Ziel dieser Bachelorthesis ist es, die Frage zu klären, inwieweit PEGs durch den Einsatz von Big Data (Analytics) und KI generell profitieren können, und ob diese Technologien nicht nur ein Modetrend sind, den es zu verwerfen gilt aus Sicht einer PEG. Die übergeordnete Frage lautet hierbei: Inwiefern die Digitalisierung die Private Equity-Branche durch den Einsatz von Big Data und Künstlicher Intelligenz verändert? Somit sollen die Potenziale von Big Data (Analytics) und KI im Hinblick auf PE aufgezeigt werden. Dabei soll explizit die Value-Komponente von Big Data im Mittelpunkt stehen. Nach Coekelbergs/v. Nell-Breuning (2019) hat diese Value Komponente Auswirkungen auf die folgenden drei Phasen des Investmentprozesses: Deal Sourcing, Due Diligence, und operative Wertschöpfung. Wie sich diese Phasen genau verändern, soll im Verlauf detaillierter herausgearbeitet werden.
Die vorliegende Thesis ist in fünf Kapiteln mit Unterkapiteln gegliedert. Im ersten Kapitel werden der Forschungsstand und die Forschungslücke detailliert herausgearbeitet, als auch die Hypothesen dargestellt, bevor in den Kapiteln 2 und 3 die praktischen Grundlagen für Private Equity und Big Data geschaffen werden. Anschließend werden in Kapitel 4 der traditionelle Ablauf und die digitale Transformation des Investmentprozesses aufgezeigt. Hinsichtlich der digitalen Transformation wird ein eigener Use Case aufgestellt und eine eigene Vorgehensweise für die jeweiligen Investmentphasen vorgeschlagen. Abschließend werden in Kapitel 5 die Experteninterviews als qualitative Forschungsmethode analysiert und ausgewertet. Dabei legt der Verfasser großen Wert auf Verbindung von Theorie und Praxis, wobei die theoretischen Erkenntnisse aus den Kapiteln 2 und 3 als Fundament für das praktische Verständnis dienen.
Aufgrund dessen, dass der Umfang dieser Thesis begrenzt ist, wird eine thematische Abgrenzung erfolgen. Deshalb wird das Hauptaugenmerk auf die Begriffe und Themen zum Private Equity, Big Data und Künstlicher Intelligenz gelegt. Hinsichtlich PE werden auch Venture Capital mit umfasst und die Grundlagen (Begriffsabgrenzungen, Geschäftsmodell und Strukturen) lediglich in groben Zügen dargestellt. Der Schwerpunkt stellt der Investmentprozess dar, welcher anhand der digitalen Möglichkeiten "modernisiert" werden soll. Von dieser Thesis nicht erfasst werden Hedge Funds und andere Arten der Unternehmensfinanzierung oder Formen der Beteiligungsfinanzierung (z. B. Business Angels, etc.).
