Die Wissenschaft der Immobilien: Matching und Kauf

Ihre Daten kennen Sie am besten, lassen Sie sie Ihr Traumhaus finden. Die Immobilienbranche sitzt auf tonnenweise Daten, die jedes Jahr ungenutzt bleiben. In diesem Artikel diskutieren wir, wie fortschrittliche Technologien Immobilieninvestoren, Makler und Unternehmen dabei helfen, die enorme Menge an Informationen innerhalb der Branche zu nutzen, um Menschen ihr Traumhaus zu finden.

Im Jahr 2017 behandelt ein Field Actions Science Reports Artikel die Auswirkungen von KI, Machine Learning und Predictive Analytics auf die Immobilienbranche:

“Die Praxis der KI-gestützten Urban Analytics gewinnt in der Immobilienbranche an Fahrt. Data Science und algorithmische Logik stehen kurz vor der Spitze neuer städtischer Entwicklungspraktiken. Wie nah? ist die Frage — Experten prognostizieren, dass die Digitalisierung weit über intelligente Gebäudemanagementsysteme hinausgehen wird. Neue Analyse-Tools mit Vorhersagefähigkeiten werden die Zukunft der städtischen Entwicklung dramatisch beeinflussen und die Immobilienbranche im Zuge dessen umgestalten.”

Vorwärts zum Jahr 2020: Nachdem wir Hype-Fallen hinter uns gelassen haben, erkennen wir die transformativen Effekte von Datenkompetenz, Digitalisierungsstrategien und Technologiefortschritten an. Predictive Analytics, Machine Learning und KI-gestützte Anwendungen sind immer noch die Innovationsführer in einer Vielzahl von Branchen, weit über die Immobilienbranche hinaus. Von den langweiligsten ML-Anwendungen bis zu den interessantesten NLP- & OCR-Automatisierungsbestrebungen haben Branchenführer gelernt, diese leistungsstarken Werkzeuge zu ihrem Vorteil zu nutzen. Heute gehen wir auf 3 Immobilien-Anwendungsfälle ein. Sie sollen verdeutlichen, wie moderne Software-Stacks und intuitive Schnittstellen mit Machine Learning und Data-Engineering interagieren, um einzigartige Produkte und Dienstleistungen zu schaffen.

Die Wissenschaft der Immobilien: Ihre Daten kennen Sie am besten, lassen Sie sie Ihr perfektes Zuhause finden.

Hauskaufprozesse

Der heutige Immobilienmarkt stellt eine interessante Herausforderung für Machine Learning dar: Gibt es eine Formel, um die richtigen Hauskäufer mit den richtigen Eigenschaften zum richtigen Preis zu verbinden? Die Suche nach genauen Haus-Matching- und Entdeckungsdiensten ist es, was Forscher und Branchenfachleute auf den Zehen hält. Mit den riesigen Datenmengen, die ihnen zur Verfügung stehen, und inspiriert durch die hohe Genauigkeit von Online-Empfehlungssystemen (Netflix, zum Beispiel?), sehen Haus-Matching-Engines eine ständige Entwicklung, sogar in der nicht-so-technisch-orientierten Immobilienbranche. 

Orchard ist ein Makler, der moderne Tech-Tools nutzt, um Haus-Entdeckungsdienste zu verbessern. Durch die Verwendung von Machine-Learning-Algorithmen kommen sie auf eine Antwort zu der dringendsten Frage, die Hauskäufer stellen: „Wie sieht mein Traumhaus aus?“. Zusätzlich können Algorithmen ihnen helfen, eine Folgefrage zu beantworten: „Welche Kompromisse bin ich (nicht) bereit zu machen?“. 

Mitgründer und Chief Product & Marketing Officer, Phil DeGisi, erklärt:

“Home Match ist der erste jemals entwickelte Haus-Suchalgorithmus, der es Menschen ermöglicht, die Merkmale auszuwählen, die ihnen am wichtigsten sind. Wir fragen Käufer eine Reihe von Fragen darüber, was sie wertschätzen und als “Muss-haves” und “Schön-hätte” in einem Haus betrachten – wie eine Kücheninsel, einen Pool im Hinterhof und eine Fahrzeit von wenigen Sekunden. Orchard weist jedem Haus in der Suchzone eine persönliche Übereinstimmungspunktzahl zu. ”

So werden die Käufer mit legitimen Hauskaufchancen verknüpft und der gesamte Prozess wird für alle Beteiligten einfacher. 

