Ansätze zur Bewertung im Financial Sourcing

ii

  Inhaltsverzeichnis  

1  Banken auf der Suche nach dem optimalen Sourcing-Modell  1

1.1  Relevanz des Themas  1

1.2  Ziele der Arbeit  1

1.3  Vorgehensweise und Aufbau  2

2  Theoretische Grundlagen  3

2.1  Financial Sourcing  3

2.2  Bewertung und Auswahl von Sourcing-Modellen  5

2.3  Entscheidungstheoretische Fundierung  6

2.3.1  Grundmodell der Entscheidungstheorie  6

2.3.2  Berücksichtigung verschiedener Informationsstände  9

2.4  Begriffliche Abgrenzung  10

3  Anforderungen an Bewertungsmethoden  12

3.1  Methodische Anforderungskriterien  12

3.1.1  Informationsberücksichtigung  12

3.1.2  Operationalisierung  13

3.1.3  Betrachtungshorizont  13

3.1.4  Automatisierung  14

3.2  Inhaltliche Anforderungskriterien  15

3.2.1  Business Engineering  15

3.2.2  Erfolgsmessung  16

3.2.3  Risikomessung  19

3.2.4  Interaktion Sourcing-Modell und Partnerwahl  19

iii

3.2.5  Ablauf eines Sourcing-Projekts  20

3.2.6  Bankspezifische Anforderungen  21

3.3  Empirische Studien zum Financial Sourcing  25

3.4  Ableitung des Kriterienrasters  27

4  Methoden der Bewertung und Auswahl von Sourcing-Modellen  29

4.1  Bewertungsansätze  29

4.1.1  Qualitative Bewertungsansätze  29

4.1.1.1  Ansätze des Strategischen Managements  29

4.1.1.1.1  Market-based View  29

4.1.1.1.2  Resource-based View  30

4.1.1.1.3  Wertorientierte Unternehmensführung  31

4.1.1.1.4  Balanced Scorecard  32

4.1.1.2  Neue Institutionenökonomik  33

4.1.1.2.1  Prinzipal-Agenten Theorie  34

4.1.1.2.2  Property Rights Theorie  35

4.1.1.2.3  Transaktionskostentheorie  36

4.1.1.3  Kritische Analyse der qualitativen Bewertungsansätze  39

4.1.2  Quantitative Bewertungsansätze  42

4.1.2.1  Kostenrechnung  42

4.1.2.1.1  Total Cost of Ownership  42

4.1.2.1.2  Prozesskostenrechnung  43

4.1.2.2  Investitionsrechnung  45

4.1.2.2.1  Statische Verfahren  45

iv

4.1.2.2.2  Dynamische Verfahren  46

4.1.2.3  Kritische Analyse der quantitativen Bewertungsansätze  48

4.2  Bewertungstechniken  51

4.2.1  Übersicht über Bewertungstechniken  51

4.2.2  Argumentenbilanz  53

4.2.3  Business Cases  53

4.2.4  Nutzwertanalyse  55

4.2.5  Portfoliotechnik  56

4.2.6  Kritische Analyse der Bewertungstechniken  58

4.3  Multitheoretische Entscheidungsmodelle  61

4.3.1  Strategic Sourcing Framework  61

4.3.2  IBI-Kubus Multikausales Entscheidungsmodell  64

4.3.3  Sourcing-Optimierungsmodell  68

4.3.4  Bankbetriebliches Produktionsentscheidungsmodell  71

4.3.5  Zusammenfassende kritische Analyse der multitheoretischen  

  Entscheidungsmodelle  75

5  Sourcing-Entscheidungen in der Praxis  77

5.1  Bankhaus Wölbern  77

5.2  Landesbank Baden-Württemberg  81

6  Fazit und Ausblick  86

  Literaturverzeichnis  89

Anhang A:  Unternehmensprofile  104

Anhang B:  Interviewverzeichnis  105

Anhang C:  LBBW-Vorgehensmodell  106

v

  Abbildungsverzeichnis  

  Abbildung 1 Aufbau der Arbeit Seite  2

  Abbildung 2 Übersicht über verschiedene Sourcing-Begriffe Seite  3

  Abbildung 3 Elemente eines Entscheidungsmodells Seite  7

  Abbildung 4 Entscheidungen bei unterschiedlichen Informationsständen Seite  9

  Abbildung 5 Strukturierung der Untersuchungsobjekte Seite  11

  Abbildung 6 Business Intelligence Seite  15

  Abbildung 7 Gestaltungsebenen des Business Engineering Seite  16

  Abbildung 8 Interaktion zwischen Sourcing-Modell und Partnerwahl Seite  20

  Abbildung 9 Auszug rechtlicher Anforderungen an Banken Seite  22

  Abbildung 10 Transformation des Geschäftsmodells bei Banken Seite  24

  Abbildung 11 Perspektiven der Balanced Scorecard Seite  33

  Abbildung 12 Grundmodell Sourcing-Entscheidungen nach dem Seite  37

  Transaktionskostenansatz  

  Abbildung 13 Normstrategien unter Berücksichtigung von Know-how Seite  38

  Barrieren  

  Abbildung 14 Vorgehensweise Prozesskostenrechnung am Beispiel des Seite  44

  Produkts Wertpapierorder Inland  

  Abbildung 15 Elemente einer Kostenvergleichsrechnung im Sourcing Seite  46

  Abbildung 16 Auszug aus einer Argumentenbilanz für Outsourcing Seite  53

