10 KI-Tools, die das britische Immobiliengeschäft im Jahr 2024 weiterentwickeln werden

KI hat bereits dramatisch verändert, wie wir arbeiten, leben und mit anderen interagieren. Sie wird auch einen erheblichen Einfluss auf den britischen Immobiliensektor haben. Die meisten KI-Anwendungen, die heute eingesetzt werden, konzentrieren sich darauf, wie Endkunden mit Immobilien interagieren, Suchen durchführen, Grundrisse visualisieren oder einfach mehr Informationen über eine Gegend erhalten. In diesem Artikel werden wir uns stattdessen einige aktuelle Anwendungen von KI aus der Perspektive der Immobilienbranche und des Handels ansehen.

Ein intuitives und einfaches Tool, mit dem Sie sehr schnell und einfach einen Bürogrundriss entwerfen können. Benutzer geben ihre CAD-Pläne ein, legen fest, wie viele Schreibtische benötigt werden, und können in Sekundenschnelle Tausende von möglichen Iterationen des Grundrisses erzeugen. Die Benutzer können die Elemente, die ihnen gefallen, per Mausklick einfrieren und den Rest neu generieren. Das Tool verfügt über viele zusätzliche Funktionen, um den Grundriss weiterzuentwickeln und zu definieren. Sobald ein Grundriss geeignet erscheint, kann ein 3D-Modell generiert werden, mit dem Sie durch das Haus fliegen und ein Gefühl für den Raum bekommen können. Die Entwickler erforschen den Einsatz von GenAI-Technologie, um die Hintergründe und Designelemente der 3D-Pläne zu rendern, damit die Benutzer das Aussehen ihres Büros weiter anpassen können. Dafür gibt es zahlreiche Anwendungsfälle, von Nutzern, die erkunden möchten, wie verschiedene Büros aussehen könnten, über Büroleiter, die ihre Büros neu gestalten möchten, bis hin zu Vermietern, Bauunternehmern und Maklern. Dieses Tool kann noch keine technischen Zeichnungen anfertigen, aber es wird 80% der Antwort erreichen und den Benutzern viel Zeit sparen.

Entwickelt für landesweit tätige Hausbauer, um schnell und präzise zu definieren, wie ein optimaler Grundstücksmix aussehen könnte. Anstatt bis zu 6 Wochen damit zu verbringen, einen lokalen Markt zu verstehen, mit Maklern zu sprechen und zu versuchen, einen Haustypenmix zu entwerfen, der funktionieren könnte (der sich aber wahrscheinlich während des Baus ändern muss), kann KI den Prozess optimieren und eine Grundstückskaufentscheidung innerhalb von ein paar Stunden unterstützen. Das Tool verwendet Hunderte von Millionen von data-Punkten aus historischen Verkäufen und kontextbezogenen data, um Korrelationen zwischen dem Verkauf einer Immobilie in einer bestimmten Postleitzahl und Hunderten von Variablen zu diesem Zeitpunkt herzustellen. Auf diese Weise kann das Tool Milliarden möglicher Kombinationen für jeden beliebigen Standort durchgehen und den Mix optimieren, um 1) den Umsatz zu maximieren oder 2) die Verkaufsrate zu maximieren oder 3) die architektonische Vielfalt zu maximieren, um eine bessere Ortsgestaltung zu erreichen. Dieses Tool hat einem Hausbauunternehmen vor kurzem durchschnittlich £1 Mio. zusätzliche Einnahmen pro Standort verschafft, die internen Prozesse massiv vereinfacht und die Entscheidungsfindung bei Grundstückskäufen beschleunigt.

Zunehmend im sozialen Wohnungsbau eingesetzt, um manuelle und kostspielige Inspektionen der Gebäudesubstanz einschließlich des Daches zu ersetzen. Vantage kann kommerzielle Drohnen auf einer vordefinierten Flugroute losschicken, um ein Gebäude in 3D zu kartieren, monatlich hochauflösende Bilder der gesamten Fassade und des Daches innerhalb von Minuten aufzunehmen und eine KI die letzten Vermessungsbilder mit denen von früheren Flügen vergleichen zu lassen, um Veränderungen in der Bausubstanz zu erkennen. Wenn Risse, Wasserschäden oder ähnliche Mängel festgestellt werden, werden sie an einen Mitarbeiter weitergeleitet, der sie überprüft und Maßnahmen ergreift. Dadurch können die Wohnungsbaugesellschaften, die über wenig Geld verfügen, jedes Jahr Millionen an Gutachten einsparen und Probleme erkennen, bevor sie zu teuer werden. Die Privatsphäre der Bewohner wird gewahrt, indem sie im Voraus über die Drohnenflüge informiert werden und die Fenster automatisch unkenntlich gemacht werden.

