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这份报告主要讲了什么内容？
这份报告由 Deloitte 发布，调查了企业及私募股权 (PE) 组织在并购 (M&A) 中使用生成式人工智能 (GenAI) 的态度和活动。报告重点关注 GenAI 在整个交易生命周期中的扩展使用机会、创造更大价值的方式以及当前和未来的业务采用障碍。核心数据显示多数组织已将 GenAI 应用于实际案例，超过三分之一在多个 M&A 生命周期阶段使用，但仅 6% 的组织完全依赖 GenAI，其余仍处于实验阶段。报告还强调了人类审查在 GenAI 高风险部署中的重要性，以及工具和数据碎片化限制价值捕获的整合挑战。
生成式人工智能在并购领域的行业发展趋势如何？
根据报告，生成式人工智能在并购领域的应用已从早期探索转向全生命周期覆盖。未来，GenAI 将与顾问模式深度融合，形成“技术+服务”的协同效应，推动 M&A 流程效率与决策确定性提升。但实现这一趋势需要组织平衡自动化与人类判断，优先解决工具集成和数据安全等挑战，并借助外部专业服务实现规模化部署。目前 90% 的组织通过外部顾问支持实现 GenAI 整合，显示出技术与服务结合的重要性。
报告中重点分析了哪些方向？
报告重点分析了 GenAI 在并购全生命周期中的应用扩展、价值创造方式及业务采用障碍。具体包括 GenAI 在尽职调查、交易关闭和整合阶段的使用情况，以及人类审查、工具集成和数据安全等关键挑战。此外，报告还探讨了顾问模式在 GenAI 整合中的作用，指出定制化工具更依赖顾问关系，并识别出买家尽职调查和交易后执行等环节的技术瓶颈。
目前生成式人工智能在并购市场的现状是怎样的？
目前，生成式人工智能在并购市场的应用已跨越采用门槛，多数组织已将其应用于实际案例，但完全依赖 GenAI 的组织仅占 6%，其余仍处于实验阶段。整合挑战显著，仅 24% 的组织实现全生命周期集成，57% 实现部分集成。工具和数据碎片化限制价值捕获，而人类审查仍是高信任度部署的首要要求。此外，90% 的组织依赖外部顾问支持实现 GenAI 整合，显示出技术与服务结合的必要性。
这份报告有哪些风险提示需要注意？
报告提示的主要风险包括技术整合挑战和数据安全问题。工具和数据碎片化限制价值捕获，仅 24% 的组织实现全生命周期集成，而买家尽职调查和交易后执行等环节存在分散数据源和遗留成本等技术瓶颈。此外，虽然 GenAI 应用扩展至全生命周期，但 90% 的组织依赖外部顾问支持，可能带来依赖风险。组织需平衡自动化与人类判断，优先解决工具集成和数据安全等挑战，否则难以发挥 GenAI 的最大价值。