  Abbildung 17 Komponenten eines Business Case im Financial Sourcing Seite  55

  Abbildung 18 Vorgehen der Nutzwertanalyse Seite  56

  Abbildung 19 Strategic Sourcing Framework Seite  62

  Abbildung 20 Ableitung von Normstrategien anhand des IBI-Kubus Seite  65

vi

  Abbildung 21 Einsparungspotenziale durch Sourcing-Optimierung im Seite  68

  Bankenvergleich  

  Abbildung 22 Soreon Research Sourcing Optimierungsmodell Seite  69

  Abbildung 23 Bankbetriebliches Produktionsentscheidungsmodell Seite  73

  Abbildung 24 Sourcing-Entscheidungsprozess Bankhaus Wölbern Seite  78

  Abbildung 25 Kapitalwertberechnung pro Insourcer Seite  80

  Abbildung 26 Entscheidungsgrundlage Sourcing LBBW Seite  83

  Abbildung 27 Inhalte eines Business Case bei der LBBW Seite  84

vii

  Tabellenverzeichnis  

Tabelle 1  Übersicht Sourcing-Studien im Banking Seite  27

Tabelle 2  Bewertungsskala Seite  28

Tabelle 3  Kriterienraster Seite  28

Tabelle 4  Kernkompetenzen und Sourcing-Modelle ausgewählter Seite  31

  Banken  

Tabelle 5  Kritische Analyse der qualitativen Bewertungsansätze Seite  41

Tabelle 6  Kritische Analyse der quantitativen Bewertungsansätze Seite  50

Tabelle 7  Übersicht über Bewertungstechniken Seite  52

Tabelle 8  Übersicht über Portfoliomodelle im Financial Sourcing Seite  58

Tabelle 9  Kritische Analyse der Bewertungstechniken Seite  60

Tabelle 10  Kurzübersicht Strategic Sourcing Framework Seite  62

Tabelle 11  Bewertung methodischer Anforderungen (Strategic Sourcing Seite  63

  Framework)  

Tabelle 12  Bewertung inhaltlicher Anforderungen (Strategic Sourcing Seite  64

  Framework)  

Tabelle 13  Kurzübersicht IBI-Kubus Seite  65

Tabelle 14  Bewertung methodischer Anforderungen (IBI-Kubus) Seite  66

Tabelle 15  Bewertung inhaltlicher Anforderungen (IBI-Kubus) Seite  67

Tabelle 16  Kurzübersicht Soreon Research Sourcing Seite  70

  Optimierungsmodell  

Tabelle 17  Bewertung methodischer Anforderungen ( Soreon Research Seite  70

  Sourcing Optimierungsmodell)  

Tabelle 18  Bewertung inhaltlicher Anforderungen ( Soreon Research Seite  71

viii

Sourcing“-Optimierungsmodell)

Tabelle 19 Kurzübersicht Bankbetriebliches Seite 73

Produktionsentscheidungsmodell

Tabelle 20 Bewertung methodischer Anforderungen (Bankbetriebliches Seite 74

Produktionsentscheidungsmodell)

Tabelle 21 Bewertung inhaltlicher Anforderungen (Bankbetriebliches Seite 75

Produktionsentscheidungsmodell)

Tabelle 22 Kritische Analyse der multitheoretischen Seite 76

Entscheidungsmodelle

1

1 Banken auf der Suche nach dem optimalen Sourcing-Modell

1.1 Relevanz des Themas

„Hätte die Automobilindustrie die gleiche Wertschöpfungstiefe wie die deutsche Kreditwirtschaft, müsste sie für die Lederausstattung der Sitze eine Rinderzucht unterhalten.“ Ernst Welteke, Bundesbankpräsident a. D.

Dieses Zitat spiegelt die aktuell in der Finanzbranche weit verbreitete Meinung wider, Banken betrieben ein nicht mehr zeitgemäßes Wertschöpfungsmodell. Zahlen belegen, dass diese Einschätzung zutreffend zu sein scheint: Noch immer liegt die Wertschöpfungstiefe von Banken bei etwa 70 Prozent, während sie sich in der Automobilindustrie je nach Quelle inzwischen bei 25 bis 35 Prozent eingependelt hat [vgl. Nakamura 2004, S. 13]. Hieraus resultiert die Forderung, dass nun auch Banken das umsetzen sollten, was Autohersteller bereits vor Jahrzehnten begonnen haben: die tief greifende Restrukturierung ihrer Wertschöpfungskette, verbunden mit einer Senkung der Wertschöpfungstiefe. Es ist somit nicht verwunderlich, dass befragte Bankenvertreter mit einer Reduzierung der Wertschöpfungstiefe um mindestens zehn Prozentpunkte allein in den nächsten fünf Jahren rechnen [vgl. Accenture 2004, S. 16]. Insofern stehen Banken vor der schwierigen Entscheidung darüber, welche Bereiche und Prozesse künftig noch innerhalb des eigenen Geschäftsmodells und welche durch externe Dienstleister beziehungsweise in Kooperation mit Dritten erbracht werden sollten. Die Suche nach der optimalen Sourcing-Strategie beziehungsweise dem optimalen Sourcing-Modell im Banking hat begonnen.

