Die Dynamik und Komplexität des heutigen Immobilienmarktes verlangen nach fortschrittlichen Bewertungsmethoden, die über traditionelle Bewertungsansätze hinausgehen. Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI), insbesondere der Einsatz konvolutioneller neuronaler Netzwerke (ConvNets), in die Bewertung der unmittelbaren Wohnumgebung, stellt eine solche fortschrittliche Methode dar. Diese Innovation hat das Potenzial, die Art und Weise, wie Immobilienwerte bestimmt werden, grundlegend zu verändern, indem sie eine neue Ebene der Präzision und Objektivität einführt.

Herausforderungen traditioneller Bewertungsmethoden

Traditionelle Bewertungsverfahren beruhen stark auf manuellen Prozessen und subjektiven Einschätzungen, die zwar wertvolle Einblicke bieten, aber auch zu Inkonsistenzen und Ungenauigkeiten führen können. Die Bewertung der Qualität der unmittelbaren Wohnumgebung, die einen signifikanten Einfluss auf den Immobilienwert hat, ist besonders herausfordernd, da sie qualitative Aspekte wie Ästhetik, Atmosphäre und das allgemeine Wohlbefinden der Bewohner umfasst. Diese Faktoren sind mit herkömmlichen Methoden schwer quantifizierbar.

Die KI-Lösung: Eine Synthese aus menschlicher Einschätzung und maschineller Analyse

Der innovative Ansatz, menschliche Bewertungen mit den analytischen Fähigkeiten von ConvNets zu verbinden, revolutioniert die Immobilienbewertung. Durch die Einbindung menschlicher Urteile als Grundlage und deren Ergänzung durch KI-generierte Daten können Bewertungen objektiver gestaltet und um wichtige qualitative Aspekte erweitert werden. Diese Methode ermöglicht eine tiefere Analyse der Wohnumgebung, die über das sichtbare Spektrum hinausgeht und Aspekte wie das Grünflächenangebot, die Sichtverhältnisse und die allgemeine Attraktivität des Umfelds berücksichtigt.

Durch die Einbettung multimodaler Daten in neuronale Netzwerke können umfassende Bewertungsmodelle entwickelt werden, die eine breitere Palette von Einflussfaktoren berücksichtigen und so eine genauere Bestimmung des Immobilienwerts ermöglichen.

ConvNets und hedonische Modelle: Ein präzises Werkzeug für die Immobilienbewertung

ConvNets sind in der Lage, menschliche Bewertungen in objektive Scores umzuwandeln, die anschließend in hedonischen Preismodellen untersucht werden, um ihren Einfluss auf den Immobilienwert zu bestimmen. Dieser Prozess erlaubt eine detaillierte und ganzheitliche Bewertung, die sowohl physische als auch atmosphärische Qualitäten einer Immobilie berücksichtigt und somit zu fundierteren Entscheidungen im Immobilienmarkt führt.

Die Grundlage unserer Bewertungsmethode ist das Elo-Bewertungssystem, bekannt aus dem Schach, das für die Bewertung der Bildqualität adaptiert wurde. Wir setzen auf paarweise Bildvergleiche mittels Alternative Forced Choice (AFC) und Backend-Berechnungen von Qualitätsscores. Nach der Annotation durch menschliche Bewerter trainieren wir ein ConvNet mit diesen Bildern und den kumulativen Bewertungsscores als Grundwahrheit. Die so ermittelten Scores und die Vorhersagen des ConvNets werden dann auf ihre Anwendbarkeit in hedonischen Preismodellen geprüft, um ihren Einfluss auf den Immobilienpreis zu untersuchen.

Ziel ist es, die Attraktivität der nahen Umgebung aus Bildern vorhersagen zu können, ohne auf Expertenurteile oder einzelne Bewertungen angewiesen zu sein.

In der Grafik vor diesem Absatz sehen wir die gleichen Bildmontagen wie in der unteren Grafik, jedoch mit hervorgehobenen Bereichen von Interesse und geschätzten Standortbewertungen. Mithilfe eines vorab trainierten Segnet-Encoder-Decoder-Netzwerks wurden die Bilder in verschiedene Klassen semantischer Labels segmentiert. Diese Segmentierung hilft dabei, den Fokus der Bewertenden auf spezifische Bildbereiche zu verstehen.

Implementierungsherausforderungen und Ausblick

Die erfolgreiche Implementierung dieser fortschrittlichen Bewertungsmethode erfordert die Überwindung spezifischer Herausforderungen, wie die Sicherstellung eines umfangreichen und repräsentativen Datenpools sowie die Durchführung valider Bewertungsdurchläufe.

Die Einführung KI-gestützter Bewertungsmethoden verspricht eine transformative Kraft für die Immobilienbranche zu sein. Sie bietet nicht nur eine verbesserte Bewertungsgenauigkeit und Prozesseffizienz, sondern beeinflusst auch positiv das Risikomanagement und die Investitionsentscheidungen. Diese Entwicklung ebnet den Weg für eine transparentere, gerechtere und effizientere Immobilienwirtschaft und markiert den Beginn eines neuen Zeitalters in der Immobilienbewertung. Der gesamte Artikel beruht auf dem Paper "Linking repeated subjective judgments and ConvNets for multimodal assessment of the immediate living environment", welches mittels Daten von DataScience Service GmbH und in Kooperation mit der FH Kufstein Tirol und der Fachhochschule St. Pölten publiziert wurde.

In naher Zukunft planen wir, diese KI-basierten Bewertungsmethoden zunächst im Hintergrund einzusetzen, um die Qualität und Zuverlässigkeit im Echtsystem zu validieren. Dieser schrittweise Ansatz ermöglicht es uns, die Technologie sorgfältig zu testen und anzupassen, bevor sie direkt zum Nutzen der Endbenutzer eingesetzt wird. Sobald die Methoden vollständig validiert sind, werden sie eine direkte Rolle in der Entscheidungsfindung und Bewertung spielen, was den Nutzern ermöglicht, von einer erhöhten Bewertungsgenauigkeit und einem tieferen Verständnis der Faktoren, die den Wert ihrer Immobilien beeinflussen, zu profitieren.

Die Integration dieser fortschrittlichen Bewertungsmethoden verspricht, den Immobilienmarkt zu transformieren, indem sie die Bewertungsgenauigkeit erhöht, die Prozesseffizienz verbessert und eine fundiertere Risikobewertung ermöglicht. Kontaktieren Sie uns unter info@ds-s.at, um mehr über unsere wissenschaftlichen Initiativen zu erfahren. Bei DataScience Service GmbH nutzen wir diese neuen Technologien, um unseren Kunden genaue, datengesteuerte Bewertungen zu bieten und sie bei der Navigation durch den sich ständig verändernden Immobilienmarkt zu unterstützen. 

Despotovic, M., Koch, D., Thaler, S., Stumpe, E., Brunauer, W., & Zeppelzauer, M. (2024). Linking repeated subjective judgments and ConvNets for multimodal assessment of the immediate living environment. MethodsX, 12, 102556. https://doi.org/10.1016/j.mex.2024.102556