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KI hat bereits dramatisch ver\u00e4ndert, 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 durchf\u00fchren, Grundrisse visualisieren oder einfach mehr Informationen \u00fcber eine Gegend erhalten. In diesem Artikel werden wir uns stattdessen einige aktuelle Anwendungen von KI aus der Perspektive der Immobilienbranche und des Handels ansehen.<\/p>\n<\/div>
1) Laiout<\/a><\/h2><\/div>Ein intuitives und einfaches Tool, mit dem Sie sehr schnell und einfach einen B\u00fcrogrundriss entwerfen k\u00f6nnen. Benutzer geben ihre CAD-Pl\u00e4ne ein, legen fest, wie viele Schreibtische ben\u00f6tigt werden, und k\u00f6nnen in Sekundenschnelle Tausende von m\u00f6glichen Iterationen des Grundrisses erzeugen. Die Benutzer k\u00f6nnen die Elemente, die ihnen gefallen, per Mausklick einfrieren und den Rest neu generieren. Das Tool verf\u00fcgt \u00fcber viele zus\u00e4tzliche 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 Gef\u00fchl f\u00fcr den Raum bekommen k\u00f6nnen. Die Entwickler erforschen den Einsatz von GenAI-Technologie, um die Hintergr\u00fcnde und Designelemente der 3D-Pl\u00e4ne zu rendern, damit die Benutzer das Aussehen ihres B\u00fcros weiter anpassen k\u00f6nnen. Daf\u00fcr gibt es zahlreiche Anwendungsf\u00e4lle, von Nutzern, die erkunden m\u00f6chten, wie verschiedene B\u00fcros aussehen k\u00f6nnten, \u00fcber B\u00fcroleiter, die ihre B\u00fcros neu gestalten m\u00f6chten, 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.<\/p>\n<\/div>
2) Artefacts Website-Mix-Optimierer<\/h2><\/div>Entwickelt f\u00fcr landesweit t\u00e4tige Hausbauer, um schnell und pr\u00e4zise zu definieren, wie ein optimaler Grundst\u00fccksmix aussehen k\u00f6nnte. 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 k\u00f6nnte (der sich aber wahrscheinlich w\u00e4hrend des Baus \u00e4ndern muss), kann KI den Prozess optimieren und eine Grundst\u00fcckskaufentscheidung innerhalb von ein paar Stunden unterst\u00fctzen. Das Tool verwendet Hunderte von Millionen von data-Punkten aus historischen Verk\u00e4ufen 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 m\u00f6glicher Kombinationen f\u00fcr 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 \u00a31 Mio. zus\u00e4tzliche Einnahmen pro Standort verschafft, die internen Prozesse massiv vereinfacht und die Entscheidungsfindung bei Grundst\u00fccksk\u00e4ufen beschleunigt.<\/p>\n<\/div>
3) Vantage UAV<\/a> f\u00fcr reaktionsschnelle Reparaturen<\/h2><\/div>Zunehmend im sozialen Wohnungsbau eingesetzt, um manuelle und kostspielige Inspektionen der Geb\u00e4udesubstanz einschlie\u00dflich des Daches zu ersetzen. Vantage kann kommerzielle Drohnen auf einer vordefinierten Flugroute losschicken, um ein Geb\u00e4ude in 3D zu kartieren, monatlich hochaufl\u00f6sende Bilder der gesamten Fassade und des Daches innerhalb von Minuten aufzunehmen und eine KI die letzten Vermessungsbilder mit denen von fr\u00fcheren Fl\u00fcgen vergleichen zu lassen, um Ver\u00e4nderungen in der Bausubstanz zu erkennen. Wenn Risse, Wassersch\u00e4den oder \u00e4hnliche M\u00e4ngel festgestellt werden, werden sie an einen Mitarbeiter weitergeleitet, der sie \u00fcberpr\u00fcft und Ma\u00dfnahmen ergreift. Dadurch k\u00f6nnen die Wohnungsbaugesellschaften, die \u00fcber wenig Geld verf\u00fcgen, jedes Jahr Millionen an Gutachten einsparen und Probleme erkennen, bevor sie zu teuer werden. Die Privatsph\u00e4re der Bewohner wird gewahrt, indem sie im Voraus \u00fcber die Drohnenfl\u00fcge informiert werden und die Fenster automatisch unkenntlich gemacht werden.<\/p>\n<\/div>
4) Das Tool f\u00fcr dynamische Mietpreise von Artefact<\/h2><\/div>F\u00fcr gro\u00dfe Build-to-Rent-Betreiber ist die Verwaltung der Preisgestaltung auf Einheitsebene komplex und h\u00e4ngt von einer Vielzahl von Variablen ab - ein Problem, das KI in einzigartiger Weise l\u00f6sen kann. Eine Reinforcement Learning (RL) Engine lernt aus dem Verhalten bestehender Mieter, der Marktlage und der Liquidit\u00e4t innerhalb des Geb\u00e4udes und schl\u00e4gt neuen Mietern automatisch Mietkonditionen und bestehenden Mietern Verl\u00e4ngerungskonditionen vor. Der Algorithmus ist so konzipiert, dass er ein bestimmtes Ma\u00df an Einnahmen und Leerstand im gesamten Geb\u00e4ude aufrechterh\u00e4lt, aber auch die Unterschiede in Gr\u00f6\u00dfe, Konfiguration, Etagen und Aussicht der einzelnen Einheiten versteht und die Preise entsprechend anpasst. Die RL-Engine lernt aus dem Verhalten fr\u00fcherer Mieter bei der Annahme oder Ablehnung von Preiskonditionen und erstellt dynamische Cluster, um vorherzusagen, wie sich \u00e4hnliche bestehende Mieter in Zukunft wahrscheinlich verhalten werden. Wenn ein Mieter eine Preiserh\u00f6hung ablehnt, erstellt das Tool automatisch einen neuen Preisvorschlag, der alle Faktoren ber\u00fccksichtigt, oder entscheidet, das Angebot unver\u00e4ndert beizubehalten. Diese leistungsstarke Engine kann den Vermietungsmanagern viel Kopfzerbrechen bereiten und gleichzeitig die Preisstrategien optimieren.<\/p>\n<\/div>
5) Vorhersage von Reparaturen und Wartung<\/a><\/h2><\/div>Eine gro\u00dfe Herausforderung f\u00fcr Betreiber gro\u00dfer Wohnungsportfolios ist die Optimierung der Mischung aus Reparaturen\/Instandhaltung und geplanten Investitionen. Wenn Sie dies richtig machen, k\u00f6nnen Sie Ihre Investitionen sehr gezielt einsetzen und Ihre Opex-Kosten senken. Wenn Sie das falsch machen, wird Ihr Budget f\u00fcr Reparaturen erweitert, um die aktuellen Probleme zu bew\u00e4ltigen, und Ihre M\u00f6glichkeiten, in geplante Arbeiten zu investieren, werden eingeschr\u00e4nkt. Zu viele Wohnungsanbieter planen Programme, die sich an den Wiederbeschaffungszeiten der Anlagen orientieren, ohne die Auswirkungen auf die Reparaturen zu ber\u00fccksichtigen. Es gibt bereits einige hervorragende data-Analysel\u00f6sungen auf dem Markt, und einige davon werden durch KI noch verbessert. Ein Tool kann das Anlagenregister untersuchen, es mit den Reparaturrechnungen und der Reparaturh\u00e4ufigkeit 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 k\u00f6nnen auch ins Spiel kommen, um vorherzusagen, wo Schimmel auftreten kann, welche Immobilien wahrscheinlich reparaturbed\u00fcrftig sind und wo es zu \u00dcberschwemmungssch\u00e4den gekommen sein k\u00f6nnte. Diese Reparaturen k\u00f6nnen automatisch geplant werden, um die Zeit des Teams zu optimieren, und mit sehr wenig menschlichem Eingreifen durchgef\u00fchrt werden. Gesamt Mobil<\/a> bietet auch einige Softwarel\u00f6sungen in diesem Bereich an.