KI im Distressed M&A: Wie Sie Turnaround-Kandidaten früher identifizieren und Solvenzrisiken schneller be

KI im Distressed M&A: Turnaround-Kandidaten früher erkennen und Solvenzrisiken schneller bewerten

Distressed M&A folgt einer völlig anderen Dynamik als ein klassischer Verkaufsprozess. Bis ein Unternehmen auf der Liste eines Insolvenzverwalters erscheint oder von einem Restrukturierungsberater betreut wird, sind viele der attraktivsten Turnaround-Chancen bereits vergeben. Unternehmen mit dem größten Erholungspotenzial und einem beherrschbaren Risikoprofil werden häufig deutlich früher identifiziert. In der Praxis sichern sich daher nicht die Teams mit dem größten Netzwerk die besten Chancen, sondern diejenigen, die Warnsignale früher erkennen als der Markt.

Genau hier verändert KI-gestützte Datenanalyse den Distressed-M&A-Prozess. Anstatt auf ein formelles Restrukturierungsmandat oder den Anruf eines Beraters zu warten, können M&A-Teams kontinuierlich Tausende Unternehmen anhand finanzieller und struktureller Risikofaktoren überwachen. So lassen sich potenzielle Targets identifizieren, lange bevor ein Sanierungsgutachten erstellt wird. Das verschafft Investoren und Beratern wertvolle Zeit, Chancen zu bewerten, bevor sie einem breiten Markt bekannt werden.

In diesem Artikel erfahren Sie:

• Warum die Identifikation von Distressed-Targets strukturell langsamer ist als im klassischen M&A und weshalb dadurch Wert verloren geht.
• Welche finanziellen und strukturellen Warnsignale häufig auftreten, bevor ein Unternehmen öffentlich als Krisenfall wahrgenommen wird.
• Wie sich KI-gestütztes Screening von Insolvenzregistern, Beraternetzwerken oder Restrukturierungsberichten unterscheidet.
• Wie ein praxisnaher Workflow zur Bewertung von Solvenzrisiken – vom ersten Screening bis zur Due Diligence – aussieht.
• Welche Rolle eine Datenplattform wie StrategyBridgeAI im Distressed-M&A-Prozess übernimmt und warum sie weder ein IDW-S6-Gutachten noch eine rechtliche Beratung ersetzt.

Warum die Identifikation von Distressed-Targets langsamer ist, als sie sein müsste

In einem klassischen Verkaufsprozess erhalten potenzielle Käufer strukturierte Informationen: ein Information Memorandum, Zugang zum Datenraum und einen klar definierten Zeitplan, der von einer Investmentbank koordiniert wird. Im Distressed M&A sieht die Realität meist anders aus. Unternehmen mit finanziellen Schwierigkeiten haben verständlicherweise wenig Interesse daran, ihre Situation frühzeitig öffentlich zu machen. Management, Gesellschafter und Finanzierer versuchen in der Regel, eine Restrukturierung so lange wie möglich vertraulich zu halten.

Deshalb entsteht Distressed Deal Flow häufig erst über reaktive Kanäle. Insolvenzverwalter, Restrukturierungsberater oder spezialisierte M&A-Berater werden oftmals erst eingebunden, wenn externe Unterstützung bereits notwendig ist. Zu diesem Zeitpunkt befindet sich das Unternehmen meist deutlich näher an einer formellen Restrukturierung oder Insolvenz, als viele potenzielle Käufer vermuten.

Für Investoren und Erwerber ergeben sich daraus zwei wesentliche Nachteile. Zum einen wird die Transaktion gleichzeitig für viele Marktteilnehmer sichtbar, wodurch der Vorteil einer frühen Identifikation verloren geht. Zum anderen verschlechtert sich das operative Geschäft häufig während des laufenden Prozesses weiter. Liquidität steht unter Druck, wichtige Mitarbeitende verlassen das Unternehmen und Kundenbeziehungen können bereits Schaden genommen haben, bevor aussagekräftige Restrukturierungsunterlagen verfügbar sind.

