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Legal-Tech im Immobilienmarkt

Bei Immobilientransaktionen schafft Künstliche Intelligenz echte digitale Datenmodelle. Welche Anforderungen sie erfüllen müssen und welche Möglichkeiten sie bieten.

Legal-Tech: Bei Datenmodellen spielen juristische Belange eine große Rolle (Foto: Markus Vogelbacher/Pixelio.de)
Legal-Tech: Bei Datenmodellen spielen juristische Belange eine große Rolle (Foto: Markus Vogelbacher/Pixelio.de)

Der technische Fortschritt erlaubt inzwischen nicht nur die Kerndaten von Mietverträgen, sondern auch von anderen immobilienbezogenen Dokumenten elektronisch zu erfassen und auszuwerten. Durch die Extraktion der Daten aus den zugrundeliegenden Unterlagen werden erstmals echte Datenräume geschaffen, in denen die für einen Immobilienbestand relevanten Informationen weitgehend unabhängig von einzelnen  Dokumenten erfasst werden können.

In den herkömmlich für Immobilientransaktionen genutzten „Datenräumen“ stellt der Verkäufer den Kaufinteressenten und ihren Beratern über das Internet eine Vielzahl an Dateien und eingescannten Dokumenten zur Verfügung. Zur Analyse und weiteren Verarbeitung aufbereitet sind die Daten allerdings nicht. Auf Verkäuferseite erfordert die Zusammenstellung der Dokumente häufig erheblichen Zeit- und Kostenaufwand. Im Anschluss werden die Unterlagen von den verschiedenen Beteiligten auf Käuferseite – meist parallel und in erheblichen Teilen überlappend – ausgewertet. Nicht selten verfügen die Käufer danach über ein aktuelleres und präziseres Bild der zu erwerbenden Immobilien als der Verkäufer und dessen Berater.

Die Zukunft der Datenauswertung

  • Der technische Fortschritt ermöglicht echte „Daten“-Räume statt herkömmlicher „Dokumenten“-Räume
  • Texterkennung und automatische Datenauswertung aktualisieren Bestandsdatenräume automatisch; nahtlos als Transaktionsdatenräume nutzbar
  • Umfassende Auswertung durch künstliche Intelligenz: Loslösung vom Einzeldokument und unmittelbaren Zugriff auf die zugrundeliegenden Daten
  • Perspektivisch ersetzt eine für alle Beteiligten unmittelbar nutzbare Datengrundlage die parallele und weitgehend überlappende Auswertung der Dokumente

Bei der Bestandsbewirtschaftung können Dokumente mittlerweile automatisch in elektronische Datenräume einsortiert, aktuell gehalten und mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz große Datenmengen kostengünstig ausgewertet werden. Schon am Anfang einer Transaktion wird es so möglich einen für alle Beteiligten verwendbaren, einheitlichen Datensatz zu schaffen.

Dieser Datensatz...

  • vermeidet die mehrfache Extraktion der gleichen Daten durch unterschiedliche Beteiligte und den damit verbundenen Kosten- und Zeitaufwand.
  • vereinfacht die Kommunikation zwischen den Transaktionsbeteiligten durch eine einheitliche Datengrundlage erheblich.
  • schafft Informationsparität zwischen Verkäufer, Käufer und anderen Beteiligten.

Um eine solche einheitliche Datengrundlage für alle Transaktionsbeteiligten zu erfüllen, muss jedoch eine Reihe von Voraussetzungen erfüllt sein. Insbesondere muss das Datenmodell, das die Grundlage für die Auswertung bildet, für alle Beteiligten nachvollziehbar und verwendbar sein. Ziel dieses Prozesses ist es, die Interoperabilität der generierten Daten sicherzustellen. 

Das Datenmodell muss für alle Beteiligten brauchbar sein
Zunächst muss das verwendete Datenmodell umfassend genug sein, um für alle Transaktionsbeteiligten eine verwertbare Datengrundlage zu schaffen. Für eine rechtliche Due Diligence würde zum Beispiel die Erfassung der im Mietvertrag und seinen Nachträgen angegebenen Miete und Nebenkostenvorauszahlungen regelmäßig ausreichen. Für eine kommerzielle Prüfung sind hingegen die jeweils aktuelle, durch Indexierungen und Anpassung der Vorauszahlung geänderte Miete sowie Informationen zu Anpassungszeitpunkten und tatsächlichem Eingang der Zahlungen unerlässlich. Alle Transaktionsbeteiligten betrachten die vorhandenen Daten unter leicht geänderten Vorzeichen. Um verwertbar zu sein, muss das Datenmodell deshalb Auswertungen unter verschiedenen Blickwinkeln ermöglichen. 