1.2 Ziele der Arbeit

Sourcing-Entscheidungen werden meist auf die Frage des „Make or Buy“ reduziert. Die Komplexität von Sourcing-Entscheidungen, speziell im Banking, ist jedoch wesentlich umfassender. Bei der Auswahl des optimalen Sourcing-Modells ist das klassische „Make or Buy“ nur eine von vielen zu treffenden Entscheidungen. Aufgrund dieser Komplexität erfordern Sourcing-Entscheidungen einen ganzheitlichen Bewertungsrahmen, der dieser Vielschichtigkeit gerecht wird [vgl. Soreon 2004a, S. 8]. Geleitet von diesem Gedanken verfolgt die vorliegende Arbeit das Ziel, Bewertungsmethoden zu analysieren, die diesen Rahmen ausfüllen könnten.

2

1.3 Vorgehensweise und Aufbau

Ausgehend von diesem Ziel werden in dieser Arbeit verschiedene Forschungsfragen thematisiert. Erstens: Welche Bewertungsmethoden für Sourcing-Modelle gibt es? Zweitens: Welche Anforderungen sind an diese Methoden allgemein und speziell im Financial Sourcing zu stellen? Drittens: Welche der dargestellten Bewertungsmethoden werden den erarbeiteten Anforderungen gerecht und sind im Financial Sourcing anwendbar? Letztlich soll noch die Frage erörtert werden, wie die Entscheidungsfindung im Rahmen von Sourcing- Aktivitäten in der betrieblichen Praxis stattfindet.

Diese Fragen liefern den Leitfaden für den Aufbau dieser Arbeit. Im ersten Schritt werden theoretische Grundlagen zur Begrifflichkeit des Financial Sourcing sowie der Bewertung und Entscheidung gelegt. In einem zweiten Schritt wird zunächst ein Kriterienraster für Bewertungsmethoden auf der Grundlage gängiger betriebswirtschaftlicher Konzepte und branchenspezifischer Erfordernisse entwickelt. Im weiteren Verlauf der Arbeit erfolgt eine umfassende Darstellung und Analyse von Methoden der Bewertung, gegliedert nach Bewertungsansätzen, Bewertungstechniken und Entscheidungsmodellen. Diese werden dann jeweils anhand des zuvor entwickelten Kriterienrasters untersucht. Zwei Praxisfälle runden die im Rahmen dieser Arbeit angestellten Analysen ab. Sie sollen zeigen, welche Bewertungsmethoden in der Praxis Anwendung finden und welche Erfahrungen mit ihnen gemacht wurden.

Abbildung 1: Aufbau der Arbeit [eigene Darstellung]

3

2 Theoretische Grundlagen

2.1 Financial Sourcing

In der Literatur werden die Begriffe „Outsourcing“ und „Sourcing“ häufig als gleichbedeutend verwendet [hierzu beispielhaft Lamberti 2005, S. 73]. Outsourcing setzt sich hierbei aus den englischen Begriffen „outside“, „resource“ und „using“ zusammen [vgl. Riedl 2003, S. 7]. Direkt übersetzt bedeutet Outsourcing somit „Nutzung externer Ressourcen“. Wie Abbildung 2 zeigt, stellt Outsourcing jedoch nur eine Dimension von Sourcing dar. Der Begriff des Sourcing ist demnach weitaus umfassender. Unter Sourcing- Konzepten sind die Kombinationen vielfältiger beschaffungspolitischer und strategischer Elemente und Prinzipien zu verstehen [vgl. Arnold 1996, S. 1861]. Des Weiteren legt Sourcing ein verändertes Verständnis der Unternehmung bezüglich der Wertschöpfung zugrunde. Dieses beinhaltet neben Beschaffungsaspekten auch die Gestaltung der gesamten Beziehungen zu Zulieferern und die Optimierung der Wertschöpfungskette [vgl. Kaufmann 1995, S. 277].

Abbildung 2: Übersicht über verschiedene Sourcing-Begriffe [eigene Darstellung] Für die weiteren Betrachtungen soll unter Sourcing die „Gestaltung und Realisierung arbeitsteiliger Kunden-Lieferanten-Beziehungen verstanden werden, unabhängig davon, ob es sich dabei um einen internen oder externen Leistungserbringer handelt“ [Alt et al. 2005, S. 7]. Die wichtigsten Unterbegriffe von Sourcing werden wie folgt definiert:

4

• Outsourcing bezeichnet die Externalisierung bestimmter Teilleistungen oder Funktionen einer Unternehmung und deren Übernahme durch externe Anbieter [vgl. Bruch 2000, S. 22].

• Externes Outsourcing beziehungsweise „Outsourcing im engeren Sinn“ wird oftmals direkt mit dem Outsourcing-Begriff gleichgesetzt. Hierunter versteht man die auf Dauer angelegte Übertragung von Leistungen an unternehmensexterne Wirtschaftseinheiten [vgl. Kang 2003, S. 18].

• Unter internem Outsourcing beziehungsweise „Outsourcing im weiteren Sinn“ wird die auf Dauer angelegte Übertragung von Leistungen und Vermögen auf ein oder mehrere Unternehmen verstanden [vgl. Bruch 2000, S. 56].

• Insourcing bedeutet die Erweiterung oder Neuaufnahme einer Leistungsfunktion, die bisher vollständig oder teilweise extern wahrgenommen wurde [vgl. Zahn et al. 1999, S. 9]. Wird eine Unternehmensfunktion, die bereits ausgegliedert wurde, wieder in die Wertschöpfung integriert, spricht man von Re-Insourcing [vgl. Hodel et al. 2004, S. 25 f.].

