Wie KI die Immobilienbranche revolutioniert: Herausforderungen und Lösungen

Die Immobilienbranche steht derzeit vor einer Reihe von Herausforderungen, darunter ein schrumpfender Markt aufgrund sinkender Geburtenraten und einer alternden Bevölkerung, Arbeitskräftemangel und massive Datenverarbeitung. Die KI-Technologie zieht die Aufmerksamkeit auf sich, da sie eine effektive Lösung für diese Herausforderungen darstellt.

Die Entwicklung der Immobilientechnologie hat dazu geführt, dass KI für eine Vielzahl von Aufgaben eingesetzt wird, darunter Immobilienbewertungen, Kundendienst und Vertragserstellung. Einige Unternehmen, die KI implementiert haben, berichten von einer Reduzierung der Arbeitsstunden um 30-50 % und einer Umsatzsteigerung von bis zu 67 %. In diesem Artikel wird erläutert, warum die Immobilienbranche KI nutzen sollte, welche spezifischen Methoden zur Anwendung kommen und was bei der Implementierung zu beachten ist.

Die wichtigsten Herausforderungen für die Immobilienbranche

Vier branchenspezifische Herausforderungen

Die Immobilienbranche steht vor einzigartigen Herausforderungen, die es in anderen Branchen nicht gibt. Laut Statistiken des Ministeriums für Land, Infrastruktur, Verkehr und Tourismus und des Zentrums zur Förderung des Immobilienvertriebs werden diese Herausforderungen von Jahr zu Jahr größer.

1. Marktrückgang aufgrund der demografischen Entwicklung
   Aufgrund der schrumpfenden und alternden Bevölkerung Japans ist die Zahl der Wohnungsneubauten von 953.000 im Jahr 2018 auf 861.000 im Jahr 2022 rückläufig. In einem schrumpfenden Markt ist eine Differenzierung von der Konkurrenz unerlässlich.

2. Enorme Schwierigkeiten bei der Datenverarbeitung und -analyse.
   Ein einzelnes Grundstück enthält eine riesige Menge an unterschiedlichen Daten, wie z. B. Grundstückspreise, Grundstückspreise am Straßenrand, Gebäudealter, Ausstattung, Entfernung zu Bahnhöfen usw. Es ist äußerst schwierig, diese manuell zu verarbeiten und zu analysieren.

3. Allgemeine Preisbewertung und Entscheidungsfindung
   Die Bewertung von Immobilienpreisen und die Festlegung von Mieten ist ein heikler Prozess: Sind sie zu hoch, wandern die Kunden ab, sind sie zu niedrig, sinkt die Rentabilität. Bisher beruhte dies in hohem Maße auf Erfahrung und Intuition, wobei es von Person zu Person zu Abweichungen kam.

4. Arbeitskräftemangel und alternde Belegschaften
   Laut einer Umfrage des Verbands aller Wohnungsbaugesellschaften gibt es in der Immobilienbranche eine alternde Belegschaft, so dass es schwierig ist, jüngere Mitarbeiter einzustellen. Auch die niedrige Fluktuationsrate ist ein Problem.

Mangelnde Digitalisierung

Die Immobilienbranche hinkt bei der Digitalisierung tendenziell hinter anderen Branchen her. Laut einer Umfrage von Ierabu GROUP Inc. gaben etwa 70 % der Immobilienunternehmen an, dass sie generative KI nutzen wollen", während nur 10 % angaben, dass sie sie tatsächlich nutzen".

Die folgenden Faktoren werden dafür verantwortlich gemacht

• Vertrauen in traditionelle Geschäftspraktiken
• Mangelndes Verständnis für IT-Investitionen
• Mangel an digitalen Humanressourcen
• Bedenken hinsichtlich der Implementierungskosten

Die Lösung dieser Probleme und die Förderung des branchenweiten digitalen Wandels sind jedoch von entscheidender Bedeutung für die Erhaltung der Wettbewerbsfähigkeit in der Zukunft.

