Künstliche Intelligenz im Bereich Real Estate

Ein Gastbeitrag von Patrick Reininger, Geschäftsführer bei der  PMG Projektraum Management GmbH. Der Blogpost beinhaltet weiterführende Informationen zum Vortrag bei der Real Estate Lounge in München am 15.03.2017. Der Podcast wird von Alexander Schmid gesprochen.

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Laut dem Geschäftsführer der PMG Projektraum Management GmbH, Patrick Reininger, wird die künstliche Intelligenz die milliardenschwere Real Estate-Branche mittelfristig nachhaltig verändern und zu deutlichen Effizienzsteigerungen führen. Sei es die automatische Datenablage, die Prüfung der Vollständigkeit der Daten, Gewinnung von relevanten Inhalten mittels semantischen Verfahren oder die Anzeige von Risiken in Due Diligence-Prüfungen. Die künstliche Intelligenz in Kombination mit der zunehmende Prozess-Automatisierung verkürzt Bearbeitungszeiten und senkt Kosten. Außerdem werden durch Menschen verursachte Fehler ebenfalls auf ein Minimum reduziert.

Viele andere Branchen haben sich in den letzten Jahren in vier Evolutionsstufen weiter entwickelt, so auch der Bereich Real Estate. Nach Digitalisierung, Dokumentenmanagement-Systemen sowie regelbasierten Prozessen und Workflows ist künstliche Intelligenz jetzt ein neuer signifikanter Wertschöpfungsfaktor. Am Beispiel der US-Bank JP Morgan kann heute schon aufgezeigt werden, wie durch Künstliche Intelligenz (KI) und damit einhergehende Automatisierungsprozesse bei der nervenaufreibenden Prüfung von Kreditanträgen pro Jahr 360.000 Arbeitsstunden einspart werden.

Künstliche Intelligenz lässt sich in der Real Estate Branche für automatische Ablagen einsetzen, z.B. mittels Kategorisierung vorhandener Dokumente. Auch bei der Prüfung von Vollständigkeiten leistet „machine learning“ wertvolle Unterstützung. Hierbei wird auf der Basis eines Dokumenten-Index geprüft, ob zu jeder Dokumentenart mindestens ein Ergebnisdokument vorliegt. Außerdem lassen sich redundante Dokumente ermitteln und einfach eliminieren. In der Kategorie Abhängigkeiten ermittelt die künstliche Intelligenz, ob alle zu einem Dokumentenkorpus gehörenden Dateien auch tatsächlich vorliegen. Zudem werden alle abhängigen Dokumente automatisch ermittelt, was bei der Aufdeckung von monetären oder Haftungsrisiken helfen soll.

Ergebnis ist z.B. ein Hinweis auf unzureichende Dokumentation für eine Baugenehmigung. Mit dem Einsatz der künstlichen Intelligenz werden alle Zusammenhänge als Netzwerk dargestellt. Das macht die Betreiberhaftungsrisiken transparent und ist somit ein gewaltiger Mehrwert für den Anwender.

Im Bereich semantisch relevante Inhalte ermittelt die künstliche Intelligenz spezifische Werte bzw. Attribute aus den Dokumenten wie z.B. Gewährleistungsfristen, Vertragsparteien, Mieternamen oder Objektdaten. Hierbei unterscheiden sich die zu ermittelnden Werte nach Kategorie bzw. Klasse. Beim Eintreten bestimmter Ereignisse werden automatisch Erinnerungen versandt.

Im Rahmen der Due Diligence werden alle Dokumente im Datenraum geprüft und die Dateien in eine Data Request List bzw. Due Diligence Checklist strukturiert. Alles Irrrelevante wird dabei sofort aussortiert. Hierbei werden potenzielle Risiken aufgezeigt und auf Unregelmäßigkeiten im Datenbestand hingewiesen. Mittels maschinellem Lernen lassen sich Dokumenterfassungen konsolidieren. Somit wird der letzte Stand mit allen Änderungen gezeigt. Außerdem werden Zusammenhänge zu internen und externen Dokumenten sowie zu Gesetzen und Rechtsprechungen erkannt. Dadurch nimmt das Volumen an manuellen Recherchen und Prüfungen ab und gleichzeitig steigt der Erkenntnisgewinn. Mit linguistischer bzw. semantischer Unterstützung wird die Suche präziser und die Ergebnisse sind gegenüber der Suche in virtuellen Datenräumen signifikant besser.


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