Aus Daten müssen Prozesse werden

Schon bei ESG-Angaben zeigt sich, woran es heute oft noch hakt. Banken arbeiten mit unterschiedlichen Anforderungen, und selbst bei einzelnen Kennzahlen ist nicht immer eindeutig, welche Definition zugrunde liegt. In den Unternehmen selbst treffen diese Vorgaben auf verschiedene Softwarelösungen, Dienstleister und interne Zuständigkeiten. Die Folge sind Rückfragen, Übertragungen und zusätzliche Prüfschritte. Im Asset Management verdichten sich diese Anforderungen. Informationen aus dem Gebäudebetrieb müssen für Portfoliosteuerung, Reporting, Dienstleistermanagement und externe Adressaten verfügbar sein. Werden diese Aufgaben jeweils über eigene Datenwege organisiert, wächst mit jeder neuen Anwendung die Zahl der Übergaben. Digitalisierung beschleunigt dann einzelne Arbeitsschritte, der Gesamtprozess bleibt jedoch aufwendig.

Ziel sollte nicht sein, allen Marktteilnehmern dieselbe Software oder identische Abläufe vorzugeben. Maßgeblich ist vielmehr, dass an Übergabepunkten dieselben Begriffe verstanden werden und Informationen so strukturiert sind, dass sie ohne zusätzliche Übersetzung in den folgenden Arbeitsschritt einfließen können.

Die Branche muss dafür nicht von vorn beginnen. Für zentrale ESG-Kennzahlen existiert bereits eine gemeinsame KPI-Systematik für Immobilien- und Finanzwirtschaft. Jetzt kommt es darauf an, solche Definitionen konsequent in Software, Verträgen und Leistungsbildern zu verankern. Ein Standard entfaltet seinen wirtschaftlichen Wert erst dort, wo er den Arbeitsalltag tatsächlich vereinfacht. Besonders sichtbar wird das bei der Steuerung externer Dienstleister. Ein Anbieterwechsel kann heute dazu führen, dass Zuordnungen, Routinen und technische Übergaben neu eingerichtet werden. Gemeinsame Strukturen reduzieren diesen Aufwand und erleichtern es dem Asset Management, Leistungen neu zu vergeben, ohne den Informationsfluss jedes Mal mit umzubauen. Das erhöht die operative Flexibilität und reduziert den Aufwand bei Dienstleisterwechseln.

Zum Datenaustausch gehört außerdem Vertrauen. Ein Wert kann technisch korrekt übertragen sein und für den Adressaten trotzdem unbrauchbar bleiben, wenn sein Status unklar ist. Deshalb sollte erkennbar sein, wer eine Angabe geprüft und freigegeben hat und ob sie danach verändert wurde. Gerade Banken, Investoren oder Prüfer brauchen diese Sicherheit, wenn Informationen in Kredit-, Prüf- oder Entscheidungsprozesse eingehen.

Mit KI erreicht diese Entwicklung die nächste Stufe. Während die bestehenden Quellsysteme die verlässliche Infrastruktur für Datenhaltung, Sicherheit und Compliance bleiben, können KI-Agenten Informationen künftig systemübergreifend erschließen und Prozesse anstoßen. Damit muss nicht für jeden neuen Anwendungsfall eine eigene technische Verbindung zwischen Systemen geschaffen werden. Voraussetzung bleibt jedoch, dass Daten eindeutig definiert, strukturiert und belastbar sind. Gleichzeitig müssen Verantwortlichkeiten und der zulässige Grad der Automatisierung klar geregelt sein. Der Mehrwert entsteht durch das Zusammenspiel von Daten, KI und menschlicher Expertise.

Deshalb führt der Weg über Pilotierungen. Kleine, klar abgegrenzte Anwendungsfälle zeigen schnell, wo Definitionen tragen, wo Übergaben stocken und welche organisatorischen Regeln noch fehlen. Aus erfolgreichen Versuchen müssen anschließend wiederholbare Modelle entstehen. Erst dann kann aus einer guten Einzellösung ein Ansatz werden, der in weiteren Unternehmen, Portfolios und Anwendungen funktioniert.

Für Regulierung und Verwaltung gilt derselbe Grundsatz. Bei neuen Berichts- und Datenanforderungen sollte geprüft werden, ob bereits strukturierte Informationen unmittelbar in bestehende Abläufe einfließen können. Das gilt ebenso für digitale Antrags- und Genehmigungsverfahren. Sonst entsteht mit jeder Vorgabe ein weiterer Datenweg: Die Abfrage wird digital, der dahinterliegende Ablauf aber nicht besser.

Entscheidend für ein digitales Ökosystem ist dabei nicht eine zentrale Plattform, sondern dass bestehende Lösungen verlässlich miteinander kommunizieren können. Wichtig sind verlässliche Regeln für Übergaben zwischen bestehenden Lösungen, klare Verantwortlichkeiten und Formate, die unterschiedliche Anwendungen verarbeiten können. So bleibt technologische Vielfalt möglich, ohne dass Prozesse an den Grenzen einzelner Systeme immer wieder neu zusammengesetzt werden müssen.