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Was sind neuronale Netze?

Unter dem Begriff neuronale Netze versteht man eine komplexe Struktur von verbundenen Knoten. Als Vorbild dient das Gehirn von Lebewesen. Hier sind unzählige Nervenzellen, die Neuronen, verknüpft und beeinflussen sich gegenseitig. Künstliche neuronale Netze (KNN) bilden dieses Prinzip nach. Ziel ist es, dass Maschinen in die Lage versetzt werden, auf nicht vordefinierte Eingaben zu reagieren. Dies ist eine Grundlage für künstliche Intelligenz (KI).

Neuronale Netze allgemein

Neuronale Netze sind, einfach ausgedrückt, miteinander verknüpfte Nervenzellen. Neuronen haben mehrere Eingänge und einen Ausgang. Über die Eingänge nehmen sie Signale auf, die von außen oder von anderen Neuronen stammen können. Sie haben dabei eine Erregungsschwelle, ab der sie reagieren. Dies dient beim Menschen beispielsweise zur Filterung irrelevanter Einflüsse, um die Konzentration nicht unnötig zu stören. Die Reaktion kann nach außen oder auf andere Nervenzellen erfolgen.

Kennzeichnend ist, dass die Erregungsschwelle variabel ist. Sie wird durch Erfahrungen und äußere Umstände permanent verändert. So können Umstände unangenehmer Erfahrungen zu einer Aktivierung von Neuronen führen und entsprechende Reaktionen hervorrufen.

Ebenso ist wichtig, dass die Reaktion der Neuronen nicht vorhersagbar ist. Es werden nicht zwingend nur objektive Merkmale verarbeitet. Vielmehr erfolgt die Wahrnehmung subjektiv und wird beeinflusst durch Lernprozesse, die aufnehmende Neuronen bereits durchlaufen haben.

Künstliche neuronale Netze

In der Informationstechnik möchte man sich neuronale Netze zunutze machen. Wenn eine Maschine mit Menschen interagieren soll, sind die Eingaben nicht immer im Vorfeld absehbar. Grundsätzlich müssten vom Programmierer alle möglichen Varianten entweder vorgesehen oder als ungültige Eingabe abgefangen werden. Auch bei der Sortierung von ungeordneten Datenbeständen müssen klare Kriterien erstellt werden, wenn es nicht zu Fehlbewertungen kommen soll.

Dies führt eine Maschine dann ihre Grenzen, wenn die Eingaben zu individuell sind. Handschriften weichen in Größe und Form voneinander ab. Sprachen unterscheiden sich unter anderem durch Lautstärke, Aussprache, Dialekte und Geschwindigkeit. Worte können zudem in unterschiedlichem Kontext eine andere Bedeutung haben.

Ein weiteres Problem kann die Vielzahl an unterschiedlichen Eingabevarianten sein. Es wäre ein unvorstellbarer Aufwand, diese für bestimmte Bereiche manuell zu erfassen.

Daher ist es zielführender, wenn die Maschine Muster erkennt, verarbeitet und „lernt“. Man spricht hierbei vom Machine Learning. Damit nicht klare Parameter definiert werden müssen, werden diese von den Objekten abstrahiert. Es werden nicht Objekte mit Eigenschaften verknüpft, sondern Eigenschaften untereinander. Dies ist vergleichbar mit dem menschlichen Lernen. Wenn in einer bestimmten Situation zufällig ein spezifischer Geruch auftritt, kann es sein, dass der Geruch den Menschen später wieder an diese Situation erinnert.

Wie funktionieren neuronale Netze?

Der Aufbau für künstliche neuronale Netze erfolgt in Schichten. Innerhalb dieser sind jeweils mehrere Neuronen als Knotenpunkte gruppiert. Es gibt eine Eingabeschicht (Input Layer), die von außen Werte aufnimmt. Diese leitet sie weiter an die verknüpften internen Schichten. Die inneren Bereiche, ihre Verknüpfung und ihre Arbeitsweise sind nicht ersichtlich. Daher nennt man sie versteckte Schichten (Hidden Layers). Die Reaktion erfolgt über die Ausgabeschicht (Output Layer).

Innerhalb der Schichten gibt es unterschiedliche Interaktionsmodelle. In der einfachsten Form werden beim einschichtigen Feedforward-Netz Informationen aufgenommen und eine Ausgabe erzeugt, sofern der Schwellwert überschritten ist. Es können mehrere Neuronen parallel Informationen verarbeiten, es gibt hier keine Hidden Layers.

Komplexer ist ein mehrschichtiges Feedforward-Netz. Dieses besteht aus einer beliebigen Anzahl an versteckten Schichten und jeweils einer Ein- und Ausgabeschicht. Die Beeinflussung erfolgt nur in die Richtung der Ausgabe. Eine Rückkopplung nachgelagerter Schichten gibt es nicht.

Der Trainingsprozess

Im rekurrenten Netz erfolgt ein Feedback an die Knotenpunkte aus nachgelagerten Schichten. Dies bedeutet, dass sie lernen können, da die Art der Rückmeldung von ihren eigenen Ausgaben abhängt.

Im Unterschied zu Nervenzellen von Lebewesen, können künstliche neuronale Netze nur durch Computer repräsentierbare Werte zurückgeben. Es sind drei mögliche Reaktionen eines Neurons zur Einflussnahme auf die weiteren Neuronen vorgesehen: Verstärkung, Hemmung und Neutralität. Die Stellschraube für den Lernprozess ist daher die Gewichtung, ab dessen Wert eine Reaktion erfolgt.

Neuronale Netze werden trainiert durch Eingabe relativ zufälliger Ausgangswerte für die Gewichtung an jedem Knoten. Im Verlaufe des Trainingsprozesses werden diese dann nach jedem Durchgang angepasst und optimiert. Die Anpassung erfolgt schrittweise, beispielsweise als Durchschnittswert bisheriger Ergebnisse. Die Gewichtung wird also mit jedem Trainingsdurchlauf weiter verfeinert.

Dabei kann gelernt werden, dass manche Faktoren irrelevant oder nur unter bestimmten Bedingungen von Bedeutung sind.

Als Praxisbeispiel sei eine Maschine aufgeführt, die Kraftfahrzeuge klassifizieren soll. Das Merkmal „Stoßstange vorhanden“ wird sich schnell als unbrauchbar herausstellen, um Pkw zu unterscheiden. Schließlich hat nahezu jedes Fahrzeug mit einer Straßenzulassung eine Stoßstange. Wenn aber aus einer anderen Schicht die Rückmeldung erfolgt, es handele sich um einen Rennwagen, kann das die Gewichtung verändern. Als Unterscheidungskriterium zwischen einem Formel-1-Rennauto und einem Rallye-Fahrzeug taugt es durchaus. Neuronale Netze erhalten ihre Intelligenz also durch die korrekte Verknüpfung von Mustern oder Merkmalen.

Neuronale Netze in der künstlichen Intelligenz

Die künstliche Intelligenz benötigt eine Basis, die sie dazu befähigt, Informationen aufzunehmen und zu bewerten. Ist diese statisch, spricht man nicht von einer echten künstlichen Intelligenz. Das System muss vielmehr in der Lage sein, eigenständig Informationen aufzunehmen und seine Ausgaben daraufhin anzupassen. Diese Dynamik in der künstlichen Intelligenz erfordert, dass die Maschine lernen können muss. Neuronale Netze sind diese Basis des sich ständig ändernden Wissens der Maschine.

Insbesondere sind neuronale Netze Voraussetzung für das Deep Learning. Für manche Fachleute sind die Begriffe sogar synonym anwendbar. Das Besondere am Deep Learning ist die Vielschichtigkeit, die Tiefe, der verwendeten Struktur.

Anwendungsgebiete

Künstliche neuronale Netze finden dort Anwendung, wo eine Vielzahl an Daten strukturiert werden muss. Weiterhin dort, wo es keine oder unüberschaubar viele Ordnungskriterien gibt.

Dies ist beispielsweise im Bereich des Data-Mining der Fall, wo Muster und Zusammenhänge in großen Datenbeständen gefunden werden sollen. Aufgrund der Komplexität der erforderlichen Berechnung war dies lange Zeit nur auf Großrechenanlagen, beispielsweise in der Wetter-Forschung und bei Frühwarnsystem darstellbar.

Inzwischen ist es aber auch möglich, künstliche neuronale Netze auf kleineren Rechnern auszuführen. Dadurch haben künstliche neuronale Netze Einzug in Firmen- und Privatanwendungen gefunden. Sie werden beispielsweise für eine intelligente Texterkennung genutzt. Dies kann sowohl bei der Erfassung von handschriftlichen Notizen als auch bei der Klassifizierung von Dokumenten genutzt werden. Bei docurex wird eine künstliche Intelligenz zur Verarbeitung im Dokumenten-Management-System (DMS) integriert.

Als Privatanwender begegnen Ihnen künstliche neuronale Netze im Zusammenhang mit Spracherkennung und Sprach-Assistenten am Smartphone oder PC. Auch automatische Übersetzer nutzen künstliche neuronale Netze. Ein bloßes Aneinanderreihen der übersetzten Einzelwörter reicht in der Regel nicht aus, um sinnvolle Sätze zu erhalten.

Nicht zuletzt profitieren viele Privatanwender in der Spieleentwicklung auf PC oder Konsole von den Fortschritten in der künstlichen Intelligenz. Neuronale Netze werden auch hier eingesetzt und schaffen interessante, nicht vorhersehbare Umgebungen und Spielgegner.

Neuronale Netze – Grenzen und Schwächen

Ein Problem ist, dass künstliche neuronale Netze selbst für ihre Entwickler nach der Schaffung eine Blackbox sind. Es ist für sie weder vorhersehbar, noch im Detail erklärbar, wie die versteckten Schichten sich beeinflussen. Zudem sind sehr viele und präzise Trainingsdaten notwendig.

Dadurch sind manche Anwendungen sehr gut geeignet, künstliche neuronale Netze zu implementieren. Wenn das Ergebnis eindeutig mit „richtig“ oder „falsch“ bewertet werden kann, ist eine gute Voraussetzung gegeben. Bei einem Dokumentenmanagement sind Trainingsdaten beispielsweise einfach herstellbar. Die erzielten Ergebnisse sind zudem eindeutig. In der Trainingsphase kann zweifelsfrei gesagt werden, ob ein Dokument korrekt kategorisiert wurde.

Künstliche neuronale Netze bergen Risiken eher in Bereichen, wo die Aussagekraft der Trainingsdaten interpretierbar ist. Dies kann bei Frühwarnsystemen der Fall sein. Insbesondere natürlich dann, wenn auf Basis der Ergebnisse wichtige Entscheidungen zu treffen sind.


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Was ist Machine Learning?

Machine Learning beschreibt die faszinierende Idee, dass von Menschen geschaffene Maschinen selber lernen können. Dadurch erweitern sie ihre Funktionalität und entwickeln eine künstliche Intelligenz (KI). Diese erlaubt es, dass eine trainierte Maschine sich auf geänderte Bedingungen einstellen kann. Sie ist dann nicht mehr abhängig von durch Menschen vorprogrammierte Abläufe.

Was versteht man unter künstlicher Intelligenz?

Künstliche Intelligenz begegnet einem unter diesem Begriff häufig bei Computerspielen. Das Verhalten eines maschinellen Gegners, der KI, beschränkt sich dort nicht zwingend auf bestimmte Muster. Vielmehr ist ein Rahmen vorgegeben, in dem sich die vom Rechner gesteuerte Figur bewegt. Anstatt mögliche Verhalten und darauffolgende Reaktionen zu programmieren, wird ein Algorithmus entwickelt, der Muster erkennt und verarbeitet.

Ist dieser gut gemacht, hat es den Anschein, dass die Figur eigene Gedanken entwickelt und dementsprechend handelt. Insbesondere wird die Maschine dadurch unempfindlicher gegenüber nicht vorgesehenen Eingaben. Anstatt den Vorgang abzubrechen oder „abzustürzen“, vergleicht sie mit ihr bekannten Daten und handelt entsprechend.

Hier besteht eine Analogie zum Verhalten und zur Intelligenz eines Menschen. Dieser versucht, in unbekannten Situationen Vergleiche mit ihm bekannten Verhältnissen herzustellen. Er handelt nach ihm vertrauten, erlernten Verhaltensmustern.

