Roboter steigern die Effizienz

Roboter sind effizient. Punkt. Ihre Arbeit erledigen sie stoisch mit nahezu unerreichbarer Präzision. Ein Vorteil, der auch im Bereich des Asset Managements genutzt werden kann. Stichwort: RPA – Robotic Process Automation. KI-gestützte Roboter identifizieren und kategorisieren digitale Dokumente - bis zu 25.000 Stück in drei Minuten.

KI-Technologien sind bereits im Asset Management einiger Immobilienunternehmen etabliert. Der nächste Schritt ist es nun, diese Technologie effizient zu nutzen. Die Massenverarbeitung digitalisierter Dokumente ist ein möglicher Prozess, bei dem RPA sinnvoll eingesetzt werden kann.
Roboter sind längst nicht mehr stupide Arbeitsmaschinen, die sich einzig auf zwei bis drei Arbeitsschritte beschränken, wie z.B. in der Automobilindustrie. Verknüpft mit Technologien aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz – kurz KI – sind Roboter in der Lage, auch abstrakte Prozesse, wie das Erkennen und Zuordnen digitaler Inhalte, durchführen zu können. Davon kann auch die Immobilienwirtschaft profitieren: Die Branche zählt laut McKinsey zu den zehn Wirtschaftsbereichen mit dem höchsten Automatisierungspotenzial.

Robotic Process Automation (RPA) greift überall dort, wo regelbasierte, wiederkehrende Arbeitsschritte mit hohem Datenvolumen vorliegen. Es handelt sich nicht um eine Software, sondern es liegen Ablaufdiagramme zugrunde, die konkret definierte Vorgänge umfassen. In der Regel handelt es sich um Lösungen, die unter der Benutzeroberfläche unsichtbar erfolgen. Bei Prozessen, die mit menschlicher Bearbeitung eine hohe Fehlerquote hervorrufen, wie zum Beispiel durch manuelle Berechnung, eignet sich RPA umso mehr.

Wie IBM in einer Studie festhielt, können fünf RPA-Bots im Falle repetitiver Prozesse bei permanentem Betrieb die Arbeit von bis zu 240 Vollzeit-Mitarbeitern übernehmen, die sich dann anderen wertschöpfenden Tätigkeiten widmen können. Soweit die Theorie. Die Praxis ist aber noch nicht soweit. Der Grund liegt auf der Anwenderseite. Die Technologie ist bereits einsetzbar, aber die exakten Aufgaben sowie die Ablagekriterien sind längst noch nicht definiert.

Der Druck auf den Markt wächst
Doch die Zeit ist ein knappes Gut, die Anforderungen wachsen: Bei großen Asset Management-Unternehmen ergibt sich derzeit pro Ankauf eine Sammlung von rund 8.000 bis 8.500 neuen Dokumenten. Bei komplexen Immobilien können es mehr als 20.000 sein. Dies entspricht bei einem durchschnittlichen Ankauf eines Gewerbeobjekts einem Datenvolumen im Terrabytebereich. Nicht zuletzt die gesetzlichen Vorgaben zur Dokumentationspflicht sorgen dafür, dass der Datenberg und damit die daraus resultierende Verarbeitung der Daten immer weiter wachsen.
Entscheidend ist die Interpretation der Daten

Zumindest in größeren Immobilienunternehmen liegen die Objektdokumentationen in digitaler Form vor. Allerdings weder nach einem einheitlichen Schema sortiert, noch sind die Dokumentationen nach normierten Kriterien erfolgt. In diesem Fall stößt RPA an seine Grenzen. Der Verarbeitungsprozess würde jeweils an der Stelle gestoppt, sobald Unstimmigkeiten zum vorher festgeschriebenen Ablaufprozess entstehen. Dies kann bei unterschiedlich formatierten Vertragsdokumenten sehr schnell der Fall sein. Erst die Verknüpfung der Roboter mit KI sorgt für die Fähigkeit, Daten interpretieren zu können. RPA in Verbindung mit KI kann PDF-Dateien automatisch erkennen, klassifizieren, benennen und ablegen. Und das mit einer Genauigkeit von 90 Prozent bei 25.000 Dokumenten in drei Minuten.  Ein Mitarbeiter ist dagegen chancenlos – er schafft pro Tag rund 120 Dokumente.

Es gilt: Je höher der Normierungsgrad, desto leichter ist die Auswertung der Dokumente. Der Vorgang ist umso effizienter, je mehr Datenpunkte wie beispielsweise Bruttogeschossfläche, Adresse oder zuständiger Property Manager einheitlich erfasst werden. Abhängig von Vertragstypus und Herkunft der Dokumente stehen diese Angaben nämlich an unterschiedlicher Stelle in den Verträgen.

Schnelle Amortisierung der Kosten
Diese Erkenntnis schärft in der Branche das Bewusstsein für die notwendige Normierung der Prozesse. Denn nur Standards erfüllen die laut einer CBRE-Studie von 2017 größten Erwartungen der Immobilienwirtschaft an die Digitalisierung: eine bessere Datenverarbeitung (72 Prozent) und schlankere Prozesse (94 Prozent). Die Experten von PwC ermittelten bei RPA-Modellprojekten in einer Analyse aus dem Jahr 2018 eine Amortisierung der entstandenen Kosten nach durchschnittlich ein bis zwei Jahren.

Die Implementierung von KI-gestütztem RPA schreitet voran. Der Markt hierfür wird dank fortgeschrittener Technologie und der Notwendigkeit, das aufkommende Datenvolumen beherrschen zu können, in den kommenden Jahren ein rasantes Wachstum aufweisen. 

Die Nutzungsrechte wurden The Property Post zur Verfügung gestellt von Deka Immobilien, Architrave
Erstveröffentlichung: Immobilien & Finanzierung, Juli 2019