่นเท่ากันที่ 43% ขณะเดียวกัน ความพึงพอใจในสภาพตลาดที่อยู่อาศัยปัจจุบันนั้นมีความแตกต่างไปตามบริบทแวดล้อมของแต่ละประเทศ แม้ความพึงพอใจในสภาพตลาดที่อยู่อาศัยของชาวไทยจะทรงตัวอยู่ที่ 65% แต่ก็ยังสูงที่สุดในอาเซียน ตามมาด้วยชาวมาเลเซียอยู่ที่ 56% และเป็นประเทศเดียวที่ปรับเพิ่มในรอบนี้ ขณะที่ชาวเวียดนามอยู่ที่ 50% ส่วนชาวสิงคโปร์อยู่ที่ 37% ซึ่งต่ำกว่าทุกประเทศในตลาดอาเซียน

อย่างไรก็ตาม แม้อสังริมหาทรัพย์จะเป็นทรัพย์สินที่มีราคาสูง แต่ยังมีโอกาสต่อยอดลงทุนได้ในระยะยาว จึงทำให้มากกว่าครึ่งของผู้บริโภคในอาเซียนยังคงมีความต้องการซื้อที่อยู่อาศัยอยู่ไม่น้อย โดยเกือบ 2 ใน 3 ของชาวสิงคโปร์ (64%) วางแผนซื้อที่อยู่อาศัยภายใน 1 ปีข้างหน้า ตามมาด้วยชาวเวียดนาม (61%) ชาวมาเลเซีย (56%) และชาวไทย (53%) ซึ่งต่ำกว่าประเทศอื่นในตลาดอาเซียน สวนทางกับดัชนีความเชื่อมั่นด้านอสังหาริมทรัพย์และความพึงพอใจในสภาพตลาดที่อยู่อาศัยที่ชาวไทยครองอันดับหนึ่ง สะท้อนให้เห็นว่ายังมีปัจจัยแวดล้อมอื่น ๆ ที่มีอิทธิพลต่อการตัดสินใจซื้อที่อยู่อาศัย นอกจากนี้ผลกระทบทางการเงินยังผลักดันให้คนรุ่นใหม่เลือกเช่าแทนจนเกิดเป็นเทรนด์ Generation Rent ในปัจจุบัน

ภาครัฐสนับสนุนให้คนอาเซียนมีบ้านมากแค่ไหนในยุคดอกเบี้ยขาขึ้น 

นอกจากการเติบโตทางเศรษฐกิจแล้ว อัตราดอกเบี้ยยังถือเป็นปัจจัยสำคัญอันดับต้น ๆ ที่มีผลต่อการตัดสินใจเลือกซื้อที่อยู่อาศัยของผู้บริโภค โดยผู้บริโภคในอาเซียนส่วนใหญ่กว่า 3 ใน 4 ต่างมีความคิดเห็นไปในทิศทางเดียวกัน โดยชาวมาเลเซีย 86% มองว่าอัตราดอกเบี้ยของสินเชื่อที่อยู่อาศัยอยู่ในระดับสูง รองลงมาคือชาวสิงคโปร์อยู่ที่ 81%, ชาวไทยอยู่ที่ 76% และชาวเวียดนามอยู่ที่ 75% 

การรับรู้ของชาวอาเซียนต่อความพยายามของภาครัฐที่จะทำให้ที่อยู่อาศัยมีราคาจับต้องได้มีทิศทางลดลง โดยมีเพียงชาวเวียดนามแค่ 50% ที่มองว่ารัฐบาลมีความพยายามเพียงพอที่จะช่วยให้ซื้อที่อยู่อาศัยเป็นของตัวเองได้ หลังจากมีการปรับลดอัตราดอกเบี้ยหลายครั้งในปีนี้และออกมาตรการช่วยเหลือภาคอสังหาฯ อย่างต่อเนื่อง ตามมาด้วยชาวสิงคโปร์ (24%) ชาวมาเลเซีย (20%) และชาวไทย (15%) ซึ่งต่ำที่สุดในอาเซียน เนื่องจากยังไม่มีความชัดเจนเกี่ยวกับนโยบายกระตุ้นการเติบโตของตลาดอสังหาฯ หรือออกมาตรการช่วยเหลือใด ๆ เพิ่มเติมจากที่มีอยู่เดิม 

สะท้อนให้เห็นว่า ผู้บริโภคโดยเฉพาะในกลุ่มผู้ซื้อเพื่ออยู่อาศัยจริง (Real Demand) ยังคงต้องการมาตรการช่วยเหลือและส่งเสริมการเป็นเจ้าของที่อยู่อาศัยจากภาครัฐควบคู่ไปกับการขับเคลื่อนการเติบโตทางเศรษฐกิจ ท่ามกลางความไม่แน่นอนของสภาพเศรษฐกิจ ภาวะเงินเฟ้อ และอัตราดอกเบี้ยที่สูงขึ้นนี้ หากภาครัฐเข้ามามีบทบาทในการกระตุ้นภาคอสังหาฯ ด้วยกลไกช่วยเหลือที่ตรงจุด เชื่อว่าจะส่งผลให้ผู้บริโภคตัดสินใจซื้อที่อยู่อาศัยได้ง่ายขึ้น

เกาะติดเทรนด์ที่อยู่อาศัยชาวอาเซียน “ความท้าทายการเงิน” กับดักของคนอยากมีบ้าน

ข้อมูลจากแบบสอบถามความคิดเห็นของผู้บริโภคที่มีต่อตลาดที่อยู่อาศัยล่าสุดใน 4 ตลาดหลักของอาเซียน เผยให้เห็นมุมมองและความต้องการที่อยู่อาศัยของผู้บริโภค แม้จะเผชิญความท้าทายจากเศรษฐกิจ ภาวะเงินเฟ้อ และอัตราดอกเบี้ยที่เป็นปัจจัยสั่นคลอนสภาพคล่องทางการเงินอย่างต่อเนื่อง แต่ถึงอย่างไรการซื้อที่อยู่อาศัยก็ยังคงเป็นหนึ่งในเป้าหมายที่ชาวอาเซียนให้ความสำคัญ 

  • มากกว่าครึ่ง (51%) ของชาวสิงคโปร์ที่ไม่ได้เป็นเจ้าของที่อยู่อาศัยมองว่าการจะมีบ้านหลังแรกเป็นของตัวเองมีความยาก โดยมีค่าเฉลี่ยสูงในกลุ่มผู้ที่มีสถานะโสด (55%) ขณะที่คู่สมรสที่มีบุตรก็มีมุมมองเช่นเดียวกัน (49%) อันเป็นผลมาจากความท้าทายต่าง ๆ ที่สะสมมาอย่างต่อเนื่องทั้งจากภาวะเงินเฟ้อ ค่าครองชีพสูง และราคาอสังหาฯ ที่เป็นปัจจัยขัดขวางการเป็นเจ้าของที่อยู่อาศัยในเวลานี้ ซึ่งมากกว่าครึ่ง (53%) ของชาวสิงคโปร์เผยว่าจะชะลอแผนซื้อที่อยู่อาศัยออกไปก่อนจนกว่าสถานการณ์เงินเฟ้อจะดีขึ้น ขณะที่ผู้เช่าส่วนใหญ่ (37%) วางแผนจะเช่าต่ออีกไม่เกิน 2 ปีและจะซื้อที่อยู่อาศัยเป็นของตัวเอง อย่างไรก็ดี หากเผชิญสถานการณ์ที่โครงการขึ้นค่าเช่า ผู้เช่าเกือบครึ่ง (44%) จะเลือกมองหาโครงการอื่นที่มีค่าเช่าถูกกว่าแทน และ 37% จะลดการใช้จ่ายอื่น ๆ เพื่อนำมาจ่ายค่าเช่าที่สูงขึ้นนี้

