Tier · Heavy

Deep Verification Layer

HeavyModel

KI als Ihr zentrales Geschäftssystem. Eine vollständig maßgeschneiderte KI, die zum Motor Ihres Investment-Workflows wird – sie ersetzt manuelles Underwriting, Research sowie den Analysten-Stack und skaliert den Betrieb mit Ihnen.

0.5–1%
Antwort-Drift zwischen Durchläufen
5,000+
Datenquellen & Plattformen
100+
Parallel analysierte Deals
Abgedeckte Assetklassen
01
Das Varianzproblem

Fragen Sie ein Standard-LLM zehnmal nach demselben Deal. Sie erhalten zehn wesentlich unterschiedliche Antworten.

Dies ist der versteckte Defekt jedes Allzweckmodells – ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity eingeschlossen. Gleicher Prompt, gleiche Daten, zwei Minuten Abstand. Das Modell würfelt die Welt neu aus. Cap-Rates driften. Vergleichswerte schwanken. Annahmen werden neu erfunden. Ihr Underwriting ist nicht-deterministisches Theater.

Bei einem einzelnen 50-Millionen-Dollar-Deal ist eine Schwankung des Gebotspreises um 12,5 Millionen Dollar keine Fehlertoleranz – es ist, als würde das gesamte Angebotsschreiben zwischen den Durchläufen neu ausgewürfelt.
Die Testanfrage
„Für unser Akquisitionsziel mit 150 Wohneinheiten – 15 % IRR-Hürde, 65 % LTV-Hebel, beigefügte Mieterliste & T-12 – welchen Gebotspreis sollten wir abgeben?“
Standard-LLM— GPT-Klasse oder Claude-Klasse, Single-Pass, Prompt-basiert
±27%
Drift bei Einstieg & Ausstieg
$40M$45M$50M$55M$60M
Starten 01
$45.1M
Starten 02
$57.6M
Starten 03
$49.3M
Starten 04
$54.8M
Starten 05
$46.5M
Starten 06
$56.2M
Starten 07
$51.0M
Starten 08
$47.8M
Starten 09
$55.4M
Starten 10
$50.2M
Gleicher Deal · gleicher Prompt · zehn aufeinanderfolgende Durchläufe · Spanne 45,1 Mio. $ – 57,6 Mio. $ · Differenz 12,5 Mio. $
Heavy Model— Deep Verification Layer, Multi-Pass, quellenverankert
0.5–1%
Drift bei Einstieg & Ausstieg
$40M$45M$50M$55M$60M
Starten 01
$51.18M
Starten 02
$51.48M
Starten 03
$51.32M
Starten 04
$51.52M
Starten 05
$51.36M
Starten 06
$51.42M
Starten 07
$51.38M
Starten 08
$51.50M
Starten 09
$51.28M
Starten 10
$51.42M
Gleicher Deal · gleicher Prompt · zehn aufeinanderfolgende Durchläufe · Spanne 51,18 Mio. $ – 51,52 Mio. $ · Differenz 0,34 Mio. $
Standard-LLM · Zwei Durchläufe Abstand
Durchlauf #02 — 09:14 GMT
Gebot 57,6 Mio. $. „Aggressiv, aber vertretbar beim 15 % IRR-Ziel. Fundamentaldaten stützen den Preis.“
Durchlauf #05 — 09:16 GMT
Gebot 57,6 Mio. $. Gebot 46,5 Mio. $. „Alles über ~47 Mio. $ verfehlt die 15 % IRR-Hürde deutlich.“
Gleiches Modell. Gleiche Daten. Gleicher Prompt. 11,1 Mio. $ Differenz in Ihrem Angebotsschreiben.
Heavy Model · Zehn Durchläufe Abstand
Durchlauf #01 — 09:14 GMT
Gebot 51,42 Mio. $. 15,0 % IRR erreichbar. Konfidenz 92 %. Quellen: 11 verifiziert.
Durchlauf #10 — 14:42 GMT
Gebot 51,40 Mio. $. 15,0 % IRR erreichbar. Konfidenz 92 %. Quellen: 11 verifiziert.
Die Empfehlung bleibt die Empfehlung. Prüfbar. Reproduzierbar. IC-Niveau.
Sie können keinen 50-Millionen-Dollar-Deal auf Basis einer Zahl abschließen, die sich verändert, während Sie sie lesen.
Heavy verändert sich nicht.
02
Wie es stabil bleibt

Der Deep Verification Layer.

Heavy ist kein Prompt. Heavy ist ein Stack – ein deterministischer Anker um das Sprachmodell herum, der entwickelt wurde, um dem Modell die Fähigkeit zum Driften zu nehmen. Jede Zahl, die das System verlässt, wurde unabhängig neu hergeleitet, gegen Primärquellen validiert und mit einem Konfidenzwert signiert.

Was Sie sehen, ist nicht die Meinung des Modells. Es ist die Meinung des Modells, nachdem es von vier anderen abgefragt und dann mit den Datensätzen abgeglichen wurde.

01
Quellenverankertes Ingest
Jede Eingabe – Mieterliste, Cap-Rate-Vergleiche, T-12, Marktreports, Planungsunterlagen – wird aus dem Originaldatensatz über 5.000+ Datenfeeds bezogen. Keine neu erfundenen Fakten.
02
Multi-Pass-Abgleich
Dasselbe Szenario wird unabhängig von parallelen Agenten-Durchläufen erneut berechnet. Ergebnisse, die nicht innerhalb der Toleranz liegen, werden automatisch markiert und aus Primärdaten neu hergeleitet, nicht neu gepromptet.
03
Deterministische Finanzebene
IRR, Hebelwirkung, Sensitivitäten und Pro-Forma-Mathematik laufen in einer deterministischen Engine auf Excel-Niveau – nicht innerhalb des Sprachmodells. Das Sprachmodell schlägt vor; die Engine berechnet.
04
Konfidenzbewertung für jedes Ergebnis
Jede Zeile jedes Modells wird nach Datenqualität, Vergleichstiefe und Haltbarkeit der Annahmen bewertet. Zahlen unterhalb des Schwellenwerts werden für menschliche Aufmerksamkeit hervorgehoben, bevor sie das IC-Memo erreichen.
05
Prüfbar, reproduzierbar, signiert
Jede Schlussfolgerung ist bis zur Quellzeile rückverfolgbar. Lassen Sie denselben Deal in sechs Monaten erneut laufen – Sie erhalten dieselbe Antwort (vorausgesetzt, die Welt hat sich nicht verändert). Das ist der Test. Heavy besteht ihn.
03
Hyperlokale Intelligenz

Vergleichswerte (Comps), wie die Geografie sie versteht. Nicht wie eine Suchmaschine sie ausgibt.

