- Von Jürg Zulliger

In der heutigen Zeit spielen digitale Technologien eine immer grössere Rolle in verschiedenen Branchen, darunter auch in der Immobilienbranche. Peter Staub vom Beratungsunternehmen pom+ sagt dazu: «Im Immobilienbereich wird KI schon seit fünf Jahren erfolgreich eingesetzt.» Längst haben etliche Akteure der Branche – oft in Kooperation mit innovativen Start-ups – die Vorteile von Digitalisierung, maschinellem Lernen und KI entdeckt. Im Kern geht es darum, aus einer grösseren Menge an Daten neue Modelle zu entwickeln – um aus Daten immer bessere Vorhersagen oder neue Inhalte zu generieren.

Kostenschätzung automatisiert

Ein besonders spannendes Beispiel für die erfolgreiche Anwendung von KI findet sich bei der Gebäudeversicherung Bern (GVB). Diese Versicherung, die über 400’000 Gebäude gegen Feuer- und Elementarschäden schützt, hat seit Januar 2021 einen innovativen Schritt in Richtung Automatisierung unternommen – mithilfe maschinellen Lernens.

Bis dato wurden jährlich rund 20’000 Gebäudeschätzungen durch 130 nebenamtliche Schätzungsexperten durchgeführt, ein zeitaufwendiger Prozess, der vor Ort stattfand. Mit der Einführung eines KI-basierten Algorithmus von Kennwerte.ch konnte die GVB diesen Prozess revolutionieren. Mithilfe von bereits verfügbaren Gebäudeinformationen und einem neuen Tool zur Baukostenermittlung ist es nun möglich, die Berechnung der Versicherungssumme für einfache Wohnbauten weitgehend zu automatisieren – ohne physische Besichtigung und ohne Experteneinsatz.

Marc Betschart, technischer Kundenbetreuer und zuständiger Projektleiter GVB Privatversicherungen AG, sagt dazu: «Von den Gebäuden sind in der Regel wesentliche Gebäudemerkmale bereits erfasst, etwa zur Baukonstruktion oder zum Standard des Innenausbaus.» Auf dieser Grundlage sei es möglich, dank KI die Ermittlung der Versicherungssumme weitgehend automatisiert durchzuführen.

Dieser Schritt hat nicht nur die Effizienz gesteigert, sondern auch zu einer Zeit- und Kostenersparnis geführt. Die Versicherten schätzen insbesondere die verkürzte Durchlaufzeit und die schnelle Verfügbarkeit ihrer Police. Seitens der Experten werden Ressourcen frei, die anderweitig benötigt werden, etwa in der Schadenbearbeitung.

In welchen Tätigkeits- und Aufgabenbereichen ist das Potenzial besonders gross? Peter Staub von pom+ sagt dazu: «Besonders produktiv ist der Einsatz von KI zu Beginn eines Projekts.» Denn zu jedem Projekt sind viele Daten verfügbar – zum Gebäude an sich, zu seinen Eigenschaften und Ausmassen, aber auch zum Standort. Die Kunst besteht nun darin, diese grossen Datenmengen zu erfassen, zueinander in Beziehung zu setzen und in Modellen darzustellen. Spannend wird es, wenn weitere Variablen einfliessen – etwa zur Mobilität, zum Verkehr und zur Umgebung. «Daraus lassen sich heute immer mehr zuverlässige Prognosen ableiten, und die Methoden sind optimal, um das Potenzial eines Projekts und eines Standortes richtig einzuschätzen», so Peter Staub weiter.

Maschinelles Lernen hebt manches auf neues Level

Die Entwicklung von Modellen im Bereich des maschinellen Lernens hat einen enormen Fortschritt erfahren. Bis vor einigen Jahren konnten konventionelle Modelle möglicherweise nur drei Variablen berücksichtigen. «Früher haben wir bei unserem FM-Monitor drei Variablen verwendet, um Schätzungen zu erstellen», erklärt Peter Staub. Mit fortschreitender Technologie seien jedoch komplexere Modelle entstanden, die bis zu 50 Variablen einschliessen und die Wechselwirkungen zwischen diesen Variablen analysieren könnten. Durch das Training dieser Modelle mit spezifischen Datenwerten wird ein Niveau an Analyse erreicht, das weit über menschliche Fähigkeiten und konventionelle Methoden hinausgeht.