    สำหรับปัจจัยภายในที่มีผลต่อการตัดสินใจเลือกซื้อหรือเช่าที่อยู่อาศัยของประชากรสิงคโปร์นั้น มากกว่า 2 ใน 3 (71%) ให้ความสำคัญกับขนาดที่อยู่อาศัยมากที่สุด ตามมาด้วยราคาเฉลี่ยต่อพื้นที่ใช้สอย 69% ส่วนประเภทที่อยู่อาศัย และสิ่งอำนวยความสะดวกภายในที่พัก มีสัดส่วนเท่ากันที่ 39% ขณะที่ปัจจัยภายนอกโครงการที่มีผลต่อการตัดสินใจนั้น มากกว่าครึ่ง (58%) มองว่าต้องสามารถเดินไปยังสถานีรถไฟฟ้า MRT (Mass Rapid Transit) ได้ ซึ่งถือเป็นระบบขนส่งสาธารณะหลักที่เดินทางได้สะดวกและรวดเร็ว ตอบโจทย์การใช้ชีวิตของชาวสิงคโปร์ ตามมาด้วยทำเลที่ตั้งของโครงการ (46%) และสิ่งอำนวยความสะดวกภายในโครงการ (45%) 
  • เหตุผลสำคัญที่ชาวมาเลเซียวางแผนซื้อที่อยู่อาศัยในอีก 1 ปีข้างหน้า ส่วนใหญ่เน้นไปที่การลงทุนเป็นหลัก โดยเกือบครึ่ง (46%) ซื้อเพื่อลงทุนในสินทรัพย์ ตามมาด้วยซื้อเพื่อลงทุนหารายได้จากค่าเช่า (43%) มีเพียง 25% เท่านั้นที่ซื้อเพราะต้องการพื้นที่ส่วนตัว ซึ่งปัจจุบันมีผู้ที่วางแผนซื้อที่อยู่อาศัยเพียง 27% เท่านั้นที่มีเงินออมเพียงพอที่จะซื้อที่อยู่อาศัยเป็นของตัวเอง ขณะที่มากกว่าครึ่ง (54%) เผยว่าเก็บเงินได้เพียงครึ่งทางเท่านั้น ส่วนอีก 18% ยังไม่ได้เริ่มแผนเก็บเงินใด ๆ อย่างไรก็ตาม ความสามารถในการใช้จ่ายยังคงเป็นความท้าทายของคนหาบ้าน โดยชาวมาเลเซียส่วนใหญ่ (41%) เผยว่าหน้าที่การงานที่ไม่มั่นคงและรายได้ที่ไม่แน่นอนถือเป็นอุปสรรคสำคัญในการขอสินเชื่ออสังหาฯ ตามมาด้วยมีเงินดาวน์ไม่พอ 39% และไม่มีเอกสารประกอบที่เพียงพอ 24% ด้านเหตุผลหลักของผู้ที่เลือกเช่าที่อยู่อาศัยนั้น เกือบ 2 ใน 3 (65%) เผยว่าไม่มีเงินเก็บเพียงพอในการซื้อที่อยู่อาศัยในตอนนี้ ขณะที่ 32% มองว่าที่อยู่อาศัยมีราคาแพงเกินไป จึงเลือกเก็บเงินไว้แทน และ 24% ไม่เห็นความจำเป็นหรือความเร่งด่วนที่ต้องซื้อ

    อย่างไรก็ดี ราคาขายเฉลี่ยต่อพื้นที่ใช้สอยถือเป็นปัจจัยภายในที่มีผลต่อการตัดสินใจเลือกซื้อ/เช่าที่อยู่อาศัยมากที่สุด (42%) ซึ่งสอดคล้องกับเหตุผลส่วนใหญ่ที่ชาวมาเลเซียเลือกซื้อที่อยู่อาศัยเพื่อการลงทุนเป็นหลัก ตามมาด้วยพิจารณาจากประเภทที่อยู่อาศัย (36%) และขนาดที่อยู่อาศัย (31%) ส่วนปัจจัยภายนอกโครงการที่มีผลต่อการตัดสินใจนั้น เกือบครึ่ง (49%) จะให้ความสำคัญกับทำเลที่ตั้งมากที่สุด ตามมาด้วยความปลอดภัยของโครงการ (47%) โครงสร้างพื้นฐานและสิ่งอำนวยความสะดวก (34%) อย่างไรก็ดี แม้ความยั่งยืนจะเป็นเทรนด์ที่เกิดขึ้นใหม่ในแวดวงที่อยู่อาศัย แต่มีเพียง 1 ใน 4 (26%) เท่านั้นที่ยินดีจะจ่ายเงินเพิ่มขึ้นเพื่อซื้อที่อยู่อาศัยที่มีแนวคิดรักษ์โลก (Green Home) ขณะที่ส่วนใหญ่ (62%) เปิดรับแนวคิดนี้แต่ยังคงมีความไม่แน่ใจในตอนนี้
  • มากกว่าครึ่ง (59%) ของชาวเวียดนามเผยว่าเหตุผลหลักที่ทำให้วางแผนซื้อที่อยู่อาศัยในอีก 1 ปีข้างหน้ามาจากความต้องการซื้อเพื่อลงทุนมากที่สุด รองลงมาคือต้องการพื้นที่สำหรับพ่อแม่/บุตรหลาน (26%) และต้องการพื้นที่ส่วนตัว (22%) แม้ปีนี้จะมีความท้าทายเกิดขึ้นในตลาดอสังหาฯ ของเวียดนาม แต่การเติบโตทางเศรษฐกิจอย่างต่อเนื่องในช่วงที่ผ่านมา ส่งผลให้ชาวเวียดนามมีความพร้อมทางการเงินพอสมควร โดยเกือบ 2 ใน 5 (38%) ของผู้ที่วางแผนซื้อที่อยู่อาศัยเผยว่ามีเงินออมเพียงพอที่จะซื้อบ้าน/คอนโดฯ เป็นของตัวเองแล้ว ถือเป็นระดับที่สูงที่สุดในอาเซียน ขณะที่มากกว่าครึ่ง (53%) เก็บเงินเพื่อซื้อได้ครึ่งทางแล้ว มีเพียง 8% เท่านั้นที่ยังไม่ได้เริ่มแผนออมเงินซื้อบ้าน ซึ่งต่ำที่สุดเมื่อเทียบกับประเทศอื่นในอาเซียน อย่างไรก็ตาม เมื่อพูดถึงความท้าทายในการขอสินเชื่อที่อยู่อาศัย มากกว่าครึ่ง (51%) เผยว่าความไม่มั่นคงในอาชีพและรายได้เป็นอุปสรรคหลักเมื่อต้องขอสินเชื่อบ้าน และตามมาด้วย 38% ไม่คุ้นเคยในการเตรียมเอกสาร

    ขณะเดียวกัน เหตุผลหลักของผู้ที่เลือกเช่าที่อยู่อาศัยใน 1 ปีข้างหน้านั้น ส่วนใหญ่ (38%) เผยว่าไม่ต้องการปักหลักอยู่ที่ใดที่หนึ่งและชอบความยืดหยุ่นของการเช่า ตามมาด้วยมองว่าที่อยู่อาศัยมีราคาแพง จึงอยากเก็บเงินไว้แทน (29%) และไม่เห็นความจำเป็นที่ต้องซื้อที่อยู่อาศัยในเวลานี้ (27%) อย่างไรก็ดี ผู้เช่าส่วนใหญ่ (31%) วางแผนจะเช่าที่อยู่อาศัยไม่เกิน 2 ปี ก่อนจะซื้อเป็นของตัวเองในอนาคต โดยหากบ้าน/คอนโดฯ ที่เช่าอยู่มีการปรับราคาขึ้น ผู้เช่าส่วนใหญ่ (30%) เลือกที่จะวางแผนซื้อที่อยู่อาศัยให้เร็วขึ้น รองลงมาคือเลือกหาที่ใหม่ที่ค่าเช่าถูกกว่าแทน และจะลดค่าครองชีพลงเพื่อมาใช้จ่ายค่าเช่า ในสัดส่วนเท่ากันที่ 28% 
  • เหตุผลที่ทำให้ชาวไทยตัดสินใจเลือกซื้อที่อยู่อาศัยมาจากความต้องการของตนเองเป็นหลัก แตกต่างจากชาวมาเลเซียและชาวเวียดนามที่ให้ความสำคัญไปที่การลงทุนมาเป็นอันดับแรก โดยชาวไทยส่วนใหญ่ (44%) ซื้อเพราะต้องการพื้นที่ส่วนตัวมากที่สุด รองลงมาคือ ซื้อเพื่อการลงทุน (28%) และต้องการพื้นที่สำหรับพ่อแม่/บุตรหลาน (24%) ซึ่งวัยทำงานมักจะเริ่มขยับขยายที่อยู่อาศัยเพื่อรองรับการสร้างครอบครัวในอนาคต อย่างไรก็ดี เมื่อพูดถึงความพร้อมทางการเงินของคนไทย มีผู้ที่วางแผนซื้อที่อยู่อาศัยเพียง 2 ใน 5 (24%) เท่านั้นที่มีเงินออมเพียงพอที่จะซื้อที่อยู่อาศัยเป็นของตัวเองในเวลานี้ ขณะที่ส่วนใหญ่ (54%) เก็บเงินได้เพียงครึ่งทางเท่านั้น และ 1 ใน 5 (21%) ยังไม่ได้เริ่มแผนเก็บเงินใด ๆ ขณะเดียวกัน ปัจจัยทางการเงินยังคงเป็นความท้าทายเมื่อต้องยื่นขอสินเชื่อที่อยู่อาศัย โดยมากกว่าครึ่งของชาวไทย (56%) เผยว่ารายได้และอาชีพที่ไม่มั่นคงถือเป็นอุปสรรคสำคัญในการขอสินเชื่อบ้าน ตามมาด้วยมีประวัติทางการเงินที่ไม่ดี (32%) และสัดส่วนภาระหนี้ต่อรายได้ (Debt Service Ratio: DSR) ไม่เอื้ออำนวย (29%) 

