Datenbasierte Bewertungen
Modelle, trainiert auf großen Marktdatensätzen, schätzen Immobilienpreise und zeigen, welche Parameter den Wert bestimmen.
Branchen · Immobilien
Künstliche Intelligenz in der Immobilienbranche: bessere Daten für jede Transaktion
KI übernimmt die Schwerarbeit bei Immobilientransaktionen: komplexe Daten, Compliance, Papierkram, die Suche nach dem passenden Objekt und die Verwaltung von Angeboten. Wir entwickeln Modelle, die Immobilienpreise schätzen, Marktbewegungen beobachten und Stadtviertel analysieren. So entscheiden Ihre Teams und Kunden auf besserer Datengrundlage.
- Automatisierte Schätzung von Immobilienpreisen
- Frühe Signale zu Marktbewegungen
- Erkenntnisse zu Stadtvierteln aus Stadtkarten
- 57 % unseres Teams sind promoviert
- Deutsches Unternehmen, Datenschutz nach DSGVO
Projekt besprechen
5,0 18 Bewertungen auf Clutch Gewinner der Go Global Awards
Konzerne, Scale-ups und Non-Profits vertrauen uns
Ihr Mehrwert
Was KI in der Immobilienbranche verändert
Mehr Daten und bessere Konditionen für Ihre Kunden, mit schnelleren und einfacheren Transaktionen.
Chancen früher erkannt
Die Marktbeobachtung meldet deutliche Veränderungen und unterbewertete Objekte. So können Sie vor anderen Marktteilnehmern reagieren.
Schnellere Transaktionen
Die Automatisierung von Datenarbeit, Compliance-Prüfungen und Papierkram macht Transaktionen schneller und transparenter.
Was wir liefern
KI-Lösungen für Immobilienunternehmen
Die häufigsten KI-Anwendungsfälle in der Immobilienbranche, belegt durch Projekte, die wir umgesetzt haben.
- 01
Schätzung von Immobilienpreisen
Deep-Learning-Modelle schätzen den Preis von Wohn- und Gewerbeimmobilien anhand ihrer Merkmale, des Grundstücks, der Ausstattung und der Lage und zeigen, wie stark jeder Parameter beiträgt.
- 02
Prognose von Marktbewegungen
Monitoring, das die Preisdynamik über Objektarten hinweg erfasst, Marktbewegungen vorhersagt und Sie über deutliche Veränderungen informiert.
- 03
Analyse von Stadtvierteln
Semantische Segmentierung von Stadtkarten klassifiziert Straßen, Wohnbebauung, Infrastruktur, Grünflächen und Freiflächen und verfolgt die Entwicklung im Zeitverlauf, als Grundlage für Lagepreise.
- 04
Identifikation qualifizierter Leads
Analyse von Kundenverhalten und -präferenzen, um Interessenten mit der höchsten Abschlusswahrscheinlichkeit zu identifizieren.
- 05
Immobiliensuche
Suche und Empfehlungen, die Objekte mit dem abgleichen, was Käufer oder Mieter tatsächlich suchen.
- 06
Prozessverbesserung und Sicherheit
KI, die dokumentenlastige Schritte wie Compliance-Prüfungen und Papierkram vereinfacht und die Sicherheit über die gesamte Transaktion hinweg erhöht.
Nicht sicher, was davon Sie brauchen? Beschreiben Sie das Problem, und wir empfehlen Ihnen den passenden Ansatz.
Projekt besprechenFallstudien
Alle FallstudienErgebnisse, die wir für unsere Kunden erzielt haben
Immobilien · Computer Vision, Deep Learning, Machine Learning
Kartensegmentierung zur Preisbewertung von Stadtzonen für eine Immobilienplattform
5 Klassender Flächennutzung pixelgenau kartiert
Ein Deep-Learning-System, das Stadtkarten segmentiert, mit historischen Karten vergleicht und die Entwicklung freier Flächen über die Zeit verfolgt – als Grundlage für die Preisbewertung städtischer Zonen.
Fallstudie lesen
Immobilienpreisschätzung und Marktprognose
1 Mio.+ analysierte Immobilienobjekte für das Modelltraining
Ein Machine-Learning-Tool, das Immobilienpreise schätzt, Markttrends beobachtet und attraktive Angebote findet – Grundlage für Immobilieninvestitionen von rund 20 Mio. €.
Dacherkennung und -segmentierung für ein Solarenergieunternehmen
Automatisiert Dacherkennung und Segmentierung der Dachflächen
Deep-Learning-Modelle, die Wohnhausdächer auf Satellitenbildern erkennen, in einzelne Dachflächen segmentieren und deren Fläche und Abmessungen schätzen – für eine effiziente Planung von Solaranlagen.