Die Rolle von Machine Learning in der KI

Das Machine Learning ist die Basis für jede KI. Man spricht davon, dass die Maschine trainiert werden muss. Sie benötigt eine ausreichend große Anzahl an Vergleichsdaten, um eine Grundlage für die „richtigen“ Entscheidungen zu haben. Eine untrainierte Maschine wird häufig unlogische und offensichtlich falsche Entscheidungen treffen. Man kann dies ebenfalls leicht mit dem Erfahrungsschatz eines Menschen vergleichen. Ein Kind, welches vor Kurzem erst das Lesen gelernt hat, wird die leicht unleserliche Handschrift eines Fremden nicht deuten können. Ein erfahrener Apotheker, der jahrzehntelang unleserliche handgeschriebene Rezepte von Ärzten entziffern musste, wird damit keine Probleme haben.

 Es müssen also Voraussetzungen für Machine Learning geschaffen werden. Dazu benötigt sie die Fähigkeit, ihre „Erfahrungen“ abzuspeichern. Zudem ist ein Algorithmus erforderlich, der Situationen klassifiziert und strukturiert ablegt.

Details zu Machine Learning

Es gibt zwei unterschiedliche Ansätze des Machine Learning. Das symbolische und das nicht-symbolische Lernen.

Beim symbolischen Ansatz erfolgt eine explizite Repräsentation von Werten. Objekten werden Eigenschaften zugeschrieben, die äußerlich nachvollziehbar sind. Das können Größen, Farbe oder bestimmte Formen sein. Es kann festgelegt werden, dass die Größe eines zu klassifizierenden Objekts sich in einem bestimmten Bereich bewegen muss. Dies kann mit einer Aussagelogik verbunden werden.

Diese besagt beispielsweise, wenn Objekt A größer als Wert X und kleiner als Wert Y ist, kann es nicht eines der Kategorie Z sein. Verknüpft man ausreichend viele solcher Aussagen, wird man schon recht zufriedenstellende Ergebnisse bekommen.

Voraussetzung für diese Form des Machine Learning bleibt, dass die Maschine auf eine entsprechend große Datenmenge zur Klassifizierung zurückgreifen kann. Es müssen ihr ausreichend viele Ausprägungen möglicher Kandidaten für eine Kategorie „gezeigt“ werden. Ansonsten ist die Gefahr groß, dass es zu falschen Mustererkennungen kommt.

Der nicht-symbolische Ansatz des Machine Learning

Der nicht-symbolische Ansatz des Machine Learning baut stärker auf Verknüpfungen auf. Eine Ausprägung hiervon sind neuronale Netze. Es existiert kein Schema, nach dem Eingabewerte zu einem zugewiesenen Ausgangswert führen.

Die Eigenschaften werden vielmehr in verschiedenen Schichten aufgenommen, vom Objekt extrahiert und pro Schicht nach einem Algorithmus weiterverarbeitet.

Dieser kann mit einer Wahrscheinlichkeit arbeiten. Bei einem Personenkraftwagen gibt die Farbe vermutlich keinen Aufschluss über den Fahrzeugtyp. Bei der Bewertung von Sonderkraftwagen wäre hingegen die Farbe „rot“ ein starkes Indiz, dass es sich um ein Feuerwehrfahrzeug handelt. Kehrt man diese Aussage um, wäre es fast sicher, dass ein nicht-rotes Fahrzeug keines der Feuerwehr ist.

Je mehr Schichten existieren, die versuchen, derartige Verknüpfungen herzustellen, desto präziser wird das Ergebnis des Machine Learning.

Zudem kann Machine Learning nach der Art des Lernens unterschieden werden. Beim überwachten Lernen, werden der Maschine Eingaben mit den dazugehörigen Ausgaben zugeführt. Daraus bildet die Maschine Muster, die sie später anwenden kann.

Beim unüberwachten Lernen erhält die Maschine nur die Objekte. Sie bildet selber sinnvolle Kategorien und ordnet die Objekte diesen zu.

Die Anwendungsbereiche von Machine Learning

Das Machine Learning hat vermutlich auch in Ihrem Alltag Einzug erhalten. Ein einfaches Beispiel sind Apps von Online-Versandhäusern oder Streaming-Diensten. Bestellen Sie regelmäßig Artikel aus einer bestimmten Kategorie, werden Sie vermehrt Angebote aus diesem Bereich auf ihrem Startbildschirm finden. Die von Ihnen bevorzugt gehörte Musik wird in Kategorien erfasst und sie bekommen Songs ähnlicher Interpreten angeboten.

Sehr gut zu verwenden ist Machine Learning für künstliche Intelligenz, die etwas genormtes, wie betriebliche Schreiben, klassifizieren soll. So gibt es Formulierungen, die Rechnungen eindeutig von Werbeschreiben unterscheiden. Für das Dokumentenmanagementsystem (DMS) von docurex® wird ebenfalls eine leistungsstarke KI entwickelt, die nach diesem Prinzip lernt.

Grenzen und Schwächen

Im Moment hängt der Erfolg des Machine Learning noch sehr stark von der Möglichkeit ab, aussagekräftige Trainingsdaten zu haben. Was für Dokumente sehr einfach ist, gestaltet sich beispielsweise in der Medizin schon schwieriger. Ein weiterer Faktor, der durch Machine Learning schlecht imitiert werden kann, ist die menschliche Fantasie. Diese beeinflusst dessen Fähigkeit zur Problemlösung nicht unerheblich.


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Was ist KI?

Mit dem Begriff künstliche Intelligenz (KI) werden Technologien und hoch entwickelte Prozesse bezeichnet, in deren Rahmen Maschinen bzw. Computerprogramme ein menschenähnliches Denkvermögen simulieren können. Künstliche Intelligenz (KI) gibt Maschinen die Möglichkeit, aus Erfahrung zu lernen und mit neuen Informationen ihre Fähigkeit zum Bewältigen neuer Aufgaben auszubauen. Einige prominente Beispiele für KI sind Systeme wie Google Home oder Amazon Alexa, die auf natürlicher Sprachverarbeitung und Deep Learning basieren.

Intelligente Maschinen

Künstliche Intelligenz (KI) soll Computern die Fähigkeit verleihen, Probleme eigenständig zu bearbeiten und zu lösen. In Computerspielen wird beispielsweise durch den Einsatz einfacher Algorithmen ein scheinbar „intelligentes Verhalten“ simuliert. Künstliche Intelligenz (KI) umfasst eine Vielzahl unterschiedlicher Teilgebiete, wie zum Beispiel:

–       wissensbasierte Systeme

–       Musteranalysen und Mustererkennung, wie Sie beispielsweise bei dem webbasierten Dokumenten-Management-System Docurex zum Einsatz kommen

–       Robotik und Modellierung in verschiedenen Industriebranchen

–       künstliches Leben

Lernen anhand von Mustern und Merkmalen

KI-Software soll anhand von Merkmalen oder Mustern in Daten lernen. Zu diesem Zweck werden gigantische Datenmengen mit iterativen Berechnungen und intelligenten Algorithmen kombiniert. Das Forschungsfeld der künstlichen Intelligenz ist breit aufgestellt und nutzt viele unterschiedliche Methoden, Technologien und Theorien. Zu den bedeutendsten Teilbereichen der KI gehören:

–       Neuronale Netze

Neuronale Netze begünstigen maschinelles Lernen, indem miteinander verbundene Knoten (Nodes) Datensätze verarbeiten. Die Funktionsweise dieser Knoten entspricht der der Neuronen im menschlichen Gehirn: Sie reagieren auf neue Datensätze und verteilen Informationen auf andere Knoten. Neuronale Netze versuchen in mehreren Iterationen (Durchläufen) relevante Verbindungen im Datensatz und undefinierte Daten zu evaluieren.

–       Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen gibt Computerprogrammen die Fähigkeit, auch nicht explizit programmierte Lösungen zu finden. Um dies zu erreichen, bedient sich die künstliche Intelligenz (KI) verschiedener Methoden aus Statistik, Physik und neuronalen Netzen.

–       Deep Learning

Das tief gehende Lernen (Deep Learning) wird in erster Linie bei Sprach- und Bilderkennung eingesetzt. Zu diesem Zweck werden größere neuronale Netze genutzt, die aus Verarbeitungsknoten in mehreren Schichten zusammengesetzt sind. Mit Deep Learning lassen sich bestimmte Muster aus großen Datenmengen äußerst effektiv erlernen.

–       Computer Vision

Inhalte von Videos und Bildern lassen sich mit Deep Learning-Methoden effizient interpretieren. Durch den Einsatz von maschinellem Sehen (Computer Vision) können solche Inhalte in Echtzeit analysiert und im Kontext des Umfeldes interpretiert werden.

–       Natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing)

Künstliche Intelligenz soll in der Lage sein, die menschliche Sprache analysieren, verstehen und selbst erzeugen zu können. Das Ziel der natürlichen Sprachverarbeitung ist es, letztlich eine Interaktion zwischen Menschen und Maschinen in natürlicher Sprache zu ermöglichen. NLP-Systeme werden heute schon in unterschiedlichen Geräten eingesetzt, wie beispielsweise Amazon Alexa, Google Home und zahlreichen anderen Sprachassistenten.

Anwendungsbereiche von KI

Der Bedarf an intelligenten Systemen mit KI-Fähigkeiten ist gigantisch. Sollen Kundenanfragen automatisch beantwortet werden, Dokumente automatisiert analysiert und archiviert werden oder Risikohinweise gegeben werden, sind Systeme im Einsatz, die durch künstliche Intelligenz unterstützt werden. Zu den Branchen, in denen KI-Systeme in den letzten Jahren immer stärker eingesetzt werden, gehören:

–       Gesundheitswesen und Sport

Im Gesundheitswesen entwickeln sich KI-Systeme immer mehr zu persönlichen Gesundheitsassistenten. KI kann Benutzer beispielsweise an die Einnahme von Medikamenten erinnern oder durch die kontinuierliche Überwachung der Schlafgewohnheiten ihrer Benutzer einen gesunden Schlafrhythmus fördern. Im Sportbereich kann KI (Künstliche Intelligenz) genutzt werden, um beispielsweise die Spielvorbereitung (Vorbereitung, Aufstellung, Training) zu optimieren.

–       Daten- und Dokumentenarchivierung

Künstliche Intelligenz kommt auch bei Dokumenten-Management-Systemen, wie beispielsweise Docurex, zum Einsatz. Bei dem webbasierten DMS-System Docurex wird künstliche Intelligenz (KI) u.a. genutzt, um den Prozess der Klassifizierung von Dokumenten zu automatisieren. Die künstliche Intelligenz entscheidet bei Docurex selbst darüber, ob ein Dokument etwa ein Vertrag oder eine Rechnung ist.

–       Einzelhandel

Schon heute werden Benutzern beim Online-Einkauf personalisierte Empfehlungen geboten. Künstliche Intelligenz (KI) unterstützt beim virtuellen Einkauf, indem Kunden zum Beispiel weitere Kaufoptionen vorgeschlagen werden, die diese eventuell interessant finden. Solche KI-Systeme lernen u.a. auch von den Einkäufen anderer Nutzer sowie von deren Such- und Surfgewohnheiten.

–       Fertigung

Mit KI-Systemen können Nachfrage und Auslastung relativ gut prognostiziert werden. Dazu übertragen intelligente Geräte der Fertigungsanlagen ihre Daten an das KI-System. Künstliche Intelligenz kümmert sich dann mit Deep Learning und neuronalen Netzen um die regelrechte Analyse der Daten.

Künstliche Intelligenz mit menschlichem Denkvermögen

Ein wesentlicher Teilbereich der Forschung rund um künstliche Intelligenz beschäftigt sich mit der Entwicklung von Software-Systemen und Maschinen, die sich wie Menschen verhalten sollen. Die große Herausforderung besteht in der „Digitalisierung des menschlichen Denkvermögens“. Da sich künstliche Intelligenz u.a. auch mit maschinellem Lernen befasst, sollen mit dem Nachbau des menschlichen Gehirns auch Maschinen bis zu einem gewissen Grad lernfähig werden. Diese Lernfähigkeit nennt man „neuronale Netze“.

