Investment Banking und Research

M&A-Vergleichsdeals — Recherche aus Mergermarket-Daten

anymize hält Target-Bezug im Mandanten-Pitch-Kontext aus dem KI-Kontext, während Transaction Comparables aus Mergermarket-/Pitchbook-/Bloomberg-Daten zur Implied-Valuation-Range aggregiert werden. Multiples-Tabelle mit Strategic-vs-Sponsor-Bucketing in 1,5–3 h statt 3–6 h — Multiples-Audit gegen Datenquelle bleibt menschlich.

In 30 SekundenWas anymize hier leistetIn 5 MinutenPrompt zum KopierenIn 30 MinutenVollständiger Workflow
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Schwierigkeit: Fortgeschritten · Datenklasse: Mandantendaten · Letztes Review:

Zur Orientierung gedacht. Die anwaltliche Würdigung im Einzelfall bleibt selbstverständlich bei Ihnen — KI-Outputs sind vor jeder Verwendung zu prüfen. Mehr dazu am Ende.

01

Anwendungsbereich

Worum geht es hier?

KI im Investment Banking und Wertpapier-Research

Transaction Comps sind die dritte Standard-Bewertungs-Säule neben Trading-Comps und DCF. Sie liefern die Multiples für M&A-Bewertungs-Anker und werden in Pitch-Decks (UC-V-FIN-INV-010) und Mandanten-Briefings genutzt. Datenquellen: Mergermarket, Pitchbook, Bloomberg, FactSet. Halluzinationsrisiko bei Deal-Multiples — 100 %-Audit gegen Originaldatenquelle pflichtig.

02

Für wen passt das?

Zielgruppe und Kontext

Rolle
M&A-Analyst, Associate, VP; Equity-Research-Analyst.
Seniorität
Junior-Drafting; Senior-Review.
Kanzleigröße
IB-Boutique bis Landesbank-IB.
Spezifische Kontexte
Mid-Cap-DACH-M&A; Sektor-Pitch-Decks; Fairness Opinions.
03

Die Situation in der Kanzlei

So bringen Sie Tempo und Sorgfalt zusammen

Manuelle Mergermarket-Recherche kostet 3–6 Banker-Stunden: Filter-Definition (Sektor, Größe, Geo, Zeitfenster), Deal-Extraktion (20–60 Deals), Multiples-Sammlung (oft fehlend), Bereinigungs-Logik (Strategic vs. Financial Sponsor, Public vs. Private). Halluzinationsrisiko bei Deal-Multiples und Transaction-Strukturen. anymize hält Target-Bezug im Mandanten-Pitch-Kontext aus dem KI-Kontext.

04

Was Sie davon haben

Zeit, Wert, Vertraulichkeit

Zeit pro Comparables-Recherche

~1,5–3 h

Frontier-KI strukturiert Multiples-Tabelle, Median/Mean, Sub-Bucket-Analyse und Implied-Valuation-Range.

Mehrwert

Pitch-Throughput

Marginale Effizienz-Erhöhung in der Pitch-Throughput-Quote.

Vertraulichkeit

Klasse-A-sensitiv

Mergermarket-Daten ≈ öffentlich (Klasse C); im Mandanten-Pitch-Kontext klettert die Klassifikation auf A.

Multiples-Audit-Pflicht

100 %

Jeder Multiples-Wert muss gegen Originaldatenquelle verifiziert sein.

05

So gehen Sie vor

In 5 Schritten zum Antrag

1

Filter-Definition: Sektor, Größe, Geo, Zeitfenster, Strategic/Financial.

Sie

Strukturierung

2

Klasse-Entscheidung. Mergermarket-Daten ≈ öffentlich (Klasse C); im Mandanten-Pitch-Kontext = Klasse A.

Sie

Bankgeheimnis bei Mandanten-Bezug

3

Deal-Extraktion aus Mergermarket / Pitchbook / Bloomberg.

Sie

Datenbasis

4

Pseudonymisierung Target-Bezug bei Klasse A.

anymize

Bankgeheimnis

4.5

Spot-Check bei Klasse A.

Sie

NER-Restrisiko

5

Frontier-KI strukturiert Multiples-Tabelle, Median/Mean, Sub-Bucket-Analyse, Implied-Valuation-Range.