Drohnenbasierte Müllerkennung und Sammelplanung
25x schnellere Müllerkennung bei halbierten Gesamtkosten
Ein Computer-Vision-System, das Müll auf Drohnenbildern entlang von rund tausend Quadratkilometern Küste erkennt – mit einer GIS-Anwendung zur Planung und Nachverfolgung der Sammlung.
Warum AI Superior
KI auf Forschungsniveau, umgesetzt mit Produktdisziplin
Eine Demo bauen können viele Anbieter. Schwierig wird es, wenn KI mit echten Daten in echten Geschäftsprozessen zuverlässig laufen soll, und dafür braucht es ein anderes Team.
01
Ein forschungsgeleitetes Team
AI Superior wurde 2019 von KI-Forschern mit Publikationen und Patenten gegründet. Nach diesem wissenschaftlichen Maßstab arbeitet das gesamte Team.
- PhD57 %
- MSc28 %
- BSc15 %
02
Gebaut für den Produktivbetrieb
Jedes Projekt läuft in Phasen, mit einer Go/No-Go-Entscheidung an jedem Meilenstein. Das senkt das Risiko: Budget fließt nur in Ansätze, die auf Ihren Daten bereits funktioniert haben.
4× unsere Erfolgsquote bei Proofs of Concept im Vergleich zum Marktdurchschnitt
03
Ein vollständiges Team ab Tag eins
Strategie, Modelle und Software entwirft ein und dasselbe Team. Es gibt keine Übergaben zwischen Dienstleistern, bei denen etwas verloren geht.
- Produkt KI-Product-Owner, Business Analyst, Projektmanager
- Daten Data Scientists, ML Engineers, BI-Analyst
- Entwicklung Softwareentwickler, QA, DevOps
04
Ihre Daten bleiben unter Kontrolle
Wenn Daten Ihr Unternehmen nicht verlassen dürfen, setzen wir auf private, selbst gehostete Modelle statt auf KI-Dienste von Drittanbietern.
- DSGVO, deutsches Unternehmen
- Selbst gehostete LLMs
- Transparente Methoden
Unser Team
Die Experten hinter Ihrem Projekt
Ihr Projekt wird von erfahrenen Data Scientists und Engineers mit Forschungshintergrund geleitet, unterstützt von unseren Produkt- und Entwicklungsteams.
-
Dr. Sergey Sukhanov Chief Data Scientist Promotion in Machine Learning, Data Scientist seit 2013. Publikationen, Patente und über 30 umgesetzte KI-Use-Cases; mehrere IEEE-Auszeichnungen.
-
Dr. Ivan Tankoyeu Chief Data Officer Promotion in Informatik. Ausgezeichnet von der IEEE GRSS Society, Gewinner des Global AI Hackathon 2017, TOP500 Data Scientist auf Kaggle (2014).
-
Sergio Frayle, M.Sc. Lead Data Scientist Master in KI, Mustererkennung und digitaler Bildverarbeitung; über 7 Jahre Erfahrung in Bildverarbeitung und Computer Vision, mit Publikationen.
-
Enrique Fernández, M.Sc. Senior ML Expert Master in Robotik und Mechatronik; entwickelt und implementiert komplexe KI-Lösungen, insbesondere in Computer Vision und NLP.
-
Peter Luck, M.Sc. KI-Berater Master in Wirtschaftsingenieurwesen und Informatik; Produkt- und Projektmanager für Machine-Learning-Produkte.
Kundenstimmen
5,0 Mit 5,0 bewertet von den Kunden, für die wir entwickeln
18 verifizierte Bewertungen auf Clutch
“Ich schätze ihre Herangehensweise, ihre Expertise und die Qualität der Informationen, die sie liefern.”
Beratung zu KI und Machine Learning, um die richtigen Use Cases für ein Webdesign- und Grafikunternehmen zu identifizieren.
“Sie sind nicht nur hervorragende Experten in der Theorie, sondern überzeugen auch mit großartigen praktischen Fähigkeiten.”
“Sie haben jeden Bestandteil des Projekts erfolgreich umgesetzt und unsere Erwartungen übertroffen.”
Entwicklung eines KI-Modells, das die Dächer von Wohn- und Gewerbeimmobilien analysiert, einschließlich Datenerhebung und Labeling. Alle zentralen Ergebnisse wurden termingerecht geliefert.
So arbeiten wir
Ein KI-Projekt in prüfbaren Phasen
Jede Phase endet mit einem Ergebnis, das Sie prüfen können, und über die nächste entscheiden Sie erst, wenn die vorherige nachweislich funktioniert. Umfang und Budget bleiben in Ihrer Hand.
- Erst schätzen, dann entscheidenSie kennen Umfang und erwartete Ergebnisse, bevor die Entwicklung beginnt.