<\/p>\n<\/div>6) \u00dcbereignung AI<\/h2><\/div>Nach Angaben von Right Move dauert es durchschnittlich 21,5 Wochen, um Recherchen und \u00dcbertragungen durchzuf\u00fchren. Dazu geh\u00f6ren viele manuelle, m\u00fchsame und sich wiederholende Aufgaben, die leicht automatisiert werden k\u00f6nnten. Das System der Hausdurchsuchung ist veraltet, repetitiv, zeitaufw\u00e4ndig und kostspielig f\u00fcr jeden Kaufinteressenten. Es gibt eine Reihe von Anbietern auf dem Markt und die Liste w\u00e4chst schnell. Erh\u00e4ltlich<\/a>\u2019KI automatisiert die Due-Diligence-Pr\u00fcfung von Eigentums\u00fcbertragungen f\u00fcr Anwaltskanzleien. Leuchtdichte<\/a> verarbeitet die gesamte rechtliche Dokumentation von Immobilientransaktionen mithilfe von KI. Conveyo<\/a> nutzt KI, um Immobilieninformationen in einem Informationspaket f\u00fcr Immobilienangebote zusammenzufassen. Es ist nur eine Frage der Zeit, bis diese Verfahren kombiniert werden, so dass der gr\u00f6\u00dfte Teil des Lebenszyklus einer Eigentums\u00fcbertragung automatisiert werden kann und KI-gest\u00fctzte Erkenntnisse liefert. Dies wird die Anwesenheit eines Anwalts nie ganz \u00fcberfl\u00fcssig machen (aus Gr\u00fcnden der Haftung und der menschlichen Erfahrung), aber es wird den Zeitrahmen drastisch verk\u00fcrzen und die Kosten senken.<\/p>\n<\/div>7) Das Tool zur Vorhersage des Website-Erfolgs von Artefact<\/h2><\/div>Ein Tool f\u00fcr maschinelles Lernen, das auf die historische relative Standortleistung eines Entwicklers trainiert wird, um zu untersuchen, welche Standortattribute einen st\u00e4rkeren Einfluss auf den langfristigen Erfolg f\u00fcr verschiedene Arten von Verm\u00f6genswerten haben (die in Form von Umsatzrate, Deckungsbeitrag und IRR definiert werden k\u00f6nnen). Dies kann dann auf alle Postleitzahlen in Gro\u00dfbritannien angewendet werden. Mit diesem Tool kann ein Entwickler die wichtigsten Kennzahlen in einer Heatmap darstellen, um zu definieren, wo und was als n\u00e4chstes gebaut werden soll. Dies wird zu einem leistungsstarken Tool f\u00fcr die Priorisierung von Grundst\u00fccken, das monatelange Arbeit und enorme Unsicherheiten erspart und die betriebliche Effizienz steigert, was insgesamt zu einer gr\u00f6\u00dferen Chance auf wirtschaftlichen Erfolg f\u00fchrt.<\/p>\n<\/div>
8) Visuado<\/a><\/h2><\/div>Erm\u00f6glicht die automatische Erstellung von 3D-Visualisierungen und Renderings f\u00fcr Entw\u00fcrfe ohne Plan. Designer k\u00f6nnen sich nahtlos durch einen 3D-Raum bewegen, jede einzelne Einheit definieren, die Au\u00dfenansichten und das Geb\u00e4ude in-situ in seiner Umgebung sehen. Im Wesentlichen automatisiert es die enorm kostspieligen Rendering- und Designphasen eines Projekts. Damit lassen sich auch gro\u00dfartige Renderings und 3D-Begehungen f\u00fcr die Vermarktung von Off-Plan-Immobilien an potenzielle K\u00e4ufer erstellen, die so ein viel realistischeres Gef\u00fchl f\u00fcr den Raum bekommen, die tats\u00e4chliche Aussicht aus ihren Fenstern sehen und sich in die zuk\u00fcnftige Immobilie hineinversetzen k\u00f6nnen. Das Tool enth\u00e4lt auch raffinierte Visualisierungen, die zeigen, wie sich die Schatten und die Sonne im Laufe des Tages \u00fcber das Geb\u00e4ude bewegen, und zwar f\u00fcr jeden Tag des Jahres.<\/p>\n<\/div>
9) Zillow Eintauchen<\/a><\/h2><\/div>Zeitgleich mit der Einf\u00fchrung der fortschrittlichen r\u00e4umlichen Technologie in Apple VisionPro und dem Wachstum der VR-Technologie. Sie erm\u00f6glicht eine immersive Begehung von Immobilien durch das VR-Headset, wodurch die Notwendigkeit einer pers\u00f6nlichen Besichtigung reduziert wird. Es ist bei weitem die beeindruckendste Art, eine Immobilie zu besichtigen, da alles in \u201cLebensgr\u00f6\u00dfe\u201d dargestellt wird und die Benutzer in jedem Raum vom Boden bis zur Decke das sehen, was sie tats\u00e4chlich sehen w\u00fcrden. Dazu geh\u00f6rt das \u00d6ffnen von Schr\u00e4nken, das Schlie\u00dfen von T\u00fcren, der Blick aus dem Fenster usw.. Noch gr\u00f6\u00dfere Fortschritte hat Zillow mit seinen KI-gesteuerten interaktiven Grundrissen gemacht, die einen relativ nahtlosen Rundgang durch das Haus erm\u00f6glichen. Dies ist eindeutig der Bereich, in dem sich die Zukunft der Wohnungsvermittlung abspielen wird.<\/p>\n<\/div>
10) Hometrack<\/a><\/h2><\/div>Eines von vielen Automated Valuation Models (AVM) (dieses geh\u00f6rt zu Zoopla), die zunehmend genaue Bewertungen von Wohnimmobilien durchf\u00fchren, bei denen Tausende von hyperlokalen und makro\u00f6konomischen Variablen ber\u00fccksichtigt werden, um zu einer pr\u00e4ziseren und nuancierteren Bewertung zu gelangen, die sich in erster Linie an Hypothekarkreditgeber richtet. Schnell, sehr billig, mit einer Genauigkeit von etwa 5% (vorausgesetzt, der Verm\u00f6genswert ist einigerma\u00dfen \u2018standardisiert\u2019) 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<\/a> ist das JLL-\u00c4quivalent AVM, das sich an Fachleute richtet und auch Immobilien und Portfolio data umfasst. Homer<\/a> ist ein Standard-AVM, ber\u00fccksichtigt aber interessanterweise auch von Nutzern hochgeladene Fotos der Inneneinrichtung des Hauses, um die Innenausstattung in die Bewertung einflie\u00dfen zu lassen, was bisher kein anderes AVM getan hat.<\/p>\n<\/div>
Ein intuitives und einfaches Tool, mit dem Sie sehr schnell und einfach einen B\u00fcrogrundriss entwerfen k\u00f6nnen. Benutzer geben ihre CAD-Pl\u00e4ne ein, legen fest, wie viele Schreibtische ben\u00f6tigt werden, und k\u00f6nnen in Sekundenschnelle Tausende von m\u00f6glichen Iterationen des Grundrisses erzeugen. Die Benutzer k\u00f6nnen die Elemente, die ihnen gefallen, per Mausklick einfrieren und den Rest neu generieren. Das Tool verf\u00fcgt \u00fcber viele zus\u00e4tzliche 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 Gef\u00fchl f\u00fcr den Raum bekommen k\u00f6nnen. Die Entwickler erforschen den Einsatz von GenAI-Technologie, um die Hintergr\u00fcnde und Designelemente der 3D-Pl\u00e4ne zu rendern, damit die Benutzer das Aussehen ihres B\u00fcros weiter anpassen k\u00f6nnen. Daf\u00fcr gibt es zahlreiche Anwendungsf\u00e4lle, von Nutzern, die erkunden m\u00f6chten, wie verschiedene B\u00fcros aussehen k\u00f6nnten, \u00fcber B\u00fcroleiter, die ihre B\u00fcros neu gestalten m\u00f6chten, 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.<\/p>\n<\/div>
2) Artefacts Website-Mix-Optimierer<\/h2><\/div>Entwickelt f\u00fcr landesweit t\u00e4tige Hausbauer, um schnell und pr\u00e4zise zu definieren, wie ein optimaler Grundst\u00fccksmix aussehen k\u00f6nnte. 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 k\u00f6nnte (der sich aber wahrscheinlich w\u00e4hrend des Baus \u00e4ndern muss), kann KI den Prozess optimieren und eine Grundst\u00fcckskaufentscheidung innerhalb von ein paar Stunden unterst\u00fctzen. Das Tool verwendet Hunderte von Millionen von data-Punkten aus historischen Verk\u00e4ufen 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 m\u00f6glicher Kombinationen f\u00fcr 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 \u00a31 Mio. zus\u00e4tzliche Einnahmen pro Standort verschafft, die internen Prozesse massiv vereinfacht und die Entscheidungsfindung bei Grundst\u00fccksk\u00e4ufen beschleunigt.<\/p>\n<\/div>
3) Vantage UAV<\/a> f\u00fcr reaktionsschnelle Reparaturen<\/h2><\/div>Zunehmend im sozialen Wohnungsbau eingesetzt, um manuelle und kostspielige Inspektionen der Geb\u00e4udesubstanz einschlie\u00dflich des Daches zu ersetzen. Vantage kann kommerzielle Drohnen auf einer vordefinierten Flugroute losschicken, um ein Geb\u00e4ude in 3D zu kartieren, monatlich hochaufl\u00f6sende Bilder der gesamten Fassade und des Daches innerhalb von Minuten aufzunehmen und eine KI die letzten Vermessungsbilder mit denen von fr\u00fcheren Fl\u00fcgen vergleichen zu lassen, um Ver\u00e4nderungen in der Bausubstanz zu erkennen. Wenn Risse, Wassersch\u00e4den oder \u00e4hnliche M\u00e4ngel festgestellt werden, werden sie an einen Mitarbeiter weitergeleitet, der sie \u00fcberpr\u00fcft und Ma\u00dfnahmen ergreift. Dadurch k\u00f6nnen die Wohnungsbaugesellschaften, die \u00fcber wenig Geld verf\u00fcgen, jedes Jahr Millionen an Gutachten einsparen und Probleme erkennen, bevor sie zu teuer werden. Die Privatsph\u00e4re der Bewohner wird gewahrt, indem sie im Voraus \u00fcber die Drohnenfl\u00fcge informiert werden und die Fenster automatisch unkenntlich gemacht werden.<\/p>\n<\/div>
