Wie verändert künstliche Intelligenz die Immobilienbewertung in der Schweiz?

Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert derzeit den Schweizer Immobilienmarkt, insbesondere im Bereich der Immobilienbewertung. Dank automatisierter Bewertungsmodelle (Automated Valuation Models, AVM) ist es möglich, innerhalb weniger Minuten eine schnelle und zuverlässige Schätzung zu erhalten.

Grosse Akteure wie die UBS sowie spezialisierte Fintech-Unternehmen wie PriceHubble oder MoneyPark nutzen diese digitalen Tools, um sofortige Bewertungen zu liefern, die besonders für Standardimmobilien geeignet sind.

Traditionell basierte die Immobilienbewertung auf menschlicher Expertise, mit Besichtigungen vor Ort und klassischen statistischen Methoden. Heute sorgt KI für Schnelligkeit, Präzision und eine verbesserte Analysefähigkeit und verändert damit die Art und Weise, wie Fachleute und Privatpersonen diesen wichtigen Schritt auf dem Immobilienmarkt angehen.

In der Schweiz ist es wichtig, zwischen der Immobilienbewertung, die oft schnell durchgeführt wird und für die Festlegung eines Preises ausreicht, und dem Immobiliengutachten zu unterscheiden, das von einem zugelassenen und zertifizierten Sachverständigen (Mitglied der USPI, CSEI oder SIV) durchgeführt wird, eine Besichtigung vor Ort und eine rechtliche Analyse umfasst und dessen berufliche Haftung begründet.

KI erleichtert vor allem die Bewertung, indem sie den Markt analysiert, Immobilien vergleicht und Trends aufzeigt, während Immobiliengutachten nach wie vor unverzichtbar sind, wenn komplexe oder rechtliche Aspekte zu berücksichtigen sind.

Dieser Artikel untersucht, wie KI die Immobilienbewertung in der Schweiz revolutioniert, und beleuchtet dabei ihre Vorteile, Grenzen und Zukunftsperspektiven.

Die traditionelle Immobilienbewertung in der Schweiz

Historisch gesehen basiert die Schätzung von Vermögenswerten auf drei Hauptmethoden:

1. Traditionelle Methoden

• Die hedonistische Methode (vergleichbare Werte)
  Sie zerlegt eine Immobilie in ihre wichtigsten Merkmale (Lage, Fläche, Anzahl der Zimmer, Zustand usw.) und berechnet anhand statistischer Analysen den Durchschnittspreis ähnlicher Wohnungen. Sie wird von Banken häufig für Hypothekarkredite verwendet und dient auch als Grundlage für Online-Bewertungsplattformen, die schnelle und zuverlässige Bewertungen anbieten.
  Diese Methode erfordert jedoch eine ausreichende Anzahl vergleichbarer Transaktionen, wodurch sie auf Standardimmobilien beschränkt ist. Für atypische oder komplexe Immobilien ist weiterhin eine qualitativere und gründlichere Analyse erforderlich. (source: UBS, Hedonistische Schätzung: So funktioniert sie, 2024).
• Ertragswertmethode (oder Einkommensmethode)
  Sie stützt sich auf die Nettomieteinnahmen, die die Immobilie erzielen kann, und aktualisiert diese anhand eines Kapitalisierungssatzes, um ihren Wert zu ermitteln. Diese Methode wird bevorzugt zur Bewertung von Miet- oder Gewerbeimmobilien verwendet und ist auf die Rentabilität ausgerichtet. (source: BCBE, Eine Immobilie zum richtigen Preis verkaufen: So bestimmen Sie den Marktwert, 2024).
• Kostenmethode (tatsächlicher oder innerer Wert)
  Sie schätzt die Wiederaufbaukosten der Immobilie, zieht den Wertverlust aufgrund von Abnutzung ab und addiert dann den Wert des Grundstücks hinzu. Diese Methode eignet sich für atypische oder neue Immobilien und kommt zum Einsatz, wenn keine Vergleichsobjekte vorhanden sind (source: realadvisor.ch, wie viel ist mein Haus wert?).

2. Grenzen der klassischen Methoden

Obwohl diese Methoden in vielen Fällen wirksam sind, zeigen sie in bestimmten Situationen oder bei bestimmten Arten von Gütern schnell ihre Schwächen.

• Langwieriger und kostspieliger Prozess
  Traditionelle Methoden können langwierig und kostspielig sein, insbesondere bei komplexen oder atypischen Gütern. Physische Besichtigungen, detaillierte Analysen und die Erfassung vielfältiger Informationen erhöhen den Zeit- und Kostenaufwand erheblich.
• Manchmal subjektive Ergebnisse
  Sie basieren oft auf subjektiven Einschätzungen zu Kriterien wie dem Alter oder dem Kapitalisierungszinssatz, was zu Abweichungen zwischen verschiedenen Gutachtern führt.
• Unzuverlässige Daten in Gebieten mit geringen Transaktionszahlen
  Schliesslich schränkt die geringe Verfügbarkeit von Daten in bestimmten Regionen oder Segmenten die Genauigkeit der Schätzungen ein.