Nutzen von künstlicher Intelligenz für die Gesellschaft

Im Gegensatz zu der weitverbreiteten Vorstellung sollen Systeme auf Basis von künstlicher Intelligenz den Menschen nicht ersetzen, sondern eher komplementieren. Von der künstlichen Intelligenz profitiert in erster Linie auch der Mensch. Künstliche Intelligenz kann zum Beispiel:

–       Analyseverfahren wie zum Beispiel Pattern Matching oder Zeitreihenanalysen optimieren

–       Sprach- und Übersetzungsbarrieren reduzieren oder sogar vollkommen eliminieren

–       Wichtige Analytics für die verschiedensten Bereiche und Branchen bereitstellen

–       Durch die Bereitstellung relevanter Daten die menschliche Fähigkeit der Entscheidungsfindung verbessern


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Diese Kosten sollten Unternehmen fortlaufend optimieren

Ein erfolgreiches Unternehmen zeichnet sich nicht nur dadurch aus, dass es viel Geld einnimmt. Es muss auch in der Lage sein, die Ausgaben unter Kontrolle zu behalten, damit unterm Strich ein ansehnlicher Gewinn übrig bleibt. Es gibt viele verschiedene Herangehensweisen, um die Ausgaben unter Kontrolle zu behalten. Sie haben alle ihre Vor- und Nachteile. Gerade in kleinen Unternehmen ist es aber wichtig, dass mit Augenmaß entschieden wird, anstatt starre Prozesse dafür zu etablieren. In diesem Artikel wollen wir einige Anhaltspunkte geben, mit denen Unternehmen neuen Input bekommen, um in Zukunft Kosten zu sparen.

Der Gewinn liegt im Einkauf

Nahezu jeder Unternehmer dürfte diese alte Weisheit kennen. Denn jeder Euro, der nicht ausgegeben werden muss, steigert direkt den Gewinn. Anders sieht es im Verkauf aus. Hier bedeutet ein zusätzlich erzielter Euro nicht zwingend, dass der Gewinn tatsächlich im gleichen Maße steigt. Trotzdem heißt das natürlich nicht, dass die Kostenoptimierung nur im Einkauf betrieben werden sollte. Wer zu viel Zeit aufwendet, um die letzten Cent aus einem Abschluss herauszuholen, muss dafür andere Aufgaben vernachlässigen. Aus diesem Grund ist es ratsam, an allen Stellen zu gucken, ob weitere Sparmaßnahmen tatsächlich sinnvoll sind.

Regelmäßige Ausgaben genau überprüfen

Bei regelmäßigen Ausgaben ist es besonders wichtig, nach Einsparpotential zu gucken. Weil jeden Monat Strom, Internet und Miete bezahlt werden müssen, lohnen sich Einsparungen an dieser Stelle besonders. Selbstverständlich kann man die Miete nicht einfach reduzieren, weil ein Umzug erhebliche Kosten verursacht. Doch einen Stromvertrag kann man ganz einfach fristgerecht kündigen, um zu einem günstigeren Anbieter zu wechseln. Ähnlich sieht es beim Internetzugang für das Unternehmen aus. Mit einem DSL Vergleich lässt sich viel Geld sparen. Es dauert nur wenige Minuten, um den günstigsten Anbeter zu finden und den Wechsel in die Wege zu leiten. Bei diese Gelegenheit können außerdem die Tarife für Firmenhandys verglichen werden, um auch hier einen günstigeren Preis zu erzielen.

Keine Angst vor großen Zahlen

Bei kleinen Beträgen wird in der Regel sehr gerne gespart. Denn zu ein paar hundert oder tausend Euro hat man einen Bezug. Da fällt es leicht, in einem angemessenen Rahmen zu verhandeln. Je höher die Summen werden, desto abstrakter werden die Zahlen für die beteiligten Personen. Bei Entscheidungen im Millionenbereich ist es sehr schwer, noch rational über die Ausgabe nachzudenken. Deshalb kann es vor großen Investitionen und Übernahmen sinnvoll sein, sich an einen echten Experten zu wenden. Dieser kann im Rahmen einer Due-Diligence-Prüfung ermitteln, welche Summe als fair betrachtet werden kann.

Darüber hinaus kann bei solch einer Prüfung ermittelt werden, ob es möglicherweise noch versteckte Risiken gibt. Ähnlich wie bei der Steuer- und Rechtsberatung sollte hier nicht am falschen Ende gespart werden. Denn Fehler können enorm teuer werden und erhebliche Konsequenzen nach sich ziehen. Gerade bei großen Zahlen sollte man nicht darauf Vertrauen, dass das vorgelegte Gutachten oder Konzept seine Richtigkeit hat. Aus unterschiedlichen Gründen ist es ratsam, sich ein eigenes Bild von den Umständen zu machen. Leider kommt es viel zu oft vor, dass bei großen Summen gar nicht mehr so genau geschaut wird, weil die Transaktion von einer Abteilungsleitung oder einem Manager abgesegnet werden müssen. Diese stecken dann gar nicht so genau im Thema, wodurch häufig suboptimale Entscheidungen getroffen werden.

Was ist ein Datenraum?

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Was ist ein Datenraum?

Ein Datenraum ist ein sicherer Raum, in denen vertrauliche Dokumente aufbewahrt werden können und nur von befugten Personen gelesen werden dürfen. Niemand in der Wirtschaft würde ohne alle Fakten eine wichtige Entscheidung treffen. Bei bedeutenden materiellen Ereignissen wie Fusionen und Übernahmen, Ausschreibungen und Fundraising kann die erforderliche Einholung aller zur Entscheidungsfindung benötigten Informationen dazu führen, dass Zehntausende streng vertrauliche Dokumente durchsucht werden müssen.

Sichere Verwaltung für wichtige Unternehmensdaten

datenraum_daten sichernDie meisten Käufer möchten vor einer Übernahme eine organisierte Bewertung aller Aspekte eines Unternehmens durchführen. Um den potenziellen Käufer dazu in die Lage zu versetzen, stellt der Verkäufer wichtige Datensätze und Informationen häufig in einem physisch sicheren und ständig überwachten Raum zur Einsicht zur Verfügung. Das Expertenteam der Käuferseite kann dann auf die Dokumente in diesem Datenraum zugreifen. Auf diese Weise kann der Käufer seine Bewertung des Unternehmens bestätigen und gegebenenfalls vorhandene Schwachpunkte aufdecken, die ein Risiko für seine Investition darstellen könnten.

Wenn Unternehmen einen sicheren Ort benötigen, um vertrauliche Dokumente an ausgewählte Dritte weiterzugeben, verwenden sie also einen Datenraum, um zu kontrollieren, wer was sieht und um das Risiko zu minimieren, dass ihre vertraulichen Geschäftsinformationen Unbefugten zugänglich sind. Datenräume werden von Unternehmen, Beratern, Rechtsteams, Investoren und Wirtschaftsprüfern genutzt und dienen häufig als wesentlicher Bestandteil eines Due-Diligence-Prozesses für wesentliche Ereignisse wie Ausschreibungen, Rechtsgeschäfte, Fundraisings und Audits.

Was bedeuten Datenräume für Unternehmen?

Traditionell ist also ein Datenraum buchstäblich ein tatsächlicher Raum voller Dokumente. Unternehmen nutzen dafür einen Raum in ihrer eigenen Zentrale, in den Büros ihrer Anwälte oder an einem sicheren Ort wie einer Bank. Hier bewahren sie Dokumente auf, beschränken den Zugang zu ihnen und können diese überwachen. Sie sind normalerweise physisch gesichert und streng überwacht. Vorteilhaft beim physischen Datenraum ist, dass nur Befugte an Informationen gelangen. Der physische Datenraum hat jedoch erhebliche Einschränkungen. Das Suchen und Überprüfen von physischen Dokumenten ist schwierig und zeitaufwändig. Häufig ist jeweils nur eine Person oder ein Team zur gleichen Zeit im Datenraum erlaubt. Dies bedeutet, dass konkurrierende Interessenten oder sogar Spezialisten des gleichen Teams auf den Zugriff warten müssen. Es kann teuer werden, die Handelsteams nahe genug vor Ort für die Nutzung des Datenraums unterzubringen. Insbesondere, wenn der Due-Diligence-Prozess Monate dauern kann.

Um sicherere Abschlüsse viel schneller ausführen zu können und dazu eine bessere Kontrolle über mehrere Bieter zu haben, entscheiden sich viele Unternehmen heute für einen virtuellen Datenraum, um einen sicheren Online-Ort für die Offenlegung Ihrer Dokumente zu schaffen. Ein virtueller Datenraum ist eine Cloud-Lösung, die speziell für die sichere Speicherung und gemeinsame Nutzung von vertraulichen Geschäftsinformationen entwickelt wurde. Cloud-Computing, ein Begriff, der 1996 von Compaq-Computer-Führungskräften geprägt wurde, verlagerte den Dateizugriff von Desktops und Geräten auf das Internet. Google-Chef Eric Schmidt stellte den Begriff 2006 einem breiteren Konferenzpublikum vor, als er über das Aufstellen und die Struktur von Datendiensten auf Servern sprach. Innerhalb eines Jahres begannen Microsoft, Amazon und IBM mit dem Marketing von Cloud-Computing-Initiativen. Der virtuelle Datenraum entstand etwa zur gleichen Zeit wie die Präsentation von Google. Seit 2006 haben virtuelle Datenräume die arbeits- und zeitintensiven Due-Diligence-Bemühungen früherer Jahrzehnte obsolet gemacht.

Aller Anfang ist schwer

Die Anbieter hatten mehrere Herausforderungen zu meistern:

  • Aufklärung der Kunden über den Wert eines virtuellen Datenraums als Lösung für die Dateispeicherung
  • Herstellen der Sicherheit in Bezug auf die Sicherheitskontrolle für sensible Daten in digitaler Form,
  • Abrufen gesetzlicher Nachweise für digitale Dateien
  • Umstellung der Kunden von Papier auf digitale Prozesse
  • Zeit und Arbeitsaufwand für das Scannen und Hochladen von Papierdateien
  • Erstellen stabiler Umgebungen für große Dokumentationsmengen

Sicherheitsprotokolle für das Öffnen, Freigeben und Drucken von Dokumenten erstellen einen detaillierten Aktivitätspfad für Teilnehmer und Prüfer. Datenräume bieten spezifische Funktionen wie erweiterte Berechtigungen, Q- & A-Tools, Notizen und Lesezeichen sowie Authentifizierung mit mehreren Faktoren und Wasserzeichen.

Sicherheit von Daten ist das A und O

Heutzutage bauen Datenraumanbieter zunehmend maschinelle Lerntechnologien in ihre Software ein und erweitern so ihr Angebot um Werkzeuge wie datenraum_unterlagen verwaltenautomatische Dokumentenübersetzung, Befundverwaltung und automatische Analyse von Dokumenten und das Setzen von roter Flagge. Der virtuelle Datenraum bietet zahlreiche Sicherheitsfunktionen für die verwalteten Dokumente und Dateien, die die Unternehmensdokumente und vertraulichen Daten schützen. Die Sicherheitsfunktionen für Dokumente reichen von der Wasserzeichenmarkierung bis hin zur Verschlüsselung von Daten mit vom Kunden verwalteten Sicherheitsschlüsseln.

Dynamische Wasserzeichen werden automatisch in jedes aus dem virtuellen Datenraum heruntergeladene Dokument eingebettet. Das Wasserzeichen kann das Datum des Downloads, den Namen des Projekts, den Namen und sogar die IP-Adresse der Person enthalten, die das Dokument heruntergeladen hat. Eine Sicherheitsfunktion, die manchmal als „selbstzerstörendes Dokument“ oder „Remote-Zerstörung“ bezeichnet wird, ermöglicht es, das Zugriffsrecht auf das Dokument jederzeit zu widerrufen. Dies ist selbst, nachdem der Benutzer die Datei bereits heruntergeladen hat, möglich. Diese Dokumentschutzfunktion verhindert die unerwünschte Verteilung von Dokumenten. Die Funktion der eingeschränkten Anzeige ermöglicht das Sperren von Teilen des Bildschirms, während das Dokument im Internetbrowser angezeigt wird. Dies hilft, Sicherheitsverletzungen wie unaufgefordertes Betrachten an öffentlichen Orten, Kamera-basierte Angriffe oder Bildschirmaufnahmen zu verhindern. Die 256-Bit-AES-SSL-Verschlüsselung ist der goldene Standard für Online-Banking- und E-Commerce-Transaktionen.

