2024年人工智能在并购领域的报告

核心观点与关键数据

• 普遍态度：97%的交易方认为在技术能力上超越竞争对手是其组织的优先事项。32%的交易商是AI的早期采用者，36%持谨慎乐观态度，27%保持相对中立。
• 采用阶段：18%的交易商已将AI全面整合到大部分运营和流程中，43%已实施了一些AI工具，22%仍处于探索阶段。
• 实施障碍：45%的交易商认为自身采用新技术的能力最多也就是一般水平。18%的人认为需要招聘和留住技术人才是最大障碍，17%的人认为培训现有员工是主要挑战。
• 培训成效：43%的交易商表示投资于交易团队的AI培训是他们已经采取的最有价值的措施。
• 团队转型：32%的交易商计划在人工智能应用加速时考虑重组交易团队及其职责。19%的人正在考虑缩减交易团队规模，34%的人则考虑扩大人员编制。
• AI应用：数据分析被认为在交易生命周期中具有最大潜在影响力（23%）。预测分析（24%）、生成式人工智能（23%）和机器学习/深度学习（22%）被认为对并购交易商最有价值。
• 估值分析：AI在估值分析中的主要优势包括整合财务和非财务数据（23%）、预测建模（21%）、识别潜在目标（21%）和未来表现预测（21%）。
• 尽职调查：AI在尽职调查中的主要益处包括精简数据分析（20%）、增强风险评估/预测分析（19%）、整体数据速度提升（17%）和文档审查时间减少（17%）。
• 并购后整合：AI在并购后整合流程中的主要益处包括促进日常行政管理（26%）、捕获和转移知识（19%）、识别潜在问题（15%）和实时监控关键绩效指标（15%）。
• 主要风险：25%的交易商认为与AI采用相关的最大风险是确保质量控制和可靠性能。19%的人担心数据安全和隐私问题。
• 法律监管与风险：交易商优先考虑的问题包括数据可靠性（24%）、减轻偏见（18%）、AI系统透明度（16%）和跟上全球不断变化的立法（16%）。
• 未来趋势：更高级的预测分析和建模工具、生成式人工智能的增长和机器学习算法的增强将最能塑造AI在并购交易流程中的未来作用。

研究结论

• 人工智能正在重塑并购领域，并在交易的每个阶段普遍应用。
• 交易商正积极拥抱人工智能以在并购中保持竞争力，但同时也意识到自身在技术能力上的不足。
• AI工具已开始改变交易员的工作方式，提升了效率，并创造了新的机遇。
• AI在并购中的实际应用方式众多，包括数据分析、估值分析、尽职调查和并购后整合等。
• 交易商对AI的采用充满信心，但也对质量控制、数据安全和隐私、以及法律监管合规等问题表示担忧。
• 未来，AI将在交易流程的每个环节中发挥更大的作用，并推动并购流程的革新。