Welche Warnsignale auf eine Unternehmenskrise hindeuten, bevor sie öffentlich wird

Finanzielle Schwierigkeiten entstehen nur selten von heute auf morgen. In den meisten Fällen entwickeln sie sich schrittweise und hinterlassen bereits lange vor einer offiziellen Restrukturierung messbare Spuren. Viele dieser Signale lassen sich anhand von Jahresabschlüssen, Transaktionsdaten, Eigentümerstrukturen und öffentlich verfügbaren Unternehmensinformationen erkennen.

Kein einzelner Indikator beweist, dass ein Unternehmen auf eine Insolvenz zusteuert. Entscheidend ist vielmehr das Zusammenspiel mehrerer Warnsignale. Treten verschiedene dieser Faktoren gleichzeitig auf, steigt die Wahrscheinlichkeit einer finanziellen Schieflage deutlich. Wer diese Muster systematisch analysiert, kann potenzielle Turnaround-Kandidaten oft identifizieren, lange bevor der Markt dieselben Risiken erkennt.

Warum Restrukturierungsgutachten und manuelles Screening zu langsam sind

Ein Restrukturierungsgutachten wie ein IDW-S6-Gutachten beantwortet eine klar definierte rechtliche und wirtschaftliche Fragestellung: Ist ein Unternehmen sanierungsfähig und unter welchen Voraussetzungen? Entsprechend sind diese Gutachten umfassend, faktenbasiert und auf eine konkrete Situation zugeschnitten. Sie sind jedoch weder dafür gedacht, schnell erstellt zu werden, noch potenzielle Targets frühzeitig zu identifizieren. Sobald ein IDW-S6-Gutachten beauftragt wird, steht das betroffene Unternehmen bereits fest und externe Berater sind in der Regel eingebunden.

Die eigentliche Herausforderung liegt deutlich früher. Noch bevor ein Restrukturierungsmandat existiert, müssen M&A- und Restrukturierungsteams potenzielle Kandidaten in Märkten identifizieren, die sich manuell kaum vollständig analysieren lassen. Dafür werden häufig Handelsregisterauszüge, Bonitätsinformationen, Jahresabschlüsse, Nachrichtenquellen und Branchenanalysen zusammengeführt und ausgewertet. Dieser Ansatz liefert zwar wertvolle Erkenntnisse, ist jedoch zeitaufwendig und nur schwer skalierbar.

Deshalb konzentriert sich die manuelle Suche meist auf einen vergleichsweise kleinen Kreis bekannter Unternehmen oder auf Hinweise aus bestehenden Netzwerken. Anstatt den gesamten Markt kontinuierlich zu beobachten, reagieren Teams auf bereits bekannte Situationen. Das erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass attraktive Turnaround-Chancen erst dann entdeckt werden, wenn viele andere Investoren bereits darauf aufmerksam geworden sind.

Wie KI das Dealsourcing im Distressed M&A verändert

KI ersetzt im Distressed Investing keine professionelle Einschätzung. Sie verändert jedoch die Geschwindigkeit und den Umfang, mit dem potenzielle Targets identifiziert werden können, bevor wertvolle Analystenkapazitäten eingesetzt werden.

Statt Unternehmen einzeln zu prüfen, analysieren KI-gestützte Plattformen kontinuierlich Finanzkennzahlen, Eigentümerstrukturen und weitere Risikosignale über Millionen von Unternehmen hinweg. Dabei werden nicht nur Unternehmen anhand einzelner Filter ausgewählt. Vielmehr identifiziert die KI diejenigen Unternehmen, deren gesamtes Risikoprofil den gesuchten Merkmalen entspricht. Analysten können sich anschließend auf die vergleichsweise wenigen Kandidaten konzentrieren, die eine vertiefte Prüfung tatsächlich rechtfertigen.