4) Das Tool f\u00fcr dynamische Mietpreise von Artefact<\/h2><\/div>F\u00fcr gro\u00dfe Build-to-Rent-Betreiber ist die Verwaltung der Preisgestaltung auf Einheitsebene komplex und h\u00e4ngt von einer Vielzahl von Variablen ab - ein Problem, das KI in einzigartiger Weise l\u00f6sen kann. Eine Reinforcement Learning (RL) Engine lernt aus dem Verhalten bestehender Mieter, der Marktlage und der Liquidit\u00e4t innerhalb des Geb\u00e4udes und schl\u00e4gt neuen Mietern automatisch Mietkonditionen und bestehenden Mietern Verl\u00e4ngerungskonditionen vor. Der Algorithmus ist so konzipiert, dass er ein bestimmtes Ma\u00df an Einnahmen und Leerstand im gesamten Geb\u00e4ude aufrechterh\u00e4lt, aber auch die Unterschiede in Gr\u00f6\u00dfe, Konfiguration, Etagen und Aussicht der einzelnen Einheiten versteht und die Preise entsprechend anpasst. Die RL-Engine lernt aus dem Verhalten fr\u00fcherer Mieter bei der Annahme oder Ablehnung von Preiskonditionen und erstellt dynamische Cluster, um vorherzusagen, wie sich \u00e4hnliche bestehende Mieter in Zukunft wahrscheinlich verhalten werden. Wenn ein Mieter eine Preiserh\u00f6hung ablehnt, erstellt das Tool automatisch einen neuen Preisvorschlag, der alle Faktoren ber\u00fccksichtigt, oder entscheidet, das Angebot unver\u00e4ndert beizubehalten. Diese leistungsstarke Engine kann den Vermietungsmanagern viel Kopfzerbrechen bereiten und gleichzeitig die Preisstrategien optimieren.<\/p>\n<\/div>
5) Vorhersage von Reparaturen und Wartung<\/a><\/h2><\/div>Eine gro\u00dfe Herausforderung f\u00fcr Betreiber gro\u00dfer Wohnungsportfolios ist die Optimierung der Mischung aus Reparaturen\/Instandhaltung und geplanten Investitionen. Wenn Sie dies richtig machen, k\u00f6nnen Sie Ihre Investitionen sehr gezielt einsetzen und Ihre Opex-Kosten senken. Wenn Sie das falsch machen, wird Ihr Budget f\u00fcr Reparaturen erweitert, um die aktuellen Probleme zu bew\u00e4ltigen, und Ihre M\u00f6glichkeiten, in geplante Arbeiten zu investieren, werden eingeschr\u00e4nkt. Zu viele Wohnungsanbieter planen Programme, die sich an den Wiederbeschaffungszeiten der Anlagen orientieren, ohne die Auswirkungen auf die Reparaturen zu ber\u00fccksichtigen. Es gibt bereits einige hervorragende data-Analysel\u00f6sungen auf dem Markt, und einige davon werden durch KI noch verbessert. Ein Tool kann das Anlagenregister untersuchen, es mit den Reparaturrechnungen und der Reparaturh\u00e4ufigkeit 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 k\u00f6nnen auch ins Spiel kommen, um vorherzusagen, wo Schimmel auftreten kann, welche Immobilien wahrscheinlich reparaturbed\u00fcrftig sind und wo es zu \u00dcberschwemmungssch\u00e4den gekommen sein k\u00f6nnte. Diese Reparaturen k\u00f6nnen automatisch geplant werden, um die Zeit des Teams zu optimieren, und mit sehr wenig menschlichem Eingreifen durchgef\u00fchrt werden. Gesamt Mobil<\/a> bietet auch einige Softwarel\u00f6sungen in diesem Bereich an.<\/p>\n<\/div>6) \u00dcbereignung AI<\/h2><\/div>Nach Angaben von Right Move dauert es durchschnittlich 21,5 Wochen, um Recherchen und \u00dcbertragungen durchzuf\u00fchren. Dazu geh\u00f6ren viele manuelle, m\u00fchsame und sich wiederholende Aufgaben, die leicht automatisiert werden k\u00f6nnten. Das System der Hausdurchsuchung ist veraltet, repetitiv, zeitaufw\u00e4ndig und kostspielig f\u00fcr jeden Kaufinteressenten. Es gibt eine Reihe von Anbietern auf dem Markt und die Liste w\u00e4chst schnell. Erh\u00e4ltlich<\/a>\u2019KI automatisiert die Due-Diligence-Pr\u00fcfung von Eigentums\u00fcbertragungen f\u00fcr Anwaltskanzleien. Leuchtdichte<\/a> verarbeitet die gesamte rechtliche Dokumentation von Immobilientransaktionen mithilfe von KI. Conveyo<\/a> nutzt KI, um Immobilieninformationen in einem Informationspaket f\u00fcr Immobilienangebote zusammenzufassen. Es ist nur eine Frage der Zeit, bis diese Verfahren kombiniert werden, so dass der gr\u00f6\u00dfte Teil des Lebenszyklus einer Eigentums\u00fcbertragung automatisiert werden kann und KI-gest\u00fctzte Erkenntnisse liefert. Dies wird die Anwesenheit eines Anwalts nie ganz \u00fcberfl\u00fcssig machen (aus Gr\u00fcnden der Haftung und der menschlichen Erfahrung), aber es wird den Zeitrahmen drastisch verk\u00fcrzen und die Kosten senken.<\/p>\n<\/div>7) Das Tool zur Vorhersage des Website-Erfolgs von Artefact<\/h2><\/div>Ein Tool f\u00fcr maschinelles Lernen, das auf die historische relative Standortleistung eines Entwicklers trainiert wird, um zu untersuchen, welche Standortattribute einen st\u00e4rkeren Einfluss auf den langfristigen Erfolg f\u00fcr verschiedene Arten von Verm\u00f6genswerten haben (die in Form von Umsatzrate, Deckungsbeitrag und IRR definiert werden k\u00f6nnen). Dies kann dann auf alle Postleitzahlen in Gro\u00dfbritannien angewendet werden. Mit diesem Tool kann ein Entwickler die wichtigsten Kennzahlen in einer Heatmap darstellen, um zu definieren, wo und was als n\u00e4chstes gebaut werden soll. Dies wird zu einem leistungsstarken Tool f\u00fcr die Priorisierung von Grundst\u00fccken, das monatelange Arbeit und enorme Unsicherheiten erspart und die betriebliche Effizienz steigert, was insgesamt zu einer gr\u00f6\u00dferen Chance auf wirtschaftlichen Erfolg f\u00fchrt.<\/p>\n<\/div>
8) Visuado<\/a><\/h2><\/div>Erm\u00f6glicht die automatische Erstellung von 3D-Visualisierungen und Renderings f\u00fcr Entw\u00fcrfe ohne Plan. Designer k\u00f6nnen sich nahtlos durch einen 3D-Raum bewegen, jede einzelne Einheit definieren, die Au\u00dfenansichten und das Geb\u00e4ude in-situ in seiner Umgebung sehen. Im Wesentlichen automatisiert es die enorm kostspieligen Rendering- und Designphasen eines Projekts. Damit lassen sich auch gro\u00dfartige Renderings und 3D-Begehungen f\u00fcr die Vermarktung von Off-Plan-Immobilien an potenzielle K\u00e4ufer erstellen, die so ein viel realistischeres Gef\u00fchl f\u00fcr den Raum bekommen, die tats\u00e4chliche Aussicht aus ihren Fenstern sehen und sich in die zuk\u00fcnftige Immobilie hineinversetzen k\u00f6nnen. Das Tool enth\u00e4lt auch raffinierte Visualisierungen, die zeigen, wie sich die Schatten und die Sonne im Laufe des Tages \u00fcber das Geb\u00e4ude bewegen, und zwar f\u00fcr jeden Tag des Jahres.<\/p>\n<\/div>