Inhaltsverzeichnis
1. Einführung
1.1 Problemstellung
1.2 Forschungstand und Forschungslücke
1.3 Aufbau der Arbeit, Abgrenzung und Zielsetzung
2. Private Equity Grundlagen
2.1 Private Equity im Kontext der Unternehmensfinanzierung
2.2 Geschäftsmodell, Transaktionsablauf und die rechtlichen Strukturen
3. Grundlagen Big Data und Künstliche Intelligenz
3.1 Begriff und Anforderungen
3.2 Überblick über Big Data Technologien
3.3 Big Data Analytics
3.3.1 Data Mining Prozess
3.3.2 Big Data als Treiber für Künstliche Intelligenz (KI)
4. Chancen und Risiken für die Private Equity Branche durch den Einsatz von Big Data (Analytics) und KI
4.1 Methodik/Aufbau der empirischen Studie
4.2 Der traditionelle PE-Investmentprozess
4.2.1 Deal Sourcing
4.2.2 Due Diligence und Kaufabwicklung
4.2.3 Operative Wertschöpfung/Portfolio-Management und Exit
4.3 Digitale Disruption des PE-Investmentprozesses
4.3.2 Deal Sourcing
4.3.3 Due Diligence und Kaufabwicklung
4.3.4 Portfolio-Monitoring/operative Wertschöpfung und Exit
4.4 Darlegung der Forschungsergebnisse
4.4.1 Positionen, Tätigkeitsbereiche und Sweet-Spots (Frage 1)
4.4.2 Fondsgrößen und Mitarbeiteranzahl (Fragen 2 und 3)
4.4.3 Bisherige Berührungspunkte zu BDA und KI (Frage 4)
4.4.4 Akzeptanz und Rogers‘ Adaptionskurve (Fragen 5 und 6)
4.4.5 Vor- und Nachteile (Frage 7)
4.4.6 beeinflusste Phasen und Job-Positionen (Frage 8)
4.4.7 Überblick Investmentprozess (Frage 9)
4.4.8 Gründe für/gegen den bisherigen Einsatz von KI und/oder BDA (Frage 10)
4.4.9 Erkenntnisse bisheriger KI/BDA-Verwendung bzw. Nachdenken über künftige Implementierung (Fragen 11 und 12)
4.5 Interpretation der Forschungsergebnisse
5. Fazit
Zielsetzung & Themen
Ziel dieser Bachelorthesis ist es, die Auswirkungen der Digitalisierung, insbesondere durch Big Data Analytics (BDA) und Künstliche Intelligenz (KI), auf den Investmentprozess der deutschen Private-Equity-Branche zu untersuchen und den Handlungsbedarf sowie das Potenzial für moderne Investment-Workflows aufzuzeigen.
- Analyse des Einflusses von Big Data und KI auf den traditionellen Private-Equity-Investmentprozess (Deal Sourcing, Due Diligence, Wertschöpfung, Exit).
- Untersuchung der technologischen Adaptionsbereitschaft deutscher Private-Equity-Gesellschaften basierend auf Rogers‘ Innovations-Adaptionskurve.
- Durchführung einer qualitativen Studie mittels Experteninterviews zur Validierung theoretischer Erkenntnisse aus der Literatur.
- Erstellung eines eigenen Use Cases zur Veranschaulichung der Effizienzsteigerungen durch digitale Technologien.
Auszug aus dem Buch
1.1 Problemstellung
Die Private Equity-Branche ist noch eine der wenigen Branchen, in der die Digitalisierung noch nicht so fortgeschritten ist, wie in anderen Branchen. Bisher wurden nur von wenigen PEGs Big Data Technologien implementiert. Internationale Beispiele dafür sind bspw. Two-Six Capital, Connetic Ventures oder auch Ardian. Die Mitarbeiter einer PEG berufen sich auf ihr mühsam aufgebautes Netzwerk, um z. B. bei einer Konferenz neue Investment-Möglichkeiten auf ihren Radar zu bekommen (sog. Deal Sourcing) und genau dieser traditionelle Weg ist nicht mehr zeitgemäß. Der Grund dafür liegt darin, dass durch den Technologiefortschritt effizientere Wege zur Verfügung stehen.
Des Weiteren erfolgt das sog. Portfolio Monitoring (vgl. Kap. 4.2.3) immer noch mit fragmentierten Berichten und manuellen Spreadsheet-Programmen, d. h., dass auch hier enormes Verbesserungspotenzial steckt. Generell müssten alle administrativen und Investment-Prozesse innerhalb der PEG auf den Prüfstand gestellt werden. Dies verdeutlicht auch die Tatsache, dass die Mehrzahl an PEGs in Sachen Digitalisierung um Jahre zurückliegen. Demzufolge besteht ein großer Handlungsbedarf. Nach einer Studie von Kearny/TU München (2019) wird davon ausgegangen, dass in zehn Jahren (2029) bspw. Technologien wie Machine Learning in der Due Diligence (vgl. Kap. 4.2.2) und im Investmentprozess als Standard angesehen werden könnten. Aus diesem Grund müssen die PEGs jetzt tätig werden. Somit wird aus der Problemstellung schon die große Relevanz deutlich.