Der Wandel, den KI in der Immobilienbranche bewirken wird

Automatisierung von Geschäftsprozessen

Die Automatisierung von Geschäftsprozessen durch KI wird die betriebliche Effizienz in der Immobilienbranche erheblich verbessern.

1. Automatisierung der Vertragsdokumentation
   KI kann den Zeitaufwand für die Erstellung komplexer Vertragsdokumente, wie z. B. der Erklärung zu wichtigen Angelegenheiten, durch deren automatische Generierung erheblich verringern; mit smoos von MeSHLIFE konnte der Arbeitsaufwand für die Erstellung der Erklärung zu wichtigen Angelegenheiten um 91 % reduziert werden.

2. Verbesserte Effizienz bei der Beantwortung von Anfragen
   Die Einführung von KI-Chatbots ermöglicht die Beantwortung von Anfragen rund um die Uhr: Laut einer Studie von Luxury Presence können etwa 79 % der Routineanfragen in der Immobilienbranche von KI-Chatbots bearbeitet werden.

3. Verbesserte Effizienz bei der Eingabe von Immobilieninformationen
   Die Dateneingabe kann durch den Einsatz von KI-Bilderkennungstechnologie zur automatischen Extraktion von Grundrissen und Ausstattungsinformationen aus Immobilienfotos rationalisiert werden.

Diese Automatisierungen ermöglichen es Immobilienfachleuten, sich auf Aufgaben mit hohem Wertzuwachs zu konzentrieren.

Erweiterte Entscheidungsfindung durch Datennutzung

Die KI-basierte Datenanalyse ermöglicht eine genauere Entscheidungsfindung.

1. Ausarbeitung von Marktanalysen und Preiseinschätzungen
   Genauere Preiseinschätzungen werden durch die Analyse komplexer Faktoren wie frühere Vertragsdaten, regionale Merkmale und Objektbedingungen erreicht. Es ist zu erwarten, dass dies zu einer angemessenen Preisgestaltung und einem verbesserten Lagerumschlag führt.

2. Verbesserte Genauigkeit von Investitionsentscheidungen
   Die Genauigkeit von Investitionsentscheidungen wird durch die vorausschauende Analyse des zukünftigen Potenzials des Gebiets und der Rentabilität der Immobilie verbessert. Dadurch können Investitionsrisiken reduziert und die Erträge maximiert werden.

3. Proaktive Strategien auf der Grundlage von Trendprognosen
   Die Markttrendanalyse durch KI ermöglicht es, Nachfrageprognosen und Preisschwankungen für jedes Gebiet zu antizipieren. Dies ermöglicht die Formulierung von proaktiven Verkaufsstrategien.

Verbesserte Kundenerfahrung

Der Einsatz von KI leistet auch einen wesentlichen Beitrag zur Verbesserung der Kundenzufriedenheit.

1. Personalisierte Immobilienvorschläge
   Durch die Analyse des bisherigen Suchverhaltens und der Vorlieben eines Kunden kann die am besten geeignete Immobilie für jeden Einzelnen vorgeschlagen werden. Tokyu Livable und NEC haben ein KI-gestütztes System für den Immobilienabgleich entwickelt, mit dem die Genauigkeit der Immobilienvorschläge, die den Kundenbedürfnissen entsprechen, verbessert werden konnte.

2. Verbesserung der Kundenzufriedenheit durch schnelle Antworten
   Die Einführung von KI-Chatbots ermöglicht eine sofortige Reaktion rund um die Uhr. Dies ermöglicht eine zeitnahe Beantwortung von Kundenfragen und -anliegen.

3. Immersives Immobilienerlebnis
   Virtuelle Besichtigungen und AR/VR-Erlebnisse mit Hilfe von KI-Technologie ermöglichen es Kunden, mehr über eine Immobilie zu erfahren, bevor sie sie persönlich besichtigen. Dies erleichtert den Entscheidungsprozess des Kunden.

Beispiele für KI-Anwendungen in der Immobilienbranche

Fortschrittliche Initiativen von japanischen Unternehmen

In der japanischen Immobilienbranche schreitet der Einsatz von KI voran, insbesondere bei großen Unternehmen. Im Folgenden werden einige repräsentative Beispiele genannt.

