Data & AI für Immobilien

Optimale Standortplanung: Durch die Aufnahme von Millionen von Immobilien-, Makro- und data über einen Zeitraum von 30 Jahren haben wir ein Modell entwickelt, das die optimale Standortplanung für jeden Standort im Vereinigten Königreich vorhersagen kann. Das Modell wurde auf der Grundlage der historischen Leistung des Wohnungsbauunternehmens trainiert. Es verkürzt eine langwierige, unsichere und mühsame Aufgabe von Wochen auf Stunden.

Vorhersage der Belegung von Pflegeheimen: Nutzung großer Mengen historischer data in Verbindung mit data sowie Beschäftigungs-, Finanz- und data zur Vorhersage der Bettenbelegung in Pflegeheimen im Vereinigten Königreich über einen Zeitraum von 4 Jahren. Dies ermöglicht eine weitaus intelligentere Priorisierung von Grundstücksbanken und den Kauf von Grundstücken für diejenigen, die die richtige Mischung von Variablen aufweisen.

Vorhersage des Standorterfolgs: Für Entwickler von Alterswohnungen werden historische data und aktuelle data verwendet, um den wahrscheinlichen finanziellen Erfolg eines Standorts besser zu definieren und festzulegen, welche Einheitstypen gebaut werden sollten. Dies ermöglicht eine weitaus höhere Wahrscheinlichkeit, erfolgreiche Standorte auszuwählen, sie angemessen zu bepreisen und den Wohnungsmix zu definieren.

Build-to-Rent-Mieterneuerung: Eine Reinforcement-Learning-Engine, die die Preise für Mietvertragsverlängerungen anhand des Mieters und seiner wahrgenommenen Zahlungsbereitschaft und nicht nur anhand der Angaben zur Einheit ermittelt. Beschleunigt und verbessert die Genauigkeit eines manuellen Annäherungsprozesses und liefert extrem schnell einen hohen ROI.

Dynamische Preisgestaltung für Studentenzimmer: Legen Sie den Preis für Studentenzimmer in einem Gebäude oder auf einem Campus dynamisch fest, je nach Nachfrage, Angaben zur Einheit, Aufenthaltsdauer und voraussichtlicher Belegung. Reduziert Beschwerden drastisch, erhöht die Zufriedenheit und ermöglicht eine schnellere Vermietung von Einheiten.

Vorhersage von Mikro-Markt-Bewegungen: Einsatz unseres fortschrittlichen automatisierten Bewertungsmodells, um über einen Zeitraum von 5 Jahren vorherzusagen, wie sich die Handelsmärkte auf hyperlokaler Ebene wahrscheinlich entwickeln werden. Ermöglicht ein sehr genaues Portfoliomanagement entsprechend den Marktprognosen. Festlegung, welche Vermögenswerte verkauft, in sie investiert oder beibehalten werden sollten.

Intelligentes Anlagenregister: Für die wichtigsten Sachanlagen (Heizkessel, Aufzüge, Tore, Wasseraufbereitung usw.) wird eine data Überprüfung des ROI jeder Anlage durchgeführt. Dies wird erreicht, indem Anschaffungs-, Wartungs- und Reparaturkosten über die gesamte Lebensdauer der Anlage in allen Liegenschaften zusammengeführt werden. Dies ermöglicht eine Prioritätensetzung, welche Anlagen unter welchen Umständen am besten geeignet sind.

GenAI-Abfrage von Mietverträgen: Ermöglicht die schnelle und effiziente Abfrage von historischen Mietverträgen aus mehreren Jahrzehnten in natürlicher Sprache. In Verbindung mit APIs in einem Mietverwaltungssystem, einer Fakturierung oder einem CRM bietet es Informationen auf Portfolioebene, die den Führungskräften direkt zur Verfügung stehen. Dies ermöglicht eine weitaus bessere und schnellere Entscheidungsfindung, ohne sich auf veraltete data in statischen Dashboards verlassen zu müssen.

Data Betriebsmodell: Sicherstellen, dass das Unternehmen über das richtige Betriebsmodell, die richtigen Fähigkeiten, Tools und Systeme verfügt, um data und AI optimal zu nutzen. Entwicklung von Dienstleistungen und Prozessen zur Erleichterung von data . Dies geschieht mit Beratern, die aus der Immobilienbranche kommen und tiefe Einblicke in deren Funktionen haben. Bewertung des richtigen Maßes an data und -kompetenz bei gleichzeitiger Aufdeckung künftiger Anwendungsfälle. Dies wird mit einer klaren data und einem Governance-System verbunden, um das Wachstum zu fördern.