Jedes andere Modell wählt Vergleichswerte nach Postleitzahl, Nachbarschaftsnamen oder einem flachen Radius auf der Karte aus. Heavy wählt Vergleichswerte so aus, wie es ein lokaler Makler tun würde, der die Straßen abgelaufen ist: nach Fahrzeit, Gehzeit, Routenwiderstand und – entscheidend – nach Nachfrage-Clustern. Kein Allzweck-LLM tut dies. Keines von ihnen weiß, dass ein Eisenbahnkorridor zwischen zwei Objekten sie zu Mitgliedern unterschiedlicher Mietuniversen macht.

Praxisbeispiel · Trennung von Nachfrage-Clustern— Naiver 2-km-Radiuswie jedes allgemeine LLM Vergleichswerte auswähltNachfragegebiet · A Durchschn. Miete · 28 €/m² · Leerstand 2.1%Nachfragegebiet · B Durchschn. Miete · 19 €/m² · Leerstand 6.4%Bahnliniekeine Querung für 3.2 kmFahrroute · 14 Min · 7.8 kmObjekt A BewertungsobjektObjekt B Vergleichsobjekt? 320 m Sichtlinie
Standard-LLM folgert

„Objekt B ist 320 Meter von Objekt A entfernt – gleiche Nachbarschaft, gleicher Mikromarkt. Mietvergleich heranziehen.“ Das Modell verankert Ihr Underwriting auf einem Vergleichswert, der in der funktionalen Realität in einer anderen Stadt liegt.

Heavy folgert

320m Luftlinie – aber keine Fußgängerüberquerung des Bahnkorridors für 3,2 km. Tatsächliche Fahrstrecke: 14 Min., 7,8 km drumherum. Anderer Nachfrage-Cluster. Mietregime unterscheidet sich um 9 €/qm. Vergleichswert abgelehnt.

01
Fahrzeit, nicht Radius
Jeder Vergleichswert wird anhand realer Routenführung bewertet – Fahrminuten, Gehminuten, ÖPNV-Zeit – nicht nach dem trägen Luftlinienradius, den jedes andere Modell verwendet. 200m Fußweg und 12 Minuten Fahrt sind nicht dasselbe.
02
Trennung von Nachfrage-Clustern
Heavy kartografiert die unsichtbaren Grenzen, die Makler im Blut haben – Eisenbahnkorridore, Autobahnen, Schuleinzugsgebiete, Devisenzonen, Flussbarrieren, Einzelhandelsachsen – und überschreitet sie niemals bei der Quellensuche.
03
Verifizierung lokaler Nuancen
Fassade auf der falschen Seite einer Einbahnstraße, Häuserblocks in der Windrichtung eines Klärwerks, Lage in einer Flugschneise, ein leerstehender Ankermieter zwei Türen weiter. Die lokalen Details, die Annahmen zerstören. Heavy prüft sie alle.
04
Jenseits des indexierten Webs

Die Daten, die in keinem Chatbot erscheinen. Wir haben sie.

Standard-LLMs sind hinter Google gefangen. Sie sehen nur, was gecrawlt, indexiert und zwischengespeichert wurde – was den Großteil der Daten ausschließt, auf die sich ein ernsthafter Investor verlässt. Behördenregister, bezahlte Plattformen, Primäraufzeichnungen, fremdsprachige Portale: Nichts davon lebt im Trainingskorpus oder Kontextfenster eines allgemeinen Modells. In unserem schon.

/ 01 — Staatlich & Kommunal
Behörden- & Regulierungsportale
Grundbuchregister, Planungsunterlagen, Baugenehmigungen, Zonierungsarchive, Nutzungsgenehmigungen, kommunale Mietspiegel, Bauamt-Portale, Grundbuchamt-Aufzeichnungen, Gerichtsakten, Steuerlisten-Mikrofiche. Die meisten sind von Google nicht indexiert, regionsspezifisch und oft in Landessprache.
DE · NL · UAE · US · UK · ES · FR · IT · PL · RU · TR · MX · SA — & steigend.
/ 02 — Institutionell
Bezahlplattformen & Primärfeeds
Datenbanken auf institutionellem Niveau, Submarkt-Research, regionale Listing-Dienste, maklerbeschränkte Verzeichnisse, Deal-Room-Aggregatoren. Paywalls, API-Verträge, lizenzgebunden – unsichtbar für allgemeine Modelle, für Heavy vertraglich gesichert & live.
5.000+ Feeds über globale Märkte · vertraglicher Zugang.
/ 03 — Randgebiete des Internets
Nischen- & Primäraufzeichnungen
Lokale Maklerbulletins, Protokolle von Eigentümerversammlungen, fremdsprachige Immobilienbörsen, interne CMBS-Berichte von Kreditgebern, regionale Planungsanzeiger, lokale Fachpresse. Die Krümel, die es in keinen Trainingskorpus schaffen – und oft diejenigen, die einen Deal entscheiden.
Oft die Quelle der Annahme, die den Preis verändert.
Praxisbeispiel · Nº 01
Wohnportfolio mit 248 Einheiten · Leipzig, Sachsen · 42 Mio. € (45 Mio. $) Angebot

Das Verkaufsmemorandum gab eine durchschnittliche Bestandsmiete von 11,40 €/qm und eine Belegung von 96,5 % für ein stabilisiertes Portfolio aus acht Gebäuden in den Stadtbezirken Plagwitz und Lindenau an. Ein Standard-LLM, um Validierung gebeten, lieferte das Urteil „im Einklang mit dem sächsischen Mietdurchschnitt“, basierend auf einer Wikipedia-Zusammenfassung und einem Branchenbericht von 2022.

