Datasite 的《新交易团队报告》发现 AI 正在成为现代并购的必备条件

根据 新交易团队 的报告，该报告是 Datasite 基于对 1000 名高级交易员的调查，并与 FT Longitude 合作进行的，人工智能已经从实验技术迅速演变为并购的核心组成部分。该报告基于来自北美、欧洲和亚太地区的企业发展领导者、 私募股权专业人士、投资银行家、律师和顾问的回应，发现人工智能越来越多地影响着交易的寻源、评估、尽职调查和执行。更重要的是，它表明那些未能采用人工智能的公司将会落后于竞争对手，因为该技术正在成为并购生命周期中的一个重要组成部分。

人工智能不再是竞争优势，它正在成为必需品

研究中最引人注目的发现是交易员如何将人工智能视为必不可少的基础设施，而不是可选技术。近两-thirds 的受访者认为，在复杂的交易中仅仅依靠人类的决策已经不再合理。更值得注意的是，超过七成的受访者认为，未能采用人工智能的组织将在五年内难以保持竞争力。

调查表明，人工智能的作用已经从简单的生产力增强转变为成为决策的倍增器。传统的并购流程通常需要团队花费数周时间来审查文件、建立模型、研究目标和进行尽职调查，而人工智能正在将这些时间压缩到几天甚至几小时内。

交易员已经看到可衡量的商业成果。近四分之一的受访者报告称，人工智能帮助他们识别和完成了原本会被忽略的交易，而三分之二的受访者认为人工智能在降低交易风险方面发挥了至关重要的作用。超过四分之一的受访者甚至表示，人工智能在某些情况下已经比人类做出更好的决策。

尽职调查已经成为人工智能的最大机遇

虽然人工智能正在被部署到交易生命周期的几乎每个阶段，但其最大的影响目前正在尽职调查阶段产生。

一半的受访者报告称，他们经常在尽职调查期间使用人工智能，使其成为交易过程中采用率最高的阶段。只有很小一部分受访者表示，他们在尽职调查活动中根本不使用人工智能。

这种集中是有道理的。尽职调查通常涉及审查数千份文件、合同、财务记录、合规报告和运营材料。人工智能擅长处理大量信息、识别不一致性、提取数据点和揭示可能在大量文件中被埋没的潜在风险。

根据调查，尽职调查也在所有并购阶段中提供了最高的投资回报率。受访者将其列为寻源、筛选、交易准备、营销和治理职能之前的投资回报率最高的阶段。

展望 2030 年，交易员预计人工智能在尽职调查中的最大收益将是改善风险识别和缓解，这进一步强调了该技术的长期价值超出了简单的效率增益。

人工智能正在重塑交易生命周期的每个阶段

报告显示，人工智能的采用已经远远超出了尽职调查的范围。

几乎所有受访者都已经使用或正在探索人工智能来寻找和筛选收购目标。类似的采用率也出现在战略开发、机会识别和交易准备活动中。

在寻找和筛选中，人工智能正在帮助组织评估更多的机会，同时在交易过程的早期识别风险。受访者指出，该技术可以更早地识别潜在问题，而不是等待交易进入更耗资源的阶段。

对于交易营销，人工智能正在帮助公司更高效、更大规模地响应买方和卖方的提问。在交易准备期间，许多受访者报告称，人工智能已经提高了决策质量，表明人工智能不仅影响速度，还影响战略结果。

然而，随着交易接近完成，采用率大幅下降。近三分之一的受访者表示，他们不在交易完成阶段使用人工智能，而超过四分之一的受访者表示，他们不在董事会报告和治理中使用人工智能。这些发现表明，虽然人工智能越来越被信任用于分析和准备，但人类仍然牢牢控制着最终的决策和关系驱动的互动。