GPT / Claude / Gemini in anymize

Geschwindigkeit

6

Multiples-Audit. 100 % Multiples gegen Originaldatenquelle.

Sie

Halluzinationsrisiko

7

Senior-Review.

Senior

Verantwortung

06

Womit Sie arbeiten

So setzen Sie anymize konkret ein

Was anymize tut

  • Erkennt Target-Bezug bei Klasse A mit über 95 % Genauigkeit.
  • Bidirektionale Anonymisierung mit lokaler Re-Identifikation.
  • EU-Tenant-Hosting in deutschen Rechenzentren.
  • AVV nach Art. 28 DSGVO mit § 25b KWG-Erklärung.

Was Sie als Banker:in tun

  • Filter-Definition konsistent (Sektor, Größe, Geo, Zeitfenster).
  • Multiples-Audit: 100 % gegen Mergermarket/Pitchbook/Bloomberg.
  • Strategic-vs-Sponsor-Bucketing prüfen.
  • Senior-Review der Implied-Valuation-Range.

Daten-Input

Mergermarket-/Pitchbook-/Bloomberg-Deal-Liste (20–60 Deals), Filter-Kriterien (Sektor, Größe, Geo, Zeitfenster, Sponsor-Typ), Target-EBITDA bei Mandanten-Bezug.

Output-Kontrolle

Multiples-Tabelle Deals × Multiples (EV/EBITDA, EV/Sales), Median/Mean/Min/Max, Sub-Bucket Strategic vs. Sponsor, Sub-Bucket Mid-Cap vs. Large-Cap, Implied Valuation Range. Disclaimer „100 % Multiples-Verifikation gegen Mergermarket/Pitchbook vor Pitch-Integration.“

Freigabeprozess

Analyst → Senior → Pitch-Integration.

07

Die KI-Anweisung

Prompt zum Kopieren

So nutzen Sie diesen Prompt:

1. Deal-Liste aus Mergermarket/Pitchbook/Bloomberg in anymize einfügen.

2. Bei Klasse-A-Kontext Target-Bezug pseudonymisieren.

3. Diesen Prompt kopieren und anhängen.

4. „Tools → Reasoning“ auf „Thinking-Modus“ stellen, dann KI-Aufruf starten.

Empfohlener Reasoning-Modus in anymize: Thinking-Modus.
# Rolle
Du bist Transaction-Comparables-Assistenz. Du kennst
Standard-Filter-Logik (Sektor / Geo / Größe / Zeitfenster
/ Sponsor-Typ), Standard-Multiples (EV/EBITDA, EV/Sales,
P/E) und Bereinigungs-Hypothesen
(Strategic Premium, Sponsor-Discount).
Rechtsstand: <heutiges Datum>.
Anwendbares Recht: M&A-Praxis.

# Aufgabe
Input: Deal-Liste aus Mergermarket/Pitchbook
(anonymisiert sofern Mandanten-Bezug).

# Inhalt

1. Deal-Liste nach Filter mit 20–40 Deals
   (Top-Match-Treffer).

2. Pro Deal:
   Year, Acquirer, Target, EV, EBITDA, EV/EBITDA-Multiple,
   EV/Sales-Multiple, Strategic vs. Financial Sponsor,
   Public/Private Target.

3. Median und Mean pro Multiple-Spalte; Min/Max-Range.

4. Bucketing nach Strategic vs. Financial Sponsor
   (typischer Premium-Unterschied).

5. Bucketing nach Deal-Größe (Mid-Cap vs. Large-Cap).

6. Markiere unbelegte Multiples
   (Werte aus Deal-Database als "Disclosed" vs. "Estimated").

7. Implied Valuation Range für Mandanten-Target.

# Format
Markdown-Tabelle Deals × Multiples.
Sub-Bucket-Median/Mean-Sektion. Implied-Valuation-Box.

# Verbote
KEINE halluzinierten Deal-Multiples.
KEIN Stale-Date-Multiple aus Trainings-Korpus.
KEINE falsche Sponsor-/Strategic-Klassifikation.
KEINE Verwechslung Reported vs. Implied EBITDA.
08

So sieht der Sachverhalt aus

Pseudonymisierter Eingabetext

Pseudonymisierte Deal-Liste mit Multiples und Sponsor-Typ-Klassifikation.
Sektor: Spezial-Maschinenbau Halbleiter.
Filter: 2022–2026, EU + USA,
 Deal-Volumen 100–2.000 Mio. EUR.

