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Künstliche Intelligenz bei M&A-­Transaktionen – Auswirkungen auf den Due-­Diligence-­Prozess

Auch bei Unternehmenstransaktionen kommt Künstliche Intelligenz (KI) zunehmend zur Anwen­dung. Nachfolgend werden Einsatzmöglichkeiten, Chancen und Risiken im Due-­Diligence-­Prozess dargestellt.

Erwartungen

Die M&A-Branche steht vor einer Revolution: Der Einsatz von KI könnte den Due-Diligence-Prozess grundlegend verändern. In der Vergangenheit erforderte die Datenanalyse sehr viele personelle Ressourcen. Leistungsstarke KI-Algorithmen könnten dabei helfen, große Datenmengen in kürzester Zeit zu verarbeiten.

Mit dem KI-Einsatz wird es Beratern im Rahmen einer Due Diligence ermöglicht, potenzielle Risiken und Chancen schneller und genauer zu identifizieren. KI-Systeme unterstützen bei umfangreichen Analysen bis hin zur Überprüfung von Vertragsdokumenten und rechtlichen Anforderungen. Dadurch wird die Effizienz der Prüfung erhöht. 

Hinweis: Trotz aller Vorteile gibt es auch Herausforderungen und potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI in der Due Diligence. Es ist wichtig, diese zu verstehen und entsprechende Vorkehrungen zu treffen, um sowohl die Integrität und Vertraulichkeit der Daten als auch die Qualität der Beratung weiterhin zu gewährleisten.

Anwendungsfelder auf der Käufer­- und Verkäu­ferseite

Virtuelle Datenräume stellen eine Basistechnologie der KI-Anwendung in Due-Diligence-Prozessen dar. In einem virtuellen Datenraum werden von der Verkäuferseite Unterlagen bzw. Daten der Käuferseite zur Verfügung gestellt. 

Sofern diese Datenräume eine Anbindung zu einer KI bzw. Datenanalysefunktion haben, lässt sich der Prüfungsprozess für die Käuferseite automatisierter gestalten. Beispiele sind das KI-gestützte Erkennen von Mustern und Abweichungen in Jahresabschlüssen oder die Identifikation von Vertragslaufzeiten und Kündigungsfristen in Miet- oder Arbeitsverträgen.

Ein weiteres Anwendungsfeld im Rahmen eines virtuellen Datenraums stellt bei grenzüberschreitenden Transaktionen die KI-gestützte Dokumentübersetzung dar. Datenraumnutzer können sich dabei den Inhalt von Dokumenten in ihrer favorisierten Sprache anzeigen lassen. 

Hinweis: Dies hat zudem den Vorteil, dass keine Inhalte außerhalb des Datenraums in separate Übersetzungstools eingegeben und hierdurch sensible Informationen in das Internet hochgeladen werden.

Neben den prüferischen Handlungen auf der Käuferseite kann der Einsatz von KI in virtuellen Datenräumen auf der Verkäuferseite zudem u.a. dazu genutzt werden, Dokumente automatisiert zu kategorisieren und entsprechenden Indexpunkten zuzuordnen. So können alle Parteien von der Anwendung von KI in virtuellen Datenräumen profitieren und den jeweiligen manuellen Aufwand reduzieren (vgl. zusammenfassend die Tab. 2).

Potenzielle Risiken und Einschränkungen

Der KI-Einsatz hat insbesondere Vorteile, wenn große Datenmengen verarbeitet werden sollen. Aus datenschutzrechtlichen Gründen können sich jedoch Risiken ergeben – z.B. wenn KI-Modelle mit personenbezogenen Daten trainiert werden. Hier ist stets darauf zu achten, dass Unternehmen bzw. Datenraumanbieter, die KI-Systeme anbieten, die Datenschutzbestimmungen einhalten und sicherstellen, dass personenbezogene Daten geschützt werden. 

Eine wesentliche Limitierung der KI ist zudem die fehlende Fähigkeit zur Kontextualisierung. KI-Algorithmen können zwar Muster und Zusammenhänge in den analysierten Daten erkennen, aber den Kontext nicht vollständig verstehen. Dies kann zu fehlerhaften Ergebnissen bei maschineller Auswertung führen. In diesem Zusammenhang ist menschliche Expertise und Erfahrung im Rahmen einer Due Diligence weiterhin essenziell, um die Ergebnisse der KI-Analyse zu interpretieren und daraus Schlussfolgerungen abzuleiten.

Fazit: Kombination von Mensch und Maschine als Schlüssel zum Erfolg

Entscheidungen, die von Menschen getroffen werden, sind oft fehleranfällig und können Vorurteilen unterliegen. Dies ist vor allem bei Entscheidungen zu beobachten, die komplex erscheinen sowie zeitkritisch und von Unsicherheit geprägt sind. 

Der KI-Einsatz im Rahmen eines Due-Diligence-Prozesses kann dabei helfen, solche Fehlerquellen zu minimieren und dadurch auch für mehr Neutralität und Transparenz zu sorgen. Zudem lassen sich die zunehmende Komplexität im Umgang mit großen Datensätzen und -strukturen reduzieren sowie zeitkritische Prozesse beschleunigen. 

Doch vor allem bei der Kontextualisierung von Mustern und Zusammenhängen in analysierten Daten stößt die KI derzeit noch an ihre Grenzen. 

Im Ergebnis stellt das Zusammenspiel von Mensch und Maschine im Due-Diligence-Prozess den ausschlaggebenden Schlüssel zum Erfolg dar.

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