Benutzer von Haus-Matching-Systemen können eine Erfahrung genießen, die durch erhöhte Personalisierung und Benutzerfreundlichkeit gekennzeichnet ist. Suchergebnisse werden nach ihren Profilen sortiert und benutzerfreundliche, interaktive Schnittstellen ersetzen alte Immobilienkataloge.

“Orchard hat auch eine weitere Branchen-Neuheit entwickelt, Photo Switch, die diese personalisierten Suchergebnisse in einer visuell nützlicheren und personalisierteren Weise anzeigt. Dazu hat Orchard ein Machine-Learning-Modell entwickelt, um Fotos jedes Hauses auf dem Markt zu scannen und zu bestimmen, welche Räume in jedem Foto sind. Diese Funktion ist die erste ihrer Art und ermöglicht es Benutzern, ihre “Muss-haves” auf einmal zu vergleichen. Ob es sich um eine Chefküche, einen umzäunten Hinterhof oder ein gemütliches Wohnzimmer handelt, Hauskäufer können jetzt jeden Raum nebeneinander in einem Browser anzeigen, mit einem einzigen Knopfdruck.”

Eine solche Funktionalität ist nur durch die nahtlose Interaktion moderner Tech-Tools möglich. Web-Plattformen, Virtual-Reality-SDKs, Bildverarbeitungsalgorithmen sowie Machine-Learning-Frameworks tragen alle dazu bei, eine einzigartige Immobilien-Erfahrung zu schaffen.

Gewerbliche Immobilienbewertungen

Ein weiterer wichtiger Schritt in der gewerblichen Immobilienbranche ist die Immobilienbewertung. Automatisierte Bewertungsmodelle sind so alt wie die Branche selbst, da sie die Aufgabe haben, Immobilien zu bewerten und Preisschemata zu erstellen. Traditionell basierten diese Modelle hauptsächlich auf historischen Verkaufsdaten. Allerdings verpassen Modelle, die sich nur auf vergangenes Verhalten verlassen, viele andere Datenquellen.

Predictive Analytics und moderne Datenquellen Infrastrukturen sind darauf ausgelegt, externe Datenquellen zu integrieren und Algorithmen auf der Grundlage heterogener Datentypen zu trainieren. Anstatt einen einzelnen Datentyp zu verwenden, der nur einen begrenzten Einblick in eine Immobilie bietet, bieten einheitliche Datenarchitekturen einen 360-Grad-Blick und integrieren externe Datenquellen: Marktnachfrage, makroökonomische Daten, Mietwerte, Kapitalmärkte, Arbeitsplätze, Verkehr usw. Da es keine festen Grenzen für die Daten gibt, die von einem Immobilienbewertungsmodell verwendet werden können, ist Predictive Analytics ein leistungsstarkes Werkzeug, das Immobilienagenturen zur Verfügung steht. 

Smart Capital bietet eine solche moderne Lösung für die Immobilienbewertung. Sie verwenden Predictive Analytics für die Bewertung von Immobilien und versprechen, innerhalb eines Geschäftstages einen vollständigen Bericht zu liefern. Ihre CEO, Laura Krashakova, bietet einige Einblicke in die Art und Weise, wie sie dies erreichen.

“Die Technologie ermöglicht die Datenverarbeitung und Immobilienbewertung in Echtzeit und gibt Einzelpersonen Zugang zu Daten, die zuvor nur lokalen Maklern zur Verfügung standen. Lokale Einblicke wie die Beliebtheit des Standorts, Annehmlichkeiten in der Umgebung, Qualität des öffentlichen Verkehrs, Nähe zu Hauptstraßen und Fußgängerverkehr sind jetzt leicht verfügbar und werden für den Vergleich bewertet.”

