KÜNSTLICHE INTELLIGENZ……und was das mit Immobilien zu tun hat.

DOKUMENTE, DOKUMENTE, DOKUMENTE…

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Status Quo

Property Management

@

Asset Management

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Facility Management

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DOKUMENTE, DOKUMENTE, DOKUMENTE…

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Status Quo

Fonds-management

Bieter Gutachter,Bewerter

Banken Regulation(z.B. BaFin)

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Property Management

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Asset Management

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Facility Management

@

VIRTUELLER AVATAR DER IMMOBILIE

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Eine zentrale Ablage für alle Beteiligten

Fonds-management

Bieter Gutachter,Bewerter

Banken Regulation(z.B. BaFin)

Property Management

Asset Management

Facility Management

Architrave

A

B

C

KÜNSTLICHE INTELLIGENZ…

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…und was das mit Immobilien zu tun hat.

Real Estate(Status Quo)

Real Estate 2030

KÜNSTLICHE INTELLIGENZ

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Machine Learning, Deep Learning

ARIT IF ICIAL INTELLIGENCE

Early artificial Intelligencestirs excitement. MACHINE

LEARNING

Machine Learning beginsto flourish. DEEP

LEARNING

Hardware availability drives Deep Learning breakthroughs

I I I I I I I1950’s 1960’s 1970’s 1980’s 1990’s 2000’s 2010’s

Supervised

Unsupervised

Reinforcement

KÜNSTLICHE INTELLIGENZ

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Das Ziel: Automatisierung

3. Automate2. Assist1. Simplify

KLASSIFIZIERUNG

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Status Quo: Sortierung per Hand

Index 1 Index 2

KLASSIFIZIERUNG

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Imagine…

Index 1 Index 2Dokumentenklassen

KLASSIFIZIERUNG

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Automatisierte Sortierung

Dokumentenklassen

Index 1 Index 2

Classifier

Trainingdata Knowhow

PreprocessingAutocorrection

- Class “Grundbuchauszug”

- Confidence: 97%Extract text Classifier

MACHINE LEARNING

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Hintergrund

MACHINE LEARNING

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Leistung

• ~ 90% Genauigkeit• ~ 5000 Dokumente am Tag• Fehler beschränken sich auf wenige Klassen

Herausforderungen:• Textbasierte Klassifikation hat Grenzen• Schlechte Scanqualität• Überflüssige und irrelevante Dokumente

MACHINE LEARNING

1. Definition von 300 gängigen

Dokumentenklassen

2. Priorisierung der Legal DD relevanten

Klassen

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Neue Möglichkeiten am Beispiel Legal DD

3. Zusammenführung 4. Lücken

Lücken Prio 1:

• A0703 Baulasten

• A0900 Nachbarschaftsvereinbarungen

• A1900 Nutzungsgenehmigung

• A3105 Umwelt Due Diligence

• A3903 Pachtvertrag

• A4302 Mietminderung

• A4400 Kündigungen Mietverträge

• A4602 Mängelrügen

• A5700 Rechtsstreitigkeiten

• A5800 Objektbezogene Arbeitsverträge

• A5900 Zusatzinformationen für Spezialimmobilien

Dok.

Todo !

Prio Prio Prio

BEISPIELE FÜR INFORMATIONSEXTRAKTION

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Potenzielle Analysefelder

Bauprozess und Baumängel

• Bauantrag / Bau

• Management von Baumängeln

• Gewährleistungen, Gewährleistungsbürgschaften

Potentiale

• Flächenreserven, Nachverdichtungspotentiale

Eigenschaften von Immobilien

• Denkmalschutz

• Altlasten

• Technische Ausstattung

Gegenstandspezifisches Vertragsmanagement

• Wartungsverträge

• Mietvertragsmanagement

• Versorgermanagement

Datenvalidierung

• Vergleich mit Daten aus dem ERP System

STANDARDISIERUNG

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STANDARDISIERUNG

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Initiative Digitales Immobilienmanagement

STANDARDISIERUNG

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Die Zukunft: Datenräume, die sich selber befüllen

MV_HB006.doc

MV_HB006.doc

Vorsystem A

Vorsystem B

Vorsystem C Vorsystem D

Vorsystem E

DER GROSSE WURF

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Jedes Asset hat einen virtuellen Avatar

Plattform A

Plattform B

Kauf

Verkauf

Bestand

Asset Management

Facility Management

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VIELEN DANK!