Digitalisierung

DealCircle setzt auf datengetriebene Analysen

Durch intelligente Algorithmen und Big-Data-Analysen revolutioniert DealCircle den Prozess der Unternehmenstransaktionen vor allem im Small- und Mid-Cap-Segment. Warum es dabei immer stärker auch auf Künstliche Intelligenz ankommt, erläutert Co-Gründer und Managing Partner Kai Hesselmann.

Ein Speichermedium aus Metall als Symbol für die Firma DealCircle

01.07.2024

Kai Hesselmann

ist Co-Gründer und Managing Partner von DealCircle. Dort verantwortet er vor allem die Themen Business Development, Product & Tech sowie Marketing

DUP UNTERNEHMER-Magazin: Wie nutzt DealCircle digitale Technologien für die Unternehmensnachfolge, und welche Vorteile entstehen daraus für Käufer und Verkäufer?

Kai Hesselmann: DealCircle bietet eine Technologielösung, um Unternehmenstransaktionen sowohl für Käufer als auch für Verkäufer effizienter zu gestalten. Dazu nutzen wir intelligente Algorithmen und unsere unternehmenseigenen Datenbanken, die vollkommen neue Möglichkeiten bei der Käuferidentifikation und -ansprache eröffnen. Denn gerade kleinere Transaktionen im Small- und Mid-Cap-Segment sind oft komplex, und das Käuferuniversum ist kaum überschaubar. Indem wir Daten mit smarter Technologie und tiefgreifender M&A-Erfahrung verknüpfen, machen wir den Prozess für Verkaufsberater und Käufer transparenter. Dank unserer Matching-Technologie werden Prozesse aber nicht nur effizienter und schneller, sondern wir erzielen auch deutlich höhere Abschlussquoten.

Welche digitalen Tools bietet DealCircle für einen effizienten und transparenten Nachfolgeprozess an?

Hesselmann: Berater erhalten Zugriff auf unsere Big-Data-gestützte Käuferdatenbank mit etwas mehr als 250.000 Profilen, was die Käuferidentifikation und -ansprache erleichtert. Aber wir sind auch Enabler in Sachen Akquisitionsfinanzierung. Aufgrund der gesteigerten Effizienz und des wettbewerbsfördernden Charakters von Stapled Finance ist diese Art der Finanzierungszusage in den vergangenen Jahren zu einem Schlüsselfaktor für die erfolgreiche Umsetzung von M&A-Transaktionen geworden. Anders als in der Vergangenheit liegt der Fokus dabei nicht mehr allein auf dem Mid- und Large-Cap-Segment, was auf entsprechende Technologielösungen wie DealCircle zurückzuführen ist. Darüber hinaus bieten wir ein Directory an, eine digitale Übersicht über Tools, Plattformen, Berater und alle weiteren Parteien, die im M&A-Prozess involviert sind.

Welche Rolle spielen Datenanalyse und Künstliche Intelligenz aktuell und in Zukunft für die Unternehmensnachfolge, und wie setzen Sie sie ein?

Hesselmann: Beides revolutioniert die M&A-Prozesse und schafft echte Mehrwerte bei Small- und Mid-Cap-Transaktionen – und zwar nicht nur für die Verkäufer, sondern auch für Unternehmenskäufer wie Strategen, Private Equity und Banken. Dank Big-Data-Analysen sind beispielsweise Marktanalysen heute deutlich schneller. In diesem Schritt werden enorme Datenmengen verarbeitet, um Marktchancen zu erkennen. Zwar handelt es sich um reine Tech-Tools, allerdings werden diese in letzter Zeit um KI-Funktionen erweitert, die Muster erkennen und Prognosen erstellen können. Mithilfe von Chatbots können M&A-Berater und -Professionals relevante Informationen aus einer Flut von Daten filtern und individuell anpassen. Bei der Unternehmensbewertung schafft KI einen weiteren Mehrwert. Dieser Schritt entscheidet darüber, wie erfolgreich eine Transaktion verläuft. Denn nicht selten sind unrealistische, zu hohe Preiserwartungen beim Altinhabenden die Ursache, warum ein Firmenverkauf nicht zustande kommt. Genau hier setzt der Softwareentwickler Valutico mit seiner KI-Plattform an, die Prozesse vereinfacht und automatisiert.

Wo sehen Sie die Grenzen der Digitalisierung?

Hesselmann: Trotz der Fortschritte und Vorteile, die Tech- und KI-Tools im M&A-Prozess bieten, sind sie heute nur begrenzt anwendbar. Dies liegt vor allem an der Komplexität des menschlichen Urteilsvermögens und der Fähigkeit, Zusammenhänge zu verstehen und emotionale Intelligenz einzusetzen. Während KI hervorragend darin ist, Muster zu erkennen und Daten zu analysieren, kann sie die Nuancen menschlicher Beziehungen, kulturelle Aspekte und ethische Überlegungen, die in Geschäftsentscheidungen eine Rolle spielen, nicht erfassen und bewerten.