Es gibt zwei Aspekte, die einen solchen Service überhaupt erst möglich machen: die leichte Zugänglichkeit und die Möglichkeit, Echtzeit-Einblicke zu liefern. Mobile- und Web-Plattformen machen es Kunden leicht, auf ihre Daten zuzugreifen, sie hochzuladen und zu visualisieren, unabhängig von ihrem Standort. Alles, was benötigt wird, ist eine Internetverbindung. Gleichzeitig verarbeiten Predictive-Analytics-Frameworks Daten in Echtzeit, mit einer Geschwindigkeit von Millisekunden. Sobald neue Datenereignisse auftreten, werden sie gesammelt und in den neuesten Analysebericht einbezogen. Kein Bedarf, auf zeitaufwändige, intensive Berechnungen zu warten, da all diese Berechnungen fast instantan, in der Cloud, erfolgen können. Noch einmal macht die nahtlose Interaktion moderner Technologien es möglich, eine nahtlose Erfahrung basierend auf Echtzeit-Einblicken zu bieten. Gleichzeitig wird die Vielfalt externer Datenquellen zu einer Garantie für eine erhöhte Bewertungsgenauigkeit. Dies spart Zeit, Geld und Kopfschmerzen für alle Beteiligten.

Optimierter Kreditantragsprozess

Ein weiterer gewerblicher Immobilienprozess, der eine interessante Herausforderung darstellt, ist der Kreditantrag. Eine Herausforderung nicht nur für die verwirrten Hauskäufer, sondern auch für Machine-Learning-Modelle. Kreditgenehmigungsmodelle benötigen Zugang zu allen Arten von Daten, von persönlichen Informationen bis hin zu Kreditverlauf, historischen Transaktionen und Beschäftigungsverlauf. Die manuelle Identifizierung und Integration all dieser Datenquellen kann schnell zu einer mühsamen, zeitaufwändigen und ärgerlichen Aufgabe werden. Darüber hinaus birgt die manuelle Verarbeitung ein hohes Risiko fehlerhafter Einträge während des Antrags. Diese Aspekte haben den manuellen Kreditantragsprozess zu einem Engpass für Immobilientransaktionen gemacht.

Wenn nur eine automatisierte Lösung existierte, um einige der Schmerzen zu lindern…

Beeline ist ein Unternehmen, das sich auf die Optimierung des Kreditantragsprozesses konzentriert. Ihre intuitive mobile Schnittstelle führt Käufer durch Kreditanträge in Minuten. Der gesamte Prozess dauert nur 15 Minuten und verspricht, Hauskäufern viele Kopfschmerzen zu ersparen. Die Art und Weise, wie sie dies tun, ist unglaublich einfach: Ihr Service verbindet sich mit einer Vielzahl von persönlichen Datenquellen (wie Bank, Gehalt und Steuerinformationen), verwendet Natural Language Processing (NLP), um Informationen zu lesen und zu sammeln, und integriert und analysiert alle Daten in Echtzeit. So werden mühsame und zeitaufwändige Prozesse umgangen und Hauskäufer können optimierte Kreditantragsprozesse genießen.

Wie ist das möglich, fragen Sie sich? 

Ihr Service ist nur durch die Integration eines mobile-first-Erlebnisses, intelligenter Verarbeitungsfähigkeiten sowie eines state-of-the-art-Benutzerdesigns möglich. Ihr Kreditführer wird über eine Chat-Schnittstelle bereitgestellt, die den Benutzern eine einfache Möglichkeit bietet, Antworten auf ihre Fragen zu finden. NLP-Algorithmen unterstützen diese Interaktionen und helfen, eine personalisierte Erfahrung zu schaffen. Gleichzeitig finden automatisierte Bewertungsalgorithmen im Hintergrund statt, während der Käufer Formulare ausfüllt. Dies zeigt, wie Automation der Schlüssel zum Erfolg ihres Services ist. Und die nahtlose Interaktion von Tech-Tools ist es, die diese Automation überhaupt erst möglich macht.

Was kommt als Nächstes?

Eine leistungsstarke Mischung aus Techniktrends steht an der Spitze der Immobilieninnovation: erhöhte Datenverfügbarkeit, Fortschritte in der Datenverarbeitung und die Allgegenwart von Machine-Learning-Algorithmen. All dies macht es möglich, die herausforderndsten Anwendungen intelligent, automatisiert und fehlerfrei zu meistern. 

Dazu machen Cloud-Computing-Fähigkeiten und moderne Speicherarchitekturen es möglich, Erkenntnisse aus Daten in Echtzeit zu gewinnen, komplexe Vorhersagemodelle zu erstellen und eine Vielzahl von Datenquellen zu integrieren. All dies macht es möglich, die Zukunft vorauszusehen, zu innovieren und einen Wettbewerbsvorteil zu behalten.

Bildquellen: Canva