Benjamin Kühnast, Produktmanager Computer Vision & Document Processing, Sprengnetter Property Valuation Finance GmbH
Objektunterlagen gehören zu den größten Hindernissen einer höheren Automatisierung in der Kreditentscheidung der Baufinanzierung. Warum ist das so?
Objektunterlagen werden vom Vertrieb oft als hinderlich im Abschlussprozess gesehen und daher häufig vernachlässigt. Das führt dazu, dass Banken Teams beschäftigen, die für jeden Fall einzeln Objektunterlagen prüfen. Hierbei wird insbesondere darauf geachtet, dass alle Mindestunterlagen vorliegen und Unterlagen aktuell genug sind. Die Mindestunterlagen unterscheiden sich zum Teil von Bank zu Bank oder auch im Hinblick auf das zu finanzierende Objekt. Gemeinsame Mindestunterlagen aller Banken sind in der Regel folgende Unterlagen:
- Grundbuchauszug
- Liegenschaftskarte
- Flächenaufstellung
- Bemaßter Grundriss
Daneben wird je nach Institut auch ein Exposé angefordert, neuerdings häufig auch ein Energieausweis. Je nach Fortschritt des Prozesses kommt schließlich noch ein Kaufvertrag bzw. Kaufvertragsentwurf hinzu. Des Weiteren können für einzelne Objekte je nach Spezifikation auch Teilungserklärungen, Erbbaurechtsverträge oder Baubeschreibungen angefordert werden. Dadurch ist ein Prüfaufwand in der Bank unausweichlich.
Unterlagenprüfung mit künstlicher Intelligenz
An diesem Punkt kann künstliche Intelligenz ansetzen, in dem sie mit optischer und textlicher Erkennung den Dokumententyp prüft. Anschließend können weitere Prüfungen angestoßen werden. Neben der Vollständigkeit, der richtigen Reihenfolge der Seiten und der Aktualität kann je nach Unterlage bspw. auch überprüft werden, ob ein Dokument von einer qualifizierten Person erstellt wurde. Dies hat insbesondere bei Grundrissen Relevanz, die zumeist von einem Architekten, Ingenieur oder Sachverständigem erstellt sein sollten.
Durch den Einsatz einer zuverlässigen KI kann an diesem Punkt enorm viel Arbeitszeit gespart werden. Daneben können allerdings auch die Rückstellungsquoten und -zeiten reduziert werden. Das bedeutet, dass die Zahl der Fälle reduziert wird, die nicht direkt abschließend bearbeitet werden können.
Praxisbeispiel: In einem praxisnahen Fall ergibt die manuelle Unterlagenprüfung, dass alle Dokumente vorliegen und vollständig sind. Allerdings ist der Grundbuchauszug ca. acht Monate alt. Akzeptiert werden je nach Institut in der Regel Grundbuchauszüge, die nicht älter als drei bis sechs Monate alt sind. Der Sachbearbeiter gibt den Fall nun an den Vermittler zurück, der wieder dem Interessenten die Aufgabe gibt, vom aktuellen Eigentümer einen Grundbuchauszug zu besorgen. Dieser steht nun vor der Herausforderung, vom jeweiligen Amtsgericht den aktuellen Grundbuchauszug anzufordern. Dieser wird in der Regel postalisch zugestellt und muss nun über Interessent und Vermittler den Weg zur Bank finden. In der Regel vergehen alleine durch die Bearbeitung der Bestellung durch das Amtsgericht und die postalische Zustellung etwa ein bis zwei Wochen. In dieser Zeit kann der Fall in der Bank nicht weiterbearbeitet werden.
Praxistipp: Empfehlenswert ist hier neben der Automatisierung der Unterlagenprüfung die Implementierung einer Unterlagenbeschaffung. Sprengnetter bietet die Beschaffung von Objektunterlagen bereits seit geraumer Zeit an. Durch eine Schnittstellenlösung ist es möglich, diesen Service an beliebigen Stellen im Prozess einzusetzen. Aufgrund unserer Teilnahme an den Online-Abrufverfahren der Länder, ist es uns möglich, Grundbuchauszüge in etwa einem Werktag zu beschaffen, sofern eine gültige Eigentümervollmacht vorliegt. Weitere Unterlagen, wie die Echtzeitbeschaffung von Liegenschaftskarten oder die Erstellung von Flächenaufstellungen, bemaßten Grundrissen und Energieausweisen runden unser Beschaffungsportfolio ab.
Daten-Extraktion aus immobilienbezogenen Dokumenten
Neben der Unterlagenprüfung und -beschaffung müssen außerdem Daten manuell aus den Unterlagen in den Kreditantrag überführt werden. In anderen Bereichen wird bereits seit Langem an Automatisierungen hinsichtlich der Dokumentenverarbeitung gearbeitet. Für Rechnungen gibt es mittlerweile reihenweise Lösungen. Um zu vermeiden, dass Buchhalter die Daten aus der Rechnung ins Buchhaltungssystem manuell übertragen müssen, wurden künstliche Intelligenzen entwickelt, die genau diesen Part übernehmen. Der Vorteil von Rechnungen ist: es gibt Unmengen davon und obwohl jede Rechnung anders aussieht, ist doch die grundsätzliche Struktur ähnlich. Mithilfe von Machine Learning ist es so möglich, binnen kurzer Zeit eine KI zu trainieren, die Daten aus Rechnungen extrahieren kann.
Doch an weitere Dokumente wagt sich die Branche selten. Insbesondere immobilienbezogene Dokumente sind oft sehr komplex oder unstrukturiert. So wurden Immobilien- und Kreditwirtschaft in diesem Bereich bislang stark vernachlässigt. Ein Grundbuchauszug mag zwar für einen geübten Sacharbeiter in der Bank oder einen Immobiliensachverständigen leicht lesbar sein. Für eine KI allerdings ist dies durch die Tabellenform ohne optisch sichtbare Zeilen sowie mit gestrichenen Angaben eine wahre Herausforderung.
Auch ein Vertragsdokument oder ein Exposé sind kritische Dokumente. Zwar weisen sie einen ähnlichen Inhalt auf, jedoch folgen sie inhaltlich keiner festgelegten Reihenfolge oder Struktur. Um den Prozess weiter zu automatisieren, benötigt es daher spezielle Lösungen für diese Dokumente.
PRAXISTIPPS
- Mithilfe unserer künstlichen Intelligenz ist es möglich, genau solche Dokumente zu validieren und zu extrahieren. Speziell für die Baufinanzierung ausgerichtet, werden exakt die Daten extrahiert, die von Relevanz für eine Kreditentscheidung sind. Der Umfang und die Genauigkeit sind absolut außergewöhnlich und kein zweites Mal am Markt zu finden.
- Mithilfe dieser Lösung gelingt es nicht nur, Zeit und Kosten zu sparen, sondern auch den Kunden und Interessenten einzigartige Features bereitzustellen, das Kundenerlebnis zu verbessern und die Konvertierungsrate im Baufi-Neugeschäft zu erhöhen.
Beitragsnummer: 21908