Immobilienkauf mit künstlicher Intelligenz. Gastbeitrag von Robert Geiger und Henning Sieber

Zunehmend werden auf künstlicher Intelligenz basierende Softwarelösungen angeboten, um die bei Immobilientransaktionen zu prüfenden Datenmengen automatisch zu sortieren und auszuwerten. Dies wirft die Frage auf, welche Auswirkung derartige „Legaltech-Software“ zur Unterstützung juristischer Prüfungen auf die Vorbereitung und den Ablauf von Immobilientransaktionen und das Verhältnis der beteiligten Parteien hat.

Immobilientransaktionen bedeuten für den Käufer traditionell einen sehr großen, zeit- und kostenintensiven Prüfungsaufwand. Neben der eigenen wirtschaftlichen Bewertung der Immobilie lassen professionelle Käufer meist Wertgutachten und Due-Diligence-Berichte durch externe Berater erstellen. Zudem führen finanzierende Banken häufig eigene Bewertungen und rechtliche Prüfungen durch, für die sie mehr oder weniger stark auf die Ergebnisse der vom Käufer beauftragten Gutachten zurückgreifen.

Diese Prüfungen basieren auf einer Vielzahl immobilien- und gesellschaftsbezogener Dokumente, die vom Verkäufer mehr oder weniger aktuell und vollständig zur Verfügung gestellt und dann von den verschiedenen Beteiligten auf Käuferseite – meist parallel und in erheblichen Teilen überlappend – ausgewertet werden.

Bereits seit einigen Jahren erleichtern technische Entwicklungen diese Prüfungsprozesse. Elektronische Datenräume ermöglichen den ortsunabhängigen Zugriff auf die zu prüfenden Unterlagen, digitale Aktenführung in der Bestandsbewirtschaftung erleichtert das Füllen der Datenräume und die Speicherung der Dokumente als maschinenlesbaren Text erlaubt es, eine große Zahl an Unterlagen schnell zu durchsuchen.

Relativ neu ist dagegen die Möglichkeit, Dokumente mit Hilfe künstlicher Intelligenz auszulesen. Da die Auswertung insbesondere komplexer Gewerbemietverträge sehr zeitaufwendig ist und aktuelle und präzise Daten zur Vermietungssituation für alle Beteiligten einer Immobilientransaktion entscheidend sind, stellt die Möglichkeit, relevante Daten ohne großen Aufwand aus den Mietverträgen zu extrahieren, eine erhebliche Erleichterung dar. Diese Form der Datenauswertung wird aber bisher lediglich zur Unterstützung traditioneller Prozesse verwendet. Verkäufer nutzen sie, um sich zu Beginn des Prozesses einen aktuellen Überblick über die Vermietungssituation zu verschaffen, Käufer, um ohne großen Aufwand Daten für ein erstes Angebot zu bekommen, und die beteiligten Anwälte unterstützen die eigene Mietvertragsprüfung durch Einsatz der Software.

Der Stand der Technik würde dabei bereits jetzt eine viel grundlegendere Änderung des Transaktionsablaufs ermöglichen, indem die Datenextraktion nicht nur einfacher, sondern vor allem für mehrere – im Idealfall alle – Transaktionsbeteiligten einheitlich erfolgt. Dadurch würde zunächst eine einheitliche Datenbasis geschaffen, auf deren Grundlage der Käufer und sämtliche von ihm beauftragten Berater parallel ihre Prüfungen vornehmen können. Doppelung der Arbeit, erschwerte Kommunikation und unterschiedliche Interpretation gleicher Unterlagen werden auf diese Weise vermieden.

Weitere Effizienzgewinne sind möglich, wenn die Datenextraktion bereits im Auftrag des Verkäufers erfolgt. Die bekannten Vorteile einer klassischen Vendor Due Diligence liegen vor allem darin, dass sie dem Verkäufer einen besseren Überblick über alle transaktions- und preisbestimmenden Faktoren bietet und die relevanten Fakten dem Käufer frühzeitig und ohne großen Aufwand zugänglich macht. Weniger wertvoll sind dagegen meist die wertenden Bestandteile einer Vendor Due Diligence, da Käufer aus nachvollziehbaren Gründen zurückhaltend sind, den vom Verkäufer präsentierten Einschätzungen zu folgen. Eine über die Bereitstellung der Dokumente hinausgehende Aufbereitung der relevanten Daten durch den Verkäufer würde die wesentlichen Vorteile einer Vendor Due Diligence spiegeln und wäre – da automatisch generiert – deutlich kostengünstiger.

Die Erfassung von Dokumenten und deren Inhalt mittels künstlicher Intelligenz macht die Erstellung von Datenräumen, in denen die relevanten Daten der hinterlegten Dokumente bereits ausgelesen sind, möglich. Dies wird auch die Rolle vieler Transaktionsbeteiligter deutlich verändern. Käufer werden zunehmend eine Aufbereitung aller relevanten Daten durch den Verkäufer erwarten, um ihren eigenen Zeit- und Kostenaufwand zu reduzieren. Verkäufer können umgekehrt geneigt sein, den sinkenden Aufwand auf Käuferseite dafür zu nutzen, keinem Bieter Exklusivität zu gewähren, sondern mit mehreren Bietern parallel zu verhandeln. Die Berater werden sich stärker als bisher auf ihre Kernexpertise – die Analyse der vorhandenen Daten unter bestimmten, etwa rechtlichen oder wirtschaftlichen, Gesichtspunkten und die darauf gestützte Beratung – konzentrieren und weniger Zeit auf die reine Datenerfassung verwenden. Insbesondere bei Anwaltskanzleien wird dies zu grundlegenden Änderungen führen. Auch für sehr große Transaktionen wird die verfügbare Teamgröße einer Kanzlei an Bedeutung verlieren und Expertise zum ausschlaggebenden Kriterium werden. Gleichzeitig wird sich die Vergütung noch stärker am (Mehr-)Wert und weniger an der aufgewendeten Zeit bemessen. Der Bedarf an fundierter Rechtsberatung steigt, der an austauschbarer Fleißarbeit sinkt hingegen.

Gleichzeitig werden „Legaltech“-Unternehmen selbst einem starken Änderungsdruck ausgesetzt sein. Damit die extrahierten Daten für alle Transaktionsbeteiligten verwertbar sind, muss Klarheit über die Art der Datenerfassung herrschen. Die einzelnen Unternehmen sollten anders als bisher offenlegen, mit welcher Wahrscheinlichkeit die Ergebnisse berechnet wurden und wer die – neben der Berechnung in einem zweiten Schritt erforderliche – manuelle Überprüfung vorgenommen hat. Gleichzeitig sollten die Unternehmen ihren Prüfungsumfang und die Art der Datenerfassung möglichst standardisieren, damit sich die Käuferberater bei der Auswertung der Ergebnisse auf die ihnen bekannten Verfahren und Terminologie verlassen können. Schließlich werden die Anbieter auch bereit sein müssen, in gewissem Umfang die Haftung für die ausgelesenen Daten zu übernehmen. Die Bereitschaft von „Legaltech“-Unternehmen, einen solchen „Immobilienstandard“ der Datenextraktion zu schaffen, wird mit darüber bestimmen, wie grundlegend der Einfluss der neuen Technik auf Immobilientransaktionen ist. Das Potential, die Rolle anderer Transaktionsbeteiligter erheblich zu verändern ist in jedem Fall gegeben.

Dr. Robert Geiger (LL.M.) ist Justitiar des Datenauswerters Evana in Frankfurt, Dr. Henning Sieber LL.M. ist Partner der Kanzlei Greenberg Traurig Germany in Berlin.

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