Jeden Tag 90 Min. sparen: so automatisieren Real Estate Investoren ihren Einkauf mit OCR (automatisierte Texterkennung)

Ersetzen Sie mühsame, zeitaufwändige und fehleranfällige Angebotsverarbeitung durch schlanke, automatisierte und K.I.-gestützte Prozesse.

Jeden Tag 90 Min. sparen: so automatisieren Real Estate Investoren ihren Einkauf mit OCR (automatisierte Texterkennung)

Jeder Immobilien Investor kennt das Problem: täglich flattern Exposés von verschiedenen Maklern in das Postfach die auf eine Durchsicht warten.

Leider ist diese Durchsicht mühsam und zeitaufwändig da jeder Makler eigene, zum Teil sehr komplexe Exposés erstellt. Die für den Akquisiteur relevanten Parameter sind selten ersichtlich.

Problem: manuelle Exposéverarbeitung 📠

Der Gesamtprozess der manuellen Exposéverarbeitung sieht in der Regel folgendermaßen aus:

1. Relevante Informationen sammeln

Alle für den Investor relevanten Parameter und Formeln (bspw. Faktor, Miete pro qm2, etc.) müsen aus dem PDF zusammengekratzt werden. Häufig müssen verschiedene Parameter erst berechnet werden.

2. Informationen in Excel speichern

Alle relevanten Informationen müssen umständlich in ein Excel-Dokument gefüttert werden.

Excel Horror

3. Provisionsanspruch klären

Danach muss noch der Provisionsanspruch geklärt werden und gehofft werden, dass die Adresse der Immobilie vom Praktikanten letzten Sommer auch korrent eingetragen wurde und es sich nicht um ein Portfolio handelt.

4. Exposé PDF im Dateisystem ablegen

Nun muss das Exposé noch säuerlich umbenannt und in den passenden Ordner in OneDrive kopiert werden.

Dieser Prozess beansprucht rund 15 Minuten pro Exposé. Falls Sie 6 Exposés am Tag erhalten verschwenden Sie rund 90 Minuten täglich mit ineffizienter Datenextraktion- und Eingabe. Dieser Prozess geht auch einfacher:

Lösung: automatische Exposéverarbeitung mit OCR (Texterkennung) 🪄

Um dieses Dilemma zu lösen habe ich eine kleine Zauberformel 🔮 für Sie vorbereitet. Diese nennt sich"OCR" (Optical charakter recognition oder "Texterkennung" auf Deutsch).

OCR bezeichnet die automatisierte Texterkennung bzw. automatische Schrifterkennung innerhalb von Bildern. (wikipedia)

OCR in Kombination mit K.I.-gestützter Schlagwortextraktion ("Entity Extraction") kann diesen Prozess komplett automatisieren und 90% aller relevanten Informationen automatisch auslesen.

Der automatisierte Prozess sieht folgendermaßen aus:

1. PDF-Exposé per OCR in Text umwandeln

Im ersten Schritt muss das Exposé in maschinenlesbaren Text umgewandelt werden.

Am besten das System beherrscht die Eigenschaft direkt Emails zu empfangen und zu verarbeiten

2. Schlagworte (Entities) extrahieren

Danach müssen alle Schlagworte mit Hilfe von künstlicher Intelligenz extrahiert werden. Um diese Extraktion vorzubereiten muss der Algorithmus in der Lage sein intelligent Tabellen und Adressen (am besten mit Geodaten) in dem Dokument zu erkennen.

Alle relevanten Informationspaare werden nun aus dem Dokument extrahiert. Beispiele dafür sind:

  • [Adresse]: Augustenstr. 43, 80333 München
  • [Kaufpreis]: 2.500.000,00€
  • [WALT]: 6,5 Jahre

3. Informationen in Datenbank speichern

Im nächsten Schritt müssen alle relevanten Informationen in einer Datenbank gespeichert werden. Diese muss such- und filterbar sein damit relevante Angebote sofort erkannt werden können.

Außerdem müssen schwierig auslesbare Daten wie bspw. Portfolios mit mehreren Adressen sinnvoll abgelegt werden.

Am besten wird das PDF und weitere Dokumente direkt in einen Cloud-Speicher geladen und mit der Datenbank verknüpft. Dadurch hat das ganze Team Zugriff auf diese Daten.

zoolo autimatisiert die Exposéverabeitung 😍

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