Unternehmen legen den Zugriff auf den Datenraum selbst fest

Die Anbieter eines virtuellen Datenraums garantieren den höchsten Standard der Datenverschlüsselung während der Übertragung von Daten vom und zum virtuellen Datenraum sowie während des Speicherns der Daten. Mit Dokumentsicherheitsrichtlinien können benutzerdefinierte Dokumentschutzstufen festgelegt werden. Dabei können für jedes Dokument im virtuellen Datenraum die Rechte zum Anzeigen, Freigeben, Bearbeiten oder Herunterladen des ursprünglichen oder mit Wasserzeichen versehenen Dokuments festgelegt werden. Auch die Option zum Drucken von Dateien kann eingeschränkt sein. Ein virtueller Datenraum bietet die Möglichkeit, die Rechte für den Dokumentenzugriff für jeden Benutzer des Datenraums genau festzulegen. Die Datensicherung fügt eine weitere Ebene der Dokumentensicherheit hinzu. Dies stellt sicher, dass in den virtuellen Datenraum hochgeladene Dokumente niemals verloren gehen oder zerstört werden können. Ein virtueller Datenraum kann Echtzeit-Dateisicherung durch verschlüsselte VPN-Tunnel bieten. Der virtuelle Datenraum scannt automatisch alle hochgeladenen Dokumente auf Viren oder andere Fehler. Die meisten virtuellen Datenräume lassen dabei das Hochladen defekter Dateien nicht zu.

Von Anwaltskanzleien bis hin zum Finanzwesen – Datenraumnutzung wird immer beliebter

datenraum_business meetingBei der offenen Verschlüsselung wird das Dokument beim Öffnen automatisch verschlüsselt, um den unbefugten Zugriff über ein ungesichertes Netzwerk zu verhindern. Beim Speichern stellt die Verschlüsselung sicher, dass Dokumente während der Speicherung geschützt und für Unbefugte nicht lesbar sind. Momentan entwickeln sich blockchainbasierte Technologien, um die Sicherheit im virtuellen Datenraum zu verbessern. Die Akzeptanz des Konzepts virtueller Datenraum ist seither stetig gestiegen. Der virtuelle Datenraum hat sich zu einem Online-Besprechungsraum für alle Beteiligten entwickelt. Die Zusammenarbeit zwischen den Parteien wird immer einfacher. Denn die Tools im virtuellen Datenraum stehen auch außerhalb von Due-Diligence-Aktivitäten zur Nutzung zur Verfügung. Virtuelle Datenraumanwendungen werden über die Due-Diligence-Aktivitäten hinaus auf Kredit-, Beteiligungs- und Wagnistransaktionen erweitert. Obwohl der virtuelle Datenraum traditionell beispielsweise für Finanztransaktionen oder Börsengänge Anwendung findet, hat sich sein Anwendungsbereich in den letzten zehn Jahren enorm erweitert.

Jedes Unternehmen, das mit der sicheren und spezialisierten Verwaltung seiner Dokumentation befasst ist, kann potenziell einen Datenraum nutzen. Während Investmentbanken, Anwaltskanzleien und Finanzorganisationen Schlüsselkunden sind, wird der virtuelle Datenraum auch in den Bereichen Biotechnologie, Energie, Pharmazie und Telekommunikation eingesetzt. Sicherer Dokumentenaustausch ist ein Dienst, der in fast jeder Branche Einsatz findet. IBIS berichtet, dass der Umsatz im Bereich des virtuellen Datenraums 2017 bei mehr als 300 Anbietern über 800 Millionen US-Dollar betrug. Die annualisierten Wachstumsraten erreichten zwischen 2012 und 2017 fast 8 %. Prognosen für die Zukunft zeigen, dass der virtuelle Datenraum bis 2022 mehr als 1,1 Mrd. USD generieren wird.

Wozu dient ein NDA - erklären es.

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Was ist ein Non-Disclosure-Agreement

Ein Non-Disclosure-Agreement (NDA) ist ein Vertrag zwischen zwei unterschiedlichen Parteien, der regelt, wie mit vertraulichen und sensitiven Informationen umgegangen wird. Typischerweise wird ein NDA unterschrieben, bevor zwischen zwei Firmen vertrauliche oder geheime Informationen geteilt werden. Im NDA wird in der Regel festgelegt, dass Informationen die im Rahmen des NDA zugänglich gemacht werden, auf keinen Fall nicht an Dritte weiter gegeben werden dürfen.

Wörtlich übersetzt heißt Non-Disclosure-Agreement „Vereinbarung zur Nicht-Offenlegung“. Im Deutschen wird das Non-Disclosure-Agreement oft als Verschwiegenheitserklärung, manchmal auch als Geheimhaltungserklärung bezeichnet.

Es gibt unterschiedliche Anwendungsfälle für die Nutzung einer Verschwiegenheitserklärung. Dabei ist es vor allem wichtig, wie der NDA im Detail ausformuliert ist und welche Sanktionen, Pönalen und sonstige Konsequenzen es für die Unterzeichner hat, wenn Sie gegen die Regeln des NDA verstoßen.

Warum ist ein NDA so wichtig?

Ein Non-Disclosure-Agreement (NDA) hilft Geheimnisse zu wahren

Ein Non-Disclosure-Agreement (NDA) hilft Geheimnisse zu wahren

Ein NDA kommt typischerweise dort zum Einsatz, wo ein Unternehmen die eigenen Mitarbeiter, Partnerfirmen oder andere Vertragsparteien davon abhalten möchte, vertrauliche oder geheime Informationen mit unbefugten Dritten zu teilen.

Dabei kann es sich um Patente, Kundeinformationen, die Strategie der Firma an sich oder andere für das Unternehmen essentiell wichtige Informationen bzw. Daten handeln. Der NDA stellt in diesem Zusammenhang sicher, dass niemand – weder die eigenen Mitarbeiter noch die Mitarbeiter von Partnerfirmen – sich einen Vorteil dadurch verschaffen kann, dass er im Besitz der vertraulichen Informationen ist.

Damit wird von der Unternehmensleitung in der Regel bezweckt, dass etwa Firmen-Interna an Konkurrenten oder generell an Externe weiter gegeben werden. Ein anderer Anwendungsfall für einen NDA bzw. eine Geheimhaltungserklärung ist, dass Mitarbeiter nicht ihrerseits sich selbständig machen und dem aktuellen Arbeitgeber Konkurrenz machen – sei es in dem Sie Patente stehlen oder mit der Kundendatenbank auf Akquise gehen.

Der NDA als juristischer Vertrag

Auch wenn prinzipiell ein NDA zwischen den Geschäftsführern oder Vorständen zweier Unternehmen mündlich geschlossen werden kann, so wird in der betrieblichen Praxis eine Vertraulichkeitsvereinbarung immer schriftlich formuliert und rechtssicher dokumentiert. Daher wird in dem Moment, wenn zwei Firmen eine Verschwiegenheitserklärung unterzeichnen, aus dem NDA ein juristischer Vertrag.

Sofern es zu einer Vertragsverletzung im Rahmen eines NDA kommt, so kann die eine Vertragspartei die andere verklagen. Diese Klagen sind in aller Regel zivil-rechtliche Klagen und laufen meistens auf eine Schadenersatzklage heraus.

Dabei sind Non-Disclosure-Agreements in der Regel in Ihrem Inhalt nach so ausgelegt, dass Verstöße gegen den NDA-Vertrag sofort mit einer vorab festgelegten Strafe (Pönale) geahndet werden und ohne ein aufwändiges Gerichtsverfahren fällig werden.

Warum sollten Sie ein NDA nutzen?

Es gibt unterschiedliche Gründe warum ein Unternehmen eine Geheimhaltungserklärung bzw. eine Verschwiegenheitserklärung nutzen sollte. Der Hauptgrund wird in aller Regel sein, dass man Informationen, die für das Unternehmen sehr wertvoll sind, schützen möchte. Dabei kann es sich um Kunden-Daten handeln, die nicht in fremde Hände fallen dürfen. Genauso denkbar sind Patene oder Prozesse, die aus Sicht der Firma besonders schützenswürdig sind.

Ein konkretes Beispiel für einen Non-Disclosure-Agreement

Ein NDA als Grundlage für die Due Diligence

Ein NDA als Grundlage für die Due Diligence

Im Falle eines Unternehmensverkaufs, wird der Eigentümer viele vertrauliche und geheime Dokumente des zu verkaufenden Unternehmens potentiellen Interessenten im Rahmen einer Due Diligence in einem digitalen Datenraum zeigen müssen. Einige dieser Interessenten sind oft Mitbewerber. Da die zu verkaufende Firma nur an einen einzigen Interessenten verkauft werden kann, wird mit einem NDA und meist sehr hohen Strafzahlungen sichergestellt, dass auch die Kaufinteressenten die geheimen Informationen nicht weiter geben, wenn Sie am Ende der Due-Diligence das betreffende Unternehmen nicht kaufen können.

Ein anderer Anwendungsfall für eine Verschwiegenheitserklärung ist die Zusammenarbeit mit freien Mitarbeitern (engl. Contractors). Etwa in der Software-Industrie ist es üblich, dass ganze Teams von freien Software-Entwicklern für ein beauftragendes Unternehmen eine komplette Anwendung erstellen. Damit dieser Software-Quellcode nicht nach Auftragsende in die falschen Hände fällt, wird zwischen dem Auftraggeber und den freien Mitarbeitern ein NDA unterschrieben. Das Gleiche gilt wenn nicht einzelne Freiberufler sondern eine Software-Entwicklungs-Firma den Auftrag zu Erstellung einer Software-Anwendung übernimmt.

Was muss in einem NDA enthalten sein?

Non-Disclosure-Agreements ohne konkreten Anlass zwischen zwei Firmen sind eher selten. Ein NDA wird deshalb in der Regel für einen bestimmten Zweck erstellt, etwa wenn zwei Unternehmen für ein bestimmtes Projekt für eine Zeit lang miteinander arbeiten müssen.

Die folgenden Themen werden in der Regel abschnittsweise in einem NDA berücksichtig und dokumentiert:

  • Wer gibt die Informationen und wer erhält sie? In der Regel hat oft eine Partei ein größeres Risiko, dass seine Informationen im Rahmen einer Zusammenarbeit in falsche Hände geraten könnten. Daher wird in einem NDA meist konkret benannt, wessen Informationen schützenswürdig sind und wer sie erhält.
  • Um welche Geheimnisse geht es genau? Je spezifischer die vertraulichen Informationen benannt und eingekreist werden, desto besser.
  • Was ist frei verfügbar – Gute Non-Disclosure-Agreements enthalten im Gegenzug klare Formulierungen welche Informationen vom Empfänger dennoch frei verwendet werden können. Dazu gehören in der Regel frei erhältliche Daten zum Unternehmen oder zum Projekt oder allgemeine Informationen die jedermann im Internet finden
  • Wie lang gilt das NDA? Je nach Projekt kann das NDA für einen bestimmten Zeitraum gelten bzw. über die Projektdauer hinaus. In vielen Fällen reichen die Bindefristen für eine Geheimhaltung aber weit über das Ende des konkreten Projekts hinaus.
    Darüber hinaus gibt es auch Geheimnisse, die praktisch nie „frei“ gegeben werden, weil Sie einen essentiellen Wert für das Unternehmen haben.
  • Vertragsstrafen in einem NDA – Viele Geheimhaltungserklärungen enthalten sehr konkrete Strafen bzw. Pönalen, für den Fall des Bruchs des Vertrages. Die Höhe der Strafe und die Frage ob für ein und dasselbe Vergehen eine Strafzahlung mehrfach anwendbar sind, wird meistens zwischen den Juristen der betreffenden Unternehmen ausverhandelt und schriftlich im NDA dokumentiert.
  • Nachweis der Einhaltung / Kreis der Betroffenen – Nicht selten wird in einem NDA explizit dokumentiert, welche Personen bzw. Personenkreise unter das NDA fallen und wie diese vom jeweiligen Unternehmens-Management zur Einhaltung der Geheimhaltung gebracht werden.
  • Rückgabe von Datenträgen und Unterlagen . Gedanken und Wissen kann nicht ohne weiteres zurückgegeben werden. Dennoch enthalten gute NDA konkrete Regelungen wie übergebene Dokumente, Unterlagen, Abschriften oder Skizzen vom nutzenden Unternehmen nach Ende des NDAs an die gebende Firma zurückgegeben werden.
  • Gerichtsstand & Co.: Wie in jedem anderen juristischen Vertrag enthält in der Regel auch ein Non-Disclosure-Agreement konkrete Regeln bei welchem Gericht in welcher Stadt bei einem Vertragsbruch geklagt werden kann und wer dabei die Anwaltskosten zu begleichen hat.
  • Wer unterschreibt? – Verschwiegenheitserklärungen mit Einzelpersonen werden natürlich vom Betroffenen selbst sowie die Auftraggeber unterschreiben. Eine Verschwiegenheitserklärung bzw. ein NDA zwischen Firmen wird in der Regel von der Unternehmensleitung (Geschäftsführer, Vorstand) oder einem Prokuristen

Wie gehen Datenraum-Anbieter mit der Geheimhaltung um?

