New possibilities in deveolping RealEstate Areas

New possibilities in deveolping RealEstate Areas

AI und die neue Effizienz im Real-Estate
AI on Prop-Tec for more efficiency in RealEstate

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AI on Prop-Tec for more efficiency in RealEstate

The Goodguys have thought about some meaningful AI approaches in the real estate business and like to share this:

That’s what we want to do!

  • Area selection – a challenge in RealEstate
  • Validation of completion levels
  • Exact levels of completion for correct CashPlanung

Finding an optimum possibility for Investments through AI

  • Motivation
    • Support a review team for decisions in unknown locations o Suggestion system for property valuations
  • Approach
    • Recognition of offer / contract documents with enrichment of external data
    • Build a basic model with externalized parameters as well as intrinsic decision elements
  • Result
    • Proposal reporting on existing purchase situations up to recommender reporting Clustering of remarkable issues

Planning Predictions on the basis of AI for cash management

  • Motivation
    • Assistance in planning and planning validation requires experts.
    • Planning with experts requires long lead times ..
  • Approach
    • Establishment of a predictive tool that learns the annual planning on the basis of past planning / deviations and parameter sets
    • Error detection in case of deviations from the basic data / measures
  • Result
    • Planning proposal as a supplement to the planning round
    • Demonstrate risk clusters in terms of experience from previous years and generate validity statements for planning

Development readyness AI based Estimation

  • Motivation
    • Project progress / degree of completion: Ongoing GOOD / ACTUAL comparison always deviates.
    • Predict deviations before and identify fields of causes in the base data
  • Approach
    • Validation of the degree of completion of the project on the basis of invoices / orders and assessments of the contractors as well as ETA so that the degree of completion of external parameters / geodata, economic data) can be derived
  • Result
    • Estimate: Project progress at query time, completion duration, cause clusters
    • Saving: more accurate planning forecasts, financial / balance sheet statements

AI und die neue Effizienz im Real-Estate

Wir haben uns über einige sinnvolle AI Ansätze im Real-Estate Business Gedanken gemacht und teilen diese gerne:

Das wollen wir angehen!

  • Grundstücke richtig auswählen – eine Challenge
  • Validierung von Fertigstellungsgraden
  • Genaue Fertigstellungsgrade für die richtige Cash-Planung

AI sucht das optimale Grundstück für Investments

  • Motivation
    • Support eines Bewertungsteams für Entscheidungen in unbekannten Lokalisationen
    • Vorschlagswesen bei Grundstücksbewertungen
  • Lösungsansatz
    • Erkennen von Angebots/Vertragsdokumenten mit Anreicherung von externen Daten
    • Aufbauen eine Grundmodells mit externalisierten Parametern wie auch intrinsischen Entscheidungselementen
  • Ergebnis
    • Vorschlagsreporting auf bestehende Ankaufssituationen bis zum Empfehlungsreporting und Clustering

Cash Planung und AI validierte Fertigstellungsgrade für optimiertes Cash Management

  • Motivation
    • Unterstützung bei der Cash-Planung Erstellung /-Validierung benötigt Experten.
    • Planung mit Experten benötigt lange Durchlaufzeiten.
  • Lösungsansatz
    • Aufbau eines Vorhersage-Werkzeuges, das die Jahresplanung anhand der vergangenen Planungen/Abweichungen und Parametersets erlernt
    • Fehlererkennung bei Abweichungen aus den Grunddaten/Maßnahmen
  • Ergebnis
    • Planungsvorschlag als Ergänzung zur Planungsrunde.
    • Risikocluster in Bezug zur Erfahrungen aus Vorjahren aufzeigen und Validitätsaussagen zur Planung generieren

Verbesserung mit AI zur Schätzung des Fertigstellungsgrades

  • Motivation
    • Projektfortschritt/Fertigstellungsgrad: Laufender SOLL/IST Vergleich weicht immer ab.
    • Erkennen von Abweichungen und identifizieren von Ursachen in den Basisdaten davor
  • Lösungsansatz
    • Validation der Fertigstellungsgrade des Projekts auf Grundlage von Rechnungen/Bestellungen und Einschätzungen der Ausführenden wie auch als ETA damit der Fertigstellungsgrad von externen Parametern (Finanzdaten, Geodaten, Wirtschaftsdaten) abgeleitet werden kann
  • Ergebnis
    • Einschätzung: Projektfortschritt zur Abfragezeit, Fertigstellungsdauer, Ursachencluster
    • Einsparung durch genauere Planungsvorhersagen, Finanz-/Bilanzaussagen

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