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Mietpreisprognose als klassische Anwendung von Maschinellem Lernen

Die Prognose der Wertentwicklung von Immobilien und somit auch die der Miet- und Kaufpreise ist eine sehr komplexe Thematik. Sie ist sowohl zeit- als auch kostenintensiv und liefert nicht immer die bestmöglichen Resultate. Durch maschinelles Lernen kann sie allerdings erleichtert werden, da große Datenmengen schnell erfasst und objektiv verarbeitet werden können. In diesem Artikel gehen wir näher auf die Vorteile maschinellen Lernens für die Immobilienbranche ein.

Aber was ist eigentlich maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI). KI bildet menschliche Intelligenz nach bzw. simuliert sie mit dem Ziel, Handlungsabläufe zu verbessern und zu automatisieren. Ein künstlich angelegtes System lernt aus vorab ausgewählten Beispielen und kann das Erlernte ab einem gewissen Punkt selbstständig anwenden. Genutzt werden hierzu Algorithmen und ein statistisches Modell, welches nicht nur simpel diese Beispiele auswendig lernt, sondern eigenständig Muster und Gesetzmäßigkeiten in den gelernten Daten erkennt. Auf diesem Weg wird das System in der Lage sein, auch unbekannte Daten zu beurteilen und somit unbekanntes Terrain zu analysieren und darauf aufbauend eine Prognose zu erstellen.

Kurz gesagt wird also "künstlich" Wissen aus Erfahrung generiert, welches dann selbstständig in seinem Wirkungsbereich angewandt werden kann.

 

Wofür kann maschinelles Lernen in der Immobilienbranche genutzt werden?

Viele Prozesse in der Immobilienbranche sind sehr zeit- und kostenaufwendig, denn viele unterschiedliche Informationen müssen eingeholt, verglichen und beurteilt werden. Folgende Fragen tauchen hierbei auf: Sind alle notwendigen Informationen verfügbar? Können die Daten objektiv bewertet werden? Und wieviel Zeit wird benötigt, um diese Datenflut zu sichten?

Hier kann maschinelles Lernen optimal unterstützen. KI-Systeme verarbeiten riesige Datenmengen in einem Bruchteil der Zeit, die ein menschlicher Gegenspieler dafür bräuchte. Die Fehlerquote ist geringer und Ergebnisse werden immer präziser, da das System stets dazulernt. Außerdem kann ein System, das einmal erlernt hat, Prognosen abzugeben, beliebig auf andere örtliche Gegebenheiten angewandt werden.

Genutzt wird KI auch schon jetzt in der Immobilienbranche, beispielsweise beim Erfassen und Sortieren von Bewerberdaten anhand von Beruf, Einkommen, Familienstand etc.; aber auch beim Einsatz intelligenter Stromzähler, die die gesammelten Daten automatisch an den Erzeuger weiterleiten und es Kunden ermöglicht, ihren Energieverbrauch via App zu verfolgen.

 

GEOSPIN und Machine Learning: Das Beispiel LB ImmoWert

Die genannten Herausforderungen von Lagebewertungen und ihre Subjektivität durch unzugängliche Informationen oder nicht ausreichend geschultes Personal verlangen nach einer Lösung.


Was also bietet Geospin nun für Akteure in der Immobilienbranche?
Geospin nutzt eine Technik, die mithilfe klassischer Ansätze des Maschinellen Lernens Marktdaten von tausenden Immobilienstandorte von über fünf Jahren analysiert und so Prognosen erstellen kann.

 

Referenz LB ImmoWert-1

 

Schauen wir uns dazu die Case Study von Geospin mit LB ImmoWert an. Geospin entwickelte eine unabhängige und objektive Analyse, die Lagebewertungen und Investitionsentscheidungen kosten-und zeitsparend bereitstellt. Komplexe Strukturen werden von LIA, der Location Intelligence Assistentin, durch Bereitstellung von Daten für Gewerbe- und Wohnimmobilien, Objekteigenschaften sowie über 800 Lageparameter erlernt. So stellt LIA auf Knopfdruck eine Objektbewertung bereit, die auch Bewertungen in Bereichen ohne Erfahrungswerten und Marktdaten ermöglicht.

 

 

 

Lagebewertung

 

Lagebewertung Szenario als neues Feature

Das neue Lagebewertung Szenario gibt genaue Auskunft über aktuelle Prognosen zu einer gewählten Adresse. Nach der Adresseingabe wird der prognostizierte Mietpreis einer Wohnimmobilie an diesem Standort ausgegeben. Als Ergebnis werden neben dem prognostizierten Preis für die Immobilien als Orientierungswerte auch die Anzahl der Points of Interest  ausgegeben, die innerhalb von 10 Minuten Gehentfernung um die angegebene Adresse liegen.

 

 

 

 

Zusammengefasst: Die Vorteile von Geospins Lagebewertung für die Immobilienbranche

Wie lassen sich die Vorteile von unserer Lagebewertung für die Immobilienbranche also zusammenfassen?

Unser Portal bietet eine definitiv ressourcensparende Lösung, da Zeit und Kosten gering gehalten werden. Die immens großen Datenmengen stellen kein Problem dar und durch ein objektives System wird subjektiv geprägten Ergebnissen vorgebeugt. So kommen Sie schneller und präziser ans Ziel, sparen sich Aufwand und vermeiden Fehler.

 

 

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