Яку цінність може принести штучний інтелект транзакціям M&A?

Операції зі злиття та поглинання – це завжди складні часи для компаній. Компанії мають вирішити, чи варта цільова компанія угоди. Отже, є океан документів, онлайн-джерел і записів, які потрібно проаналізувати.

Більшість проблем, пов’язаних із угодами злиття та поглинання, пов’язані з недостатньою належною обачністю, і саме тут на роботу втручаються штучний інтелект та інструменти машинного навчання.

Оскільки вартість угод зі злиття та поглинання в усьому світі становить приблизно 3 трильйони доларів, згідно з опитуванням Statista, надзвичайно важливо, щоб компанії точно отримували угоди M&A.

У цій статті ми обговоримо, як використовувати штучний інтелект для прискорення злиття та поглинання, щоб краще зрозуміти роль технологій у цьому процесі.

Давайте почнемо.

1. Прискорення оцінки бізнесу

Коли компанії шукають можливі можливості M&A, оцінка бізнесу є одним із найголовніших факторів у прийнятті рішення про те, чи варто глибше вивчати угоду чи переходити до іншого варіанту.

На який метод оцінки бізнесу покладається ваша компанія при оцінці M&A?

Найпопулярнішою технікою сьогодні є порівняльний аналіз, коли вартість бізнесу вимірюється порівняно з його аналогічними конкурентами в тому самому бізнесі. Це передбачає врахування таких коефіцієнтів, як EV/EBITDA та P/E, серед інших коефіцієнтів, щоб створити контрольні значення.

На яку б стратегію оцінки ви не покладалися, суть полягає в тому, що без допомоги штучного інтелекту традиційна тактика оцінки бізнесу є тривалою, виснажливою та потребує багато часу.

У зв’язку з цим на ринку існує безліч програмного забезпечення для оцінки бізнесу на основі штучного інтелекту, яке покладається на інструменти машинного навчання для отримання інформації про EBITA в режимі реального часу.

Поєднуючи дані про ціни акцій і мультиплікатори EBITA, серед інших факторів, коли відбуваються зміни, ця оперативна база даних дає змогу точно оцінювати вартість у різні моменти часу. Аналітики можуть навіть запускати сценарії «що-якщо», щоб побачити, як потенційна ціль або партнер працюватиме в різних ринкових умовах.

Деякі сучасні інструменти оцінки на основі штучного інтелекту ще більше спрощують процес, надаючи множники оцінки для використання залежно від торгової валюти компанії.

2. Комплексне розуміння ринку

Компанії часто хочуть ретельно проаналізувати нові ринки, на які вони збираються вийти, коли купують або об’єднують бізнес-операції.

Насправді багато компаній часто спочатку проводять аналіз ринку, перш ніж думати про конкретних партнерів зі злиття та поглинання на цьому ринку.

Якщо перехід або розширення включатиме, наприклад, включення або перехід від фінансового сектору до медичної промисловості, для компанії буде доцільно знати про переважаючі ринкові умови в цьому секторі та про те, як він працюватиме протягом багатьох років. прийти.

Ця робота з дослідження ринку може передбачати проведення фактичного дослідження або аналіз кількох ринкових звітів чи опитувань, серед інших інформаційних матеріалів.

ШІ Програмне забезпечення для вилучення даних і інструменти втручаються, щоб допомогти, автоматизувавши вилучення галузевих або ринкових даних і надавши істотне та точне джерело ринкової інформації.

Замість того, щоб приймати неправильні рішення, покладаючись на ринкові упередження, компанії можуть приймати рішення відповідно до ситуації на місці.

У довгостроковій перспективі компанії можуть швидко й точніше проаналізувати глибину ринків у різних країнах, роблячи вибір із чітким уявленням про найкращу рентабельність інвестицій.

3. Зручний аналіз контрактів

Аналіз контрактів є однією з ключових причин, чому транзакції M&A тривають місяцями. Це тому, що ці документи можуть бути доступні в різних форматах у різних системах.

З неструктурованими макетами традиційні інструменти прийому даних не зможуть отримати всю важливу інформацію за потреби.

Тому бажано використовувати інструменти аналізу контрактів на основі ШІ, які покладаються на OCR, ML і NLP. Вони пропонують можливість переглядати сховища даних будь-якого типу та знаходити контракти та важливу інформацію чи положення в них.

