Im modernen Verfahrensalltag spielt die Qualität der Datenanalyse eine zentrale Rolle – insbesondere dann, wenn potenzielle Anfechtungstatbestände zunächst nicht erkennbar sind. Der folgende anonymisierte Praxisfall zeigt, wie eine systematische, digitale Herangehensweise entscheidende Hinweise liefern kann, die bei einer rein manuellen Prüfung verborgen geblieben wären.
Ausgangssituation: Ein komplexer Datenbestand ohne klare Auffälligkeiten
Ein größeres mittelständisches Industrieunternehmen befand sich in wirtschaftlicher Schieflage und musste einen Insolvenzantrag stellen. Dabei förderte die IT-Inventarisierung zutage, dass es unvollständige Bankbuchhaltungsunterlagen und einen heterogenen IT-System- und Datenbestand gab:
- 10 Jahre Buchhaltungs- und Finanzdaten kamen aus 3 verschiedenen ERP-Systemen,
- über 8.000.000 E-Mails wurden aus 5 unterschiedlichen Mail-Systemen importiert,
- über 500.000 gescannte Dokumente aus einem Dokumentenmanagementsystem und über 250.000 gespeicherte PDF-Dateien in Dateiablagen,
- verschiedene isolierte Office Dokumenten Datei-Ablagen auf Fileservern, Sharepoint Verzeichnissen, in OneDrive und auf lokalen Rechnern.
Mit Hilfe der elektronischen Kontoauszüge der Banken rekonstruierten bzw. komplettierten wir die gesamte Bankenbuchhaltung.
Bei der ersten Sichtung ergaben sich keine offensichtlichen Hinweise auf kritische Zahlungsmuster. Eine klassische Prüfung hätte an dieser Stelle kaum Ansatzpunkte für eine mögliche Anfechtung geboten.
Der strukturierte Ansatz: Datenanalyse im Insolvenzverfahren mit digiANF
Um den gesamten Datenbestand belastbar auszuwerten, integrierten wir sämtliche Informationen in digiANF. Die Kombination aus Businessanalyse, automatisierter Datenauswertung und digitaler Mustererkennung ermöglichte eine vollständige, strukturierte Durchdringung aller relevanten Informationen.
Zentrale Schritte der Analyse:
- Automatisierter Import von Buchhaltungsdaten, Bankkontoauszügen, E-Mails, Office Dateien, Geschäftsunterlagen wie Verträge, Belegdokumente sowie Buchungsbelege und Geschäftsbriefe,
- Analyse der Geschäftsbeziehungen und der Zahlungsverknüpfungen,
- Erkennung von Auffälligkeiten in Transaktions- und Kommunikationsmustern,
- Quick-Check möglicher Anfechtungstatbestände.
Erst eine strukturierte digitale Datenanalyse machte im Insolvenzverfahren sichtbar, was auf den ersten Blick für Menschen nicht erkennbar war:
- Die Zahlungsunfähigkeit war bereits 10 Monate vor dem Insolvenzantrag eingetreten.
- Eine Reihe von größeren Lieferanten wussten von den Zahlungsschwierigkeiten und erhielten in den relevanten Zeiträumen eine Vielzahl von ungewöhnlich hohen Zahlungen, die nicht zum bisherigen Leistungs- und Zahlungsverhalten passten.
Auffällig war insbesondere die Kombination digital erkannter Indizien:
- zunehmender Zahlungsdruck der Lieferanten in der E-Mail-Kommunikation und Mahnungen,
- Umstellung von Zahlungsmodalitäten kurz vor Insolvenzantrag,
- A-Konto Zahlungen außerhalb üblicher Routinen,
- Zahlungsvereinbarungen mit wichtigen Lieferanten,
- interne Hinweise in Mails auf akute Liquiditätsengpässe.
Zwar lagen die meisten Daten und Informationen bereits in den IT-Systemen des Unternehmens vor – doch erst durch eine strukturierte Suche und Auswertung konnten wir sie identifizierten, verknüpften und in einen rechtlich relevanten Zusammenhang überführen.
Ergebnis: Erfolgreiche Anfechtung dank vollständiger Datentransparenz
Auf Basis der erkannten Muster und identifizierten Fälle leitete der Insolvenzverwalter eine vertiefte rechtliche Prüfung ein.
Fazit: Strukturierte Datenanalyse im Insolvenzverfahren als Schlüssel zur erfolgreichen Anfechtung
Der Fall zeigt, wie digitale Analyseverfahren im Insolvenzverfahren konkrete Mehrwerte schaffen. Nur eine strukturierte Datenanalyse ermöglicht, komplexe Datenbestände vollständig zu durchdringen und relevante Sachverhalte zu identifizieren, die den Ausschlag für eine erfolgreiche Anfechtung geben können.
Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie die strukturierte Datenanalyse Anfechtungspotenziale sichtbar macht und wie digiANF Sie bei komplexen Verfahren unterstützen kann, sprechen Sie uns gerne an.
Wir zeigen Ihnen, wie Sie durch effiziente Datenauswertung fundiertere Entscheidungen treffen und Mehrwerte im Verfahrensalltag realisieren können.
