2024利用生成式人工智能重塑并购市场：机遇当前研究报告（英文版）

重新定义利用生成式AI的并购 现在的机会就在眼前 重新定义利用生成式人工智能的并购 作者贡献者 JNeely 高级管理总监安永战略并购全球负责人 NayanjyotiAPaul 副总监数据与人工智能 阿伦安南拉曼 亚历杭德罗阿尼亚亚NicoleDAgostinoBridgetConnelly 奥斯汀科比特凯文米兰 戴维方蒂拉 总经理安永策略并购 高级Principal奥睿丽研究 塞巴斯蒂安加尔蒂埃大卫金布尔 马克斯里姆纳 总经理安永策略并购 2 重新定义利用生成式人工智能的并购 数字技术已经数十年来是交易者的关键考虑因素。一方面，获取数字能力是常见的交易目标。我们发现，近似的60的并购MA经理人预期他们的交易将加速成为数字化企业的进程在以强大的运营模式为基础数字内核。 3 重新定义利用生成式人工智能的并购 是的基础 数字核心：企业全面革新和当今企业竞争优势的主要来源。它通过一系列安全 、互操作的系统，利用云、数据、人工 智能和平台的力量，使企业能够快速开发新的能力。它由一个连续控制平面管理，简化了复杂IT景观中的运营。数字核心由配备帮助企业在生成式人工智能时代最大化价值的人力和流程驱动。 另一方面，技术也是简化并加速与并购相关流程的工具。例如，虚拟数据室、基于云的复杂整合项目管理系统，以及大数据和数据分析的进步，已经转变了尽职调查、协作、风险评估和决策制定过程。这些改进使得商业实体的整合与分离更为顺畅和迅速，整体交易结果也更好。实际上，最近的埃森哲研究表明，80的交易表现超过其所属行业的平均水平在交易领域 ，从业者对技术给予了极大的重视。对许多从业者来说，技术既是其并购策略的“手段”，也是“目的”。 尽管拥抱技术以产生和加速并购价值，但残酷的现实是，大多数并购高管表示，他们超过一半的交易未能在其承诺的时间内实现或超过预期的协同效应目标。1所以，尽管迄今为止的技术进步很重要，它们当然并没有成为确保并购成功的万能药。 68382 高管们表示，超过一半的交易未能在其承诺的时间内实现或超过其协同目标。 高管将战略与并购排在他们打算从根本上重塑的功能中的第三位 生成式AI现在被视为82的组织进行革新的一项主要杠杆。 现在所需的是对并购方法的重新创新。高管们也同样理解这一必要性：他们将战略和并购排在未来两年内打算彻底革新的职能中的第三位。2 高管确认：技术是98的组织实现创新的首选杠杆，而生成式AI现在被视为这82组织的主要杠杆之一。 4 持续存在中断 交易者在前所未有的动荡时期面临着追求并购的挑战。安永近期变化之脉该指数发现变化率的3自2019年以来，影响企业的因素增长了183其中技术是导致商业中断的首要驱动力，排名从去年的第6位上升。我们所调查的C级高管中，大多数（61）预计技术中断的速度将在2024年进一步加快。遗憾的是，许多高管仍未做好准备： 5247 仅27 他们表示，他们没有完全准备好应对2024年商业环境中将面临的变化。 承认他们没有为加速的技术变革做好准备。 他们认为他们的组织已准备好扩大生成式人工智能的规模。 今天的加速颠覆步伐要求加快对并购功能的再创新，因此生成式人工智能的出现受到欢迎。但这种再创新需要并购高管不仅投资于生成式人工智能，还要学习如何使用和扩展生成式人工智能，以在不断变化的环境中创造价值。 5 技术拯救（再次 ） adventof 人工智能和最近出现的生成式人工智能 这是合并与收购数字化进程中的一大步，而且高管们对它可能带来的潜在价值感到特别乐观。 6 在我们最近对750位在全球范围内拥有并购决策权的C级高管进行的调查中，我们发现，近四分之三（64）的人士预期生成式AI将比其他最近的技术进步更彻底地变革并购交易流程。4有以下几个原因： isa 人工智能星座，由许多不同技术协同工作，使机器能够以类似人类的智能水平进行感知、理解、行动和学习。