Automatisierte Bewertungsmodelle (AVMs) sind mittlerweile fester Bestandteil des britischen Immobilienmarktes. Sie werden für Rentenbewertungen, Hypothekenprüfungen, Online-Portale und mehr eingesetzt. Doch mehrere Umfragen aus dem Jahr 2025 zeigen: Immobilienmakler sind zunehmend besorgt, dass diese KI-gestützten Tools Häuser auf dem Land und am Stadtrand zu niedrig bewerten. Verzerrt die Technologie, die den Immobilienhandel des 21. Jahrhunderts revolutionierte, nun die Werte außerhalb der Großstädte? Diese Frage steht im Mittelpunkt der aktuellen Debatte. Aktuelle Ergebnisse, Preisdaten und Expertenmeinungen zeigen, warum.
AVMs basieren auf umfangreichen Datensätzen zu vergangenen Verkäufen, geografischen Faktoren und Objekteigenschaften. Doch laut einer Umfrage von Alto aus dem Jahr 2025 unter 250 britischen Maklern glauben 87 Prozent, dass KI-Bewertungen den tatsächlichen Marktwert eines Hauses nicht korrekt widerspiegeln, und 20 Prozent meinen, dass insbesondere ländliche Immobilien zu niedrig bewertet werden. Die Differenz bei maßgeschneiderten Objekten oder in Regionen mit wenigen Vergleichsverkäufen kann mehrere zehntausend Pfund betragen. Makler berichten, dass AVM-Schätzungen teils 15 000–30 000 £ (≈ 17 500–35 000 €) unter den tatsächlichen Verkaufspreisen lagen.
Die Kluft zwischen Algorithmen und Realität
AVMs stützen sich auf vergangene Verkäufe und statistische Modelle. In datenreichen städtischen Märkten funktionieren sie zuverlässig, doch in ländlichen Gebieten Großbritanniens stoßen sie an Grenzen. Dort gibt es oft nur wenige aktuelle Vergleichsdaten, sodass die Modelle auf veraltete oder unpassende Informationen zurückgreifen müssen. Sinkt das Vertrauensniveau des Modells, werden konservative Schätzungen erzeugt – ländliche Immobilien werden damit effektiv unterbewertet.
Einzigartige Objekte auf dem Land stellen zusätzliche Herausforderungen dar. Umgebaute Scheunen, Bauernhäuser mit Nebengebäuden oder denkmalgeschützte Cottages mit Grundstücksanteilen verfügen häufig über individuelle Merkmale und Renovierungen, die schwer zu quantifizieren sind. Ein menschlicher Gutachter erkennt Handwerkskunst, Aussichtslagen oder die Nähe zu historischen Stätten – Aspekte, die ein Algorithmus nicht erfassen kann. In Märkten mit geringer Liquidität setzen Banken und Kreditgeber zudem oft zusätzliche Sicherheitsabschläge bei AVM-Ergebnissen an, was die Schätzwerte weiter senkt.
Ein Bericht der Future of Real Estate Initiative der Universität Oxford aus dem Jahr 2022 ergab, dass die Modellgenauigkeit deutlich sinkt, wenn vergleichbare Daten fehlen oder Immobilien individuelle Merkmale aufweisen. Der Bericht beschrieb eine „hybride Zukunft“ der Bewertungen – eine Kombination aus datengetriebener Analyse und professioneller menschlicher Kontrolle.
Preisrahmen und Ausmaß der Abweichung
Die Auswirkungen solcher Bewertungsunterschiede können erheblich sein. Seit Mitte 2025 haben sich die britischen Immobilienpreise stabilisiert. Nationwide meldet einen Durchschnittspreis von 271 995 £ (≈ 316 000 €), Halifax nennt 299 331 £ (≈ 348 000 €), und laut ONS liegt der Durchschnitt bei 270 000 £ (≈ 314 000 €). Eine Unterbewertung von 6–10 Prozent bedeutet also einen Wertverlust von 18 000–30 000 £ (≈ 21 000–35 000 €) – bei Landgütern mit hohem Wert entsprechend mehr.