Heavy suchte woanders. Es rief den aktuellen Leipziger Mietspiegel 2024 auf Stadtbezirksebene ab (nicht von Google indexiert), glich acht Genehmigungsunterlagen des Stadt Leipzig Bauordnungsamtes ab, um Gebäudealter und Modernisierungsstatus zu bestätigen, und prüfte zwölf aktuelle Untervermietungsanzeigen aus dem Register des Amtsgerichts Leipzig — Grundbuchamt – alles auf Deutsch, alles hinter staatlichen Portalen.

Verifizierter Durchschnitt: 10,85 €/qm — nicht 11,40. Tatsächliche Belegung: 93,8 %, nicht 96,5 %. Kombinierte 7,4 % NOI-Übertreibung im OM. Bei einem 42-Mio.-€-Deal mit einer Bruttorendite von 4,4 % sind das ~3,3 Mio. € an Wert, die der Verkäufer in Ihr Eigenkapital einpreisen wollte. Heavy hat es gemerkt. Das OM wurde zum Verhandlungsdokument, nicht zur Setzung.

Praxisbeispiel · Nº 02
312 Einheiten Class B+ Multifamily · Charlotte, North Carolina · 77 Mio. $ Angebot

Das Paket des Sponsors gab eine durchschnittliche effektive Miete von 1.985 $ pro Einheit bei 95 % physischer Belegung an, mit der Story einer „100 % renovierten Innenausstattung“ über alle 312 Einheiten. Ein Standard-LLM akzeptierte die Behauptung – sein Training zu Mieten in Charlotte war 18 Monate veraltet und die Abdeckung von Mietvergleichen dünn.

Heavy rief frische Primärdaten ab: das Mecklenburg County Register of Deeds für die tatsächliche Darlehenshistorie und eingetragene Mietklauseln, Charlotte-Mecklenburg Planning für Modernisierungsgenehmigungen (die zeigten, dass nur für 38 % der Einheiten seit 2021 Genehmigungen vorlagen, nicht für 100 %, wie das OM implizierte), HUD CHAS & Section 8 Gutschein-Zahlungsstandards für den Zählbezirk und Live-institutionsklasse-Vergleiche für Effektivmieten auf dem exakten Niveau und Jahrgang der Immobilie.

Realität: 1.840 $ pro Einheit Effektivmiete, 91,4 % echte Belegung und zwölf Einheiten, die heimlich HUD-Gutscheine unter den behaupteten Marktmieten trugen. NOI um 8,4 % übertrieben. Bei einer Markt-Cap-Rate von 5,5 % sind das ~6,5 Mio. $ an überteuertem Wert im geforderten Preis. Gebot auf 70,5 Mio. $ mit Bedingungen revidiert; Deal bei 71,2 Mio. $ gewonnen.

Praxisbeispiel · Nº 03
4,2-Hektar-Erschließungsgrundstück · East Austin, Texas · 18,5 Mio. $ Grundstücksangebot · RLV-Underwrite

Ein unbebautes Baulückengrundstück für 18,5 Mio. $, wobei das Marketing des Verkäufers ein „Baurecht für 340 Wohneinheiten“ behauptete. Ein Standard-LLM akzeptierte die Einheitenanzahl ungeprüft und berechnete einen Residualwert des Grundstücks, der den Preis rechtfertigte – bei 54.000 $ pro Einheit ging die Rechnung auf.

Heavy prüfte das Grundstück durch den tatsächlichen Genehmigungs-Stack: den City of Austin Land Development Code (Kompatibilitätsstandards, ausgelöst durch die angrenzende SF-3-Zonierung, was die nutzbare Gebäudefläche um 22 % reduzierte), die Versiegelungsobergrenze der Austin Watershed Protection für das Boggy Creek Einzugsgebiet, den Travis Central Appraisal District (CAD) für verifizierte Grundstücksgrenzen und Dienstbarkeitsketten sowie das Heritage Tree Ordinance Register der Stadt, das vier geschützte Eichen vor Ort auswies, die 30-Fuß-Schutzzonen für die Wurzeln erfordern.

Reale Ausbeute nach Baurecht: 268 Einheiten, nicht 340. Derselbe Residualwert pro Einheit auf die korrigierte Anzahl angewandt: 14,5 Mio. $ — eine 4 Mio. $ (21,6 %) Übertreibung allein beim Grund und Boden. Der Verkäufer hat nicht gelogen; er zitierte das Pro-Forma eines Entwicklers. Heavy zitierte die Bauvorschriften.

Praxisbeispiel · Nº 04
580.000 sqft Class A Logistik · South Fulton, Atlanta GA · 124 Mio. $ Asset · 80,6 Mio. $ Kreditantrag · Underwriting auf Kreditgeberseite

Einer regionalen Bank wurde ein Senior-Darlehen über 80,6 Mio. $ bei 65 % LTV für eine 580.000 sqft Single-Tenant-Logistikanlage angeboten, die vom Sponsor mit 124 Mio. $ bewertet wurde, besichert durch einen 12-jährigen NNN-Mietvertrag mit einem Fortune-500-Logistikmieter. Das Credit-Memo war sauber. Ein Standard-LLM-basiertes Pre-Screening gab grünes Licht.

Heavy führte einen Deep-Pull durch öffentliche Register durch. Das beim Fulton County Clerk of Superior Court hinterlegte Miet-Memorandum brachte ein Kündigungsrecht des Mieters im Jahr 7 zum Vorschein – 18 Monate Frist, sechs Monate Pönale – was im Kreditpaket des Sponsors nicht offengelegt wurde. Die EPA Envirofacts + Brownfields ACRES Datenbank markierte einen aktiven Vergleichsbeschluss zur Sanierung chlorierter Lösungsmittel auf einem angrenzenden 14-Hektar-Grundstück derselben Zweckgesellschaft – ein direkter Pfad für Pfandrecht-Risiken. Und 18 Monate institutionsklasse-Industrievergleiche zeigten, dass die Cap-Rates in South Fulton von 5,4 % auf 6,6 % zurückgingen.