З огляду на сотні, іноді навіть тисячі нових контрактів, які потребують аналізу під час процесу M&A, програмне забезпечення для керування контрактами на основі штучного інтелекту може прискорити роботу, дозволяючи співробітникам зосередитися на інших аспектах угоди.

Компанії можуть позначати умови оплати, умовні положення, як-от поновлення, та інші важливі деталі.

Завдяки машинному навчанню з попередніх контрактів і через специфікацію ключових слів інструменти аналізу контрактів можуть вказати важливу інформацію в контрактах для подальшого перегляду.

4. Повна інтеграція даних

Нарешті, коли обидві компанії погодилися, що все в порядку, і нанесли чорнило на папір, настає наступна складна частина: силоси даних.

природно, дві спочатку окремі організації мають різні процеси управління даними. Іноді виникає необхідність навіть консолідувати дані з фізичних записів за допомогою різних методів ручного введення даних.

Інструменти вилучення даних на базі оптичного розпізнавання символів можуть допомогти створити цифрові картотеки, що містять ручні записи з обох сторін.

У випадках, коли записи компаній оцифровані, об’єднання застарілих систем все ще може бути проблемою під час реалізації M&A.

Платформи аналізу вмісту пропонують рішення для поєднання різних стратегій управління даними між компаніями, що зливаються, щоб зруйнувати силоси цифрових даних. Таким чином скасовується обмеження перегляду даних у нещодавно розширеній мережі.

Ці керовані штучним інтелектом інструменти оцифровують дані в нових мережах організації, дозволяючи створювати озеро даних на спільному віртуальному носії, наприклад у хмарі.

Таким чином, дві нові організації-партнери можуть отримувати доступ до даних із різних відділів по всій мережі, навіть якщо вони знаходяться на відстані один від одного.

Використовуючи штучний інтелект для інтеграції даних, ваша компанія може повністю знати обсяг ресурсів, які їй доступні. Більш того, в результаті керівництво може краще реалізувати нову стратегію управління даними.

5. Перевірки відповідності ESG

Чи надає ваша компанія пріоритет політикам ESG під час пошуку варіантів M&A?

Навколишнє, соціальне та корпоративне управління (ESG) передбачає низку факторів, включаючи зміну клімату, умови праці та податкові стратегії, щоб назвати декілька, які визначають етичний статус компанії.

ESG є важливим критерієм M&A Due Diligence. Це тому, що вступ у бізнес з партнерами, які не відповідають стандартам ESG, безпосередньо впливає на довіру зацікавлених сторін і імідж бренду у суспільстві.

Завдяки аналітиці даних на базі штучного інтелекту вашому бізнесу стає легше проводити дослідження ESG, усуваючи велику кількість роботи.

Інструменти аналізу даних на основі штучного інтелекту передбачають поєднання обробки природної мови, машинного навчання та оптичного розпізнавання символів. Ці можливості полегшують сканування величезних обсягів документів у найкоротші терміни.

Використовуючи програмне забезпечення для вилучення даних, ви можете швидко виділити важливі деталі ESG з гір інформації, що охоплює широкий спектр джерел інформації.

Аналітики даних компаній можуть з’ясувати зв’язки зі справами про корупцію, ухиленням від сплати податків або погіршенням клімату, серед іншого, з онлайн-видання новин або навіть з документації, якою обмінюються сторони M&A.

Висновок

Підсумовуючи, що штучний інтелект може зробити для вашого бізнесу щодо злиттів і поглинань?

Скористайтеся можливостями штучного інтелекту для аналізу контрактів, перевірки EGS і, що найважливіше, для пошуку найприбутковіших об’єктів M&A на ринку. Крім того, інструменти штучного інтелекту можуть зменшити кількість часу та ресурсів, які компанії спрямовують на ці угоди.

У 2020 році дослідження Investopedia показало, що весь цикл злиття та поглинання займав у компанії в середньому від трьох до шести місяців, і навіть тоді залишалося чимало каменів на камені. До 2025 року штучний інтелект скоротить цей час до менш ніж 30 днів.

Отже, якщо ви не використовуєте ШІ для обробки M&A, послуги з оцінки малого бізнесу витрачатимуть набагато більше часу та ресурсів, ніж потрібно.