Datenraum-Anbieter, wie etwa die Mitarbeiter von docurex®, haben täglich mit sensitiven Daten Ihrer Auftraggeber zu tun. Dabei ist es durchaus üblich, daß parallel zur Anfrage und Beauftragung einer Datenraum-Lösung zwischen dem Anbieter und dem Kunden eine Verschwiegenheits-Erklärung unterzeichnet wird.

Auch wenn die Mitarbeiter von docurex® per se keinen Zugang zum geschützten Datenraum Ihres Kunden haben, so schafft ein unterschriebener und gültiger NDA vor allem auf Kunden-Seite das nötige Vertrauen in der täglichen Zusammenarbeit.

Neben der Geheimhaltung, die in Form eines NDA sicher gestellt wird, ist in der Regel in Europa noch eine Vereinbarung zur Auftragsdatenverarbeitung zu unterzeichnen, damit allen Anforderungen nach der DSGVO genüge getan wird.

Fazit zur Geheimhaltung von Informationen

Mit Hilfe eines Non-Disclosure-Agreement können Firmen schützenswerte Geheimnisse und andere vertrauliche Informationen wirksam schützen. Dabei empfiehlt es sich einerseits einen Fachanwalt mit der exakten Ausformulierung der Verschwiegenheitserklärung zu beauftragen.

Darüber hinaus empfehlen wir, sensitive Dokumente generell nur in einem geschützten Datenraum bereit zu stellen. So wird in jedem Fall der Zugriff auf jedes Dokument protokolliert. So kann im Nachhinein anhand der Protokollierung sicher nachvollzogen werden, welcher Nutzer zu welcher Uhrzeit welches Dokument betrachtet oder es gar herunter geladen hat. Hiervon profitiert vor allem der Geschädigte, da aufwändige Forensik oder die Einschaltung eines Gutachters nicht notwendig sind.

Der Nachweis eines Fehlverhaltens im Rahmen eines NDA ist so vor allem für den Geber der Informationen deutlich einfacher zu erbringen.


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5 Tipps, wie sich Unternehmen auf eine kommende Krise vorbereiten können

Die Krise kommt: Inflation auf Zehn-Jahres-Hoch, der erste Rückgang des BIP seit drei Jahren und eine beinahe inverse Zinsstruktur. Die Vorzeichen für eine Rezession könnten deutlicher kaum sein. Für Unternehmer ist es höchste Zeit, sich auf eine Krise vorzubereiten, die selbst 2008 in den Schatten stellen könnte. Dies gilt insbesondere für deutsche Unternehmen, da man im Zuge der Rezession von 2008 ja eher von einem ,,Kris’chen’’ sprechen müsste. Diesmal könnte es anders kommen.

Ursachen für die Krise

In der Euro-Zone stieg die Verschuldung in den letzten zehn Jahren von 68,7 Prozent auf 88,8 Prozent des BIP. Zur Erinnerung: In den Maastricht-Kriterien von 1992 wurde eine maximale Staatsschuldenquote von 60 Prozent festgelegt. Paradoxerweise ist die Mehrzahl der EU-Staaten mittlerweile weiter denn je von diesem Richtwert entfernt – trotz zehn Jahren wirtschaftlichen Aufschwungs in großen Teilen der EU. Die wachsende Verschuldung erschwert es der EZB, ihre Niedrigzinspolitik zu beenden, denn in der Folge würden Staatsschulden signifikant ansteigen, was insbesondere für Süd- und Osteuropa eine existenzielle Bedrohung werden könnte. Gleichzeitig hängt die expansive Geldpolitik der EZB wie ein Damoklesschwert über der EU, da sie zu einer vermehrten Bildung von Spekulationsbasen führt. Besonders problematisch: Ein erneuter Ausbruch der Schuldenkrise könnte diesmal nicht durch eine Zinssenkung beantwortet werden, da der Leitzins bereits bei null Prozent liegt. Die EZB hat gewissermaßen schon vor dem Kampf ihr gesamtes Pulver verschossen, da sie die rechtzeitige Abkehr von der Niedrigzinspolitik verpasst hat. In der Folge könnte die nächste Krise Ausmaße annehmen, die weit jenseits von 2008 liegen. Wir stellen Ihnen im Folgenden fünf Tipps vor, die Sie auf die nächste Krise vorbereiten.

 

  1. Nutzen Sie die (aktuellen) Niedrigzinsen zu Ihrem Vorteil

Noch haben Sie die Möglichkeit, die Niedrigzinsen zu Ihrem Vorteil zu nutzen, denn Finanzierungen sind zurzeit günstiger denn je. Insbesondere mittel bis langfristige Finanzierungen mit festgeschriebenem Zinssatz werden sich in den nächsten Jahren als äußerst wertvoll erweisen. Daher gilt: essentielle Investitionen sollten unbedingt vor Krisenbeginn getätigt werden. Hierbei müssen Sie jedoch sicherstellen, dass Sie keine unnötigen Verbindlichkeiten eingehen, denn mindestens genau so wichtig, wie das frühzeitige Tätigkeiten von Investitionen, ist eine hohe Eigenkapitalquote.

 

  1. Erhöhen Sie Ihre Eigenkapitalquote

Zugegeben: leichter gesagt als getan. Sie sollten sich jedoch bewusst sein, dass eine hohe Eigenkapitalquote eine der wichtigsten Vorkehrungen in Anbetracht einer kommenden Rezession und der damit einhergehenden Erschwerung des Zugangs zum Kapitalmarkt ist, denn diese ermöglicht Ihnen günstige Konditionen bei Banken und anderen Finanzdienstleistern. Darüber hinaus garantiert eine hohe EK-Quote eine krisenfeste Unternehmensstruktur, die auch temporäre Umsatzeinbrüche ausgleichen kann. Ihre EK-Quote können Sie etwa über Mezzanine-Finanzierungen, die oftmals wirtschaftlich dem Eigenkapital zugerechnet werden, realisieren. Eine weitere Maßnahme, die eine Erhöhung der EK-Quote zur Folge hat, ist eine Bilanzverkürzung durch asset-basierte Finanzierungen, wie Factoring oder Sale-and-lease-back.

 

  1. Diversifizieren Sie Ihr Finanzierungsportfolio

Ein Bankkredit ist wichtig – sollte jedoch nicht Ihr einziges Finanzierungsinstrument sein. Es gibt zahlreiche alternative Finanzierungsmethoden, die in bestimmten Situation günstiger sind und Ihnen flexiblere Rückzahlungsmodalitäten bieten. Für den Wareneinkauf eignet sich beispielsweise Finetrading: Ihre Wareneinkäufe werden hier von einem Zwischenhändler zu attraktiven Konditionen vorfinanziert, und Sie erhalten verlängerte Zahlungsziele. Unternehmen, die offene Forderungen gegenüber Debitoren haben, können durch Factoring Außenstände minimieren und sofortige Liquidität generieren. Wer großes Anlagevermögen besitzt, kann dieses im Zuge eines Sale-and-lease-backs kapitalisieren, ohne Einschränkungen im operativen Geschäft hinnehmen zu müssen. Es gibt zahlreiche Möglichkeiten, eine Diversifizierung des Finanzierungsportfolios zu realisieren. Wichtig ist, dass Sie diese Möglichkeiten alle erwägen, bevor Sie sich zum Beispiel überstürzt für eine teure Erhöhung Ihrer Kontokorrentlinie entscheiden.

 

  1. Nutzen Sie mehrere Bankverbindungen

Wer über lediglich eine oder zwei Bankverbindungen verfügt, riskiert nicht nur schlechtereFinanzierungskonditionen, sondern auch die Abhängigkeit von einzelnen Finanzdienstleistern. Eine Studie des Bundesverbands freier Berater e. V. hat erhoben, dass nur 23 Prozent der KMU in Deutschland unabhängig von ihrer Hausbank sind. Diese Zahlen weisen auf eine brandgefährliche Situation hin, die jederzeit implodieren könnte, sollten die Zinsen steigen. Um diese Gefahr zu umgehen, sollten Sie unbedingt über mehrere aktive Bankverbindungen verfügen. Diese schützen Sie vor willkürlichen Zinserhöhungen sowie Abhängigkeiten gegenüber einzelnen Banken. Insbesondere stille Abhängigkeiten, die in wirtschaftlich komfortablen Situationen nicht zu Tage treten, kommen für Unternehmer oftmals überraschend.

 

  1. Bauen Sie bestehende Übersicherungen ab

Banken neigen dazu, zu hohe Sicherheitenanforderungen an Unternehmer zu stellen.
Das Mittelstandspanel 2017 der Kreditanstalt für Wiederaufbau kommt zu dem Ergebnis, dass sich rund ein viertel der Unternehmer über zu hohe Sicherheitenanforderungen beschwert. Übersicherungen können sich in verschiedenen Formen, wie etwa einer Grundschuld auf Immobilien oder Grundstücke oder einer privaten Bürgschaft, ausdrücken. Indem Sie bestehende Übersicherungen bei Banken abbauen, vergrößern Sie Ihren Spielraum für zukünftige Finanzierungen und stärken Ihre Verhandlungsposition bei Banken und anderen Finanzdienstleistern.

 

Die nächste Krise kommt bestimmt
Ungeachtet ihrer aktuellen Situation sollten Unternehmen frühzeitig Maßnahmen ergreifen, um sich für eine (möglicherweise) bevorstehende Krise zu wappnen, denn die nächste Krise kommt bestimmt…


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Was bedeutet Acquisitions?

Acquisitions bezeichnet die Übernahme einer Kontrollbeteiligung eines Unternehmens an einem anderen Unternehmen durch den Kauf der Vermögenswerte oder Aktien. Investoren suchen oft nach Familienunternehmen oder Abteilungen größerer Unternehmen, die geeignet Kandidaten für eine Akquisition sind. Durch Akquisitionen erreichen übernehmenden Unternehmen oft eine größere Marktreichweite oder Produktbreite.

Das Ziel ist es, durch den Aufkauf das Geschäft schneller und profitabler zu entwickeln, als es das normale organische Wachstum zulassen würde. Die zweite Gesellschaft kann entweder als eigenständige juristische Einheit weitergeführt werden oder entfällt.

Wenn beide Unternehmen nicht mehr existieren und aus den beiden alten Unternehmen ein drittes Unternehmen entsteht, wird dies in der Regel als „Fusion“ bezeichnet. Der Anteil, der die Kontrolle über ein anderes Unternehmen ermöglicht, variiert je nach Rechtsprechung. In vielen Fällen ist es ein Minimum von 50% plus einer Aktie. Viele strategische Investoren bevorzugen eine vollständige Kontrolle über das gekaufte Unternehmen. Die meisten Finanzinvestoren sind bestrebt, die Risiken zu verteilen und geringere Anteile zu erwerben.

Arten von Acquisitions – Asset Deal und Share Deal

Acquisitions

Acquisitions bezeichnen den Besitzerwechsel eines Unternehmens

Es gibt zwei grundlegende Arten, wie der Kauf und Verkauf eines Unternehmens erfolgt. Der Asset Deal bezeichnet den Erwerb der Vermögenswerte eines Unternehmens von der Betreibergesellschaft. Ein Share Deal ist der Erwerb der Aktien der Betriebsgesellschaft von den Aktionären der Gesellschaft.

