Wie Lendai die grenzüberschreitende Immobilienfinanzierung neu gestaltet

Schließen Sie sich vom 26. bis 28. Juli der Transform AI und der Edge Week an. Hören Sie hochrangige Führungskräfte, die Themen rund um AL/ML-Technologie, Konversations-KI, IVA, NLP, Edge und mehr diskutieren. Buchen Sie jetzt Ihren kostenlosen Pass!

Der US-Immobilienmarkt ist der größte private Immobilienmarkt der Welt, und der US-Hypothekenmarkt ist der größte private Kreditmarkt der Welt. Als Branche, der Innovationen nicht fremd sind, war sie schon immer an vorderster Front und half ihr dabei, Kunden aus der ganzen Welt anzuziehen. Allerdings sieht es oft nicht so rosig aus, wie es von außen gemalt wird. Die Beschaffung von Finanzmitteln für Investitionen in den US-Immobilienbereich ist im Allgemeinen eine Landmine für Ausländer, die keinen Wohnsitz in den Vereinigten Staaten haben.

Auch wenn der Investor in seinem Wohnsitzland über eine einwandfreie Kredithistorie verfügt, zögern US-Banken, Kredite an potenzielle Investoren mit wenig oder keiner etablierten US-Kredithistorie zu vergeben. Dies hat Immobilienunternehmen, die Effizienz und Ergebnisse optimieren möchten, dazu veranlasst, die Antworten auf künstliche Intelligenz (KI) zu suchen. Lendai nutzt KI, um die Eintrittsbarriere für Ausländer zu senken, die in den US-Immobilienmarkt investieren möchten.

Lendai wurde 2019 von Yair Benyamini (CEO), Erez Dricker (CTO), Tim Mironov (Chief Data Scientist) und Boaz Leviatan (CFO) mitbegründet. Das Unternehmen hat eine interessante Geschichte. Vor einigen Jahren erzählte der Chief Financial Officer und Kreditmanager, Boaz Leviatan, einem Freund von den verschiedenen Immobilienmöglichkeiten in Amerika. Sein Freund hatte bereits Immobilienvermögen in Arizona, wollte es aber nutzen und mehr erwerben. Er geriet in Schwierigkeiten, weil er kein US-Bürger war - und ohne das konnte er keine Hypothek bekommen.

In einem Interview mit VentureBeat merkte CEO Benyamini an, dass es das Ziel von Lendai ist, Privatkunden den Zugang zu einfachen und kostengünstigen Finanzierungen für ihre privaten Investitionsobjekte in den Vereinigten Staaten zu ermöglichen, um ihre Gesamtgewinne zu steigern.

Vorfall

Transformation 2022

Melden Sie sich jetzt an, um Ihren kostenlosen virtuellen Pass für die Transform AI Week vom 26. bis 28. Juli zu erhalten. Hören Sie von KI- und Datenführern bei Visa, Lowe's eBay, Credit Karma, Kaiser, Honeywell, Google, Nissan, Toyota, John Deere und anderen.

hier registrieren

Durch den Aufbau von drei Algorithmen, zwei zur Überprüfung von US-Immobilienstandorten und einer zur Überprüfung von US-Industriestandorten, führt Lendai nach eigenen Angaben eine vollständige digitale Überholung des US-Immobilienmarktes durch. Der Algorithmus wertet die Immobilien aus, prüft den tatsächlichen Wert und den aktuellen Wert, schätzt das beste und das schlechteste Szenario ab und ermittelt in beiden Fällen den Wert der Immobilie.

"Es ist wichtig, weil Immobilien als Sicherheit für Kredite verwendet werden", sagt Benyamini.

Ein weiterer Algorithmus untersucht den Cashflow der Immobilie und stellt sicher, dass die Immobilie langfristig rentabel ist. Wenn alle von den Algorithmen untersuchten Punkte aussagekräftig genug sind, können Investoren Kreditangebote innerhalb von Minuten erhalten, sagt das Unternehmen – eine Zahl, die ein Drittel der Zeit ausmachen kann, die US-Kreditgeber normalerweise benötigen, um denselben Kredit abzuschließen.

Wie die Lendai-Technologie funktioniert

Lendai behauptet, eine einzigartige KI-Algorithmus-Technologie entwickelt zu haben, die Datenpunkte verwendet und gleichzeitig alle Aspekte der Kreditvergabe bewertet, indem sie die Kreditwürdigkeit ausländischer Investoren, die Wahrscheinlichkeit der Rückforderung von Geldern im Falle eines Kreditnehmerausfalls sowie aktuelle und zukünftige bewertet Immobilienwert und Cashflows.

"Der Grund, warum wir das tun, was wir in den Vereinigten Staaten tun, sind Daten. Es gibt keinen anderen relativen Markt auf der Welt, der über so viele Daten verfügt, wie Sie verwenden können", sagte Benyamini.

Mironov, Chief Data Scientist, bemerkte, dass...