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Wie die KI-Revolution die Performance des Immobilien-Asset-Managements steigert

Data Science – die Untersuchung von Daten mithilfe von Statistiken, künstlicher Intelligenz (KI), maschinellem Lernen und Computertechnik zur Analyse grosser Datenmengen – ist ein Tool, das bei Global Real Estate zur Gewinnung aussagekräftiger Erkenntnisse für Geschäftsentscheidungen und Anlagemöglichkeiten verwendet wird. Data Science wird häufig für die prädiktive und die präskriptive Datenanalyse eingesetzt.

2. November 2023

Gerald Kremer

Chief Digital Officer, Global Real Estate, Credit Suisse Asset Management (Schweiz) AG und Designated Crew Product Lead Real Estate, UBS Asset Management

Key Takeaways

Bei der prädiktiven Analyse werden historische Daten verwendet, um genaue Vorhersagen zu Datenmustern zu erstellen, die in der Zukunft auftreten könnten. Mithilfe einer Kombination aus historischen, externen und alternativen Daten mit maschinellem Lernen, Vorhersagen und Vorhersagemodellen können kausale Zusammenhänge in den Daten ermittelt werden. 

In dieser Ausgabe stellen wir verschiedene Data-Science-Anwendungen zur Unterstützung unseres Immobiliengeschäfts vor, wobei wir diese Technologien nutzen, um hinsichtlich der Vermögenswerte und Fonds strategische Investitionsentscheidungen zu treffen.

Anschliessend erläutern wir, wie der Einsatz der aufkommenden grossen Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) den Mehrwert von Data-Science-Anwendungen weiter steigert.  

Data-Science-Anwendungsfälle in CSAM GRE

Data-Science-Anwendungsfall 1 
Räumliches Immobilienrisiko

Der Bericht der Credit Suisse über das räumliche Immobilienrisiko nutzt eine Sammlung von elf Millionen Immobilienanzeigen aus der Schweiz mit Verkaufs- und Mietangeboten der letzten zwölf Jahre, ergänzt durch zusätzliche externe und interne Datensätze, um die Mietrendite räumlich vorherzusagen.

Niedrige / hohe Immobiliendichte
Um abzuschätzen, ob sich am Markt eine Immobilienblase aufbaut, wird die Dichte von Immobilien mit unterdurchschnittlicher oder niedriger Rendite als Indikator herangezogen.
Quelle: Credit Suisse AG. Nur für illustrative Zwecke

Data-Science-Anwendungsfall 2
Abwanderung gewerblicher Mieter

Der Bericht der Credit Suisse über die Abwanderung gewerblicher Mieter nutzt gewerbliche Mietverträge aus der Vergangenheit zur Ableitung eines gekennzeichneten Datensatzes. Dieser wird durch regionale Informationen (zum Beispiel Insolvenzen, neue Wettbewerber) ergänzt, um die Wahrscheinlichkeit abzuschätzen, dass ein Mieter seinen Vertrag innerhalb von sechs bis zwölf Monaten kündigt. So können Vermögensverwalter Leerstände antizipieren und frühzeitig eine optimale Raumnutzung planen.

Markt-KI
Daten aus Inseraten der letzten sieben Jahre werden aktualisiert und verwendet, um ein Modell für maschinelles Lernen zu erstellen. Dieses prognostiziert Mietpreise und gibt Hinweise darauf, welche Faktoren zu deren Zunahme (oder Rückgang) beitrugen.
Quelle: Credit Suisse AG. Nur für illustrative Zwecke

Data-Science-Anwendungsfall 3
Mietvorhersage zum Massenmarkt

Basierend auf Anzeigen wird ein Prognosemodell verwendet, um vorherzusagen, was der Markt für die Einheiten in unserem Portfolio zu zahlen bereit ist. Der Betrag, den jedes Attribut zur Miete beiträgt (oder um den es sie reduziert), wird für jede Einheit angegeben. Dadurch können Vermögensverwalter die Performance unserer Immobilien optimieren und so das beste Gleichgewicht zwischen hohen Mietrenditen und niedrigen Leerständen erzielen. 

