Digitalisierung in der deutschen Private Equity Branche. Auswirkungen auf den Investmentprozess

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

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.

• 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

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.