1. Mitsui Fudosan Realty "Re-House AI Assessment".
   Dieses System nutzt frühere Transaktionsdaten, um anhand detaillierter Immobilieninformationen automatisch den angemessenen Marktpreis zu ermitteln. Dies hat die Objektivität und Genauigkeit der Bewertungen verbessert.

2. Itanji "Nomad Cloud".

   Das KI-basierte Besichtigungsterminsystem hat die Besuchsrate erfolgreich verbessert. Durch die Analyse von Kundenpräferenzen und Verhaltensmustern und die Ansprache zum optimalen Zeitpunkt konnte auch die Abschlussquote verbessert werden.

3. GOGEN Corporation, "Chat Manager Powered by GPT-4".
   Dies bietet einen Service zur Beantwortung von Immobilienanfragen unter Verwendung von ChatGPT, der eine Kundenbetreuung rund um die Uhr ermöglicht.

Innovative Beispiele aus Übersee

Der Einsatz von KI ist weltweit weiter fortgeschritten.

1. Zillow (USA).
   Ein KI-Bewertungssystem namens Zestimate schätzt automatisch den Wert von mehr als 150 Millionen Immobilien in den USA. Die Genauigkeit beträgt bis zu 95 % oder mehr des tatsächlichen Verkaufspreises.

2. Opendoor (USA).
   Die KI-gestützte iBuyer-Plattform liefert sofortige Kaufpreise für Immobilien, wodurch der Transaktionsprozess erheblich vereinfacht und beschleunigt wird.

3. REX Real Estate (USA)
   KI-gestützte Immobilienvermarktung ermöglicht die Erbringung von Dienstleistungen zu etwa der Hälfte der Kosten herkömmlicher Maklerprovisionen; KI identifiziert die am besten geeigneten potenziellen Käufer und führt eine effiziente Vermarktung durch.

Messung von ROI und Wirksamkeit der KI-Implementierung

Kosteneinsparungen

Durch die Einführung von KI sind folgende kostensparende Effekte zu erwarten

1. Verringerung der Betriebszeit
   Viele Unternehmen haben nach der Einführung von KI eine Reduzierung der Arbeitszeit um 30-50 % festgestellt. So lassen sich beispielsweise durch die Automatisierung von Routineaufgaben wie der Erstellung von Verträgen und der Eingabe von Immobilieninformationen erhebliche Zeiteinsparungen erzielen.

2. Optimierung der Arbeitskosten
   KI-basierte Arbeitsautomatisierung ermöglicht die Optimierung des Personalbestands. Aus einigen Berichten geht hervor, dass die Kosten für die Kundenbetreuung um bis zu 30 % gesenkt werden konnten.

3. Schadensvermeidung durch weniger Fehler
   Durch menschliches Versagen verursachte Verluste können vermieden werden. Dies kann besonders effektiv sein, um Fehler in wichtigen Dokumenten wie Verträgen zu vermeiden.

Gewinnsteigernde Effekte

Die umsatzsteigernden Auswirkungen der Einführung von KI sind nicht zu übersehen.

1. Verbesserte Abschlussquote
   KI kann die Abschlussquote durch optimierte Objektvorschläge und schnellere Antworten verbessern. Untersuchungen von Intercom haben gezeigt, dass der Umsatz durch die Einführung von KI-Chatbots um bis zu 67 % gestiegen ist.

2. Verbesserte Effizienz bei der Neukundenakquise
   KI-basierte Marketinginitiativen ermöglichen eine gezielte und effiziente Kundenakquise.

3. Verbesserte Wiederkaufsraten
   Personalisierter Service durch KI verbessert die Kundenzufriedenheit und die Wiederkaufsrate.

Beispiel für eine ROI-Versuchsberechnung

Lassen Sie uns die Kosten und Erträge der Einführung von KI abschätzen.

*Dies ist nur ein Beispiel und hängt stark von der Größe des Unternehmens und der Art der einzuführenden KI ab.

