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
- Abstract (Deutsch)
- Abstract (English)
- 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 Kl 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
- Einfluss von Big Data und Künstlicher Intelligenz auf den Private Equity-Investmentprozess
- Analyse der Chancen und Risiken der Digitalisierung in der Private Equity-Branche
- Bewertung des digitalen Reifegrads der deutschen Private Equity-Branche im Vergleich zu anderen Branchen
- Identifizierung von Use Cases und Anwendungsbeispielen für Big Data Analytics und Künstliche Intelligenz im Private Equity-Kontext
- Bewertung des Einflusses der Digitalisierung auf die Arbeitswelt der Private Equity-Branche
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Bachelorthesis analysiert die Auswirkungen der Digitalisierung, insbesondere Big Data Analytics (BDA) und Künstliche Intelligenz (KI), auf den Investmentprozess der deutschen Private Equity-Branche. Die Arbeit beleuchtet, wie diese Technologien den traditionellen Investmentprozess, von der Deal Sourcing bis zum Exit, verändern können und welche Chancen und Risiken sich daraus ergeben.
Zusammenfassung der Kapitel
Die Arbeit beginnt mit einer Einführung, die die Problemstellung, den Forschungsstand und die Zielsetzung der Thesis erläutert. Kapitel 2 beleuchtet die Grundlagen des Private Equity, inklusive der Bedeutung im Kontext der Unternehmensfinanzierung sowie des Geschäftsmodells, Transaktionsablaufs und der rechtlichen Strukturen. In Kapitel 3 werden die Grundlagen von Big Data und Künstlicher Intelligenz diskutiert. Hier werden sowohl der Begriff, die Anforderungen und der Überblick über Big Data Technologien als auch der Data Mining Prozess und die Rolle von Big Data als Treiber für Künstliche Intelligenz erklärt.
Kapitel 4 untersucht die Chancen und Risiken der Digitalisierung für die Private Equity-Branche. Es werden der traditionelle Investmentprozess sowie die digitale Disruption in einzelnen Phasen des Prozesses, wie Deal Sourcing, Due Diligence und Portfolio-Management, analysiert. Die empirische Studie, die sich auf Experteninterviews stützt, dient dazu, die Forschungsergebnisse zu untermauern und die Erkenntnisse zu interpretieren.
Schlüsselwörter
Die Arbeit beschäftigt sich mit dem Thema Digitalisierung in der deutschen Private Equity-Branche. Die wichtigsten Schlüsselwörter sind: Private Equity, Digitalisierung, Investmentprozess, Künstliche Intelligenz, Big Data, Big Data Analytics, Rogers' Innovations-Adaptionskurve, Deal Sourcing, Due Diligence, Portfoliomanagement.
- Quote paper
- Sascha Dominik Stützner (Author), 2020, Digitalisierung in der deutschen Private Equity Branche. Auswirkungen auf den Investmentprozess, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/980100