นอกจากนี้ ความท้าทายทางการเงินยังส่งผลให้ชาวไทยหันมาเลือกการเช่าแทน เกือบ 2 ใน 3 (64%) ของผู้ที่เลือกเช่าเผยว่าไม่มีเงินเก็บเพียงพอในการซื้อที่อยู่อาศัย ขณะที่ 41% มองว่าที่อยู่อาศัยมีราคาแพงเกินไปจึงขอเก็บเงินไว้แทน และไม่เห็นความจำเป็นเร่งด่วนที่ต้องซื้อในเวลานี้ (30%) อย่างไรก็ดี เมื่อพิจารณาปัจจัยภายในที่มีผลต่อการตัดสินใจเลือกซื้อ/เช่าที่อยู่อาศัย เกือบครึ่งของชาวไทย (45%) เลือกจากขนาดที่อยู่อาศัยเป็นอันดับแรก ตามมาด้วยสิ่งอำนวยความสะดวกภายในที่พัก (41%) และราคาเฉลี่ยต่อพื้นที่ใช้สอย (38%) ขณะที่ปัจจัยภายนอกโครงการที่มีผลต่อการตัดสินใจ มากกว่าครึ่งจะให้ความสำคัญกับความปลอดภัยของโครงการเป็นหลัก (51%) และต้องเดินทางได้สะดวกด้วยระบบขนส่งสาธารณะ (50%) ตามมาด้วยเลือกจากทำเลที่ตั้งของโครงการ (47%) 

สถานการณ์การซื้อที่อยู่อาศัยของผู้บริโภค
Posted on

Red Hat OpenStack Services on OpenShift – the next generation of Red Hat OpenStack Platform

Red Hat OpenStack Services on OpenShift คือ Red Hat OpenStack Platform เจเนอเรชันถัดไป

Red Hat OpenStack Services on OpenShift – the next generation of Red Hat OpenStack Platform

Red Hat is excited to announce the development preview of the next major release of Red Hat OpenStack Platform — Red Hat OpenStack Services on OpenShift*. It’s no secret that over the last few years, Red Hat has been working to more tightly integrate Red Hat OpenStack Platform with Red Hat OpenShift to help service providers scale faster and maximize their resources. In doing so, we’ve been able to help teams managing OpenStack clouds to leverage the more modern operational experience of OpenShift. By integrating Kubernetes with OpenStack, organizations see improved resource management and scalability, greater flexibility across the hybrid cloud, simplified development and DevOps practices and more. 

But this blending of technologies requires careful planning and configuration to drive smoother interoperability between the two platforms. This is where Red Hat OpenStack Services on OpenShift comes in. With this, customers can preserve their investment in OpenStack APIs such as Nova, Swift, Cinder, Neutron, Keystone, etc. This allows them to lower management costs while modernizing their operational position as they mix in new container projects. This change does not force them to re-write or change their existing OpenStack workloads. To put an even finer point on this benefit, the new architecture allows them to not have to touch their OpenStack worker nodes. We will migrate their OpenStack control plane to become an OpenShift workload while not disturbing the OpenStack worker nodes. Over time, OpenStack worker nodes will continue to upgrade in line with the OpenStack lifecycle, as they have always done. 

Red Hat is providing our OpenStack customers a path toward future proofing their existing investments. With Red Hat OpenStack Services on OpenShift, organizations can realize easier installation, lightning-fast deployments and unified management from the core to the edge – three major enhancements that came directly from customer feedback. Red Hat OpenStack Services on OpenShift will also deliver:

  • Greater flexibility with the ability to run applications that are bare-metal, virtualized and containerized together — customers can run what’s best for their business, no matter where they are in their IT transformation journey;
  • Fast parallel processing for swift, repeatable deployments using Red Hat Ansible Automation Platform and OpenShift Go Operators to reduce time, complexity and risk; 
  • Scalability with management through a new podified control plane (a set of tools for deploying and managing an OpenStack control plane as Kubernetes-native pods);
  • Improved updates and upgrades experience using rolling updates/capabilities included in Red Hat OpenShift for a reliable and seamless method for updating podified OpenStack services while maintaining high availability; 
  • Better security using encrypted communications between services, encrypted memory cache and secure role based access control to deliver a higher default security model;
  • Enhanced Openstack Observability helps customers gain a deeper understanding of the health of their hybrid cloud. Refreshed dashboards provide unified observability with a refined set of visualizations that are natively integrated into the Openshift Observability UI. Customers can also create their own dashboards to further refine their Observability needs.  

Moving forward

Going forward, as part of its offering, Red Hat OpenStack Services on OpenShift will be exclusively based on the next-generation form-factor, with the control plane natively hosted on Red Hat OpenShift and the external Red Hat Enterprise Linux-based dataplane managed with Red Hat Ansible Automation Platform. Red Hat OpenStack Platform 17.1 is the last version of the product to use the classic form-factor of the control plane, which can be run either on bare metal or virtualized, with management provided by the OpenStack Director. Support for the classic form-factors will be available through the end of the 17.1 lifecycle (2027). Customers looking to migrate will be able to deploy their new controller to OpenShift to take over compute resources — without redeploying the running workloads. 

Red Hat’s commitment to and investment in OpenStack remains strong, we are the leading contributor in commits and have more than 250 engineers continuing to lead innovation at both the project and product levels. OpenStack continues to be a vital component for large IT infrastructures, especially in the telecommunications and service-provider spaces, and this evolution will improve how these organizations deploy, manage and maintain OpenStack footprints.

Posted on

ไขข้อสงสัยขายบ้านเอง VS ขายผ่านเอเจนต์ แบบไหนเหมาะ เลือกอย่างไรไม่ให้ว้าวุ่น

ไขข้อสงสัยขายบ้านเอง VS ขายผ่านเอเจนต์ แบบไหนเหมาะ เลือกอย่างไรไม่ให้ว้าวุ่น

ไขข้อสงสัยขายบ้านเอง VS ขายผ่านเอเจนต์ แบบไหนเหมาะ เลือกอย่างไรไม่ให้ว้าวุ่น

ปัจจัยด้านเศรษฐกิจ การเงิน และสังคมมีผลอย่างมากต่อการเติบโตของตลาดอสังหาริมทรัพย์ โดยที่ทั้งผู้ซื้อและผู้ขายต้องพิจารณาความท้าทายรอบด้านอย่างรอบคอบ ซึ่งในทางปฏิบัติของการซื้อหรือขายอสังหาริมทรัพย์มีรายละเอียดต่าง ๆ มากมายตลอดกระบวนการซื้อหรือขาย ตั้งแต่การเลือกโครงการ ทำเล เจ้าของบ้านหรือผู้พัฒนา ราคา ค่าใช้จ่าย ค่าธรรมเนียมจิปาถะ ไปจนถึงการทำเรื่องธุรกรรมต่าง ๆ ส่วนในฝั่งของผู้ขายก็ต้องการขายให้ได้เร็วที่สุด เพื่อลดภาระดอกเบี้ยหรือคืนทุนให้เร็วที่สุด ซึ่งแนวโน้มการใช้เอเจนต์อสังหาฯ มาทำหน้าที่จุกจิกเหล่านี้แทนกำลังได้รับความนิยม ด้วยความรู้ความเข้าใจ คำแนะนำ และช่องทางการดำเนินงานต่าง ๆ ที่จะช่วยลดความยุ่งยากและประหยัดเวลาของทั้งผู้ซื้อและผู้ขายไปได้อย่างชัดเจน 

