并购中的生成式 AI ： 这是你所做的

Contents GenAI - 顶线 它可以创作 Bob Dylan 从未真正唱过的歌曲。它可以绘制您的莱昂纳多风格的肖像(达芬奇或迪卡普里奥) 。它甚至可能是写这篇介绍 — — 你永远无法确定。现在它准备转变M & A 的世界 人工智能 (AI) - 特别是生成 AI (GenAI) ， 技术可以从一些简单的提示中召唤出丰富的内容 - 是摩登时代。几十年来 ， 它最近的崛起是陨石。但它是阿拉丁的灯 ， 或者潘多拉的盒子 — — 或者两者兼而有之 ？ 毫无疑问 ， AI 和 GenAI 对社会和社会的巨大潜在影响业务 - 这将不可避免地包括并购。在本报告中 ， 我们探讨了这种影响 ，以及该行业为之做好了准备。 Datasite 调查了 500 名交易制定者在世界各地 ， 研究他们预期从这很快会发生什么样的变化 -不断发展的技术 - 以及面临的挑战。 在这里 ， 我们为您带来了我们调查的主要发现 ， 以及一些临时发现分析探索对全球交易制定的影响。即使这事实上 ， 报告是在完全没有使用 GenAI 的情况下制作的 ， 它考虑了一个在未来 ， 这种做法可能会变得越来越罕见。 Methodology 德勤全球调研亮点展示了来自全球500位交易决策者的观点、行为及前瞻预测，探索了人工智能对并购领域颠覆与创新的影响。该调研于2023年8月进行。 生成的 AI - 这是你所做的 在2023年12月，欧盟起草了一份关于建立人工智能使用统一规则的临时协议。今年年初，拜登总统签署了一项行政命令，以制定新的AI安全和安全标准。目前，欧盟和美国在制定AI立法框架方面处于领先地位，其他司法管辖区很可能会效仿他们的做法。这种举措似乎得到了大多数交易商的支持，我们调查的近七成受访者支持对AI/生成式AI进行监管。尽管欧洲交易商比美国同行更加积极，但很少有人强烈反对。并购活动需要确定性——这显然不是可以任由潜在风险无法衡量的技术自由发展的场所。 一个关键问题是人工智能是否能够降低交易成本。我们的受访者似乎对此持怀疑态度。虽然仅有少数人（14%）认为成本会下降，但绝大多数人预计人工智能将加快交易流程。而在并购的世界里，时间就是金钱。随着人工智能预测的最高可达75%的速度提升，它有可能大幅节省时间和成本。或者，它可能仅仅使更深入的尽职调查成为可能并在类似的时间框架内完成——某种程度上，它的存在本身可能使得更深入的尽职调查变得必要。有迹象表明，尽管技术进步更快，过去一年平均尽职调查时间却有所增加。 对于AI的许愿功能可能需要付出代价。在交易中，首要关注的是安全问题——而安全被视为将生成式人工智能（GenAI）纳入业务流程和工作流中的最大风险。这也是导致涉及生成式人工智能的交易最常 cited 的失败原因——在过去两年中，有 14% 的受访者经历了这种情况。 交易者预计人工智能的冲击波将颠覆整个商业格局。尽管明显的震中是在科技、媒体与电信（TMT）领域，但具有特定专长的交易者迅速发现了这些领域中的人工智能潜力。德国的目光聚焦在制造业；投资银行家则仔细审查金融服务业。至于哪里可能找到最大的并购机会，我们的受访者最关注软件工程，但许多其他行业也充满了可能性。33% 也有显著的担忧，担心AI可能被用于网络攻击，并且对伦理问题如隐私和数据保护存在疑虑。许多人对于AI如何适应并购（M&A）交易的世界仍不清楚；交易者们可能会渴望使用符合严格安全标准的专门开发的AI工具所带来的安心感。 another 云影是职业安全感。交易方认为这是第二大的风险，然而他们也倾向于相信AI实际上会增加他们的工作量。这个看似矛盾的现象表明，尽管交易方拥有丰富的专业知识，但他们对AI未来的前景仍然非常模糊。 你正在追踪的一个有趣的 AI 并购趋势的例子是什么 ？ 所有这些都把我们带回到对AI和生成式AI进行监管的呼吁中。不确定性是交易的最大敌人——如果买家不了解目标公司的AI资产中隐藏的风险，或者交易方的AI创造了安全漏洞，那么交易失败的趋势将会加剧。