Tekoäly ja yrityskaupat

Tekoäly on transformatiivinen teknologia myös yrityskauppojen- ja järjestelyiden toimialalla. 

Investointipankit käyttävät päivittäin useita tietokantoja, joissa käytetään tekoälyä ja koneoppimista insightien ja trendien poimimiseksi laajasta tietojoukosta, joka sisältää tietoa yritysten taloudellisesta tilanteesta, yrityskauppa-aktiviteetistä ja muista tiedoista, kuten rahoitushistoriasta. Lakifirmat käyttävät ennustavaa tekoälyä jo nyt due diligence -tarkastuksissa ja sopimusten laadinnassa. 

Viimeaikainen tekoälykeskustelu on paljolti keskittynyt generatiivisen tekoälyn edistysaskeleihin, ja tässä yhteydessä onkin paikallaan tuoda esiin miten generatiivinen tekoäly eroaa ennustavasta analytiikasta ja muiden nykyistä sukupolvea edustavien tekoälytyökalujen käytöstä.

Generatiivinen tekoäly keskittyy uusien tietojen tai sisällön, kuten tekstin, kuvien tai jopa liikeideoitten, luomiseen perustuen olemassa olevista tiedoista oppimiinsa malleihin. Generatiivinen tekoäly voi esimerkiksi auttaa luomaan uusia lähestymistapoja yritysostojen integrointiin tai mahdollisten synergiaetujen löytämiseen. Generatiivista tekoälyä käyttävät sovellukset ovat vasta tulossa, mutta niitä kehitetään kovaa vauhtia.

Molemmilla lähestymistavoilla on omat vahvuutensa ja ne voivat täydentää toisiaan yrityskauppaprosessissa. Ennustava tekoäly keskittyy enemmän historiallisen datan analysointiin tehdäkseen perusteltuja ennusteita, kun taas generatiivinen tekoäly keskittyy enemmän uusien mahdollisuuksien ja sisällön luomiseen oppimiensa mallien perusteella. Ennustavan ja generatiivisen tekoälyn yhdistäminen voi tarjota kattavamman näkymän ja auttaa tekemään parempia ja innovatiivisempia päätöksiä yrityskaupoissa. 

Tässä joitakin tapoja, joilla tekoäly mullistaa yrityskauppaprosessia:

Kohdeyritysten tunnistaminen ja seulonta: Tekoäly voi auttaa analysoimaan valtavia määriä tietoa tunnistaakseen potentiaalisia M&A-kohteita, jotka ovat linjassa yrityksen strategisten tavoitteiden ja kriteerien kanssa. Koneoppimisalgoritmit voivat seuloa taloudellisia raportteja, uutisartikkeleita, sosiaalista mediaa ja muita lähteitä tunnistaakseen potentiaalisia kohteita, säästäen aikaa ja vaivaa yrityskauppaprosessin alkuvaiheissa.

Due Diligence: Tekoälyä hyödyntävät työkalut voivat tehostaa due diligence -prosesseja automatisoimalla tietojen poiminnan ja analysoinnin. Luonnollisen kielen käsittelyalgoritmit voivat tarkastella sopimuksia, oikeudellisia asiakirjoja ja taloudellisia raportteja tunnistaakseen mahdollisia riskejä tai mahdollisuuksia. Tämä nopeuttaa due diligence -prosessia ja parantaa tarkkuutta.

Arvonmääritys: Tekoälyä voi käyttää arvonmäärityksessä mm. analysoimaan historiallista taloudellista dataa, markkinatrendejä ja toimialan vertailukohtia. Tekoälyavusteinen ennustaminen voi auttaa arvioimaan tulevaa taloudellista suorituskykyä, parantaa arvonmäärityksen osumatarkkuutta ja auttaa kohtuullisen kauppahinnan määrittämisessä.

Neuvotteluvaihe: Tekoäly voi auttaa mallintamaan yrityskaupan taloudellisia vaikutuksia eri rakenne- ja toteutustavoilla ja optimoimaan neuvottelustrategioita historiallisen datan ja markkinaolosuhteiden perusteella. Se voi myös auttaa simuloimaan erilaisia skenaarioita ja niiden mahdollisia vaikutuksia yhdistyneeseen yritykseen.

Riskien arviointi: Tekoäly voi arvioida ja kvantifioida potentiaaliseen fuusioon tai yrityskauppaan liittyviä riskejä analysoimalla erilaisia tekijöitä, kuten markkinoiden volatiliteettia, muutoksia sääntelyssä ja taloudellisia tunnuslukuja. Tämä auttaa yrityksiä tekemään parempia päätöksiä siitä, tulisiko kauppaneuvotteluja jatkaa nykyisellä pohjalla vai onko keskeisiin ehtoihin haettava muutoksia.