Bei einem Asset Deal erwirbt der Käufer in der Regel nur jene Verbindlichkeiten, die er gemäß den Bestimmungen des Kaufvertrags für Vermögenswerte ausdrücklich übernimmt. Einige Verbindlichkeiten, zum Beispiel im Bezug auf den Umweltschutz, können ohne eine bestimmte Annahme im Kaufvertrag den zugehörigen Vermögenswerten folgen. Die Gesellschaft, deren Vermögenswerte erworben werden, wird als Zielgesellschaft bezeichnet. In vielen Fällen erfolgen Asset Deals während des Insolvenzverfahrens der Zielgesellschaft. Das einkaufende Unternehmen kann die Position des Zielunternehmens nutzen, indem es Rohstoffe, Ausrüstungen oder Anlagen zu niedrigeren Preisen erwirbt.

Bei einem Share Deal hat der Käufer eine sehr begrenzte Flexibilität hinsichtlich der Vermögenswerte der Zielgesellschaft, die er erwirbt. Der Käufer erwirbt die Aktien der Zielgesellschaft und übernimmt damit indirekt das gesamte Vermögen der Zielgesellschaft. Bei einem Asset Deal kann der Käufer weitestgehend auswählen, welche bestimmten Vermögenswerte er erwerben möchte. Viele Käufer bevorzugen aufgrund dieser größeren Flexibilität einen Asset Deal.

Die gesetzlichen Bestimmungen und Regelungen zu Unternehmensübernahmen sind im Kartell- und Steuerrecht, im Kapitalmarktrecht, im Wertpapierhandelsgesetz (WpHG), im Außenwirtschaftsgesetz und im Wertpapiererwerbs– und Übernahmegesetz (WpÜG) festgelegt.

Was sind die Gründe für eine Akquisition?

Eine Akquisition bezeichnet eine einvernehmliche Transaktion

Unternehmen führen Akquisitionen aus verschiedenen Gründen durch. Durch den Kauf eines anderen Unternehmens erhoffen sich die Käufer in der Regel Synergieeffekte und Kostensenkungen, größere Marktanteile oder den Zugang zu neuen Märkten. Wichtige Gründe für Acquisitions sind:

Konsolidierung: In diesem Fall erwirbt ein Unternehmen ein anderes Unternehmen, um den Wettbewerb aus einem überversorgten Markt zu entfernen.

Accelerating: Wenn ein größeres Unternehmen ein kleineres Unternehmen erwirbt und seine größeren Ressourcen verwendet, um den Marktzugang für die Produkte des kleineren Unternehmens zu beschleunigen, wird dies als Acceleratingbezeichnet.

Resource Acquiring: Hier erwirbt ein Unternehmen andere Unternehmen, um Ressourcen, Fähigkeiten, geistiges Eigentum, Technologien oder eine bessere Marktpositionierung zu erlangen.

SpeculatingSpeculating heißt, ein größeres Unternehmen kauft ein kleineres Unternehmen mit einem neuen Produkt, um dessen erwartetes zukünftiges Wachstumspotenzial zu nutzen.

WertschöpfungWertschöpfung bedeutet, dass ein Unternehmen ein anderes Unternehmen erwirbt, seine Leistung verbessert und es nach einer begrenzten Zeit der Weiterführung gewinnbringend verkauft.

Wenn Unternehmen ihre Geschäftstätigkeiten auf ein anderes Land ausweiten möchten, kann der Kauf eines bestehenden Unternehmens der einzig gangbare Weg sein. Das erworbene Geschäft wird bereits über eigene Arbeitskräfte und Management verfügen. Ein Markenname und andere immaterielle Vermögenswerte sind ebenfalls vorhanden. Dadurch ist weitestgehend sichergestellt, dass das übernehmende Unternehmen ohne große Reibungsverluste auf dem neuen Markt tätig werden kann.

Acquisitions als Teil der Wachstumsstrategie

Acquisitions sind oft Teil der Wachstumsstrategie eines Unternehmens. In vielen Fällen ist es vorteilhafter, das Geschäft eines bestehenden Unternehmens zu erwerben als das eigene Unternehmen zu erweitern. Durch den Kauf andere Unternehmen könne Investition in eigene Forschung und Entwicklung eingespart werden.

Manchmal beeinträchtigt die Erweiterung durch zugekaufte Unternehmen jedoch die Gesamteffizienz beider Unternehmen. Gründe hierfür können ausufernde bürokratische Strukturen sowie physische oder logistische Ressourcenbeschränkungen sein.

Was ist der Unterschied zwischen einer Akquisition und einer Übernahme?

Eine Akquisition soll den Wert steigern

Beide Bezeichnungen werden oft synonym verwendet. Akquisition und Übernahme haben jedoch unterschiedliche Konnotationen. In der Regel bedeutet eine Übernahme, dass sich das Zielunternehmen dem Kauf widersetzt.

Im Gegensatz dazu beschreibt Akquisition eine einvernehmliche Transaktion. Der Begriff Acquisitions wird oft in Verbindung mit einer Fusion verwendet, wenn sich das einkaufende Unternehmen und das Zielunternehmen zu einem neuen Unternehmen zusammenschließen.

Wege zur Finanzierung einer Akquisition

Die Finanzierung einer Akquisition ist durch Bargeld, Aktien oder eine Kombination aus beidem möglich. Private-Equity-Finanzierungen sind eine weitere Finanzierungsmöglichkeit. Private-Equity-Finanzierungen sind in der Regel Finanzierungen mit Risikokapital durch professionell verwalteten Fonds, die in Wachstumschancen investieren, oder Private-Equity-Firmen..

Grundlage für die Fremdfinanzierung durch Banken ist häufig der Zugriff auf den Cashflow des Zielunternehmens. Das kaufende Unternehmen erhält ein cashflowbasiertes Darlehen und bedient die Verbindlichkeiten gegenüber den Banken oder anderen Kapitalgebern aus den laufenden Einnahmen des Zielunternehmens. Eine Asset-basierte Finanzierung ist eine weitere Option. Bei einem Asset-basierten Kredit betrachtet der Kreditgeber die Sicherheiten, das heißt den Bestand, die Forderungen und das Anlagevermögen und nicht den Cashflow des Zielunternehmens.

Steuerrechtliche Auswirkungen von Acquisitions

Jedem Asset wird ein Wert zugeordnet

Bei einem Asset-Deal muss jedem Asset, das gekauft wird, ein Wert zugewiesen werden. Häufig wird zunächst ein Preis für das gesamte Geschäft festgelegt. Die Wertzuordnung für jedes Asset erfolgt erst zu einem späteren Zeitpunkt.

In der Regel wollen Käufer einen höheren Betrag auf Vermögenswerte mit einem hohen Steuersatz aufwenden. Dies würde es dem Käufer ermöglichen, höhere Abzüge von eventuell im laufenden Geschäft erzielten Einnahmen zu erreichen. Auf der anderen Seite versucht ein Verkäufer in den meisten Fällen den Anlagen mit einem hohen Steuersatzabschreibungsbetrag einen niedrigeren Betrag zuzuweisen. Verkäufer wollen so eine Rückforderung von zuvor beanspruchten Abschreibungen vermeiden. Bei einem Asset Deal sind sorgfältige Verhandlungen erforderlich, um diese beiden direkt konkurrierenden Interessen auszugleichen.

Dieses Problem tritt bei einem Share Deal nicht auf. Die Steuerlasten und -pflichten für jeden Vermögenswert bleiben vor und nach dem Kauf der Anteile der Zielgesellschaft gleich. Das Eigentum an den Vermögenswerten verbleibt bei der Zielgesellschaft. Aus diesem Grund ist ein Share Deal oft viel einfacher durchzuführen als ein Asset Deal. Der Share Deal gibt dem Käufer jedoch nicht die Möglichkeit, die Steuerkosten von Vermögenswerten auf ihren angemessenen Marktwert zu erhöhen.

Kapitalgewinne aus Asset– und Share Deals

Bei einem Share Deal führt der Verkauf oft zu einem Kapitalgewinn auf der Seite des Verkäufers. Der Kapitalgewinn ist in der Regel jedoch nur zu einem Teil steuerpflichtig. Der Verkäufer kann den Veräußerungsgewinn aus dem Verkauf gegebenenfalls mit vorherigen Kapitalverlusten verrechnen, um die Steuerlast zu verringern.

Ein Asset Deal kann sowohl zu Kapitalgewinnen als auch zu Erträgen aus dem Verkauf auf der Seite der verkaufenden Gesellschaft führen. Eine zusätzliche Steuer kann bei der Verteilung des Verkaufserlöses durch die verkaufende Gesellschaft auf die Aktionäre anfallen. Ein Share Deal wird häufig von Verkäufern bevorzugt, da dies zu einer niedrigeren Gesamtsteuerbelastung führen kann als ein Asset Deal.

Seltsame Eigenschaften hat fast jeder

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Kuriose Eigenschaften berühmter Gründer von Gates bis Zuckerberg

Auf den ersten Blick scheinen große Unternehmer wie Microsoft-Entwickler Bill Gates oder Facebook-Guru Mark Zuckerberg absolut seriös, geradezu makellos. Kaum vorstellbar, dass derart erfolgreiche Businessmen genauso wie ein Großteil der Normalsterblichen spezielle Spleens haben. Und doch finden sich bei einigen CEO-Stars ungewöhnliche Eigenschaften, die neugierig machen.

Damit sind allerdings keine Banalitäten wie der tägliche „Genuss“ eines Glases Essigwasser oder der allmorgendliche Verzehr eines zuckerreduzierten Müslis gemeint. Die speziellen Charakteristika sorgen für Schlagzeilen, so spektakulär muten sie an. Wenn Sie gleich die „Ticks“ bekannter Gründer kennen lernen, werden Sie schmunzeln – oder sich verwundert die Augen reiben.

Bill Gates zwischen Microsoft und Stuhlreiten

Bill Gates

Mit der Gründung von Microsoft ist dem US-Amerikaner Bill Gates ein Meilenstein in der Geschichte des Computers geglückt. Dass dieser international angesehene Unternehmer leidenschaftlich gern stuhlreitet, kann jedoch nicht an der Freude über den großen Erfolg liegen. Er praktiziert die Kunst nämlich schon sehr viel länger.

Inzwischen ist Bill Gates auch als Mäzen bekannt. Die Gelassenheit musste der berühmte Mann aber zunächst lernen. Trotz aller Fortschritte war ihm das Stuhlreiten partout nicht abzugewöhnen. Es ist Bill Gates bis heute geblieben. Der interessierte Leser fragt sich an dieser Stelle natürlich, in welchen Momenten der Gründer seinem Spleen nachgeht.

Offenbar immer dann, wenn es um intensive Denkarbeit geht. Je mehr sich Bill Gates für ein bestimmtes Thema begeistert, desto mehr regt es ihn auf und desto stärker schaukelt er. Ob ihm die Idee zu Microsoft damals wohl auch beim Stuhlreiten kam? Gut möglich. Vielleicht gelangen auch Sie via Stuhlreiten zu einem milliardenschweren Vermögen…

Anna Wintours skurriles Leben für die Mode

Anna Wintour

Von der Welt des Stuhlreitens vor dem Computer, in der Bill Gates zuhause ist, geht es in den Kosmos der Mode zu Anna Wintour. Die britische Journalistin hält den Redaktionssitz des Magazins ‚Vogue. Man sagt ihr nach, sich dort ausgesprochen dominant zu verhalten, eine entschiedene Regentin zu sein. Ihre meist eiserne Miene und der sehr akkurate Bob tragen zum strengen Erscheinungsbild bei.

Der Spitzname der Modespezialistin lautet „Nuclear Wintour„. Er hat 2006 mit dem Film „Der Teufel trägt Prada“ sein eigenes Denkmal erhalten. Doch auch das scheint die Frau nicht im geringsten zu tangieren. Sie erschien sogar zur Premiere des einstigen Kinohits, und zwar von oben bis unten in Prada eingekleidet. Was aber steckt hinter dem riesigen Erfolg von Anna Wintour? Sind es gar skurrile Spleens?

Es ist längst kein Geheimnis mehr, dass Anna Wintour täglich um 5.45 Uhr aus dem Bett steigt, um anschließend eine Stunde Tennis zu spielen. Um sieben Uhr folgt ein Termin beim Friseur, ehe der Büroalltag seinen Lauf nimmt. Anna Wintour verlässt Partys immer als Erste – kein Wunder, bei der rigiden Aufstehzeit. Und: Im Schlabber-Look präsentiert sich die Frau nie. Der ihr eigene Signature-Style ist Pflicht, egal wann, egal wo.

