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21.04.2021

Verspieltes Anlegervertrauen

Daten und KI nicht effektiv zu nutzen, verhindert Transparenz und bessere Investitionsentscheidungen

Dr. Nicolai Wendland, CIO, 21st Real Estate GmbH
Dr. Nicolai Wendland

Knapp 80 Milliarden Euro wurden 2020 in den deutschen Immobilienmarkt investiert. Ein Großteil davon machte institutionelles und professionelles Geld aus. Doch ähnlich wie das Faxgerät in vielen Behörden ein Revival zu erleben schien, werden auch bei zahlreichen Versicherungen, Banken und anderen Kapitalsammelstellen noch immer ausschließlich meterlange Excel-Tapeten für komplexe und umfangreiche Investitionsentscheidungen genutzt. Nicht, dass Excel-Tabellen schlecht wären. Bloß gibt es heute nicht nur weitaus mehr erfolgsrelevante Daten für die meisten Assetklassen und Mikrolagen in Deutschland, sondern in Zeiten von Niedrigzinsen, Anlagedruck und coronabedingtem Strukturwandel ein zunehmendes Investoreninteresse an weitsichtigen, fundierten und transparenten Anlageentscheidungen.

Während in den USA die Daten von Immobilientransaktionen teilweise offen zugänglich sind, müssen sich Analysten in Deutschland eine halbwegs verlässliche Grundlage mühsam aus verschiedenen Quellen zusammensuchen. Prognosen sind der Immobilienbranche deshalb ein wesentliches Tool, um herausfinden, wie und ob sich Trends in der Zukunft fortsetzen oder umkehren, zum Beispiel hinsichtlich der Entwicklung von Bevölkerungsströmen, Mieten und Kaufpreisen. Denn in der Regel bildet die nachhaltig erzielbare Miete die Grundlage für Standortwahl und Preisbildung und damit für die Investitionsentscheidung. Software-basierte Methoden, wie Machine Learning-Algorithmen aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz, können hier die Aussagefähigkeit von Prognosen enorm erhöhen. Sie sind in der Lage, eine weitaus größere Anzahl an unterschiedlichen Variablen in die Modellierung einer zukünftigen Mietpreis-Entwicklung zu verarbeiten als bisher möglich. So können heute Milliarden von Datenpunkten analysiert werden, um Muster in der Entwicklung zu erkennen und klare Handlungsempfehlungen aussprechen zu können.

Auch antizipierbare Strukturbrüche, wie beispielsweise zyklische Marktumschwünge, lassen sich mithilfe der KI besser vorhersehen. Ein nicht antizipierbarer Strukturbruch, wie der Ausbruch einer Pandemie oder der restriktive Berliner Mietendeckel, bleibt trotz der besten Prognosen unvorhersehbar und kann die Voraussagepräzision einer Prognose natürlich negativ beeinflussen. Doch können Algorithmen inzwischen auf externe Schocks trainiert und die Vorhersagen somit schnell und fundiert an die veränderte Situation angepasst werden.

Also: Aus dem Vertrauen der Anleger in Banken, Versicherungen, Versorgungswerke und Investment Manager, ihr Geld sicher und gewinnbringend für sie zu verwalten, resultiert immer auch eine große Verantwortung. Belastbare und bestmögliche Investitionsentscheidungen zu treffen, sollte nach wie vor und gerade jetzt das Ziel sein. Die Möglichkeiten der KI werden stetig größer und die Qualität der Daten und Prognosen stetig besser. Vorbehalte gegen Algorithmen sollten im Sinne von mehr Transparenz und besseren Anlageentscheidungen recht bald überdacht werden.

Die Nutzungsrechte wurden The Property Post zur Verfügung gestellt von 21st Real Estate GmbH
Erstveröffentlichung: The Property Post, April 2021

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