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Get Started Free →Wenn es um Pension Buyout Strukturierung und De-Risking in BAV Strategie Konzern — Treuenfels Yamamoto Rechtsanwälte geht: erstellt den passenden Entwurf aus Sachverhalt, Norm, Beweis und Antrag; liefert einen verwertbaren Entwurf mit Anträgen, Begründung und Anlagenlogik.
.claude/skills/klotzkette-pension-buyout-strukturierung-und-de-risking/SKILL.md| Test case | Without → With | Effect | Δ tokens | Δ turns |
|---|---|---|---|---|
| case-08 | ✗→✓ | ▲ Improved | 147% | 0% |
| case-09 | ✗→✓ | ▲ Improved | 76% | 0% |
| case-10 | ✗→✓ | ▲ Improved | 153% | 0% |
| case-15 | ✗→✓ | ▲ Improved | 117% | 0% |
| case-04 | ✓→✓ | ＝ Same ✓ | 176% | 0% |
fachliche Leitung stellt zunächst die drei klassischen De-Risking-Instrumente gegenüber:
Definition: Arbeitgeber bleibt Versorgungsschuldner; schließt aber eine Versicherung (Gruppenrentenversicherung) ab, die die Versicherungsleistungen exakt den Versorgungsansprüchen entsprechen lässt. Der Versicherungsvertrag ist plan asset (IAS 19.8).
Eigenschaft:
Geeignet für: Erste Stufe De-Risking; Rentner-Kollektiv (cleanest risk transfer)
Definition: Rechtsübergang der Versorgungsverpflichtung auf einen Versicherer (Pensionskasse, Lebensversicherer) mit vollständiger Enthaftung des Arbeitgebers.
Rechtliches Erfordernis: § 4 Abs. 1 BetrAVG — bei Übertragung auf externen Versorgungsträger ist Zustimmung des Versorgungsberechtigten erforderlich, sofern Rechtsanspruch übergeht. Bei Direktversicherung und Pensionskasse: automatischer Rechtsübergang möglich (§ 4 Abs. 2 BetrAVG bei Einverständnis).
Eigenschaft:
Definition: Derivative Absicherung des Langlebigkeitsrisikos ohne Übergang der Verpflichtung; Arbeitgeber zahlt festgelegte Leistungen basierend auf erwarteten Sterblichkeitskurven; Swap-Partner (Bank oder Rückversicherer) zahlt tatsächliche Leistungen.
Eigenschaft:
fachliche Leitung begleitet den Mandanten bei einem strukturierten Ausschreibungsverfahren (RFP — Request for Proposals). Ohne Nennung realer Versicherer gilt folgendes Prüfschema:
Auswahlkriterien:
RFP-Prozess:
Bei Portfolioübertragung (Buy-out über Pensionskasse oder Pensionsfonds):
TERM SHEET — PENSION BUY-IN
Vertraulich — Entwurf
Auftraggeber: [Konzern Muster AG], Düsseldorf
Versicherer: [Versicherungsgesellschaft]
Datum: [Datum]
Beratung: bAV-Projektteam
fachliche Leitung
1. GEGENSTAND
Abschluss einer Gruppenrentenversicherung (Buy-in) zur Absicherung der
Versorgungsansprüche des Rentner-Kollektivs der [Konzern Muster AG].
2. VERSICHERTER PERSONENKREIS
Alle Rentenempfänger per Stichtag [Datum]: [Anzahl] Personen
Gesamte jährliche Rentenlast: EUR [Betrag]
Hinterbliebenenversorgung: eingeschlossen / nicht eingeschlossen
3. LEISTUNGSUMFANG
Versicherungsleistungen entsprechen 1:1 den Versorgungsansprüchen gem.
Versorgungsordnung [Bezeichnung] in der Fassung vom [Datum].