การซื้อ ขาย หรือเช่าบ้านให้ได้ตรงใจถ้าไม่มีประสบการณ์มาก่อนก็อาจเป็นเรื่องปวดหัวมากถึงมากที่สุด เพราะกว่าจะพบที่อยู่อาศัยที่ถูกใจต้องผ่านหลายกระบวนการ ตั้งแต่ประเภทของบ้านที่อยากได้ งบประมาณที่มี ทำเลที่ตอบโจทย์ ฟังก์ชั่นใช้สอย ฯลฯ ซึ่งทั้งหมดนี้ต้องใช้เวลา สมอง และพลังงานมหาศาล ซึ่งในความเป็นจริงแล้วทั้งผู้ซื้อ ผู้ขาย ผู้เช่า หรือผู้ปล่อยเช่าอสังหาฯ สามารถให้เอเจนต์ทำหน้าที่ต่าง ๆ ที่มีรายละเอียด ข้อมูล การติดต่อประสานงานและขั้นตอนที่จุกจิกแทนได้ การเลือกใช้เอเจนต์ที่มีคุณภาพและได้รับการรับรอง จึงกลายเป็นอีกตัวช่วยที่จะช่วยให้ผู้บริโภคสามารถใช้เวลา สมอง และงบประมาณกับเรื่องสำคัญนี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ 

ความท้าทายของมือใหม่ ขายบ้านเองง่ายอย่างที่คิดจริงหรือ? 

จากการปรับขึ้นอัตราดอกเบี้ยอย่างต่อเนื่อง ทำให้ผู้บริโภคที่วางแผนซื้อบ้านในเวลานี้มีความกังวลใจต่อภาระค่าใช้จ่ายและเลือกชะลอการซื้อที่อยู่อาศัยออกไปก่อน โดยหันมาเลือกเช่าที่อยู่อาศัยแทน ขณะที่โครงการรีเซลหรือโครงการมือสอง ซึ่งมีต้นทุนราคาที่ถูกกว่าบ้านใหม่ กลายเป็นอีกตัวเลือกที่น่าสนใจในกลุ่มผู้ซื้อเพื่ออยู่อาศัยจริง (Real Demand) ที่มีงบประมาณจำกัดและมีความจำเป็นต้องซื้อที่อยู่อาศัยในเวลานี้ ถือเป็นโอกาสอันดีที่ผู้มีสินค้าบ้าน/คอนโดฯ มือสองจะนำออกมาขายสู่ตลาดเพื่อตอบรับความต้องการที่มีในตอนนี้

อย่างไรก็ดี ภายใต้โอกาสนั้นก็ยังมีความท้าทายซ่อนอยู่ เนื่องจากการขายอสังหาฯ มีความแตกต่างจากการขายสินค้าทั่วไปพอสมควร อันดับแรกผู้ที่ต้องการขายที่อยู่อาศัยมือสองต้องทำความเข้าใจก่อนว่า แม้ที่อยู่อาศัยจะมีความจำเป็นต่อการดำรงชีวิต แต่ถือเป็นทรัพย์สินที่มีราคาสูงเมื่อเทียบกับรายได้ ก่อนตัดสินใจซื้อจึงต้องใช้ความละเอียดรอบคอบในการพิจารณาอย่างถี่ถ้วน แม้การประกาศขายบ้านเองนั้นมีข้อดีตรงที่ผู้ขายได้รับเงินเต็มจำนวนทั้งหมดโดยไม่ต้องเสียค่าคอมมิชชั่นเหมือนการขายผ่านเอเจนต์ แต่ในทางตรงกันข้าม การประกาศขายที่อยู่อาศัยมือสองไม่ใช่เรื่องง่ายที่ทุกคนจะประสบความสำเร็จ หากไม่เคยมีประสบการณ์ด้านนี้มาก่อน ดีดีพร็อพเพอร์ตี้ (DDproperty) เว็บไซต์มาร์เก็ตเพลสด้านอสังหาริมทรัพย์อันดับ 1 ของไทย ชวนผู้บริโภคมาทำความเข้าใจเกี่ยวกับความท้าทายที่ถูกมองข้ามเมื่อคิดขายบ้านเอง ได้แก่

