Wie Insolvenzverwalter Firmenpleiten mit KI-Tools durchleuchten
Wenn große Firmen in die Insolvenz gehen, bedeutet das viel Arbeit für Insolvenzverwalter. Big-Data-Tools helfen ihnen, den anfallenden Datenberg zu bearbeiten.
(Bild: Albert Hulm)
- Detlef Borchers
Die Insolvenzen großer Unternehmen beeindrucken durch spektakuläre Zahlen. Ein Beispiel ist das noch nicht abgeschlossene Insolvenzverfahren der Münchener P&R Container mit 54.000 Investoren respektive Gläubigern und 3,5 Milliarden Euro Anlegergeldern. Ein anderes Beispiel findet man im seit 2017 laufende Insolvenzverfahren für Air Berlin mit über einer Million Gläubigern und einer Forderungssumme von voraussichtlich über einer Milliarde Euro.
Zahlen dieser Größenordnung machen deutlich, dass Insolvenzverwalter Big-Data-Anwender sein müssen. Sie werten Buchhaltungen aus, stöbern in den archivierten Mailserver-Daten, um unternehmensrelevante Ereignisse zu finden und überführen zahlreiche verstreute Papierdokumente in ein maschinenlesbares Format. So kommen schon einmal 100 Terabyte an Daten zusammen, die aufbereitet und analysiert werden müssen. Zum Vergleich: Die von Journalisten untersuchten Panama Papers hatten ein Volumen von 2,6 TByte.
Die Arbeit der Insolvenzverwalter ist per Gesetz darauf ausgelegt, möglichst viel für die Gläubiger eines Unternehmens aus der Insolvenzmasse herauszuholen – und für sich selbst, denn die eigene Arbeit und die Teams dahinter werden aus eben dieser Masse bezahlt. Das bedingt das "Pleitegeier"-Image, das dem Beruf anhaftet.
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