Neu berechneter Wert: 108 Mio. $, nicht 124 Mio. $ — eine 13 % Übertreibung. Tatsächlicher LTV beim beantragten Kredit: 74,6 %, nicht 65 %. Die Bank lehnte die Struktur ab, bot 58,6 Mio. $ auf Basis der korrigierten Grundlage an und forderte eine Mieter-Nichtstörungsvereinbarung bei Abschluss. Das Vertrauen des Kreditausschusses änderte sich von Gelb auf Dunkelgrün – weil Heavy ihnen zeigte, wo die Risiken tatsächlich lagen.

05
Glass-Box, keine Black-Box

Jede Zahl, Click-to-Source. Das gesamte Modell ist transparent.

heavy · villatree-tempe.az · live model
Stabilisierter NOI
$3.42M
Exit Cap Rate
5.85%
Gehebelter IRR
14.22%
↑ Gehebelter IRR — Herleitung
IRR = solve r where Σ CFₙ/(1+r)ⁿ + Eₑₓᵢₜ/(1+r)⁵ = E₀
Eingaben: rent_growth_y1_5 · cap_rate_exit · cap_stack · opex_inflation
Quellen: 11 verifiziert · 0 unter Konfidenz-Schwellenwert · letzte Aktualisierung vor 4 Std.
Konfidenzwert
92%
Modell-Signatur
DVL-build-2026.04.21

Klicken Sie auf eine beliebige Zahl. Sehen Sie die Formel. Sehen Sie die Eingaben. Sehen Sie die Quelle für jede Eingabe. Sehen Sie den Konfidenzwert. Sehen Sie, wann sie zuletzt aktualisiert wurde.

Wenn eine Zahl auf Ihrem Bildschirm erscheint, müssen Sie Heavy nicht blind vertrauen. Sie können sie bis zur Datenebene prüfen, aus der sie stammt. Nehmen Sie sie mit ins IC. Übergeben Sie sie an LPs. Verteidigen Sie sie unter genauer Prüfung. Jede Zeile liefert ihre Belege mit.

Ein Modell, das sich nicht selbst erklären kann, kann man im großen Stil nicht vertrauen. Heavy erklärt sich standardmäßig selbst – die Erklärung ist kein Feature, sie ist die Architektur.

85%
Genauigkeit beim NOI*
— allein auf Basis der Adresse.
Bewertung nur per Adresse

Geben Sie eine Zeile ein. Heavy liefert den NOI, den aktuellen Wert und das Value-Add-Potenzial — ohne Mieterliste, ohne T-12, ohne OM.

heavy >2847 N Hayden Rd, Tempe AZ 85281
Geschätzter NOI
$3.42M 85% Genauigkeit
Aktueller Wert
$51.8M 6.6% Marktkapitalisierung
Value-Add-Potenzial
$68.4M +32% Upside

Keine vom Benutzer bereitgestellten Daten erforderlich. Heavy ruft ab, was es braucht – aus öffentlichen Registern, kommunalen Portalen, bezahlten Feeds und Primärquellen – und liefert in Sekunden eine vertretbare Bewertung. Entwickelt für sofortiges Deal-Triage, opportunistisches Sourcing und das Screening von hunderten Zielen pro Tag, bevor ein Analyst ein Modell anrührt.

* Genauigkeit gemessen an 135 Immobilien in den Vereinigten Staaten, abgeglichen mit anschließenden verifizierten Gutachten und Transaktionsergebnissen.

06
Ein Team, kein Werkzeug

Andere KI ist ein Werkzeug, das Sie bedienen. Heavy ist ein Team, das für Sie arbeitet.

Antwort-Drift
LLM
±20%
Heavy
0.5–1%
Systemumfang
LLM
Ein Modell
Heavy
Eigener Stack
Durchsatz
LLM
1 Deal
Heavy
100s Parallelen
Workflow-Integration
LLM
Werkzeug
Heavy
Team

Ein Werkzeug gibt Ihnen Zwischenergebnisse. Sie müssen immer noch denken, verifizieren, abgleichen, entscheiden. Ein Team liefert Ihnen fertige Arbeit – modelliert, belegt, signiert, entscheidungsreif. Mit ChatGPT oder Claude bedienen Sie den Assistenten. Mit Heavy arbeitet das System für Sie. Übergeben Sie die Aufgabe. Die Aufgabe ist erledigt.

Schritt 1 / 4 — Standort
Wo befindet sich Ihr Analytics-Team?
Wir ermitteln aktuelle, marktspezifische Vergütungsdaten für Immobilienanalysten und Partner in Ihrer Stadt, damit der Vergleich Ihre tatsächlichen Kosten widerspiegelt und nicht auf allgemeinen Durchschnittswerten basiert.
07
Was Sie erhalten

Der volle institutionelle Stack. Keine Feature-Liste — ein Ersatz für die Analysten-Etage.

/ 00
Vollständige institutionelle Excel-Modellierung
IRR, MOIC, Cash-on-Cash, Hebel-Szenarien, Sensitivitätstabellen, Waterfalls, Refi-Mechanik, Exit-Cap-Drift. Pro-Forma in der Tiefe, wie sie ein Fondsanalyst erstellen würde – ohne den Analysten.
/ 01
Modellierung auf Einzelobjekt- und Portfolioebene
Underwriten Sie ein einzelnes Objekt mit 30 Einheiten mit derselben Sorgfalt wie ein Portfolio mit 4.000 Wohneinheiten. Roll-ups, Segmentierung, Jahrgangsanalyse, geografische Diversifizierung – alles nativ integriert.
/ 02
Value-Creation Engine
Repositionierung, Neuentwicklung, Umwandlung in Eigentumswohnungen, NNN-Neuvermietung, Nachverdichtung, Yield-on-Cost-Optimierung. Heavy bewertet den Deal nicht nur im Ist-Zustand – es bewertet den Deal so, wie er sein könnte.
/ 03
Trainiert auf Ihren Vorlagen und Erfahrungen
Ihre Underwriting-Standards, die Präferenzen Ihres Ausschusses, Ihre Risiko-Overlays, Ihre historischen Entscheidungen – all das fließt in die Logik von Heavy ein. Das System wird schärfer, je länger Sie es nutzen.
/ 04
Zugriff auf 5.000+ Datenquellen
Öffentliche Register, regionale Listing-Dienste, Vergleichswerte auf institutionellem Niveau, Planungsportale, demografische Daten, bezahlte Plattformen, fremdsprachige Register, Feeds vor Ort. Die volle Evidenzbasis hinter jeder Zahl, die Heavy veröffentlicht.
/ 05
Erkennung versteckter Risiken
Liquidität beim Exit, Verfall der Mikrolage, Single-Tenant-Konzentration, regulatorische Drift, Devisenrisiko, Erosion der Basis. Die Risiken, die im OM nicht auftauchen – Heavy bringt sie auf Seite eins.
/ 06
Konfidenzbewertung & IC-fertige Zusammenfassungen
Jede Schlussfolgerung trägt eine Haltbarkeitsnote. Jedes Memo landet in dem Format, das Ihr Investitionsausschuss bereits gewohnt ist. Gehen Sie ins IC mit der bereits erledigten Arbeit.
/ 07
Proaktiver Off-Market Dealflow
Heavy ist nicht passiv. Es scannt das Universum nach Assets, die Ihrem Mandat entsprechen, findet Übereinstimmungen, bevor sie die Maklerkanäle erreichen, und stellt sie am ersten Tag mit vollem Underwriting bereit.
/ 08
Hunderte von Assets gleichzeitig
Durchsatz ist kein Hindernis mehr. Lassen Sie 200 Deals parallel während eines Portfolio-Gebots laufen. Bewerten Sie eine gesamte Pipeline an einem Nachmittag neu. Skalieren Sie ohne Neueinstellungen.
08
Abgedeckte Immobilienarten