Top-10 Deals (anonymisiert):
 D1 2026 [[Acquirer]]: EV 850 Mio., EBITDA 95 Mio.,
   EV/EBITDA 8,9x, Strategic.
 D2 2025 [[Acquirer]]: EV 1.200 Mio., EBITDA 140 Mio.,
   EV/EBITDA 8,6x, Sponsor.
 D3 2025: EV 450 Mio., EBITDA 55 Mio.,
   EV/EBITDA 8,2x, Strategic.
 D4 2024: EV 1.800 Mio., EBITDA 200 Mio.,
   EV/EBITDA 9,0x, Sponsor.
 D5 2024: EV 650 Mio., EBITDA 78 Mio.,
   EV/EBITDA 8,3x, Strategic.
 …

Target Mandant EBITDA: 100 Mio. EUR.
09

So liefert anymize zurück

Der Antrags-Entwurf

Multiples-Tabelle mit Sub-Bucket Strategic vs. Sponsor und Implied-Valuation-Range.
## M&A Transaction Comparables — Spezial-Maschinenbau Halbleiter

| Deal | Jahr | EV (Mio. EUR) | EBITDA (Mio. EUR) | EV/EBITDA | Sponsor-Typ |
|---|---|---|---|---|---|
| D1 | 2026 | 850 | 95 | 8,9x | Strategic |
| D2 | 2025 | 1.200 | 140 | 8,6x | Sponsor |
| D3 | 2025 | 450 | 55 | 8,2x | Strategic |
| D4 | 2024 | 1.800 | 200 | 9,0x | Sponsor |
| D5 | 2024 | 650 | 78 | 8,3x | Strategic |
| … | … | … | … | … | … |
| **Median** | — | — | — | **8,5x** | — |
| **Mean** | — | — | — | **8,6x** | — |

## Sub-Bucket: Strategic vs. Sponsor

| Bucket | Anzahl | EV/EBITDA Median | Range |
|---|---|---|---|
| Strategic | 6 | 8,4x | 8,0x–8,9x |
| Sponsor | 4 | 8,8x | 8,3x–9,2x |

## Implied Valuation für Mandant-Target (EBITDA 100 Mio. EUR)

| Multiple | Wert | Implied EV |
|---|---|---|
| Median 8,5x | — | 850 Mio. EUR |
| Strategic-Median 8,4x | — | 840 Mio. EUR |
| Sponsor-Median 8,8x | — | 880 Mio. EUR |
| Range Min | 8,0x | 800 Mio. EUR |
| Range Max | 9,2x | 920 Mio. EUR |

Implied EV-Range: 800–920 Mio. EUR.

Disclaimer: 100 % Multiples-Verifikation gegen
Mergermarket/Pitchbook vor Pitch-Integration.
10

Was das Berufsrecht verlangt

Pflichten — und wie anymize sie abdeckt

MAR Art. 7, 14, 18

Insiderrecht bei Mandanten-Bezug.

§ 43 KWG (SRC-0109)

Bankgeheimnis bei Mandanten-Pitch.

MiFID II §§ 63 ff. WpHG + § 83 WpHG (SRC-0110, SRC-0111)

Wohlverhaltensregeln, Aufzeichnung.

BaFin IKT-Orientierungshilfe + DORA (SRC-0119, SRC-0128)

Cloud-LLM = IKT-Asset.

DSGVO Art. 28 (SRC-0142)

AVV-Pflicht.

Mergermarket/Pitchbook Lizenz-AGB

Deal-Database-Daten sind lizenzgebunden; Distribution mit Quellen-Verweis.

11

Datenschutz und Vertraulichkeit

So funktioniert das mit anymize

Bei reiner Deal-Recherche basiert die Comparables-Analyse auf Mergermarket-/Pitchbook-Daten (Klasse C, weil im Wesentlichen öffentlich). Im Mandanten-Pitch-Kontext klettert die Klassifikation auf Klasse A — anymize hält dann den Target-Bezug aus dem KI-Kontext. Rechtsgrundlage Art. 6 Abs. 1 lit. f DSGVO bzw. lit. b bei Pitch-Integration. AVV nach Art. 28 DSGVO mit § 25b KWG-Erklärung.