Für große Build-to-Rent-Betreiber ist die Verwaltung der Preisgestaltung auf Einheitsebene komplex und hängt von einer Vielzahl von Variablen ab - ein Problem, das KI in einzigartiger Weise lösen kann. Eine Reinforcement Learning (RL) Engine lernt aus dem Verhalten bestehender Mieter, der Marktlage und der Liquidität innerhalb des Gebäudes und schlägt neuen Mietern automatisch Mietkonditionen und bestehenden Mietern Verlängerungskonditionen vor. Der Algorithmus ist so konzipiert, dass er ein bestimmtes Maß an Einnahmen und Leerstand im gesamten Gebäude aufrechterhält, aber auch die Unterschiede in Größe, Konfiguration, Etagen und Aussicht der einzelnen Einheiten versteht und die Preise entsprechend anpasst. Die RL-Engine lernt aus dem Verhalten früherer Mieter bei der Annahme oder Ablehnung von Preiskonditionen und erstellt dynamische Cluster, um vorherzusagen, wie sich ähnliche bestehende Mieter in Zukunft wahrscheinlich verhalten werden. Wenn ein Mieter eine Preiserhöhung ablehnt, erstellt das Tool automatisch einen neuen Preisvorschlag, der alle Faktoren berücksichtigt, oder entscheidet, das Angebot unverändert beizubehalten. Diese leistungsstarke Engine kann den Vermietungsmanagern viel Kopfzerbrechen bereiten und gleichzeitig die Preisstrategien optimieren.

Eine große Herausforderung für Betreiber großer Wohnungsportfolios ist die Optimierung der Mischung aus Reparaturen/Instandhaltung und geplanten Investitionen. Wenn Sie dies richtig machen, können Sie Ihre Investitionen sehr gezielt einsetzen und Ihre Opex-Kosten senken. Wenn Sie das falsch machen, wird Ihr Budget für Reparaturen erweitert, um die aktuellen Probleme zu bewältigen, und Ihre Möglichkeiten, in geplante Arbeiten zu investieren, werden eingeschränkt. Zu viele Wohnungsanbieter planen Programme, die sich an den Wiederbeschaffungszeiten der Anlagen orientieren, ohne die Auswirkungen auf die Reparaturen zu berücksichtigen. Es gibt bereits einige hervorragende data-Analyselösungen auf dem Markt, und einige davon werden durch KI noch verbessert. Ein Tool kann das Anlagenregister untersuchen, es mit den Reparaturrechnungen und der Reparaturhäufigkeit abgleichen, um vorherzusagen, welche Anlagen wahrscheinlich ausfallen werden und wann, welche Anlagen am langlebigsten sind und dies mit geplanten oder vorgeschriebenen Reparaturen abgleichen. Die KI-Elemente können auch ins Spiel kommen, um vorherzusagen, wo Schimmel auftreten kann, welche Immobilien wahrscheinlich reparaturbedürftig sind und wo es zu Überschwemmungsschäden gekommen sein könnte. Diese Reparaturen können automatisch geplant werden, um die Zeit des Teams zu optimieren, und mit sehr wenig menschlichem Eingreifen durchgeführt werden. Gesamt Mobil bietet auch einige Softwarelösungen in diesem Bereich an.

Nach Angaben von Right Move dauert es durchschnittlich 21,5 Wochen, um Recherchen und Übertragungen durchzuführen. Dazu gehören viele manuelle, mühsame und sich wiederholende Aufgaben, die leicht automatisiert werden könnten. Das System der Hausdurchsuchung ist veraltet, repetitiv, zeitaufwändig und kostspielig für jeden Kaufinteressenten. Es gibt eine Reihe von Anbietern auf dem Markt und die Liste wächst schnell. Erhältlich’KI automatisiert die Due-Diligence-Prüfung von Eigentumsübertragungen für Anwaltskanzleien. Leuchtdichte verarbeitet die gesamte rechtliche Dokumentation von Immobilientransaktionen mithilfe von KI. Conveyo nutzt KI, um Immobilieninformationen in einem Informationspaket für Immobilienangebote zusammenzufassen. Es ist nur eine Frage der Zeit, bis diese Verfahren kombiniert werden, so dass der größte Teil des Lebenszyklus einer Eigentumsübertragung automatisiert werden kann und KI-gestützte Erkenntnisse liefert. Dies wird die Anwesenheit eines Anwalts nie ganz überflüssig machen (aus Gründen der Haftung und der menschlichen Erfahrung), aber es wird den Zeitrahmen drastisch verkürzen und die Kosten senken.

