Die gif Gesellschaft für Immobilienwirtschaftliche Forschung e.V. (gif) hat ein Arbeitspapier zu automatisierten Bewertungsmodellen (Automated Valuation Models, AVM) vorgelegt. Die Publikation definiert Standards für den Einsatz von KI in der Immobilienbewertung und ordnet Nutzen sowie Grenzen der Verfahren ein.

Mit dem Papier „Nutzen und Grenzen von automatisierten Bewertungsmodellen (AVM) in der Immobilienwirtschaft“ will die gif ein einheitliches Begriffsverständnis in der Branche schaffen. AVMs werden in Anlehnung an internationale Standards als Modelle definiert, die mathematische Verfahren nutzen, um den Wert einer Immobilie zu einem bestimmten Stichtag automatisiert zu schätzen – inklusive einer Angabe zur Prognosegenauigkeit. Ziel sei es, Anwender an den Einsatz solcher Hilfsmittel heranzuführen, so Dominik Brunner, Leiter der gif-Kompetenzgruppe Datenmanagement.

Erstmals erläutert die Publikation Methoden wie künstliche neuronale Netze (Deep Learning) und Random-Forest-Algorithmen im Kontext der Immobilienbewertung. Diese Verfahren können nicht-lineare Zusammenhänge in großen Datenmengen erkennen und die Prognosegüte steigern. Laut Arbeitspapier erhöht der Einsatz von KI die Genauigkeit von Mietprognosen im Vergleich zu klassischen Regressionsmodellen um mehr als 35 Prozent.

Gleichzeitig weist die gif auf Grenzen hin. Neben Effizienzgewinnen durch Zeit- und Kosteneinsparungen bestehen Herausforderungen etwa bei der Datenverfügbarkeit und -qualität sowie bei der Transparenz der Algorithmen. Die Autoren betonen, dass die Immobilienbewertung ein persönlicher Prozess mit menschlicher Verantwortung bleibe. AVMs seien unterstützende Werkzeuge, die Sachverständige ergänzen, aber nicht ersetzen.

Und bei dem Thema kam ich nicht umhin, ein banales Deppen-KI-Bild für oben generieren zu lassen. Übel, ich weiß. Sorry!