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AI & ํธ๋ผํ ํ์ ๋ถ: AI ํฌ์ ์ ๋ง
향후 4년은 인공 지능(AI)에 대한 투자에서 상당한 약속을 가지고 있습니다. 도널드 트럼프가 미국 대통령직에 복귀함에 따라 기업과 거래자들은 인공 지능에서 합병 및 인수, 그리고 민간 부문 혁신을 가속화할 수 있는 더 비즈니스 친화적인 규제 환경을 준비하고 있습니다.
비즈니스 친화적 환경
트럼프 행정부는 규제를 줄이고 반독점 심사를 완화하며 기업 친화적인 세금 정책을 우선시할 것으로 예상됩니다. 이는 안정적이고 예측 가능한 규제 환경을 창조하며, 이는 M&A 활동을 촉진하는 데 중요한 요소입니다. 과거에 이러한 조건은 기업이 자신감을 가지고 대담한 거래를 추진하는 데 결과를 낳았으며, 이는 산업의 변화를 위한 기초를 마련했습니다.
아직 취임하지 않았지만, 이러한 예상된 정책 변화의 영향은 이미 나타나고 있습니다. 2024년 하반기에는 Datasite를 통해 미국의 매도 측 거래 시작이 전년 동기 대비 9% 증가했습니다. 특히, 선거 이후 3주 동안 Datasite의 거래 시작은 전년 동기 대비 50% 이상 증가했습니다. 이러한 거래는 발표된 거래가 아니라 시작 단계의 거래이기 때문에 앞으로 무엇이 될지를 잘 나타내고 있습니다.
이러한 활동의 대부분은 기술, 미디어, 통신(TMT) 부문에서 주도되었으며, AI 자산이 중심이 되었습니다.
AI: 혁신, 성장, 및 M&A의 촉진자
AI는 친기업 정책과 트럼프의 AI 차장인 David Sacks와 특별 고문인 Sriram Krishnan의 임명으로 크게 이익을 얻을 것입니다. 생성적 AI 도구는曾经被认为는 특이한 것으로 간주되었지만, 이제는 모든 산업에서 필수적입니다.它们는 거의 모든 영역 – 의료, 금융, 제조, 소매 등 – 을 변革시키고 있으며, 혁신을 주도하고 새로운 투자 기회를 창출하고 있습니다.
예를 들어, 의료 분야에서 생성적 AI는 진단 정확도를 향상시키고 치료 계획을 가속화할 수 있습니다. 또한, AI 도구는 제조에서 생산 공정을 최적화하여浪费를 줄이고 출력을 최대화할 수 있습니다. 이러한 기술적 진보는 성장을驱动하며, 궁극적으로 투자를 आकर드립니다. 기업이 AI를 자신의 운영에 통합함에 따라, M&A에 대한欲求이 증가합니다. 스타트업을 인수하거나 확립된 기술 회사와 제휴하면, 기업은 빠르게 변화하는 환경에서 시장 점유율을 획득하고 경쟁력을 유지할 수 있습니다.
M&A 과정에서 AI의 역할
그러나 AI는 단순히 투자 대상이 아닙니다. 또한 M&A 과정 자체를 변革하고 있습니다. AI는 이미 거래가 진행되는 방식을 크게 바꾸고 있습니다. 이는 반복적인 작업을 자동화하고 데이터 분석을 강화하며, 거래의 모든 단계에서 프로세스를 쉽게 합니다.
오늘날의 M&A 리더들은 거래를 진행함에 있어 지형정치적, 규제적, 재정적 위험을 고려해야 하며, 높은 압력과 시간 제한이 있는 환경에서 다수의 이해관계자에 대한 정보와 데이터를 관리해야 합니다. AI는 거래자들이 이러한 내재된 위험을 관리하는 데 도움을 줄 수 있으며,_due diligence는 이미 기술에 의해 변革되고 있는 중요한 영역입니다.
Due diligence는 자원 집약적이며 전통적으로 모든 정보와 문서를 수동으로 처리하는 데 의존합니다. 긴급한 상황에서 표준적인 작업을 수행할 수 있습니다. AI는 거래자들이 이러한 도전을 극복하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 내용을 빠르게 정리하고 요약하여, 거래에 참여한 사람들에게 핵심 조항과 주목할 만한 관련 의무를 신속하게 감소시킵니다. 예를 들어, AI는 검토를 위한 파일의 조직과 분류를 간소화할 수 있으며, 인간의 오류를 줄이고 규제 요구 사항을 준수하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 본질적으로, AI는 전략적启发을 제공하는 도구입니다. 즉, Due diligence에서 더 나은 통찰력과 효율성을 제공합니다.
AI는 또한 구매자에게 잠재적인 M&A 대상 기업을 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이는 회사 설명, 지리적 적합성, 규모 기준과 같은 다양한 시장 신호를 삼각 측량하여 이루어집니다. 개인, 공개, 및 유료 데이터를 사용하여, 일부 AI 기반 애플리케이션은 이미 거래자들이 거래 대상 기업을 더 빠르게 식별하는 데 도움을 주고 있습니다.
이 접근 방식은 기업이 거래가 완료되면 일관된 성장을 달성하기 위한 새로운 능력을 통합하는 데 더 좋은 위치에 있음을 의미합니다.
또한, AI는 역사적 데이터와 시장 요인에 आध한 객관적인 분석을 제공함으로써 평가 과정에서 도움을 줄 수 있습니다. 반복적이고 시간이 걸리는 작업을 자동화함으로써, AI는 또한 거래자들이 전략적 수준의 결정과 창의적思考에 집중할 수 있도록 합니다.
さらに, 거래자들은 M&A 과정에서 AI 도구를 사용하고 싶어합니다. 全球적인 거래자 중 66%는 내년의 주요 운영重点 영역으로 새로운 생성적 AI 도구의 사용을 탐색하는 것으로 나타났습니다. 또한, 42%는 기업에서 생성적 AI의 주요 이점으로 생산성의 증가를 봅니다. 그러나, AI 지식과 그 적용 사이에는 아직도 일부 격차가 존재합니다. 많은 거래자들은 데이터 보안 및 개인 정보 보호 문제가 기업에 AI를 도입하는 데 가장 큰 장애물이라고 말합니다. 또한, 대부분의 거래자들은 이 기술이 규제되어야 한다고 생각합니다.
또한, AI는 금융 데이터를 빠르게 분석할 수 있지만, 결과를 해석하고 조건을 효과적으로 협상하는 데 인간의 전문 지식은 여전히 필수적입니다. 생성적 AI는 이러한 능력을 증폭시킵니다. 거래자들이 더 정확하고 효율적으로 운영할 수 있도록 합니다.
앞으로의 길
향후 4년은 AI와 M&A를 위한 변革적인 기간이 될 것입니다. 규제 환경이 대담한 움직임을 지원할 것으로 예상됨에 따라, 기업은 산업을 재정의할 수 있는 거래를 추구할 수 있습니다. 생성적 AI 도구는 단순한 투자 대상이 아닌, 더 지능적이고 빠른 거래를 가능하게 하는 핵심 역할을 할 것입니다. 거래자들에게 준비가 중요한 것입니다. 비즈니스 친화적인 전략, 즉 거래 준비도를 우선시하고, 위험을 완화하고 효율성을 높이는 기술을 활용하는 기업이 빠르게 변화하는 환경에서 번창할 것입니다.
