15/07/2020

Daten­los durch den Tag – zur Digit­al­is­ier­ung der Tech­nis­chen Due Dili­gence

Warum eine Technische Due Diligence (TDD) auch in Zeiten der Digitalisierung zum großen Teil Handarbeit bleiben wird. Die menschliche Expertise ist bei der Begutachtung von Schadensbildern aktuell künstlicher Intelligenz (KI) weit überlegen und auch auf lange Sicht nicht ersetzbar. Eine uneinheitliche oder manchmal auch kaum vorhandene Datenbasis für viele, insbesondere ältere Immobilien, lässt eine automatisierte Datenverarbeitung kaum zu. Es bestehen jedoch gute Chancen für die Digitalisierung von Prozessen im Rahmen einer TDD, sowohl bei Auftraggebern als auch den entsprechenden Dienstleistungsunternehmen, die eine teilweise automatisierte Verarbeitung von Daten ermöglichen.Die Digitalisierung ist in allen Bereichen der Immobilienbranche ein großes Thema: digitale Datenräume, BIM, Robotik, KI, Virtual und Augmented Reality oder Premaintenance. Über all diese Themen wird unter Fachleuten viel gesprochen und geschrieben. Am Beispiel einer TDD zeigt sich, welche Hürden zu nehmen sind, um Prozesse und Dienstleistungen sinnvoll zu digitalisieren und die Frage zu beantworten, wo die Digitalisierung hilfreich sein kann und wo sie an ihre Grenzen stößt.

Die Technische Due Diligence bildet den technischen und baulichen Zustand eines Objekts ab und ist damit unter anderem eine wichtige Basis für die Risikobeurteilung bei der Transaktion von Immobilien. Vereinfacht gesagt, besteht sie in einer intensiven Begutachtung der technischen Anlagen und dem Aufspüren baulicher Mängel vor Ort, die Einbeziehung bestehender Daten in Form von Wartungsprotokollen und anderer Unterlagen, der sorgfältigen Analyse der vorliegenden Daten und einer anschließenden Bewertung bestehender Risiken in Form eines Berichts.

Menschliche Expertise vor Ort noch lange unverzichtbar

Der Automatisierung von Prozessen durch KI und Robotik wird sehr viel Potenzial zugetraut. Auch wenn es nach Science-Fiction klingt, so stellt sich die Frage, ob die Begehung einer Immobilie im Rahmen einer TDD nicht auf diese Weise digitalisiert beziehungsweise automatisiert werden könnte. „Bei der Bewertung von technischen und baulichen Mängeln sind eine Vielzahl verschiedener Parameter zur Klärung möglicher Schadensbilder und ihren Ursachen zu berücksichtigen“, erklärt Yannis Hien, technischer Immobilienanalyst bei der REC Partners GmbH, die unter anderem auf die technische Bewertung von Immobilien spezialisiert ist. „Um Schäden bzw. Schadensbilder vor Ort beurteilen zu können, ist eine lange Erfahrung und professionelle Urteilsfähigkeit erforderlich. Häufig kommen mehrere Ursachen für das gleiche Schadensbild in Betracht. Dies erkennen und zuordnen zu können, macht unter anderem die Qualität einer TDD aus. Und das wird auch auf absehbare Zeit Menschensache bleiben, die nur erfahrene Experte leisten können“, ist sich Hien sicher. Denn die Transferleistungen, um von einem Schadensbild auf die tatsächliche Ursache schließen zu können und diese auch noch entsprechend zu bewerten, seien viel zu komplex, um sie mit Hilfe eines Algorithmus auch nur annähernd verlässlich abbilden zu können.

Keine Lernbibliotheken für KI

Hinzu kommt ein weiteres Problem: KI lernt im Rahmen des so genannten Deep Learning auf der Basis von Bildern. Dabei zeigte sich bereits in einem Google-Projekt zum Erkennen von Katzengesichtern, dass dafür Zehntausende Bilder als Lernbasis benötigt werden. Und auch dann kam man nur auf eine Trefferquote von 75 Prozent. „Das Herstellen eines eindeutigen Ursache-Wirkungs-Zusammenhangs von baulichen Mängeln auf der Basis von Bildern ist dagegen nicht nur weitaus schwieriger, sondern wir verfügen zudem gar nicht über entsprechend umfangreiche Bibliotheken mit eindeutigen Schadensbildern, auf deren Basis KI lernen könnte“, weiß Hien.

