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<div class="csl-entry">Kritsch, M. (2026). <i>Immobilienbewertung 2.0: Die Rolle von automatisierten Verfahren und Künstlicher Intelligenz im Wertermittlungsprozess</i> [Master Thesis, Technische Universität Wien]. reposiTUm. https://doi.org/10.34726/hss.2026.139945</div>
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dc.identifier.uri
https://doi.org/10.34726/hss.2026.139945
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http://hdl.handle.net/20.500.12708/229337
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dc.description
Arbeit an der Bibliothek noch nicht eingelangt - Daten nicht geprüft
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dc.description
Abweichender Titel nach Übersetzung der Verfasserin/des Verfassers
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dc.description.abstract
Die Immobilienbewertung ist seit jeher ein zentraler Bestandteil der Immobilienwirtschaft, da sie die Grundlage für Verkauf-, Kauf- und Investitionsentscheidungen bildet. Bisher erfolgte die Bewertung von Immobilien durch ausgebildete Gutachter, die mittels Vergleichswert-, Ertragswert- und Sachwertverfahren den Marktwert einer zu Bewertenden Immobilie abbildeten. Doch dieser Prozess hat sich in den letzten zehn Jahren stark verändert. Durch die digitale Transformation und das Aufkommen der künstlichen Intelligenz kam es auch in der Immobilienbewertung zu neuen und effizienteren Prozessen. Mittlerweile ermöglichen KI-basierte Immobilienbewertungssysteme, Vergleichswertverfahren mithilfe maschinellen Lernens zu automatisieren. Demzufolge können intelligente Systeme mithilfe des Zugriffs auf verschiedene Datenbanken und Informationen präzise Marktwerte ermitteln. Dabei werden verschiedene Einflussfaktoren wie Baujahr, Lage, Gebäudezustand, Ausstattung, Energieeffizienz, Umgebungsfaktoren, sozioökonomische Daten sowie Marktrends berücksichtigt. Durch diese Vielzahl unterschiedlicher Informationen können KI-basierte Systeme Korrelationen zwischen den Daten feststellen, die für das menschliche Auge oft schwer nachvollziehbar sind. Regressionsbasierte Modelle, neuronale Netze und klassische Entscheidungsbäume zählen zu den wichtigsten Methoden zur Datenanalyse. Diese Modelle können zeitliche Entwicklungen sowie regionale Unterschiede dynamisch berücksichtigen und diese Informationen in neue Bewertungen einfließen lassen. Die größten Stärken von KI-basierten Bewertungen liegen in der Schnelligkeit, der Objektivität und der Skalierbarkeit, da manuelle Gutachten meist mehrere Tage oder Wochen in Anspruch nehmen. Ein weiterer entscheidender Faktor ist die Reduzierung der Subjektivität jedes einzelnen Immobiliengutachters, die in den meisten Fällen zu Unschärfe bei der Abbildung des Marktwerts führt. Nichtsdestotrotz bietet die Immobilienbewertung mittels KI eine zukunftsweisende Technologie, die sich in den nächsten Jahren weiter verbessern und weiterentwickeln wird. Schlussendlich ist aber auch festzuhalten, dass der Immobiliengutachter vielleicht nie durch KI ersetzt werden kann, da die Komplexität von Immobilien schier zu groß ist, um sie mit den Verfahren abzubilden– zumindest mit denen, die bisher entwickelt wurden.
de
dc.language
Deutsch
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dc.language.iso
de
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dc.rights.uri
http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
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dc.subject
Immobilienbewertung
de
dc.subject
Automatisierte Wertermittlung (AVM)
de
dc.subject
Künstliche Intelligenz (KI)
de
dc.subject
Maschinelles Lernen
de
dc.subject
Digitale Wertermittlungsverfahren
de
dc.subject
Immobilienbewertung
en
dc.subject
Automatisierte Wertermittlung (AVM)
en
dc.subject
Künstliche Intelligenz
en
dc.title
Immobilienbewertung 2.0: Die Rolle von automatisierten Verfahren und Künstlicher Intelligenz im Wertermittlungsprozess
de
dc.title.alternative
Real Estate Valuation 2.0: The Role of Automated Methods and Artificial Intelligence in the Valuation Process