9) Zillow Eintauchen<\/a><\/h2><\/div>Zeitgleich mit der Einf\u00fchrung der fortschrittlichen r\u00e4umlichen Technologie in Apple VisionPro und dem Wachstum der VR-Technologie. Sie erm\u00f6glicht eine immersive Begehung von Immobilien durch das VR-Headset, wodurch die Notwendigkeit einer pers\u00f6nlichen Besichtigung reduziert wird. Es ist bei weitem die beeindruckendste Art, eine Immobilie zu besichtigen, da alles in \u201cLebensgr\u00f6\u00dfe\u201d dargestellt wird und die Benutzer in jedem Raum vom Boden bis zur Decke das sehen, was sie tats\u00e4chlich sehen w\u00fcrden. Dazu geh\u00f6rt das \u00d6ffnen von Schr\u00e4nken, das Schlie\u00dfen von T\u00fcren, der Blick aus dem Fenster usw.. Noch gr\u00f6\u00dfere Fortschritte hat Zillow mit seinen KI-gesteuerten interaktiven Grundrissen gemacht, die einen relativ nahtlosen Rundgang durch das Haus erm\u00f6glichen. Dies ist eindeutig der Bereich, in dem sich die Zukunft der Wohnungsvermittlung abspielen wird.<\/p>\n<\/div>
10) Hometrack<\/a><\/h2><\/div>Eines von vielen Automated Valuation Models (AVM) (dieses geh\u00f6rt zu Zoopla), die zunehmend genaue Bewertungen von Wohnimmobilien durchf\u00fchren, bei denen Tausende von hyperlokalen und makro\u00f6konomischen Variablen ber\u00fccksichtigt werden, um zu einer pr\u00e4ziseren und nuancierteren Bewertung zu gelangen, die sich in erster Linie an Hypothekarkreditgeber richtet. Schnell, sehr billig, mit einer Genauigkeit von etwa 5% (vorausgesetzt, der Verm\u00f6genswert ist einigerma\u00dfen \u2018standardisiert\u2019) 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<\/a> ist das JLL-\u00c4quivalent AVM, das sich an Fachleute richtet und auch Immobilien und Portfolio data umfasst. Homer<\/a> ist ein Standard-AVM, ber\u00fccksichtigt aber interessanterweise auch von Nutzern hochgeladene Fotos der Inneneinrichtung des Hauses, um die Innenausstattung in die Bewertung einflie\u00dfen zu lassen, was bisher kein anderes AVM getan hat.<\/p>\n<\/div>
Entwickelt f\u00fcr landesweit t\u00e4tige Hausbauer, um schnell und pr\u00e4zise zu definieren, wie ein optimaler Grundst\u00fccksmix aussehen k\u00f6nnte. 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 k\u00f6nnte (der sich aber wahrscheinlich w\u00e4hrend des Baus \u00e4ndern muss), kann KI den Prozess optimieren und eine Grundst\u00fcckskaufentscheidung innerhalb von ein paar Stunden unterst\u00fctzen. Das Tool verwendet Hunderte von Millionen von data-Punkten aus historischen Verk\u00e4ufen 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 m\u00f6glicher Kombinationen f\u00fcr 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 \u00a31 Mio. zus\u00e4tzliche Einnahmen pro Standort verschafft, die internen Prozesse massiv vereinfacht und die Entscheidungsfindung bei Grundst\u00fccksk\u00e4ufen beschleunigt.<\/p>\n<\/div>
3) Vantage UAV<\/a> f\u00fcr reaktionsschnelle Reparaturen<\/h2><\/div>Zunehmend im sozialen Wohnungsbau eingesetzt, um manuelle und kostspielige Inspektionen der Geb\u00e4udesubstanz einschlie\u00dflich des Daches zu ersetzen. Vantage kann kommerzielle Drohnen auf einer vordefinierten Flugroute losschicken, um ein Geb\u00e4ude in 3D zu kartieren, monatlich hochaufl\u00f6sende Bilder der gesamten Fassade und des Daches innerhalb von Minuten aufzunehmen und eine KI die letzten Vermessungsbilder mit denen von fr\u00fcheren Fl\u00fcgen vergleichen zu lassen, um Ver\u00e4nderungen in der Bausubstanz zu erkennen. Wenn Risse, Wassersch\u00e4den oder \u00e4hnliche M\u00e4ngel festgestellt werden, werden sie an einen Mitarbeiter weitergeleitet, der sie \u00fcberpr\u00fcft und Ma\u00dfnahmen ergreift. Dadurch k\u00f6nnen die Wohnungsbaugesellschaften, die \u00fcber wenig Geld verf\u00fcgen, jedes Jahr Millionen an Gutachten einsparen und Probleme erkennen, bevor sie zu teuer werden. Die Privatsph\u00e4re der Bewohner wird gewahrt, indem sie im Voraus \u00fcber die Drohnenfl\u00fcge informiert werden und die Fenster automatisch unkenntlich gemacht werden.<\/p>\n<\/div>
4) Das Tool f\u00fcr dynamische Mietpreise von Artefact<\/h2><\/div>F\u00fcr gro\u00dfe Build-to-Rent-Betreiber ist die Verwaltung der Preisgestaltung auf Einheitsebene komplex und h\u00e4ngt von einer Vielzahl von Variablen ab - ein Problem, das KI in einzigartiger Weise l\u00f6sen kann. Eine Reinforcement Learning (RL) Engine lernt aus dem Verhalten bestehender Mieter, der Marktlage und der Liquidit\u00e4t innerhalb des Geb\u00e4udes und schl\u00e4gt neuen Mietern automatisch Mietkonditionen und bestehenden Mietern Verl\u00e4ngerungskonditionen vor. Der Algorithmus ist so konzipiert, dass er ein bestimmtes Ma\u00df an Einnahmen und Leerstand im gesamten Geb\u00e4ude aufrechterh\u00e4lt, aber auch die Unterschiede in Gr\u00f6\u00dfe, Konfiguration, Etagen und Aussicht der einzelnen Einheiten versteht und die Preise entsprechend anpasst. Die RL-Engine lernt aus dem Verhalten fr\u00fcherer Mieter bei der Annahme oder Ablehnung von Preiskonditionen und erstellt dynamische Cluster, um vorherzusagen, wie sich \u00e4hnliche bestehende Mieter in Zukunft wahrscheinlich verhalten werden. Wenn ein Mieter eine Preiserh\u00f6hung ablehnt, erstellt das Tool automatisch einen neuen Preisvorschlag, der alle Faktoren ber\u00fccksichtigt, oder entscheidet, das Angebot unver\u00e4ndert beizubehalten. Diese leistungsstarke Engine kann den Vermietungsmanagern viel Kopfzerbrechen bereiten und gleichzeitig die Preisstrategien optimieren.<\/p>\n<\/div>
5) Vorhersage von Reparaturen und Wartung<\/a><\/h2><\/div>Eine gro\u00dfe Herausforderung f\u00fcr Betreiber gro\u00dfer Wohnungsportfolios ist die Optimierung der Mischung aus Reparaturen\/Instandhaltung und geplanten Investitionen. Wenn Sie dies richtig machen, k\u00f6nnen Sie Ihre Investitionen sehr gezielt einsetzen und Ihre Opex-Kosten senken. Wenn Sie das falsch machen, wird Ihr Budget f\u00fcr Reparaturen erweitert, um die aktuellen Probleme zu bew\u00e4ltigen, und Ihre M\u00f6glichkeiten, in geplante Arbeiten zu investieren, werden eingeschr\u00e4nkt. Zu viele Wohnungsanbieter planen Programme, die sich an den Wiederbeschaffungszeiten der Anlagen orientieren, ohne die Auswirkungen auf die Reparaturen zu ber\u00fccksichtigen. Es gibt bereits einige hervorragende data-Analysel\u00f6sungen auf dem Markt, und einige davon werden durch KI noch verbessert. Ein Tool kann das Anlagenregister untersuchen, es mit den Reparaturrechnungen und der Reparaturh\u00e4ufigkeit 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 k\u00f6nnen auch ins Spiel kommen, um vorherzusagen, wo Schimmel auftreten kann, welche Immobilien wahrscheinlich reparaturbed\u00fcrftig sind und wo es zu \u00dcberschwemmungssch\u00e4den gekommen sein k\u00f6nnte. Diese Reparaturen k\u00f6nnen automatisch geplant werden, um die Zeit des Teams zu optimieren, und mit sehr wenig menschlichem Eingreifen durchgef\u00fchrt werden. Gesamt Mobil<\/a> bietet auch einige Softwarel\u00f6sungen in diesem Bereich an.