Donnerstag, 2. April 2020

Digitalisierung bremst Fusionen und Übernahmen Das klassische M&A-Geschäft ist tot

Digitalisierung: Sie ändert nicht nur die Art und Weise, auf die M&A-Prozesse umgesetzt werden, sondern auch die Landschaft, in der sie stattfinden
imago images/Westend61
Digitalisierung: Sie ändert nicht nur die Art und Weise, auf die M&A-Prozesse umgesetzt werden, sondern auch die Landschaft, in der sie stattfinden

Die Digitalisierung bedeutet das Ende für klassische Fusionen und Übernahmen. Dafür gewinnen andere Instrumente an Bedeutung. Die Entwicklung digitaler Werkzeuge ist in vollem Gange: Unternehmen und Berater sollten sich dringend darauf einstellen.

Dass die digitale Transformation all unsere Lebensbereiche erfasst, ist inzwischen Allgemeingut. Dass sie auch das Geschäft mit Fusionen und Übernahmen (Mergers & Acquisitions, M&A) gravierend verändert, ist dagegen bisher noch weitgehend unbemerkt geblieben. Dabei ist die Transformation bereits in vollem Gange. Sie vollzieht sich eher schleichend, doch am Ende könnte daraus der größte Wandel entstehen, den es auf dem Gebiet der Unternehmenszusammenschlüsse je gegeben hat.

Aus Big Data wird Smart Data

Virtuelle Datenräume für Due Diligences sind inzwischen Stand der Technik, auch wenn bislang noch die dokumentengebundene Datenspeicherung dominiert. Doch zunehmend lösen sich die Daten von den Dokumenten, werden frei gespeichert und sind während des gesamten M&A-Prozess "end-to-end" für alle Beteiligten auf der Basis von Zugriffsrechten verfügbar.

Damit entstehen völlig neue Analysemöglichkeiten: Daten aus der Finanzwelt können mit Markt- und Technikinformationen in Beziehung gesetzt und Zusammenhänge sichtbar gemacht werden, die in dieser Vielfalt bisher nicht verfügbar waren. "Big Data" wandelt sich zu "Smart Data". Und das verspricht völlig neue, tiefgreifende Aussagen über mögliche Entwicklungspfade und die Bewertung von Handlungsoptionen.

Kai Lucks
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    Kai Lucks
    Kai Lucks ist geschäftsführender Gesellschafter des MMI Merger Management Instituts sowie Gründer und Vorsitzender des Bundesverbandes Mergers & Acquisitions e.V. Er hat 35 Jahre bei Siemens im Medizin- und Energieerzeugungsbereich gearbeitet, zuletzt als Verantwortlicher für alle Strategieprojekte des Konzerns und seiner Geschäftsbereiche.

Künstliche Intelligenz ermöglicht heute schon die automatisierte Querauswertung großer Vertrags- und Datenmengen, was zu einer erheblichen Zeitersparnis und zusätzlicher Rechtssicherheit in umfangreichen Due-Diligence-Prozessen führt. Große Kanzleien geben hierbei den Ton an. Zurzeit strömt eine Unmenge an digitalen Instrumenten in den M&A-Markt, die zum Teil als Quasi-Standards von externen Dienstleistern angeboten werden.

Große M&A-Beratungshäuser oder Vielkäufer stricken ihre speziellen Tools auch selbst. Da finden sich vielsagende Titel wie "Ecosystem Trend Scouting", "Synergy Libraries", "Real Time Due Diligence" oder "Milestone Tracking Monitors". Aber Achtung: Viele Angebote auf dem freien Markt sind noch nicht ausgereift, zahlreiche Tools, die im Web zu finden sind, reine Versuchsballons.

Warten auf den großen Wurf

Wie auch in anderen Bereichen der Digitalwirtschaft sind leider auch die meisten Instrumente im M&A-Bereich bisher lediglich Insellösungen. Integration und Vernetzung zu übergreifenden Systemen gelingen bislang nur teilweise. Selbst die großen internationalen Kanzleien aus Wirtschaftsprüfung und Rechtsberatung verwenden diverse insular angelegte Instrumente neben- und nacheinander. Als Digitalplattform bei M&A-Prozessen bietet sich vor allem die projektübergreifende Datenspeicherung in fachübergreifend angelegten Datenräumen an, deren zusätzlicher Nutzen in der automatisierten Datensuche und Herstellung inhaltlicher Verbindungen liegt - mithilfe von künstlicher Intelligenz (KI) und in Einzelfällen auch Blockchain-Anwendungen zur durchgängigen Sicherung von Prozess-Schritten.

Allerdings sind viele Kunden gegenüber KI und Blockchain nach wie vor zurückhaltend, vor allem im Mittelstand. Dies ist auch berechtigt, denn der Programmieraufwand ist hoch, die notwendigen Testläufe sind aufwendig. Das Ganze lohnt sich erst bei vielfach wiederholbaren Einsätzen, also nur bei "Vielkäufern" wie Private-Equity-Gesellschaften oder im Segment von höher standardisierbaren M&A-Projektmodulen.

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