Unternehmen, die Überlegungen über ein mögliches Outsourcing anstellen, müssen neben der Auswahl einer der bisher vorgestellten Sourcing-Formen noch eine Vielzahl weiterer Entscheidungen treffen. In diesem Zusammenhang muss beispielsweise die Frage nach der Art der institutionellen Einbindung des Sourcing-Partners, dem Standort der Leistungserbringung und der Zahl der Leistungserbringer beantwortet werden [vgl. Zahn et al. 1999, S. 9]. Eine vertiefende Darstellung und Erläuterung der einzelnen Ausgestaltungsformen von Sourcing soll jedoch nicht Schwerpunkt dieser Arbeit sein. Hierzu sei auf die entsprechende Fachliteratur verwiesen [zur weiteren Vertiefung Bongard 1994, Dittrich/Braun 2004, Kang 2003].

Financial Sourcing bezieht sich im Rahmen dieser Arbeit auf Sourcing bei Banken. Banken nehmen in der Volkswirtschaft eine spezielle Schlüsselposition ein. Als klassischer Finanzintermediär übernehmen sie auf den Finanzmärkten einerseits Funktionen im Bereich der Transaktion, andererseits aber auch im Rahmen der Transformation. Die klassische Aufgabe des Finanzintermediärs im Rahmen der Transaktion ist es, Angebot und Nachfrage auf den Kapitalmärkten zusammenzuführen. Hierbei vermitteln sie zwischen Anbietern und Nachfragern, indem sie die einzelnen Marktteilnehmer prüfen (Such- und

5

Informationsfunktion) und die Kosten des Interessenausgleichs (Verhandlungs- und Abschlussfunktion) senken. Des Weiteren übernehmen die Finanzintermediäre auch Aufgaben der Finanzdienstleistung beziehungsweise der Transformation. Hierzu gehört die Umwandlung von Beträgen, Fristen und Risiken. Finanzdienstleister transformieren große Summen in kleine Beträge, indem sie beispielsweise große Einlagevolumen in kleine Kredite stückeln. Bei der Fristentransformation wird das von Anlegern kurzfristig angelegte Geld vom Finanzintermediär an einen Kapitalnehmer mit langfristigem Bedarf bereitgestellt. Schließlich übernehmen Finanzintermediäre auch Risiken der Form, dass sie für die von Anlegern eingebrachten Gelder haften, selbst wenn der Kapitalnachfrager, dem das Geld bereitgestellt wurde, seinen Zahlungsverpflichtungen nicht nachkommt [vgl. Tolkmitt 2004, S. 3 ff.].

2.2 Bewertung und Auswahl von Sourcing-Modellen

Eine der zentralen Aufgaben dieser Arbeit ist die Untersuchung, welche Methoden vorhanden sind, um verschiedene Sourcing-Modelle zu bewerten und somit eine Entscheidung für das optimale Wertschöpfungsmodell zu treffen. Sourcing-Modelle stehen in diesem Zusammenhang für eine mögliche Ausgestaltungsvariante der Architektur der Leistungserstellung, bezogen auf einen oder mehrere Prozesse [vgl. Alt et al. 2005, S. 16]. Ein Sourcing-Modell beschreibt somit die Zuordnung einzelner Prozesse zu den im letzten Abschnitt dargestellten Sourcing-Formen. Wie tief und detailliert ein Sourcing-Modell die Ausgestaltung der Leistungserbringung eines Prozesses beschreibt, ist, wie sich im Weiteren noch zeigen wird, je nach Autor sehr unterschiedlich.

Die Möglichkeit, aus verschiedenen Sourcing-Modellen das Optimale auszuwählen, stellt letztlich ein Entscheidungsproblem dar, welches es zu lösen gilt. Entscheidungsprobleme liegen allgemein immer dann vor, wenn unter verschiedenen Umweltzuständen beziehungsweise Szenarien aus mehreren Handlungsalternativen diejenige Alternative auszuwählen ist, die am besten zur Zielerfüllung beiträgt [vgl. Bea 2004, S. 311]. In der Regel beziehen sich Entscheidungsprobleme auf die Gestaltung komplexer realer Systeme wie beispielsweise Unternehmen. Bei einer solchen Entscheidung ist es jedoch kaum möglich, sämtliche Sachverhalte und Zusammenhänge zu erfassen und zu berücksichtigen. Insofern ist es sinnvoll, die Entscheidung anhand eines vereinfachten Modells vorzunehmen. Bei der Lösung von Entscheidungsproblemen kommen aus diesem Grund Entscheidungsmodelle zum Einsatz [vgl. Klein/Scholl 2004, S. 29]. Entscheidungsmodelle

6

sind verknüpfte Systeme von Entscheidungsobjekten, Handlungsalternativen, Umwelteinflüssen, Zielen, Ergebnissen und Präferenzen des Entscheidungsträgers [vgl. Kang 2003, S. 26 ff.]. Entscheidungsmodelle bilden ein Entscheidungsproblem ab und ermöglichen damit die Problemerkennung und Problemlösung [vgl. Bea 2004, S. 322]. Je nach Schwierigkeitsgrad des Entscheidungsproblems bietet es sich an, dieses in einzelne Komponenten zu zerlegen. Anstatt das Problem als Ganzes zu behandeln, analysiert man seine Komponenten und erzeugt Modelle dieser Komponenten. Danach aggregiert man die Teilmodelle zu einem Gesamtmodell der Situation [vgl. Eisenführ/Weber 2003, S. 16]. In Abhängigkeit von der Menge der Handlungsalternativen lassen sich zwei grundlegende Ausprägungen von Entscheidungsmodellen unterscheiden:

• Ein Entscheidungsmodell im engeren Sinne beziehungsweise ein Auswahlmodell liegt dann vor, wenn die Menge der Handlungsalternativen explizit vorgegeben ist. In diesem Fall liegt die Aufgabe in der Bewertung der vorliegenden Handlungsalternativen und, darauf aufbauend, in der Auswahl der bestbewerteten.

