Präsentation von Maurice Grassau (Architrave) auf dem Gipfeltreffen imFokus Digitalisierung in Köln am 30. März 2017.

1. Das Gipfeltreffen imFOKUS Digitalisierung
präsentiert Best-Practice-Lösungen und Strategien
– aus der Praxis, für die Praxis auf dem Weg in die
Zukunft.
Mehr zur imFokus-Reihe des Immobilien Manager
Verlags finden Sie unter:
http://www.immobilienmanager.de/imfokus/158/6896/

2. KÜNSTLICHE INTELLIGENZ…
…und was das mit Immobilien zu tun hat.

3. DOKUMENTE, DOKUMENTE, DOKUMENTE…
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Status Quo
Property Management
@
Asset Management
@
Facility Management
@

4. DOKUMENTE, DOKUMENTE, DOKUMENTE…
31.03.2017 www.architrave.de 4
Status Quo
Fonds-
management
Bieter Gutachter,
Bewerter
Banken Regulation
(z.B. BaFin)
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Property Management
@
Asset Management
@
Facility Management
@

5. VIRTUELLER AVATAR DER IMMOBILIE
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Eine zentrale Ablage für alle Beteiligten
Fonds-
management
Bieter Gutachter,
Bewerter
Banken Regulation
(z.B. BaFin)
Property Management
Asset Management
Facility Management
Architrave
A
B
C

6. KÜNSTLICHE INTELLIGENZ…
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…und was das mit Immobilien zu tun hat.
Real Estate
(Status Quo)
Real Estate 2030

7. KÜNSTLICHE INTELLIGENZ
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Machine Learning, Deep Learning
ARITIFICIAL
INTELLIGENCE
Early artificial Intelligence
stirs excitement. MACHINE
LEARNING
Machine Learning begins
to flourish.
DEEP
LEARNING
Hardware availability drives Deep Learning
breakthroughs
I I I I I I I
1950’s 1960’s 1970’s 1980’s 1990’s 2000’s 2010’s
Supervised
Unsupervised
Reinforcement

8. KÜNSTLICHE INTELLIGENZ
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Das Ziel: Automatisierung
3. Automate2. Assist1. Simplify

9. KLASSIFIZIERUNG
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Status Quo: Sortierung per Hand
Index 1 Index 2

10. KLASSIFIZIERUNG
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Imagine…
Index 1 Index 2
Dokumentenklassen

11. KLASSIFIZIERUNG
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Automatisierte Sortierung
Dokumentenklassen
Index 1 Index 2

12. Classifier
Trainingdata Knowhow
PreprocessingAutocorrection
- Class “Grundbuchauszug”
- Confidence: 97%
Extract text Classifier
MACHINE LEARNING
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Hintergrund

13. MACHINE LEARNING
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Leistung
• ~ 90% Genauigkeit
• ~ 5000 Dokumente am Tag
• Fehler beschränken sich auf wenige Klassen
Herausforderungen:
• Textbasierte Klassifikation hat Grenzen
• Schlechte Scanqualität
• Überflüssige und irrelevante Dokumente

14. MACHINE LEARNING
1. Definition von 300 gängigen
Dokumentenklassen
2. Priorisierung der Legal DD relevanten
Klassen
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Neue Möglichkeiten am Beispiel Legal DD
3. Zusammenführung 4. Lücken
Lücken Prio 1:
• A0703 Baulasten
• A0900 Nachbarschaftsvereinbarungen
• A1900 Nutzungsgenehmigung
• A3105 Umwelt Due Diligence
• A3903 Pachtvertrag
• A4302 Mietminderung
• A4400 Kündigungen Mietverträge
• A4602 Mängelrügen
• A5700 Rechtsstreitigkeiten
• A5800 Objektbezogene Arbeitsverträge
• A5900 Zusatzinformationen für Spezialimmobilien
Dok.
Todo !
Prio Prio Prio

15. BEISPIELE FÜR INFORMATIONSEXTRAKTION
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Potenzielle Analysefelder
Bauprozess und Baumängel
• Bauantrag / Bau
• Management von Baumängeln
• Gewährleistungen, Gewährleistungsbürgschaften
Potentiale
• Flächenreserven, Nachverdichtungspotentiale
Eigenschaften von Immobilien
• Denkmalschutz
• Altlasten
• Technische Ausstattung
Gegenstandspezifisches Vertragsmanagement
• Wartungsverträge
• Mietvertragsmanagement
• Versorgermanagement
Datenvalidierung
• Vergleich mit Daten aus dem ERP System

16. STANDARDISIERUNG
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17. STANDARDISIERUNG
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Initiative Digitales Immobilienmanagement

18. STANDARDISIERUNG
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Die Zukunft: Datenräume, die sich selber befüllen
MV_HB006.doc
MV_HB006.doc
Vorsystem A
Vorsystem B
Vorsystem C Vorsystem D
Vorsystem E

19. DER GROSSE WURF
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Jedes Asset hat einen virtuellen Avatar
Plattform A
Plattform B
Kauf
Verkauf
Bestand
Asset Management
Facility Management

20. 31.03.2017 www.architrave.de 20
VIELEN DANK!

21. Das Gipfeltreffen imFOKUS Digitalisierung
präsentiert Best-Practice-Lösungen und Strategien
– aus der Praxis, für die Praxis auf dem Weg in die
Zukunft.
Mehr zur imFokus-Reihe des Immobilien Manager
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