Gerade im Distressed M&A ist das von besonderer Bedeutung. Finanzielle Schieflagen orientieren sich selten an klassischen Branchenklassifikationen wie NACE- oder SIC-Codes. Viele der attraktivsten Turnaround-Chancen entstehen in Nischenmärkten oder bei Unternehmen, die in einer herkömmlichen Datenbanksuche gar nicht erscheinen würden. KI- und logikbasierte Suchverfahren eignen sich deshalb deutlich besser, um Unternehmen zu identifizieren, die außerhalb vordefinierter Kategorien liegen.

Ein stufenweiser Ansatz zur Bewertung von Solvenzrisiken

Sobald ein potenzielles Target identifiziert wurde, verschiebt sich der Fokus. Dann geht es nicht mehr darum, ob ein Unternehmen in einer finanziellen Schieflage steckt, sondern ob diese Situation eine attraktive Investitionsmöglichkeit darstellt und welches Risiko damit verbunden ist. In der Praxis erfolgt diese Bewertung in der Regel in mehreren aufeinander aufbauenden Schritten.

KI-gestützte Datenplattformen schaffen den größten Mehrwert in den ersten drei Phasen dieses Prozesses. Sie ermöglichen es M&A- und Restrukturierungsteams, den Weg vom breiten Marktscreening bis zur strukturierten Outside-in-Analyse deutlich schneller zurückzulegen als mit klassischen manuellen Arbeitsweisen. Die letzte Phase bleibt jedoch Aufgabe von Restrukturierungsberatern, Wirtschaftsprüfern und Rechtsberatern. KI kann die Vorbereitung erheblich beschleunigen, ersetzt jedoch weder die formelle Analyse noch die Grundlage einer Investitionsentscheidung.

Welche Rolle StrategyBridgeAI in diesem Workflow übernimmt

StrategyBridgeAI unterstützt insbesondere die Identifikation potenzieller Targets sowie die anschließende Outside-in-Analyse in einem integrierten Workflow. Anstatt zwischen verschiedenen Datenbanken, Tabellen, Präsentationsprogrammen und externen Recherchequellen zu wechseln, können Deal-Teams den gesamten Prozess – von der Suche nach Turnaround-Kandidaten über Benchmarking und Risikobewertung bis hin zur Marktanalyse – innerhalb einer Plattform durchführen.

Die Plattform wurde entwickelt, um genau die Analysearbeit zu beschleunigen, die vor der eigentlichen Due Diligence stattfindet. Dadurch lassen sich Chancen früher erkennen, Unternehmen konsistenter bewerten und die Zeit erfahrener Experten gezielt auf die vielversprechendsten Targets konzentrieren.

Global Data Coverage

Die Grundlage bildet Global Data Coverage. Nutzer erhalten Zugriff auf verifizierte und kontinuierlich aktualisierte Unternehmensdaten von rund 50 Millionen Unternehmen in mehr als 100 Ländern. Neben Jahresabschlüssen und Finanzkennzahlen stehen Transaktionsdaten, Eigentümerstrukturen, Unternehmensinformationen und Kontaktdaten zur Verfügung.

Gerade im Distressed M&A ermöglicht diese Datenbasis ein flächendeckendes Marktscreening, anstatt sich auf bekannte Unternehmen oder bestehende Netzwerke zu beschränken.

Longlists

Auf dieser Datenbasis bauen unsere Longlists auf. Über eine KI- und logikgestützte Suchfunktion lassen sich potenzielle Targets per natürlicher Sprache identifizieren. Anders als klassische Unternehmensdatenbanken ist die Suche dabei nicht auf starre Branchenklassifikationen wie NACE- oder SIC-Codes beschränkt.

Das ist insbesondere im Distressed Investing von Vorteil, da attraktive Turnaround-Chancen häufig in Nischenmärkten oder außerhalb klassischer Branchenzuordnungen entstehen. Gleichzeitig können bestehende Targetlisten erweitert und verfeinert werden, anstatt jede Recherche von Grund auf neu zu beginnen.

Outside-In Business Analysen

Nach der Identifikation eines Targets unterstützen Outside-In Business Analysen die nächste Analysephase. Peer-Benchmarking, historische Finanzanalysen, Unternehmensbewertung, Forecasts, SWOT-Analysen und strukturierte Risikobewertungen werden in einer konsistenten Analyse zusammengeführt.

