Acceso Terminal
Acceso Terminal Veltis®

Veltis Rating®

Primera base de datos que recoge los riesgos que establece el Banco Central Europeo, Banco de España y Ministerio de Economía.

Descubre la base de datos líder en el mercado, con más de 10.000 millones de registros. Nuestro dataset es el más sólido y confiable, diseñado para proporcionar una comprensión profunda y precisa de los riesgos que afectan a los activos e inversiones inmobiliarias.

Lidera la transformación tecnológica inmobiliaria con nosotros

Te acompañamos con el modelo de IA más avanzado y robusto del mercado. Nuestro modelo se reentrena continuamente, alimentado por datos reales del mercado y de nuestros clientes, garantizando una solución personalizada y eficaz para tu negocio.

Equipo experto en data, clima, IA y riesgos

Aprovecha la experiencia y conocimiento de nuestro equipo de científicos con más de 20 años de experiencia en el sector inmobiliario, análisis de datos, modelos climáticos, modelos de riesgos y modelos de IA, capaces de aportar una visión única del sector.

Aportamos conocimiento y transparencia al sector inmobiliario, a partir del análisis de sus riesgos.
Hemos conseguido identificar todos los riesgos que pueden afectar al sector inmobiliario y sus activos.
Compara por 1ª vez activos a partir de su valor y sus riesgos.

Productos

DATASET VELTIS®

Conocimiento exhaustivo de Riesgos Inmobiliarios

INFORME INTEGRAL DE RIESGOS INMOBILIARIOS

Visión detallada de todos los Riesgos

INFORME DE RIESGOS CLIMÁTICOS

Todo lo que necesitas saber

Servicios

CLIMATE RISK REAL ESTATE VELTIS®

VELTIS®ASSISTANT-AI

Primer Asistente de IA

VALUATION-RISK®

Valoración con riesgo real

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Proyecto Smart Government

Proyecto de Transparencia Inmobiliaria en Administraciones Públicas Europeas con INDRA

En colaboración con INDRA, desarrollamos un proyecto cuyo objetivo es aportar transparencia a las Administraciones Públicas Europeas en el sector inmobiliario. Este proyecto pionero analiza el sector desde la perspectiva del riesgo y el rating inmobiliario.

Metodología del Proyecto

  1. Análisis de Riesgo Inmobiliario: Evaluamos el sector inmobiliario desde un punto de vista de riesgo y rating.
  2. Generación de Mapas de Riesgo: Creamos mapas de riesgos inmobiliarios a nivel de comunidad autónoma, provincia, ciudad y sección censal.

Beneficios del Proyecto

  1. Transparencia: Aporta claridad y transparencia al sector inmobiliario para las Administraciones Públicas.
  2. Análisis Detallado: Proporciona un análisis exhaustivo del riesgo inmobiliario en diferentes escalas territoriales.
  3. Herramienta Estratégica: Facilita la toma de decisiones estratégicas en el ámbito público.

Objetivo del Proyecto

El objetivo principal es ofrecer a las Administraciones Públicas Europeas herramientas precisas y transparentes para evaluar y gestionar el riesgo inmobiliario en sus territorios.

Neinor

Proyecto de Implantación de Modelo de Inteligencia Artificial para la Mejora del Proceso de Toma de Decisiones en Inversión Inmobiliaria

En este proyecto, nos enfocamos en la implementación de un modelo de inteligencia artificial (IA) para mejorar el proceso de toma de decisiones en la promoción inmobiliaria. Utilizamos el análisis y la estructuración del DataSet de NEINOR, reforzado con el DataSet de VELTIS, para proporcionar un Análisis Exploratorio de Datos (EDA) altamente confiable. Esto nos permite realizar pruebas con diversos modelos de IA con el objetivo de encontrar aquellos con un R2 y MAPE sólidos y estables.

Beneficios del Modelo de IA en la Promoción Inmobiliaria

  1. Mejora en la Toma de Decisiones: La IA aporta información de alta calidad a cada departamento de la empresa, optimizando sus procesos de toma de decisiones.
  2. Análisis de Datos Fiable: La integración de los DataSets de NEINOR y VELTIS asegura un análisis de datos robusto.
  3. Modelos de IA Sólidos: Buscamos modelos con un R2 y MAPE estables para garantizar resultados precisos.