<\/p>\n<\/div>6) \u00dcbereignung AI<\/h2><\/div>Nach Angaben von Right Move dauert es durchschnittlich 21,5 Wochen, um Recherchen und \u00dcbertragungen durchzuf\u00fchren. Dazu geh\u00f6ren viele manuelle, m\u00fchsame und sich wiederholende Aufgaben, die leicht automatisiert werden k\u00f6nnten. Das System der Hausdurchsuchung ist veraltet, repetitiv, zeitaufw\u00e4ndig und kostspielig f\u00fcr jeden Kaufinteressenten. Es gibt eine Reihe von Anbietern auf dem Markt und die Liste w\u00e4chst schnell. Erh\u00e4ltlich<\/a>\u2019KI automatisiert die Due-Diligence-Pr\u00fcfung von Eigentums\u00fcbertragungen f\u00fcr Anwaltskanzleien. Leuchtdichte<\/a> verarbeitet die gesamte rechtliche Dokumentation von Immobilientransaktionen mithilfe von KI. Conveyo<\/a> nutzt KI, um Immobilieninformationen in einem Informationspaket f\u00fcr Immobilienangebote zusammenzufassen. Es ist nur eine Frage der Zeit, bis diese Verfahren kombiniert werden, so dass der gr\u00f6\u00dfte Teil des Lebenszyklus einer Eigentums\u00fcbertragung automatisiert werden kann und KI-gest\u00fctzte Erkenntnisse liefert. Dies wird die Anwesenheit eines Anwalts nie ganz \u00fcberfl\u00fcssig machen (aus Gr\u00fcnden der Haftung und der menschlichen Erfahrung), aber es wird den Zeitrahmen drastisch verk\u00fcrzen und die Kosten senken.<\/p>\n<\/div>7) Das Tool zur Vorhersage des Website-Erfolgs von Artefact<\/h2><\/div>Ein Tool f\u00fcr maschinelles Lernen, das auf die historische relative Standortleistung eines Entwicklers trainiert wird, um zu untersuchen, welche Standortattribute einen st\u00e4rkeren Einfluss auf den langfristigen Erfolg f\u00fcr verschiedene Arten von Verm\u00f6genswerten haben (die in Form von Umsatzrate, Deckungsbeitrag und IRR definiert werden k\u00f6nnen). Dies kann dann auf alle Postleitzahlen in Gro\u00dfbritannien angewendet werden. Mit diesem Tool kann ein Entwickler die wichtigsten Kennzahlen in einer Heatmap darstellen, um zu definieren, wo und was als n\u00e4chstes gebaut werden soll. Dies wird zu einem leistungsstarken Tool f\u00fcr die Priorisierung von Grundst\u00fccken, das monatelange Arbeit und enorme Unsicherheiten erspart und die betriebliche Effizienz steigert, was insgesamt zu einer gr\u00f6\u00dferen Chance auf wirtschaftlichen Erfolg f\u00fchrt.<\/p>\n<\/div>
8) Visuado<\/a><\/h2><\/div>Erm\u00f6glicht die automatische Erstellung von 3D-Visualisierungen und Renderings f\u00fcr Entw\u00fcrfe ohne Plan. Designer k\u00f6nnen sich nahtlos durch einen 3D-Raum bewegen, jede einzelne Einheit definieren, die Au\u00dfenansichten und das Geb\u00e4ude in-situ in seiner Umgebung sehen. Im Wesentlichen automatisiert es die enorm kostspieligen Rendering- und Designphasen eines Projekts. Damit lassen sich auch gro\u00dfartige Renderings und 3D-Begehungen f\u00fcr die Vermarktung von Off-Plan-Immobilien an potenzielle K\u00e4ufer erstellen, die so ein viel realistischeres Gef\u00fchl f\u00fcr den Raum bekommen, die tats\u00e4chliche Aussicht aus ihren Fenstern sehen und sich in die zuk\u00fcnftige Immobilie hineinversetzen k\u00f6nnen. Das Tool enth\u00e4lt auch raffinierte Visualisierungen, die zeigen, wie sich die Schatten und die Sonne im Laufe des Tages \u00fcber das Geb\u00e4ude bewegen, und zwar f\u00fcr jeden Tag des Jahres.<\/p>\n<\/div>
9) Zillow Eintauchen<\/a><\/h2><\/div>Zeitgleich mit der Einf\u00fchrung der fortschrittlichen r\u00e4umlichen Technologie in Apple VisionPro und dem Wachstum der VR-Technologie. Sie erm\u00f6glicht eine immersive Begehung von Immobilien durch das VR-Headset, wodurch die Notwendigkeit einer pers\u00f6nlichen Besichtigung reduziert wird. Es ist bei weitem die beeindruckendste Art, eine Immobilie zu besichtigen, da alles in \u201cLebensgr\u00f6\u00dfe\u201d dargestellt wird und die Benutzer in jedem Raum vom Boden bis zur Decke das sehen, was sie tats\u00e4chlich sehen w\u00fcrden. Dazu geh\u00f6rt das \u00d6ffnen von Schr\u00e4nken, das Schlie\u00dfen von T\u00fcren, der Blick aus dem Fenster usw.. Noch gr\u00f6\u00dfere Fortschritte hat Zillow mit seinen KI-gesteuerten interaktiven Grundrissen gemacht, die einen relativ nahtlosen Rundgang durch das Haus erm\u00f6glichen. Dies ist eindeutig der Bereich, in dem sich die Zukunft der Wohnungsvermittlung abspielen wird.<\/p>\n<\/div>
10) Hometrack<\/a><\/h2><\/div>Eines von vielen Automated Valuation Models (AVM) (dieses geh\u00f6rt zu Zoopla), die zunehmend genaue Bewertungen von Wohnimmobilien durchf\u00fchren, bei denen Tausende von hyperlokalen und makro\u00f6konomischen Variablen ber\u00fccksichtigt werden, um zu einer pr\u00e4ziseren und nuancierteren Bewertung zu gelangen, die sich in erster Linie an Hypothekarkreditgeber richtet. Schnell, sehr billig, mit einer Genauigkeit von etwa 5% (vorausgesetzt, der Verm\u00f6genswert ist einigerma\u00dfen \u2018standardisiert\u2019) 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<\/a> ist das JLL-\u00c4quivalent AVM, das sich an Fachleute richtet und auch Immobilien und Portfolio data umfasst. Homer<\/a> ist ein Standard-AVM, ber\u00fccksichtigt aber interessanterweise auch von Nutzern hochgeladene Fotos der Inneneinrichtung des Hauses, um die Innenausstattung in die Bewertung einflie\u00dfen zu lassen, was bisher kein anderes AVM getan hat.<\/p>\n<\/div>
Zunehmend im sozialen Wohnungsbau eingesetzt, um manuelle und kostspielige Inspektionen der Geb\u00e4udesubstanz einschlie\u00dflich des Daches zu ersetzen. Vantage kann kommerzielle Drohnen auf einer vordefinierten Flugroute losschicken, um ein Geb\u00e4ude in 3D zu kartieren, monatlich hochaufl\u00f6sende Bilder der gesamten Fassade und des Daches innerhalb von Minuten aufzunehmen und eine KI die letzten Vermessungsbilder mit denen von fr\u00fcheren Fl\u00fcgen vergleichen zu lassen, um Ver\u00e4nderungen in der Bausubstanz zu erkennen. Wenn Risse, Wassersch\u00e4den oder \u00e4hnliche M\u00e4ngel festgestellt werden, werden sie an einen Mitarbeiter weitergeleitet, der sie \u00fcberpr\u00fcft und Ma\u00dfnahmen ergreift. Dadurch k\u00f6nnen die Wohnungsbaugesellschaften, die \u00fcber wenig Geld verf\u00fcgen, jedes Jahr Millionen an Gutachten einsparen und Probleme erkennen, bevor sie zu teuer werden. Die Privatsph\u00e4re der Bewohner wird gewahrt, indem sie im Voraus \u00fcber die Drohnenfl\u00fcge informiert werden und die Fenster automatisch unkenntlich gemacht werden.<\/p>\n<\/div>
4) Das Tool f\u00fcr dynamische Mietpreise von Artefact<\/h2><\/div>F\u00fcr gro\u00dfe Build-to-Rent-Betreiber ist die Verwaltung der Preisgestaltung auf Einheitsebene komplex und h\u00e4ngt von einer Vielzahl von Variablen ab - ein Problem, das KI in einzigartiger Weise l\u00f6sen kann. Eine Reinforcement Learning (RL) Engine lernt aus dem Verhalten bestehender Mieter, der Marktlage und der Liquidit\u00e4t innerhalb des Geb\u00e4udes und schl\u00e4gt neuen Mietern automatisch Mietkonditionen und bestehenden Mietern Verl\u00e4ngerungskonditionen vor. Der Algorithmus ist so konzipiert, dass er ein bestimmtes Ma\u00df an Einnahmen und Leerstand im gesamten Geb\u00e4ude aufrechterh\u00e4lt, aber auch die Unterschiede in Gr\u00f6\u00dfe, Konfiguration, Etagen und Aussicht der einzelnen Einheiten versteht und die Preise entsprechend anpasst. Die RL-Engine lernt aus dem Verhalten fr\u00fcherer Mieter bei der Annahme oder Ablehnung von Preiskonditionen und erstellt dynamische Cluster, um vorherzusagen, wie sich \u00e4hnliche bestehende Mieter in Zukunft wahrscheinlich verhalten werden. Wenn ein Mieter eine Preiserh\u00f6hung ablehnt, erstellt das Tool automatisch einen neuen Preisvorschlag, der alle Faktoren ber\u00fccksichtigt, oder entscheidet, das Angebot unver\u00e4ndert beizubehalten. Diese leistungsstarke Engine kann den Vermietungsmanagern viel Kopfzerbrechen bereiten und gleichzeitig die Preisstrategien optimieren.<\/p>\n<\/div>
