Laden Sie unser KI in der Wirtschaft | Globaler Trendbericht 2023 und bleiben Sie der Zeit voraus!
Blog
KI, Datenwissenschaft und maschinelles Lernen

Wie maschinelles Lernen den Immobiliensektor revolutioniert

In den letzten zehn Jahren sind die digitale Transformation und die damit verbundenen Technologien zu regelmäßigen Diskussionen in den Vorstandsetagen geworden. Wenn wir eine Wortwolke dieser Diskussionen erstellen würden, würden Daten wahrscheinlich alle anderen übertreffen, was bedeutet, dass sie wohl das am häufigsten verwendete Wort in Brainstorming-Sitzungen zur Unternehmensstrategie sind. Angesichts des riesigen Pools an verfügbaren Datenpunkten ist maschinelles Lernen in der Immobilienbranche ein interessanter Anwendungsfall, von dem wir einige aufdecken werden.

Maschinelles Lernen (ML) wird häufig als Synonym für künstliche Intelligenz (KI) verwendet und ist ein Zweig der KI, der Daten und Algorithmen nutzt, um Softwareanwendungen zu entwickeln, die die menschliche Intelligenz bei der Lösung komplexer Probleme nachahmen können.

Betrachtet man den Immobiliensektor - die weltweit größte Anlageklasse und der am zweitwenigsten digitalisierte Sektor der Welt (laut Morgan Stanley Digitalization Index) - durch ein ML-Prisma, so zeigt sich ein Spektrum von Möglichkeiten, die darauf warten, genutzt zu werden.

Anwendungen des maschinellen Lernens im Immobilienbereich

Erweiterte Preismodelle

Die Preisgestaltung von Immobilien ist ein faszinierend komplexes Problem. Obwohl sie durch eine Vielzahl von brancheninternen und -externen Faktoren bestimmt werden sollte, wird sie traditionell nur durch einige wenige Faktoren definiert:

  • Analyse historischer Daten
  • Größe der Einheit
  • Bestehende Nachfrage
  • Intuition und Erfahrung

Wenn wir das Potenzial von KI und maschinellem Lernen für Immobilieninvestitionen erschließen, können wir zusätzliche Faktoren einbeziehen, die auf den ersten Blick trivial erscheinen mögen, aber bei der genauen Preisermittlung helfen werden.

  • Medianes Haushaltseinkommen
  • Stellenausschreibung
  • Durchschnittliche Auslastung
  • Interessante Punkte
  • Dienstbarkeit im elektronischen Geschäftsverkehr
  • Kriminalitätsrate
  • Wirtschaftliche Perspektiven des Gebiets
  • Öffentliche Verkehrsmittel
  • Voraussichtliche Wertsteigerung
  • Beschäftigungsmöglichkeiten
  • Durchschnittliche monatliche Sonnenscheindauer
  • Bewertung der benachbarten Schulen
  • Parkplätze
  • Zu erwartende Lärmpegel (Bau, Verkehr usw.)
  • Essen, Unterhaltung und Erholungsmöglichkeiten

Wir können die Liste ständig erweitern, und die Berechnung wird mit jedem Datenpunkt komplexer. Dies erfordert einen konsistenten, wissenschaftlichen und selbstlernenden Ansatz für die Preisgestaltung, den Erfahrung und Intuition nicht bieten können. Große, komplexe Datensätze erfordern einen iterativen, sich selbst verbessernden Berechnungsalgorithmus - genau das, was die Automatisierung der Immobilienbranche über KI und ML bietet.

Marketing

In der heutigen Zeit ermöglichen Apps, Chatbots und ähnliche Schnittstellen den Unternehmen die Erfassung großer Mengen an Kundendaten. Modelle des maschinellen Lernens können diese riesigen Mengen an unstrukturierten Daten verarbeiten, um datengestützte Erkenntnisse zu liefern, die Makler dann nutzen können, um ihre Bemühungen auf geeignete Kunden zu konzentrieren. Die Konzentration auf die Umwandlung einer Liste wirklich interessierter Kunden anstelle von Kaltakquise und dem Versand von E-Mails an eine zufällig gesammelte Liste kann das Engagement und die Umwandlungsraten insgesamt erhöhen.