Hürden bei der Einführung von KI und deren Überwindung

Anfangsinvestitionen und Kostenmanagement

Die Einführung von KI erfordert ein gewisses Maß an Investitionen. Es ist jedoch nicht unbedingt eine hohe Anfangsinvestition erforderlich.

1. Schrittweise Einführung
   Anstatt alle Abläufe auf einmal auf KI umzustellen, können Sie die Einführung von KI schrittweise vorantreiben und dabei die Rentabilität prüfen, indem Sie mit einigen der effektivsten Abläufe beginnen.

2. Nutzung von Cloud-Diensten
   Die Anfangsinvestitionen können durch die Nutzung von monatlichen Cloud-Diensten für KI anstelle einer internen Entwicklung reduziert werden.

3. Nutzung von Subventionen und Zuschüssen
   Staatliche und kommunale Förderprogramme, wie z. B. Zuschüsse für die IT-Einführung, können genutzt werden, um die Einführungskosten zu senken.

Personalentwicklung und Organisationsstruktur

Der Erfolg oder Misserfolg der KI-Einführung hängt von den Humanressourcen und der Organisationsstruktur ab, die für die Nutzung der KI erforderlich sind.

1. Sicherung der digitalen Humanressourcen
   Die Sicherstellung und Entwicklung von KI-kompetentem Personal ist wichtig. Nutzen Sie interne Schulungen und externe Seminare, um die Fähigkeiten der vorhandenen Mitarbeiter zu verbessern.

2. Engagement des Managements
   Laut McKinsey-Forschung sind ein Konsens des Managements und ein geschäftsorientierter Fahrplan für eine erfolgreiche KI-Implementierung unerlässlich.

3. Akzeptanz für neue Arbeitsweisen
   Es muss eine flexible Organisationskultur gefördert werden, die die veränderten Arbeitsabläufe, die sich aus der Einführung von KI ergeben, akzeptiert. Es ist wichtig, Befürchtungen zu zerstreuen, dass "KI uns die Arbeitsplätze wegnehmen wird", und das Bewusstsein für die Notwendigkeit zu schärfen, "mit KI zu arbeiten".

Sicherstellung der Datenqualität

Qualitativ hochwertige Daten sind unerlässlich, um die Wirksamkeit der KI-Einführung zu maximieren.

1. Wichtigkeit der Datenpflege
   Die verstreuten internen Daten müssen organisiert und integriert werden. Zentralisieren Sie frühere Transaktionsdaten, Kundeninformationen, Immobilieninformationen usw. und pflegen Sie sie in einer Form, die für die KI einfach zu nutzen ist.

2. Einführung von Data Governance
   Es müssen klare Regeln dafür aufgestellt werden, wer auf welche Daten zugreifen darf, wie Daten aktualisiert und verwaltet werden, usw.

3. Gewährleistung der Datensicherheit
   Es müssen Maßnahmen ergriffen werden, um sicherzustellen, dass Daten mit persönlichen und vertraulichen Informationen sicher gehandhabt werden. Überprüfen Sie die Datenschutzpolitik bei der Nutzung von Cloud-Diensten.

Schlussfolgerung.

Die KI-Technologie hat das Potenzial, die Immobilienbranche erheblich zu verändern. Sie kann die Produktivität steigern, indem sie die betriebliche Effizienz erhöht, die Genauigkeit der Entscheidungsfindung durch die Nutzung von Daten verbessert und das Kundenerlebnis steigert.

Die japanische Immobilienbranche befindet sich noch in der Anfangsphase der KI-Implementierung, aber einige führende Unternehmen zeigen bereits erste signifikante Ergebnisse. Die Branche insgesamt wird sich weiter digitalisieren, und der Einsatz von KI wird zu einer Quelle von Wettbewerbsvorteilen werden.

McKinsey schätzt, dass der Einsatz von KI in der Immobilienbranche einen wirtschaftlichen Wert von 110 bis 180 Milliarden Dollar schaffen könnte. Um diese Welle nicht zu verpassen, ist es wichtig, jetzt mit den Vorbereitungen zu beginnen.

