GenAI gebruiken voor het analyseren van huurovereenkomsten

Tegenwoordig moeten de meeste verhuurders hun weg vinden in enorme hoeveelheden historische huurovereenkomsten. Deze worden doorgaans samengevat in omvangrijke en complexe spreadsheets of soms in speciale software voor huurovereenkomstbeheer. Bestaande oplossingen zijn statisch, star en inefficiënt, wat tot frustratie kan leiden. Ze zijn bovendien onvoldoende flexibel en bieden slechts beperkte inzichten met beperkte functionaliteit. Elke vraag die buiten de voorgeschreven KPI's valt, vereist het handmatig doorlezen van (vaak honderden, zo niet duizenden) huurovereenkomsten. Het insightsteam besteedt veel tijd aan het genereren van presentaties van portefeuilles en huurovereenkomsten, waardoor leidinggevenden geen tijdgevoelige inzichten krijgen die de besluitvorming zouden ondersteunen.

Om de grootste zorgen van vastgoedmanagers rechtstreeks aan te pakken, Artefact zijn eigen tool ‘Lease Explorer’ ontwikkeld. Dit is een speciaal ontworpen en op maat gemaakte tool waarmee krachtige Large Language Models (LLM’s) snel kunnen worden ingezet binnen een afgeschermde, eigen omgeving die historische huurovereenkomsten bevat. Vastgoedmanagers kunnen vervolgens hun eigen historische huurovereenkomsten rechtstreeks doorzoeken via een interface die lijkt op die van ChatGPT.

De Lease Explorer bestaat uit vijf grote stappen:

Het spreekt voor zich dat de invoering van een dergelijk instrument een periode van verandermanagement vereist, aangezien er nieuwe bedrijfsprocessen en werkwijzen moeten worden ingevoerd.

Met de implementatie van Lease Explorer stellen we enkele vragen in natuurlijke taal voor die een vastgoedmanager aan de chatbot van de tool zou kunnen stellen. Uiteraard hangt de mate waarin de tool nauwkeurig antwoord kan geven op de onderstaande, niet-uitputtende lijst met vragen af van de kwaliteit, structuur en beschikbaarheid van data, waarvoor mogelijk toegang nodig is tot informatie die verder gaat dan wat louter in een huurovereenkomst staat vermeld.

De invoering van een AI zoals Enterprise ChatGPT zal vastgoedprofessionals tal van voordelen opleveren. Ten eerste zal de tool waarschijnlijk een enorme verandering teweegbrengen in de snelheid waarmee inzichten kunnen worden verkregen, waardoor besluitvormers veel meer mogelijkheden krijgen dankzij snelle toegang tot cruciale informatie. Bovendien data de schaalbaarheid en het aanpassingsvermogen van een dergelijke tool om een steeds groeiende hoeveelheid data te verwerken van onschatbare waarde zijn om een vastgoedbedrijf toekomstbestendig te maken voor de toenemende eisen van de sector.

De invoering van een dergelijke tool zal waarschijnlijk ook intern binnen een vastgoedorganisatie voor een ingrijpende verandering zorgen. Door de invoering van een AI zal de afhankelijkheid van voorheen handmatige processen met betrekking tot het doorzoeken van huurovereenkomsten tot een minimum worden beperkt. In plaats van te vertrouwen op de onfeilbaarheid van een spreadsheet en de blijvende inzet van essentieel administratief personeel, zou een AI in staat zijn om vragen van leidinggevenden in natuurlijke taal rechtstreeks te verwerken en tijdig nauwkeurige antwoorden te geven. In wezen wordt de overmatige afhankelijkheid van sleutelfiguren voor data en ophalen data verminderd en is er ruimte voor leidinggevenden om de benodigde middelen voor het genereren van inzichten te verminderen. Om het maximale uit een dergelijke AI te halen, zal de invoering ervan waarschijnlijk vereisen dat een bedrijf een transformatief proces data doorloopt, waardoor de interne drempels voor data worden verhoogd, aangezien de gegenereerde inzichten slechts zo goed kunnen zijn als de verzamelde informatie.

GenAI biedt bovendien bepaalde voordelen voor dergelijke tools ten opzichte van traditionele AI . Vroeger data enorme hoeveelheden gelabelde data nodig om een model voor een specifieke taak te trainen en te evalueren. Dankzij generatieve AI is dit niet langer nodig, waardoor de ontwikkeling van dergelijke oplossingen wordt versneld. Bovendien AI generatieve AI oplossingen evolueren en veranderen zonder dat er enorme extra aanpassingen en ontwikkelingswerk nodig zijn – oplossingen kunnen zo flexibeler en minder star zijn.