5) Vorhersage von Reparaturen und Wartung<\/a><\/h2><\/div>Eine gro\u00dfe Herausforderung f\u00fcr Betreiber gro\u00dfer Wohnungsportfolios ist die Optimierung der Mischung aus Reparaturen\/Instandhaltung und geplanten Investitionen. Wenn Sie dies richtig machen, k\u00f6nnen Sie Ihre Investitionen sehr gezielt einsetzen und Ihre Opex-Kosten senken. Wenn Sie das falsch machen, wird Ihr Budget f\u00fcr Reparaturen erweitert, um die aktuellen Probleme zu bew\u00e4ltigen, und Ihre M\u00f6glichkeiten, in geplante Arbeiten zu investieren, werden eingeschr\u00e4nkt. Zu viele Wohnungsanbieter planen Programme, die sich an den Wiederbeschaffungszeiten der Anlagen orientieren, ohne die Auswirkungen auf die Reparaturen zu ber\u00fccksichtigen. Es gibt bereits einige hervorragende data-Analysel\u00f6sungen auf dem Markt, und einige davon werden durch KI noch verbessert. Ein Tool kann das Anlagenregister untersuchen, es mit den Reparaturrechnungen und der Reparaturh\u00e4ufigkeit 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 k\u00f6nnen auch ins Spiel kommen, um vorherzusagen, wo Schimmel auftreten kann, welche Immobilien wahrscheinlich reparaturbed\u00fcrftig sind und wo es zu \u00dcberschwemmungssch\u00e4den gekommen sein k\u00f6nnte. Diese Reparaturen k\u00f6nnen automatisch geplant werden, um die Zeit des Teams zu optimieren, und mit sehr wenig menschlichem Eingreifen durchgef\u00fchrt werden. Gesamt Mobil<\/a> bietet auch einige Softwarel\u00f6sungen in diesem Bereich an.<\/p>\n<\/div>6) \u00dcbereignung AI<\/h2><\/div>Nach Angaben von Right Move dauert es durchschnittlich 21,5 Wochen, um Recherchen und \u00dcbertragungen durchzuf\u00fchren. Dazu geh\u00f6ren viele manuelle, m\u00fchsame und sich wiederholende Aufgaben, die leicht automatisiert werden k\u00f6nnten. Das System der Hausdurchsuchung ist veraltet, repetitiv, zeitaufw\u00e4ndig und kostspielig f\u00fcr jeden Kaufinteressenten. Es gibt eine Reihe von Anbietern auf dem Markt und die Liste w\u00e4chst schnell. Erh\u00e4ltlich<\/a>\u2019KI automatisiert die Due-Diligence-Pr\u00fcfung von Eigentums\u00fcbertragungen f\u00fcr Anwaltskanzleien. Leuchtdichte<\/a> verarbeitet die gesamte rechtliche Dokumentation von Immobilientransaktionen mithilfe von KI. Conveyo<\/a> nutzt KI, um Immobilieninformationen in einem Informationspaket f\u00fcr Immobilienangebote zusammenzufassen. Es ist nur eine Frage der Zeit, bis diese Verfahren kombiniert werden, so dass der gr\u00f6\u00dfte Teil des Lebenszyklus einer Eigentums\u00fcbertragung automatisiert werden kann und KI-gest\u00fctzte Erkenntnisse liefert. Dies wird die Anwesenheit eines Anwalts nie ganz \u00fcberfl\u00fcssig machen (aus Gr\u00fcnden der Haftung und der menschlichen Erfahrung), aber es wird den Zeitrahmen drastisch verk\u00fcrzen und die Kosten senken.<\/p>\n<\/div>7) Das Tool zur Vorhersage des Website-Erfolgs von Artefact<\/h2><\/div>Ein Tool f\u00fcr maschinelles Lernen, das auf die historische relative Standortleistung eines Entwicklers trainiert wird, um zu untersuchen, welche Standortattribute einen st\u00e4rkeren Einfluss auf den langfristigen Erfolg f\u00fcr verschiedene Arten von Verm\u00f6genswerten haben (die in Form von Umsatzrate, Deckungsbeitrag und IRR definiert werden k\u00f6nnen). Dies kann dann auf alle Postleitzahlen in Gro\u00dfbritannien angewendet werden. Mit diesem Tool kann ein Entwickler die wichtigsten Kennzahlen in einer Heatmap darstellen, um zu definieren, wo und was als n\u00e4chstes gebaut werden soll. Dies wird zu einem leistungsstarken Tool f\u00fcr die Priorisierung von Grundst\u00fccken, das monatelange Arbeit und enorme Unsicherheiten erspart und die betriebliche Effizienz steigert, was insgesamt zu einer gr\u00f6\u00dferen Chance auf wirtschaftlichen Erfolg f\u00fchrt.<\/p>\n<\/div>
8) Visuado<\/a><\/h2><\/div>Erm\u00f6glicht die automatische Erstellung von 3D-Visualisierungen und Renderings f\u00fcr Entw\u00fcrfe ohne Plan. Designer k\u00f6nnen sich nahtlos durch einen 3D-Raum bewegen, jede einzelne Einheit definieren, die Au\u00dfenansichten und das Geb\u00e4ude in-situ in seiner Umgebung sehen. Im Wesentlichen automatisiert es die enorm kostspieligen Rendering- und Designphasen eines Projekts. Damit lassen sich auch gro\u00dfartige Renderings und 3D-Begehungen f\u00fcr die Vermarktung von Off-Plan-Immobilien an potenzielle K\u00e4ufer erstellen, die so ein viel realistischeres Gef\u00fchl f\u00fcr den Raum bekommen, die tats\u00e4chliche Aussicht aus ihren Fenstern sehen und sich in die zuk\u00fcnftige Immobilie hineinversetzen k\u00f6nnen. Das Tool enth\u00e4lt auch raffinierte Visualisierungen, die zeigen, wie sich die Schatten und die Sonne im Laufe des Tages \u00fcber das Geb\u00e4ude bewegen, und zwar f\u00fcr jeden Tag des Jahres.<\/p>\n<\/div>
9) Zillow Eintauchen<\/a><\/h2><\/div>Zeitgleich mit der Einf\u00fchrung der fortschrittlichen r\u00e4umlichen Technologie in Apple VisionPro und dem Wachstum der VR-Technologie. Sie erm\u00f6glicht eine immersive Begehung von Immobilien durch das VR-Headset, wodurch die Notwendigkeit einer pers\u00f6nlichen Besichtigung reduziert wird. Es ist bei weitem die beeindruckendste Art, eine Immobilie zu besichtigen, da alles in \u201cLebensgr\u00f6\u00dfe\u201d dargestellt wird und die Benutzer in jedem Raum vom Boden bis zur Decke das sehen, was sie tats\u00e4chlich sehen w\u00fcrden. Dazu geh\u00f6rt das \u00d6ffnen von Schr\u00e4nken, das Schlie\u00dfen von T\u00fcren, der Blick aus dem Fenster usw.. Noch gr\u00f6\u00dfere Fortschritte hat Zillow mit seinen KI-gesteuerten interaktiven Grundrissen gemacht, die einen relativ nahtlosen Rundgang durch das Haus erm\u00f6glichen. Dies ist eindeutig der Bereich, in dem sich die Zukunft der Wohnungsvermittlung abspielen wird.<\/p>\n<\/div>
10) Hometrack<\/a><\/h2><\/div>Eines von vielen Automated Valuation Models (AVM) (dieses geh\u00f6rt zu Zoopla), die zunehmend genaue Bewertungen von Wohnimmobilien durchf\u00fchren, bei denen Tausende von hyperlokalen und makro\u00f6konomischen Variablen ber\u00fccksichtigt werden, um zu einer pr\u00e4ziseren und nuancierteren Bewertung zu gelangen, die sich in erster Linie an Hypothekarkreditgeber richtet. Schnell, sehr billig, mit einer Genauigkeit von etwa 5% (vorausgesetzt, der Verm\u00f6genswert ist einigerma\u00dfen \u2018standardisiert\u2019) 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<\/a> ist das JLL-\u00c4quivalent AVM, das sich an Fachleute richtet und auch Immobilien und Portfolio data umfasst. Homer<\/a> ist ein Standard-AVM, ber\u00fccksichtigt aber interessanterweise auch von Nutzern hochgeladene Fotos der Inneneinrichtung des Hauses, um die Innenausstattung in die Bewertung einflie\u00dfen zu lassen, was bisher kein anderes AVM getan hat.<\/p>\n<\/div>