Ein weiterer Bereich, in dem KI zunehmend an Bedeutung gewinnt, ist das Portfoliomanagement respektive Asset Management. Hier zeichnet sich ab, dass zukünftig weniger Fachkräfte benötigt werden, da KI-basierte Systeme komplexe Analysen und Entscheidungsprozesse unterstützen können. Im Portfoliomanagement können mithilfe von KI bessere Entscheidungen getroffen werden, indem Analysen, Szenarien und Varianten analysiert und bewertet werden. So lässt sich das Rating auf Stufe einzelner Objekte, aber auch auf Stufe eines ganzen Portfolios verbessern. Peter Staub betont, dass beurteilende Gremien wie Verwaltungsräte und Anlageausschüsse nach wie vor unverzichtbar sind. Jedoch würden dank KI die vorbereitenden Arbeiten, Recherchen und Analysen deutlich vereinfacht.

Des Weiteren wird die leichtere Zugänglichkeit von Unternehmenswissen als wichtiger Aspekt betrachtet. Unternehmen, die mit einer Vielzahl von Dokumenten arbeiten, können durch den Einsatz von KI künftig mithilfe einfacher Abfragen umfassende Erkenntnisse gewinnen. Ein bekanntes Beispiel dafür ist die Weiterentwicklung des bekannten Immobilien-Monitorings von Wüest Partner. Neu lässt es die Studie zu, gezielt gewisse Abfragen durchzuführen und passende Auswertungen zu bekommen. «Die Einbindung von State-of-the-Art-KI-Sprachmodellen in ein benutzerfreundliches Chat-Interface ermöglicht es Nutzern, unmittelbar auf Daten, Analysen, Prognosen sowie Spezialstudien zuzugreifen», schreiben Wüest Partner dazu. Diese intelligente Technologie analysiert Anfragen im Kontext und generiert massgeschneiderte und qualitativ hochstehende Marktanalysen, die den Nutzern breites Wissen zugänglich machen und ihre Entscheidungsfindung verbessern.

Baubewilligungen beschleunigen

Ein bis jetzt unterschätzter Anwendungsfall für KI liegt im Bereich der öffentlichen Hand, insbesondere bei Baubewilligungen. KI-basierte Systeme könnten hierbei den Prozess der Bewilligung wesentlich vereinfachen und beschleunigen. Durch die Analyse von Daten zur Zonenordnung, Baurecht, Nutzungsplanung sowie den Details eines Projekts ist es technisch möglich festzustellen, ob eine Baueingabe alle erforderlichen Anforderungen erfüllt. In der Planungs- und Immobilienbranche wird längst über solche Innovationen nachgedacht, doch dürfte es im Bereich der Regulierung wohl noch eine Weile dauern, bis es in diesem Punkt vorwärtsgeht.

Ein weiteres bemerkenswertes Beispiel für die erfolgreiche Anwendung von KI in der Immobilienbranche ist die KI-Agentin «Vanessa» von Perty Technologies SA. Vanessa dient als digitale Hausverwalterin und bietet Lösungen für die Kommunikation mit Mietern. Durch KI-gestützte Prozesse können Hausverwalter effizienter arbeiten und Zeit sparen, indem repetitive Aufgaben automatisiert werden.

Eine Mitarbeiterin einer grossen Bewirtschaftungsfirma hält dazu fest: «Perty versteht sich nicht als Tool, sondern als Immobilienverwalterin mit ‹native digital features› und nutzt daher mehrere Module.» Je nach Zielgruppe (zum Beispiel Mieterin oder Eigentümer) würden unterschiedliche virtuelle Charaktere (Vanessa, Alfred usw.) erstellt. «Nebst der Anwendung von KI-Lösungen bei Eigentümeranfragen versprechen wir uns insbesondere mit dem speziellen KI-Tool für die Bearbeitung von Mieteranliegen einen wesentlichen Fortschritt», sagt die Bewirtschaftungsexpertin weiter. Deutliche Effizienzgewisse seien schon jetzt ersichtlich.

Die Zukunft der Immobilienbranche wird also massgeblich von KI geprägt sein. Von der automatisierten Kostenschätzung bis zur Optimierung von Verwaltungsprozessen – die Anwendungsmöglichkeiten sind vielfältig und versprechen mehr Effizienz und eine Schonung von Ressourcen.