Ein Tool für maschinelles Lernen, das auf die historische relative Standortleistung eines Entwicklers trainiert wird, um zu untersuchen, welche Standortattribute einen stärkeren Einfluss auf den langfristigen Erfolg für verschiedene Arten von Vermögenswerten haben (die in Form von Umsatzrate, Deckungsbeitrag und IRR definiert werden können). Dies kann dann auf alle Postleitzahlen in Großbritannien angewendet werden. Mit diesem Tool kann ein Entwickler die wichtigsten Kennzahlen in einer Heatmap darstellen, um zu definieren, wo und was als nächstes gebaut werden soll. Dies wird zu einem leistungsstarken Tool für die Priorisierung von Grundstücken, das monatelange Arbeit und enorme Unsicherheiten erspart und die betriebliche Effizienz steigert, was insgesamt zu einer größeren Chance auf wirtschaftlichen Erfolg führt.

Ermöglicht die automatische Erstellung von 3D-Visualisierungen und Renderings für Entwürfe ohne Plan. Designer können sich nahtlos durch einen 3D-Raum bewegen, jede einzelne Einheit definieren, die Außenansichten und das Gebäude in-situ in seiner Umgebung sehen. Im Wesentlichen automatisiert es die enorm kostspieligen Rendering- und Designphasen eines Projekts. Damit lassen sich auch großartige Renderings und 3D-Begehungen für die Vermarktung von Off-Plan-Immobilien an potenzielle Käufer erstellen, die so ein viel realistischeres Gefühl für den Raum bekommen, die tatsächliche Aussicht aus ihren Fenstern sehen und sich in die zukünftige Immobilie hineinversetzen können. Das Tool enthält auch raffinierte Visualisierungen, die zeigen, wie sich die Schatten und die Sonne im Laufe des Tages über das Gebäude bewegen, und zwar für jeden Tag des Jahres.

Zeitgleich mit der Einführung der fortschrittlichen räumlichen Technologie in Apple VisionPro und dem Wachstum der VR-Technologie. Sie ermöglicht eine immersive Begehung von Immobilien durch das VR-Headset, wodurch die Notwendigkeit einer persönlichen Besichtigung reduziert wird. Es ist bei weitem die beeindruckendste Art, eine Immobilie zu besichtigen, da alles in “Lebensgröße” dargestellt wird und die Benutzer in jedem Raum vom Boden bis zur Decke das sehen, was sie tatsächlich sehen würden. Dazu gehört das Öffnen von Schränken, das Schließen von Türen, der Blick aus dem Fenster usw.. Noch größere Fortschritte hat Zillow mit seinen KI-gesteuerten interaktiven Grundrissen gemacht, die einen relativ nahtlosen Rundgang durch das Haus ermöglichen. Dies ist eindeutig der Bereich, in dem sich die Zukunft der Wohnungsvermittlung abspielen wird.

Eines von vielen Automated Valuation Models (AVM) (dieses gehört zu Zoopla), die zunehmend genaue Bewertungen von Wohnimmobilien durchführen, bei denen Tausende von hyperlokalen und makroökonomischen Variablen berücksichtigt werden, um zu einer präziseren und nuancierteren Bewertung zu gelangen, die sich in erster Linie an Hypothekarkreditgeber richtet. Schnell, sehr billig, mit einer Genauigkeit von etwa 5% (vorausgesetzt, der Vermögenswert ist einigermaßen ‘standardisiert’) und zunehmend von Kreditgebern akzeptiert. Diese Tools werden es bei Einzelhandels- und Gewerbeimmobilien schwerer haben, aber sie werden die Gutachter zwingen, ihren Wert zu beweisen und echte kontextbezogene Erkenntnisse zu liefern. Valorem ist das JLL-Äquivalent AVM, das sich an Fachleute richtet und auch Immobilien und Portfolio data umfasst. Homer ist ein Standard-AVM, berücksichtigt aber interessanterweise auch von Nutzern hochgeladene Fotos der Inneneinrichtung des Hauses, um die Innenausstattung in die Bewertung einfließen zu lassen, was bisher kein anderes AVM getan hat.

Ein erstaunliches Werkzeug, um die 3D-Massierung eines Gebäudes in britischen Städten zu visualisieren und zu sehen, wie es sich auf Sichtlinien, Sonnenlicht und Schatten, Lichtrechte und die Massierung im Vergleich zu benachbarten Gebäuden auswirkt. Ermöglicht ein schnelleres und einfacheres Testen verschiedener Vorschläge für die Gebäudemasse, um Planungsanträge zu unterstützen und ein visuelles Bild des Gebäudes im Stadtgefüge zu erstellen. Schnell und einfach zu bedienen mit einer Vielzahl von Anwendungen und Funktionen.

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