Objetivo del Proyecto

El objetivo principal es utilizar la IA para proporcionar información detallada y precisa que permita a los departamentos de la empresa tomar decisiones informadas y estratégicas en la inversión inmobiliaria.

Tecnitasa / Servatas

Proyecto de Implantación de Modelo de Inteligencia Artificial para la Estimación del Valor en Inmuebles

En este proyecto, implementamos un modelo de inteligencia artificial (IA) enfocado en mejorar la estimación del valor de inmuebles mediante la identificación automatizada de muestras semejantes. Este proceso considera variables clave, incluyendo niveles de riesgo semejantes, para asegurar una valoración precisa.

Metodología del Proyecto

Utilizando el modelo de valoración establecido por la ECO y entidades de referencia internacional como la Royal Institution of Chartered Surveyors (RICS), desarrollamos un modelo de IA que:

  1. Identifica Muestras de Mercado: Detecta todas las muestras de mercado en el área homogénea vinculada al activo.
  2. Determina Muestras Semejantes: Identifica cuáles son las muestras más semejantes.
  3. Proporciona Información al Tasador: El tasador revisa y ratifica las muestras, con el modelo sugiriendo alternativas si alguna muestra es rechazada.

Beneficios del Modelo de IA

  1. Mejora Continua: El modelo aprende de cada interacción, volviéndose más fiable con el tiempo.
  2. Información Específica: Proporciona datos detallados a los departamentos de control de las tasadoras.
  3. Optimización del Proceso de Tasación: Facilita el trabajo de los tasadores al preseleccionar muestras relevantes.

Objetivo del Proyecto

El objetivo es utilizar la IA para optimizar la estimación del valor de inmuebles, garantizando precisión y eficiencia en la selección de muestras de mercado, y aportando información valiosa a los departamentos de control.

Proyecto Grupo Lar

Proyecto de Inteligencia Artificial para la Toma de Decisiones en Inversión y Gestión de Centros Comerciales

Este proyecto implementa un modelo de inteligencia artificial (IA) para mejorar el proceso de toma de decisiones en la inversión y gestión de centros comerciales. Se basa en el análisis y estructuración del DataSet de GRUPO LAR, reforzado con el DataSet de VELTIS®, para proporcionar un Análisis Exploratorio de Datos (EDA) altamente confiable.

Metodología del Proyecto

  1. Análisis y Estructuración de Datos: Utilizamos el DataSet de GRUPO LAR y lo reforzamos con datos de VELTIS®.
  2. Pruebas de Modelos de IA: Realizamos pruebas para encontrar modelos con un R2 y MAPE sólidos y estables.
  3. Provisión de Información de Calidad: La IA proporciona información detallada y precisa a cada departamento de la empresa.

Beneficios del Modelo de IA

  1. Mejora en la Toma de Decisiones: Optimiza los procesos de decisión en cada departamento.
  2. Análisis de Datos Fiable: Integración robusta de los DataSets de GRUPO LAR y VELTIS®.
  3. Modelos de IA Sólidos: Resultados precisos y estables con modelos de IA de alta calidad.

Objetivo del Proyecto

El objetivo es utilizar la IA para ofrecer información precisa y detallada que permita a los departamentos de la empresa tomar decisiones estratégicas y bien fundamentadas en la gestión e inversión en centros comerciales.

Proyecto Retime

Proyecto Europeo de Inteligencia Artificial para Identificación de Edificios Vulnerables al Impacto Climático

En este proyecto europeo, desarrollamos un modelo de inteligencia artificial (IA) para identificar edificios vulnerables al impacto climático en Europa.

Objetivo del Proyecto

El objetivo es utilizar IA para detectar edificios en riesgo debido a factores climáticos, permitiendo una mejor gestión y mitigación de estos riesgos.