Was sagt uns das? Eventuell Folgendes: Ziehen Sie Ihr Ding ohne Rücksicht auf Verluste durch – es zahlt sich aus.

Die riesige Spleen-Sammlung des Elon Musk

Elon Musk

Auch der gebürtige Südafrikaner Elon Musk hat eine ganze Reihe von Spleens zu bieten. Um ihn ranken sich bereits unzählige Gerüchte und Mythen. Seine frühere Frau Justine sagte über den Unternehmer: „Es ist Elons Welt – und der Rest von uns lebt auch darin„. Eindrückliche Worte, die auf eine egozentrische Eigenschaft hindeuten.Und wie sieht sie konkret aus, Elons Welt? Was macht den Unternehmer so erfolgreich? Fest steht, dass Elon Musk jeden Arbeitstag in fünfminütige Einheiten teilt. Durch diesen relativ einfachen „Trick“ steigert der CEO von Tesla und SpaceX seine Konzentration und damit einhergehend auch seine Produktivität.

Nicht schlecht, aber auch nicht weltbewegend. Allerdings umfasst sein Geschäftsdasein noch mehr als die Fünf-Minuten-EinheitenElon Musk soll angeblich sämtliche Anrufe sowie E-Mails ignorieren. Gute Erreichbarkeit sieht anders aus… Weiterhin scheint der Unternehmer nicht besonders geduldig oder entgegenkommend zu sein.

Wagt es einer seiner Mitarbeiter, einen kleinen Tippfehler zu begehen oder über längere Zeit nichts Sinnvolles zu leisten, muss er wohl oder übel mit einer Kündigung rechnen. Unter der Führung von Elon Musk zählt Leistung, sonst nichts. Diesem Prinzip folgt der dreifache Staatsbürger (Südafrika, Kanada, USA) im Beruf wie in der Freizeit.

Jack Ma als „Double“ von Michael Jackson

Jack Ma

Ein ähnlich stark ausgeprägtes Selbstbewusstsein wie Elon Musk scheint auch Jack Ma zu haben. Der CEO von Alibaba liebt die Musik des inzwischen schon verstorbenen Weltstars Michael Jackson. Doch er begnügt sich nicht damit, die Songs des Künstlers zu hören; er selbst „ist“ Michael Jackson – oder zumindest ein Abklatsch, auch wenn man es nicht auf den ersten Blick erkennen mag.

Jack Ma tanzt für sein Leben gern und dazu noch ziemlich gut. Bei einem Firmenjubiläum erschien der erfolgreiche Geschäftsführer in einem typischen Kostüm, wie es der einstige ‚King of Pop‘ hätte tragen können. Zu einem Medley der größten Hits Jacksons legte Jack Ma einen wahrlich beeindruckenden Auftritt hin. Wer nun meint, es handelte sich dabei bloß um einen Ausrutscher, irrt gewaltig.

Schon im Jahr 2009 kamen rund 2000 Konferenzgäste in den Genuss, Jack Ma bei einer leidenschaftlichen Performance zu Elton Johns klassischer Ballade „Can you feel the love tonight“ live zu erleben. Damals zeigte sich der sonst so seriöse CEO mit Nasenring und schwarzem Lippenstift sowie Fake-Iro. Hätten Sie das von einem der berühmtesten und reichsten Männer unseres Planeten erwartet?!

Legendär: Steve Jobs Arbeitsweise und Lifestyle

Steve Jobs

Steve Jobs hat nichts Geringeres als Apple (mit)verbrochen. Der Gründer ist im Jahr 2011 verstorben, doch nach wie vor unvergessen. Er war eine herausragende Persönlichkeit, in Bezug auf seine Arbeitsweise wie hinsichtlich seines Lifestyles. An Steve Jobs‘ eigenartige „Arbeitsuniform“ erinnert sich fast jeder: Er trug stets einen schwarzen Rollkragenpulli in Kombination mit Jeans und Turnschuhen.

Weiterhin war Steve Jobs bekannt dafür, mehrere Wochen lang nur ein ganz bestimmtes Lebensmittel zu sich zu nehmen. Es handelte sich dabei beispielsweise um Karotten oder Äpfel, je nachdem, wonach ihm in der Zeit am meisten gelüstete. Karotten waren wohl grundsätzlich eine Art Lieblingsspeise für den Unternehmer. Aufgrund des übermäßigen Konsums färbte sich seine Haut merklich orange.

Übrigens nennt sich diese seltsame Vorgehensweise „Frutarier-Diät„. Vielleicht wäre das auch einmal etwas für Sie? Könnte schließlich Erfolg mit sich bringen – unter Umständen sogar in diversen Lebens- und Körperbereichen. Obwohl… Zu dieser Diät gehört auch eine leicht fragwürdige Routine: Sie erlaubt nur einen einzigen Badetag pro Woche. Nun ja, so bleibt mehr Zeit für die Arbeit – und man spart Wasser.

Marissa Ann MayerCupcakes statt Karotten

Marissa Mayer

Was für Steve Jobs saftige Karotten waren, sind für Marissa Ann Mayer wunderbar süße Cupcakes. Die frühere Vorstandsvositzende des Unternehmens Yahoo zeichnet sich durch diese ziemlich ungesunde Eigenschaft aus. Sie ist der extrem zuckerreichen Leckerei ganz verfallen. Allerdings nimmt Marissa Ann Mayer nicht jedes beliebige Törtchen zu sich – vielmehr sucht sie laufend nach dem perfekten Rezept für die Delikatesse.

Um dem Optimum Stück für Stück näher zu kommen, fertigt sie akribisch Notizen an und fügt diese in Kalkulationstabellen ein. Die Aufzeichnungen sorgen für eine äußerst präzise Übersicht in Bezug auf ideale Zusammensetzungen der Zutaten. Dass sie bei der wichtigen Angelegenheit überhaupt noch Zeit gefunden hat, einen Startup-Inkubator zu erschaffen? Durchaus erstaunlich…

Übrigens ist die Methode mit den Kalkulationstabellen ursprünglich bei Product Launches von Google zum Einsatz gekommen. Dort war Marissa Ann Mayer als Vizepräsidentin aktiv. Und was ist nun mit dem besten Cupcake aller Zeiten? Laut der Gründerin verdient eine Sorte namens „Vanilla Fudge“ den Titel. Probieren Sie das leckere Dessert am besten selbst aus – vielleicht bringt es auch Ihnen besonderen Erfolg.

Mark Zuckerbergs wunderliche Eigenschaften

Seltsame Eigenschaften hat fast jeder

Mark Zuckerberg

Den Abschluss der besonders kuriosen Eigenschaften weltberühmter Gründer bildet der Neujahrs-Tick von Facebook-Erfinder Mark Zuckerberg. Wie die meisten von uns setzt er sich immer wieder ein neues Ziel zum Jahresanfang. Dabei geht es jedoch nicht darum, endlich mehr Sport zu treiben, gesünder zu essen oder das Rauchen aufzugeben.

Herrn Zuckerbergs Neujahrsvorsatz entspricht stets einer großen Challenge, die er das gesamte Jahr über beinhart verfolgt. Beispiele gefällig? Zuckerberg entschied sich schon einmal, innerhalb von zwölf Monaten Mandarin zu lernen. Und auch, ein ganzes Jahr lang ausschließlich das Fleisch von selbst getöteten Tieren zu verzehren. Mahlzeit.

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Cashflow: Definition, Berechnungsarten und Stellenwert

Der Cashflow (aus dem Englischen: Geldfluss oder Kapitalfluss) bezeichnet eine betriebswirtschaftliche Kennzahl. Er dient der Ermittlung des Geldzuflusses und Geldabflusses Ihres Unternehmens innerhalb einer bestimmten Abrechnungsperiode. Als Bilanzkennzahl gibt der Cashflow in erster Linie Rückschluss auf die Innenfinanzierungskraft des Unternehmens.

In Abgrenzung zum Gewinn berücksichtigt dieser Wert keine Abschreibungen oder Rückstellungen, also keine nicht zahlungswirksamen Vorgänge. Durch die Darstellung, welche liquiden Mittel Unternehmen tatsächlich in einer Periode erwirtschaften, spiegelt diese Kennzahl die Finanzkraft und Ertragskraft der Firma wider.

Definitorische Ansätze

Cashflow

Der Cashflow gibt die liquiden Zahlungsmittel an

Der Cashflow lässt sich definieren als Überschuss der regelmäßigen Einnahmen aus der gewöhnlichen betrieblichen Tätigkeit über die laufenden Betriebsausgaben. Damit gibt er an, welche liquiden Zahlungsmittel nachhaltig aus der Betriebstätigkeit zu erwirtschaften sind. Diese Zahlungsmittel stehen zur Deckung besonderer betrieblicher Ausgaben zur Verfügung.

Als Differenz der Einnahmen und Ausgaben kann sich ein positiver oder negativer Cashflow ergeben. Zur Berechnung stehen mehrere Modelle mit unterschiedlicher Aussagekraft zur Verfügung. Ziel der Berechnung ist es in allen Fällen, Rückschluss auf die Innenfinanzierungskraft des Unternehmens zu erhalten. Die Kennzahl gibt also an, in welchem Ausmaß ein Unternehmen aus eigener Kraft Finanzmittel erwirtschaften und sich damit von innen heraus finanzieren kann.

Die Aussage über Finanz- und Ertragskraft ist für mehrere beteiligte Parteien von Belang. Gegenüber Kreditgebern spielt diese Zahl eine ebenso große Rolle wie für Investoren und Geschäftspartner. Auch Anteilseigner (Aktionäre) wollen über den Cashflow Bescheid wissen.

Um den Cashflow zu erhalten, sind sämtliche Positionen ohne monetären Wert aus dem regulären Jahresüberschuss beziehungsweise Jahresfehlbetrag zu streichen. Bestimmte Positionen fließen in die Überschussberechnungen ein, ohne dass es sich um einen tatsächlichen Fluss von Geldwert handelt. Dies umfasst insbesondere Rückstellungen und Abschreibungen.

Berechnungsmethoden: indirekte Ermittlung des Cashflows

Die Cashflow-Berechnung lässt sich grundsätzlich untergliedern in einen direkten und einen indirekten Ansatz. Die Indirekte Ermittlung des (Brutto-)Cashflows basiert auf einer Herausrechnung der nicht zahlungswirksamen Positionen aus dem Jahresüberschuss. Die indirekte Methode findet häufiger Anwendung als die direkte Methode. Ihr Grundschema geht vom Jahresüberschuss aus, subtrahiert die nicht zahlungswirksamen Erträge und addiert die nicht zahlungswirksamen Aufwendungen (mathematisch: Cashflow = Jahresüberschuss – nicht zahlungswirksame Erträge + nicht zahlungswirksame Aufwendungen).

Es gibt verschiedene Berechnungsmethoden für den Cashflow

Wichtig ist es hierbei, dass Sie wissen, welche Aufwendungen und Erträge zu den nicht zahlungswirksamen gehören. Die nicht zahlungswirksamen Aufwendungen beinhalten eine Anhebung des Gewinnvortrags, Einstellungen in den Rücklagen und Abschreibungen. Auch eine Erhöhung der Rückstellungen zählt zu den nicht zahlungswirksamen Aufwendungen. Ebenso gehören Bestandsminderungen dazu, sowohl an fertigen als auch an unfertigen Erzeugnissen. Eine Erhöhung der Sonderposten mit Rücklageanteil zählen ebenfalls dazu. Diese Art von Aufwendungen umfasst auch außerordentliche Aufwendungen außerhalb der regulären Periode.

Nicht zahlungswirksame Erträge beinhalten etwa Auflösungen von Rücklagen und Rückstellungen oder Minderungen des Gewinnvortrages. Auch Zuschreibungen sowie die Auflösung von Wertberichtigungen gehören dazu. Nicht zahlungswirksame Erträge umfassen zudem die Minderung von Sonderposten mit Rücklageanteil sowie Bestandserhöhungen unfertiger und fertiger Produkte. Aktivierte Eigenleistungen zählen gleichermaßen zu den nicht zahlungswirksamen Erträgen. Ebenso umfasst diese Art von Erträgen auch außerordentliche Erträge außerhalb der Periode.