Anpassungen gem. § 16 BetrAVG: [passthrough / eingeschlossen bis X% / nicht]
4. PRÄMIE
Einmalprämie (Indikation): EUR [Betrag]
Entspricht ca. [X]% der IAS 19 DBO des Rentner-Kollektivs
(Longevity Loading: ca. [X]% über Best-Estimate)
5. LAUFZEIT UND KÜNDIGUNG
Laufzeit: Lebenslange Rente bis zum Tod des letzten Berechtigten
Vorzeitige Kündigung: nur mit Rückkaufswert-Vereinbarung; nicht vor [Jahr]
6. QUALIFYING INSURANCE POLICY (IAS 19)
Beide Parteien bestätigen, dass der Buy-in die Anforderungen an eine
qualifying insurance policy gem. IAS 19.8 erfüllt (ausschließliche
Zweckbindung, Zahlungsausfallrisiko beim Versicherer, kein Zugriff Dritter).
7. SUBSIDIÄRHAFTUNG
Arbeitgeber bleibt gem. § 1 Abs. 1 S. 3 BetrAVG subsidiär haftbar,
sofern der Versicherer ausfällt. Dieses Restrisiko ist durch Solvency
II-Kapitalanforderungen begrenzt.
8. WESENTLICHE CLOSING-BEDINGUNGEN
□ BaFin-Genehmigung (sofern Portfolioübertragung)
□ Zustimmung Betriebsrat (Information gem. § 87 BetrVG, soweit erforderlich)
□ Aktualitätsbestätigung Sterbetafeln durch unabhängigen Aktuar
□ Signing Gruppenversicherungsvertrag
9. GEPLANTER ZEITPLAN
Indikation: [Datum]
Due Diligence: [Datum] – [Datum]
Verbindliches Angebot: [Datum]
Signing: [Datum]
Closing/Prämientransfer: [Datum]DATENRAUM-ANFORDERUNGEN PENSION BUY-OUT
bAV-Projektteam · fachliche Leitung
A. VERSORGUNGSBERECHTIGTE
□ Vollständige Bestandsliste (Name, Geburtsdatum, Rentenbeginn,
monatliche Rente, Hinterbliebenen-Status)
□ Sterbetafeln (zuletzt verwendete Grundtafeln — z.B. DAV 2004 R)
□ Geschlechterverteilung, Altersstruktur
□ Hinterbliebenen-Proportion (Verhältnis Witwen/Witwer zu Rentnern)
B. LEISTUNGSDATEN
□ Versorgungsordnung(en) mit allen Anlagen und Änderungen
□ Anpassungshistorie (§ 16 BetrAVG, letzte zehn Jahre)
□ Sonderzahlungen, Einmalleistungen (Kapitalwahlrechte)
C. FINANZIELLE DATEN
□ IAS 19-Gutachten letzter zwei Jahre (inkl. Annahmen)
□ HGB-Rückstellungen letzter zwei Jahre
□ PSV-Meldungen letzter zwei Jahre
D. RECHTLICHE DOKUMENTATION
□ Alle Versorgungsverträge (Einzel- und Kollektivzusagen)
□ Betriebsvereinbarungen mit BAV-Bezug
□ Etwaige Rechtsstreitigkeiten (laufend oder drohend)
□ Sonstige Zusagen (Gesamtzusagen, Auswahlrichtlinien)cta-contractual-trust-arrangement-strukturierung — CTA als Vorstufepsv-pensionssicherungsverein-und-haftungsketten — PSV-Konsequenzenbuyout-im-ma-deal-asset-vs-share — Buy-out im M&A-Kontextinternationale-buyout-datenflows-und-datenschutz — Datenschutz bei Datenraumdrei-stufen-theorie-eingriffsanalyse — Eingriff in Versorgungsrechte durch Ablösung| Case | Status | Duration (ms) | Turns | Tokens | Tool calls | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | ||
case-01 | fail→fail | 44,616 | 57,684 | +29% | 1 | 1 | 0% | 6,268 | 10,821 | +73% | 0 | 0 | — |
