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Sicherheits-/Compliance-Aspekte: Rollen/Rechte, Protokollierung, DSGVO, Löschkonzepte, 
Zugriff via VPN/SSO. 
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Kennzahlenlandschaft: einheitliche KPI-Definitionen (NOI, Vacancy, Energy Intensity, Repair 
Backlog, SLA-Erfüllung). 
KI im Immobilien-Management 
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Zweck: Typische AI Use Cases, Datenanforderungen, Guardrails. 
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Use Cases (Beispiele): Forecasting (Mieteinnahmen, Operating Costs), Anomaly Detection 
(Energie), Predictive Maintenance, Vacancy/Turnover Prediction, CapEx-Priorisierung, 
Computer Vision (Begehungen/Schäden), NLP (Vertrags-/Rechnungs-Extraktion). 
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Datenanforderungen: Saubere Zeitreihen, Label-Qualität, Granularität (Objekt/Einheit/Zähler), 
Kontext (Wetter, Belegung). 
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Governance: Modellversionierung, Monitoring (Drift, Performance), Explainability, Auditability, 
Bias-Kontrollen. 
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Betrieb: Batch vs. Near-Real-Time, Retraining-Zyklen, CI/CD für ML, Feature Store, Kosten-
/Nutzen-Abwägung. 
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Grenzen & Risiken: Data Leakage, Überanpassung, schlechte Generalisierung, „Clever Hans“-
Effekte. 
Mortgages & Financing 
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Zweck: Fremdkapital-Strukturen, Covenants, Zinsmanagement – zentrale Stellgrößen für FAM. 
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Strukturen: Senior/Mezzanine/Preferred Equity, Amortizing vs. Interest-Only, Bullet/Annuität, 
Syndizierung. 
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Kennzahlen/Formeln: 
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• LTV (Loan-to-Value) = Loan / Value. 
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• DSCR (Debt Service Coverage Ratio) = NOI / Debt Service. 
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• Interest Coverage = NOI / Interest Expense. 
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Zinsmanagement: Fixed vs. Floating, Hedging (Swap/Cap