Die Ergebnisse werden unmittelbar als vorstandsreife PowerPoint-Präsentation im Corporate Design des Nutzers bereitgestellt. Neben Finanzkennzahlen umfasst der Report eine strukturierte Bewertung von Geschäftsmodell, Eigentümerstruktur, Wettbewerbsposition und den wichtigsten Risiken. Dadurch lassen sich potenzielle Targets bereits vor Beginn der Due Diligence objektiv miteinander vergleichen.

Nischenmarktberichte

Ebenso wichtig ist die Einordnung des Marktumfelds. Nischenmarktberichte liefern aktuelle, quellenbasierte Analysen für nahezu jeden Nischenmarkt und jede geografische Region.

So lässt sich beurteilen, ob die wirtschaftlichen Schwierigkeiten eines Unternehmens auf unternehmensspezifische Ursachen zurückzuführen sind oder auf strukturelle Entwicklungen innerhalb der Branche. Auch diese Berichte werden direkt im Präsentationsformat des Kunden erstellt und können ohne weitere Aufbereitung in interne Entscheidungsrunden oder Investment Committees eingebracht werden.

Nikolai Üstündag, Senior Manager M&A bei WTS Advisory, beschreibt die Effizienzgewinne so:

„Longlisting und Unternehmensanalysen sind deutlich schneller geworden. Dadurch verbringt unser Team weniger Zeit mit manueller Recherche und kann sich stärker auf die Bewertung von Opportunitäten konzentrieren.“

Diese Zeitersparnis ist nicht auf Distressed M&A beschränkt, zeigt jedoch besonders deutlich, warum Geschwindigkeit in Sondersituationen entscheidend ist. Je früher Teams eine hochwertige Longlist erstellen, potenzielle Targets vergleichen und das Marktumfeld bewerten können, desto größer ist die Chance, attraktive Turnaround-Unternehmen zu identifizieren, bevor daraus ein wettbewerbsintensiver Bieterprozess entsteht.

All das ersetzt weder ein Restrukturierungsgutachten noch eine rechtliche Due Diligence oder die Erfahrung eines Deal-Teams. Es verändert jedoch alles, was davor passiert. Anstatt Tage mit der Zusammenführung und Aufbereitung von Informationen aus unterschiedlichsten Quellen zu verbringen, können Teams deutlich früher mit der eigentlichen Bewertung beginnen – und das über ein wesentlich größeres Unternehmensuniversum hinweg. Restrukturierungsexperten, Wirtschaftsprüfer und Rechtsberater können ihre Expertise dadurch dort einsetzen, wo sie den größten Mehrwert schafft: bei der Bewertung der aussichtsreichsten Opportunitäten und nicht bei deren Identifikation.

Was das für Deal-Teams bedeutet

Erfolgreiches Distressed M&A beginnt nicht erst mit einem formellen Restrukturierungsprozess. Erfolgreich sind vor allem diejenigen Teams, die attraktive Opportunitäten erkennen, bevor sie für den gesamten Markt sichtbar werden. KI-gestütztes Screening ersetzt dabei weder Restrukturierungsexpertise noch ein formelles Solvenzgutachten. Es verlagert diese Expertise lediglich an den Punkt im Prozess, an dem sie den größten Mehrwert erzeugt.

Anstatt erst Chancen zu bewerten, nachdem sie über Berater oder Insolvenzverwalter in den Markt gelangt sind, können Deal-Teams potenzielle Turnaround-Kandidaten proaktiv identifizieren, deren Risikoprofil bewerten und das Marktumfeld analysieren, bevor erhebliche Ressourcen investiert werden. Die anschließende Due Diligence und Restrukturierungsanalyse baut damit auf einer bereits qualifizierten Shortlist auf.

Für Investoren, Corporate-Development-Teams und Restrukturierungsberater bedeutet das eine breitere Marktabdeckung, schnelleres Dealsourcing und fundiertere Entscheidungen – genau in der Phase, in der Wettbewerbsvorteile entstehen.

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