End-to-End M&A-Prozessdesig... / 2.2 Digitalisierung im Transaktionsmanagement

Gerade das Transaktionsmanagement unterliegt einem umfassenden digitalen Wandel. Insbesondere im Rahmen der Due Diligence steht man vor der Herausforderung eine enorme Menge strukturierter (z. B. von ERP- oder Buchhaltungssystemen) und unstrukturierter Datensätze in kurzer Zeit analysieren zu müssen. Die Automatisierung von Due-Diligence-Aufgaben über Big-Data- und NLP-Analysen bzw. Search Engines (e-discovery) und Machine Learning bieten insbesondere für die Vertragsanalysen der Legal Due Diligence und in der Financial Due Diligence enorme Effizienz-, Qualitäts- und Geschwindigkeitspotenziale und damit Wettbewerbsvorteile, insbesondere in kompetitiven Due-Diligence-Prozessen.

So ist eine digitale Extraktion von Vertragsinhalten und deren Analyse in der Legal Due Diligence in einer Reihe von Anwendungssystemen möglich. Hierfür werden vorhandene Vertragsklauseln – wie z. B. Garantien, Exklusivitätsvereinbarungen, Change-of-Control-Klauseln, IP-Rechte – in einer großen Menge von unterschiedlichen Vertragsformaten vollautomatisiert identifiziert und ausgewertet. Insbesondere die semantische Analyse mithilfe von Machine-Learning-Algorithmen eignet sich für die strukturierte Analyse großer Datensätze. Darauf aufbauend kann eine Bewertung der juristischen Risiken effizient und mit deutlichem Zeitgewinn gegenüber einer traditionellen juristischen Due Diligence vorgenommen und in einem zweiten Schritt automatisiert Lösungsvorschläge für einen potenziellen Kaufvertrag vorgeschlagen werden. Daneben bietet die digitale Datenfindung und Analyse der Datenzusammenhänge und -strukturen, insbesondere über automatisierte Datenraumanalysen, neue Wege für die Forensische Analyse im Rahmen der Compliance Due Diligence und Financial Due Diligence.

Als neues bzw. erweitertes Arbeitsfeld in der Due Diligence etabliert sich zunehmend eine eigenständige Tech Due Diligence, die eine detaillierte Analyse der technologischen Plattformen, sowie der IT- bzw. ERP-Systeme im Target-Unternehmen auf der Basis standardisierter, digitaler Assessments und Checklisten umfasst. Zugleich dient sie einer Überprüfung der Kompatibilität mit der IT-Architektur und den genutzten Plattformen im kaufenden Unternehmen, um eine frühzeitige Migrationsplanung für die anschließende PMI darstellen zu können.

 

Praxis-Tipp

Risikominimierung bei IT-Integration

Dieses "Frontloading" von Fragen bezüglich der Zusammenführung der IT-Landschaften zwischen Käufer und Target-Unternehmen von der PMI in die Due Diligence ist ein wesentlicher Erfolgsfaktor, da viele PMI-Projekte gerade an der IT-Integration scheitern. Die wesentlichen Aufgaben bestehen hier in der automatisierten Analyse der Anwendungssysteme bezüglich der Systemarchitektur, der funktionalen Verwendungscharakteristiken und der inbound/outbound Schnittstellen im Rahmen der Tech Due Diligence.

Während die detaillierte Analyse von vorhandenen Anwendungssystemen bereits eine Standardanalyse in den meisten IT-Due-Diligence-Prozessen ist, wird i. d. R. noch keine systematische Analyse der Endbenutzer-Arbeitsplätze (Desktop PCs und Notebooks) durchgeführt. Dabei birgt dies nicht nur bei der Übernahme zehntausender Mitarbeiter im Rahmen von Großakquisitionen ein signifikantes Risikopotenzial bzgl. einzuhaltender Qualitäts- und Performancevorgaben, Betriebskosten, Compliance Anforderungen und u. U. notwendiger, aber zum Teil unbekannter Support-, bzw. Migrationsaufwände. Notwendige Transparenz können hier nur intelligente Endbenutzer-Analysen und -Lösungen schaffen, die ein aktuelles und faktenbasiertes Lagebild über alle vorhandenen PC-Arbeitsplätze liefern.

Eher schon zum etablierten Instrumentarium eines digitalen Due-Diligence-Prozesses gehören virtuelle Datenräume, welche die vormals physischen Datenräume vollkommen ersetzen und eine effizientere bzw. strukturierte Analyse der einzelnen Due-Diligence-Module auf Käuferseite ermöglichen. Der Verkäufer kann durch die Verwendung virtueller Datenräume die freigegebenen Informationen gezielter steuern und zugleich eine größere Anzahl von Bietern parallel in die Due Diligence einbinden und damit den Wettbewerbsdruck erhöhen. Zusätzlich können digitale Assistenten eingesetzt werden, die automatisiert Lücken in der Vollständigkeit der Datenrauminhalte offenlegen und den im M&A-Prozess involvierten Personen durch Vorschläge bei der täglichen Arbeit unterstützen. Ergänzend können hierdurch Risiken identifiziert und Lösungsvorschläge für diese Risiken generiert werden. Führende Datenraumanbieter entwickeln Ihre Lösungen derzeit weiter und integrieren Machine Learning in den Datenraum.

Last but not least kann über die Digitalisierung und Verzahnung der Due Diligence, der Unternehmensbewertung und der Synergieverifizierung einem End-to-End-Ansatz qualitativ und effizienzgetrieben Rechnung getragen werden.

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