StrategyBridgeAI auf der EACVA 2025: Was Unternehmensanalysen heute leisten müssen

Unser Product Manager Manuel hat auf der Konferenz der EACVA (European Association of Certified Valuators and Analysts) in München zu einer Frage vorgetragen, die derzeit vielen wirklich unter den Nägeln brennt: Was muss eine verlässliche Unternehmensanalyse im Jahr 2025 leisten, und wo hilft KI tatsächlich?

Die Herausforderung, vor der Teams stehen

Analystinnen und Analysten haben heute mit mehr Daten denn je zu tun und stehen zugleich unter größerem Druck, diese schnell aufzubereiten. Die verfügbaren Tools haben sich deutlich verändert. Die grundlegenden Anforderungen an eine gute Analyse jedoch nicht: Sie muss präzise, nachvollziehbar und belastbar sein. Diese drei Dinge werden schwerer zu erfüllen, nicht leichter, wenn man Geschwindigkeit und Skalierung ins Spiel bringt.

Was der Workshop behandelt hat

Manuel ist drei Bereiche durchgegangen, in denen das Spannungsfeld zwischen dem Potenzial von KI und analytischer Sorgfalt am deutlichsten zutage tritt.

Datenqualität ist nach wie vor das Fundament. KI behebt keine schlechten Daten. Sind die Eingangsdaten unvollständig, uneinheitlich in ihrer Herkunft oder voller Ausreißer, gilt das auch für die Ergebnisse. Bei StrategyBridgeAI werden alle zentralen KPI deterministisch berechnet. Quellen werden geprüft, Ausreißer werden markiert und Lücken werden nachvollziehbar geschlossen, bevor überhaupt eine Mustererkennung stattfindet.

KI gehört an die richtige Stelle im Prozess. Es gibt einen wesentlichen Unterschied zwischen dem Einsatz von KI zur Mustererkennung über große Datenmengen hinweg und ihrer Verwendung als Ersatz für finanzielle Logik. Das Erste ist wirklich nützlich. Das Zweite erzeugt Analysen, die überzeugend wirken, einer genauen Prüfung aber nicht standhalten. Der Workshop hat dafür plädiert, diese beiden Dinge klar getrennt zu halten.

Urteilsvermögen lässt sich nicht automatisieren. Geschwindigkeit ist wertvoll, aber die Analystin oder der Analyst muss weiterhin verstehen, was die Zahlen bedeuten, wo das Modell falsch liegen könnte und wie sich das Ergebnis gegenüber einer Mandantin, einem Mandanten oder einem Gericht erklären lässt. Das erfordert Fachexpertise, nicht nur Zugang zu einem guten Tool.

Der StrategyBridgeAI-Ansatz in der Praxis

Die Art, wie die Plattform aufgebaut ist, spiegelt diese Prinzipien unmittelbar wider. Deterministische Berechnung zentraler KPI, systematische Quellenprüfung, Ausreißererkennung und sauberes Schließen von Lücken erfolgen alle, bevor KI zum Einsatz kommt. Das Ergebnis sind Analysen, die schnell sind, aber zugleich erklärbar, prüfbar und robust genug, um professionell dahinterstehen zu können.

Das Fazit aus dem Workshop: Datenqualität und Transparenz sind keine Hindernisse für den sinnvollen Einsatz von KI. Sie sind dessen Voraussetzung.

Die EACVA-Konferenz bringt zertifizierte Bewerterinnen, Bewerter und Analysten aus ganz Europa zusammen. StrategyBridgeAI trat im Rahmen des Programms zu Daten und KI in der professionellen Bewertungspraxis auf.