Die Einführung von KI wird nicht über Nacht geschehen. Wenn Sie jedoch mit kleinen Schritten beginnen, werden Sie die Vorteile nach und nach erkennen und ausbauen. Machen Sie einen Schritt nach vorn bei der Nutzung von KI, um die Zukunft der Immobilienbranche zu erschließen.

Häufig gestellte Fragen

Wie hoch sind die anfänglichen Kosten für die Implementierung von KI in der Immobilienbranche?

Die Kosten für die Implementierung von KI variieren stark, je nach Umfang und Zweck der Implementierung. Eine kleine KI-Chatbot-Implementierung kann einige Tausend Yen pro Monat kosten, während die Entwicklung eines großen KI-Systems im eigenen Haus Dutzende von Millionen Yen oder mehr kosten kann.

Einige Cloud-basierte KI-Dienste sind zu niedrigen Preisen erhältlich, so dass man mit einer geringen Anfangsinvestition beginnen kann. Es empfiehlt sich, mit einer kleinen Testimplementierung zu beginnen und diese schrittweise zu erweitern, wenn sich die Wirksamkeit bestätigt.

Gibt es KI-Lösungen, die von KMU leicht eingeführt werden können?

Ja, es gibt eine Reihe von Cloud-basierten KI-Lösungen für KMU. Zum Beispiel:

• Einführung von Chatbots
• Immobilienbewertung: AI
• Dokumentenerstellung: ChatGPT Business Plan (ab 2.000 JPY/Monat)
• Analyse von Immobiliendaten: monatliche Dienstleistungen von Real Estate Tech-Unternehmen

Diese erfordern keine spezielle Systementwicklung und können in relativ kurzer Zeit und zu geringen Kosten implementiert werden.

Wie sollte die Rollenverteilung zwischen KI und Menschen aussehen?

Die ideale Rollenverteilung zwischen KI und Mensch sieht wie folgt aus

Für KI geeignete Aufgaben:

• Routinemäßige Dateneingabe und -verarbeitung
• Analyse und Erkennung von Mustern bei großen Datenmengen
• Bearbeitung erster Anfragen, die innerhalb von 24 Stunden beantwortet werden müssen
• Vorhersagen aus großen Mengen historischer Daten

Aufgaben, die von Menschen ausgeführt werden sollten:

• Emotionale Kundenbeziehungen
• Komplexe Verhandlungen und Entscheidungsfindung
• Aufgaben, die Kreativität erfordern
• Endgültige Bestätigung der KI-Ergebnisse

Es ist wichtig, KI als ein Werkzeug zu positionieren, das "menschliche Fähigkeiten erweitert" und nicht "menschliche Arbeitsplätze wegnimmt".

Wie hoch ist die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von KI?

Die Genauigkeit von KI ist je nach Anwendung und Datenqualität sehr unterschiedlich. Bei der Bewertung von Immobilienpreisen wurde in einigen Fällen eine Genauigkeit von mehr als 95 % des tatsächlichen Verkaufspreises erreicht. Andererseits kann die Verarbeitung natürlicher Sprache (z. B. Chatbots) Herausforderungen mit sich bringen, insbesondere wenn es um technische Fragen geht.

Die Ergebnisse der KI-Ausgabe müssen immer von einem Menschen überprüft werden, und eine abschließende Prüfung durch einen menschlichen Experten ist unerlässlich, insbesondere bei rechtlichen Urteilen und wichtigen Entscheidungen. Außerdem hängt die Genauigkeit der KI in hohem Maße von den Trainingsdaten ab, so dass ein regelmäßiges Nachtrainieren und Aktualisieren erforderlich ist.

Referenzinformationen

• Ministerium für Land, Infrastruktur, Verkehr und Tourismus, "Trends und Maßnahmen in der Immobilienwirtschaft".
• Real Estate Industry Statistics", Stiftung Zentrum zur Förderung des Immobilienvertriebs.
• All Housing Federation, "Wie sollte die Immobilienbranche auf den künftigen Arbeitskräftemangel reagieren?"
• McKinsey & Company, "Generative KI kann die Immobilienbranche verändern, aber die Branche muss sich ändern, um die Vorteile zu nutzen"

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