亚太地区正在领先采用

区域差异在整个研究中都有体现。

亚太地区的交易员报告了最高的采用率，特别是在寻找、筛选和尽职调查阶段。该地区还表现出更大的意愿让人工智能在识别目标和强调潜在尽职调查问题方面发挥主导作用。

与此同时，美洲的受访者表达了最强烈的信念，即忽视人工智能的公司将在未来五年内面临竞争困难。欧洲的交易员在某些领域采取了更为谨慎的态度，这可能反映了该地区的监管环境和治理要求。

尽管存在这些差异，但整体方向仍然非常一致。跨越各个地区，交易员越来越多地将人工智能视为现代交易执行的必要组成部分。

顾问正在比企业买家更快地采纳

调查还发现了顾问和客户之间的显著差异。

投资银行、律师事务所、会计师事务所和咨询公司一致报告了比企业收购者和私募股权买家更高的人工智能采用率。顾问在尽职调查阶段表现出显著更高的采用率，这一差距最大。

这种趋势可能反映了顾问工作的性质。顾问经常同时管理多个交易，因此他们从提高可扩展性、文档审查效率和模式识别的技术中受益最大。

顾问似乎也更愿意让人工智能影响重大决策，特别是在识别尽职调查风险和评估潜在收购目标方面。

人类的角色正在转变，而不是消失

尽管人工智能采用率越来越高，该报告反复强调，人类交易员仍然是交易过程中的核心。

近半数的受访者认为，签署交易的最终决定应该完全由人类做出。只有很小一部分受访者支持完全自治的人工智能决策，没有人类的监督。

研究发现，交易员继续重视那些难以被人工智能复制的独特的人类能力。受访者确定了谈判和关系管理作为人工智能最难以复制的技能，接着是战略判断、不确定性下的决策、信任和可信度评估以及对细微的背景风险的解读。

采访参与者强调了几个例子，人类直觉仍然至关重要。理解创始人的动机、识别微妙的相互作用、评估领导能力以及在数据不完整时做出判断呼都是人类仍然具有显著优势的领域。

人工智能并没有取代交易员，而是改变了交易员花费时间的方式。常规分析、文档审查和信息收集正在变得越来越自动化，允许专业人士专注于谈判、关系建设、战略思考和高风险决策。

准确性和信任已经成为战略优先事项

随着人工智能被嵌入到日益重要的商业流程中，信任正在成为一个关键挑战。

当被问及使用人工智能时最重要的属性是什么时，交易员将准确性列为首位，仅次于安全性。可靠性、速度和合规性紧随其后。

组织正在通过实施保障措施来应对这一挑战。人工智能生成输出的审查和验证成为最常见的信任建设措施。其他方法包括使用专用人工智能系统、将人工智能限制在安全环境中、将输出与已知结果进行验证、建立问责框架和实施正式的治理流程。

值得注意的是，近四分之一的受访者警告称，人工智能的不良使用可能会在未来五年内破坏多个高价值交易。人们的担忧不再是公司是否应该采用人工智能，而是他们是否能够负责任地部署它。

人类判断力仍然是最后一英里

报告中最强的主题之一是，人工智能的最大贡献可能是让交易员专注于机器难以复制的交易部分。

该研究中采访的行业领袖一再指出，情商、信任建设、背景理解和关系管理是人类仍然具有决定性优势的领域。人工智能可能能够总结信息和识别模式，但它无法完全理解为什么创始人对业务有情感依恋、管理团队如何应对压力或两个组织之间是否存在文化一致性。

这些因素通常决定了交易是否在签署文件后成功。因此，许多交易员认为，未来并购专业人员的角色将越来越集中在判断力、谈判力、领导力评估和不确定性下的决策上。

混合交易团队的崛起

Datasite 的《新交易团队》报告的核心结论是，未来并购的归属将既不是人工智能，也不是人类，而是成功地将两者结合起来的组织。随着人工智能继续吸收交易的分析和流程密集型方面，人类专业知识变得越来越集中在信任、谈判、判断力、领导力评估和问责制上。该报告表明，人工智能的采用正在迅速成为整个行业的基准期望，但长期成功将取决于公司如何有效地将人工智能集成到工作流程中，同时保留继续决定交易是否最终成功或失败的人类独特能力。