16.02.2021 Automatisierte Immobilienbewertung: Zukunft oder längst Realität?
Die digitale Transformation macht sich immer mehr in der Immobilienbranche bemerkbar. Nicht nur Rollkarteikarten sind von Maklerschreibtischen verschwunden, auch Immobilieninserate erscheinen zunehmend standardisiert. Zudem zieht Künstliche Intelligenz (KI) in eine Branche ein, die stark auf den persönlichen Beratungsaspekt und seit jeher auf klassische, analoge Geschäftsprozesse und -strukturen zurückgreift. Dies trifft insbesondere auf Customer Relations und Immobilienbewertungen zu. Während größere Maklerbüros bereits digitale Tools in ihre Arbeitsabläufe integrieren, bewerten viele traditionelle Makler Immobilien immer noch von Hand. McMakler, der deutschlandweit lokale Makler, setzt seit Gründung auf KI in der Immobilienbewertung.
Die Grundlage aller Erkenntnisse zu Immobilienwerten steckt in den Daten, die sowohl menschlichen Gutachtern als auch der bewertenden KI zur Verfügung stehen. Ohne Daten können weder Mensch noch Maschine genaue Immobilienwerte bestimmen. Im Bewertungsprozess spielt vor allem Erfahrung eine Rolle; je erfahrener der Bewertende, desto genauer das Ergebnis. Während das Lernen bei Menschen ein natürlicher Prozess ist, sind Maschinen nicht in der Lage, aus Situationen zu lernen und eigene Lösungen zu entwickeln. Das ist nur mit bestimmten Funktionen möglich.
Aus diesem Grund wird Machine Learning (ML) eingesetzt. Sie ist das Gebiet der Künstlichen Intelligenz, das mit Hilfe von Lernbeispielen Muster lernt und anschließend in der Lage ist, das gewonnene Wissen auf neue, bisher unbekannte Objekte anzuwenden, um diese zu klassifizieren beziehungsweise zu bewerten. Schlussendlich gilt, dass sowohl der menschliche als auch der maschinelle Lernprozess erfahrene Immobilienbewerter hervorbringt – nur dass die KI von ein paar Millionen mehr Bewertungen gelernt hat. Dennoch benötigt KI anfängliche Unterstützung, besonders wenn es darum geht, Muster in Daten zu erkennen.
Felix Jahn, Gründer und CEO von McMakler, erklärt: „Für unsere Zwecke setzen wir eine große Menge an qualitativen Trainingsdaten ein. Dabei ist es wichtig, in den lokalen Regionen über genügend Trainingsbeispiele zu verfügen, um dort eine genaue Bewertung durchführen zu können. Da diese in Großstädten eher zur Verfügung stehen, ist es leichter, Immobilien in Großstädten zu bewerten als Immobilien auf dem Land.“ Er fährt fort: „Hinzukommt der betreuerische Aufwand. Datenwissenschaftler und
-ingenieure müssen während des Lernprozesses technische Features auswählen und designen, zusätzliche Informationsquellen einspielen, verschiedene Algorithmen vergleichen und schlussendlich die Leistung der KI bewerten.“
Jahn wird deutlicher: „KI ist ohne die Vorarbeit anderer nicht dazu fähig, ihre zukünftigen Aufgaben von selbst zu erlernen. Die Erfahrungen und Arbeit menschlicher Analysten und Gutachter, die die Daten aufbereitet haben, die für diesen Trainingsprozess verwendet werden, sind für eine gute KI absolut notwendig.“
„Außerdem gilt, dass es nur bei genügend Trainingsdaten möglich ist, komplexe Machine-Learning-Verfahren wie zum Beispiel Deep-Neural-Networks zu trainieren. Diese sind aber auch wesentlich besser in der Lage, Detailinformationen zu berücksichtigen und dadurch genauer zu bewerten. KI für Immobilienbewertungen einzusetzen digitalisiert das Gutachterwesen nicht, sondern automatisiert es,“ resümiert der McMakler-Chef.