• Bei Optimierungsmodellen sind die Handlungsalternativen implizit durch ein System von Restriktionen beziehungsweise Nebenbedingungen gegeben, d. h. die Menge der Handlungsalternativen ist durch die Restriktionen eingeschränkt. Aufgabe des Modells ist es hierbei, die Zielfunktionen im zulässigen Bereich der Alternativen zu optimieren und so eine optimale Lösung zu finden.

Optimierungsmodelle müssen grundsätzlich vollständig quantitativ dargestellt werden. Diese Art der Problemlösungsverfahren ist Gegenstand des Operations Research. Bei Auswahlmodellen hingegen muss es sich nicht zwangsläufig um quantitative Modelle handeln. Hier können auch Mischformen angewandt werden [vgl. Klein/Scholl 2004, S. 37].

2.3 Entscheidungstheoretische Fundierung

2.3.1 Grundmodell der Entscheidungstheorie

Auf den ersten Blick erscheinen Entscheidungsprobleme aufgrund der Vielzahl möglicher Entscheidungssituationen als sehr heterogen. Dennoch gibt es eine gemeinsame Struktur, auf die alle Entscheidungsprobleme zurückgeführt werden können. Entsprechend beinhalten auch Entscheidungsmodelle gleiche Bausteine, auch wenn sich diese im Detail von Fall zu Fall unterscheiden. Die Entscheidungstheorie hat, von dieser Erkenntnis geleitet,

7

grundlegende Modelle zusammengestellt und strukturiert. Aufgrund ihrer allgemeinen Form und der Tatsache, dass sie nicht explizit auf eine spezifische Entscheidungssituation zugeschnitten sind, werden sie als A-Modelle bezeichnet. Um ein konkretes Entscheidungsproblem mithilfe eines Entscheidungsmodells zu lösen, ist zunächst ein geeigneter Modelltyp (A-Modell) auszuwählen. Werden nun die Modellelemente des Modelltyps problembezogen definiert, entsteht daraus ein K-Modell. K-Modelle bilden eine konkret vorliegende Entscheidungssituation in spezifischer und detaillierter Form ab [vgl. Laux/Liermann 2003, S. 37]. Spezielle K-Modelle, die für Entscheidungen im Financial Sourcing entwickelt wurden, werden im Abschnitt 4.3 dieser Arbeit untersucht.

Die allgemeine Klasse von Entscheidungsmodellen (A-Modelle) wird durch das Grundmodell der Entscheidungstheorie definiert. Trotz seiner theoretischen Fundierung ist es auch in der Praxis geeignet, um bei der Lösung von Entscheidungsproblemen zu helfen. So stellen beispielsweise SIEBEN/SCHILDBACH Entscheidungsmodelle auf Basis der Kostenrechnung, der Unternehmensbewertung und der Investitionsrechnung vor, die anhand der Komponenten dieses Grundmodells entwickelt wurden [vgl. Sieben/Schildbach 1990, S. 115 ff.]. Ausgehend von Abbildung 3 sollen im Folgenden die Hauptkomponenten des Grundmodells der Entscheidungstheorie detailliert dargestellt werden.

Abbildung 3: Elemente eines Entscheidungsmodells [eigene Darstellung, in Anlehnung an:

Klein/Scholl 2004, S. 40; Bamberg/Coenenberg 2004 S. 1; Dinkelbach/Kleine 1996, S. 2]

8

Zielsystem

Das Zielsystem spezifiziert die vom Entscheider angestrebten Zielgrößen. Diese Ziele übernehmen im Rahmen der Lösung des Entscheidungsmodells die Funktion von Entscheidungskriterien für die Bewertung der einzelnen Alternativen [vgl. Bea 2004, S. 319 f.]. Die Alternativen werden anhand von Zielgrößen daraufhin überprüft, inwieweit sie zur Erfüllung der gesteckten Ziele beitragen. Weiterer Bestandteil des Zielsystems sind die Präferenzen, die zusammen mit den Zielgrößen die Präferenzrelationen abbilden. Diese stellen die Einstellung des Entscheiders zu den Ergebnissen der unterschiedlichen Handlungsalternativen dar [vgl. Bamberg/Coenenberg 2004, S. 29]. Entscheidungsfeld

Die Komponenten eines Entscheidungsmodells, die durch Aktionen des Entscheiders direkt oder indirekt beeinflusst werden können beziehungsweise als Informationsbasis in das Modell einfließen, werden als Entscheidungsfeld bezeichnet [vgl. Bamberg/Coenenberg 2004, S. 15 f.]. Konkret handelt es sich hierbei um die zur Wahl stehenden Alternativen, die möglichen Umweltzustände und die aus beiden Faktoren resultierenden Wirkungszusammenhänge:

• Die zur Wahl stehenden Alternativen werden in ihrer Gesamtheit als Alternativenmenge beschrieben. Jede der einzelnen Alternativen schließt die jeweils anderen aus. Die Handlungsalternativen stellen jeweils für sich eine mögliche Lösung des zu betrachtenden Entscheidungsproblems dar.