Diese Einschränkungen haben den Weg für künstliche Intelligenz geebnet, die schnellere und zuverlässigere Bewertungen verspricht.

KI: ein Paradigmenwechsel

1. AVM und maschinelles Lernen

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen haben automatisierte Immobilienbewertungsmodelle (AVM) hervorgebracht, die in Echtzeit Millionen von Daten wie vergangene Transaktionen und Markttrends analysieren können.

Mithilfe von Algorithmen nutzen diese AVM historische Daten: Transaktionen, frühere Bewertungen, angegebene Preise usw. Dabei kommen statistische Methoden wie hedonische Modelle oder Wiederverkaufsindizes zum Einsatz, um den Wert einer Immobilie zu schätzen. (source: Investopedia, Automatisiertes Bewertungsmodell (AVM): Definition und Funktionsweise, 2025).

Einige fortschrittliche Modelle beziehen wichtige Kontextdaten wie Kriminalitätsrate, Verkehrsanbindung oder Umweltqualität mit ein, um die Attraktivität von Stadtvierteln zu bewerten.

In der Schweiz kommen hochentwickelte Technologien zum Einsatz, die Computer Vision (Bildanalyse), natürliche Sprachverarbeitung (Extraktion von Textinformationen) und angereicherte Geodaten kombinieren.

Das Start-up Avendo veranschaulicht diesen Ansatz, indem es dank KI und lokalen Datenbanken innerhalb weniger Minuten vollständige Verkaufsunterlagen erstellt. Das wegweisende Zürcher Start-up PriceHubble nutzt Big Data und maschinelles Lernen, um automatisierte Immobilienanalysen und -prognosen mit detaillierten Bewertungen zu liefern.

2. Was künstliche Intelligenz verändert

• Schnelligkeit
  KI ermöglicht es, Immobilienbewertungen in wenigen Sekunden zu erstellen, während traditionelle Methoden mehrere Tage oder sogar Wochen dauern können. Diese Beschleunigung beruht auf der Fähigkeit von KI-Modellen, eine große Datenmenge schnell und gleichzeitig zu verarbeiten. Diese Schnelligkeit erleichtert die Entscheidungsfindung für Makler und Banken, insbesondere in einem Kontext, in dem Zeit ein entscheidender Faktor ist.
• Erhöhte Präzision
  In datenreichen städtischen Gebieten bietet die KI genauere Bewertungen als herkömmliche Methoden, indem sie zahlreiche Faktoren analysiert: Standort, Grösse, Alter, spezifische Merkmale, Vergleichsverkäufe, Markttrends und makroökonomischer Kontext. Diese genaueren Schätzungen helfen Verkäufern und Käufern, einen ausgewogenen Preis festzulegen oder zu erkennen, wodurch das Risiko einer Über- oder Unterbewertung für erfolgreiche Immobilientransaktionen verringert wird.
• Vorausschauende Vision
  Einige Modelle nutzen maschinelles Lernen, um den zukünftigen Wert von Immobilien vorauszusagen, indem sie lokale Trends, Stadtentwicklungsprojekte und Wirtschaftsindikatoren analysieren. Dies bietet eine dynamische Schätzung, die für Investoren und Fachleute nützlich ist (Quelle: McKinsey, Generative AI can change real estate, but the industry must change to reap the benefits, 2021).
• Hohe regulatorische Konformität
  Einige Lösungen, wie die von PriceHubble angebotenen, erfüllen die strengsten Standards, insbesondere die Richtlinien der Europäischen Bankenaufsichtsbehörde (EBA). Dies ermöglicht es Fachleuten, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften bei der Immobilienbewertung zu gewährleisten, insbesondere bei der Vergabe und Überwachung von Krediten.

Ergebnis: weniger Risiko einer Über- oder Unterbewertung, was die Transaktionen für Käufer und Verkäufer sicherer macht.

Grenzen und Perspektiven der künstlichen Intelligenz in der Immobilienbewertung

Trotz ihrer zahlreichen Vorteile hat die KI in der Immobilienbewertung noch einige Grenzen, die man kennen sollte, um ihren Anwendungsbereich gut zu verstehen.