F\u00fcr gro\u00dfe Build-to-Rent-Betreiber ist die Verwaltung der Preisgestaltung auf Einheitsebene komplex und h\u00e4ngt von einer Vielzahl von Variablen ab - ein Problem, das KI in einzigartiger Weise l\u00f6sen kann. Eine Reinforcement Learning (RL) Engine lernt aus dem Verhalten bestehender Mieter, der Marktlage und der Liquidit\u00e4t innerhalb des Geb\u00e4udes und schl\u00e4gt neuen Mietern automatisch Mietkonditionen und bestehenden Mietern Verl\u00e4ngerungskonditionen vor. Der Algorithmus ist so konzipiert, dass er ein bestimmtes Ma\u00df an Einnahmen und Leerstand im gesamten Geb\u00e4ude aufrechterh\u00e4lt, aber auch die Unterschiede in Gr\u00f6\u00dfe, Konfiguration, Etagen und Aussicht der einzelnen Einheiten versteht und die Preise entsprechend anpasst. Die RL-Engine lernt aus dem Verhalten fr\u00fcherer Mieter bei der Annahme oder Ablehnung von Preiskonditionen und erstellt dynamische Cluster, um vorherzusagen, wie sich \u00e4hnliche bestehende Mieter in Zukunft wahrscheinlich verhalten werden. Wenn ein Mieter eine Preiserh\u00f6hung ablehnt, erstellt das Tool automatisch einen neuen Preisvorschlag, der alle Faktoren ber\u00fccksichtigt, oder entscheidet, das Angebot unver\u00e4ndert beizubehalten. Diese leistungsstarke Engine kann den Vermietungsmanagern viel Kopfzerbrechen bereiten und gleichzeitig die Preisstrategien optimieren.<\/p>\n<\/div>
5) Vorhersage von Reparaturen und Wartung<\/a><\/h2><\/div>Eine gro\u00dfe Herausforderung f\u00fcr Betreiber gro\u00dfer Wohnungsportfolios ist die Optimierung der Mischung aus Reparaturen\/Instandhaltung und geplanten Investitionen. Wenn Sie dies richtig machen, k\u00f6nnen Sie Ihre Investitionen sehr gezielt einsetzen und Ihre Opex-Kosten senken. Wenn Sie das falsch machen, wird Ihr Budget f\u00fcr Reparaturen erweitert, um die aktuellen Probleme zu bew\u00e4ltigen, und Ihre M\u00f6glichkeiten, in geplante Arbeiten zu investieren, werden eingeschr\u00e4nkt. Zu viele Wohnungsanbieter planen Programme, die sich an den Wiederbeschaffungszeiten der Anlagen orientieren, ohne die Auswirkungen auf die Reparaturen zu ber\u00fccksichtigen. Es gibt bereits einige hervorragende data-Analysel\u00f6sungen auf dem Markt, und einige davon werden durch KI noch verbessert. Ein Tool kann das Anlagenregister untersuchen, es mit den Reparaturrechnungen und der Reparaturh\u00e4ufigkeit 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 k\u00f6nnen auch ins Spiel kommen, um vorherzusagen, wo Schimmel auftreten kann, welche Immobilien wahrscheinlich reparaturbed\u00fcrftig sind und wo es zu \u00dcberschwemmungssch\u00e4den gekommen sein k\u00f6nnte. Diese Reparaturen k\u00f6nnen automatisch geplant werden, um die Zeit des Teams zu optimieren, und mit sehr wenig menschlichem Eingreifen durchgef\u00fchrt werden. Gesamt Mobil<\/a> bietet auch einige Softwarel\u00f6sungen in diesem Bereich an.<\/p>\n<\/div>6) \u00dcbereignung AI<\/h2><\/div>Nach Angaben von Right Move dauert es durchschnittlich 21,5 Wochen, um Recherchen und \u00dcbertragungen durchzuf\u00fchren. Dazu geh\u00f6ren viele manuelle, m\u00fchsame und sich wiederholende Aufgaben, die leicht automatisiert werden k\u00f6nnten. Das System der Hausdurchsuchung ist veraltet, repetitiv, zeitaufw\u00e4ndig und kostspielig f\u00fcr jeden Kaufinteressenten. Es gibt eine Reihe von Anbietern auf dem Markt und die Liste w\u00e4chst schnell. Erh\u00e4ltlich<\/a>\u2019KI automatisiert die Due-Diligence-Pr\u00fcfung von Eigentums\u00fcbertragungen f\u00fcr Anwaltskanzleien. Leuchtdichte<\/a> verarbeitet die gesamte rechtliche Dokumentation von Immobilientransaktionen mithilfe von KI. Conveyo<\/a> nutzt KI, um Immobilieninformationen in einem Informationspaket f\u00fcr Immobilienangebote zusammenzufassen. Es ist nur eine Frage der Zeit, bis diese Verfahren kombiniert werden, so dass der gr\u00f6\u00dfte Teil des Lebenszyklus einer Eigentums\u00fcbertragung automatisiert werden kann und KI-gest\u00fctzte Erkenntnisse liefert. Dies wird die Anwesenheit eines Anwalts nie ganz \u00fcberfl\u00fcssig machen (aus Gr\u00fcnden der Haftung und der menschlichen Erfahrung), aber es wird den Zeitrahmen drastisch verk\u00fcrzen und die Kosten senken.<\/p>\n<\/div>7) Das Tool zur Vorhersage des Website-Erfolgs von Artefact<\/h2><\/div>Ein Tool f\u00fcr maschinelles Lernen, das auf die historische relative Standortleistung eines Entwicklers trainiert wird, um zu untersuchen, welche Standortattribute einen st\u00e4rkeren Einfluss auf den langfristigen Erfolg f\u00fcr verschiedene Arten von Verm\u00f6genswerten haben (die in Form von Umsatzrate, Deckungsbeitrag und IRR definiert werden k\u00f6nnen). Dies kann dann auf alle Postleitzahlen in Gro\u00dfbritannien angewendet werden. Mit diesem Tool kann ein Entwickler die wichtigsten Kennzahlen in einer Heatmap darstellen, um zu definieren, wo und was als n\u00e4chstes gebaut werden soll. Dies wird zu einem leistungsstarken Tool f\u00fcr die Priorisierung von Grundst\u00fccken, das monatelange Arbeit und enorme Unsicherheiten erspart und die betriebliche Effizienz steigert, was insgesamt zu einer gr\u00f6\u00dferen Chance auf wirtschaftlichen Erfolg f\u00fchrt.<\/p>\n<\/div>
8) Visuado<\/a><\/h2><\/div>Erm\u00f6glicht die automatische Erstellung von 3D-Visualisierungen und Renderings f\u00fcr Entw\u00fcrfe ohne Plan. Designer k\u00f6nnen sich nahtlos durch einen 3D-Raum bewegen, jede einzelne Einheit definieren, die Au\u00dfenansichten und das Geb\u00e4ude in-situ in seiner Umgebung sehen. Im Wesentlichen automatisiert es die enorm kostspieligen Rendering- und Designphasen eines Projekts. Damit lassen sich auch gro\u00dfartige Renderings und 3D-Begehungen f\u00fcr die Vermarktung von Off-Plan-Immobilien an potenzielle K\u00e4ufer erstellen, die so ein viel realistischeres Gef\u00fchl f\u00fcr den Raum bekommen, die tats\u00e4chliche Aussicht aus ihren Fenstern sehen und sich in die zuk\u00fcnftige Immobilie hineinversetzen k\u00f6nnen. Das Tool enth\u00e4lt auch raffinierte Visualisierungen, die zeigen, wie sich die Schatten und die Sonne im Laufe des Tages \u00fcber das Geb\u00e4ude bewegen, und zwar f\u00fcr jeden Tag des Jahres.<\/p>\n<\/div>
9) Zillow Eintauchen<\/a><\/h2><\/div>Zeitgleich mit der Einf\u00fchrung der fortschrittlichen r\u00e4umlichen Technologie in Apple VisionPro und dem Wachstum der VR-Technologie. Sie erm\u00f6glicht eine immersive Begehung von Immobilien durch das VR-Headset, wodurch die Notwendigkeit einer pers\u00f6nlichen Besichtigung reduziert wird. Es ist bei weitem die beeindruckendste Art, eine Immobilie zu besichtigen, da alles in \u201cLebensgr\u00f6\u00dfe\u201d dargestellt wird und die Benutzer in jedem Raum vom Boden bis zur Decke das sehen, was sie tats\u00e4chlich sehen w\u00fcrden. Dazu geh\u00f6rt das \u00d6ffnen von Schr\u00e4nken, das Schlie\u00dfen von T\u00fcren, der Blick aus dem Fenster usw.. Noch gr\u00f6\u00dfere Fortschritte hat Zillow mit seinen KI-gesteuerten interaktiven Grundrissen gemacht, die einen relativ nahtlosen Rundgang durch das Haus erm\u00f6glichen. Dies ist eindeutig der Bereich, in dem sich die Zukunft der Wohnungsvermittlung abspielen wird.<\/p>\n<\/div>
10) Hometrack<\/a><\/h2><\/div>Eines von vielen Automated Valuation Models (AVM) (dieses geh\u00f6rt zu Zoopla), die zunehmend genaue Bewertungen von Wohnimmobilien durchf\u00fchren, bei denen Tausende von hyperlokalen und makro\u00f6konomischen Variablen ber\u00fccksichtigt werden, um zu einer pr\u00e4ziseren und nuancierteren Bewertung zu gelangen, die sich in erster Linie an Hypothekarkreditgeber richtet. Schnell, sehr billig, mit einer Genauigkeit von etwa 5% (vorausgesetzt, der Verm\u00f6genswert ist einigerma\u00dfen \u2018standardisiert\u2019) 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<\/a> ist das JLL-\u00c4quivalent AVM, das sich an Fachleute richtet und auch Immobilien und Portfolio data umfasst. Homer<\/a> ist ein Standard-AVM, ber\u00fccksichtigt aber interessanterweise auch von Nutzern hochgeladene Fotos der Inneneinrichtung des Hauses, um die Innenausstattung in die Bewertung einflie\u00dfen zu lassen, was bisher kein anderes AVM getan hat.<\/p>\n<\/div>