  • ตั้งราคาขายตามใจ ไม่สนราคาตลาด ขั้นตอนการตั้งราคาขายบ้านมือสองนั้นถือว่ามีความสำคัญอันดับต้น ๆ เนื่องจากถือเป็นปัจจัยแรกที่ดึงดูดผู้ซื้อ ผู้ขายมือใหม่หลายคนมักจะเลือกตั้งราคาตามที่ต้องการ โดยลืมพิจารณาปัจจัยสำคัญคือราคาขายของสินค้าประเภทเดียวกันในทำเลนั้น ๆ ซึ่งถือเป็นคู่แข่งโดยตรงที่ผู้ซื้อสามารถเปรียบเทียบได้ทันที ผู้ขายควรจะศึกษาราคาขายเฉลี่ยของที่อยู่อาศัยมือสองประเภทเดียวกันในทำเลนั้น ๆ ก่อน หากเป็นบ้าน/คอนโดฯ ที่ผ่อนชำระอยู่ก็ต้องตั้งราคาให้ครอบคลุมภาระหนี้ที่เหลือ โดยหักค่าเสื่อมของอสังหาฯ ออก และต้องไม่ลืมรวมค่าใช้จ่ายในกรณีที่ต้องซ่อมแซมจุดชำรุดแล้วตกแต่งบ้านให้สวยงามพร้อมเข้าอยู่ ค่าทำการตลาดเมื่อประกาศขาย รวมทั้งบวกค่าใช้จ่ายในวันโอนกรรมสิทธิ์ในส่วนที่ผู้ขายต้องรับผิดชอบด้วย โดยราคาขายควรเหมาะสมกับสภาพอสังหาฯ ไม่แพงเกินไปจนผู้ซื้อเมินตั้งแต่ครั้งแรก และไม่ถูกจนทำให้เกิดข้อสงสัยว่าที่อยู่อาศัยนั้นมีปัญหาซ่อนอยู่ หรือผู้ขายร้อนเงิน ซึ่งจะทำให้เสี่ยงโดนกดราคาเพิ่ม
  • ไม่เข้าใจการวางแผนการตลาด การประกาศขายอสังหาฯ นั้นมีทั้งรูปแบบออฟไลน์และออนไลน์ให้เลือก ปัจจัยสำคัญคือต้องเริ่มต้นวางแผนทำการตลาดให้ครอบคลุมกลุ่มผู้ซื้อมากที่สุด ใช้ข้อความให้ดึงดูดใจจากราคาและความคุ้มค่าจากของแถมที่มอบให้ เลือกใช้รูปถ่ายที่สวยงามในมุมที่ทำให้บ้านดูกว้างขวาง ไม่อึดอัด ข้อควรคำนึงคือการประกาศขายผ่านช่องทางออนไลน์นั้นแม้จะมีความสะดวกและเข้าถึงผู้คนได้มากกว่า แต่ในทางกลับกันก็มีการแข่งขันที่สูงไม่น้อย ดังนั้นการประกาศฟรีตามเว็บไซต์มาร์เก็ตเพลสหรือโซเชียลมีเดียอาจไม่เพียงพอ บางครั้งจำเป็นต้องมีค่าใช้จ่ายในการเพิ่มยอดผู้เข้าชม หรือให้เข้าถึงกลุ่มเป้าหมายมากขึ้น ซึ่งจะช่วยเพิ่มโอกาสในการขาย ขณะเดียวกันผู้ขายอาจไม่สามารถล่วงรู้ได้เลยว่าต้องใช้ระยะเวลานานเพียงใดกว่าจะปิดการขายได้ หากไม่มีความรู้ความเข้าใจที่ดีพอเพื่อวางแผนการตลาด อาจทำให้ไม่สามารถขายออกได้ง่ายหรืองบส่วนนี้บานปลาย
  • ไม่มีเวลาเพียงพอในการพาผู้ซื้อเยี่ยมชม เมื่อมีผู้สนใจซื้อและขอนัดหมายเยี่ยมชมที่อยู่อาศัยที่ประกาศขายจริง ผู้ขายต้องเป็นคนดำเนินการเอง ซึ่งปกติแล้วจะมีการขอเยี่ยมชมเรื่อย ๆ จากหลากหลายลูกค้าที่สนใจ ซึ่งผู้ขายต้องทำใจว่าอาจต้องใช้เวลาในการเปิดบ้านและพาไปเยี่ยมชมและให้ข้อมูลหลาย ๆ ครั้งจนกว่าจะขายได้ หรือบางกรณีที่ผู้สนใจซื้อสะดวกนัดหมาย แต่อาจจะไม่ตรงกับช่วงเวลาที่ผู้ขายว่าง ซึ่งหากเกิดกรณีที่ต้องเลื่อนนัดหรือปฏิเสธนัดบ่อย ๆ ก็เป็นการลดโอกาสที่จะขายได้ตามไปด้วย เนื่องจากผู้ซื้ออาจสนใจโครงการอื่นที่ไปดูแทนหรือมีความจำเป็นเร่งด่วนในการหาบ้านใหม่ นอกจากนี้ผู้ขายยังต้องเผชิญความท้าทายในการพิจารณาว่าผู้ที่สนใจซื้อนั้นเป็นลูกค้าจริง หรือเป็นแค่มิจฉาชีพที่แฝงตัวมา
  • ขาดทักษะในการต่อรอง ผู้ขายต้องมีทักษะในการสื่อสารและวาทศิลป์ที่ดีในการดึงดูดใจเมื่อให้ข้อมูลบ้านที่จะขาย เพื่อให้สามารถปิดการขายได้ภายในเวลาที่รวดเร็วและขายได้ตามราคาที่ตั้งไว้ ซึ่งผู้ขายมือใหม่ที่ไม่มีประสบการณ์ด้านการขายบ้าน/คอนโดฯ มาก่อน มักเผชิญความท้าทายเมื่อผู้ซื้อต้องการให้ลดราคาลง หรือต่อรองราคาโดยมีเงื่อนไขต่าง ๆ เช่น ขอลดราคาโดยไม่เอาเฟอร์นิเจอร์ หรือหาจุดชำรุดมากดดันขอลดราคาเพิ่ม นอกจากนี้ ระหว่างการสื่อสารกันนั้น ผู้ขายไม่ควรบอกเหตุผลการขายในเชิงลบที่อาจเสี่ยงต่อการถูกกดราคา หรือยกเลิกการซื้อในภายหลังเช่นกัน
  • ขาดความรู้ความเข้าใจเรื่องเอกสารสัญญา การซื้อขายที่อยู่อาศัยมือสองนั้นมีรายละเอียดที่แตกต่างจากการซื้อขายทรัพย์สินอื่น ๆ และซับซ้อนกว่า ผู้ขายต้องศึกษาและทำความเข้าใจในเรื่องการทำสัญญาการขายให้รอบคอบและครอบคลุม รายละเอียดในสัญญาต้องชัดเจนทั้งในเรื่องราคา เงื่อนไข เวลาในการดำเนินงานต่าง ๆ หรือค่าเสียเวลาหากผู้ซื้อเปลี่ยนใจยกเลิกสัญญาในภายหลัง นอกจากนี้ยังต้องมีความรู้เรื่องสินเชื่อ การเตรียมเอกสารในการทำธุรกรรมต่าง ๆ ขณะเดียวกันยังต้องศึกษาเรื่องค่าใช้จ่ายวันโอนกรรมสิทธิ์ เพื่อทำความเข้าใจว่าส่วนไหนบ้างที่ผู้ขายต้องรับผิดชอบเอง ซึ่งควรคำนวณค่าใช้จ่ายส่วนนี้ไว้ในราคาขายบ้านตั้งแต่แรก รายละเอียดเหล่านี้ต้องใช้เวลาศึกษาให้ถี่ถ้วนก่อนจะประกาศขาย เพื่อป้องกันข้อผิดพลาดในภายหลัง

“เอเจนต์” สะพานเชื่อมผู้ขายและผู้ซื้อ มีดีมากกว่าแค่ขายบ้าน

รายละเอียดของการซื้อ-ขายบ้าน/คอนโดฯ มือสองนั้นแตกต่างจากการซื้อบ้านใหม่ไม่น้อย ผู้ขายมือใหม่จึงจำเป็นต้องใช้เวลาศึกษารายละเอียดทั้งในด้านการตลาดและเอกสารสัญญา ถือเป็นเรื่องท้าทายสำหรับผู้ไม่เคยมีประสบการณ์มาก่อนในการบริหารจัดการขั้นตอนต่าง ๆ หรือไม่มีเวลาเพียงพอในการทำทุกอย่างด้วยตนเอง การเลือกใช้บริการเอเจนต์อสังหาฯ จึงเป็นทางเลือกที่น่าสนใจและช่วยอำนวยความสะดวกให้การขายบ้าน/คอนโดฯ เป็นไปอย่างราบรื่น อย่างไรก็ดี บางคนอาจมีความเชื่อผิด ๆ มองว่าเอเจนต์ทำได้แค่ขายเพียงอย่างเดียว จึงเสียดายเงินหากต้องจ่ายค่าคอมมิชชั่น ซึ่งแท้จริงแล้วเอเจนต์มืออาชีพนั้นมีบทบาทอยู่ในทุกขั้นตอนของเส้นทางการซื้อขายที่อยู่อาศัย ดังนี้ 

