AI房地产解析器

将看房邮件和房产门户的咨询邮件转为Google表格或CRM中的数据行。上传第一封邮件，Airparser会建议字段并完成解析。租赁协议和房产文件同样适用。

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A real estate showing email being converted into structured extracted data in Airparser

看房邮件与咨询邮件，自动解析

房地产从业者每天都会收到几十封通知邮件：来自ShowingTime、SentriLock和BrokerBay等平台的看房请求和确认，以及来自Rightmove、Zoopla和idealista等房产门户的咨询。这些信息被埋没在收件箱里，最后只能手动复制到电子表格、CRM和日历中。

Showing Email Example (ShowingTime.com)

Airparser会读取每封邮件并将其转为数据：看房邮件提取房产地址、看房日期和时间、经纪人联系方式、MLS ID和挂牌价格；咨询邮件提取姓名、电话、邮箱、所咨询的房产和留言。数据可发送到Google表格、您的CRM，或通过Zapier、Make、n8n、webhook或API发送到任何应用。

Airparser从这些邮件中提取的内容

  • 房产地址和挂牌详情
  • 看房日期和时间
  • MLS ID、挂牌价格和状态
  • 经纪人联系方式和经纪公司
  • 咨询人姓名、电话和邮箱
  • 所咨询的房产和咨询留言
Auto-generated extraction schema

将邮件转发到您的Airparser收件箱，可以手动转发，也可以在Gmail或Outlook中设置自动规则。上传第一封邮件，Airparser会建议字段并完成解析；您可以按需调整Schema，之后每封新邮件都会以同样方式解析，并发送到Google表格，或通过Zapier或Make发送到HubSpot、Airtable等CRM。

了解更多关于解析房地产看房邮件的信息 →

什么是AI房地产解析器？

房地产解析器会读取邮件和文档，并将其中的信息转为结构化数据。您无需再手动把地址、联系方式、价格和日期复制到电子表格或CRM中，只需一次选定字段，之后每封新邮件或每份新文档都会自动填好。

Airparser使用LLM和视觉模型读取邮件、PDF和扫描件，并提取关键信息，例如：

  • 房产门户咨询中的线索信息（姓名、电话、邮箱、留言）
  • 看房邮件数据（MLS ID、经纪人联系方式、预约时间）
  • 挂牌详情（价格、分区、经纪公司）
  • 房产地址和描述
  • 租赁条款和租金金额
  • 购买价格和成交日期
  • 租户和房东信息
  • 合同日期和续约条款

您将获得

0
需要创建的模板
99%
数据提取准确率
7,000+
可发送数据的应用

处理任何房地产文档

文档的处理方式也一样：上传一份，Airparser就会建议字段并完成解析。无需创建模板。

租赁协议

住宅和商业租赁合同

购买合同

房地产购买协议和合同

房产文件

房产报告、检查报告和披露文件

申请表

租赁申请和租户审核表

看房与咨询邮件

看房通知和房产门户咨询（ShowingTime、MLS、Rightmove、Zoopla、idealista）

完整的房地产数据提取

提取每一个细节

房产信息

地址、房产类型、建筑面积、卧室数、卫生间数

当事方详情

租户姓名、房东信息、联系方式

财务条款

租金金额、押金、购买价格、费用

关键日期

租赁起止日期、续约日期、成交日期

法律条款

租赁条款、续约选项、终止条款

合规数据

房产披露、检查结果、合规状态

看房详情

MLS ID、看房时间、经纪人联系方式、挂牌状态、经纪公司信息

示例提取数据:

JSON
{
  "document_type": "Lease Agreement",
  "property": {
    "address": "123 Main Street, San Francisco, CA 94102",
    "property_type": "Apartment",
    "square_feet": "850",
    "bedrooms": "2",
    "bathrooms": "1"
  },
  "tenant": {
    "name": "John Smith",
    "email": "[email protected]",
    "phone": "+1 (555) 123-4567"
  },
  "landlord": {
    "name": "ABC Property Management",
    "contact": "[email protected]"
  },
  "lease_terms": {
    "monthly_rent": "$2,500",
    "security_deposit": "$2,500",
    "lease_start": "2024-02-01",
    "lease_end": "2025-01-31",
    "renewal_option": "Automatic renewal for 1 year"
  },
  "key_dates": {
    "signature_date": "2024-01-15",
    "move_in_date": "2024-02-01"
  }
}

AI房地产文档解析的工作原理

1. 上传第一封邮件或文档

上传一份示例，或将邮件转发到您专属的Airparser收件箱。系统会自动检测要提取的字段，并完成第一份的解析。

2. 微调字段

如果结果有偏差，可以编辑Schema：重命名、添加或删除字段，并为每个字段添加说明，以获得更多控制和更高精度。

3. 获取干净的数据

通过API访问结构化数据，导出到Google表格或CSV，或通过Zapier、Make、n8n和webhook发送到CRM及其他应用。

房地产文档解析使用场景

物业管理

自动化租赁处理和租户数据录入,加快物业管理工作流程。

房地产经纪人

从邮件中提取看房和咨询数据，并发送到Google表格或您的CRM。跟踪看房动态，跟进每一条线索。支持来自ShowingTime、MLS、经纪公司和房产门户的邮件。

投资组合管理

自动生成有关租赁条款、续约日期和房产业绩的洞察。

租户审核

提取申请数据和租户信息,加快审核流程。

合规管理

自动追踪租赁条款、续约日期和合规要求。

会计与财务

自动化租金清单和财务数据提取,实现准确的物业会计核算。

运营与分析

构建仪表板以追踪看房趋势、经纪人业绩和最受欢迎的房产。将解析的看房数据导出到Airtable、Notion或Google Data Studio,实现实时可视化。

客户评价

了解团队为何选择 Airparser

It extracted scanned PDF info better than all the others.

DP
Devon P.
Marketing Manager
on Capterra

The simplicity of creating the data capture fields. I also like the webhook feature.

Allen M. - Owner Realtor, Real EstateAllen M.
Owner Realtor, Real Estate
on Capterra

Easiest AI powered data extraction tool!

MF
Mitch F.
Information Technology and Services
on Capterra

常见问题

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