Wer Künstliche Intelligenz in Immobilienbewertungsprozessen einbinden will, muss bedenken, dass KI nicht fähig ist, die Daten zu erheben, die für eine stichhaltige Bewertung notwendig sind. Stattdessen werden sie in mehreren Schritten durch Personen erhoben. Im Idealfall stellen potenzielle Verkäufer im Vorfeld der Kontaktaufnahme bereits eine kleine Anzahl an Datenpunkten zur Verfügung. Die mit diesen Daten erstellte Bewertung ist vorläufiger Natur, da nur eine begrenzte Anzahl an Details in die erste, ungefähre Bewertung einfließt.
„Akkurate Bewertungen benötigen eine größere Menge an Informationen und Daten. Das ist stets der Fall, egal ob Mensch oder Maschine die Immobilienbewertung anfertigt,“ erklärt Jahn. Er fährt fort: „Über ein Treffen vor Ort oder einen Videoanruf erfassen unsere Makler mithilfe der Eigentümer bis zu 300 individuelle Datenpunkte der Immobilie, die dann in einem Datenabgleich mit bis zu 15 Millionen Objekten einfließen und verglichen werden. Der Bewertungsprozess selbst dauert dann lediglich Sekunden, da unsere KI dazu imstande ist, verlässliche und genaue Ergebnisse in Rekordzeit zu liefern.“
Ohne die Fähigkeit, in den rohen Daten die zugrundeliegenden Muster zu erkennen, wird jeder, der den verfügbaren Datensatz analysiert, kaum in der Lage sein, belastbare Ergebnisse zu liefern. Was KI vom Menschen unterscheidet ist, dass KI in Rekordzeit Daten verarbeiten kann. Wichtig bei der Einführung von KI in den Bewertungsprozess ist jedoch, dass einerseits genügend Daten zur Verfügung stehen, um die jeweils zum Einsatz kommende KI richtig vorbereiten zu können. Andererseits müssen auch die richtigen Algorithmen mit den richtigen Eigenschaften für diese anspruchsvolle Aufgabe verwendet werden. KI kann nicht selbst entscheiden, wie sie sich entwickelt. Schlussendlich braucht es Erfahrung, um Erkenntnisse aus rohen Daten zu gewinnen.
Aus diesem Grund hat McMakler ein Team mit erfahrenen und talentierten Datenwissenschaftlern, Analysten und Programmierern zusammengestellt. Deren Zusammenarbeit ist für die solide Qualität der Immobilienbewertungen von grundlegender Bedeutung. Ihre Erfahrung im Umgang mit Daten und deren Analyse ermöglicht es der McMakler-KI, die bestmöglichen Eigenschaften mit auf den Weg zu geben. Für die Immobilienbranche ist es einzigartig, speziell nur für diese Aufgabe ein Team zu beschäftigen. Mit mehr als 75 Mitarbeitern ist es das größte der gesamten Branche.
Die Grundlage aller Erkenntnisse zu Immobilienwerten steckt in den Daten, die sowohl menschlichen Gutachtern als auch der bewertenden KI zur Verfügung stehen. Ohne Daten können weder Mensch noch Maschine genaue Immobilienwerte bestimmen. Im Bewertungsprozess spielt vor allem Erfahrung eine Rolle; je erfahrener der Bewertende, desto genauer das Ergebnis. Während das Lernen bei Menschen ein natürlicher Prozess ist, sind Maschinen nicht in der Lage, aus Situationen zu lernen und eigene Lösungen zu entwickeln. Das ist nur mit bestimmten Funktionen möglich.
Aus diesem Grund wird Machine Learning (ML) eingesetzt. Sie ist das Gebiet der Künstlichen Intelligenz, das mit Hilfe von Lernbeispielen Muster lernt und anschließend in der Lage ist, das gewonnene Wissen auf neue, bisher unbekannte Objekte anzuwenden, um diese zu klassifizieren beziehungsweise zu bewerten. Schlussendlich gilt, dass sowohl der menschliche als auch der maschinelle Lernprozess erfahrene Immobilienbewerter hervorbringt – nur dass die KI von ein paar Millionen mehr Bewertungen gelernt hat. Dennoch benötigt KI anfängliche Unterstützung, besonders wenn es darum geht, Muster in Daten zu erkennen.
