Globale Unsicherheiten, steigende Zinsen sowie hohe Rohstoff- und Energiepreise beeinflussen den M&A-Markt. In der Folge schwächelt auch das Finanzierungsumfeld. Für Investoren ist es deutlich teurer, die nötigen Mittel für Akquisitionen zu erhalten. Wo vor zwei Jahren der Leveraged-Buy-out-Zins für endfällige Tranchen bei unter 400 Basispunkten lag, hat sich dies nun verdoppelt. Dementsprechend ist die Zinsbelastung auf den Cashflow der Unternehmen nach der Akquisition kritisch. Wie gelingt es ihnen in diesem anhaltend volatilen Marktumfeld dennoch die Transaktionssicherheit zu gewährleisten?

Technologie und künstliche Intelligenz (KI) spielen insbesondere in der Financial und Legal Due Diligence eine immer wichtigere Rolle. Sie erhöhen die Effizienz und Präzision der Analyseprozesse. Denn die Nutzung von automatisierten Algorithmen und maschinellem Lernen erlaubt es, große Datenmengen schnell und effektiv auszuwerten. Risiken und Chancen sowie mögliche Compliance-Verstöße lassen sich auf diese Weise frühzeitig erkennen. Darüber hinaus ermöglichen KI-gestützte Systeme eine verbesserte Anpassungsfähigkeit an sich ändernde regulatorische Anforderungen und eine kontinuierliche Aktualisierung des Wissensstands. Damit ist der Due-Diligence-Prozess insgesamt agiler und zukunftssicher. Zudem können KI und Big-Data-Analyse Investoren dabei helfen, große Datenmengen zu überprüfen, um schwer erkennbare Trends und Muster zu identifizieren. Das Ergebnis ist eine bessere Entscheidungsgrundlage.

Woher Investoren bzw. Käufer im nächsten Schritt das nötige Kapital bekommen, um M&A-Deals zu finanzieren, lässt sich nicht pauschal beantworten. Bei der Finanzierung kleinerer Transaktionen aus dem Small- und Mid-Cap-Segment spielen Sparkassen sowie Volks- und Genossenschaftsbanken sicherlich eine wichtige Rolle. Bedingt durch ihre regionale Nähe verfügen sie über ein starkes lokales Netzwerk und erhalten bessere Informationen über die Kreditwürdigkeit der Unternehmen vor Ort. Aber auch Banken und Private-Debt-Fonds spielen eine entscheidende Rolle bei der Finanzierung von Transaktionen, obgleich sich die Anforderungen – etwa an die Kreditwürdigkeit und Bonität des Kreditnehmers – durch die Rahmenbedingungen verschärft haben. Die Folge können längere Prüfprozesse sein, da Banken und Fonds eine sorgfältige Analyse der Finanzdaten und des Geschäftsplans der kreditnehmenden Partei durchführen.

Stapled Finance, ein immer häufiger angewandtes Instrument in der Akquisitionsfinanzierung, bietet sowohl Käufern als auch Verkäufern bei M&A-Transaktionen entscheidende Vorteile. Bei diesem Prozess werden nicht nur Banken, sondern auch Sparkassen, Leasing- und Factoring-Anbieter sowie Mezzanine-Geber einbezogen, um ein diversifiziertes Finanzierungspaket zusammenzustellen. Durch die Bündelung entsprechender Kreditzusagen wird der Prozess vereinfacht, da den potenziellen Käufern vorab eine strukturierte Finanzierung angeboten wird. Sie profitieren von reduzierten Kosten, schnellerer Abwicklung und erhöhter Transaktionssicherheit. Andererseits erzielen Verkäufer mit einer Stapled Finance oftmals höhere Unternehmensbewertungen. Denn sie sprechen eine breitere Käuferbasis an und schaffen auf Basis einer transparenten Finanzierungsstruktur Wettbewerbsvorteile.

Aufgrund der gesteigerten Effizienz und des wettbewerbsfördernden Charakters von Stapled Finance ist diese Finanzierungszusage in den letzten Jahren zu einem Schlüsselfaktor für die erfolgreiche Umsetzung von M&A-Transaktionen geworden. Anders als in der Vergangenheit liegt der Fokus dabei nicht mehr allein auf dem Mid-Cap- und Large-Cap-Segment. Dies ist auf entsprechende Technologielösungen zurückzuführen. Sie systematisieren und optimieren das Matching und die Vernetzung der involvierten Parteien. Dadurch lassen sich Unternehmenskäufe bzw. -verkäufe schneller und effizienter realisieren, sodass diese Form der Akquisitionsfinanzierung nun auch bei kleineren Deals aus dem Small-Cap-Bereich möglich ist.

Insbesondere in wirtschaftlich angespannten Zeiten zeigt sich schließlich die Qualität von Partnerschaften. Um die Erfolgschancen zu erhöhen, braucht es große und belastbare Kooperationsnetzwerke. Auch hier können technologiebasierte Lösungen einen Mehrwert leisten, die auf selbstlernende Algorithmen, Big Data und Machine Learning setzen. Dadurch können Finanzinstitute und Investoren beispielsweise die Identifikation passender Targets, die ihren Kriterien entsprechen, an externe Tools auslagern. Gleiches gilt für Investoren bei der Post-Merger-Integration. Auf diese Weise steigern die jeweiligen Parteien ihre Prozesseffizienz und können sich stärker auf ihr Kerngeschäft fokussieren – eine Win-Win-Situation für alle Beteiligten.