Rocket Close: Agentic AI für Titelprüfung und Dokumentenverarbeitung in der Hypothekenbranche

Rocket Close ist eine in Detroit ansässige Titelversicherungs- und Bewertungsgesellschaft innerhalb des Rocket-Companies-Konzerns. Das Unternehmen erbringt Dienstleistungen rund um Titelversicherung, Immobilienbewertung und Abwicklung von Kaufabschlüssen (Settlement Services).

Mit steigendem Volumen an Hypotheken- und Kreditanträgen entstanden zwei voneinander getrennte Engpässe. Erstens: Titelprüfer mussten für jeden Auftrag mehrere Systeme, staatliche Leitfäden und Kreisanforderungen manuell durchsuchen. Lokale Sonderregeln – etwa zu Nachlassverfahren oder Steuer-IDs – machten diese Recherche besonders zeitaufwendig. Zweitens: Die manuelle Verarbeitung von sogenannten Abstract-Dokumentenpaketen – umfangreiche Sammlungen rechtlicher Grundbuchdokumente – erforderte laut AWS-Blogbeitrag bei Spitzenlast bis zu 10 Stunden pro Paket, bei einem geschätzten tatsächlichen Bearbeitungsaufwand von rund 30 Minuten. Täglich fielen rund 2.000 solcher Pakete an, jedes mit durchschnittlich 75 Seiten – insgesamt etwa 1.000 Stunden manueller Bearbeitungsaufwand pro Tag.

Rocket Close hat in zwei getrennten AWS-Projekten jeweils eigenständige KI-Lösungen entwickelt und produktiv eingesetzt.

**Supercharger (Agentic AI für Titelprüfung):** In Zusammenarbeit mit AWS entstand „Supercharger", ein agentenbasiertes KI-System, das Titelprüfer und Auftragsbearbeiter in natürlicher Sprache durch den Auftragsabwicklungsprozess führt. Das System beantwortet Fragen zu staatsspezifischen Anforderungen, Kreisregeln und internen Richtlinien, ohne dass Mitarbeitende mehrere Systeme manuell konsultieren müssen. Supercharger generiert laut AWS aus den verfügbaren Daten handlungsorientierte Einsichten zu laufenden Aufträgen.

**Automatisierte Dokumentenverarbeitung (Abstract-Pakete):** In einem früheren Projekt, das laut AWS im April 2026 bekannt wurde, entwickelte Rocket Close gemeinsam mit dem AWS Generative AI Innovation Center (GenAIIC) eine Pipeline zur automatisierten Verarbeitung von Abstract-Dokumentenpaketen. Diese Pakete enthalten bis zu 100 Seiten heterogener Rechtsdokumente – darunter Hypothekenverträge, Eigentumsübertragungsurkunden, Pfändungsbescheide und steuerrechtliche Dokumente – in über 60 verschiedenen Dokumentenklassen.

**Supercharger** basiert auf Strands Agents, einem von AWS veröffentlichten Open-Source-SDK für den Aufbau von KI-Agenten. Als Sprachmodell kommt Anthropic Claude über Amazon Bedrock zum Einsatz. Amazon Bedrock Knowledge Bases stellt staatliche Leitfäden, Kreisanforderungen und interne Unternehmensrichtlinien strukturiert bereit. Über MCP-Tools (Model Context Protocol) greift das System per API auf die operativen Datenbanken von Rocket Close zu und ruft dort Auftragsinformationen ab. Die Kommunikation mit den Nutzern erfolgt über WebSocket-Verbindungen mit JWT-basierter Token-Validierung.

Für den Datenschutz kombiniert Supercharger Amazon Bedrock Guardrails mit zeilenbasierter Datenzugangskontrolle (Row-Level Data Entitlements), um unbeabsichtigten Zugriff auf kundenbezogene Daten zu verhindern. Alle Konversationen werden mit vollständigen Prüfpfaden protokolliert, um regulatorische Anforderungen zu erfüllen.

**Die Dokumentenverarbeitungs-Pipeline** nutzt Amazon Textract für die OCR-Verarbeitung: Das System erkennt Layouts, Tabellen, Formulare, Handschriften und Stempel und erhält dabei die Dokumentstruktur. In einer zweiten Stufe übernimmt Amazon Bedrock die intelligente Extraktion relevanter Felder sowie die Segmentierung und Klassifizierung der Dokumente. Die Lösung ist laut AWS auf eine Verarbeitung von über 500.000 Dokumenten jährlich ausgelegt.

Für die Dokumentenverarbeitungs-Pipeline nennt AWS konkrete Kennzahlen: Die Verarbeitungszeit wurde um das 15-Fache reduziert – von rund 30 Minuten auf unter 2 Minuten pro Paket. Die Gesamtgenauigkeit bei Segmentierung, Klassifizierung und Feldextraktion liegt bei 90 %.

Für Supercharger nennen die vorliegenden Quellen keine quantifizierten Ergebniskennzahlen. AWS beschreibt das Ziel als Reduktion manueller Recherchezeit für Titelprüfer und Verbesserung des Durchsatzes bei staatsspezifischen Titelprüfungen.

Rocket Close hat innerhalb kurzer Zeit zwei voneinander unabhängige KI-Systeme für unterschiedliche Engpässe im selben Geschäftsbereich in Betrieb genommen. Beide Projekte entstanden in enger Zusammenarbeit mit AWS und setzen auf Amazon Bedrock als gemeinsame Plattform. Die Kombination aus regelbasierter Zugangskontrolle, Audit-Logging und Guardrails deutet auf einen bewussten Umgang mit Compliance-Anforderungen im regulierten Immobilien- und Hypothekenumfeld hin. Beide Lösungen adressieren denselben strukturellen Engpass – fragmentierte, manuelle Informationsverarbeitung bei hohem Auftragsvolumen – mit unterschiedlichen technischen Ansätzen.