Jede Assetklasse. Einschließlich derer, die noch keinen Namen haben.

Wohnimmobilien
Büro
Einzelhandel
Industrie & Logistik
Grundstücke & Baurecht
Mischnutzung
Hotels & Gastgewerbe
Gesundheitswesen & Medizin
Rechenzentren
Studentisches Wohnen
Co-Living
Senioren- & Pflegeheime
Self-Storage
Infrastrukturnahe Immobilien
BTR- & SFR-Portfolios
Life Sciences
Kühlhauslogistik
Jede Nische, jede Geografie

Wenn es Cashflow erzeugt oder den Grundstückswert steigert, kann Heavy es underwriten. Wir haben Assets modelliert, die vor drei Jahren noch keine Kategorie hatten und in drei Jahren eine Unterkategorie haben werden.

09
Heavy · Modul

Lernen Sie Compass kennen. Die Market-Discovery-Schicht innerhalb von Heavy.

Real-Estate-Alpha entsteht nicht in den Märkten, die bereits von jedem Fonds analysiert werden. Es entsteht dort, wo sich niemand die Mühe gemacht hat zu modellieren — im County, dessen Angebots-Pipeline kollabiert ist, in der MSA, aus der institutionelles Kapital gerade abgezogen wurde, oder im Teilmarkt, der sich durch neue Infrastruktur im letzten Quartal grundlegend verändert hat. Compass scannt 3.143 US-Countys und mehr als 600 internationale Märkte über sämtliche Assetklassen hinweg anhand von über 5.000 Datenquellen — und identifiziert die Zellen, in denen institutioneller IRR tatsächlich existiert. Nicht die üblichen Top-20-Märkte. Sondern der richtige Markt — für Ihre Assetklasse, Ihre Strategie und Ihr Mandat.

3,143
US-Countys gescannt — alle
62,860
Markt- × Asset-Zellen bewertet
5,000+
Primäre & abonnierte Datenfeeds
+650bps
Medianer Alpha-Spread der Top-Zellen
— Der landesweite Scan —
Jedes County. Jede Assetklasse. Jeder Zyklus.
3.143 US-Countys multipliziert mit über 20 Assetklassen-Fits pro County. Jede Zelle wird anhand von Angebots-Pipeline, demografischer Dynamik, Kapitalflüssen, regulatorischen Katalysatoren, Basis-Erosion und Cap-Rate-Spread bewertet. Keine Top-N-Begrenzung, keine „Top-50-MSA“-Abkürzung, kein vorgefiltertes Universum — das gesamte Land, jedes Quartal. Wenn sich ein County verändert, verändert sich die Zelle. Wenn sich die Zelle verändert, ordnet sich das Ranking neu. Hinzu kommen mehr als 600 internationale Märkte in Großbritannien, der EU, dem GCC, LATAM und APAC — dieselbe Engine, dieselbe Architektur. Alpha ist global. Der Scan ebenfalls.
  1. 3.143 US-Countys + über 38.000 Census Tracts + über 600 internationale Märkte werden auf Primärdaten-Ebene ingestiert.
  2. Jede Assetklasse wird jedem County zugeordnet — Multifamily, Industrial, Retail, Office, Hospitality, Healthcare, Life Sciences, Data Center, Self-Storage, Land und Nischen-Assets.
  3. Über 62.860 Zellen werden pro US-Zyklus anhand von acht Signalfamilien bewertet — gewichtet nach Ihrem Mandat.
  4. Submarkt-Drilldown: Das County ist der Einstiegspunkt, der Korridor / Trakt / Einzugsbereich ist der eigentliche Trade.
  5. Wöchentliche Delta-Updates, monatliche Tiefen-Neurankings. Jeder Output ist signiert, quellenbasiert und reproduzierbar.
— Alpha-Signale · acht Familien —
Alpha ist kein Gefühl. Es ist eine messbare Veränderung, die der Konsens noch nicht eingepreist hat.
Ein Markt ist Alpha, wenn sich seine Fundamentaldaten verändert haben, seine Preisbildung jedoch nicht. Jede Zelle wird anhand von acht Signalfamilien bewertet — kalibriert auf historische IRR-Korrelationen. Kein Storytelling, keine „Sun-Belt-ist-gut“-Heuristiken, keine Broker-Deck-Narrative. Nur messbare Veränderungen, gerankt. Der prognostizierte IRR jeder Zelle wird mit einem institutionellen Benchmark vergleichbaren Risikos abgeglichen — der Spread, nicht die absolute Rendite, bestimmt das Ranking. Risikoadjustiert, volatilitätsbewusst und mandatsspezifisch abgestimmt.
  1. AngebotPipeline-Dürre, Vorvermietungsdynamik, Wiederbeschaffungskosten-Basis vs. Handelsbasis.
  2. DemografieIRS-/USPS-Nettomigration, QCEW-Lohnwachstum, Haushaltsbildung, Dynamik relevanter Kohorten.
  3. KapitalflüsseRCA-Bid-&-Ask-Volumen, Kapitalflucht-Signale, ausländische vs. inländische Ströme, Sponsor-Konzentration.
  4. InfrastrukturNeue Häfen, Schienen, Glasfaser, Übertragungskapazitäten. Bundesweite IRA-/CHIPS-Zuweisungen auf County-Ebene.
  5. Regulierung & BasisAktuelle Zonenänderungen, Opportunity-Zone-Katalysatoren, Steuervergünstigungen, Cap-Rate-Spread vs. vergleichbarem Risiko-Benchmark.
Praxisbeispiel · Rechenzentrum · Cheyenne, Wyoming vs. Northern Virginia
Der Konsens sagt

