Die rasante Entwicklung der Künstlichen Intelligenz verändert zunehmend die Immobilienwirtschaft, auch die Immobilienbewertung bleibt davon nicht unberührt. Während KI-basierte Modelle bereits bei automatisierten Bewertungen eingesetzt werden, ist ihr Nutzen in der klassischen, manuellen Wertermittlung bislang kaum untersucht.
Diese Arbeit geht der Frage nach, ob und in welchem Ausmaß Künstliche Intelligenz die Effizienz und Objektivität von Immobilienbewertungen verbessern kann. Dazu werden die etablierten Bewertungsverfahren – Vergleichswert-, Ertragswert- und Sachwertverfahren, den modernen Methoden des maschinellen Lernens gegenübergestellt. Im Rahmen eines empirischen Experiments mit 28 Bewertungsexperten wird die Leistungsfähigkeit eines KI-gestützten Tools mit einer traditionellen Excel-basierten Bewertung verglichen.
Die Ergebnisse zeigen: Durch den Einsatz von KI verkürzt sich die Bewertungszeit erheblich, die Subjektivität sinkt und die Konsistenz der Ergebnisse steigt, ohne signifikante Ergebnisse bei der Genauigkeit.
Das Werk bietet einen fundierten Überblick über aktuelle Forschung und Praxisanwendungen und richtet sich an Gutachter, Immobilienökonomen, PropTech-Unternehmen und Studierende, die die Zukunft der Bewertung verstehen und gestalten wollen.
Die Bachelorthesis hat eine Auszeichnung/Preis des BFW erhalten und wurde zudem auf einer internationalen Konferenz vorgestellt.
- Arbeit zitieren
- Marius Müller (Autor:in), 2024, Künstliche Intelligenz in der Immobilienbewertung. Auswirkungen auf Effizienz und Effektivität, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1671003