  • เป็นที่ปรึกษา คอยดูแลในทุกขั้นตอน เอเจนต์มีประสบการณ์และความรู้ความเข้าใจในการซื้อขายอสังหาฯ เป็นอย่างดี จากการศึกษาตลาด เรียนรู้ทักษะที่เกี่ยวข้อง และติดตามข่าวสารในแวดวงอสังหาฯ ตลอดเวลา เอเจนต์จะช่วยดูแลตั้งแต่ขั้นตอนการตั้งราคาขายบ้าน/คอนโดฯ ที่เหมาะสม ตรวจสอบจุดบกพร่องที่ควรซ่อมแซม ให้คำปรึกษาเพื่อปรับปรุงตกแต่งบ้าน/คอนโดฯ ให้สวยงามขึ้น เพื่อช่วยให้ขายบ้านได้ราคาดีและดึงดูดใจผู้ซื้อ นอกจากนี้ เอเจนต์ยังมีความรู้ที่เกี่ยวข้องกับการทำสัญญา การขอสินเชื่อในฝั่งผู้ซื้อ และการโอนกรรมสิทธิ์ ถือเป็นที่ปรึกษาที่ช่วยเตรียมการ อำนวยความสะดวก และแก้ไขปัญหาในการขายที่อยู่อาศัยให้ราบรื่น ประหยัดเวลาของผู้ขายมากขึ้น และลดความยุ่งยากในขั้นตอนที่ไม่คุ้นชินออกไป
  • เป็นทั้งนักวิเคราะห์และนักวางแผนการตลาด การประกาศขายที่อยู่อาศัยให้ได้รับผลตอบรับที่ดีนั้น เอเจนต์ต้องทำการวิเคราะห์ในทุกขั้นตอน เพื่อนำมาวางแผนขายบ้าน/คอนโดฯ มือสองให้มีประสิทธิภาพที่สุด โดยต้องศึกษาจุดเด่นของอสังหาฯ ที่ต้องการขาย นำมาวิเคราะห์โอกาสในทำเลนั้นๆ โดยเปรียบเทียบกับที่อยู่อาศัยประเภทเดียวกันที่ประกาศขายในทำเลนั้น ๆ ว่ามีจำนวนมากน้อยเพียงใด อยู่ในระดับราคาเท่าไร ผู้ซื้อที่เป็นกลุ่มเป้าหมายหลักคือใคร มีการติดตามสื่อผ่านช่องทางไหนบ้างและนำข้อมูลทั้งหมดมาวางแผนว่าจะประกาศขายในสื่อออฟไลน์และออนไลน์ที่ใดบ้าง ใช้ระยะเวลาเท่าไร และมีกลยุทธ์ใดบ้างที่จะนำมาใช้เพื่อกระตุ้นให้ปิดการขายได้ไวขึ้น 
  • สวมบท Matchmaker ช่วยจับคู่และสกรีนผู้ซื้อ เอเจนต์จะมีประสบการณ์การซื้อ-ขายในตลาดมากกว่าผู้บริโภคทั่วไป จึงมีความเข้าใจความต้องการที่ต่างกันทั้งของผู้ซื้อและผู้ขาย และมีเครือข่ายของเอเจนต์เองหรือฐานข้อมูลลูกค้าของบริษัทที่จะช่วยเพิ่มโอกาสในการเข้าถึงกลุ่มเป้าหมายได้มากขึ้น เชื่อมโยงให้ผู้ขายได้พบกับผู้ซื้อที่มีความต้องการที่ตรงกัน ขณะเดียวกัน เอเจนต์ยังมีประสบการณ์ที่จะช่วยประเมินว่าผู้สนใจซื้อคนไหนมีศักยภาพในการซื้อมากเพียงพอ นอกจากจะเป็นตัวแทนในการพาผู้สนใจซื้อมาเยี่ยมชมโครงการแล้ว ยังมีเทคนิคและทักษะที่ดีในการเจรจา เป็นเสมือนคนกลางที่ลดความร้อนแรงเมื่อมีการต่อรองราคา ช่วยหลีกเลี่ยงการโดนกดราคาจากผู้สนใจซื้อโดยตรง และโน้มน้าวให้เห็นความคุ้มค่าของบ้าน เพื่อให้เกิดการตัดสินใจซื้อในราคาที่ตั้งไว้หรือใกล้เคียง
  • เป็นผู้เชี่ยวชาญในด้านเอกสารและสัญญา เอเจนต์ต้องมีความรู้ด้านกฎหมายที่เกี่ยวข้องกับการทำธุรกรรม เพื่อให้สามารถช่วยผู้ขายได้ตั้งแต่เริ่มต้น ไม่ว่าจะเป็นขั้นตอนการตรวจสอบว่าที่อยู่อาศัยอยู่ในเงื่อนไขที่สามารถขายได้ มีหนี้ค้างชำระหรือพันธะกับทางธนาคารหรือไม่ ซึ่งจะไม่สามารถโอนกรรมสิทธิ์บ้านที่ติดจำนองได้ จนกว่าจะเคลียร์หนี้กับธนาคารและทำเรื่องปลอดจำนองก่อน รวมทั้งแนะนำการไถ่ถอนหลักทรัพย์กรณีที่ที่อยู่อาศัยนั้นยังติดผ่อนธนาคาร ทั้งหมดนี้ล้วนเป็นเรื่องที่ต้องจัดการให้เรียบร้อย เพื่อไม่ให้มีปัญหาภายหลังเมื่อมีการตกลงซื้อขาย นอกจากนี้ เอเจนต์ยังสามารถช่วยเตรียมเอกสารในการทำสัญญาต่าง ๆ ครอบคลุมตั้งแต่การทำสัญญาจะซื้อจะขาย การวางเงินมัดจำ การช่วยลูกค้าขอสินเชื่อ การเตรียมสัญญาซื้อขายและเอกสารต่าง ๆ ตลอดจนการโอนกรรมสิทธิ์ ลดเวลาในการดำเนินการเอง และช่วยให้มั่นใจในความถูกต้อง

เลือกเอเจนต์อย่างไรให้ปลอดภัย ไร้กังวลเรื่องโดนหลอก

ก่อนตัดสินใจเลือกเอเจนต์ ผู้ขายควรตรวจสอบประวัติและใบอนุญาตประกอบวิชาชีพจากสมาคมนายหน้าอสังหาริมทรัพย์ไทย ซึ่งมีการสอบวัดความรู้ทางด้านการเป็นตัวแทนและสอบวัดจรรยาบรรณวิชาชีพ รวมทั้งขอดูผลงานการขายที่ผ่านมาก่อน เพื่อพิจารณาคุณภาพและความรู้ความสามารถของเอเจนต์เบื้องต้น จากนั้นจึงตกลงรายละเอียดในสัญญาว่าจ้างเอเจนต์ให้เรียบร้อยว่า ภายใต้ค่านายหน้านั้นครอบคลุมบริการอะไรบ้าง เช่น ค่าทำการตลาด ค่าเดินทางพาลูกค้าเยี่ยมชมโครงการ เพื่อป้องกันค่าใช้จ่ายแฝงที่อาจเพิ่มมาในภายหลังโดยไม่รู้ตัว รวมทั้งระบุเงื่อนไขที่ชัดเจนในการขาย 

  • หากเอเจนต์สามารถขายบ้านในราคาสูงกว่าที่ตกลงไว้ในตอนต้น เจ้าของบ้านจะตกลงให้จำนวนเงินส่วนที่เกินเป็นของเอเจนต์หรือไม่
  • เมื่อตกลงว่าจ้างแล้ว ค่านายหน้าจะต้องจ่ายในทุกกรณีที่ขายบ้าน/คอนโดฯ นั้นสำเร็จ แม้เจ้าของบ้านจะขายได้เองหรือไม่
  • บางครั้งสัญญาจะระบุว่าเจ้าของต้องแต่งตั้งให้เอเจนต์นั้น ๆ เป็นตัวแทนขายแต่เพียงผู้เดียว ห้ามมิให้เอเจนต์ผู้อื่นเป็นตัวแทนขายเป็นอันขาด ภายในระยะเวลาตามที่กำหนด ซึ่งถือเป็นวิธีป้องกันให้เอเจนต์ไม่มีความเสี่ยงที่จะถูกเจ้าของบ้านหรือเอเจนต์คนอื่นขายตัดหน้า
ข้อมูลจากแบบสอบถามความคิดเห็นของผู้บริโภคที่มีต่อตลาดที่อยู่อาศัย DDproperty Thailand Consumer Sentiment Study รอบล่าสุด

โดยทั่วไปแล้วการขายที่อยู่อาศัยผ่านเอเจนต์จะต้องเสียค่านายหน้าหรือค่าคอมมิชชั่นประมาณ 3% ของราคาซื้อขาย และเอเจนต์จะเก็บค่านายหน้าเมื่อลูกค้าทำสัญญาซื้อขายเรียบร้อยแล้วหรือปิดการขายได้แล้วนั่นเอง ผู้บริโภคจึงควรพิจารณาข้อดีและข้อจำกัดอย่างถี่ถ้วนก่อนตัดสินใจว่าการเลือกขายบ้านด้วยตนเอง หรือผ่านเอเจนต์ วิธีไหนที่เหมาะสมกับความต้องการและตอบโจทย์มากที่สุด ข้อมูลจากแบบสอบถามความคิดเห็นของผู้บริโภคที่มีต่อตลาดที่อยู่อาศัย DDproperty Thailand Consumer Sentiment Study รอบล่าสุด พบว่า เหตุผลที่ผู้บริโภคตัดสินใจเลือกซื้ออสังหาฯ ผ่านเอเจนต์อสังหาฯ นั้น 2 ใน 3 (68%) มองว่า เอเจนต์ช่วยให้ประหยัดเวลาจากการทำธุรกรรมได้มากขึ้น ตามมาด้วย 51% มองว่าเอเจนต์อสังหาฯ มีความรู้และความเชี่ยวชาญมากกว่าตนเอง และ 45% ยอมจ่ายเงินใช้เอเจนต์เพื่อลดความยุ่งยากในกระบวนการซื้อขายลง ขณะที่ปัจจัยสำคัญที่มีผลต่อการเลือกเอเจนต์นั้น มากกว่า 2 ใน 3 (71%) พิจารณาจากความเชี่ยวชาญเฉพาะทางของเอเจนต์ ตามมาด้วยประสบการณ์ของเอเจนต์ 63% และชื่อเสียงของบริษัทที่เอเจนต์สังกัดอยู่ 55% ซึ่งจะช่วยให้มั่นใจได้ว่าเอเจนต์นั้นมีความสามารถเพียงพอและน่าเชื่อถือ

