Ausgangssituation.
Der deutsche Immobilienmarkt ist in ständiger Bewegung und schwer zu durchdringen: Regionale Unterschiede, fragmentierte Datenquellen, unklare Markttrends und eine hohe Dynamik erschweren fundierte Investitionsentscheidungen. Klassische Portale wie Immoscout oder Immowelt konzentrieren sich vorrangig auf Objektdetails für Privatnutzer – ein datenbasiertes, investorenorientiertes Frühwarnsystem existiert bislang nicht.
Zielsetzung.
Mit „Immo-Radar“ entwickelte PERFORMANCE ONE BRAIN ein intelligentes Analyseinstrument, das auf Basis eines eigens trainierten KI-Algorithmus Entwicklungen am Immobilienmarkt automatisiert erkennt, analysiert und in verständlicher Form aufbereitet. Das System soll institutionellen wie privaten Investoren und Unternehmen helfen, frühzeitig Marktveränderungen zu erkennen, Investitionen datenbasiert zu planen und diese an sich wandelnde Bedingungen anzupassen.
Das Produkt kombiniert Echtzeitdaten aus Finanz-, Immobilien- und Gesellschaftsquellen, analysiert diese mit maschinellem Lernen und erstellt Prognosen zu Marktdynamiken, Regionen, Objekttypen und gesellschaftlichen Trends – ohne direkte Objektvermittlung. Die Ergebnisse werden zusätzlich als journalistisch aufbereitete ePaper publiziert, erstellt durch ein angepasstes Large Language Model (LLM), das automatisierte, aber qualitativ hochwertige Texte generiert. Hierbei arbeitet die eingesetzte KI wie eine klassische Redaktion einer Fachzeitschrift. Durch ein klar strukturiertes System verschiedener KI-Agenten werden alle Rollen der Redaktion abgedeckt: Der Investigativjournalist, der Kommentator, der Grafiker, der Redakteur.
Lösung & Umsetzung.
Das Projekt umfasst mehrere technische und konzeptionelle Komponenten:
Crawler- und Schnittstellenentwicklung in Python zum Import diverser Datenquellen
Datenaggregation & Indexbildung zur themenspezifischen Aufbereitung
KI-gestützte Analyseprozesse mit maschinellem Lernen zur Muster- und Beziehungserkennung
Automatisierte Visualisierung von Trends und Prognosen (z. B. via Schaubilder, Diagramme)
Entwicklung und Training eines LLM, das auf Grundlage der Analysedaten eigenständig journalistische Artikel generiert
Zusammenstellung der Ergebnisse in einem ePaper, das Investoren und Entscheidungsträgern datenbasiertes Wissen in zugänglicher Form liefert
Innovationsgrad.
Im Unterschied zu etablierten Plattformen analysiert der Immo-Radar nicht nur Objektinformationen, sondern verarbeitet umfassende Daten aus verschiedenen Bereichen (z. B. Finanzmarktdaten, soziale Indikatoren) und erkennt daraus automatisiert investitionsrelevante Trends. Die Verbindung aus intelligenter Analyse und datenjournalistischer Aufbereitung ist neuartig und bietet echten Mehrwert für strategische Immobilienentscheidungen.
Herausforderungen & Unsicherheiten.
Die größte Herausforderung liegt in der effizienten Integration und Standardisierung heterogener Datenquellen sowie der zuverlässigen Erkennung relevanter Zusammenhänge durch die KI. Mangelhafte Datenqualität kann zu Fehlinterpretationen führen, insbesondere wenn die KI triviale Korrelationen erkennt, aber komplexere, relevante Muster nicht verarbeitet. Auch besteht die Unsicherheit, ob das LLM in der Lage sein wird, aus den korrekten Daten sinnvolle und inhaltlich wertvolle Texte zu erzeugen. Um diese Risiken zu mindern, werden umfassende Trainingsdaten, iteratives Modell-Feintuning und Qualitätskontrollen eingesetzt.
Ergebnis.
- Automatisierte Marktanalyse für den Immobiliensektor
- Frühzeitige Erkennung relevanter Markttrends und Investitionschancen
- Datenbasierte Entscheidungsgrundlagen für Anleger und Institutionen
- Journalistisch aufbereitete ePaper durch ein angepasstes LLM
- Klarer Innovationsvorsprung gegenüber klassischen Portalen
