Die Wissenschaft der Immobilien: Matching und Kauf

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

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

“Die Praxis von KI-gestützter Urban Analytics ist in der Immobilienbranche im Aufwind. Data Science und algorithmische Logik stehen kurz vor der Spitze neuer urbaner Entwicklungspraktiken. Wie nah? ist die Frage – Experten prognostizieren, dass die Digitalisierung weit über intelligentes Building-Management-System hinausgehen wird. Neue Analyse-Tools mit Predictive-Fähigkeiten werden die Zukunft der urbanen Entwicklung dramatisch beeinflussen und die Immobilienbranche im Zuge dessen umgestalten.”

Vorwärts zum Jahr 2020: Hinterlassen Hype-Fallen, erkennen wir die transformativen Effekte von Datenkompetenz, Digitalisierungsstrategien und technologischen Fortschritten 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- und OCR-Automatisierungsbestrebungen haben Branchenführer gelernt, diese mächtigen Werkzeuge zu ihrem Vorteil zu nutzen. Heute besprechen wir 3 Immobilien-Anwendungsfälle. Sie sollen verdeutlichen, wie moderne Software-Stacks und intuitive Schnittstellen mit Machine Learning und Data-Engineering interagieren, um einzigartige Produkte und Dienstleistungen zu erstellen.

Die Wissenschaft der Immobilien: Ihre Daten kennen Sie am besten, lassen Sie sie Ihnen das perfekte Zuhause finden.

Immobilienkaufprozesse

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

Orchard ist ein Makler, der moderne Technologie-Tools nutzt, um Immobilien-Entdeckungsdienste zu verbessern. Durch den Einsatz 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?”

Co-Founder und Chief Product & Marketing Officer, Phil DeGisi, erläutert:

“Home Match ist der erste jemals entwickelte Immobilien-Suchalgorithmus, der es Menschen ermöglicht, die Merkmale auszuwählen, die ihnen am wichtigsten sind. Wir stellen Käufern eine Reihe von Fragen zu dem, was sie schätzen und als “Muss-haves” und “Nice-to-haves” in einem Zuhause betrachten – wie eine Kücheninsel, einen Pool im Hinterhof und eine Fahrzeit innerhalb von Sekunden. Orchard weist jedem Haus in der Suchzone eine persönliche Übereinstimmungspunktzahl zu.”

So werden die Käufer mit echten 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 ihrem Profil sortiert und benutzerfreundliche, interaktive Schnittstellen ersetzen einfache Immobilienkataloge.

“Orchard hat auch ein weiteres Branchen-Neuland entwickelt, Photo Switch, das diese personalisierten Suchergebnisse in einer visuell nützlicheren und personalisierten Weise anzeigt. Dazu hat Orchard ein Machine-Learning-Modell entwickelt, um Fotos von jedem Haus 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 betrachten, mit einem einzigen Knopfdruck.”

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

Kommerzielle Immobilienbewertungen

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

Predictive Analytics und moderne Datenverarbeitungs-Infrastrukturen sind darauf ausgelegt, externe Datenquellen zu integrieren und Algorithmen auf Basis heterogener Datentypen zu trainieren. Anstatt einen einzigen Datentyp zu verwenden, der einen begrenzten Blick auf 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 harten Grenzen für die Daten gibt, die von einem Immobilienbewertungsmodell verwendet werden können, ist Predictive Analytics ein mächtiges 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 jetzt fast instantan, in der Cloud, erfolgen können. Noch einmal zeigt sich, dass die nahtlose Interaktion moderner Technologien es ermöglicht, 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.

Optimierte Kreditantragsprozesse

Ein weiterer kommerzieller 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 zeitaufwändigen, mühsamen und ärgerlichen Aufgabe werden. Darüber hinaus birgt die manuelle Verarbeitung das Risiko von fehlerhaften Einträgen im Antrag. Diese Aspekte haben den manuellen Kreditantragsprozess zu einem Engpass für Immobilientransaktionen gemacht.

Wenn nur eine automatisierte Lösung existieren würde, 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 verschiedenen persönlichen Datenquellen (wie Bank, Gehalts- und Steuerinformationen), verwendet Natural Language Processing (NLP), um Informationen zu lesen und zu sammeln, integriert und analysiert alle Daten in Echtzeit. Auf diese Weise 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 einer mobile-first-Erfahrung, intelligenter Verarbeitungsfähigkeiten sowie einer state-of-the-art-Benutzeroberfläche möglich. Ihr Kredit-Leitfaden 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 laufen automatisierte Bewertungsalgorithmen im Hintergrund, während der Käufer Formulare ausfüllt. Dies zeigt, wie Automation der Schlüssel zum Erfolg ihres Services ist. Und die nahtlose Interaktion moderner Technologien macht diese Automation überhaupt erst möglich.

Was kommt als Nächstes?

Eine mächtige Mischung aus Technologie-Trends steht an der Spitze der Immobilien-Innovation: erhöhte Datenverfügbarkeit, Fortschritte in der Datenverarbeitung und die Allgegenwart von Machine-Learning-Algorithmen. All dies ermöglicht es, die anspruchsvollsten Anwendungen intelligent, automatisiert und fehlerfrei zu bewältigen.

Dazu kommen Cloud-Computing-Fähigkeiten und moderne Speicherarchitekturen, die es ermöglichen, Erkenntnisse aus Daten in Echtzeit zu gewinnen, komplexe Predictive-Modelle zu erstellen und eine Vielzahl von Datenquellen zu integrieren. All dies ermöglicht es, die Zukunft vorauszusehen, zu innovieren und einen Wettbewerbsvorteil zu behalten.

Bildquellen: Canva