Felix Jahn, Gründer und CEO von McMakler, erklärt: „Für unsere Zwecke setzen wir eine große Menge an qualitativen Trainingsdaten ein. Dabei ist es wichtig, in den lokalen Regionen über genügend Trainingsbeispiele zu verfügen, um dort eine genaue Bewertung durchführen zu können. Da diese in Großstädten eher zur Verfügung stehen, ist es leichter, Immobilien in Großstädten zu bewerten als Immobilien auf dem Land.“ Er fährt fort: „Hinzukommt der betreuerische Aufwand. Datenwissenschaftler und
-ingenieure müssen während des Lernprozesses technische Features auswählen und designen, zusätzliche Informationsquellen einspielen, verschiedene Algorithmen vergleichen und schlussendlich die Leistung der KI bewerten.“
Jahn wird deutlicher: „KI ist ohne die Vorarbeit anderer nicht dazu fähig, ihre zukünftigen Aufgaben von selbst zu erlernen. Die Erfahrungen und Arbeit menschlicher Analysten und Gutachter, die die Daten aufbereitet haben, die für diesen Trainingsprozess verwendet werden, sind für eine gute KI absolut notwendig.“
„Außerdem gilt, dass es nur bei genügend Trainingsdaten möglich ist, komplexe Machine-Learning-Verfahren wie zum Beispiel Deep-Neural-Networks zu trainieren. Diese sind aber auch wesentlich besser in der Lage, Detailinformationen zu berücksichtigen und dadurch genauer zu bewerten. KI für Immobilienbewertungen einzusetzen digitalisiert das Gutachterwesen nicht, sondern automatisiert es,“ resümiert der McMakler-Chef.
Wer Künstliche Intelligenz in Immobilienbewertungsprozessen einbinden will, muss bedenken, dass KI nicht fähig ist, die Daten zu erheben, die für eine stichhaltige Bewertung notwendig sind. Stattdessen werden sie in mehreren Schritten durch Personen erhoben. Im Idealfall stellen potenzielle Verkäufer im Vorfeld der Kontaktaufnahme bereits eine kleine Anzahl an Datenpunkten zur Verfügung. Die mit diesen Daten erstellte Bewertung ist vorläufiger Natur, da nur eine begrenzte Anzahl an Details in die erste, ungefähre Bewertung einfließt.
„Akkurate Bewertungen benötigen eine größere Menge an Informationen und Daten. Das ist stets der Fall, egal ob Mensch oder Maschine die Immobilienbewertung anfertigt,“ erklärt Jahn. Er fährt fort: „Über ein Treffen vor Ort oder einen Videoanruf erfassen unsere Makler mithilfe der Eigentümer bis zu 300 individuelle Datenpunkte der Immobilie, die dann in einem Datenabgleich mit bis zu 15 Millionen Objekten einfließen und verglichen werden. Der Bewertungsprozess selbst dauert dann lediglich Sekunden, da unsere KI dazu imstande ist, verlässliche und genaue Ergebnisse in Rekordzeit zu liefern.“
Ohne die Fähigkeit, in den rohen Daten die zugrundeliegenden Muster zu erkennen, wird jeder, der den verfügbaren Datensatz analysiert, kaum in der Lage sein, belastbare Ergebnisse zu liefern. Was KI vom Menschen unterscheidet ist, dass KI in Rekordzeit Daten verarbeiten kann. Wichtig bei der Einführung von KI in den Bewertungsprozess ist jedoch, dass einerseits genügend Daten zur Verfügung stehen, um die jeweils zum Einsatz kommende KI richtig vorbereiten zu können. Andererseits müssen auch die richtigen Algorithmen mit den richtigen Eigenschaften für diese anspruchsvolle Aufgabe verwendet werden. KI kann nicht selbst entscheiden, wie sie sich entwickelt. Schlussendlich braucht es Erfahrung, um Erkenntnisse aus rohen Daten zu gewinnen.
Aus diesem Grund hat McMakler ein Team mit erfahrenen und talentierten Datenwissenschaftlern, Analysten und Programmierern zusammengestellt. Deren Zusammenarbeit ist für die solide Qualität der Immobilienbewertungen von grundlegender Bedeutung. Ihre Erfahrung im Umgang mit Daten und deren Analyse ermöglicht es der McMakler-KI, die bestmöglichen Eigenschaften mit auf den Weg zu geben. Für die Immobilienbranche ist es einzigartig, speziell nur für diese Aufgabe ein Team zu beschäftigen. Mit mehr als 75 Mitarbeitern ist es das größte der gesamten Branche.
