Wie künstliche Intelligenz den Menschen bei Immobilieninvestitionen übertrifft

KI übertrifft Menschen in Immobilien

Elisabeth Kohlbach, CEO und Mitgründerin von Skwire, informiert uns darüber, wie KI den Immobilieninvestitionssektor verändert.

Die durch die Coronavirus-Pandemie verursachte Sorge stellt den Immobiliensektor in ganz Großbritannien verständlicherweise vor eine Herausforderung – nicht zuletzt für Investoren, die mit einer ungewissen Zukunft für ihre Portfolios und potenziellen Anlagemöglichkeiten konfrontiert sind.

Während Covid-19 in den kommenden Wochen und Monaten natürlich Herausforderungen mit sich bringen wird, werden neue Entwicklungen in der Technologie, die für Wohnimmobilien relevant sind, mittel- bis langfristig immer noch ermöglichen, Investitionsmöglichkeiten zu identifizieren.

Insbesondere die starken jüngsten Fortschritte in der künstlichen Intelligenz haben die Fähigkeit der Anleger verbessert, renditestarke Anlageziele zu lokalisieren. Darüber hinaus kann KI auch Muster aufdecken, die für menschliche Analysten zu subtil oder kontraintuitiv sind, um sie zu bemerken.

Es lohnt sich, diese beiden Bereiche genauer zu betrachten, um zu verstehen, wie sehr KI Immobilieninvestitionen verändert.

Identifizierung potenzieller Immobilieninvestitionsziele

KI-fähige Systeme können jetzt riesige Datenmengen verarbeiten, die kein Mensch manuell durchforsten könnte. Während sich ein Investor, der nach einer angemessenen Rendite strebte, in der Vergangenheit auf eine Armee lokaler Agenten und/oder Analysten verlassen musste, ist es dank KI-gestützter Algorithmen jetzt möglich, renditestarke Anlageziele viel schneller und genauer zu lokalisieren .

Zum Beispiel verwenden wir bei Skwire KI, um das Umsatzpotenzial jeder einzelnen Immobilie zu bewerten, die auf den britischen Markt kommt, und verarbeiten den Wert der verfügbaren Immobilien im gesamten Land in Echtzeit, um eine Liste der vielversprechendsten Investitionsmöglichkeiten zu ermitteln. Diese Auswahlliste kann dann einer weiteren (manuellen) Untersuchung und Überprüfung unterzogen werden.


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Es ist dieser Ansatz, der es Anlegern ermöglicht, Gelegenheiten zu identifizieren, die den Markt übertreffen werden. Tatsächlich konnten wir mithilfe von KI hyperlokale Daten aus einer Vielzahl von Quellen verarbeiten – von hyperlokalen georäumlichen Eingaben, dem Mietpreisaufschlag für einen Garten gegenüber einem Balkon in einer bestimmten Straße, über georäumliche Eingaben bis hin zu demografischen Veränderungen.

Und was wirklich transformierend ist, ist, dass diese KI-fähigen Systeme keinen Immobilienexperten benötigen, der ihnen sagt, auf welche Trends sie sich konzentrieren sollen. Stattdessen deckt die algorithmische Methode der Clusterung von Immobilien nach Ähnlichkeit Muster auf, an die Investoren möglicherweise nicht einmal gedacht haben.

Das versteckte Detail

Erfahrene Immobilieninvestoren wissen natürlich, dass es bestimmte Faktoren gibt, die das Kapitalwachstumspotenzial erhöhen, z. B. wenn ein großes Infrastrukturprojekt grünes Licht für ein Gebiet gibt. Ein zweites Muster, nach dem Investoren Ausschau halten, ist die Erneuerung von Stadtteilen in kleinerem Maßstab, die eher von „organischen“ demografischen Veränderungen als von geplanten groß angelegten öffentlichen Investitionsprogrammen angetrieben wird. Nehmen Sie ein unabhängiges Café, das einen Hähnchenladen ersetzt, als klassisches Signal für eine aufstrebende Nachbarschaft.

Zu dem Zeitpunkt jedoch, an dem der traditionelle Investor das Café in der Hauptstraße bemerkt, wird ein KI-gestützter Entscheidungsträger bereits seinen Schritt gemacht haben. Um genau zu sein, hätte die KI Frühindikatoren entdeckt, subtilere Signale wie demografische Veränderungen, die einen Wendepunkt erreichen, die sich materialisieren, bevor physische Veränderungen auf der Hauptstraße auftreten.

In der Tat haben wir bei Skwire KI eingesetzt, um unglaublich lokalisierte oder sogar kontraintuitive Muster aufzudecken, die helfen, das Potenzial eines Vermögenswerts einzuschätzen. Zum Beispiel haben unsere Algorithmen identifiziert, wo ein (erwarteter) leichter Mietzinsaufschlag für Wohnungen am Wasser in Liverpool insgesamt auf einer kurzen Strecke zu einer überraschenden Strafe wurde.

Indem sie in der Lage sind, dieses Maß an granularen Details zu verarbeiten, sind Anleger in der Lage, Risiken bei Investitionen zu verringern und Gelegenheiten zu identifizieren, die andere übersehen haben.

Aber ohne den Einsatz von KI ist der Versuch, diese subtilen renditetreibenden Signale zu identifizieren, nicht nur zeitaufwändig und ressourcenintensiv, sondern bedeutet auch, dass die Anleger bereits hinter der Kurve stehen. Wenn sie nach Signalen wie diesen Ausschau halten, erwischen sie keine Gelegenheiten im Aufwärtstrend, sondern jagen einem Trend hinterher, der bereits in vollem Gange – und eingepreist – ist, wenn sie ihn erkannt haben.

Mit all dem ist klar, dass die Macht der künstlichen Intelligenz bereits nachweisbare Auswirkungen auf Immobilieninvestitionen hat. Für viele Anleger ist es keine Frage der ob Sie werden KI annehmen, aber wann.


Elisabeth Kohlbach

CEO der Tech-First-Immobilieninvestmentgesellschaft Skwire.

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