„Northern Virginia ist der Rechenzentrumsmarkt.“ Loudoun County gilt als globaler Standard. Leerstand 1,2 %, $200/kW, $1.100/qft Basis. Jeder Hyperscaler ist dort; jeder Fonds bietet dort mit. Der Trade besteht darin, hineinzukommen, nicht darin, zu entdecken. Prognostizierter IRR: 12,0 %.

Compass sagt

Cheyenne, Laramie County. Vier verstärkende Signale: 230-kV-Übertragungskapazitätsüberschuss — 1,4 GW verfügbare Kapazität vs. negatives Niveau in NoVa; 92 % niedrigere Stromkosten ($0,038/kWh vs. $0,41/kWh blended); Steuervergünstigungen für Bundesland über den Wyoming Business Council; Latenz unter 50 ms nach NYC über bestehende Dark-Fiber-Routen. Grundstücksbasis: $0,84/qft vs. $185/qft in Loudoun. Prognostizierter IRR 24,1 % · Spread +1.210 bps · Konfidenz 91 %.

Compass identifizierte diese Zelle anhand der FERC-Übertragungsunterlagen — bevor ein einziger Rechenzentrumsentwickler ein Projekt in Cheyenne ankündigte und bevor die Broker-Community auch nur einen Artikel über den Markt veröffentlichte. Dieselbe Hyperscaler-Workload, aber 1.210 bps mehr Spread.
Zwanzig Märkte sind kein Research-Universum. Sie sind ein Standardwert.
Compass ist der geografische Einstiegspunkt in die Heavy-Plattform. Der Ablauf: <em>Compass wählt den Markt — Plays wählt die Strategie — Heavy bewertet das Asset — Scout beschafft den Deal.</em> Vier Ebenen, eine Engine, eine Bibliothek, eine Signatur. Die Zelle, in der Alpha tatsächlich existiert — identifiziert, bevor die Broker-Community ihren ersten Artikel veröffentlicht, bevor Konsenskapital den Spread komprimiert und bevor der Trade zum Standard wird.
10
Heavy · Modul

Lernen Sie Plays kennen. Die Strategie- und Risiko-Discovery-Schicht innerhalb von Heavy.

Immobilien sind keine einzelne Assetklasse. Es gibt weit über hundert davon — Mehrfamilienhäuser, Bürogebäude, Lagerhallen, Grundstücke, Hospitality, Self-Storage, Rechenzentren, Life-Sciences-Immobilien, IOS, Marinas, Mobilfunkmasten — und jede besitzt ihr eigenes tiefes Playbook zur Wertsteigerung. Standard-LLMs prüfen bei jeder Immobilie dieselben drei Plays: Hold, Flip, BRRRR. Plays führt dagegen die vollständige relevante Bibliothek für das jeweilige Asset aus — jede anwendbare Value-Add-Strategie auf der Chancen-Seite und jedes Warnsignal, das im OM lieber verborgen bleiben sollte, auf der Risiko-Seite. Parallel. Bei jedem Deal, den Heavy analysiert.

1200+
Value-Add- & Risiko-Plays in der Bibliothek
100+
Assetklassen-Playbooks · jeweils spezifisch geladen
200+
Plays, die bei einer typischen Immobilie geprüft werden — alle relevanten
2-3
Was ChatGPT, Claude & Gemini prüfen
— Die Chancen-Schicht —
Jede geeignete Value-Add-Strategie wird unabhängig modelliert.
Jede Immobilie wird über 42 strukturelle, regulatorische und kapitalbezogene Dimensionen fingerprinted. Anschließend wird das passende Assetklassen-Playbook geladen — Multifamily-Plays für Mehrfamilienhäuser, Industrial-Plays für Lagerhallen, Land-Plays für Grundstücke. Jede verbleibende Strategie wird an Heavys deterministische Financial Engine weitergeleitet: eigenes Pro-forma, eigenes CapEx-Modell, Haltedauer, Leverage, Exit Cap und Sensitivitäten. Kombinierbare Plays — etwa ADU + Submetering + Section 8 oder Cold-Storage-Retrofit + EV-Charging-Easement — werden automatisch gestapelt. Das Ergebnis ist keine einzelne Empfehlung, sondern eine priorisierte, belegte und nach Confidence bewertete Shortlist.
  1. Die Immobilie wird über 42 Dimensionen fingerprinted — mit mehr als 3.200 Datenpunkten pro Adresse.
  2. Es wird genau ein Playbook pro Assetklasse geladen. Keine Cross-Contamination.
  3. Jedes geeignete Play durchläuft ein Hard-Constraint-Gate — Basis-Zoning, Kredit-Covenants, Kapitalhorizont.
  4. Alle verbleibenden Plays werden parallel unterwritten. Keine Top-N-Begrenzung. Vollständigkeit ist das Produkt.
  5. Kompatible Plays werden zu kombinierten Strategien gestapelt. Jeder Output ist signiert und reproduzierbar.
— Die Risiko-Schicht · dieselbe Engine, rückwärts angewendet —
Die Zeilen im OM, die der Verkäufer lieber hätte, dass Sie sie übersehen.
Mehr Geld auf der Upside. Die Wahrheit auf der Downside. Plays endet nicht bei Value-Add. Dieselbe Engine — derselbe Fingerprint, dieselbe parallele Underwriting-Logik, dieselbe deterministische Financial Layer — wird in die Gegenrichtung angewendet. Titel, Umwelt, Regulierung, Struktur, Leasing, Kapital, Markt, Mieter, Eigentümer: 30 bis 80 Risiko-Checks pro Asset anhand primärer Datensätze. Mechanic’s Liens, nicht eingetragene Easements, Kündigungsrechte von Mietern außerhalb des OM, Vapor-Intrusion-Plumes auf benachbarten Grundstücken, zwanzig Jahre alte Deed Restrictions, die trotz Subdivision weiter gelten. Das OM wird als Hypothese behandelt — nicht als Wahrheit.
  1. TitelLiens, Easements, ROFRs, Ground-Lease-Resets — geprüft gegen die eingetragene Chain of Title.
  2. UmweltPhase II, Vapor Intrusion, UST, Floodplain, WUI — direkt aus Primärregistern, nicht aus Zusammenfassungen.
  3. RegulatorikNon-Conformance, illegale Einheiten, geplante Downzonings, STR-Ordinances, Rent-Overlays.
  4. Leasing & MieterTermination Rights, Co-Tenancy, unfunded TI, Below-Market-Klauseln, Anchor-Credit-Drift.
  5. Kapital & MarktRefinanzierungsrisiko, Covenant Trips, Cap-Decompression, Supply Pipeline, Rückzug von Versicherern.
Praxisfall · in 22 Minuten auf demselben Tempe-Asset
Fazit eines Standard-LLM

