AI가 M&A 거래에 미치는 변革적 영향

기업에서 인공 지능(AI)을 통합하는 것은 특히 경쟁력을 유지하려는 회사들에게 필수적입니다. 합병 및 인수(M&A) 사업도 예외는 아닙니다. AI는 이미 효율성을 높이고, 위험을 완화하며, 새로운 기회를 발견함으로써 M&A 프로세스를 변革하고 있습니다.

M&A의 고위험 도전

거래자들은 높은 압력과 시간에 민감한 환경에서 다중 이해관계자의 정보와 데이터를 관리해야 합니다. 그들은 지속적인 지리정치적, 규제적, 또는 금융적 불확실성과 같은 다양한 위험을 고려해야 합니다. 실제로, 위험 평가는 내년 거래 프로세스의 가장 어려운 측면으로 예상됩니다.

현재 환경에서 거래는 이전보다 더 복잡합니다. 구매자들은 거래를 진행하기 전에 대상 회사에 대한 심층적인尽职調査와 더 깊은 통찰력을 얻는 데 점점 더 집중하고 있습니다. 반면에, 판매자들은 더 투명한 정보를 제공해야 하며, 이는 거래에 대한 더 비판적인 접근 방식을 반영합니다. 2024년 상반기 미국의 거래 준비 시간은 2023년 같은 기간에比해 27% 증가했으며,尽职調査를 완료하는 데 걸리는 시간도 증가했습니다. 또한, 虛擬データルーム의 거래당 콘텐츠의 양은 이전 년도에比해 크게 증가했습니다. 거래자들은 또한 최근 2년 동안 거래가 무산된 가장 큰 이유는 인력과 대역폭에 대한 비현실적인 기대라고 말했습니다.

M&A에서의 AI

AI는 거래자들이 이러한 도전을 극복하는 데 도움을 주고 있습니다. AI와 생성적 AI는尽职調査 프로세스에 중요한 수동적이고 시간이 걸리는 작업을 자동화할 수 있습니다. 예를 들어, AI는 투자자 또는 구매자가 검토해야 하는 파일의 조직화와 분류를 간소화할 수 있으며, 이는 인간의 오류를 줄이고 규제 요구 사항을 준수하는 것을 보장합니다.

반복적인 작업을 자동화함으로써 AI는 거래자들이 전략적 결정에 집중할 수 있도록 합니다. 예를 들어, AI 기반의 검열 도구는 거래가 진행됨에 따라 민감한 정보를 식별, 차단 및 해제하는 프로세스를 가속화할 수 있으며, 이는 문서 관리를 간소화하고 생산성을 향상시킵니다. 이러한 자동화는 거래자들이 더 높은 가치의 활동에 시간과 자원을 할당할 수 있도록 하여, 전체 M&A 프로세스의 효율성과 효과성을 향상시킵니다.

AI는 거래 프로세스의 다른 부분도 더 효율적으로 만들고 있습니다. M&A에서 가장 중요한 단계 중 하나는 잠재적인 목표를 식별하는 것입니다. AI는 데이터셋과 시장 트렌드를 분석하여 프로그램 방식의 M&A 전략을 추구하는 회사들에게 특히 유용합니다. 일부 AI 기반 도구는 안전한 플랫폼 내에서匿名化된 개인, 유료 및 공개 데이터 및 기타 거래 활동을 분석하여 거래자들이 더 나은 거래 대상을 더 빠르게 식별하도록 도와줍니다.

또한, AI는 역사적 데이터와 시장 요인에 기반한 객관적인 분석을 제공함으로써 평가 프로세스를 지원할 수 있습니다. 그러나, AI가 평가에서 정확성과 효율성을 향상시키는 반면, 인간의 판단은 특히 질적 요인과 예측을 평가하는 경우에 필수적입니다. AI와 인간 전문 지식 사이의 상승효과는 균형 잡힌 및 정보에 기반한 의사 결정에 도달하는 데 중요합니다.

거래자들은 M&A 프로세스에서 AI 도구를 사용하고 싶어합니다. 실제로, 전 세계 거래자의 2/3는 내년 운영에 대한 최상위 관심 분야로 새로운 AI 도구의 사용을 탐색하는 것으로 나타났으며, 대부분의 거래자들은 AI를 통해 생산성을 향상시킬 수 있다고 생각하며, 이는 거래를 최대 50%까지 가속화할 수 있습니다. 그러나, AI 지식과 그 적용 사이에는 아직도 다리놓아야 할 간격이 있습니다.

많은 거래자들은 데이터 보안 및 개인 정보 보호 문제가 비즈니스에 AI를 통합하는 데 가장 큰 장애물이라고 말하며, 대다수는 이 기술이 규제되어야 한다고 생각합니다.

AI의 채택이 증가하고 있으며, 거래자들은 경쟁 우위를 점하기 위해 비즈니스 모델이 이를 활용할 수 있도록 준비해야 할 것입니다. 이는 효율성을 높이는 데만 AI를 통합하는 것이 아니라, 거래 결과를 개선하기 위해 더 날카로운 통찰력을 적용하는 것을 포함합니다. AI와 인간 전문 지식 사이의 균형을 이루는 것이 생산성을 최대화하고 성공적인 M&A 거래를 보장하는 데 중요합니다.