在并购(M&A)这个不断变化的世界里,人工智能(AI)——包括大数据、机器学习(ML)、大型语言模型(LMM)和其他工具的出现必将彻底改变这个行业。并购世界正在发生变化,这些技术不再仅仅是辅助工具,而正在成为制定和执行并购战略的核心。
SS&C Intralinks 的数据显示,即使在 2020-2021 年疫情之前,每笔交易提供的数据量也在迅速增加,单靠人力几乎无法综合和理解目标公司的复杂性。大数据时代已经来临,使用人工智能技术来驾驭这个数据驱动的新世界,将不再是锦上添花,而是一件必需品。
对并购过程的各个阶段都有哪些影响?
我们可以借鉴最近出版的《交易悖论:数字化转型时代的成功并购》(Kogan Page,2023 年)一书中的见解来回答这个问题。
1. 战略:决定是否进行并购
人工智能和大数据正在重塑并购的战略决策。通过分析市场趋势、竞争对手战略和历史交易结果,这些技术提供了一种更加以数据为导向的方法来决定是否应该进行并购交易。未来几年,随着人工智能模型在预测市场动向和识别战略增长机会方面变得更加复杂,这一领域将产生重大影响。
2. 确定目标公司
潜在目标的识别将是变革最大的领域之一。人工智能算法在大数据的赋能下,可以通过海量信息筛选出符合特定战略和财务标准的公司。这一过程将变得更加高效和有效,从而发现传统方法可能忽略的机会。
3. 顾问职能
使用投资银行家、律师和会计师等专家顾问是并购过程中不可或缺的一部分。人工智能和自动化将通过增强顾问的能力来影响这一领域。
例如,人工智能可以协助进行复杂的财务建模或法律文件审查(一些机构已经开始试用),并将对这些顾问的业务运营方式产生重大影响。
4. 谈判
并购中的谈判是一个微妙的过程,在很大程度上依赖于人的判断和人际交往技巧,并带有感情色彩。人工智能可以通过提供对以往交易和市场条件的详细分析来支持这一过程,但谈判的核心仍将较少受到人工智能的影响,保持以人为本的方法。这反映了上文提到的书中的悖论,因为人的因素可能会在这一过程中发挥更大的作用,而人工智能则会管理上文和下文提到的更多具体活动。
5. 尽职调查
过去 20 多年来,虚拟数据室(VDR)的使用以及这些虚拟数据室中存储的数据量改变了尽职调查行业,最近的情况如上图所示。
人工智能和机器学习具有分析大型数据集的能力,可以以人类团队无法达到的速度和深度开展全面的尽职调查。这包括财务分析、风险评估,甚至评估公司之间的文化契合度。自然语言处理(NLP)算法可以从文件中提取关键信息,使团队更容易识别风险和机遇。这一领域将继续成为人工智能和自动化影响最大的领域之一。
6. 估值和定价
估值是人工智能和机器学习将产生深远影响的另一个领域。这些技术通过分析市场条件、公司业绩、竞争反应和未来增长预测等多种因素,实现了更准确、更动态的估值。人工智能驱动的模型还能不断实时更新估值,这是与传统方法相比的一大优势。
7. 沟通
有效沟通在并购交易中至关重要,无论是与并购公司的内部沟通,还是与主要利益相关者的外部沟通。虽然人工智能可以帮助分析沟通策略和利益相关者的情绪,但实际沟通过程受人工智能的影响仍然较小。沟通中的个人接触和对人类情感的理解是人工智能尚无法完全复制的。
8. 并购后的整合
并购中最大的挑战之一是两个组织的整合。人工智能驱动的项目管理工具可以帮助简化这一过程,确定关键里程碑、跟踪进展并确保两家公司的文化保持一致,从而实现平稳过渡。
并购后整合(PMI)是并购交易过程中的 “成败 “阶段,也是决定真正成败的阶段。并购从业者应该在交易的这一阶段使用更多的人工智能,但遗憾的是,目前还处于起步阶段尚未如此。
并购的未来与人工智能的进步有着内在联系。虽然尽职调查、估值和目标识别等领域将受到深刻影响,但谈判和利益相关者沟通等方面受到的干扰可能较小。
正如《交易悖论》一书所强调的,要在并购中成功整合这些技术,不仅需要采用技术,还需要转变战略思维。能够有效利用这些技术的公司将在不断变化的并购环境中获得显著的竞争优势。
关于SS&C Intralinks
Intralinks采用领先金融科技,通过简化流程、降低风险、改善客户体验和提高透明度来推动并购投融资、募资以及投资者报告等公司战略活动。SS&C Intralinks的交易流量预测已经过独立验证,可以准确预测未来六个月全球宣布的并购交易量(数量)变化,能跟踪全球并购的卖方委托书和在公开宣布前达到尽职调查阶段的交易,为未来全球交易活动提供独一无二的领先指标。
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