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An der Schnittstelle von Informatik und BWL: Künstliche Intelligenz für die Wohnungsvermietung – Machine Learning und Data Analytics

Gerade erst haben Mieterbund und Hoteliersverband DEHOGA in einem offenen Brief an die Landesregierung härtere Regeln für Airbnb und Co gefordert. Kritik gab es u. a., weil die allgemeine Wohnungsnot durch derartige Portale zunehme, heißt es in dem Schreiben. In deutschen Städten werden mitunter bis zu 6000 Objekte in Onlineportalen zur zeitweisen Untermiete angeboten. Dass aber auch Künstliche Intelligenz (KI) bei der Vermietung im Spiel ist, ist bisher wenig bekannt. Prof. Dr. Oliver Müller, Wirtschaftsinformatiker und Leiter der Arbeitsgruppe „Data Analytics“, erklärt: „Anhand von Informationen, die ich angebe, schlägt mir Airbnb einen Preis vor, zu dem ich meine Wohnung vermieten kann“. Technischer Hintergrund ist die Analyse unstrukturierter Daten, dem Fachgebiet von Müller.Als Beurteilungsgrundlage dienen weitestgehend objektive Kriterien wie Lage oder Größe der Wohnung, die manuell eingegeben werden müssen. Im Idealfall – und daran arbeitet das Team um Müller – erkennt nun aber ein Computer anhand eines Fotos, ob eine Wohnung hochwertig, modern und gepflegt ist. Aspekte, die sich deutlich auf den Preis auswirken: „Eine KI kann automatisch erkennen, um welchen Eirichtungsstil es sich handelt, wenn man es ihr vorher beigebracht hat. Mit einem exklusiveren oder modernen Stil wird Hochwertigkeit assoziiert und das Objekt entsprechend geschätzt.“ Maschinelles Lernen macht es möglich: Mit dessen Hilfe treffen Systeme Entscheidungen auf Basis von Daten und Algorithmen. Durch intensives Training können Muster erkannt und verinnerlicht werden, die dann bei der Neuzuordnung und Klassifizierung von Objekten helfen.
Weiterlesen: https://www.uni-paderborn.de/nachricht/90676/

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