21st Real Estate implementiert Transaktionsdaten in Standort- und Bewertungstool RELAS

Das Berliner Software-Haus 21st Real Estate hat umfassende Transaktionsdaten in sein Tool für Immobilien-, Markt- und Standortbewertung sowie Portfolioanalyse implementiert. Neben Comparables und Machine-Learning-Preisen können Anwender nun auch auf konkrete Kauffälle bei ihrer Immobilienbewertung zurückgreifen. Darüber hinaus fließen die Transaktionsdaten in die Machine-Learning-Algorithmen ein, um diese noch weiter zu präzisieren. Die hinterlegten Transaktionsdaten reichen bis 2020 zurück und liegen für Wohneigentum, Mehrfamilienhäuser sowie für Büro- und Einzelhandelsimmobilien vor. Sie stammen aus mehr als zehn verschiedenen Quellen, darunter Nachrichten- und Presseportalen sowie eigenen Recherchen.

„Unsere Kunden sind sehr zufrieden mit der Genauigkeit unserer Machine-Learning-Preise“, sagt Heike Gündling, CEO von 21st Real Estate. „Aber nach wie vor beziehen Gutachter, Makler, Banken, Sachverständige und Versicherer – der klassischen Vorgehensweise bei den Wertermittlungsverfahren folgend – konkrete Transaktionspreise in die Immobilienbewertung mit ein. Aus diesem Grund haben wir das Datenangebot in unserem Standort- und Bewertungstool RELAS nun um Transaktionspreise erweitert. Dank der partiellen Zulassung digitaler Bewertungstools durch die BaFin rechnen wir zukünftig damit, dass die Akzeptanz am Markt und die Nachfrage steigen werden. Denn sie bieten eine hohe Präzision und deutliche Zeitvorteile.“

Im Oktober 2023 hat die Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht (BaFin) im Rahmen der Novellierung der Beleihungswertermittlungsverordnung (BelWertV) erstmals den Einsatz computergestützter datenbankbasierter Modelle für die Bewertung von Einfamilienhäusern und Eigentumswohnungen zugelassen.

 

Über die 21st Real Estate GmbH

Die 21st Real Estate GmbH gehört zu den innovativsten PropTechs in Europa. Mit seiner KI-gestützten Markt- und Standortanalyse (RELAS) bietet das Unternehmen zusätzlich zu umfangreichen und flächendeckenden Rohdaten, v.a. Scorings und Ratings, um diese Daten valide in ihrem Kontext zu analysieren und in kürzester Zeit die passgenauen Lagen mit den relevanten Indikatoren für u.a. Immobilienprojekte, Finanzierungsanfragen und Bestandsbewertungen zu identifizieren. Machine-Learning-Preise, Comparables und Transaktionsdaten bieten darüber hinaus die Möglichkeit einer fundierten Miet- und Kaufpreisanalyse.

Mit RELAS gelingt eine Markt- und Standortanalyse automatisiert, ökonometrisch fundiert und mit den präzisesten am Markt verfügbaren Daten, die umfangreich um eigene Daten und Analysen angereichert werden.

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