Handwerk, Bau & Immobilien

Immobilienbewertung mit Machine Learning: AVM-Werte verstehen und prüfen

Ein Automated Valuation Model liefert in Sekunden einen Marktwert, doch was hinter der Zahl steckt und wie belastbar sie ist, bleibt oft offen. Gutachterinnen, Makler, Finanzierer und Asset Manager erarbeiten an diesem Tag, wie Regressions- und ML-Modelle aus Lage- und Objektdaten Preise schätzen. Sie bauen selbst ein einfaches Bewertungsmodell, lesen die Spannbreite einer AVM-Schätzung richtig und üben, das Ergebnis gegenüber Auftraggebern nachvollziehbar zu begründen. Den Abschluss bildet ein Plan, wie datengetriebene Verfahren Ihre bisherige Wertermittlung ergänzen.

Für wen

Gutachterinnen und Gutachter, Maklerinnen und Makler, Finanzierer sowie Asset Manager, die datengetriebene Bewertungsverfahren durchschauen und in ihrer Arbeit einsetzen wollen.

KI-Tagesseminar · 1 Tag

Marktwerte mit ML-Modellen schätzen, Unsicherheiten deuten und Kunden erklären

Das nehmen Sie mit

  • Ein selbst aufgebautes Bewertungsmodell macht greifbar, wie Preistreiber wie Lage, Fläche und Baujahr in den Schätzwert eingehen.
  • Eine AVM-Schätzung samt Konfidenzband lesen und ihre Aussagekraft für den konkreten Auftrag beurteilen: das haben Sie geübt.
  • Für Gespräche mit Kreditnehmern, Eigentümern oder Investoren stehen Argumente bereit, die den Modellwert nachvollziehbar machen.
  • Ein Fahrplan legt fest, an welcher Stelle Ihres Bewertungsablaufs ein AVM künftig mitläuft und wer das Ergebnis verantwortet.

Ablauf

  1. Teil 1

    Modul 1 – Einordnung: Vom Vergleichswert zum Automated Valuation Model

    • Klassische Wertermittlung, etwa Vergleichs- oder Ertragswertverfahren, neben datengetriebenen Modellen
    • Automated Valuation Models (AVM): Aufbau, Eingangsgrößen und typische Einsatzorte bei Banken und Portalen
    • Wofür ein AVM taugt, etwa Portfolio-Neubewertung, und wo das Gutachten vor Ort unverzichtbar bleibt
    • Vorführung: Marktwert einer Eigentumswohnung, errechnet aus Lage- und Objektmerkmalen
    • Standortbestimmung: Wie Sie heute bewerten, mit welchen Daten und in welchem Zeitaufwand je Objekt
  2. Teil 2

    Modul 2 – Modellbau: Preistreiber, Datenquellen und Regression

    • Was den Preis treibt: Mikrolage, Wohnfläche, Baujahr, Zustand, Ausstattung
    • Woher die Daten kommen: Kaufpreissammlungen, Angebotsdaten, eigene Transaktionen, Marktberichte
    • Lineare Regression und ML-Modelle wie Entscheidungsbäume im Vergleich: Stärken und Datenhunger
    • Übung: Mit einem Beispieldatensatz in Excel entsteht Ihr erstes Bewertungsmodell, der Lageeinfluss wird bezifferbar
    • Wie treffsicher ein solches Modell bei Standardobjekten ist und wo es bei Sonderimmobilien abfällt
  3. Teil 3

    Modul 3 – Qualität: Unsicherheit, Geodaten und Erklärbarkeit

    • Abweichungsmaße und Unsicherheitsspannen: wie weit der Schätzwert vom späteren Kaufpreis entfernt liegen kann
    • Lagemodelle mit Geodaten: Erreichbarkeit, Infrastruktur und Nachbarschaft als Modellmerkmale
    • Erklärbarkeit gegenüber Kunden: welche Merkmale den Wert nach oben oder unten gezogen haben
    • Übung: Sie nehmen eine AVM-Schätzung auseinander und entscheiden, ob sie für den Auftrag genügt
    • Nachvollziehbarkeit als Grundlage, damit Kreditentscheider und Eigentümer dem Modellwert trauen
  4. Teil 4

    Modul 4 – Einsatz: Das AVM im Bewertungsablauf verankern

    • Wo das Modell in Plausibilisierung, Beleihungsprüfung oder Portfoliobewertung eingebunden wird
    • Rechtlicher Rahmen und Verantwortung: wer für einen Wert einsteht, den ein Modell vorgeschlagen hat
    • Fallstudie: Ein Finanzierer nimmt ein AVM in die Vorprüfung von Kreditanträgen auf
    • Grenzen offen ansprechen: Spannbreiten, fehlende Vergleichsdaten und Sonderfälle im Bericht ausweisen
    • Ihr Plan: welche Objektarten zuerst datengestützt bewertet werden und welche Daten dafür fehlen

VoraussetzungenPraxis in der Immobilienbewertung und souveräner Umgang mit Excel sind erforderlich.

AbschlussTeilnahmezertifikat und digitales Badge

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