Berechnungsmethoden: direkte Ermittlung des Cashflows

Die direkte Ermittlungsmethode geht von den zahlungswirksamen Erträgen und Aufwendungen aus. Als Differenz aus den zahlungswirksamen Erträgen sowie den zahlungswirksamen Aufwendungen ergibt sich diese Form des Cashflows(mathematisch: Cashflow = zahlungswirksame Erträge – zahlungswirksame Aufwendungen).

Auch bei der direkten Berechnungsmethode ist es erforderlich, die zahlungswirksamen Ertrags- und Aufwandspositionen genau zu kennenZahlungswirksame Erträge umfassen unter anderem die Einzahlungen, die sich aus Unternehmensumsätzen oder Forderungen ergeben. Auch sonstige Einzahlungen sind als zahlungswirksam zu berücksichtigen. Geht es um die Ermittlung des Cashflows aus Investitionstätigkeit, so sind auch so genannte Desinvestitionen als zahlungswirksame Erträge zu berücksichtigen. Der Cashflow aus Finanzierungstätigkeit umfasst auch Eigenkapitaleinlagen sowie Kreditaufnahme.

Zahlungswirksame Aufwendungen beinhalten in erster Linie Auszahlungen für Personal, Verbindlichkeiten, Material und Waren. Der Cashflow aus Investitionstätigkeit berücksichtigt überdies die Aufwendungen für Investitionen. Bei der Berechnung des Cashflows aus Finanzierungstätigkeit sind zudem Eigenkapitalentnahmen sowie Kreditrückzahlungen zu berücksichtigen.

Die direkte Berechnungsmethode stellt ein relativ selten verwendetes Modell dar. Im Gegensatz zur verbreiteteren Methode der indirekten Berechnung ermöglicht diese Verfahrensweise allerdings eine präzisere Auflistung der Kapitalflüsse. Die direkte Cashflow-Berechnung dient der Ermittlung des Einzahlungsüberschusses im engeren Sinne.

Alternative Berechnungsmodelle des Cashflows

Der Free Cashflow ist für Aktionäre interessant

Neben dem operativen Cashflow und dem Cashflow aus Investitionstätigkeit spielt der so genannte Free Cashflow eine wichtige Rolle. Die Mittel aus dem Free Cash Flow dienen Unternehmen dazu, Gewinnbeteiligungen (Dividenden) an ihre Aktionäre auszuschütten. Ebenso nutzen Unternehmen die Mittel aus dem Free Cashflow für Aktienrückkäufe. Diese Kennzahl entspricht der Summe aus dem operativen und dem Cashflow aus Investitionstätigkeit.

Eine amerikanische Methode im Ertragswertverfahren stellt die so genannte Discounted Cashflow-Variante dar. Sie findet in erster Linie Anwendung im Sinne einer entscheidungsorientierten Unternehmensbewertung.

Der Cashflow Return on Investment (ROI) stellt eine Rendite-Kennzahl dar. Sie dient der Einordnung und Bewertung des operativen Geschäfts. Insbesondere zur Beurteilung einzelner Geschäftsbereiche lässt sich diese Kennzahl anwenden.

Operativer Cashflow

Besonderen Stellenwert nimmt der operative Cashflow ein. Dieser steht für die Möglichkeit eines Unternehmens, aus seinem Kerngeschäft liquide Mittel zu erwirtschaften. Er bezieht sich also auf die operative Geschäftstätigkeit der Firma.

Diese finanziellen Mittel lassen sich zu unterschiedlichen Zwecken heranziehen. Investitionen, die aus diesen Mitteln getätigt werden, stehen für die Selbstfinanzierungsfähigkeit beziehungsweise Innenfinanzierungskraft. Eine weitere Verwendungsmöglichkeit ist die Ausschüttung der Mittel in Form von Gewinnbeteiligungen beziehungsweise Dividenden an die Aktionäre.

Auch Tilgungen beziehungsweise Zins- und Kreditrückzahlungen an Fremdkapitalgeber nehmen Unternehmen aus den Mitteln des operativen Cashflows vor. Ebenso kommen die Mittel zur Stärkung der Liquidität zum Einsatz. In diesem Falle wird das Geld in liquider Form im Unternehmen belassen. Ein positiver Cashflow ist dabei von hoher Bedeutung für das Unternehmen. Nur in diesem Falle ist Ihr Unternehmen imstande, seine finanziellen Verpflichtungen zu erfüllen und gegebenenfalls Dividenden an die Aktionäre auszuschütten.

Stellenwert des Cashflows in der Bilanz eines Unternehmens

Auch die Bilanz beinhalten Cashflow-Angaben

Sobald Ihr Konzern einen Jahresabschluss veröffentlicht, beinhaltet dieser auch Cashflow-Angaben. Gemäß Handelsgesetzbuch (HGB) besteht sogar eine Verpflichtung für Konzerne zur Aufstellung dieser Kennzahl im Jahresabschluss. Unter Nutzung der Kapitalflussrechnung wird die gegenwärtige finanzielle Situation der Firma im Jahresabschluss dargestellt.

Zur Berechnung liegen verschiedenartige Standards für. Für in Deutschland tätige Unternehmen gilt der DRS21 als Standard (Deutscher Rechnungslegungsstandard Nummer 21) für Kapitalflussrechnungen.

Für internationale Belange gibt es den Standard IAS7 (International Accounting Standard 7) für die Kapitalflussrechnung. Dieser beinhaltet den Kapitalfluss aus der laufenden Geschäftstätigkeit, der Investitionstätigkeit und der Finanzierungstätigkeit.

Stellenwert des Cashflows in der Unternehmensanalyse

Die Kennzahl stellt einen wichtigen Eckpfeiler einer finanzwirtschaftlichen und erfolgswirtschaftlichen Unternehmensanalyse dar. In der finanzwirtschaftlichen Unternehmensanalyse gibt der Kapitalfluss Rückschluss auf die Wettbewerbsfähigkeit. Unternehmen, die imstande sind, Investitionen aus eigener Finanzkraft zu tätigen, haben einen Konkurrenzvorteil gegenüber Unternehmen, die auf Kreditgeber angewiesen sind. Firmen, die in Betriebsmittel wie Maschinen oder Modernisierungen aus eigenen finanziellen Mitteln investieren können, sind besser für die Zukunft gerüstet. Gegenüber potentiellen Geschäftspartnern oder Investoren sind solche Unternehmen attraktiver.

Ebenso ist der Kapitalfluss geeignet, um die zur Tilgung von Krediten zur Verfügung stehenden Barmittel anzuzeigen. Die Barmittel sind sowohl im Hinblick auf Kreditgeber als auch auf Gesellschafter von Bedeutung, an die ein Unternehmen sie gegebenenfalls ausschüttet. Ebenso dient die Kennzahl als Frühwarnsystem beziehungsweise Indikator einer drohenden Insolvenz. Handelt es sich über mehrere Abrechnungsperioden hinweg um einen negativen Zahlungsfluss, so kann dies Rückschluss auf mögliche Zahlungsunfähigkeit geben.

Die Kennzahl dient in der erfolgswirtschaftlichen Unternehmensanalyse als Indikator für den Ertrag der Firma. Sowohl die direkte als auch die indirekte Berechnungsmethode findet hierbei Anwendung. In ihrer einfachsten Form hat die Kennzahl in der erfolgswirtschaftlichen Unternehmensanalyse die Gestalt des Brutto-Cashflows. Dieser erfasst den vollständigen Kapitalfluss Ihres Unternehmens. Die Berechnungsmethode berücksichtigt den Jahresüberschuss oder Fehlbetrag, sämtliche Ab und Zuschreibungen sowie die Abnahme oder Zunahme langfristiger Rückstellungen.

Der Netto-Cashflow

Nach Abzug der Steuern erhält man den Nett-Cashflow

Diese Brutto-Zahl stellt gleichermaßen den Ausgangspunkt für die Ermittlung des Netto-Cashflows dar. Dieser ergibt sich nach Abzug von Steuern und den Entnahmen aus dem Unternehmensvermögen durch die Gesellschafter. Hierbei stellt sich die Frage, welche Steuern von der Brutto-Zahl abgezogen werden. Dies hängt vom jeweils angewandten Bewertungsverfahren ab. Für Deutschland gilt typischerweise, dass die Steuern für das Unternehmen und die Einkommenssteuer der Unternehmen verrechnet wird.

Die Ermittlung des Free Cashflows erfolgt ausgehend vom Netto-Wert. Dieser wird um die Kosten für Investitionen bereinigt. Dies umfasst auch Investitionen in Betriebserweiterungen. Damit handelt es sich beim freien Kapitalfluss um denjenigen Wert, der vor Dividendenzahlung oder Investitionen zu ermitteln ist.

Da diese Zahl auch Rückschluss auf die Rückzahlungskraft gibt, ist sie für Fremdkapitalgeber ein wichtiger Anhaltspunkt zur Beurteilung der Kreditwürdigkeit. Die direkte Berechnungsmethode sieht vor, vom Brutto-Umsatz sämtliche Ausgaben abzuziehen und den Produktbestand mit einzubeziehen. Die direkte Methode führt zum CFBIT (Cash Flow before Interests and Taxes). Dieser bereinigte Wert beschreibt die Kennzahl vor Zinsen und Steuern. Erst nach Abzug dieser Positionen ergibt sich der Nettowert.

Aussagekraft und Bedeutung für betriebliche Vorhaben

Die Kapitalflussrechnung oder Berechnung des Cashflows stellt gegenüber der Gewinn- und Verlustrechnung ein ergänzendes Modell zur Beurteilung des wirtschaftlichen Erfolges dar. Die Gewinn- und Verlustrechnung ergibt den Saldo der Erträge (im Sinne einer Erhöhung des Eigenkapitals) und Aufwendungen (sprich Minderung des Eigenkapitals). Da der Kapitalfluss anzeigt, wie viel Geld ein Unternehmen tatsächlich erwirtschaftet hat, kann er große Unterschiede zum Ergebnis der Gewinn- und Verlustrechnung aufweisen. Insbesondere bezogen auf einzelne Abrechnungsperioden beziehungsweise Geschäftsjahre fallen die Unterschiede enorm aus. Bezogen auf die gesamte Lebenszeit eines Unternehmens (Totalperiode) fallen diese Differenzen geringer aus beziehungsweise gleichen sich aus.

Für Fremdkapitalanleger ist der Cashflow eine wichtige Entscheidungsbasis

Für unternehmerische Pläne eignet sich der Kapitalfluss als Kennzahl, da er wahren Rückschluss auf die liquiden Mittel des Betriebes zulässt. Speziell für Firmenneugründungen ist dieser Wert von hoher Bedeutung. Er hat Aussagekraft darüber, ob das gegenwärtige Unternehmensgeschäft geeignet ist, genügend liquide Mittel zu erwirtschaften. Damit trägt die Kennzahl dazu bei, die im Businessplan gesteckten Ziele zu erreichen. Ebenso lässt sie Aussagen darüber zu, ob das Unternehmen zusätzliche Investitionen tätigen kann und sollte. Von Bedeutung ist es ebenso, ob die Mittel des Cashflows ausreichen, um bestehende Verpflichtungen zu erfüllen beziehungsweise Kredite zu tilgen. Genügen die Mittel dafür, Gewinnausschüttungen vorzunehmen, können die Gewinnbeteiligten motiviert werden, um künftig noch bessere Unternehmensziele zu erreichen.

Kriterium für Fremdkapitalgeber

Auch im Sinne von Kreditzusagen ist der Kapitalfluss eine relevante Kennzahl. Banken und andere Kreditgeber sind auf hinreichende Bonität beziehungsweise Kreditwürdigkeit des Kreditnehmers angewiesen. Die Aussagekraft des Cashflows über die Liquidität und Innenfinanzierungskraft Ihres Unternehmens stellt eine wichtige Basis für eine Kreditzusage dar.

Speziell bei Unternehmensgründungen ist oftmals noch nicht genügend Eigenkapital vorhanden, sodass Kredite eine zentrale Voraussetzung für wichtige Erstinvestitionen sind. Diese sind für den Aufbau eines erfolgreichen Betriebs ebenso wichtig wie für das Erreichen weiterer Ziele im Verlauf der Geschäftstätigkeit. Ein positiver Kapitalfluss gibt Banken Rückschluss über die Ertrags- und Finanzierungskraft Ihres Unternehmens und erleichtert die Kreditzusage.