然而，在一个稳固的监管环境下，自定义AI工具增强并购过程的潜力不容忽视。 来源 ： Datasite ， 2023 年 10 月网络研讨会 就并购本身的影响而言，交易方深刻意识到了机遇与风险。最期待的好处之一是提高生产效率——利用能够生成各种类型项目的想法和基础，并以超人类的速度整合、分析和总结数据。另一个备受期待的好处是更好的市场情报——这甚至已经开始由Datasite自身的AI搜索引擎Datasite Intelligence引领潮流。 绘制未开发的领土了解和信任 GenAI well: 三分之一的受访者（31%）表示其公司对生成式人工智能（GenAI）的应用尚处于起步阶段。另有30%的人表示正在试验它。10%的受访者（11%）表示其公司尚未开始使用它。已有72%的受访者承认在其业务中已有一定程度的实际应用。五分之一的受访者（19%）声称已达到“中级”采用程度——这一比例与声称拥有“中等”知识的51%形成鲜明对比，而仅7%的受访者声称已达到“高度成熟”的使用水平，这在39%声称拥有“广泛”知识的受访者面前显得微不足道。简而言之，无论交易决策者认为自己对GenAI有多少了解，这些知识大多尚未在专业层面上得到验证。 为什么在自我宣称的知识水平与实际采用之间存在这种不匹配？我们询问了受访者他们认为在业务中整合生成式人工智能（GenAI）的最大障碍是什么。第二大原因是“缺乏能力和专业知识”（26%），仅次于安全和隐私方面的担忧。另有20%的人认为GenAI“还不够成熟”，需要更多的验证。同时，有12%的人提到“不清楚的应用场景或用例。” 这几乎不足为奇，因为接近四分之三的交易商并不定期使用该技术。有趣的是，几乎相同数量的交易商（73%）支持对AI（包括生成式AI）进行政府监管。尽管他们声称充满信心，但交易商们还是承认AI对他们来说仍是一片未被充分探索的领域——未知的事物可能隐藏着危险以及巨大的潜力。 “我们想要监管 ”政府是否应该规范 AI ， 包括生成 AI ？ 资料来源 ： 数据调查 ， 2023 年 8 月 这样的广泛呼吁进行监管本身就值得瞩目。即使在美国——传统上最反对政府干预的国家之一，并且在这里依然保持其一贯态度——仍然有巨大的68%的多数支持监管的想法。而在欧洲，呼吁更加强烈，法国的支持率最高，达到84%。 审视不同的交易参与方，我们看到了有趣的差异。法律顾问几乎一致支持（93%）监管——这可以理解，因为监管为他们提供了运作框架。相比之下，最不支持监管的是私募股权（PE）专业人士（65%）——这或许反映了他们更为“冒险”的形象。即便如此，在这样一个重视灵活性和机会自由度的领域，仍然保持着明显的大多数支持监管的态度。 这些发现为了解交易决策者对生成式人工智能（GenAI）的认知提供了更加具体的见解。大多数人在日常工作中尚未常规使用该技术；许多人担心缺乏相关专业知识；相当数量的人认为该技术尚未证明其价值。实际上，对于大多数人而言，GenAI仍是一个“未知未知”——交易决策者根本不知道他们所不知的东西。 投资银行家（84%）与他们的法律同事一样持谨慎态度，而 CORPORATE DEVELOPMENT 团队（如私募股权基金）则略显积极，只有 71% 的人希望对其进行监管。尽管如此，需求似乎极为强烈：生成式人工智能太过强大且不可预测，无法完全放任不管。 深远的潜力AI 对业务的影响 似乎最简单的问题也许是最有启发性的问题 ： 哪个人工智能将最大程度地改变行业 ？ 第二大预期影响领域是金融服务 ， 占 24%引用这一点。但是看看金融专家 ， 投资银行家 ： 整整三分之一(33%) 的人正在关注这个部门 ， 好像他们可以看到一个潜力 ， 其余的人不要。接下来 ， 在 12% ， 我们有医疗保健和生命科学 - 但请注意如何合法顾问比其他任何人都更担心 ， 这一比例为 21% - 好像已经在思考患者数据隐私问题。