Financial Due Diligence 4.0 – Analysieren mit digitaler Unterstützung

Die Financial Due Diligence ist Kernaktivität in jeder Transaktion. Mit digitalen Analysewerkzeugen und KI – inklusive Generative AI – strukturieren wir Daten schneller, erkennen Risiken früher und schaffen mehr Raum für die fachliche Bewertung durch unsere Experten. Das Ergebnis: Präzisere Analysen, höhere Transparenz und effizientere Analyseprozesse – ohne Abstriche bei Qualität und Sicherheit.​

Die Due Diligence ist ein zentraler Baustein jeder Transaktion – unabhängig davon, ob sie sich auf finanzielle, steuerliche, kommerzielle, rechtliche oder technologische Aspekte bezieht. In allen Disziplinen gilt es, in kurzer Zeit eine große Menge an Informationen zu sichten, zu strukturieren und zu bewerten.

Mit der fortschreitenden Digitalisierung und dem Einsatz von KI-gestützten Werkzeugen – einschließlich Generative AI (GenAI) – eröffnen sich neue Möglichkeiten, diese Analysen gezielter, datenbasierter und transparenter zu gestalten. Während die Potenziale in vielen Bereichen bereits sichtbar sind, unterscheiden sich Einsatzgrad und Reife der Technologien je nach Disziplin.

In diesem Beitrag liegt der Fokus auf der Financial Due Diligence (FDD) – einem der kritischsten Schritte im M&A-Prozess. Sie entscheidet darüber, ob ein Deal tragfähig ist, welche Risiken im Zielunternehmen liegen und wie der Kaufpreis strukturiert werden sollte. Die FDD ist komplex und ressourcenintensiv, da Hunderte von Dokumenten ausgewertet werden müssen.

Digitalisierung als Qualitäts- und Präzisionstreiber 

In den meisten Transaktionen kommen digitale Datenräume zum Einsatz, die nicht nur Dokumente bereitstellen, sondern in denen auch automatisiert nach Schlüsselwörtern, relevanten Inhalten und potenziellen Risiken durchsucht wird. Perspektivisch können KI-basierte Anwendungen aus großen Datenmengen zentrale Kennzahlen extrahieren, Muster erkennen und Auffälligkeiten hervorheben – erste Pilotprojekte zeigen hier vielversprechende Ergebnisse.

GenAI-Anwendungen bieten insbesondere bei der Vorstrukturierung großer und unstrukturierter Datenmengen Potenzial in der automatisierten Verarbeitung, z. B. durch Entwürfe von Red-Flag-Reports oder Management-Summaries. Machine-Learning-Modelle können künftig historische Buchungsdaten analysieren, Abweichungen in Gewinn- und Verlustrechnungen oder Bilanzen markieren und mit aktuellen Daten abgleichen. Heute setzen wir solche Verfahren in ausgewählten Fällen bereits ein, mit dem Ziel, ihre Leistungsfähigkeit zügig auszubauen.

Financial Due Diligence: Von der Datenlage zur fundierten Bewertung 

Die Finanzanalyse steht im Mittelpunkt jeder Transaktion. Digitale Prüfwerkzeuge können – teils schon heute, teils in naher Zukunft – aus Jahresabschlüssen, Management-Reports und Buchhaltungssystemen relevante Kennzahlen herausarbeiten:

• Umsatz- und EBIT-Trends
• Liquiditätsentwicklung
• Netto-Verschuldung
• Working Capital und Cash-Flows
• Einmal- und Sondereffekte
• Business Pläne

Diese Vorstrukturierung ermöglicht es uns, die verfügbare Zeit stärker in anspruchsvolle Analysen zu investieren – wie die Plausibilisierung von Planrechnungen, die Bewertung saisonaler Effekte oder die Analyse der Profitabilität einzelner Geschäftsbereiche. Damit lassen sich Risiken und Werttreiber gezielter identifizieren.

Technologie und Expertise: Ein Zusammenspiel 

Auch wenn die Technologie eine strukturierte Ausgangsbasis liefert, so obliegt die finale Analyse und Einordnung jedoch einem Team erfahrener Financial Due Diligence-Berater. Dies bedeutet, dass nur die Kombination von GenAI und erfahrenem Berater zu guten Ergebnissen führt. Wir werden sehen, wie weit die sicher kommende Kompetenzsteigerung der GenAI zu einem weiter reduzierten Einsatz von Beraterzeit führen wird.

Dabei gilt derzeit bei uns: Kein KI-System arbeitet ohne menschliche Kontrolle. Wir setzen bewusst auf ein Human-in-the-Loop-Prinzip, bei dem maschinelle Analysen stets durch Experten validiert und kontextualisiert werden.

Erfolgsfaktor: Integration und Akzeptanz im Team 

Der nachhaltige Nutzen digitaler Werkzeuge hängt nicht nur von ihrer technischen Leistungsfähigkeit ab, sondern vor allem von ihrer erfolgreichen Integration in den Arbeitsalltag. Wir begleiten diesen Prozess mit gezielten Schulungen, abgestimmten Workflows und enger Zusammenarbeit im Team. So stellen wir sicher, dass neue Anwendungen verstanden, erprobt und schrittweise erweitert werden.

KI braucht Verantwortung: Transparenz, Datenschutz und Modellkontrolle 

Mit dem Einsatz moderner Technologien steigen die Anforderungen an Datenschutz, Modelltransparenz und Governance. Dabei legen wir großen Wert darauf, dass alle Daten und Analysen stets im Einklang mit geltenden Datenschutzbestimmungen verarbeitet werden – damit Vertraulichkeit und Sicherheit jederzeit gewährleistet sind.

Wir arbeiten ausschließlich mit nachvollziehbar trainierten, dokumentierten Modellen in gesicherten Umgebungen. Der Zugriff erfolgt rollenbasiert. Alle KI-gestützten Analysen unterliegen klar definierten Prüfmechanismen – und erfüllen höchste Anforderungen an Vertraulichkeit, Nachvollziehbarkeit und Qualitätssicherung.

Fazit 

Financial Due Diligence 4.0 bedeutet für uns nicht, Arbeitsschritte einfach zu automatisieren, sondern unsere Analyse- und Bewertungstiefe kontinuierlich weiterzuentwickeln. Vieles davon setzen wir bereits heute ein, anderes befindet sich in Erprobung oder wird gezielt ausgebaut.

Technologie ist ein Werkzeug – die eigentliche Wertschöpfung entsteht durch die Verbindung aus Daten, Erfahrung und Urteilsvermögen. Für unsere Mandanten heißt das: Mehr Transparenz, höhere Qualität der Entscheidungsgrundlagen und ein klarer Blick auf Risiken und Chancen. Letztlich bleibt die Due Diligence daher eine Kombination von analytischer Leistung und fundiertem Urteilsvermögen.​​​