Private Equity: Wertschöpfung durch Digitalisierung im M&A

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) bei M&A-Transaktionen ist von entscheidender Bedeutung für die Effizienz, das Timing und die Transparenz der Deals. Das Datenvolumen in Datenräumen steigt explosionsartig an, somit werden Technologieeinsatz und Automatisierung unverzichtbar. Lösungen, die den M&A-Zyklus verkürzen und helfen das Datenvolumen zu strukturieren, werden immer erfolgskritischer für Dealmaker.

In einer Umfrage wurden kürzlich mehr als 2.000 Dealmaker befragt: 64 % von ihnen glauben, dass sie bis 2025 in der Lage sein werden, Transaktionen innerhalb von 30 Tagen abzuschließen. Von den mehr als 100 befragten Dealmakern in DACH waren es sogar 59 %. Nun muss die Technologie Schritt halten, um diese Transaktionszeiten zu ermöglichen.

Einsatz von Technologie zur Identifizierung, Überprüfung und Steigerung

Aus Sicht von Private-Equity-Unternehmen kann die Wertschöpfung durch Digitalisierung in drei Hauptkategorien erfolgen:

• Zum einen geht es um die Identifizierung der Targets sowie die Entwicklung einer Pipeline-Strategie zur Eingrenzung und Konzentration auf die richtigen Targets für eine Investitionsstrategie. Das ist der erste Schritt im Deal Sourcing. Hier helfen transparente, effiziente Marktinformationen, den Fokus auf die richtigen Targets zu legen.
• Zweitens müssen die Schlüsselkomponenten für das Prozess-Monitoring und das Reporting gegenüber dem Investor vorhanden sein. Dabei ist entscheidend, dass PE-Unternehmen über die richtigen Automatisierungstools verfügen. Nur so kann die gewünschte Governance etabliert werden.
• Drittens müssen Datenanalysen für ein transparentes und effizientes Wachstum des investierenden Unternehmens vorhanden sein. Auch für den Ausstieg von PE-Firmen sind diese Instrumente erforderlich, denn sie gewährleisten einen effizienten Veräußerungsprozess.

KI-Tools für Targeting und Tracking

KI-Tools identifizieren potenzielle Targets, um privates Kapital zu investieren. So erhalten Kapitalgeber bessere Informationen für das Deal Sourcing und sie können sich frühzeitig eine Meinung über die Vermögenswerte bilden. Beim automatisierten Deal Sourcing werden gute Ergebnisse erzielt, gerade wenn beim Matching Aspekte wie Besteuerung, Regulierung und rechtliche Fragen berücksichtigt werden.

In jeder Phase des M&A-Prozesses können benutzerdefinierte Analysen der Daten durchgeführt und die Daten für die Due Diligence extrahiert werden. Bei internationalen Fragen, ESG-Faktoren und Risikomanagement unterstützen diese angereicherten Daten die strategische Entscheidungsfindung. So können sich Dealmaker leichter eine Meinung bilden und seine Kunden besser beraten.

Automatisierung, Effizienz und Geschwindigkeit

Daten waren schon immer eine wichtige Komponente bei der Anbahnung von Transaktionen. Technologie ist wichtig für die Integration, denn es ermöglicht effizientere und schnellere Transaktionen. Wenn sich alle Beteiligten in einem virtuellen Datenraum einloggen, um Dokumente zu prüfen, ist das natürlich viel effizienter als ein physischer Datenraum. Und der Private-Equity-Investor hat ebenfalls eine umfassendere Sicht auf den Prozess.

Die DACH-Dealmaker in der erwähnten Umfrage glauben, dass KI und maschinelles Lernen den größten transformatorischen Einfluss auf M&A haben werden. Und dass der Zugang zu einem virtuellen Datenraum mit maschinellem Lernen und KI die Due Diligence am meisten beschleunigen wird.

Der DACH-Markt ist ein wichtiger Akteur im EMEA-Dealmaking: Einige der größten Deals des Jahres 2022 gingen auf das Konto der Region. Vor allem die Branchen Informations- und Kommunikationstechnologien, Industrie & Chemie sowie Pharma, Medizin & Biotechnologie sind reif für weitere Deals (siehe Deal Drivers: EMEA FY 2022). Hier können technologische Fortschritte leicht den Unterschied zwischen Deal Making und Deal Breaking ausmachen.