Drei Plays: Hold für Cashflow mit prognostizierter IRR von 8,4 %. BRRRR durch Innenrenovierung. Flip im dritten Jahr. Empfehlung: Hold-and-Stabilise. Ziel-IRR von 11–12 %, „konsistent mit Garden-Style-Benchmarks im Phoenix MSA.“

Fazit von Plays

23 Plays analysiert. Das Grundstück — durch den Fingerprint als R-3-Zoning mit einer ADU-Code-Änderung von Maricopa County aus 2023 identifiziert — qualifiziert sich für ADU-Erweiterungen bei 22 Erdgeschoss-Einheiten, kombiniert mit Submetering und Section-8-Conversion bei 12 Einheiten. Die drei bestplatzierten Plays-Strategien tauchen in der Antwort des Standard-LLM überhaupt nicht auf. Kombinierte IRR: 19,4 %. Equity-Uplift: 8,6 Mio. USD.

Etwa ~47 % der durch Plays geprüften OMs enthalten mindestens ein wesentliches Warnsignal, das im Seller Package nicht auftaucht. Standard-LLM-Pre-Screens übersehen diese standardmäßig.
Drei Plays sind keine Strategie. Sie sind ein Default. Null Red Flags bedeuten keinen sauberen Deal — sondern einen unvollständigen Scan.
Plays läuft automatisch bei jeder Immobilie, die Heavy underwritet. Das richtige Assetklassen-Playbook wird geladen, jede relevante Strategie parallel modelliert, jeder Risiko-Vektor gegen Primärquellen geprüft — für jeden Deal in Ihrer Pipeline, noch bevor das Analystenteam die Laptops öffnet. Der Play, der gewinnt, und das Risiko, das den Deal hätte stoppen müssen, landen gemeinsam ganz oben in Ihrem Posteingang.
11
Heavy · Modul

Das ist Scout. Die Off-Market-Maschine innerhalb von Heavy.

Heavy wartet nicht darauf, dass Deals in Ihrem Posteingang landen. Laden Sie einen Screenshot einer beliebigen Karte hoch — ein Block, ein Korridor, eine ganze Metropole — und Scout liest jede sichtbare Adresse, führt für jede eine vollständige Kalkulation durch und identifiziert die Assets, in denen sich 19–24% IRR offen sichtbar verbergen. Off-Market. Falsch bewertet. Fehlgesteuert. Notleidend. Bevor sie jemals einen Maklerkanal erreichen.

1 Screenshot
um den Scan zu starten
10,000+
analysierte Adressen pro Scan
19–24%
Ziel-IRR bei identifizierten Deals
unterstützte Regionen
- Die Signalebene —
Zwölf Kategorien von Notleidend, Fehlmanagement und Fehlbewertung — bei jeder Adresse geprüft.
Scout ist kein bloßes Listenvergleichs-Tool. Bei jeder Parzelle innerhalb des Screenshots gleicht es untermarkttypische Mieten, Leerstandsmuster, aufgestauten Sanierungsbedarf (CapEx), Refinanzierungsdruck bei eingetragenen Hypotheken, Zwangsvollstreckungs- und Klageankündigungen, eigentümergetriebene Katalysatoren (Erbfälle, Scheidungen, GP-LP-Streitigkeiten), Einbruch der Mieterbewertungen, Räumungscluster und Upside-Potenziale durch Umwidmung ab. Derselbe Deep Verification Layer, der das Heavy-Modell antreibt — nach außen gerichtet auf das Universum an Assets, die Sie noch nicht besitzen.
  1. Sie laden einen Screenshot einer beliebigen Karte hoch — Satellit, Straßennetz, Bezahlplattform oder handgezeichnetes Polygon.
  2. Scout liest jede sichtbare Adresse und zieht sie in den Verifizierungsprozess.
  3. Zwölf Signalgruppen laufen parallel: Preisgestaltung, Mieten, Leerstand, Schulden, Notlage, Eigentümer, CapEx, Regulatorik.
  4. Jeder Kandidat erhält eine vollständige Kalkulation, ein empfohlenes Gebot und eine nach Belastbarkeit eingestufte IRR-These.
  5. Sie erhalten eine ranggeordnete Shortlist von Off-Market-Deals — inklusive Gebotspreisen — bereit für das Investment-Komitee (IC).
- Jede Assetklasse. Jeder Workflow. —
Ein Motor. Rekonfiguriert durch das, was Sie sind und was Sie kaufen.
Mehrfamilienhäuser, Büro, Einzelhandel, Industrie, Hotellerie, Gesundheitswesen, Self-Storage, Rechenzentren, Grundstücke, halbfertige und gestoppte Projekte. Scout passt sich der Assetklasse auf dem Bildschirm und dem Workflow der betrachtenden Person an. Investoren sehen gefilterte Akquisitionen. Entwickler sehen umgewidmete Parzellen und Assemblage-Potenziale. Kreditgeber sehen Refinanzierungs-Pipelines und Kandidaten für notleidende Kredite. Eigentümer sehen angrenzende Zukäufe, die die Plattform stärken.
  1. InvestorenStabilisierte Käufe, Value-Add, Distressed, sekundäre LP-Positionen.
  2. EntwicklerGrundstücke in der aktuellen Nutzung, kürzlich umgewidmete Parzellen, gestoppte Projekte, Opportunity-Zone-Strategien.
  3. KreditgeberRefi-Pipeline-Kreditnehmer, NPL-Pools, CMBS-Risiko-Assets, Originierung notleidender Kredite.
  4. Eigentümer & VermieterAngrenzende Grundstückszusammenlegungen, Erweiterung im Teilmarkt, Portfolio-Ergänzungen.
  5. GeografieUSA, Kanada, Europa, GCC, LATAM, Türkei, Japan, Australien — überall dort, wo eine Parzelle existiert.
Was früher ein Quartal dauerte — in der Zeit einer Kaffeepause.
Zwei Analysten, neunzig Tage, Makler-Exposés, Kalt-E-Mails, manuelle Kalkulationen — am Ende neun On-Market-Deals auf dem Radar, zwei davon überstehen die Due Diligence, keiner davon Off-Market. Scout: ein Screenshot, zweiundzwanzig Minuten, eine über 300 Mio. $ schwere Off-Market-Shortlist mit Gebotspreisen und 19–24% IRR-Thesen. Derselbe Fonds. Dasselbe Ankaufsprofil. Die Pipeline eines ganzen Quartals — noch vor dem Mittagessen.
12
BALD · ROADMAP 2026