Integraatiovaihe: Tekoäly voi helpottaa kahden yrityksen integrointia analysoimalla niiden järjestelmiä, prosesseja ja kulttuureja. Se voi tunnistaa alueet, joilla tehokkuuksia voidaan saavuttaa, auttaa resurssien kohdentamisessa ja virtaviivaistaa työnkulkuja. jotka varmistavat sujuvamman integrointiprosessin.

Sääntelyvaatimusten noudattaminen: Tekoäly voi auttaa tunnistamaan mahdollisia sääntelyesteitä ja niiden noudattamiseen liittyviä ongelmia, jotka saattavat ilmetä yrityskauppaprosessin aikana. Ennakoiva lähestymistapa auttaa yrityksiä käsittelemään tunnistamaan mahdolliset ongelmat ja löytämään niihin ratkaisut jo varhaisessa vaiheessa.

Tietojen analysointi ja visualisointi: Tekoälyllä varustetut analytiikkatyökalut voivat käsitellä ja visualisoida suuria tietomääriä, mahdollistaen erilaisia sidosryhmiä palvelevat insightit ja tietopohjaisten päätösten tekemisen yrityskaupan koko elinkaaren ajan.

Henkilöstöjohtaminen: Tekoäly voi auttaa arvioimaan molempien yritysten henkilöstön tilannetta tunnistamalla avainhenkilöt ja mahdolliset päällekkäisyydet. Tämä auttaa säilyttämään keskeiset työntekijät ja optimoimaan työvoiman hankinnan yrityskaupan jälkeen.

Markkinainsightit ja kilpailuanalyysi: Tekoäly voi tarjota syväluotauksen markkinatrendeihin, asiakaskäyttäytymiseen ja kilpailukenttään, auttaen yrityksiä ymmärtämään yrityskaupan mahdollisia vaikutuksia kilpailutilanteeseen.

Samalla kun tekoäly disruptoi perinteistä M&A-pelikirjaa, tekoälyn käyttäjien on oltava myös tietoisia mahdollisista riskeistä.

Käytin äskettäin ChatGPT:tä potentiaalisten kohdeyritysten etsimiseen löytääkseni tietyn toimialan johtavat toimijat tietyssä maassa. Tekoäly "hallusinoi" ja loi pyynnöstäni lyhyen listan viidestä yrityksestä erittäin uskottavan näköisillä liiketoimintakuvauksilla – ikävä kyllä näistä kolme oli puhtaan hallusinaation tuotetta.  

Hallusinaatio voi tapahtua, kun tekoälyjärjestelmä, usein koneoppimismalli kuten hermoverkko, tuottaa tietoa tai dataa, joka ei perustu todelliseen syötteeseen vaan heijastaa koulutuksen aikana oppimiaan malleja. 

Eräässä toisessa tosielämän esimerkissä asianajaja käytti ChatGPT:tä tutkimustyöhön New Yorkissa eikä vahvistanut ChatGPT:n lainaamien tapausten pätevyyttä. Oikeudellisessa asiakirjassa oli vähintään kuusi generatiivisen tekoälyn luomaa kuvitteellista tapausta, ja tapaus johti kurinpitomenettelyyn.

Yhteenveto

Tekoäly tarjoaa käyttäjälleen mahdollisuuden tehdä perusteltuja päätöksiä datavetoisten oivallusten perusteella, mikä johtaa tehokkuuden kasvuun, vähäisempiin riskeihin ja parempaan lopputulokseen. Siksi tulevaisuuden yrityskauppaprosessit tulevat olemaan aiempaa nopeampia ja vähäriskisempiä. 

Transaktiokustannukset tulevat laskemaan, josta suuremman hyödyn todennäköisesti keräävät asiakkaat. 

Tekoäly muuttaa yrityskauppaprosessia, mutta muuttaako se yrityskauppamarkkinoilla toimivien palveluntarjoajien kilpailuympäristöä? Voisiko tekoäly kiihdyttää lakifirmojen tai investointipankkien maailmanlaajuista konsolidaatiokehitystä, koska vain suuryrityksillä on resursseja kehittää omia tekoälyyn pohjautuvia ratkaisujaan? En usko näin käyvän.

Erilaisia tekoälyratkaisuja kehitetään vimmatusti globaalille yrityskauppamarkkinalle, jonka vuosittainen arvo on yli 3 biljoonaa dollaria. Riippumattomat ohjelmistotoimittajat ovat voittaneet kaikki aiemmat taistelut tietokantaherruudesta, ja heidän intressissään on maksimoida omaa tuottoaan tarjoamalla kohtuuhintaisia ratkaisuja kaikille asiakkailleen.