排在第四位 ， 占 9% ， 我们有工业和制造业 - 但看到德国 ， 制造业强国 ， 出路前面的 17% 。至于私募股权 (PE) 顾问 ， 他们似乎异常关注消费品和零售业 ， 为 19% ， 而平均为 9% 。 最受欢迎 (也是显而易见) 的答案是 TMT 行业 ， 43% 的人选择了 TMT 行业。respondents. AI 毕竟是一种技术 ， 并且可以在两种媒体中使用和通信。其他答案提供了更深入的见解。 简而言之 ， 尽管 AI 最明显的影响将是对 TMT 的影响 ， 但那些对其他部门的专业知识也为其在那里的影响做好了准备。谨慎地 ， 交易制定者正在考虑自己的业务领域 ， 而且已经想知道 AI 改变它们的能力。更简单地说 ，AI 的影响可能无处不在。 满屋子的并购机会 这些行业预测仅从最广泛的层面探讨了AI的影响。我们想知道AI可能推动并购机会的具体领域。在这里，交易参与者的观点更加均衡，软件工程（33%）、研发（R&D，25%）和市场营销与销售（24%）的竞争最为激烈，是排名前三的答案。客户运营（17%）紧随其后。 这种意见的分散再次体现了人工智能的灵活性，以及人们认为它几乎可以影响商业领域的任何领域。进一步分析响应还可以提供更多见解。德国凭借其工程声誉，在软件工程方面表现出最大的热情（41%），而在美国——一个以客户为中心的国家——交易商最快速地看到了客户运营方面的潜力（24%）。与此同时，英国受访者感觉到研发领域的机会高于平均水平（30%）。法律顾问也关注研发机会（43%）——这并不令人惊讶，因为人工智能有可能利用现有的知识产权。 另外 ， 管好你自己的事 到目前为止，我们仅讨论了AI可能对市场产生的广泛影响。但我们还要求受访者考虑其业务自身的具体益处。最受欢迎的预期之一（占42%）是认为AI能够“提高生产力”。生成式AI提供的创意、基础工作和各种项目的初步草稿的能力显然构成了其吸引力的重要部分——它可以帮助克服“空白页面的障碍”。 您认为在您的业务中使用 GenAI 的最大好处是什么 ？ 然而，一些不太显而易见的答案在长期来看可能同样重要。排名第二的回答是“更好的市场情报”（占19%），其中英国尤其对此抱有浓厚兴趣（占比26%）。能够即时分析市场数据的能力将为寻求新机遇的企业带来巨大的战略优势——正如Datasite自己的并购AI搜索引擎Datasite Intelligence已经展示的那样。 其他潜在好处方面，美国受访者预计借助生成式人工智能工具可以提高工作质量（22%），而法国交易商——他们大多对这一想法持保留态度——则认为风险管理（20%）将是关键所在。这意味着人工智能可以成为你想让它成为的样子。阻碍这些好处得以实现的主要障碍是企业接受生成式人工智能的意愿。我们将进一步探讨这些问题。 感到不安全采用的障碍和 GenAI 的风险 交易制定者很清楚 - 到目前为止 ， 将 GenAI 纳入的最大障碍他们的业务是对数据安全和隐私的担忧 (36%) 。安全问题当交易制定者考虑人工智能的商业风险时 ， 同样很高 (34%) ； 在德国(41 ％) 他们特别警惕。当涉及到道德风险时(与受访者给出了多个答案) ， 前两名罪魁祸首是安全和网络 -攻击(56%) 和隐私和数据保护(50%) 。 所述所述，我们必须牢记，在交易谈判中，安全问题通常始终位居首位。高度谨慎的态度并不一定反映对AI本身的不信任，而是对任何可能减少安全性的变化保持谨慎的态度。因此，在引入AI时，交易方最好采用专门根据并购安全标准开发的AI。 交易方也将安全、隐私或合规问题视为导致涉及生成式人工智能（GenAI）的交易失败的最可能原因（30%）——事实上，在过去两年中，已有14%的人亲身体验到因GenAI问题而导致交易失败。鉴于该技术相对较新，这一比例已经相当显著。 其他被提及的原因包括数据及数据质量（20%）、专业性和技术能力（13%）、透明度和可解释性（11%