• Die Umweltzustände, auch Szenarien genannt, stellen reale Sachverhalte dar. Sie sind durch den Entscheidungsträger innerhalb des betrachteten Zeithorizonts nicht beeinflussbar (beispielsweise konjunkturelle Entwicklung). Im Idealfall sind zu den einzelnen Umweltzuständen Eintrittswahrscheinlichkeiten gegeben.

• Aus der Verknüpfung jeder Alternative mit den einzelnen Umweltzuständen ergeben sich Wirkungszusammenhänge. Die Darstellungen dieser Zusammenhänge in Form von Attributen werden als Ergebnisse bezeichnet [vgl. Klein/Scholl 2004, S. 39 f.].

Diese drei Komponenten des Entscheidungsfeldes werden in Form einer Ergebnismatrix zusammengefasst. In den einzelnen Feldern der Ergebnismatrix werden dann, unter Berücksichtigung der jeweiligen Alternative und des jeweiligen Umweltzustandes, die dieser

9

Kombination entsprechenden Ergebnisse dargestellt [vgl. Laux/Liermann 2003, S. 45]. Wird die aus dem Entscheidungsfeld resultierende Ergebnismatrix mit dem Zielsystem hinterlegt, so ergibt sich die entsprechende Entscheidungsmatrix. Sie gibt unter Berücksichtigung der jeweiligen Ziele die optimale Alternative an [vgl. Bea 2004, S. 321].

2.3.2 Berücksichtigung verschiedener Informationsstände

Wie bereits im vorherigen Abschnitt erwähnt, können verschiedene Informationsstände bezüglich des Eintretens der unterschiedlichen Umweltzustände vorliegen. So können die in Abbildung 4 dargestellten Informationsstände unterschieden werden:

Abbildung 4: Entscheidungen bei unterschiedlichen

Informationsständen [vgl. Bea 2004, S. 326; Laux 2004, S. 23] Das Grundmodell geht davon aus, dass sich der Entscheidungsträger grundsätzlich einem der zwei Dimensionen „Sicherheit“ oder „Ungewissheit“ bezüglich des Eintritts verschiedener Umweltzustände gegenübersieht. Von Entscheidungen bei Sicherheit wird dann gesprochen, wenn der Entscheidende nur mit einem Umweltzustand zu rechnen hat. In diesem Fall sind die Ergebnisse beziehungsweise die Auswirkungen der einzelnen Alternativen bekannt, d. h. sie sind sicher. Der Entscheidungsträger wählt dann die Alternative, die, seinen Präferenzen entsprechend, den höchsten Zielwert liefert [vgl. Eisenführ/Weber 2003, S. 19 ff.]. Die Annahme, dass der Entscheidungsträger nur mit dem Eintritt eines Umweltzustandes zu rechnen hat, ist jedoch als relativ unrealistisch einzuschätzen. Geht man nun davon aus, dass er mehrere mögliche Umweltzustände einkalkulieren muss, so wird er seine Entscheidung unter Ungewissheit darüber treffen, welches Szenario eintreten wird. Sind die Eintrittswahrscheinlichkeiten dieser Szenarien bekannt, so liegt ein Risiko vor. Um die Alternativen in diesem Fall zu vergleichen, müssen deren Verteilungsfunktionen analysiert

10

werden. Werden Entscheidungen unter Unkenntnis der Wahrscheinlichkeiten getroffen, wird von Entscheidungen unter Unsicherheit gesprochen [vgl. Sieben/Schildbach 1990, S. 51 ff.]. In der Literatur existieren verschiedenste mathematische Regeln zur Lösung dieser Entscheidungsprobleme. Diese sollen an dieser Stelle jedoch nicht vertieft werden [hierzu vertiefend Bamberg/Coenenberg 2004, S. 43 ff.; Bea 2004, S. 331 ff.].

2.4 Begriffliche Abgrenzung

Aus den bisherigen Ausführungen folgt, dass ein Entscheidungsmodell der Bewertung und Auswahl möglicher Handlungsalternativen dienen kann. Insofern bietet es sich an, ein Entscheidungsmodell beziehungsweise speziell ein Auswahlmodell zu nutzen, um aus verschiedenen möglichen Sourcing-Modellen das Optimale auszuwählen. In diesem Zusammenhang wird in der Literatur teilweise auch von Bewertungsmodellen gesprochen, welche aber letztlich in ihren methodischen und inhaltlichen Grundzügen den Entscheidungsmodellen entsprechen [vgl. Rieper 1992, S. 150 f.; Alt/Zerndt 2005, S. 66 ff.]. Wie der weitere Verlauf der Untersuchungen dieser Arbeit zeigen wird, bestehen Entscheidungsmodelle im Financial Sourcing aus einer Kombination von Bewertungsansätzen und Bewertungstechniken. Insofern handelt es sich bei den betrachteten Entscheidungsmodellen um multitheoretische Modelle, da sie sich inhaltlich und methodisch auf mehrere unterschiedliche Theorien stützen [vgl. Amberg et al. 2005, S. 2].