Het voor het eerst implementeren van een nieuwe AI en deze in staat stellen om met slechts één opdracht krachtige inzichten voor het management te genereren, kan ongetwijfeld intimiderend zijn, zeker gezien het veelgenoemde nadeel van GenAI: „hallucinaties“. Als de volgende stappen gezamenlijk worden uitgevoerd, bieden ze voldoende waarborgen om ervoor te zorgen dat de tool optimaal kan worden benut.

Om deze oplossing naar behoren te laten functioneren, moet met een aantal zaken rekening worden gehouden. Ten eerste zou het model hoogstwaarschijnlijk beperkt blijven tot Britse huurovereenkomsten, vanwege de specifieke kenmerken van de vastgoedsector wat betreft locatie en wetgeving. De Lease Explorer zou geen voorspellende mogelijkheden hebben, aangezien alleen historische prestatiegegevens uit bestaande documenten zouden worden geanalyseerd.

Bovendien zou de Lease Explorer, net als elke andere op GenAI gebaseerde tool, moeite hebben met onduidelijke en vage gebruikersopdrachten, waardoor mogelijk niet de gewenste resultaten worden behaald. Daarom wordt altijd aangeraden om vragen aan de chatinterface zorgvuldig te formuleren, net zoals je een vraag zou stellen aan een analist binnen je vastgoedteam.

Het is belangrijk om op te merken dat het lezen en verwerken van PDF-documenten naar een machinaal leesbaar formaat OCR (optische tekenherkenning) vereist als een noodzakelijke stap in het invoerproces. Documenten die niet machinaal leesbaar zijn of die een complexe pagina-indeling en structuur hebben, worden mogelijk niet correct ingevoerd, wat vervolgens waarschijnlijk gevolgen heeft voor taken zoals het extraheren van informatie en het geven van betrouwbare antwoorden.

Bovendien zijn er voor het beantwoorden van analytische kwantitatieve vragen aanvullende stappen nodig:

De implementatie en aanpassing van de Lease Explorer-tool Artefactzou naar schatting ongeveer 45.000 pond kosten en zou, afhankelijk van de gekozen functionaliteiten, minimaal vier weken gezamenlijke inspanning vergen. Hierbij wordt uiteraard uitgegaan van de veronderstelling dat de geüploade huurovereenkomsten allemaal machinaal leesbaar zijn, in grote lijnen vergelijkbaar zijn en in het Engels zijn opgesteld. Na de implementatie van Lease Explorer is een doorlopend abonnement vereist op de GenAI LLM die wordt gebruikt om de tool op maat te bouwen.

Artefact een toonaangevende internationale organisatie om de toepassing van data AI te versnellen AI een positieve impact AI mensen en organisaties. Wij zijn gespecialiseerd in data en data om tastbare bedrijfsresultaten te realiseren in de gehele waardeketen van de onderneming. Artefact services meest uitgebreide pakket aan data oplossingen, gebaseerd op diepgaande data en geavanceerde AI , en voert grootschalige AI uit in de vastgoedsector in het Verenigd Koninkrijk.

Wij zijn een betrouwbare partner voor vastgoedbedrijven in zowel de residentiële, commerciële en industriële sector als in gespecialiseerde vastgoedsegmenten. Tot onze partners behoren onder meer aan de FTSE 350 genoteerde ondernemingen en particuliere organisaties van vergelijkbare omvang. Met meer dan 20 jaar ervaring in de vastgoedsector bestaat ons toegewijde vastgoedteam uit deskundigen en gediplomeerde professionals op het gebied van vastgoedtaxaties, stedenbouw, projectontwikkeling en financiering.

Onze eerdere projecten variëren van het ontwikkelen van data dynamische strategieën samen met onze klanten – waarbij we hen adviseren waar ze actief moeten zijn en hoe ze succesvol kunnen zijn in de door hen gekozen markten – tot ingrijpende operationele veranderingen, zoals het opzetten van nieuwe bedrijfsonderdelen en dienstenaanbiedingen. We hebben ervaring in elke fase van de vastgoedcyclus, van grondverwerving tot doorlopend onderhoud, en hebben samen met onze klanten gewerkt aan het wetenschappelijk onderbouwd verbeteren van deze processen.