Was ist das digitale Asset?

Eine Immobilie eins zu eins auf einer Plattform abbilden und sie so zum transparenten Handelsobjekt machen – das ist die Idee des digitalen Assets. Schon heute können Immobiliendokumentationen vollständig digitalisiert werden. Zugleich reduziert sich der Aufwand bei Transaktionen auf ein Minimum. Wie das funktioniert, erfahren Sie hier:

 

Wo befindet sich die Dokumentation zu der von Ihnen verwalteten Immobilie? Vermutlich können Sie mehrere Antworten geben: Ein Teil ist auf dem Laufwerk in Office-Dateien, ein weiterer Teil ist in einem CMS-System, wieder andere Dokumente liegen in einer Cloud – und ein nicht geringer Teil befindet sich in Aktenordnern. Tatsächlich befindet sich die deutsche Immobilienwirtschaft in einem Zwischenstadium aus „Schon“ und „Noch nicht“. Dabei ist die technische Lösung für ein effizientes Asset-Management bereits da: das digitale Asset.

Das bietet das digitale Asset

Das digitale Asset umfasst die gesamte jemals erfasste Dokumentation zur jeweiligen Immobilie. Der initiale Aufbau des digitalen Assets muss sorgfältig und systematisch erfolgen und geht einher mit einem „Frühjahrsputz“. Es beginnt mit dem Scannen von bisher nicht digitalisierten Papierdokumenten, bei dem eine beträchtliche Menge an PDFs oder Foto-Dateien generiert wird. Im Rahmen der Aufräumarbeiten werden diese Dokumente gesichtet, neu benannt, klassifiziert und sortiert. Eine Sisyphusarbeit, wenn dies von Hand geschieht. Zum Glück nehmen Systeme der Künstlichen Intelligenz diese Arbeit ab, indem sie anhand von Wortwiederholungen und speziellen Algorithmen den jeweiligen Dokumententypus erkennen. Das System weiß also ohne menschliches Zutun, ob es sich um einen Stellplatzvertrag, einen Grundbuchauszug oder eine Heizzählerablesung handelt. Ist das Dokument identifiziert, erfolgt automatisch die Benennung und Zuordnung zum allgemeinen Dokumentenindex der gif Gesellschaft für immobilienwirtschaftliche Forschung. Aktuell besteht er aus 230 Kategorien.

Das effiziente digitale Asset gelingt nur als Branchenlösung

Die zentrale Ablage der gesamten Dokumentation auf einer Plattform ist schon ein erster großer Schritt – die „digitale Immobilie“, gleichsam der virtuelle Zwilling des Gebäudes, ist geboren. Doch es geht noch eine Stufe weiter: Der Begriff „digitales Asset“ impliziert ja gerade den Vermögenswert der Immobilie. Der Kernbereich des Asset Managers ist damit erreicht. Die Immobilie als Asset setzt Interaktion voraus, nun sind mehrere Akteure über den Eigentümer hinaus beteiligt. Dienstleister, Bewerter und Kaufinteressenten sind Akteure, die mit dem Asset verbunden sind. Damit wird deutlich: Das digitale Asset kann nur als transparentes Instrument funktionieren, wenn die gesamte Branche mitwirkt. Besonders deutlich wird dies bei Transaktionen. Wenn trotz Eigentümerwechsel die Immobilien in einer Datenumgebung verbleiben, die auf gemeinsamen Standards für Daten- und Austauschformate beruht, reduziert sich der Arbeitsaufwand auf ein Minimum.

REDS – Gemeinsam Branchenstandards erarbeiten

Daher hat Architrave gemeinsam mit acht führenden Asset-Management-Unternehmen Deutschlands die Branchenplattform Real Estate Data Summit (REDS) ins Leben gerufen. Hier werden gemeinsam mit der gif Daten- und Prozessstandards erarbeitet, um die bislang statische Immobilie in ein dynamisches Asset zu verwandeln – digital, vernetzt und auf einer gemeinsamen Plattform.

Ausblick

Es wird die Zeit kommen, in der die Immobiliendokumentation immer weniger auf Papier- bzw. PDF-Dokumenten basiert. Der Anteil an direkt eingespeisten Daten aus anderen Systemen oder Sensoren wird steigen und dafür sorgen, dass wir uns nach und nach von Dokumenten verabschieden können. Bis es soweit ist, gilt in vielen Fällen noch: Die Wahrheit steht in den Dokumenten. In dieser Übergangszeit besteht eine Herausforderung für das digitale Asset demnach auch in der Datenextraktion aus Dokumenten. Auch hier leistet Künstliche Intelligenz schon gute Dienste. Algorithmen erkennen Texte und Datenfelder aus Mietverträgen, Grundbüchern, Wartungsverträgen und Korrespondenzen und sorgen dafür, dass diese Daten -zuverlässiger als von Hand- ausgelesen und in die unternehmenseigene Umgebung integriert werden. Ein erster Schritt auch in Richtung Big Data und der Entwicklung neuer Geschäfts- und Datenmodelle, die mit Predictive Analytics und Benchmarking-Tools ihre ersten Use-Cases erhalten.


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