M&A 거래에 대한 AI의 혁신적 영향

M&A의 고위험 과제

딜메이커는 압박적이고 시간에 민감한 환경에서 여러 이해 관계자의 정보와 데이터를 관리해야 한다. 그들은 지속적인 지정학적, 규제적 또는 재정적 불확실성을 포함하여 모든 수의 위험을 고려해야 한다. 사실, 위험 평가는 내년에 거래 프로세스에서 가장 어려운 측면이 될 것으로 예상된다.

현재 환경을 감안할 때 거래는 그 어느 때보다 복잡하다. 구매자는 앞으로 나아가기 전에 철저한 실사를 수행하고 대상 회사에 대한 더 깊은 통찰력을 얻는 데 점점 더 집중하고 있다. 판매자는 거래에 대한 보다 분별력 있는 접근 방식을 반영하여 더 큰 투명성을 제공해야 한다. 2024년 상반기에 아메리카에서 거래를 준비하는 데 필요한 시간은 2023년 같은 기간에 비해 27% 증가했고, 실사를 완료하는 데 필요한 시간도 증가했다. 또한 실사 프로세스의 중요한 구성 요소인 가상 데이터 룸의 콘텐츠 양이 작년에 비해 거래당 상당히 급증했다. 거래자들은 또한 자원과 대역폭에 대한 비현실적인 기대가 지난 2년 동안 거래가 무산된 가장 큰 이유라고 말했다.

M&A에서의 AI

AI는 거래자들이 이러한 과제를 헤쳐나가는 데 도움을 준다. AI와 생성 AI는 실사 프로세스에 중요한 많은 수동적이고 시간이 많이 걸리는 작업을 자동화할 수 있다. 예를 들어, AI는 투자자 또는 구매자가 검토해야 하는 파일의 구성 및 분류를 간소화하여 인적 오류를 줄이고 규제 요구 사항을 준수할 수 있다.

AI는 반복적인 작업을 자동화함으로써 거래자들이 전략적 결정에 집중할 수 있도록 할 수도 있다. 예를 들어, AI 기반 편집 도구는 거래가 진행됨에 따라 민감한 정보를 식별, 차단 및 차단 해제하는 프로세스를 가속화하여 문서 관리를 간소화하고 생산성을 향상시킬 수 있다. 이 자동화를 통해 거래자는 더 높은 가치의 활동에 더 많은 시간과 리소스를 할당하여 궁극적으로 M&A 프로세스의 전반적인 효율성과 효과를 개선할 수 있다.

AI는 또한 거래 프로세스의 다른 부분을 보다 효율적으로 만들고 있다. M&A에서 가장 중요한 단계 중 하나는 잠재적 대상을 식별하는 것이다. AI는 데이터 세트와 시장 동향을 분석하여 이 프로세스를 지원할 수 있으며, 이는 특히 프로그래밍 방식의 M&A 전략을 추구하는 회사에 유익하다. 일부 AI 기반 도구는 안전한 플랫폼 내에서 익명화된 비공개, 유료 및 공개 데이터와 기타 거래 활동을 분석하여 거래자가 더 나은 거래 대상을 더 빠르게 식별하도록 도울 수 있다.

또한 AI는 과거 데이터와 시장 요인을 기반으로 객관적인 분석을 제공하여 평가 프로세스를 지원할 수 있다. 그러나 AI가 평가의 정확성과 효율성을 향상시키는 반면, 특히 정성적 요인을 평가하고 예측하는 데 있어 인간의 판단이 여전히 필수적이다. AI와 인간 전문성 간의 시너지는 균형 잡히고 정보에 입각한 의사 결정을 달성하는 데 중요하다.

거래자는 M&A 프로세스에서 AI 도구를 사용하고 싶어한다. 사실, 글로벌 거래자의 3분의 2는 내년에 새로운 AI 도구 사용을 모색하는 것이 운영 측면에서 가장 중점을 둘 분야라고 말했으며, 대부분은 AI의 주요 이점으로 생산성 향상을 보고 거래 속도를 최대 50%까지 높였다. 그러나 AI 지식과 그 응용 프로그램 간에는 메워야 할 몇 가지 격차가 있다.

상당수의 거래자는 데이터 보안 및 개인 정보 보호 문제가 AI를 비즈니스에 통합하는 데 가장 큰 장애물이라고 말하며 대부분은 이 기술이 규제되기를 원한다.

AI 도입이 증가하고 있으며 거래자는 경쟁 우위를 확보하기 위해 비즈니스 모델이 AI를 활용할 준비가 되어 있는지 확인해야 한다. 여기에는 효율성을 높이기 위해 AI를 통합하는 것뿐만 아니라 거래 결과를 개선하기 위해 더 날카로운 통찰력을 적용하는 것도 포함된다. AI와 인간 전문성 간의 균형을 이루는 것은 생산성을 극대화하고 성공적인 M&A 거래를 보장하는 데 중요하다.