Unter Bewertungsansätzen sollen im Weiteren Theorien verstanden werden, die sich dadurch auszeichnen, dass sie inhaltliche Aspekte von Sourcing betrachten. So liefern sie beispielsweise Aussagen über eine mögliche optimale Ausgestaltung von Sourcing- Modellen. Bewertungstechniken hingegen sind Anleitungen oder Vorschriften zur Entscheidungsfindung. Darüber hinaus unterstützen sie die gestalterische Komponente der Ergebnisdarstellung. Sie selbst enthalten keine inhaltlichen Empfehlungen, sondern stellen letztlich Vorgehensweisen und Darstellungsformen der Entscheidungsunterstützung dar [vgl. Gutzwiller 1994, S. 13 ff.].

Aufbauend auf dieser Abgrenzung werden im Rahmen dieser Arbeit Bewertungsansätze, Bewertungstechniken und Entscheidungsmodelle getrennt voneinander analysiert. Ziel ist, sie hierbei auf ihre Relevanz und Anwendbarkeit für Entscheidungen im Financial Sourcing zu überprüfen. Wie bereits beschrieben, bestehen Entscheidungsmodelle im Financial Sourcing aus einer Kombination von Bewertungsansätzen und Bewertungstechniken. Aufgrund dieser

11

Tatsache soll der Schwerpunkt der Analysen auf den Entscheidungsmodellen liegen. Bei den Bewertungsansätzen und Bewertungstechniken hingegen liegt der Fokus mehr auf der Darstellung derselben als auf ihrer Analyse. Zunächst jedoch soll auf die Anforderungen eingegangen werden, die an Bewertungsmethoden zu stellen sind.

Abbildung 5: Strukturierung der Untersuchungsobjekte (Bewertungsmethoden) [eigene Darstellung]

12

3 Anforderungen an Bewertungsmethoden

Bevor im nächsten Kapitel die zu untersuchenden Bewertungsansätze, -techniken und Entscheidungsmodelle vorgestellt werden, wird im Folgenden ein Kriterienraster entwickelt, das ihrer späteren Analyse dienen soll. Der Kriterienkatalog gliedert sich nach methodischen und inhaltlichen Anforderungen.

3.1 Methodische Anforderungskriterien

3.1.1 Informationsberücksichtigung

Um zur Lösung einer Entscheidungssituation beizutragen, muss eine Bewertungsmethode diese vollständig, d. h. isomorph abbilden. Vollständigkeit ist eine der wichtigsten, aber auch eine der in der Praxis am schwierigsten zu erfüllende Anforderung an Bewertungsmethoden [vgl. Dan/Wenzel 2005a, S. 18]. Unter Vollständigkeit ist jedoch nicht zu verstehen, dass alle die Entscheidungssituation betreffenden Informationen verarbeitet werden müssen. Letztlich sollten nur die für die Problemlösung wesentlichen Faktoren Berücksichtigung finden [vgl. Bea 2004, S. 336].

Die Art der Informationsberücksichtigung in Bewertungsmethoden kann grundsätzlich nach quantitativen und qualitativen Vorgehensweisen unterschieden werden. So werden in quantitativen Modellen sämtliche zu berücksichtigende Aspekte durch intervall- oder rational skalierte Informationen beschrieben. Die Elemente des darzustellenden Problems werden durch Daten und Variablen beschrieben und miteinander verknüpft. Die optimale Lösung eines quantitativen Modells kann mit mathematischen Methoden bestimmt werden [vgl. Klein/Scholl 2004, S. 34].

Bei qualitativen Modellen hingegen müssen zwei Unterklassen unterschieden werden. Die erste Teilklasse erfasst generelle Einflussgrößen und Richtungen des Einflusses dieser Größen auf die zu erreichenden Ziele, ohne das genaue Ausmaß oder die Stärke des Einflusses angeben zu können. Hierzu gehören organisationstheoretische Aussagen, die mit Variablen wie Motivation, Frustration und Macht zusammenhängen und von generellen Wirkungsrichtungen ausgehen. Anwendung findet diese Teilklasse qualitativer Modelle insbesondere in der strategischen Planung. Die Umsetzung erfolgt meist in Form von Portfoliomethoden. Die zweite Teilklasse qualitativer Modelle arbeitet mit subjektiven

13

Einschätzungen und Meinungen. Diese werden mithilfe von Punktbewertungsmethoden, wie beispielsweise Nutzwertanalysen und Scoring-Modellen, transformiert. Als Ergebnis dieser Methoden ergibt sich eine verdichtete, mehrdimensionale, subjektive Bewertung in Form einer Rangfolge der möglichen Vergleichsobjekte [vgl. Adam 1996, S. 82].

Bewertungsmethoden, die das Ziel haben, die Entscheidungssituation im Financial Sourcing zu unterstützen, sollten einerseits alle relevanten Informationen berücksichtigen, andererseits aber nicht nur quantitative, sondern auch qualitative Aspekte ins Entscheidungskalkül mit einbeziehen. Letztlich sollten jedoch auch die qualitativen Aspekte quantifiziert werden, um sie zwischen den einzelnen zur Wahl stehenden Sourcing-Modellen vergleichen zu können.

