Die Digitalisierung fordert die Bewerter heraus

Sie heißen realxdata, Archilyse oder DataScience Service. Die Zahl der Proptechs, die die automatisierte Immobilienbewertung im Blick haben, nimmt zu. Zudem gibt es etliche Online-Tools auf Webseiten von Immobilienanbietern, die versprechen, den Immobilienwert auf Knopfdruck zu ermitteln – ohne dass jemals ein Gutachter das Haus besichtigt hat. Sieht so die Zukunft der Immobilienbewertung aus? Wird der Immobilienbewerter durch künstliche Intelligenz ersetzt?

Die Szene der Immobilienbewerter beobachtet die Entwicklung rund um Big Data und künstliche Intelligenz aufmerksam. „Da kommt man nicht drumherum“, sagt Andreas Kunert, Director Research bei vdpResearch. Und tätsächlich, so erklärt Stephan Halling, Leiter Bewertung und Consulting bei der HypoVereinsbank, gebe es Szenarien in Zukunftsreports, nach denen sich gerade die Immobilienbewertung für die Digitalisierung anbiete. Die Verarbeitung großer Datenmengen, das Ziel, mit hoher Geschwindigkeit zu einem Ergebnis zu kommen, das Erstellen von Prognosen über drei bis fünf Jahre und die Marktwertfortschreibungen für große Portfolios seien Felder, in denen digitale Technologien großes Potenzial böten.

Trotz aller Neuerungen wird es allerdings Kunert zufolge dabei bleiben: Daten zu sammeln, sie zu analysieren und den Marktwert festzusetzen, das werden auch künftig die zentralen Kernaufgaben eines Bewerters sein. Die gesetzlichen Vorgaben zur Wertermittlung geben dazu den Rahmen und schränken den Einsatz digitalisierter Bewertungen ein. Die Herangehensweise an die einzelnen Arbeitsschritte bekommt jedoch einen zusätzlichen technischen Schwerpunkt, der von den künftigen wie alteingesessenen Bewertern nicht nur angewandt, sondern auch verstanden werden muss. „Das klassische immobilienwirtschaftliche Skill-Set wird dazu nicht mehr ausreichen“, sagt Thomas Herr, Emea Head of Digital Innovation beim Immobilienberater CBRE.

Das fängt schon beim Sammeln der Daten an. Die Zahl der Datenbanken, die Einzelheiten zu Immobilientransaktionen anbieten, nimmt zu. Auch die digitalen Tools werden zahlreicher. Liegenschaftskarten, Bodenrichtwerte und Geo-Informationssysteme und viele Daten mehr sind automatisch abrufbar. Ob man insgesamt allerdings heute schon von Big Data sprechen kann, ist zweifelhaft. Verglichen mit den täglichen Transaktionen an der Börse ist die Zahl der Verkaufsfälle von Immobilien recht überschaubar. Hinzu kommt, dass die Inhalte von Grundstückskaufverträgen oder von Mietverträgen hierzulande nicht öffentlich einsehbar sind.

Big Data hin oder her: Immer wichtiger wird es auf jeden Fall sein, nicht nur einfach die Daten zu nutzen, sondern sie auch zuvor zu validieren, die Herkunft zu hinterfragen und damit die Qualität der Daten einzuschätzen. „Leider ist es schwer erkennbar, ob ein Online-Tool etwas taugt“, sagt Birger Ehrenberg, geschäftsführender Gesellschafter von ENA-Experts in Mainz. „Die Qualität der Datenbasis, welche vom Tool ausgewertet werden kann, wird oft nicht offengelegt. Es macht eben einen Unterschied, ob tatsächliche Verkaufspreise oder nur unverhandelte Angebotspreise hinterlegt sind und ob diese aus den letzten sechs Monaten oder aus den letzten drei Jahren stammen.“

In etwa zehn bis 15 Jahren, schätzt Kunert, wird es so sein, dass dank eines vollständigen BIM-Modells viele weitere Daten zur Immobilie per Knopfdruck vorliegen. Das reichert die Datenmenge um einige wichtige Fakten an. Die Aufgabe des Bewerters wird es Kunert zufolge sein, diese Daten stichprobenartig zu überprüfen. Das Thema Smart Home liefert weitere Anhaltspunkte. Die Verbräuche der Nutzer könnten Informationen zur Immobilie preisgeben. Dabei stehe die Branche allerdings noch am Anfang, wirft Herr ein. Zunächst müssten die Korrelationen geklärt werden. Was sagt zum Beispiel ein geringer Energieverbrauch aus? Ist das Gebäude gut gedämmt oder handelt es sich um einen sparsamen Nutzer? Weitere Zukunftsmusik liefert die Blockchain-Technologie, die noch detailliertere Daten zu Immobilien greifbar macht. „Klemmbrett und Kamera – das war einmal“, fasst Kunert zusammen.