Leerstandsrisiko 
Bei gewerblichen Mietern ist eine Mobilität entsprechend sich ändernden Marktbedingungen zu beobachten. Mittels eines Modells, das lernt, wie Verträge in der Vergangenheit auf sich verändernde Marktbedingungen wie Zahlungsverzug im selben Sektor oder neuen Raumbedarf reagierten, werden Änderungen vorweggenommen und Empfehlungen zu möglichen Anpassungen zur Unterstützung des Mieters abgegeben.
Quelle: Credit Suisse AG. Nur für illustrative Zwecke

Diese Nutzung von Data Science in unserem Tagesgeschäft ermöglicht genauere Anlagevorhersagen und hilft uns dabei, Risiken zu mindern und bessere Entscheidungen zu treffen. Die Mietvorhersage zum Massenmarkt kann neue Opportunitäten aufzeigen und ermöglicht es uns, proaktiver zu sein. 

Innovationen im Bereich künstliche Intelligenz

Wie bereits zu Beginn dieses Artikels erwähnt, gab es in jüngster Zeit spannende Entwicklungen in den Bereichen künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen. Die Nutzung von grossen Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs) wurde der Allgemeinheit zugänglich gemacht. LLMs sind eine Art KI-Algorithmus, der Deep-Learning-Techniken und äusserst grosse Datensätze verwendet, um neue Inhalte zu verstehen, zusammenzufassen, zu generieren und vorherzusagen. Sie eignen sich hervorragend für die Klassifizierung und Kategorisierung von Daten, die Durchführung von Stimmungsanalysen (Verständnis der Absicht eines Inhalts), Konversations-KI und Chatbots (ermöglichen es Nutzerinnen und Nutzern, auf natürlichere Weise mit KI zu interagieren).

Zu den konkreten Möglichkeiten, LLMs für unsere bestehenden Berichte zu nutzen, gehören: 

Räumliches Immobilienrisiko 


Durch die Integration der zusätzlichen Fähigkeit, Text aus Anzeigen und Nachrichtenartikeln zu verstehen, könnte eine Stimmungsanalyse Marktentwicklungen vorwegnehmen – dies kann das aktuelle Modell mit seiner historischen Sicht nicht bieten. Darüber hinaus kann ein LLM die Ergebnisse direkt abfragen, eine Marktanalyse für bestimmte Segmente bereitstellen und einen Bericht erstellen. 

Abwanderung gewerblicher Mieter

Die Kombination der modellgestützten Erkenntnisse mit einem LLM, das die Kommunikation mit den Mietern direkt vorbereitet, um den geschäftlichen Herausforderungen zu begegnen, wird unsere Beziehung zu unseren Mietern verbessern. Durch die Hinzufügung früherer Mitteilungen sind unsere Kundenberaterinnen und Kundenberater zudem in der Lage, extrem präzise mit den Mietern zu kommunizieren; dies vermittelt unseren Mietern die Zuversicht, dass wir ihre Anliegen verstehen und für sie da sind.

Mietvorhersage zum Massenmarkt 

Aktuelle Modelle verwenden quantitative Attribute und nur eine begrenzte Anzahl qualitativer Bewertungen der Immobilien. Durch Hinzufügen der Informationen, die in der Beschreibung von Anzeigen enthalten sind, mithilfe eines LLM kann diese Lücke geschlossen und ein präziseres Modell erstellt werden. 

Diese jüngsten Innovationen werden es uns ermöglichen, noch effizienter, genauer und innovativer bei unseren Geschäftsentscheidungen, unserer strategischen Planung und unseren Anlagemöglichkeiten zu sein.

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Quelle: Credit Suisse, ansonsten vermerkt. 
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