Keer op keer het beste besluit: 'Onze machines zijn er klaar voor'

De vastgoedsector staat voor grote uitdagingen in de komende jaren. Technologie is daar zowel de oorzaak als de oplossing voor. VJ sprak met Bastiaan van der Mijl (productmarketing manager), Willem Scherphof (product owner) en Jean Paul Vossers (director) van Reasult over de allernieuwste technologieën op het gebied van asset management en projectontwikkeling.

Reasult biedt softwareoplossingen die vastgoedorganisaties ondersteunen bij hun besluitvorming, rapportage en verantwoording in Nederland, Duitsland en België. Dit zijn onder andere woningcorporaties, vastgoedontwikkelaars, taxateurs en vastgoedbeleggers. Het gaat om meer dan €100 miljard aan ‘assets under management’ en ruim 1 miljoen verhuurbare eenheden in totaal.

Veranderende rol voor vastgoedprofessionals
Van der Mijl vertelt dat de rol van vastgoedprofessionals verandert. ‘’Er zijn allerlei ontwikkelingen om hen heen die hun werk een stuk uitdagender maken.’’ vertelt hij. ‘’De context waarin zij werken is vooral aan het veranderen als gevolg van internationalisering. Steeds meer buitenlandse partijen beleggen in Nederlands vastgoed en andersom. De markt is een stuk volatieler dan een paar jaar geleden. Het wordt uitdagender om de balans te vinden tussen rendement en risico; om telkens de juiste beslissing te nemen. En er komt veel meer data beschikbaar en technologieën die juist kansen brengen.’’

Welke invloed heeft de aan- of verkoop van dit pand op de risico/rendementsverhouding in mijn portefeuille? Wat zijn de precieze consequenties als mijn huurder vertrekt? Dat zijn enkele van vele vragen die spelen bij het beheren van een vastgoedportefeuille. ‘’Die vragen blijven allemaal bestaan, terwijl het antwoord steeds ingewikkelder wordt. Daarvoor komen nu gelukkig gloednieuwe technieken beschikbaar, die daarbij kunnen helpen.’’

‘Machine learning’
Bij Reasult lopen verschillende experimenten op het gebied van ‘machine learning’. Scherphof legt uit dat dit de eigenschap van computers is om te leren van zichzelf. Data uit het verleden helpt te begrijpen en te voorspellen wat er in het heden en de toekomst gebeurt. ‘’Waar er bij een traditioneel model helemaal voorgeprogrammeerd is hoe een computer moet denken middels eenvoudige beslisregels zoals ‘als de huurder het contract opzegt, dan mag het pand in de verkoop’, zal de computer bij machine learning zulke regels telkens zelf gaan opstellen. Middels een bestand met gerealiseerde data gaat de computer zelf verbanden leggen. Zo hebben we een automated valuation model (AVM) gebaseerd op machine learning.’’

Het doel is de software zo steeds beter en slimmer te maken en – in het verlengde daarvan – het werk van de vastgoedprofessional makkelijker te maken; om besluiten te nemen die gebaseerd zijn op méér en op betere informatie.

‘Real time’ inzicht
Een van de andere mogelijkheden waarmee nu wordt geëxperimenteerd is het ‘real time’ bijhouden van de waarde van een vastgoedportefeuille. Van der Mijl: ‘’Traditioneel gezien wordt een portefeuille nu vier keer per jaar getaxeerd. En dat is veel werk. Dat ondersteunen we al met onze systemen. Wat we willen toevoegen met machine learning is de mogelijkheid real time inzicht te geven in je portefeuille. Als er vandaag iets gebeurt in je portefeuille, weet je direct de impact daarvan op de waarde, het te verwachten rendement en de te verwachten risico’s.’’

De webapp voor taxateurs waar straks de nieuwe mogelijkheden aan toe worden gevoegd.

Is de markt er klaar voor?
‘’Het zou geweldig zijn als het systeem al een voorspellende waarde geeft over een risico dat je in je portefeuille op termijn zou kunnen gaan lopen, op basis van allerlei verbanden die wij niet zien met het blote oog,’’ stelt Vossers. Toch is het introduceren van dergelijke vernuftigheden aan de vastgoedsector nog niet zo makkelijk. Volgens Van der Mijl is er al grote interesse voor de modellen en is iedereen enthousiast. ‘’Het model is klaar om zich in de praktijk te gaan bewijzen.’’

Wet- en regelgeving
De experimenten verlopen succesvol en de nieuwe modellen laten niet lang meer op zich wachten, maar zoals vaker met technologische ontwikkelingen loopt de wet- en regelgeving achter. ‘’Dat speelt enorm mee,’’ vertelt Scherphof. ‘’In hoeverre is er wet- en regelgeving van toepassing op deze modellen? Hoe regelen we het eigenaarschap van de data? Hoe kom je aan de data? Hoe betrouwbaar is de data? Hoe mag je de data verwerken? Dat zoeken we uit.’’

Verslaglegging en verantwoording
Daarnaast spelen verslaglegging en verantwoording een belangrijke rol. Van der Mijl: ‘’Wij kunnen wel een heel model hebben gemaakt dat beter is dan de traditionele methode, maar als die traditionele methode nog steeds voorgeschreven wordt, dan moet je ze dus allebei aan gaan bieden. Daar merken we ook de remmende voorsprong. De machine is er klaar voor, maar is de mens dat ook? Een asset manager of taxateur moet zich verantwoorden. Dat blijft natuurlijk een heel spannend onderwerp en daarbij is altijd de vraag: in hoeverre kun je dat aan accountants voorleggen?’’

Nieuw tijdperk
Uiteraard werkt Reasult eraan de overgang zo soepel mogelijk te maken. ‘’We zetten aan de marktkant in op betere besluitvorming voor vastgoedbedrijven, betere strategievorming en verantwoording,’’ vertelt Van der Mijl. ‘’Aan de technologische kant kijken we heel sterk naar artificial intelligence, machine learning en blockchain-onderzoeken en verder komt er natuurlijk heel veel data beschikbaar, dus hoe kunnen we al deze middelen slim inzetten?’’

Volgens Vossers zou de overgang eigenlijk heel simpel moeten zijn: je kunt als vastgoedbedrijf niet achterblijven. ‘’Iedereen wil zich omringen met de beste technologieën, want de complexiteit van het vak en de omvang van vastgoedportefeuilles nemen toe. Kortom, er zijn veel bewegingen die een nieuw tijdperk inluiden. Als je tot de top wilt behoren, dan moet je innoveren. Bedrijven zoeken altijd naar mogelijkheden om zich te onderscheiden van de rest en dat kan hiermee. Er zal dus ongetwijfeld een peer group komen die het aandurft, wellicht fantastische resultaten haalt of misschien af en toe twee stappen vooruit en één stap terug zal zetten.’’

Hand in hand
Machine learning gaat snel deel uitmaken van de oplossingen van Reasult. ‘’Ik denk dit jaar al,’’ vertelt Van der Mijl. ‘’Maar de uiteindelijke schaal waarop we uit gaan komen, de autonoom beslissende modellen die voor jou al vooruit hebben gekeken, scenario’s hebben afgewogen en een besluit hebben genomen, dat duurt nog wel even. Mens en machine gaan voorlopig nog hand in hand. Je houdt de vastgoedprofessional die daar de eindstem in houdt. De menselijke factor blijft belangrijk om de nuances aan te geven. Ze krijgen alleen veel slimmer gereedschap, waardoor ze betere besluiten kunnen nemen.’’