นอกจากนี้ 8 ใน 10 ของผู้บริโภค (81%) เผยว่าให้ความสำคัญกับการเลือกใช้เอเจนต์ที่ได้รับการยืนยันตัวตน (Agent Verification) เพื่อป้องกันการถูกหลอกลวงหรือเจอมิจฉาชีพแฝงตัวมา อย่างไรก็ดี หากผู้บริโภคยังไม่มั่นใจเมื่อต้องใช้เอเจนต์อสังหาฯ ก็สามารถเลือกใช้ “เอเจนต์ที่ได้รับการยืนยันตัวตน (Agent Verification)” ของดีดีพร็อพเพอร์ตี้ ที่มีการแสดงข้อมูลการติดต่อที่ชัดเจน และความเชี่ยวชาญเบื้องต้น ซึ่งจะทำให้มั่นใจได้ว่าเอเจนต์ที่ผ่านการลงทะเบียนในโครงการนี้ และได้ป้ายสัญลักษณ์สีเขียว “ยืนยันตัวตน” หรือ “Verified” บนเว็บไซต์ www.ddproperty.com ตรงปก มีความน่าเชื่อถือ และไว้ใจได้ ช่วยให้คุณมั่นใจได้ว่าทุกการซื้อ-ขาย-เช่าบนเส้นทางอสังหาฯ นี้จะเป็นไปอย่างราบรื่น และไร้กังวล 

Posted on

Red Hat OpenStack Services on OpenShift คือ Red Hat OpenStack Platform เจเนอเรชันถัดไป

Red Hat OpenStack Services on OpenShift คือ Red Hat OpenStack Platform เจเนอเรชันถัดไป

Red Hat OpenStack Services on OpenShift คือ Red Hat OpenStack Platform เจเนอเรชันถัดไป

เร้ดแฮทประกาศการพัฒนา Red Hat OpenStack Services on OpenShift* รุ่นพรีวิว ซึ่งเป็นการพัฒนาครั้งสำคัญของ Red Hat OpenStack Platform จากตลอดสองสามปีที่ผ่านมาที่เร้ดแฮทมุ่งมั่นผสานให้ Red Hat OpenStack Platform และ Red Hat OpenShift ทำงานร่วมกันเพื่อช่วยให้เซอร์วิสโพรไวเดอร์สเกลได้เร็วขึ้นและใช้ทรัพยากรได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด โดยสามารถช่วยทีมบริหารจัดการ OpenStack บนคลาวด์ต่าง ๆ เพื่อให้ผู้ใช้งานได้ประโยชน์จากการดำเนินการที่ทันสมัยมากขึ้นของ OpenShift การผสานรวม Kubernetes กับ OpenStack จะช่วยให้องค์กรต่าง ๆ สามารถบริหารจัดการทรัพยากรได้มีประสิทธิภาพมากขึ้น มีความสามารถในการสเกล มีความยืดหยุ่นในการใช้ไฮบริดคลาวด์ อย่างมาก มีการพัฒนาและแนวปฏิบัติของ DevOps ที่ไม่ซับซ้อน และอื่น ๆ อีกมาก

แต่การผสานรวมเทคโนโลยีต่าง ๆ ให้ทำงานร่วมกันนั้น ต้องการการวางแผนและการกำหนดค่าคุณสมบัติต่าง ๆ ที่รัดกุม เพื่อขับเคลื่อนให้การทำงานของสองแพลตฟอร์มเป็นไปอย่างราบรื่น และความต้องการนี้คือที่มาของ Red Hat OpenStack Services on OpenShift ซึ่งลูกค้าสามารถคงการลงทุนกับ OpenStack APIs เช่น Nova, Swift, Cinder, Neutron, Keystone และอื่น ๆ ไว้ได้ ช่วยให้มีค่าใช้จ่ายในการบริหารจัดการต่ำลง ในขณะเดียวกันก็สามารถปรับปรุงการดำเนินการให้ทันสมัยขึ้นจากการผสมผสานโปรเจกต์คอนเทนเนอร์ใหม่ ๆ การเปลี่ยนแปลงนี้ไม่ได้บังคับให้ผู้ใช้ต้อง re-write หรือเปลี่ยนเวิร์กโหลด OpenStack ที่ใช้อยู่ และเพื่อให้ได้ประโยชน์มากขึ้น สถาปัตยกรรมใหม่นี้ช่วยให้ผู้ใช้ไม่ต้องไปยุ่งเกี่ยวกับเวิร์กเกอร์โหนดของ OpenStack เลย เราจะย้าย control plane ของ OpenStack ของผู้ใช้ไปเป็นเวิร์กโหลดของ OpenShift โดยไม่รบกวน OpenStack worker nodes และเมื่อเวลาผ่านไป OpenStack worker nodes จะยังได้รับการอัปเกรดต่อเนื่องตามไลฟ์ไซเคิลของ OpenStack เหมือนเช่นเคย

เร้ดแฮทกำลังมอบเส้นทางการลงทุนที่รองรับสิ่งที่จะเกิดขึ้นอย่างแน่นอนในอนาคตให้กับลูกค้า OpenStack ของเรา Red Hat OpenStack Services on OpenShift ช่วยให้องค์กรต่าง ๆ สามารถติดตั้งเพื่อใช้งานได้ง่าย ใช้งานได้รวดเร็วอย่างมาก และมอบการบริหารจัดการแบบรวมศูนย์ตั้งแต่ศูนย์กลางหลักไปจนถึง edge การปรับปรุงประสิทธิภาพสำคัญทั้งสามอย่างนี้ เกิดจากความคิดเห็นตรงของลูกค้าที่ให้กับเรา นอกจากนี้ Red Hat OpenStack Services on OpenShift ยังมีความสามารถต่าง ๆ ดังนี้

  • ความยืดหยุ่นสูงขึ้น: ด้วยความสามารถในการรันแอปพลิเคชันได้ทั้งระบบภายในองค์กร (bare-metal), เวอร์ชวล และคอนเทนเนอร์ ร่วมกัน ช่วยให้ลูกค้าสามารถรันเวิร์กโหลดบนสภาพแวดล้อมที่จะส่งผลดีต่อธุรกิจได้มากที่สุด ไม่ว่าจะอยู่ที่จุดในของเส้นทางการทรานส์ฟอร์มด้านไอทีของตน
  • การประมวลผลแบบขนานที่รวดเร็ว: เพื่อการใช้งานอย่างฉับพลันและทำซ้ำได้ ด้วยการใช้ Red Hat Ansible Automation Platform และ OpenShift Go Operators ที่จะช่วยลดเวลา ลดความซับซ้อนและลดความเสี่ยง
  • ความสามารถในการสเกล: ด้วยการบริหารจัดการผ่าน control plane แบบใหม่ (ชุดเครื่องมือสำหรับการใช้งานและการจัดการ OpenStack control plane as Kubernetes-native pods)
  • เพิ่มประสิทธิภาพการอัปเดตและอัปเกรดต่าง ๆ โดยใช้ rolling updates/capabilities ที่มีอยู่ใน Red Hat OpenShift เป็นวิธีการอัปเดต podified บริการ OpenStack ที่ราบรื่นและเชื่อถือได้ ในขณะที่ยังคงความพร้อมใช้สูงไว้ด้วย
  • ความปลอดภัยที่รัดกุมขึ้น: ด้วยการใช้การสื่อสารที่เข้ารหัสระหว่างบริการต่าง ๆ memorn cache ที่เข้ารหัส และการควบคุมการเข้าถึงตามบทบาทที่ปลอดภัย เพื่อมอบโมเดลรักษาความปลอดภัยพื้นฐานที่รัดกุมมากขึ้น
  • ประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นของ Openstack Observability ช่วยให้ลูกค้าเข้าใจสภาพความเป็นไปของไฮบริดคลาวด์ที่ใช้อยู่ได้อย่างลึกซึ้งมากขึ้น แดชบอร์ดที่ได้รับการปรับปรุงใหม่มอบความสามารถในการสังเกตเป็นหนึ่งเดียว ด้วยชุดเวอร์ชวลไลเซชันที่ได้รับการปรับปรุงและรวมอยู่แล้วใน Openshift Observability UI นอกจากนี้ลูกค้ายังสามารถสร้างแดชบอร์ดเพื่อปรับแต่งความต้องการด้าน Observability ของตนเองได้   