Neben dem Sammeln wird auch das Analysieren der Daten ein zunehmend technischer Prozess. Maschinen können schneller und korrekter mit den großen Datenmengen umgehen. Schon heute gibt es die ersten Beispiele dafür. So hat die HypoVereinsbank vor mehr als zehn Jahren ein digitales Tool eingeführt, mit dem sich der Wert von Standardimmobilien wie Einfamilien-, Reihenhäusern und Doppelhaushälften abschätzen lässt. Es veränderte die Arbeit der HypoVereinsbank. „Indem wir einen Teil der Arbeit nicht mehr händisch machen müssen, können wir unsere Analysen schneller erstellen und haben mehr Zeit für die Bewertung komplexerer Immobilienprojekte“, sagt Halling.

Mit dem Eingeben von Daten in einen Rechner ist es allerdings nicht getan. „Sie müssen wissen, was Sie da tun“, sagt Kunert. Methodenkompetenz in der Datenanalyse und ein gewisses Verständnis für die Funktionsweise von Algorithmen sind ein Muss. Der Bewerter müsse nicht alles selbst ausrechnen können, aber er müsse verstehen, was dort passiert, betont Kunert. Darüber hinaus muss es Menschen geben, die der Maschine sagen, was sie zu tun hat. Daher sieht er künftig in der Bewerterausbildung einen größeren Schwerpunkt beim Thema mathematischer Statistik – ein heute schon unter angehenden Gutachtern unbeliebtes Thema. Aber es nutzt nichts. Denn das, was sich jetzt schon für die Zukunft andeute, sei noch komplexer als die heute angewandten Modelle. Kunert verweist dabei auf die neuronalen Netzwerke, für viele eine Blackbox. Sie hätten eine gute Prognoseeigenschaft und eine hohe Treffergenauigkeit. Die Funktionsweise ist allerdings hochkomplex. Doch auch dafür müsse es unter den Gutachtern ein bestimmtes Verständnis geben. Denn eines bleibt auch in Zukunft Aufgabe eines Bewerters: Er muss seine Berechnungen belegen können und nachvollziehbar machen, auch solche, die Resultat einer Maschine sind.

Letztlich den Marktwert festzusetzen, ist die Paradedisziplin des Bewerters. Denn dabei zählen nicht nur die für jedermann ersichtlichen Fakten. Hier spielt zudem das Marktgespür und die Einschätzung nicht rationalisierbarer Faktoren hinein. Gerade im Fall von Standardimmobilien wie privat genutzten Immobilien hält die Maschine Einzug. Etliche Banken orientieren sich Herr zufolge oftmals in Finanzierungsfragen an den Grobeinschätzungen der Rechner. In Spanien und Australien, wo die Transaktionsdaten im Wohnungsmarkt transparenter sind, sei die Bewertung bereits komplett automatisiert. Hierzulande sei die Datenlage hingegen noch sehr undurchsichtig.

Für Bewerter um einiges interessanter wird es indes auf dem Markt der Gewerbeimmobilien und großvolumiger Transaktionen. Hier kommt der punktgenauen Einschätzung des Marktwerts ein größeres Gewicht zu, weil es nicht selten um besondere Gebäude oder größere Pakete geht. Es spielen ungleich mehr solcher für Maschinen nicht fassbaren Daten und Umstände ein, die den Wert deutlich beeinflussen können. Z.B. kann ein Gutachter einschätzen, ob es sich bei einer vergleichbaren Transaktion um einen Freundschaftspreis handelte, wie sich die Innenstadt entwickeln könnte, wenn erst einmal das Outlet-Center am Stadtrand in Betrieb geht, oder wie solvent der Großmieter ist, der schon mit Insolvenzgerüchten in den Schlagzeilen steht.

Angesichts dieser Gesamtentwicklung des Berufsbilds geht Herr davon aus, dass es letztlich „vielleicht ein paar weniger Bewerter geben wird“, weil das Geschäft der Datensammlung stark automatisiert werden wird. Das bedeutet allerdings nicht direkt eine Schwächung des Berufsstands, im Gegenteil. Denn gleichzeitig gebe es eine Spezialisierung mit Blick auf das Verständnis und die Anwendung der künftigen Technologien und mit Blick auf die verschiedenen Asset-klassen. „Der Bewerter wird zum Berater“, sagt Kunert. Zu den Kunden zählten Banken oder Investoren mit großen Portfolios. Halling erläutert zudem, dass die durch die Automatisierung gewonnene Zeit in die Qualität der Bewertung fließt. Auch gesetzliche und regulatorische Vorgaben könnten effizienter erfüllt werden. Zudem wären zusätzliche detaillierte Immobilienratings möglich,wodurch sich zahlreiche Steuerungs- und Analysemöglichkeiten für Immobilienportfolios ergäben.