Metodología del Proyecto

  1. Desarrollo del Modelo de IA: Creamos un modelo avanzado de IA para analizar la vulnerabilidad de los edificios.
  2. Identificación de Edificios Vulnerables: El modelo identifica y clasifica los edificios en riesgo por el impacto climático.
  3. Análisis y Gestión del Riesgo Climático: Proporcionamos datos precisos para la toma de decisiones en gestión y mitigación de riesgos.

Beneficios del Proyecto

  1. Protección de Infraestructuras: Ayuda a proteger los edificios de los efectos adversos del clima.
  2. Gestión Proactiva del Riesgo: Facilita la planificación y respuesta ante riesgos climáticos.
  3. Datos Precisos y Accionables: Proporciona información detallada para la toma de decisiones informadas.
Kutxabank

Asistentes de IA en Análisis de Riesgos Inmobiliarios

Objetivo

  1. Propuesta para implementar asistentes de IA personalizados para optimizar procesos en las siguientes áreas del sector inmobiliario y afines:
    • Área de Revisión de Garantías, Mercado de Capitales, Crédito al Consumo, Banca Personal, Negocio Mayorista, Financiación a Promotores y Dirección de Riegos.

Metodología

  1. Evaluación: Analizar necesidades y áreas clave.
  2. Selección: Elegir soluciones de IA escalables.
  3. Pilotos: Implementar y ajustar pruebas piloto.
  4. Integración: Integrar IA y capacitar empleados.
  5. Monitoreo: Evaluar y mejorar continuamente.

Conclusión

Los asistentes de IA optimizarán procesos, mejorarán decisiones y aumentarán la seguridad en la gestión de riesgos inmobiliarios.

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Opiniones profesionales

Iker Arteagabeitia Perea

Director Financiero CFO – Kutxabank

El sector financiero está sometido a una gran cantidad de regulación relativa a activos inmobiliarios en garantía de operaciones crediticias o adjudicados, pero la misma se basa en valoraciones y no en el riesgo de cada activo. La consideración del riesgo en el análisis de los activos inmobiliarios, permitiría ahorros a las entidades financieras y una mejora en la gestión global del riesgo. En este sentido, hemos colaborado con Cecabank y Veltis en el sandbox inmobiliario, para lograr mejoras que redunden en la mejor gestión del riesgo inmobiliario.

Javier Jiménez Marco

Director General de Lanzadera. CEO & Founder – No Limits Advisory. 

Desde Lanzadera apostamos por proyectos tecnológicos con muy alto carácter innovador, que aporten soluciones globales y un importante valor añadido a sectores claves con alta capacidad de crecimiento nacional e internacional. Veltis Rating cumple todos estos parámetros y por dicho motivo desde Lanzadera apoyamos a uno de los proyectos con más potencial y mayor valor añadido dentro del sector DeepTech, aportando una solución única ya que son la “primera agencia europea de rating inmobiliario” que transforma por primera vez el lenguaje inmobiliario en financiero y que aportarán, como en su día aportaron las agencias de rating financiero, transparencia a partir del rating inmobiliario a un sector clave de la economía.

Julián Salcedo Gómez

Socio Director de CEFYRE. Presidente del Foro de Economistas Inmobiliarios del Colegio de Economistas de Madrid

Una de las principales carencias del sector inmobiliario es la inexistencia de un mercado organizado, que funcionase a imagen y semejanza con que lo hacen los mercados financieros y de valores, lo que le dotaría de la necesaria transparencia, independencia y eficiencia.

Si alguna vez se consiguiera, sería condición necesaria la existencia de una agencia de rating inmobiliario independiente, que calificara los activos inmobiliarios, para ayudar a los inversores en la toma de decisiones.

Incluso en el supuesto de que no exista un mercado organizado como tal, disponer de un rating inmobiliario proporcionado por una agencia independiente, reconocida por los principales organismos nacionales e internacionales, aportaría confianza y facilitaría la canalización de inversiones en bienes inmuebles hacia nuestro país, por parte de los grandes fondos internacionales.

Víctor Sardá Martín

Director Grado Inmobiliario UPM-ASPRIMA-APCEspaña

Decir que es necesario uniformar las fuentes y metodologías de la cuales obtener los datos objetivos. La Agencia Independiente de Rating Inmobiliario dará respuesta a esa necesidad con la que aportar trasparencia al sector.