Was anymize konkret leistet

  • Bei Klasse A: Erkennt Target-Bezug mit über 95 % Genauigkeit.
  • Ersetzt ihn durch Platzhalter vor dem KI-Aufruf.
  • Re-identifiziert die KI-Antwort lokal.
  • EU-Tenant-Hosting; AVV nach Art. 28 DSGVO mit § 25b KWG-Erklärung.
  • Bei reiner Deal-Recherche: anymize optional, AVV mit Cloud-LLM-Anbieter Pflicht.
12

Sicherheitscheck vor der Einreichung

Was anymize liefert — was Sie souverän entscheiden

Vor dem KI-Aufruf

  • Filter-Definition konsistent (Sektor/Größe/Geo/Zeitfenster)?
  • Deal-Extraktion aus Mergermarket/Pitchbook/Bloomberg vollständig?
  • Klassifikation klar (C oder A)?
  • Anonymisierung bei Klasse A?

Nach der KI-Antwort

  • 100 %-Multiples-Verifikation gegen Originaldatenquelle?
  • Strategic-vs-Sponsor-Klassifikation korrekt?
  • Reported vs. Implied EBITDA unterschieden?
  • Stale-Date-Multiples ausgeschlossen?
  • Sub-Bucket-Median nachgerechnet?

Vor der Pitch-Integration

  • Senior-Review der Implied-Valuation-Range?
  • Mergermarket/Pitchbook-Lizenz-Verweis eingebaut?
  • Aufzeichnung § 83 WpHG?

Typische Fehlermuster — und wie anymize gegensteuert

  • →KI halluziniert Deal-Multiples.
  • →KI verwendet Stale-Date-Multiples aus Trainings-Korpus.
  • →KI ordnet Deals falscher Sponsor-/Strategic-Klassifikation zu.
  • →KI verwechselt Reported vs. Implied EBITDA.
  • →KI vergisst Sub-Bucket Mid-Cap vs. Large-Cap.
13

Rechtsgrundlagen

Normen, Urteile, Belege

Primärnormen

  • Bankgeheimnis bei Mandanten-Bezug (SRC-0109)
  • Insiderrecht
  • MiFID II (SRC-0110)
  • Aufzeichnung (SRC-0111)

Aufsichtsrechtliche Leitlinien

  • KI als IKT-Asset (SRC-0119)
  • IKT-Drittparteien (SRC-0128)
  • AVV-Pflicht (SRC-0142)

Datenquellen

  • Deal-Datenbank (lizenzpflichtig)
  • Deal-Datenbank (lizenzpflichtig)
  • Marktdaten + Deal-Sektion (lizenzpflichtig)
  • Marktdaten (lizenzpflichtig)

Sekundärquellen

  • Mai 2025 (SRC-0154)
  • 2025 (SRC-0156)
  • LLM-Halluzinationen (SRC-0158)
  • Marktbestätigung (SRC-0184, SRC-0185)

Stand: · Nächste Überprüfung:

Hinweis zur Nutzung

Zur Orientierung — nicht als Mandatsersatz

Diese Anleitung beschreibt einen Arbeitsablauf, den Sie mit anymize umsetzen können. Sie ist zur Orientierung gedacht und ersetzt weder die anwaltliche Würdigung im Einzelfall noch eine fachanwaltliche Prüfung. Welche Rechtsprechung einschlägig ist, wie der Sachverhalt rechtlich zu bewerten ist, welche Anträge in Ihrem konkreten Mandat richtig sind — das bleibt selbstverständlich bei Ihnen.

KI-Outputs müssen vor jeder Verwendung anwaltlich geprüft werden. Insbesondere Urteils-Aktenzeichen, Norm-Verweise und Fristen sind gegen Primärquellen zu verifizieren. anymize gewährleistet die Vertraulichkeit der Mandantendaten gegenüber dem KI-Anbieter; die fachliche Richtigkeit des Outputs liegt in Ihrer Verantwortung.

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Wir sind überzeugt von anymize. Und wir wissen: Bei einem KI-Werkzeug, das Mandanten-, Patienten- oder Mitarbeiter-Daten berührt, reicht ein Demo-Video nicht. Deshalb 14 Tage voller Zugang – alle Modelle, alle Features, keine Kreditkarte. Genug Zeit, um sicher zu sein, bevor du uns vertraust.

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