Besonders in den Cotswolds, Northumberland und Wales ist der Unterschied deutlich. Diese Regionen vereinen historische Architektur mit großen Grundstücken. Verkäufer berichten, dass Käufer AVM-basierte Kreditbewertungen als Verhandlungsmittel nutzen, um Preise zu drücken, und argumentieren, der „KI-Wert“ bestimme die Finanzierungsgrenze – selbst wenn die tatsächliche Nachfrage höhere Preise rechtfertigt.
Experten fordern Ausgewogenheit statt Ablehnung
Fachverbände wie die RICS raten dazu, AVMs nicht zu verbannen, sondern sie mit Vor-Ort-Besichtigungen zu kombinieren – insbesondere bei komplexen oder hochwertigen Immobilien. AVMs seien am zuverlässigsten bei standardisierten Objekten in datenreichen Märkten, ihre Genauigkeit sinke jedoch bei heterogenen oder wenig gehandelten Vermögenswerten. In ländlichen Gebieten bleibe menschliche Expertise unverzichtbar.
Auch Wissenschaftler der Universität Oxford teilen diese Ansicht. Ihr Bericht von 2022 kommt zu dem Schluss: „Algorithmische Bewertungen sind schnell und skalierbar, aber ohne Nuancen.“ Die Zukunft der Automatisierung liege daher in hybriden Systemen, die analytische Stärke mit lokalem Wissen verbinden.
Branchenexperten warnen, dass eine Überabhängigkeit von AVMs Kreditentscheidungen verzerren könnte. Eine zu konservative Bewertung kann zu geringeren Hypothekenangeboten führen, Transaktionsvolumen reduzieren und ländliche Verkäufer benachteiligen. Einige Kreditgeber führen inzwischen „Vertrauenswerte“ ein, die Unsicherheiten markieren und automatisch manuelle Überprüfungen auslösen.
Was das für Eigentümer und Käufer bedeutet
Wer eine ländliche oder nicht standardisierte Immobilie verkaufen will, sollte sich nicht allein auf Online-Schätzungen verlassen. Eine RICS-Bewertung berücksichtigt Modernisierungen, Grundstücksgröße und Besonderheiten, die Algorithmen übersehen. Verkäufer sollten zudem Nachweise wie Renovierungsrechnungen, Energieausweise und Fotos bereithalten, um wertsteigernde Faktoren hervorzuheben.
Käufer können Kreditgeber auffordern, AVM-Bewertungen zu überprüfen – insbesondere bei architektonisch einzigartigen oder besonders gelegenen Immobilien. Eine menschliche Nachprüfung kann unterbewertete Schätzungen häufig korrigieren und die realen Marktbedingungen besser widerspiegeln.
Experten empfehlen Kreditinstituten und Fintechs, hybride Prozesse einzuführen: AVMs als effizientes Erstinstrument, menschliche Gutachter als notwendige Kontrollinstanz bei geringer Datensicherheit oder hoher Objektkomplexität.
Zentrale Erkenntnis
KI-Bewertungssysteme verändern die Preisfindung am Immobilienmarkt, doch sie müssen sich noch an die Besonderheiten des ländlichen Großbritanniens anpassen. Studien zeigen, dass AVMs Landhäuser häufig um 5 bis 10 Prozent zu niedrig bewerten. Fachleute sind sich einig: Maschinen sollen Menschen unterstützen, nicht ersetzen. Für Eigentümer außerhalb urbaner Zentren gilt daher – KI-Schätzungen dienen als Orientierung, nicht als endgültige Wahrheit. Die besten Ergebnisse entstehen, wenn digitale Präzision auf menschliche Erfahrung trifft – Effizienz und Fairness im Gleichgewicht.