Die Datenbasis ist entscheidend

Auch wenn KI und Robotik damit langfristig nicht für das Erstellen einer fundierte TDD geeignet sind, so könnten doch die in digitalisierter Form vorliegenden Dokumente, wie Wartungsprotokolle, Datenräume oder Unterlagen zu technischen Anlagen, in automatisierter Form verarbeitet werden. „Natürlich wäre es sinnvoll und sehr hilfreich, wenn wir bei diesem Vorgang auf bestehende Datenpools zurückgreifen könnten“, erklärt Hien. „Das würde uns die Arbeit deutlich erleichtern. Doch auch das ist vielen Fällen leider nicht gegeben. Wenn wir Unternehmen bei Transaktionen technisch beratend zur Seite stehen, können wir in vielen Fällen noch nicht einmal auf Dokumentationen zurückgreifen, die uns ein ungefähres Bild vom Zustand der technischen Gebäudeausrüstung vermitteln, von einem Datenstrom ganz zu schweigen.“ Insbesondere bei älteren Immobilien stehen häufig überhaupt keine Unterlagen zu den technischen Anlagen zur Verfügung, denen man Baujahr, Prüfungsintervalle und Wartungen entnehmen könne. „Mitunter gibt es handgeschriebene, mehrfach eingescannte Wartungsprotokolle“, weiß Hien. „Aber das ist nicht die Form digitalisierter Dokumente, die automatisiert verarbeitet werden können.“ Deshalb ist aktuell in vielen Fällen die Verarbeitung der im Rahmen einer Begehung eruierten Daten auch hier immer noch Handarbeit.

Premaintenance als Lösung?

Sehr moderne Anlagen werden heute unter Umständen bereits im Rahmen der so genannten Premaintenance online gewartet. Anlagenteile werden frühzeitig ausgetauscht, bevor sie verschleißen. Sie könnte der Schlüssel für eine stets aktuelle und verfügbare Datenbasis zumindest in Bezug auf die technischen Anlagen sein. Doch dieses Verfahren ist teuer, und das wird viele Immobilienbesitzer davon abhalten, dieses Verfahren auf ältere Anlagen anzuwenden, sofern das im Einzelfall überhaupt möglich ist. „Das Alter der Anlagen ist ein grundsätzliches Problem“, erläutert Hien. „Denn so lange Lüftungs- und Heizungsanlagen ohne größere Probleme laufen, wird ungern in die Erneuerung oder den Ersatz investiert.“ Die Folge: Es gibt häufig keine Unterlagen beziehungsweise Daten über deren tatsächlichen Zustand.

Speicherorte und Schnittstellenprobleme – den Datenschatz heben

Doch selbst wenn alle Informationen in digitaler Form vorliegen würden, bedeutet das noch lange nicht, dass sie auch für eine TDD verfügbar und nutzbar sind. Denn häufig sind die benötigten Daten an unterschiedlichen Stellen gespeichert und ein Gesamtverzeichnis existiert nicht. „Das ist insbesondere dann der Fall, wenn beispielsweise das Facility- und Assetmanagement über keine gemeinsame Datenbasis verfügen, ein klassisches Schnittstellenproblem und unserer Erfahrung nach eher die Regel als die Ausnahme“, erklärt Hien. „Doch bei allen Schwierigkeiten und Hemmnissen, die in vielen Fällen einer vollständigen Digitalisierung der Technischen Due Diligence entgegenstehen, wird es in der nächsten Zeit zumindest im Bereich der Datenverfügbarkeit zu großen Fortschritten kommen, die uns die Arbeit einfacher machen.“ Denn sowohl die Auftraggeber, vor allem die großen Immobilienbesitzer, als auch Dienstleistungsunternehmen ab einer gewissen Größe digitalisieren zunehmend ihre Prozesse. „Und da gilt es, zunächst den Datenschatz im eigenen Unternehmen zu heben, zu strukturieren und in automatisierte Prozesse zu überführen“, fügt Hien an. „Für uns heißt das, die Daten aus Hunderten uns vorliegender TDDs so zu systematisieren und aufzubereiten, dass wir sie für zukünftige Projekte automatisiert nutzen können. Und das wird dazu führen, dass wir der Digitalisierung einer Technischen Due Diligence einen Schritt näherkommen und sie effizienter und einheitlicher gestalten können.“


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