- Go/No-Go nach jeder PhaseJede Phase endet mit einem prüfbaren Ergebnis und einer Entscheidung über den nächsten Schritt.
- Risiken offen kommuniziertWir teilen Risiken und Chancen, sobald die Analyse sie zeigt.
- Go/No-Go-Entscheidung
Discovery
Gemeinsam mit Ihrem Team analysieren wir die geschäftliche Fragestellung und legen die Richtung der Lösung fest.
Sie erhalten: Umfang, Vorgehen und eine erste Schätzung von Aufwand und erwarteten Ergebnissen
- Go/No-Go-Entscheidung
Daten und Machbarkeit
Wir lernen Ihr Team und Ihre Daten kennen und prüfen, ob KI das richtige Werkzeug für dieses Problem ist.
Sie erhalten: Eine Datenbewertung und eine klare Aussage zur Machbarkeit, bevor die Entwicklung beginnt
- Go/No-Go-Entscheidung
Proof of Concept / MVP
Wir starten klein, mit den bereits vorhandenen Daten, und testen die Lösung in der Praxis.
Sie erhalten: Gemessene Ergebnisse auf Ihren eigenen Daten und eine Grundlage für die Investitionsentscheidung
- Go/No-Go-Entscheidung
Integration und Skalierung
Wir integrieren die Lösung in Ihre bestehenden Systeme, optimieren die Modelle und passen sie bei Bedarf an.
Sie erhalten: Eine Lösung, die in Ihren Prozessen läuft und mit Ihren Daten und Systemen kompatibel ist
-
Evaluierung
Wir gehen die Ergebnisse mit Ihnen durch und sorgen dafür, dass sie richtig gelesen werden.
Sie erhalten: Was die Lösung gebracht hat und wo sich die nächste Verbesserung lohnt
Auszeichnungen
Ausgezeichnet als eines der führenden KI-Unternehmen
Anerkannt von internationalen Wirtschaftspreisen und unabhängigen B2B-Plattformen, die Unternehmen auf Basis verifizierter Kundenbewertungen einstufen.
-
Gewinner der Go Global Awards 2021 · International Trade Council -
Bester Data-Science- und KI-Dienstleister, Europa 2021 · German Business Awards -
Top-Unternehmen für künstliche Intelligenz 2023 · Clutch -
Top-Unternehmen für Machine Learning 2023 · Clutch -
Clutch Champion Herbst 2023 · Clutch -
Clutch Global Herbst 2023 · Clutch -
Top-Unternehmen für BI & Big Data Deutschland 2023 · Clutch -
Top-Unternehmen für IT-Services Deutschland 2023 · Clutch -
Top-KI-Unternehmen 2023 · TrueFirms -
Top-Unternehmen für Machine Learning 2021 · Techreviewer -
Meistbewertete IT-Dienstleister Deutschland · The Manifest
Wie genau kann eine automatisierte Immobilienbewertung sein?
Das hängt von den Daten ab. Für ein Immobilienunternehmen im deutschen Markt haben wir eine Pipeline zur Datenerfassung für mehr als eine Million Objekte aufgebaut und darauf ein Deep-Learning-Modell trainiert. Auf Basis seiner Erkenntnisse tätigte der Kunde Immobilieninvestitionen von rund 20 Millionen Euro mit positiver Rendite.
Funktioniert ein Bewertungsmodell auch außerhalb Deutschlands?
Der Ansatz lässt sich auf andere Märkte übertragen. Ein ähnliches Projekt wurde für den Schweizer Markt umgesetzt.
Kann KI den Wert eines ganzen Gebiets statt einer einzelnen Immobilie bewerten?
Ja. Für eine Online-Immobilienplattform haben wir mit semantischer Segmentierung Stadtkarten analysiert, darunter historische Karten aus verschiedenen Jahren, um bebaubare Freiflächen zu verfolgen und die Preisbewertung von Stadtvierteln zu unterstützen.
Wo sollte ein Immobilienunternehmen mit KI anfangen?
Meist mit dem Anwendungsfall, der dem Umsatz am nächsten ist: Schätzung von Immobilienpreisen, Lead-Identifikation oder Immobiliensuche. Wir prüfen zuerst Ihre Daten und Prozesse und folgen dann einem gestuften Projektlebenszyklus mit Qualitätskriterien für jede Phase.
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Teilen Sie uns ein paar Details mit, unser KI-Team übernimmt den Rest. So geht es weiter:
- Wir prüfen Ihre Anfrage und antworten per E-Mail.
- Ein Gespräch mit einem KI-Experten zu Ihrem Problem, Ihren Daten und Zielen.
- Eine klare Empfehlung: unser Lösungsansatz und eine erste Aufwandsschätzung.
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