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einführung: Dieses Kapitel stellt das boomende Umfeld von Private Equity dar, identifiziert die fehlende Digitalisierung als zentrale Herausforderung und definiert das Ziel, den Einfluss von Big Data und KI auf den Investmentprozess zu untersuchen.
2. Private Equity Grundlagen: Es werden die begrifflichen Grundlagen, das Geschäftsmodell von PE-Gesellschaften sowie die rechtlichen und transaktionalen Strukturen erläutert, um ein Basisverständnis für die Branche zu schaffen.
3. Grundlagen Big Data und Künstliche Intelligenz: Das Kapitel definiert Big Data, erläutert die verschiedenen Analysetechnologien (Data Mining, Predictive Analytics) und zeigt, wie Big Data als Treiber für Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen dient.
4. Chancen und Risiken für die Private Equity Branche durch den Einsatz von Big Data (Analytics) und KI: Dieser Kernteil analysiert den traditionellen Investmentprozess und seine digitale Disruption, präsentiert empirische Ergebnisse aus Experteninterviews und interpretiert diese im Kontext der aktuellen Forschung.
5. Fazit: Das Fazit fasst die Erkenntnisse zusammen, bestätigt die Effizienzpotenziale durch digitale Transformation im Investment-Workflow und leitet Handlungsempfehlungen für PE-Gesellschaften ab.
Schlüsselwörter
Private Equity, Digitalisierung, Investmentprozess, Künstliche Intelligenz, Big Data, Big Data Analytics, Rogers‘ Innovations-Adaptionskurve, Deal Sourcing, Due Diligence, Portfoliomanagement, Wertschöpfung, Machine Learning, Investmententscheidungen, Technologie, Effizienz
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Thesis befasst sich mit der digitalen Transformation innerhalb der deutschen Private-Equity-Branche, insbesondere mit der Frage, wie Technologien wie Big Data und Künstliche Intelligenz den traditionellen Investmentprozess verändern können.
Was sind die zentralen Themenfelder der Analyse?
Die zentralen Themenfelder umfassen die Phasen des Investmentprozesses (Deal Sourcing, Due Diligence, Portfolio-Management, Exit), die Grundlagen von Big Data und KI sowie die empirische Untersuchung der Adaptionsrate in der Praxis.
Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage der Arbeit?
Das primäre Ziel ist es, zu klären, inwieweit Private-Equity-Gesellschaften durch den Einsatz von Big Data Analytics und KI profitieren können und ob diese Technologien einen notwendigen digitalen Handlungsbedarf widerspiegeln.
Welche wissenschaftliche Methode wurde verwendet?
Der Verfasser kombinierte eine umfassende Literaturrecherche mit einer qualitativen empirischen Studie, die auf sieben Experteninterviews basiert, sowie einem praxisorientierten Use Case.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in die theoretischen Grundlagen zu PE und BDA/KI sowie die Analyse des traditionellen gegenüber dem digital disruptierten Investmentprozess inklusive der Auswertung der Experteninterviews.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Wichtige Begriffe sind Private Equity, Digitalisierung, Investmentprozess, Big Data Analytics, KI, Deal Sourcing, Due Diligence und Rogers‘ Innovations-Adaptionskurve.
Wie ordnen die Experten die deutsche PE-Branche im Hinblick auf die Digitalisierung ein?
Die Experten verorten die deutsche PE-Branche aktuell in einem frühen Stadium zwischen „Innovators“ und „Early Adopters“, wobei die USA als technologisch einen Schritt weiter eingeschätzt werden.
Welche konkreten Vorteile und Risiken werden für den Einsatz von KI genannt?
Als Vorteile werden vor allem Zeiteinsparungen, Effizienzgewinne und eine bessere Datenbasis genannt; als Risiken bzw. Nachteile werden das potenzielle Verlernen des menschlichen „Handwerks“, Datenreliabilität und ethische Graubereiche angeführt.