FRANKFURT AM MAIN / LONDON (IT BOLTWISE) – Die ING will Baufinanzierungen künftig schneller entscheiden: Kunden sollen binnen maximal 30 Minuten eine verbindliche Zusage erhalten. Damit setzt die Bank auf Automatisierung, die vor allem bei Bestands-Einfamilienhäusern funktioniert. Gleichzeitig bleibt der Marktkontext widersprüchlich, weil Neubau weiterhin durch hohe Kosten und regulatorische Hürden ausgebremst wird. Experten erwarten daher zwar mehr Tempo im Einzelfall, aber keine schnelle Lösung der breiten Wohnungsnot.
Wenn Finanzierungsentscheidungen bislang wie ein Geduldsspiel wirkten, testet die ING nun ein anderes Tempo- und Prozessmodell: In bis zu 30 Minuten soll eine verbindliche Entscheidung für bestimmte Baufinanzierungen möglich werden. Die Idee dahinter ist klar, aber anspruchsvoll umzusetzen: Anstatt dass mehrere Schritte der Kreditprüfung nacheinander durchlaufen, soll ein automatisierter Genehmigungsfluss frühzeitig zu einem belastbaren Ergebnis führen. Für Kunden bedeutet das weniger Wartezeit und potenziell bessere Verhandlungsspielräume beim Kauf. Für den Markt ist es vor allem ein Signal, dass sich Banken stärker als „digitale Entscheidungsmaschinen“ verstehen müssen.
Technisch betrachtet steht und fällt das Vorhaben mit der Frage, wie robust eine KI-gestützte oder regelbasierte Validierung die Risiken für bestimmte Objektkategorien abbilden kann. Laut Beschreibung gilt die schnelle, automatisierte Zusage vorerst nur für Bestands-Einfamilienhäuser. Der Grund ist weniger marketinggetrieben als methodisch: Für Neubauten, Eigentumswohnungen oder Mehrfamilienhäuser wird die Wertermittlung deutlich komplexer, etwa wegen unterschiedlicher Bau- und Ausstattungsprofile, belastbarer Vergleichsdaten und teils längerer Projektlaufzeiten. In diesem Segment braucht es meist mehr Plausibilisierungsschritte, um das Zusammenspiel aus Objektwert, Beleihung, Liquiditätsrisiken und Laufzeitstruktur sauber zu erfassen.
Der Timing-Effekt trifft auf ein angespanntes Wohnungsumfeld. Während die Stimmung im Wohnungsbau laut ifo-Institut den tiefsten Stand seit vier Jahren erreichte, zeigt das Kreditvolumen im ersten Quartal 2026 mit 61,2 Milliarden Euro den höchsten Wert seit der Zinswende 2022. Gleichzeitig bleiben Bauzinsen zwar mit rund 3,8 Prozent relativ stabil, liegen aber deutlich über dem Niveau von 2022. Hinzu kommt, dass Wohnimmobilienpreise im ersten Quartal leicht stiegen, regional jedoch stark differenzierten. Für Banken ist das relevant, weil der risikogerechte Preis einer Finanzierung zunehmend von lokalen Daten, Transaktionsgeschwindigkeit und Deckungslogik abhängt.
In der Wettbewerbsperspektive lohnt sich der Blick auf andere Player und Prozessketten: Plattformanbieter und Kreditintermediäre wie Europace oder Interhyp haben den Markt in den letzten Jahren mit digitalisierten Workflows, Vorqualifizierung und schnelleren Dokumentenpfaden geprägt. Viele Institute arbeiten außerdem mit segmentierten Underwriting-Logiken, bei denen Standardfälle automatisiert werden, während Sonderfälle in den manuell begleiteten Prüfprozess wechseln. In diesem Kontext ist die ING-Strategie weniger eine „KI-Show“, sondern eine konsequente Ausrichtung auf schnelle Entscheidungen in einem klar eingegrenzten Risiko-Korridor. Branchenbeobachter berichten zudem, dass gerade bei Bestandsobjekten die Datengrundlage meist konsistenter ist, wodurch Automatisierung schneller wirtschaftlich wird.