Darüber hinaus können Immobilienmakler, die über ausreichende Informationen über die Größe, die Gegend, den Standort, das Budget und die allgemeinen Wohnpräferenzen eines Kunden verfügen, ein persönlicheres Gespräch mit dem Kunden führen und ihm von Anfang an ein besseres Kundenerlebnis bieten.

ML Driven Experience Centers

Die visuelle Attraktivität ist ein Schlüsselfaktor bei der Entscheidung für eine Immobilieninvestition. Er ist ebenso wichtig wie schwer zu quantifizieren. Die Besichtigung vor Ort ist der einfachste Ansatz, um dieses Problem zu lösen, aber oft unpraktisch. Auf maschinellem Lernen basierende Bilderkennungsmodelle können Ihre Kunden die Umgebung einer Immobilie aus Tausenden von Kilometern Entfernung erleben lassen. Deep-Learning-Modelle können durch den Zugriff auf Millionen von Bildern in kürzester Zeit wichtige Informationen aufdecken, während Faltungsneuronale Netze wichtige visuelle Aspekte einer Immobilie extrahieren, analysieren und präsentieren können, z. B:

  • Aktivitätsniveau in der Nachbarschaft
  • Größe und Qualität der Straßen
  • Verfügbarkeit von Parkplätzen
  • Straßenbeleuchtung
  • Begrünung
  • Bevölkerungsdichte
  • Nähe zu Parks

Neben der Erfassung des Bildmaterials können sich diese Modelle selbst verbessern, indem sie die Rolle bestimmen, die jeder Faktor bei der endgültigen Entscheidung des Kunden gespielt hat. Dies ist eine wichtige Rückkopplungsschleife, die künftige Entscheidungen aller Beteiligten beeinflussen wird.

Empfehlende Systeme

Dies ist ein Schlüsselaspekt des maschinellen Lernens, der in allen Branchen exponentielle Vorteile mit sich bringt. Empfehlungsmaschinen sind überall um uns herum, ob wir sie nun erkennen oder nicht. YouTube-Werbung, gesponserte Suchergebnisse, Amazons Produktvorschläge, der Matching-Algorithmus von Tinder und die Netflix-Rubrik "Empfohlen für Sie" sind alles Beispiele für ML-Fortschritte.

Immobilienunternehmen können sich diese Anwendungsfälle zunutze machen, um ein Profil ihrer Kunden und der angebotenen Immobilien zu erstellen. Sie können dann einen Kunden mit einer Reihe von Immobilien auf der Grundlage ausgewählter Präferenzen wie Standort, Größe, Budget, Sehenswürdigkeiten und vieles mehr abgleichen. Sie können auch ein vollständiges Finanzprofil ihrer Kunden erstellen, um vorherzusagen, welche Immobilien ein Kunde wünscht.

Angesichts der inhärenten Komplexität des Immobiliensektors kratzen wir hier nur an der Oberfläche. Wenn Sie sich auf die Reise der digitalen Transformation Ihres Immobiliengeschäfts begeben, werden Sie einen Schatz an Informationen entdecken, der es Ihnen ermöglichen wird, fundierte strategische Entscheidungen zu treffen.

Wie AI Superior helfen kann

Bei AI Superior sind wir Experten für die Entwicklung von End-to-End-Lösungen für maschinelles Lernen, um die Leistung von Immobilienunternehmen auf die nächste Stufe zu heben. Ganz gleich, ob Sie maschinelles Lernen für die Vorhersage von Immobilienpreisen oder für die Vorhersage wichtiger Markttrends nutzen möchten, wir können Ihnen helfen, Ihre Daten zu nutzen, um Ihre Kapitalrendite zu steigern.

Setzen Sie sich mit uns in Verbindung, um herauszufinden, wie wir eine maßgeschneiderte Lösung für Ihre geschäftlichen Anforderungen entwickeln können.

Lassen Sie uns zusammenarbeiten!
Melden Sie sich für unseren Newsletter an

Bleiben Sie auf dem Laufenden mit unseren neuesten Updates und exklusiven Angeboten, indem Sie sich für unseren Newsletter anmelden.

Nach oben blättern