เดินหน้าต่อ

จากนี้ Red Hat OpenStack Services on OpenShift จะอยู่บนฟอร์มแฟกเตอร์รุ่นต่อไปเท่านั้น โดยมี control plane โฮสต์บน Red Hat OpenShift และ Red Hat Enterprise Linux-based dataplane ภายนอกที่บริหารจัดการด้วย Red Hat Ansible Automation Platform Red Hat OpenStack Platform 17.1 เป็นเวอร์ชันล่าสุดของผลิตภัณฑ์ที่ใช้คลาสสิกฟอร์มแฟกเตอร์ของ control plane ซึ่งสามารถรันบนระบบที่อยู่ภายในหรือเวอร์ชวลไลซ์ก็ได้ ผ่านการบริหารจัดการจาก OpenStack Director การสนับสนุนให้กับคลาสสิกฟอร์มแฟกเตอร์จะมีให้จนสิ้นสุดไลฟ์ไซเคิลของเวอร์ชัน 17.1 นี้ (พ.ศ. 2570) ลูกค้าที่ต้องการย้ายการทำงานจะสามารถติดตั้งคอนโทรลเลอร์ใหม่กับ OpenShift เพื่อเข้าใช้ทรัพยากรการประมวลผล โดยไม่ต้องปรับการใช้เวิร์กโหลดที่กำลังทำงานอยู่ใหม่

พันธสัญญาของเร้ดแฮทและการลงทุนด้าน OpenStack ยังคงแข็งแกร่ง เราเป็นผู้นำของการมีส่วนร่วมและมีวิศวกรมากกว่า 250 คนที่ยังคงเป็นผู้นำด้านนวัตกรรมทั้งในระดับโปรเจกต์และผลิตภัณฑ์ OpenStack ยังคงเป็นองค์ประกอบสำคัญของโครงสร้างพื้นฐานไอทีขนาดใหญ่ โดยเฉพาะในด้านโทรคมนาคมและเซอร์วิสโพรไวเดอร์  การพัฒนานี้จะเพิ่มประสิทธิภาพให้กับการใช้งาน การจัดการ และการดูแลรักษาฟุตพริ้นท์ OpenStack ขององค์กร

Posted on

Generative AI in the Enterprise

AI สำหรับอุตสาหกรรมอาหารและเครื่องดื่ม

Generative AI in the Enterprise

By Terry Smagh, Senior Vice President and General Manager for Asia Pacific and Japan, Infor

AI has certainly been hitting the headlines in 2023. We’ve had warnings of its potential to bring about the extinction of humanity, claims that it poses a national security threat, calls for all training of AIs above a certain capacity to be halted for at least six months and a resignation by the ‘Godfather’ of AI. Generative AI (GenAI) models, such as ChatGPT, seem to be some of the most discussed, with much debate around their potential to transform our everyday lives. But what about in an enterprise environment? How can businesses harness the potential power of this truly transformative technology and to what end?

Although the field of GenAI is still pretty nascent, we are definitely at an inflection point in AI and computing in general. Most of the large language models making a splash in the generative AI space are good at Natural Language Processing (NLP). Across a multitude of industries, these GenAI models can help with NLP based applications, such as providing interactive help. You can expose your knowledge base/end-user manuals and documentation through a GenAI-based interactive chatbot, which will make finding information vastly easier for users.  

Another immediate benefit, although a considerably bigger challenge, is to provide an NLP-based enterprise-wide search capability on business data. This is of course an ever-evolving space, with enterprise software businesses already hard at work investigating how GenAI models can complement existing NLP solutions and AI offerings. This could be by enhancing contextual experiences, integrating voice chat capabilities with digital assistants or machine learning (ML) models through AI platforms, and extending enterprise search into image recognition capabilities.

And, because GenAI models enable users to tap into a variety of data sources to generate text and code, formulate predictions and summaries, perform translations, analyse images and more, they can be used for a variety of enterprise use cases. These include writing e-mails, reports, product documentation and web content; creating job descriptions and requisitions; performing product and vendor comparisons, and assembling photos, music tracks and videos for marketing campaigns. And you can also put the NLP skills of GenAI models to good use to summarise books, review and proofread any content, and provide ideas to jumpstart an initiative.

GenAI in action

So, what does this look like in practice? Well, for example, companies with IT and software engineering departments can initiate a healthy practice of leveraging tools such as Microsoft’s Copilot or AWS CodeWhisperer for code generation. For businesses that need to build their own industry specific language models, simply verify general information, get reviews and recommendations by sourcing the web, or have a need to combine their private enterprise data and enrich this with information in the public domain, they can integrate with GenAI tools and platforms such as Open AI’s ChatGPT or AWS Bedrock. 

Challenges ahead

The pace of change in the world of GenAI is quick and organisations that don’t respond in time may be left behind. Ideally, businesses should be embracing this powerful technology rather than rejecting it. But that definitely doesn’t mean that one-size-fits-all when it comes to GenAI models and there are certainly a number of challenges to be addressed before GenAI models can gain widespread adoption in enterprise environments. 

First, there’s the issue of reliability. While the generated content from a large language model looks original, it is in fact mimicking a pattern based on a similar training data set it has been exposed to. Many times, the generated information is known to be false. And the same question can generate different answers. 

Secondly, we have privacy issues. The data and the input conditions that the users share are used to train the larger model. So, valuable trade secrets or PII data can be shared, inadvertently leading to compliance violations. In addition, the generation and exchange of business-specific content must adhere to strict legal and data privacy requirements – for example, when companies perform a Data Protection Impact Assessment (DPIA) they must ensure compliance with the General Data Protection Regulation (GDPR). Most of the GenAI platform vendors do offer the possibility of keeping your enterprise data exclusive and not used for general training purposes but it’s important that businesses who plan to use GenAI take this into account. 

Then there’s the issue of bias. Content generated by AI is tailor-made based on the input prompt. You can also train the model using favourable data points only without exposing it to the full picture. Ultimately, you can mould the output the way you want – both useful and harmful. The tone of generated content could be authoritative while in fact it could be a subjective view and it would be easy to manipulate a gullible user and influence their views pretty convincingly with GenAI.  Also, the risk of generating fake news, fake video and audio clips will only get higher. 

Moderation filters

That’s not to say that these challenges are insurmountable. One way to combat these threats is to apply the proper moderation filters on the end user interface through which GenAI tools can be used by ‘normal’ users. And, without a doubt, for business use, enterprises must follow a ‘human in the middle’ approach. i.e., all generated content must be moderated by a real person before being rolled out for regular consumption. Human control and moderation will be required for some time to boost the accuracy and consistency of the generated content, help reduce socio-political biases and ensure that a company’s competitive edge is not compromised.

Considering all of the above, enterprises need to develop a point of view of how GenAI applies to them. Additionally, it will be vital to follow the best practices from GenAI vendors – for example, the use of moderation filters from Open AI. What we are also seeing is individual countries scrambling to come up with their own AI policies, something else that businesses will need to take into account, making sure the local AI policy is adhered to, following the proper protocols as outlined by respective governments.

Rapid evolution

In terms of how Generative AI will evolve over the next five-to-ten years, investments in the technology will increase tremendously – both in terms of generating better models as well as in the hardware space, with faster more powerful chips and the need for more network bandwidths.  Its impact should definitely not be underestimated. All media content we will consume in the coming years will be influenced by GenAI; the internet search as we know it will move more towards a tailored, conversational experience; tools that detect content generated by AI will get more smarter, and regulatory and compliance will get ever-tighter.

ChatGPT and other GenAI models represent disruptive solutions that already are helping consumers refine the search process, automate the creation of content and boost individual productivity. While we expect enterprises to adopt this powerful technology rapidly, we also hope they are aware of the potential risks, inaccuracy and privacy concerns involved too. Naturally, it’s only a matter of time before the GenAI space matures and addresses such concerns. In the meantime, with human control and moderation, GenAI models have the potential to revolutionise enterprise environments.