3.1.2 Operationalisierung

Damit eine Bewertungsmethode in der Praxis einen hohen Anwendungsgrad findet, müssen mehrere Teilaspekte erfüllt sein. Grundvoraussetzung hierfür ist die Verständlichkeit. Dies bedeutet, dass Struktur, Sprache und Erläuterungen der verwendeten Ansätze und Instrumente klar kommuniziert und letztlich auch verstanden werden müssen [vgl. Barth 2003, S. 41 f.]. Diesen Gedanken folgend, stellt auch die Akzeptanz ein wichtiges Anforderungskriterium dar. Ist eine Bewertungsmethode zu zeitaufwendig, zu teuer oder zu kompliziert, ist davon auszugehen, dass sie von den entsprechenden Entscheidungsträgern nicht akzeptiert werden wird. Insofern spielt auch die Effizienz beziehungsweise die Wirtschaftlichkeit der angewandten Bewertungsmethode eine wichtige Rolle. Unter Wirtschaftlichkeit wird das Verhältnis zwischen den Kosten und dem Nutzen der angewandten Methode verstanden. Kosten können hierbei beispielsweise Personalkosten (Kosten der Bearbeitung des Bewertungsproblems) und Materialkosten (Hardware- und Softwarekosten bei EDV-unterstützten Problemlösungen) bei der Entwicklung, Einführung und Anwendung des Bewertungsverfahrens sein. Insofern sollte eine effiziente Bewertungsmethode ein optimales Kosten/Nutzen-Verhältnis aufweisen [vgl. Bea 2004, S. 336].

3.1.3 Betrachtungshorizont

Je nachdem, ob ein Modell mehrere Perioden abbildet oder nicht, lassen sich statische und dynamische Modelle unterscheiden. Ist die zeitliche Entwicklung des betrachteten Problems irrelevant oder lässt sich von ihm abstrahieren, liegt ein statisches Modell vor. Statische

14

Modelle können dann sinnvolle Ergebnisse liefern, wenn der Planungshorizont sehr kurz ist und die zu treffende Entscheidung keinen Einfluss auf Folgeentscheidungen hat [vgl. Klein/Scholl 2004, S. 36]. Da jedoch alle realen Systeme im Zeitablauf existieren, ist die Betrachtung mehrerer Perioden ein Merkmal, das grundsätzlich in einem Modell abgebildet werden sollte. Diesem Gedanken folgend, beziehen dynamische Modelle mehrere Perioden in die Betrachtung ein [Adam 1996, S. 88 f.]. Sourcing-Entscheidungen sind nur schwer beziehungsweise in begrenztem Maße reversibel, d. h. sie sind langfristiger Natur. Insofern sollte bei der Entscheidung für ein entsprechendes Sourcing-Modell auch ein mittel- bis langfristiger Entscheidungshorizont gewählt werden [vgl. Rebouillion/Bauer 2001, S. 137].

3.1.4 Automatisierung

Unter dem Aspekt der Automatisierung soll verstanden werden, inwieweit die in einem Modell verarbeiteten Informationen automatisch aus den Informationssystemen des Unternehmens entnommen werden können. Dies ist gerade dann wichtig, wenn eine Bewertungsmethode nicht nur einmalig zur Unterstützung einer Sourcing-Entscheidung genutzt wird, sondern auch langfristig das gewählte Sourcing-Modell kontrollieren und auf Optimalität prüfen soll. Als Grundlage zur Realisierung dieses Gedankens bietet sich der „Business Intelligence“-Ansatz an. Unter Business Intelligence ist der IT-gestützte Zugriff auf Informationen sowie die IT-gestützte Analyse und Aufbereitung von Informationen mit dem Ziel der Unterstützung betrieblicher Entscheidungen zu verstehen [vgl. Strauch/Winter 2002, S. 440]. Hierbei nutzt der „Business Intelligence“-Ansatz nicht nur unternehmensinterne, sondern auch externe Daten [vgl. Hannig 2002, S. 7 ff.]. So wäre es beispielsweise denkbar, ein regelmäßiges Monitoring der eigenen Wertschöpfungskette durchzuführen. Hierbei könnten Daten aus den Kostenrechnungssystemen automatisch einem Benchmarking mit Angeboten potenzieller Insourcer unterzogen werden.

15

Geschäfts- Geschäfts-

funktion funktion

Abbildung 6: Business Intelligence [Strauch/Winter 2002, S. 442]

3.2 Inhaltliche Anforderungskriterien

3.2.1 Business Engineering

Bei der Auswahl eines Sourcing-Modells sollten die Auswirkungen auf die gesamte Unternehmensarchitektur einer Bank integrativ betrachtet werden. Gemäß den Grundgedanken des Business Engineering lässt sich die Unternehmensarchitektur in mehrere Dimensionen und Ebenen untergliedern [vgl. Winter 2005, S. 580]. Grundsätzlich unterscheidet das Business Engineering eine fachliche und eine politisch-kulturelle Dimension [vgl. Österle/Winter 2003, S. 11 f.]. Unter die fachliche Dimension werden die folgenden Ebenen subsumiert [vgl. Winter 2003, S. 93 f.]:

• Ebene der Geschäftsstrategie: Die strategische Ebene stellt die oberste Ebene der „Business Engineering“-Landkarte dar. Sie enthält eine Formulierung der Ziele und Kernkompetenzen des Unternehmens, der Rolle des Unternehmens im Wertschöpfungsnetzwerk sowie die Festlegung langfristiger Strategien.

• Ebene der Geschäftsprozesse: Die Prozessebene beschreibt die Geschäftsprozesse, die für die Umsetzung der Strategie und des Geschäftsmodells nötig sind sowie deren Zusammenwirken. Des Weiteren spezifiziert diese Ebene Informationsobjekte und -flüsse.