Eine gro\u00dfe Herausforderung f\u00fcr Betreiber gro\u00dfer Wohnungsportfolios ist die Optimierung der Mischung aus Reparaturen\/Instandhaltung und geplanten Investitionen. Wenn Sie dies richtig machen, k\u00f6nnen Sie Ihre Investitionen sehr gezielt einsetzen und Ihre Opex-Kosten senken. Wenn Sie das falsch machen, wird Ihr Budget f\u00fcr Reparaturen erweitert, um die aktuellen Probleme zu bew\u00e4ltigen, und Ihre M\u00f6glichkeiten, in geplante Arbeiten zu investieren, werden eingeschr\u00e4nkt. Zu viele Wohnungsanbieter planen Programme, die sich an den Wiederbeschaffungszeiten der Anlagen orientieren, ohne die Auswirkungen auf die Reparaturen zu ber\u00fccksichtigen. Es gibt bereits einige hervorragende data-Analysel\u00f6sungen auf dem Markt, und einige davon werden durch KI noch verbessert. Ein Tool kann das Anlagenregister untersuchen, es mit den Reparaturrechnungen und der Reparaturh\u00e4ufigkeit 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 k\u00f6nnen auch ins Spiel kommen, um vorherzusagen, wo Schimmel auftreten kann, welche Immobilien wahrscheinlich reparaturbed\u00fcrftig sind und wo es zu \u00dcberschwemmungssch\u00e4den gekommen sein k\u00f6nnte. Diese Reparaturen k\u00f6nnen automatisch geplant werden, um die Zeit des Teams zu optimieren, und mit sehr wenig menschlichem Eingreifen durchgef\u00fchrt werden. Gesamt Mobil<\/a> bietet auch einige Softwarel\u00f6sungen in diesem Bereich an.<\/p>\n<\/div> Nach Angaben von Right Move dauert es durchschnittlich 21,5 Wochen, um Recherchen und \u00dcbertragungen durchzuf\u00fchren. Dazu geh\u00f6ren viele manuelle, m\u00fchsame und sich wiederholende Aufgaben, die leicht automatisiert werden k\u00f6nnten. Das System der Hausdurchsuchung ist veraltet, repetitiv, zeitaufw\u00e4ndig und kostspielig f\u00fcr jeden Kaufinteressenten. Es gibt eine Reihe von Anbietern auf dem Markt und die Liste w\u00e4chst schnell. Erh\u00e4ltlich<\/a>\u2019KI automatisiert die Due-Diligence-Pr\u00fcfung von Eigentums\u00fcbertragungen f\u00fcr Anwaltskanzleien. Leuchtdichte<\/a> verarbeitet die gesamte rechtliche Dokumentation von Immobilientransaktionen mithilfe von KI. Conveyo<\/a> nutzt KI, um Immobilieninformationen in einem Informationspaket f\u00fcr Immobilienangebote zusammenzufassen. Es ist nur eine Frage der Zeit, bis diese Verfahren kombiniert werden, so dass der gr\u00f6\u00dfte Teil des Lebenszyklus einer Eigentums\u00fcbertragung automatisiert werden kann und KI-gest\u00fctzte Erkenntnisse liefert. Dies wird die Anwesenheit eines Anwalts nie ganz \u00fcberfl\u00fcssig machen (aus Gr\u00fcnden der Haftung und der menschlichen Erfahrung), aber es wird den Zeitrahmen drastisch verk\u00fcrzen und die Kosten senken.<\/p>\n<\/div> Ein Tool f\u00fcr maschinelles Lernen, das auf die historische relative Standortleistung eines Entwicklers trainiert wird, um zu untersuchen, welche Standortattribute einen st\u00e4rkeren Einfluss auf den langfristigen Erfolg f\u00fcr verschiedene Arten von Verm\u00f6genswerten haben (die in Form von Umsatzrate, Deckungsbeitrag und IRR definiert werden k\u00f6nnen). Dies kann dann auf alle Postleitzahlen in Gro\u00dfbritannien angewendet werden. Mit diesem Tool kann ein Entwickler die wichtigsten Kennzahlen in einer Heatmap darstellen, um zu definieren, wo und was als n\u00e4chstes gebaut werden soll. Dies wird zu einem leistungsstarken Tool f\u00fcr die Priorisierung von Grundst\u00fccken, das monatelange Arbeit und enorme Unsicherheiten erspart und die betriebliche Effizienz steigert, was insgesamt zu einer gr\u00f6\u00dferen Chance auf wirtschaftlichen Erfolg f\u00fchrt.<\/p>\n<\/div> Erm\u00f6glicht die automatische Erstellung von 3D-Visualisierungen und Renderings f\u00fcr Entw\u00fcrfe ohne Plan. Designer k\u00f6nnen sich nahtlos durch einen 3D-Raum bewegen, jede einzelne Einheit definieren, die Au\u00dfenansichten und das Geb\u00e4ude in-situ in seiner Umgebung sehen. Im Wesentlichen automatisiert es die enorm kostspieligen Rendering- und Designphasen eines Projekts. Damit lassen sich auch gro\u00dfartige Renderings und 3D-Begehungen f\u00fcr die Vermarktung von Off-Plan-Immobilien an potenzielle K\u00e4ufer erstellen, die so ein viel realistischeres Gef\u00fchl f\u00fcr den Raum bekommen, die tats\u00e4chliche Aussicht aus ihren Fenstern sehen und sich in die zuk\u00fcnftige Immobilie hineinversetzen k\u00f6nnen. Das Tool enth\u00e4lt auch raffinierte Visualisierungen, die zeigen, wie sich die Schatten und die Sonne im Laufe des Tages \u00fcber das Geb\u00e4ude bewegen, und zwar f\u00fcr jeden Tag des Jahres.<\/p>\n<\/div> Zeitgleich mit der Einf\u00fchrung der fortschrittlichen r\u00e4umlichen Technologie in Apple VisionPro und dem Wachstum der VR-Technologie. Sie erm\u00f6glicht eine immersive Begehung von Immobilien durch das VR-Headset, wodurch die Notwendigkeit einer pers\u00f6nlichen Besichtigung reduziert wird. Es ist bei weitem die beeindruckendste Art, eine Immobilie zu besichtigen, da alles in \u201cLebensgr\u00f6\u00dfe\u201d dargestellt wird und die Benutzer in jedem Raum vom Boden bis zur Decke das sehen, was sie tats\u00e4chlich sehen w\u00fcrden. Dazu geh\u00f6rt das \u00d6ffnen von Schr\u00e4nken, das Schlie\u00dfen von T\u00fcren, der Blick aus dem Fenster usw.. Noch gr\u00f6\u00dfere Fortschritte hat Zillow mit seinen KI-gesteuerten interaktiven Grundrissen gemacht, die einen relativ nahtlosen Rundgang durch das Haus erm\u00f6glichen. Dies ist eindeutig der Bereich, in dem sich die Zukunft der Wohnungsvermittlung abspielen wird.<\/p>\n<\/div> Eines von vielen Automated Valuation Models (AVM) (dieses geh\u00f6rt zu Zoopla), die zunehmend genaue Bewertungen von Wohnimmobilien durchf\u00fchren, bei denen Tausende von hyperlokalen und makro\u00f6konomischen Variablen ber\u00fccksichtigt werden, um zu einer pr\u00e4ziseren und nuancierteren Bewertung zu gelangen, die sich in erster Linie an Hypothekarkreditgeber richtet. Schnell, sehr billig, mit einer Genauigkeit von etwa 5% (vorausgesetzt, der Verm\u00f6genswert ist einigerma\u00dfen \u2018standardisiert\u2019) 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<\/a> ist das JLL-\u00c4quivalent AVM, das sich an Fachleute richtet und auch Immobilien und Portfolio data umfasst. Homer<\/a> ist ein Standard-AVM, ber\u00fccksichtigt aber interessanterweise auch von Nutzern hochgeladene Fotos der Inneneinrichtung des Hauses, um die Innenausstattung in die Bewertung einflie\u00dfen zu lassen, was bisher kein anderes AVM getan hat.<\/p>\n<\/div>6) \u00dcbereignung AI<\/h2><\/div>
7) Das Tool zur Vorhersage des Website-Erfolgs von Artefact<\/h2><\/div>
8) Visuado<\/a><\/h2><\/div>
9) Zillow Eintauchen<\/a><\/h2><\/div>
10) Hometrack<\/a><\/h2><\/div>