Wir geben Heavy Arme. Und dann Beine.

Bisher war jedes KI-Investmenttool körperlos – beschränkt auf die Daten, die das Internet zufällig preisgab. Heavy verlässt den Bildschirm. Es greift in die physische Welt ein, um das zu verifizieren, was online nicht verifiziert werden kann.

— Arme —
Eine Umfrage zu jedem Deal, auf Abruf.
Sie bitten Heavy, die Mieten über ein Vergleichsset von 200 Einheiten zu verifizieren. Heavy wählt. Autonome Outbound-Anrufe und E-Mails an die gesamte Wettbewerberliste – Vermietungsagenten, Verwalter vor Ort, Makler, sogar Verkäufer. Echte Gespräche. Transkribiert. Normalisiert. Als strukturierte Daten in Ihr Live-Modell zurückgeführt. Token-basiert. Sie zahlen nur für das, was zurückkommt.
  1. Sie wählen das Vergleichsset oder die Wettbewerberliste in Heavy aus.
  2. Arme erstellt einen Anruf- & E-Mail-Plan und führt ihn autonom aus.
  3. Makler, Agenten, Verwalter antworten. Gespräche werden live transkribiert.
  4. Heavy analysiert Transkripte in saubere Felder – Angebotsmiete, Zugeständnisse, Mietbedingungen, Leerstand, Gerüchte über Exits.
  5. Das Ergebnis landet innerhalb von Stunden in Ihrem Modell. Sie zahlen Token für das, was tatsächlich abgerufen wurde.
— Beine —
Ein geprüftes Netzwerk von Testkäufern, einsetzbar mit einem Klick.
Innerhalb von Titleman bauen wir einen verifizierten Pool echter Menschen auf – bereits in den Zielregionen ansässig –, die bereit sind, als anonyme Kauf- oder Mietinteressenten aufzutreten. Heavy stellt sie automatisch ein: gleicht das Profil mit dem Auftrag ab, schickt sie zum Objekt, bringt die Wahrheit zurück. Der Testkäufer wird für seinen Bericht bezahlt. Sie erhalten die Wahrheit vom Boden.
  1. Heavy wählt ein Profil aus, das zum Asset passt (Einkommen, Familienstand, Standort, Sprache).
  2. Das Profil wird entsandt, um die Immobilie als Käufer oder Mieter zu besichtigen – anonym gegenüber dem Verkäufer.
  3. Vor Ort sammeln sie reale Mieten, reale Zugeständnisse, den echten Zustand und echte Vertragsbedingungen.
  4. Fotos, Sprachnotizen, unterschriebene Formulare, Vermietungsunterlagen – alles innerhalb von 48 Stunden in Ihre Live-Deal-Datei hochgeladen.
  5. Der Testkäufer wird bezahlt. Heavy gibt nicht vor, es zu wissen. Es ist tatsächlich hingegangen und hat nachgesehen.

Eine zweiseitige Ökonomie integriert in Ihren Underwriting-Workflow.

Auf der einen Seite zahlt institutionelles Kapital in Token für verifizierte Daten vom Boden. Auf der anderen Seite verdient ein Netzwerk von geprüften Akteuren – Makler, Einheimische, Testkäufer, Primärquellen-Forscher – Einkommen für die von ihnen gelieferte Verifizierung. Heavy ist die Matching-Engine, der Disponent und die Qualitätskontrolle dazwischen. Das Ergebnis: Die Wahrheit vom Boden, in Tagen, zu einem Bruchteil der Kosten, die entstehen würden, wenn man einen Analysten ins Flugzeug setzt.
Einschränkungen

Keinein der Praxis.

Heavy ersetzt den gesamten Workflow. Es gibt keinen Teil des Pre-Acquisition Underwritings, des Asset Managements oder der Portfolio-Überwachung, den das System nicht beherrscht.

Fazit

Ihr Investment-Motor.
Das Kernsystem, das Ihr Geschäft führt.

Heavy wird pro Mandat verkauft, nicht pro Lizenz. Wir implementieren es bei jeweils einer Investment-Plattform gleichzeitig, konfiguriert für Ihre Strategie.

Typische Implementierung: vier bis sechs Wochen. Das Onboarding umfasst das Einlesen Ihrer historischen Deals, Vorlagen und Underwriting-Standards.

Bringen Sie eine abgeschlossene Transaktion

Wir lassen sie durch Titleman laufen und zeigen Ihrem Team das Ergebnis neben der eigenen Arbeit.