也许这就是为什么每个人的对人工智能的定义都不同：人工智能并非仅为 一物。 其易用性：生成式AI的一个重大优势是其易用性。民主化获取意味着每个层面的劳动力都可以使用它来增强自己的能力，从分析数据到撰写备忘录、电子邮件或报告。管理层也不例外。我们发现 ，近90的人每周至少使用一次生成式AI进行专业活动。其中25的人表示每天都使用。5 技术的日益相关性：生成式AI引入了如自动化文档分析、自然语言处理、语境分析解释以及决策支持等高级功能。它为并购过程增添了更多动态和创新的维度，并帮助组织做出更加明智的决策。随着技术的发展，企业的机会领域也将超越当前大语言模型工具（如ChatGPT）的应用，如以提示驱动的文本、图像、视频或音乐的创作。例如，算法和生成式AI的搭配可能会推进并购的定量分析。 其应用贯穿整个并购交易周期：大多数以前的并购数据管理和分析方面的数字进步都集中在优化交易前的活动，如公司研究、尽职调查和估值。目前，大多数交易制作者仍然专注于在宣布之前利用生成式AI技术在交易前的活动中。我们看到它在私募股权等领域变得越来越普遍。但预计那些进一步推进并接受生成式AI作为端到端生命周期优化工具的交易制作者能够大幅提升其交易的价值。 是总括性术语。 生成式AI是一种开创性的创意人工智能形式，能够在需求时生成原始内容 。与仅仅分析或分类现有数据不同， 生成式AI能够创造出完全新的内容，无论是文本、图像、音频、合成数据 ，还是更多。 生成式AI对并购交易价值的贡献潜力巨大。实际上，我们相信生成式AI在并购生命周期中的广泛应用将极大地决定未来交易的总体成功（或失败）。那些能够更快地获得更好的情报和洞察力的交易者在此过程中腾出时间进行关键判断最终将获胜。 7 交易者的交易障碍 交易方越来越认识到重新塑造并购功能的必要性。 8 为此，他们正在增加对能够实现重塑的技术投资。例如，74的高管预计将在2024年增加在数据和人工智能解决方案上的支出。6但许多人认为他们正在进入未知的领域，这可能会导致瘫痪。特别是，并购执行官认为在他们的交易过程中采用生成式AI存在四个主要障碍： 5950 高管们在确定聚焦点上的模糊不清以及他们声称无法执行正式策略的能力，表明了对生成式人工智能价值的有限认识，以及解锁想象力的强烈需求。借助生成式人工智能，交易人士可以同样有效甚至更具影响力转变交易后各个阶段也如此。这包括受益于自动化的标准化任务，如设计过渡服务协议（TSAs）和整合系 统和基础设施。还包括利用数据增强进行创造性活动，如呈现运营模式、制作交易 薄弱或不成熟的数据和技术（59 的高管表示这是主要障碍） 不明确的企业价值及 投资回报率 沟通文件以及促进并购后绩效评估。 4849 共同来说，这些生成式AI在交易后的应用为寻求全面革新其公司并购功能的交易 参与者提供了一个巨大并且相对未充分利用的机会。并且，通过设计和 人才短缺或技能不足 缺乏对关注重点的清晰度以及无法执行正式战略的能力。 执行一个正式的战略，高管们可以同时解决其他与人才、技术成熟度和企业价值验证相关联的优先事项。 9 平衡人工智能的投资与抱负 单一端到端的生成式AI解决方案的开发不太可能成为并购的焦点。 10 因此，充分利用生成式人工智能需要交易员制定策略并绘制路线图 有信息支持的端到端投资的途径 交易者通过并购获得了回报。部分，对生成式人工智能抱有高度期望： 7084 图1： 尽管他们的投资偏向于交易前的活动，但在比较他们认为具有潜在价值领域与他们声称的投资领域时，并购执行官员似乎存在不一致。 交易前活动 交易后活动 73 69 相信生成式人工智能将帮助他们在其并购交易中产生更高的alpha（即高于预期的回报）。 相信生成式人工智能至少有一定潜力帮助他们在策划和执行并购交易时更加可靠、高效和迅速。 23 34 24 66 43 28 64 3837 27 30 24 43 39 21 32 18 29 65 22 然而，许多这些公司的投资并不一定与生成式AI的价值潜力良好匹配 。