Das verwendete Modell sollte zudem klar erkennen lassen, welche Dokumente zur Erfassung der einzelnen Daten verwendet und unter Berücksichtigung welcher Kriterien die einzelnen Daten erhoben wurden. Mit Blick auf die erfassten Dokumente leuchtet dies insbesondere bei Daten ein, die sich aus unterschiedlichen Dokumenten ergeben und je nach Quelle voneinander abweichen können. Ein Beispiel ist die mietvertraglich vereinbarte und die aktuell aufgrund von Indexierung in einer Dauermietrechnung ausgewiesene Miete. Die Kenntnis der jeweiligen Quellen ist insbesondere wichtig bei Daten, die sich erst aus der logischen Verknüpfung verschiedener Textpassagen oder Dokumente ergeben – wie etwa eine über mehrere Mietvertragsnachträge geänderte Mietfläche.  

Die eindeutige Verknüpfung zwischen zugrundeliegenden Dokumenten und ausgewerteten Daten wird umso bedeutender, je komplexer die verwendeten Algorithmen werden und je mehr die ausgewerteten Daten eine Interpretation der Dokumente erfordern. Dies wird etwa deutlich bei der Angabe eines Mietvertragsendes, das sich nicht unmittelbar aus dem vorhandenen Mietvertrag ergibt, sondern nur durch die Kombination von vereinbarter Mietlaufzeit (zum Beispiel zehn Jahre ab Übergabe mit automatischer Verlängerung um jeweils zwei Jahre), dem Übergabedatum gemäß Übergabeprotokoll und dem Fehlen einer vor dem Laufzeitende ausgesprochenen Kündigung errechnen lässt. In derartigen Fällen wird das angegebene Datum für den Verwender nur verlässlich sein, wenn die Berechnung – und gegebenenfalls die Grenzen der automatischen Auswertung – eindeutig nachvollziehbar sind.  

Die Anforderungen an die Datenmodelle

  • Granulare Konzeption: Das Datenmodell so umfassend anlegen, dass sich die Ausleseergebnisse sowohl für die wirtschaftliche als auch für die rechtliche Analyse eignen
  • Transparente Gestaltung: Das Datenmodell sollte klar erkennen lassen, welche Dokumente unter welchen Kriterien zur Erfassung verwendet wurden
  • Dynamische Entwicklung: Das Datenmodel muss die Bedürfnisse der Markteilnehmer berücksichtigen und sich (regulatorischen) Änderungen (wie etwa IFRS 16) anpassen
  • Kooperativer Ansatz: Das Datenmodell muss alle bestehenden Standards integrieren und zu einem neuen digitalen Immobilienstandard fortentwickeln

Rechtliche Wertungen automatisiert möglich
Dies gilt umso mehr, wenn Datenmodelle auch in der Lage sind, rechtliche Wertungen in die Analyse einzubeziehen. Bislang ermöglicht die automatische Analyse der vorhandenen Dokumente nur ein Auslesen und Verknüpfen vorhandener Textpassagen. Technisch denkbar ist aber auch eine schematisierte rechtliche Bewertung, die es zum Beispiel erlaubt, die von der Rechtsprechung aufgestellten Grenzen zur Überwälzung von Schönheitsreparaturen oder Instandsetzungsaufwand auf die Mieter in die Analyse einfließen zu lassen.  

Die Software könnte zum Beispiel prüfen, ob die ausgewerteten Mietverträge den Mietern standardmäßig Instandsetzungspflichten für Gemeinschaftsflächen auferlegen, ohne diese Pflicht zugunsten des Mieters zu kappen. Im Ergebnis könnte das Programm dann entweder die im Vertragstext vorgesehene Instandsetzungsverpflichtung des Mieters anzeigen, zusammen mit einem Warnhinweis, dass die Regelung gegebenenfalls unwirksam ist, oder – abweichend vom Vertragstext – gleich eine Instandsetzungsverpflichtung des Vermieters ausweisen.  

Die Art der Darstellung ist dabei nicht nur entscheidend für die Prüf- und Verwertbarkeit der gefundenen Ergebnisse, sondern betrifft auch die grundlegende Frage, bis zu welchem Punkt derartige rechtliche Auswertungen zulässig sind, ohne die Grenze zur durch das Rechtsdienstleistungsgesetz regulierten Rechtsberatung zu überschreiten.  

Für den Einsatz der automatischen Datenextraktion in der Praxis wird es mit zunehmender Komplexität der Programme immer entscheidender, dass die Möglichkeiten und Grenzen der Datenanalyse für alle Anwender nachvollziehbar sind. Im Idealfall setzt dies eine vollständige Transparenz der verwendeten Datenmodelle und möglichst einheitliche Standards voraus, damit die zur Verfügung gestellten Daten von allen Marktteilnehmern unmittelbar verwendet werden können.  

Autor: Dr. Henning Sieber ist Partner bei Greenberg Traurig Germany und Dr. Robert Geiger ist Justiziar bei Evana.

 

15.05.2017