1. Aktuelle Grenzen

• Qualität und Verfügbarkeit der Daten
  Die Effektivität von KI-Modellen hängt von der Qualität und Vielfalt der verfügbaren Daten ab. In ländlichen Gebieten, in Stadtteilen mit wenigen Transaktionen oder bei atypischen Immobilien sind vergleichbare Daten oft selten oder unzureichend. Dies schränkt die Fähigkeit von AVMs (Automated Valuation Models) ein, zuverlässige Schätzungen zu liefern, was menschliches Eingreifen erforderlich macht.
• Schwierigkeit bei der Berücksichtigung qualitativer Besonderheiten
  Einige qualitative Merkmale einer Immobilie, wie der tatsächliche Zustand der Ausstattung, die Qualität der Materialien, kürzlich durchgeführte Renovierungen oder auch emotionale und subjektive Aspekte, die mit einem Viertel verbunden sind, lassen sich nur schwer quantifizieren und in KI-Modelle integrieren. Die Besichtigung vor Ort und das Expertenurteil bleiben für diese Aspekte unerlässlich.
• Risiken im Zusammenhang mit der Abhängigkeit von automatisierten Modellen
  Sich ausschliesslich auf automatisierte Schätzungen zu verlassen, kann zu einem übermässigen Vertrauen führen, insbesondere wenn die Nutzer die Grenzen oder die undurchsichtige Funktionsweise („Black Box“) der Algorithmen nicht kennen. Verzerrungen in den Daten oder eine falsche Parametrisierung können dann zu kostspieligen Schätzfehlern führen.
• Regulatorische Grenzen und rechtliche Verantwortlichkeiten
  Auf KI basierende Bewertungstools ersetzen in bestimmten Kontexten, insbesondere bei rechtlichen oder steuerlichen Bewertungen, keine aufsichtsrechtlichen Gutachten. Die rechtliche Verantwortung verbleibt bei zugelassenen menschlichen Sachverständigen, und die KI sollte als Entscheidungshilfe und nicht als Selbstzweck betrachtet werden.
• Datenschutz und Transparenz
  Die massive Nutzung von Personen- und Immobiliendaten wirft Fragen des Datenschutzes, der Sicherheit und der Ethik auf. Es ist von entscheidender Bedeutung, dass die Lösungen die geltenden Vorschriften (DSGVO, schweizerisches Datenschutzgesetz) einhalten und dass die Nutzer Zugang zu transparenten Informationen über die Funktionsweise der Modelle haben.

In der Praxis bleibt das professionelle Eingreifen bei Transaktionen mit hohem Einsatz oder bei Renditeobjekten unerlässlich.

2. Zukunftsperspektiven

Die Entwicklung der KI-Modelle lässt neue Praktiken erwarten:

• Hybride Schätzung KI + Experte
  Die Zukunft scheint sich um eine verstärkte Zusammenarbeit zwischen KI und menschlichen Experten zu gestalten: Die KI führt eine erste schnelle und umfassende Datenanalyse durch, während der Experte eingreift, um die Schätzung zu validieren, zu verfeinern und zu kontextualisieren. Dieses hybride Modell kombiniert Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit und gewährleistet eine höhere Qualität der Bewertungen.
• Integration von Echtzeitdaten
  Die KI-Modelle werden schrittweise dynamische Echtzeitdaten integrieren, wie z. B. die Entwicklung der Mieten, die Luftqualität oder Indikatoren im Zusammenhang mit Smart Cities. Ganze Stadtviertel könnten so für eine bessere Lebensqualität optimiert werden, dank intelligenter Systeme, die Energiemanagement, vernetzte Mobilität und adaptive Infrastrukturen miteinander verbinden.
• Erklärbare KI
  Um das Vertrauen der Nutzer zu stärken, werden die Bewertungsmodelle <<erklärbar>> werden, d.h. in der Lage sein, jede Schätzung genau zu begründen, indem sie die Faktoren und Daten, die zu dieser Bewertung geführt haben, detailliert darlegen. Diese Transparenz wird die Akzeptanz der Ergebnisse durch Fachleute und Privatpersonen erleichtern.
• Erweiterte Personalisierung
  Die KI wird eine immer feinere Personalisierung bieten, die nicht nur klassische Immobilienkriterien, sondern auch den Lebensstil, die Interessen und die spezifischen Bedürfnisse von Käufern oder Mietern berücksichtigt. Dies wird es ermöglichen, maßgeschneiderte Empfehlungen anzubieten, die über den reinen Preis oder Standort hinausgehen.

Langfristig könnten diese Innovationen den Schweizer Markt flüssiger machen, die Kreditvergabe beschleunigen und Investitionen absichern.

Die künstliche Intelligenz verändert die Immobilienbewertung in der Schweiz, indem sie dank der Integration vielfältiger Daten schnellere und angepasste Schätzungen bietet. Die Grenzen im Zusammenhang mit Daten und atypischen Immobilien bestätigen jedoch die Bedeutung menschlicher Expertise.

Die Zukunft gestaltet sich um eine hybride Zusammenarbeit, bei der die KI eine erste Analyse durchführt, die von Experten validiert wird. Zukünftige Fortschritte werden sich auf Echtzeitdaten, erklärbare KI und eine verstärkte Personalisierung konzentrieren und technologische Leistungsfähigkeit mit menschlichem Urteilsvermögen kombinieren. Die KI ergänzt den Menschen und leitet eine neue Ära für die Immobilienbewertung in der Schweiz ein.