case-02 | fail→fail | 34,021 | 44,791 | +32% | 1 | 1 | 0% | 4,117 | 8,942 | +117% | 0 | 0 | — |
case-03 | fail→fail | 53,326 | 65,613 | +23% | 1 | 1 | 0% | 6,844 | 11,712 | +71% | 0 | 0 | — |
case-04 | pass→pass | 17,244 | 28,659 | +66% | 1 | 1 | 0% | 2,478 | 6,835 | +176% | 0 | 0 | — |
case-05 | pass→pass | 24,567 | 25,926 | +6% | 1 | 1 | 0% | 3,446 | 6,864 | +99% | 0 | 0 | — |
case-06 | pass→pass | 21,262 | 23,792 | +12% | 1 | 1 | 0% | 3,144 | 6,881 | +119% | 0 | 0 | — |
case-07 | fail→fail | 21,850 | 21,832 | -0% | 1 | 1 | 0% | 3,031 | 6,601 | +118% | 0 | 0 | — |
case-08 | fail→pass | 20,926 | 21,235 | +1% | 1 | 1 | 0% | 2,804 | 6,936 | +147% | 0 | 0 | — |
case-09 | fail→pass | 31,648 | 20,823 | -34% | 1 | 1 | 0% | 4,176 | 7,348 | +76% | 0 | 0 | — |
case-10 | fail→pass | 17,393 | 26,653 | +53% | 1 | 1 | 0% | 2,863 | 7,231 | +153% | 0 | 0 | — |
case-11 | pass→pass | 27,387 | 27,319 | -0% | 1 | 1 | 0% | 3,815 | 7,328 | +92% | 0 | 0 | — |
case-12 | pass→pass | 17,830 | 24,031 | +35% | 1 | 1 | 0% | 2,340 | 6,588 | +182% | 0 | 0 | — |
case-13 | pass→pass | 8,670 | 11,590 | +34% | 1 | 1 | 0% | 1,143 | 5,090 | +345% | 0 | 0 | — |
case-14 | pass→pass | 17,007 | 20,237 | +19% | 1 | 1 | 0% | 2,553 | 6,256 | +145% | 0 | 0 | — |
case-15 | fail→pass | 23,530 | 29,845 | +27% | 1 | 1 | 0% | 3,376 | 7,336 | +117% | 0 | 0 | — |
case-16 | pass→pass | 23,344 | 22,949 | -2% | 1 | 1 | 0% | 3,258 | 7,055 | +117% | 0 | 0 | — |
case-17 | pass→pass | 14,895 | 15,278 | +3% | 1 | 1 | 0% | 2,061 | 5,902 | +186% | 0 | 0 | — |
case-18 | fail→fail | 3,655 | 16,150 | +342% | 1 | 1 | 0% | 505 | 5,640 | +1017% | 0 | 0 | — |
case-19 | fail→fail | 14,451 | 26,459 | +83% | 1 | 1 | 0% | 2,362 | 8,304 | +252% | 0 | 0 | — |
case-20 | fail→fail | 20,144 | 29,253 | +45% | 1 | 1 | 0% | 2,684 | 7,130 | +166% | 0 | 0 | — |
case-21 | fail→fail | 19,141 | 23,155 | +21% | 1 | 1 | 0% | 2,789 | 6,674 | +139% | 0 | 0 | — |
case-22 | pass→pass | 20,789 | 23,199 | +12% | 1 | 1 | 0% | 3,067 | 6,913 | +125% | 0 | 0 | — |
DecimalAI ran this skill against gemini-3.6-flash twice over the same eval suite — once with the skill loaded and once without — and compared the two runs case by case. 22 cases were attempted. The headline lift of +18 percentage points is the difference between those two pass rates over the 22 comparable cases. 1 case got worse with the skill loaded, and it is included in that figure.
Without the skill loaded, the model failed this case. With it loaded, the same prompt on the same model passed. This is one improved case from the latest verified run; every case, including any that regressed, is in the table above.
Other measured skills in the registry, with their headline benchmark lift.