Merger-Experte Kai Lucks
Neue Technologien verändern den Übernahmemarkt
Aktualisiert am 20.10.2021 - 16:44 Uhr
Kai Lucks ist Vorstandsvorsitzender des Bundesverbandes Mergers & Acquisitions. Foto: Bundesverband Mergers & Acquisitions
Wie verändern fortschrittliche Technologien den Markt für Unternehmensübernahmen? Mit dieser Frage beschäftigt sich Kai Lucks vom Bundesverband Mergers & Acquisitions in einem Gastbeitrag.
In der Praxis sinds Tools und Einzellösungen nicht auf einer einzigen spezifischen Toolebene anzusiedeln, sondern – je nach Integrationsgrad – durchaus auch auf verschiedenen Ebenen: entsprechend ihrer Zuordnung zur jeweiligen Integrationshöhe. Dies ist bei der Entwicklung und Positionierung von Tools – etwa zur Datenselektion, Integration und Visualisierung - besonders wichtig, da diese integrative Funktionen aufweisen. Dies trifft zum Beispiel auf dynamische Databooks oder Dashboards zu.
Vieles muss nicht für M&A spezifisch entwickelt werden. Vielmehr gibt es heute bereits allgemeine betriebswirtschaftliche Anwendungen zur strategischen Planung oder die Transformationen wie zum...
Märkte bewegen Aktien, Zinsen, Politik. Und Menschen. Deshalb präsentieren wir dir hier die bedeutendsten Analysen und Thesen von Top-Ökonomen - gebündelt und übersichtlich. Führende Volkswirte und Unternehmensstrategen gehen den wichtigen wirtschaftlichen Entwicklungen clever und zuweilen kontrovers auf den Grund.
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In der Praxis sinds Tools und Einzellösungen nicht auf einer einzigen spezifischen Toolebene anzusiedeln, sondern – je nach Integrationsgrad – durchaus auch auf verschiedenen Ebenen: entsprechend ihrer Zuordnung zur jeweiligen Integrationshöhe. Dies ist bei der Entwicklung und Positionierung von Tools – etwa zur Datenselektion, Integration und Visualisierung - besonders wichtig, da diese integrative Funktionen aufweisen. Dies trifft zum Beispiel auf dynamische Databooks oder Dashboards zu.
Vieles muss nicht für M&A spezifisch entwickelt werden. Vielmehr gibt es heute bereits allgemeine betriebswirtschaftliche Anwendungen zur strategischen Planung oder die Transformationen wie zum Beispiel die sogenannte Post Merger Integration (PMI) unterstützen. Diese können in das digitale Lösungs- und Tool-Arsenal für M&A eingefügt werden.
Entwicklungspfade und Einsatz von Machine Learning
Speziell auf M&A-Prozesse spezialisierte Machine-Learning-Applikationen sind heute noch rar. Ein typischer Entwicklungspfad für einzelne Tools beginnt mit der Identifikation von Lösungsfeldern, die auf bestimmte Phasen spezialisiert sind. Sind diese Lösungen entwickelt müssen sie anschließend zusammengeführt werden. Im Analysebereich wie der Due Diligence sind das beispielsweise erste lauffähige Ansätze, um automatisierte Auswertungen von Informationen aus Datenräumen zu ermöglichen oder um Daten aus verschiedenen Quellen zusammenzuführen.
Die gesuchten Ansätze dazu basieren nicht etwa auf dem Gedanken, Entscheidungen auf Basis vorselektierter Daten und starrer Filterlogiken zu treffen, also zum Beispiel „Umsatz größer als“ oder „Anzahl Mitarbeiter kleiner als…“. Vielmehr werden eigene Logiken eingesetzt, also auf Erfahrungen zurückgehende Algorithmen und individuelle Parameter. Basis dazu sind aus der Praxis abgeleitete Entscheidungsmuster, etwa von Investment Professionals, die mit dem Algorithmus interagieren. Auf diese Weise lassen sich deutlich komplexere Zusammenhänge analysieren.
Jahresabschlüsse der Targets sind zentrale Informationsquellen sowohl beim Screening als auch für die Modellierung der Integration. Auch hier bieten sich automatisierte Verfahren an, insbesondere wieder basierend auf Machine Learning. Dazu sind Algorithmen zu trainieren, da es eine Vielzahl von Szenarien gibt, wie Daten gefunden werden und abzubilden sind. Einfachere Auswertungen lassen sich bereits weitgehend automatisieren, spezifischere und komplexere Sachverhalte müssen schrittweise und immer weiter gehend antrainiert werden. Dafür ist langer Atem gefragt. Ziel dabei ist nicht nur die Automatisierung einzelner Schritte, sondern die Verfügbarkeit und Vergleichbarkeit der Daten als Teil einer großen M&A-Datenbank, sei es für ein einzelnes M&A-Projekt oder eine grundlegende Wissens- und Informationsplattform für das gesamte M&A-Geschehen in einem Unternehmen.
Führende bei M&A aktive Unternehmen verfügen über umfangreiche Datenbanken, gefüllt mit Informationen zu mehrere Millionen Firmen. Diese Daten werden größtenteils automatisch ermittelt. Darin gibt eine ganze Reihe indikativer Datensätze. Ein Beispiel sind Sentiments, also Aktivitäten im Internet, wie zum Beispiel auf Social-Media- Plattformen. Aus diesen Daten lassen sich etwa Attraktivitäten eines Unternehmens ableiten. Dies hilft bei der Priorisierung von Kandidaten.
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