超过一半（57）的执行官认为他们在有选择地投资生成式AI以用于合并与收购流程中，8的人表示他们根本不投资。只有大约三分之一的受访者表示他们大量投资。此外，投资也不一致地分配给执行官 认为最具价值的领域。我们的研究证实了对交易前活动的偏差（见图1）在感知层面以及高管声称投资的领域。 12 估值 并且交易结构 协同效应风险身份识别评估 并且缓解 集成分离规划 美国交通安全局通设信计运营 并且改变模型和管理组织 尽职调查 交易采购与 筛选 行业 并且公司 研究 11 交易后 设计 系统，安全和性能 基础设施评估集成， 数据迁移 测试 的高管预计在特定交易活动中从生成式AI中获取高或非常高的价值。 的执行人员表示他们目前正在投资生成式人工智能以促进特定交易活动的收益 11 高管们被生成式人工智能在研究、估值和尽职调查等领域推动更多洞察力以及更多Alpha的能力所吸引。他们关注这些领域可能是因为迄今为止，用例对话已集中在这些领域。7它们也可能缺乏对如何使用生成式人工智能至少在MA活动全领域提高生产力的确切方式的洞察。在这方面，他们仅仅是忽视了彼得德鲁克的至理名言：“（交易后的）执行力胜过（交易前的）战略”。 忽略整体图景可能会代价高昂，并且将高管的价值期望和投资领域与埃森哲的生产力分析进行比较。8这得到了证实。我们的分析揭示，尽管公司在高产出的关键交易前活动上投资于生成式人 行业公司研究 勤奋 工智能，但他们却在交易后活动中错失了价值。（见图2） 图2 高度 高管们对投资的关键后交易领域关注较少，这些领域包括：从生成式人工智能中实现生产力增长的巨大潜力。 增加投资 交易后表现评估 STAYTHE 课程 交易来源筛选 操作模型 组织设计 TSA设计 由于 系统整合 集成 分离规划 协同效应身份识别 降低优先级。 重定向投资 通讯与变革管理 风险评估 缓解措施 生产力潜力 低 交易前活动交易后活动 低高管的价值期望高度 12 想象一下可能性。 在生成式AI领域存在几个未被充分认识的机会领域，高管们应当考虑。 13 每个将生成式AI集成到交易活动中的机会都能增加价值并推动更好的交易结果。例如： 当建立时集成管理办公室（IntegrationManagementOffice，IMO）高管可以利用生成式AI提取相关信息并生成关于协同效应和预算分配的有意义摘要。他们还可以使用生 成式AI来帮助快速组建规划团队章程，从尽职调查期间收集的必要信息中提取，以启动与更多员工详细规划，同时确保与交易论点相关的思维和事实基础的连续性。 当涉及到运营模式与组织设计生成式AI可以帮助高管制定合并组织的组成，并将人才匹配到合并实体内的需求和角色。它还可以产生对员工情绪和文化差异的见解。 最后，生成式人工智能可以促进并增强 交易后绩效评估或“事后分析”通过列举分析、发现和成果；捕捉最佳实践、成功因素和基准；并将“经验教训”纳入并购策略手册，以便每次交易都能更加出色，团队也能更加明智。 同样，高管可以将生成式人工智能应用于帮助设计过渡服务协议（TSAs）更快、更高品质。生成式AI驱动的任务包括自动化合同分析和进度表生成。 在领域信息技术集成包括应用、安全性和基础设施集成，以及数据迁移和测试高管可以利用生成式AI的基础模型来帮助构建集成路线图，协调网络安全策略，编写测试用例，更新操作手册和知识库文章，以及执行合并后的整合计划。 14 五项针对生成式AI赋能的并购的必要条件 为了利用生成式AI的潜力，高管团队需要继续学习这项技术，确定在并购生命周期中生成AI可以提供最大收益的领域，并评估其支持性基础设施的有效性。 15 关注五个关键因素可以帮助交易方定义和实施最佳策略。 确保数字核心 以价值为引领。高级管理人员在进行并购交易时应从离散的、一次性应用的生成式人工智能应用中退出，转向关注整个并购生命周期的功能。