Historisch ist diese Entwicklung eine Fortsetzung früherer Digitalisierungsschritte, allerdings mit verschobenem Schwerpunkt. In den 2010er-Jahren standen oft Frontend-Verbesserungen im Vordergrund: Online-Anträge, Dokumenten-Uploads und standardisierte Formulare. Mit dem Vormarsch von Machine-Learning-Ansätzen und automatisiertem Datenaustausch rückten später Scorecards, Betrugserkennung und regelbasierte Plausibilitätsprüfungen stärker in den Mittelpunkt. Der nächste Schritt ist nun die „Entscheidungsautomatisierung“ selbst, also die Kombination aus Datenanreicherung, Modellbewertung und regelharter Governance in einer kurzen Service-Zeit. Entscheidend ist, dass diese Prozesse auditierbar bleiben, etwa über Protokolle, Modellkarten und ein nachvollziehbares Regelwerk für Grenzfälle.
Regulatorisch und datenschutzrechtlich verschiebt sich damit die Verantwortung: Je stärker Entscheidungen automatisiert werden, desto wichtiger werden Nachvollziehbarkeit, Zweckbindung und der saubere Umgang mit personenbezogenen Daten. Zwar betreffen viele Details im Hintergrund Kreditwürdigkeitsprüfung und Risikosteuerung, doch für Unternehmen und Kunden wird das Thema vor allem dann akut, wenn ein Modell im Grenzbereich ablehnt oder eine Zusage nur unter Bedingungen erteilt. In der Praxis heißt das: Institute müssen erklären können, welche Daten in welcher Form in die Entscheidung einfließen, welche Regeln den Ausschluss bestimmter Objektkategorien bewirken und wie sie mit Bias- oder Datenlücken umgehen. Gerade im angespannten Markt, in dem ohnehin Wohnungsknappheit und hohe Wohnkosten Druck erzeugen, ist Compliance kein „Nice-to-have“, sondern Teil der Vertrauensbildung.
Der Marktausblick zeigt außerdem die Grenzen des Ansatzes. Der erwartete Wohnungsbedarf ist hoch, und beim Neubau setzen Baugenehmigungsrückgänge dem System zu; 2024 lagen die Genehmigungen bei 215.900, dem niedrigsten Stand seit 14 Jahren. Angesichts eines geschätzten bundesweiten Wohnungsmangels von 1,4 Millionen Einheiten löst schnellere Kreditvergabe das strukturelle Problem nur indirekt. Zudem verschärfen Kostenfaktoren die Lage: Neben Zinsen wirken Preissteigerungen, knappe Bestände und die Unsicherheit rund um Modernisierungsvorhaben. Dazu kommt die angekündigte 50/50-Regelung im Gebäudemodernisierungsgesetz, bei der Vermieter künftig einen Teil der CO2-Kosten, Netzentgelte und Biogas-Aufschläge übernehmen sollen; die Branche kritisiert mangelnde Markttransparenz und eine einseitige Belastung.
Für die Zukunft ist damit eine doppelte Dynamik wahrscheinlich. Kurzfristig kann eine 30-Minuten-Zusage bei geeigneten Bestandsobjekten den Deal-Flow beschleunigen und die Finanzierung „entkoppeln“ von langsamen Prüfphasen. Mittel- bis langfristig entscheidet jedoch, wie schnell Banken ihre Underwriting-Modelle auch auf komplexere Objektklassen übertragen können, etwa über bessere Wertermittlungs-Engines, präzisere Datenquellen und stärker standardisierte Bewertungslogiken. Experten prognostizieren, dass der Markt 2026 eher seitwärts und volatil bleibt: Digitalisierung schreitet voran, doch fundamentale Probleme wie hohe Baukosten und regulatorische Hürden dämpfen den Neubau. Für Entwickler und FinTech-Ökosysteme bedeutet das vor allem Chancen bei Schnittstellen, Datenqualität, Auditierbarkeit und bei Tools, die Bewertungs- und Compliance-Prozesse enger verzahnen.
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