【埃森哲】2024利用生成式人工智能重塑并购市场：机遇当前研究报告_20页_5mb

总结：用生成式AI重塑并购（M&A）

核心内容

随着技术的快速发展，生成式AI正成为并购领域的重要变革工具。本文探讨了生成式AI在并购生命周期中的应用潜力、当前的采用障碍以及未来成功的关键策略。

主要观点

并购与数字化转型的融合

• 数字化核心是企业全面转型的基础，也是竞争优势的主要来源。
• 生成式AI被视为实现企业转型的关键杠杆，82%的组织认为其是主要的转型工具。
• 技术是手段也是目的，在并购中扮演着“手段”和“目标”的双重角色。

当前挑战

• 超过一半（60%）的并购高管表示，其交易未能达到或超越协同效应目标。
• 仅27%的高管认为其组织已准备好扩展生成式AI的使用。
• 并购高管对技术变革的准备度不足：52%表示未准备好应对2024年的技术变化，47%未准备好应对技术加速发展的趋势。

生成式AI的潜力

• 生成式AI能够通过自动化和增强分析，提升并购的洞察力和效率。
• 它能用于并购周期的多个阶段，包括前期研究、尽职调查、估值，以及后期整合、绩效评估等。
• 生成式AI在提升生产力方面具有巨大潜力，但目前大多数投资仍集中在前期活动。

五大关键策略

1. 以价值为导向：应专注于整个并购生命周期中生成式AI的综合应用，特别是在后期活动中挖掘价值。
2. 重塑人才与工作方式：利用生成式AI处理数据收集和分析等任务，同时培养团队的批判性思维与协作能力。
3. 构建AI驱动的数字核心：确保数据架构的安全、互操作性和可访问性，以支持生成式AI的应用。
4. 推动负责任的AI实践：在应用生成式AI时，必须确保其使用符合伦理与安全标准，防止数据泄露。
5. 实现持续创新：并购策略应具备灵活性，能够随着技术变革和业务环境变化而不断演进。

关键信息

并购周期中的应用

• 前期活动：生成式AI可用于尽职调查、公司研究、估值分析等。
• 后期活动：包括整合管理、过渡服务协议（TSAs）设计、运营模型优化、绩效评估等。

投资与采用趋势

• 74%的C级高管预计将在2024年增加对数据和AI解决方案的投资。
• 仅约三分之一的高管表示正在大力投资生成式AI，其余则选择性投资或未投资。
• 生成式AI的采用仍面临多个障碍，包括数据和技术不成熟、人才短缺、业务价值不清晰、战略执行不清等。

生成式AI的未来展望

• 生成式AI的全面应用将决定未来并购交易的成功与否。
• 并购高管应认识到，生成式AI的价值不仅限于前期阶段，还应拓展至后期整合与绩效评估。
• 通过构建、购买或与AI专家合作，企业可以加速其并购转型。

附录：关于研究

• 调研数据：基于对750名全球C级高管的调查（2024年1月），涵盖13个行业和17个国家。
• 生产力分析：评估了超过19,000项任务，结合O*Net的职业信息数据库，识别生成式AI在并购中的潜在生产力提升机会。

结论

生成式AI为并购带来了前所未有的机遇，但其成功依赖于企业是否能够全面理解其价值并制定动态、可持续的采用策略。企业需在技术、人才、战略执行等方面进行系统性准备，以实现并购的全面数字化转型。