Sergio Vega Sánchez

PhD Architect, PMP, Professor and Researcher at School of Architecture in UPM

Sin duda, y complementando la inexorable necesidad de que existan agentes y profesionales especializados en la identificación, análisis y gestión de los riesgos inmobiliarios, con nuevas formas de pensar y sistematizar el análisis y toma de decisiones, el disponer de una Agencia Independiente de Rating Inmobiliario permitiría un análisis profesional e independiente.

Las medias informaciones, las valoraciones sesgadas y voluntaristas, cuando no la opacidad del mercado, quedaría definitivamente desterrados con la existencia de Agencias de Rating Inmobiliario que operasen de forma independiente, y sin duda aportarían transparencia al sector Inmobiliario, en un momento, a mi juicio, crítico para no caer nuevamente en las malas prácticas del pasado, y que tan graves repercusiones han supuesto para la economía de este país.

Ignacio Sandoval González

Hospitality Advisory, Architecture & Planning
Cualquier figura que pueda mejorar un sector opaco por naturaleza, como es el inmobiliario, ayudará a mejorar su percepción y perspectiva de futuro.
La independencia respecto a los agentes involucrados en los procesos inmobiliarios es relevante para poder dotar de calidad los ratings que puedan surgir. 

Susana Rodríguez García

Chief Commercial Officer. Savills España
Una agencia independiente de rating inmobiliario que analice, clasifique y pondere de forma sistemática y científica los distintos riesgos asociados a una inversión inmobiliaria aportaría, sin duda, un alto grado de transparencia y rigurosidad al análisis de riesgos inmobiliarios.

Mariano Méndez Suárez

Director de Investigación de ESIC University
Sí lo es, porque aporta valor al mercado inmobiliario de la siguiente forma:
La figura de las Agencias de Rating es clave dentro del sector financiero y gran parte de las decisiones se toman en función de los resultados obtenidos en este tipo de análisis. 
Claramente el sector Inmobiliario, al movilizar gran cantidad de recursos financieros y al estar sujeto de igual forma a niveles de riesgo, se considera que la figura de las agencias independientes puede contribuir tanto a la transparencia como a la mejora de los niveles de liquidez en el mercado y sobre todo a una correcta valoración de los activos inmobiliarios.

Ricardo Martí-Fluxa

Presidente de la Asociación de Consultoras Inmobiliarias (ACI)

ACI tiene como uno de sus objetivos fundamentales dotar al sector inmobiliario del mayor nivel de transparencia posible, y una agencia independiente de rating podría contribuir notablemente a ello. Si logramos clasificar los riesgos inmobiliarios de una forma fiable y estandarizada estaremos aportando confianza al inversor y a la sociedad en general, y eso contribuirá a reforzar y aportar estabilidad al crecimiento que vive hoy el sector inmobiliario y que nos hace tener unas perspectivas de futuro muy optimistas.

Juan Carlos Delrieu

Director de Estrategia y Sostenibilidad AEB

Una Agencia especializada en Rating Inmobiliario puede tener valor importante para las entidades Bancarias. Yo no he visto en el mercado nada parecido hasta ahora y, sin embargo, creo que de esta manera se puede aportar transparencia al sector inmobiliario, como en su día hizo el rating crediticio al sector bancario. Además, si la Agencia cuenta con una plataforma tecnológica desarrollada y avalada por un proyecto europeo, puede aportar importantes garantías, muy necesarias para poder aportar estos servicios de una forma seria y eficiente.

Julián Pérez García

Disponer de una información completa de la estructura de riesgos del activo inmobiliario, cuidadosamente procesada y, puesta en escena de manera online y muy accesible, es un camino esencial para el presente y el futuro.
Supone un salto cualitativo y cuantitativo para un amplísimo volumen de operaciones empresariales, financieras, institucionales, y de las que dependen muchos empleos. Por otro lado, el esfuerzo de años y el talento del equipo humano garantiza que la Agencia y sus servicios serán un referente en el sector.
La combinación de tecnología, talento, experiencia, independencia, accesibilidad oportuna y geolocalización, son buenas señas de identidad.
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