글로벌 딜메이커들이 AI를 어떻게 활용하고 있는가

인공 지능(AI), 특히 생성적 인공 지능(GenAI)은 비즈니스 프로세스를 빠르게 혁신하고 전통적인 운영 모델을 산업 전반에 걸쳐 도전하고 있습니다. 합병 및 인수(M&A) 산업도 예외는 아닙니다.

대규모 언어 모델(LLM)과 GenAI는 특히 데이터를 처리하고 분석하는 데 의존하는 산업을 지원하기에 적합합니다. 금융 서비스, 특히 자본 거래 관리와 같은 M&A는 복잡하고 시간이 민감한 작업으로 인해 큰 이익을 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 사업을 mua 또는 판매할 때, M&A 프로세스의 가장 어려운 부분 중 하나는 잠재적 인 투자자 또는 구매자에 의해 검토되기 위해 필요한 파일을 조직하고 준비하는 것입니다. AI는 이 프로세스를 크게 간소화할 수 있습니다. M&A를 이해하는 AI 알고리즘은 거래 데이터를 분석하고 파일에 대한 적절한 카테고리 및 폴더 위치를 제안할 수 있으며, 몇 주가 걸리던 작업을 몇 분 만에 완료할 수 있습니다.

딜메이커들은 이미 AI의 프로세스와 효율성을 개선하는 능력의ประโยชน을 보았습니다. 특히 Due diligence에서 AI 기반 문서 분석은 정보 처리를 크게 가속화할 수 있습니다. 실제로 Datasite의 500명의 글로벌 딜메이커를 대상으로 한 조사에 따르면, 미국, 영국, 독일, 프랑스의 대부분의 딜메이커들은 생산성을 AI를 사용하는 비즈니스에서 가장 큰 이익으로 봅니다.

AI는 또한 딜메이킹 프로세스의 다른 부분을 더 효율적으로 만들고 있습니다. 예를 들어, AI는 대규모 데이터와 시장 동향을 분석하여 잠재적인 M&A 대상자를 식별하는 데 도움이 될 수 있으며, 프로그램 방식의 M&A 전략을 추구하는 사람들에게 특히 유용합니다. 일부 AI 기반 애플리케이션은 이미 닫힌 및 보안 플랫폼 내에서匿名화된 사모펀드 및 기타 거래 활동을 사용하여 딜메이커가 더 나은 및 더 빠른 거래 대상자를 얻는 데 도움을 주고 있습니다.

AI는 또한 역사적 데이터와 시장 요인에 기반한 객관적인 분석을 제공하여 평가 프로세스를 지원할 수 있습니다. 그러나 AI는 평가에서 정확성과 효율성을 향상시킬 수 있지만, 질적 요인과 예측을 평가하는 데 인간의 판단은 여전히 필수적입니다.

또한, AI는 반복적이고 시간이 걸리는 작업을 자동화하여 딜메이커가 전략적 수준의 결정과 창의적思考에 집중할 수 있도록 합니다. 실제로, AI와 인간의 참여 사이의 균형을 이루는 것이 생산성과 결과를 최대화하는 데 핵심입니다.

그러나, 이러한 AI의 잠재적ประโยชน에도 불구하고, M&A 산업에서는 아직도 인식과 채택 사이에 갭이 존재합니다. 많은 딜메이커들은 개인적으로 기술의 이점을 경험했다고 말했지만, 60%는 자신의 조직에서 AI의 채택이 낮거나 아직 실험적으로 사용 중이라고 말했습니다. 또한, 70% 이상의 글로벌 딜메이커들은 데이터 개인 정보 보호 및 보안, 일자리 대체, 품질 통제, 지적 재산권, 편향과 같은 우려를 인용하며, 프로세스에 통합되기 전에 기술을 규제하기를 원합니다.

이러한 우려에 대응하여 정부는 규제를 시행하고 있습니다. EU는 AI 법안을 도입했으며, 미국은 AI 권리 청구서와 AI 시스템에 대한 안전성 테스트 및 보고를 요구하는 행정 명령을 발표했습니다. 규제 조치가 기술 발전에 따라잡으면서, 금융 서비스 기관은 딜메이킹에서 AI의 책임 있는 사용을 형성하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.

미래를 내다보면, AI는 거래가 관리되는 방식을さらに 발전시키고, M&A 딜메이킹 프로세스에서 더 많은 효율성과 혁신을 驅動할 것입니다. 인간의 참여와 AI 사이의 균형을 이루는 것이 핵심이지만, M&A 분야에서 AI의 구현이 계속될 것에 대한 의심의 여지는 없습니다.