Automatische Recherche: Kontext, den kein Jahresabschluss liefert
Ein Jahresabschluss erzählt nicht die ganze Geschichte
Die Zahlen im Jahresabschluss zeigen, was war. Aber für eine fundierte Kreditentscheidung braucht ein Analyst mehr: Gibt es aktuelle Negativmeldungen? Wie steht das Unternehmen im Branchenvergleich? Hat sich seit dem Bilanzstichtag etwas Wesentliches geändert? Gibt es ein laufendes Insolvenzverfahren?
Bisher recherchiert ein Analyst diese Informationen manuell — Handelsregister prüfen, Insolvenzbekanntmachungen durchsuchen, Branchenkennzahlen nachschlagen. Das kostet Zeit und passiert nicht bei jedem Fall mit der gleichen Gründlichkeit.
In finlyt übernimmt ein spezialisierter Recherche-Baustein diese Arbeit automatisch.
Was die automatische Recherche macht
Die automatische Recherche ist der fünfte Schritt in der Analyse-Pipeline. Er aktiviert sich nach der Kennzahlenberechnung — wenn die harten Zahlen stehen — und beantwortet gezielt die Fragen, die sich aus den Zahlen ergeben.
Gezielte Recherche statt Breitbandsuche
Das Modul arbeitet nicht mit einer generischen Websuche. Stattdessen generiert die Pipeline vorher spezifische Forschungsfragen, basierend auf den Auffälligkeiten in der Analyse. Wenn die Umsatzentwicklung stark negativ ist, recherchiert das Modul nach Marktentwicklungen in der Branche. Wenn die Verschuldung gestiegen ist, sucht es nach Finanzierungsmeldungen oder Investitionen.
Pro Forschungsfrage führt das Modul bis zu drei gezielte Suchanfragen durch. Die Ergebnisse werden mit Quellenangabe und Zuverlässigkeitseinschätzung dokumentiert.
Baseline-Prüfungen bei jedem Unternehmen
Unabhängig von den spezifischen Forschungsfragen führt das Modul zwei Standardprüfungen durch:
Handelsregister-Check: Sucht nach dem Unternehmensnamen im Kontext von Handelsregistereinträgen — Gesellschafterwechsel, Geschäftsführeränderungen, Kapitalmaßnahmen.
Insolvenz-Check: Prüft, ob Insolvenzbekanntmachungen für das Unternehmen vorliegen. Ein offensichtliches Signal, das aber in der Hektik des Tagesgeschäfts übersehen werden kann.
Bundesbank-Benchmarks: Wo steht das Unternehmen in der Branche?
Eine Eigenkapitalquote von 25% — ist das gut oder schlecht? Das hängt von der Branche ab. Ein Bauunternehmen mit 25% Eigenkapitalquote steht besser da als der Branchendurchschnitt. Ein Softwareunternehmen mit dem gleichen Wert liegt darunter.
finlyt vergleicht die berechneten Kennzahlen automatisch mit Bundesbank-Branchenbenchmarks. Die Zuordnung erfolgt über den WZ-2008-Branchencode, den die Pipeline im Schritt „Positionszuordnung” automatisch klassifiziert.
Die Benchmark-Daten sind nach vier Unternehmensgrößenklassen aufgeschlüsselt — das Unternehmen wird also nicht mit der gesamten Branche verglichen, sondern mit Unternehmen seiner Größenordnung. Wenn der exakte 5-stellige WZ-Code nicht in der Benchmark-Datenbank vorhanden ist, greift eine automatische Fallback-Kette: 4-stellig, 3-stellig, 2-stellig, bis zur WZ-Sektion.
Zusätzliche Dokumente und Analysten-Kontext
Das Recherche-Modul berücksichtigt nicht nur Webquellen. Wenn ein Analyst zusätzliche Dokumente hochgeladen hat — etwa eine aktuelle BWA, ein Protokoll oder einen Branchenbericht — werden diese eingelesen und in die Recherche einbezogen.
Ebenso fließt manuell hinterlegter Kontext ein. Wenn ein Analyst notiert hat “Unternehmen hat im Q3 eine große Investition getätigt”, nutzt das Modul diese Information, um die Recherche zu fokussieren und in der Bewertung zu berücksichtigen.
Ergebnisse auf dem Dashboard
Die Recherche-Ergebnisse erscheinen im Dashboard als aufklappbare Liste unter der Übersicht. Jedes Ergebnis enthält die Kernaussage, eine Einschätzung der Quellenzuverlässigkeit, eine Relevanz-Einschätzung (wie wichtig das für die Kreditentscheidung ist) und die Quellenangabe.
Der Analyst sieht auf einen Blick, ob es Warnsignale gibt oder ob die Recherche das Bild aus dem Jahresabschluss bestätigt. Kein Ergebnis ist versteckt — aber die wichtigen stehen oben.
Vollständig nachvollziehbar
Jede Suchanfrage, jedes Ergebnis und jede Schlussfolgerung des Recherche-Moduls wird vollständig protokolliert. Man kann exakt nachvollziehen, welche Fragen gestellt wurden, welche Quellen gefunden wurden und wie das Modul seine Ergebnisse formuliert hat. Das ist nicht nur für die interne Qualitätssicherung relevant — es macht die Analyse auch auditierbar.
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