Immobilieninvestments: Vorsprung durch Daten und KI

Ob Immobilienbestandshalter, Berater, Banken, Family Offices oder Vermögensmanager: wer Immobilienportfolios optimieren, Standortentwicklungen frühzeitig erkennen und Transaktionen erfolgreich abschließen möchte, braucht belastbare Daten. Inzwischen helfen Algorithmen und Künstliche Intelligenz (KI) die unübersichtliche Informationsflut zu bändigen.

Investmentexperten, Kreditgeber und Hypothekenvermittler kennen das Problem: Es gibt nicht zu wenige, sondern zu viele Daten für die Standort- und Immobilienportfolioanalyse. Gleichzeitig lassen die Qualität und Aktualität der Informationen stark zu wünschen übrig. Das fängt schon mit den eigenen Immobiliendaten an. Geht es doch in der Regel nicht um eine oder zwei Mietwohnungen, sondern um hunderte, manchmal sogar tausende Mietobjekte, ganze Einkaufszentren, Hotels und Büroparks. Oft liegen die mit den Objekten verknüpfte Informationen unübersichtlich, von Hand eingepflegt und in verschiedenen Datei- und Tabellenformaten vor. Den genauen Überblick zu bewahren, fällt dann selbst Fachleuten schwer.

Viele Daten und trotzdem kein Durchblick?

Noch komplexer ist die Berücksichtigung externer Marktinformationen, um diese mit den eigenen Daten zu matchen und Handlungsempfehlungen für die Portfolioentwicklung abzuleiten. Staatliche Stellen und private Statistikanbieter erheben Daten in Hülle und Fülle. Katasterämter, Finanzämter, Meldeämter, Grundbücher, Bundes- und Landesbehörden und Kommunen - sie alle verfügen über ein spezifisches Set immobilienwirtschaftlich relevanter Daten. Dazu kommen noch sozio-ökonomische Kennzahlen über die Kaufkraft, Altersstruktur und Entwicklung des öffentlichen Personennahverkehrs, medizinische Infrastruktur, geplante Bauvorhaben in der Nachbarschaft, bis hin zu Restaurantbewertungen. All diese Kennzahlen sind jedoch verstreut und bis zu mehrere Jahre alt. Für die Beschaffung, Strukturierung, Qualitätsprüfung und visuelle Aufbereitung dieser Informationen brauchte es bislang Wochen und Monate. 80 Prozent der Zeit vor einer Entscheidung für ein mögliches Investment oder De-Investment gingen so allein für das „data crunching“ verloren. Für eine tatsächliche Berücksichtigung der nicht mehr ganz frischen Daten vor einer möglichen Transaktion blieb so nur noch ein Bruchteil der Zeit übrig. Die Folgen: ein verzerrter Blick auf den Markt und Entscheidungen, die eher anhand anekdotischer Einzelfälle und Bauchgefühl getroffen werden - mit entsprechender Fehleranfälligkeit.

Bessere Entscheidungen durch Künstliche Intelligenz

Inzwischen sind aber Technologien am Markt, die Portfolio- und Marktanalysen qualitativ besser, genauer und schneller durchführen können als jeder Mensch. Außerdem erkennt eine entsprechend gut trainierte Künstliche Intelligenz Muster in Marktbewegungen und Standortentwicklungen, die dem menschlichen Betrachter oft verborgen bleiben. Ein Beispiel für diese fortschrittliche Technologie ist die realxdata-Plattform. Dabei handelt es sich nicht um eine klassische Datenbank, sondern um eine dynamische KI-gestützte Datenverwaltungs- und Marktanalyse-Engine.

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