우리가 2025 년 여름으로 향할 때, 합병과 인수 (M & A)는 교차로에 서 있습니다. 지정 학적 긴장, 경제 역풍 및 기술의 빠른 발전으로 인해 거래자들은 이들이 이들이 소스, 구조 및 거래를 종결하는 방법을 다시 생각하게 만들고 있습니다. 무역 정책은 주요 변수로 등장하고 있습니다. 예측할 수없는 관세, 동맹의 변화 및 규제 조사가 커지면서 글로벌 거래 활동이 신중한 영토. 그러나 불확실성 속에서 인공 지능이 초점을 맞추고 있습니다.
AI는 더 이상 미래의 애드온이 아닙니다. 회사가 M & A에 접근하는 방식의 중심이되고 있습니다. 속도, 정밀도 및 위험 관리가 그 어느 때보 다 중요한 분위기에서 AI는 거래자에게 중요한 우위를 제공하고 있습니다. 그것은 거래를 탈선시키기 전에 더 빠르게 표면 기회, 압력 테스트 가정을 도와 주며 일찍 위험을 발견합니다. AI는 M & A를 더 빨리 만드는 것이 아닙니다. 더 똑똑하게 만들고 있습니다.
무역 불확실성은 M & A 전략을 재구성하고 있습니다
미국 무역 정책을 바꾸는 것은 국경 간 거래를 중단하고 미래의 수익원이 예측하기 어렵게 만듭니다. 결과적으로, 거래 제작자들은 양면 도전에 직면 해 있습니다. 지정 학적 충격으로부터 포트폴리오를 단열하면서 거래 모멘텀을 유지하는 방법.
효과 중 일부는 이미 데이터 사이트에서 명백하며 연간 19,000 개가 넘는 새로운 거래를 처리합니다. 새로운 거래 킥오프, 특히 자산 판매 및 합병이 4% 전 세계적으로 올해 첫 4 개월 동안 같은 시간과 비교했습니다. 이것들은 발표되기 전에 Inception의 거래이기 때문에 앞으로 올 것과 일부에 대한 좋은 감각을 제공 할 수 있습니다. 기세 이미 발생했습니다.
그러나주의도 있습니다. Datasite의 거래 완료율은 44% 4 월 2 일 미국의 첫 번째 주요 관세 발표 이후, 전년 대비 49% (Yoy)에서 감소했습니다. 이것은 구매자가 속도를 늦추고 있음을 의미합니다. 그들은 위험을 평가하는 데 더 많은 시간을 원합니다. 그들은 더 많은 질문을합니다. 그들은 작은 글씨를 조사하고 있으며 필요한 경우 떠나고 있습니다.
주요 이유는 관세입니다. 수입 상품이나 원자재에 관세가 부과되면 대상 회사, 특히 글로벌 공급망이있는 회사의 비용 구조 및 이익 마진에 직접 영향을 줄 수 있습니다. 이것은 금융 예측의 변동성을 만들어 평가 모델을 복잡하게하고 거래를 권장하지 않습니다. 구매자는 변화하는 거래 조건에서 목표의 현재 수익 성과를 유지할 수 있는지 평가하려고 시도하면서 추가 위험에 직면합니다. 많은 경우 관세는 회사가 특정 국가 내에서 또는 인수 확장을 재고하여 M & A 활동을보다 안정적인 무역 관계를 가진 지역으로 전환하도록 유도합니다.
또한, 미국과 중국과 같은 지속적인 무역 긴장으로 인해 규제 조사가 증가하여 거래가 더 지연되거나 탈선됩니다. 이러한 결합 된 요인은 거래 제작자가 실사를 수행하고 다양한 관세 시나리오를 모델링하며 구조를 다루기 위해 보호 조항을 추가하는 데 더 많은 시간을 소비해야합니다. 그런 다음 M & A 프로세스를 더욱 복잡하고 비용이 많이 듭니다.
관세는 운영 비용을 증가시키는 것이 아니라, 장기 성장, 투자 수익 및 국경 간 거래에서의 통합 결과를 예측하기가 더 어려워 전략 계획을 재구성하고 있습니다.
위험 모델은 이제 정기적으로 관세 노출을 고려합니다. 구매자는 오늘날 대상 회사가 얻는 것뿐만 아니라 미래의 무역 정책이 그 현금 흐름에 어떤 영향을 미칠 수 있는지를보고 있습니다. 일부 거래, 특히 국경 간 거래는 투자 수학 교대로 전적으로 일시 중지되거나 재구성되고 있습니다.
경쟁력을 유지하려면 거래자가 적응해야합니다. 이는 더 나은 도구, 더 빠른 워크 플로 및 더 엄격한 근면을 수용하는 것을 의미합니다. 또한 경제 스윙을 설명하기 위해 거래 프로세스에 유연성을 구축하는 것을 의미합니다.
AI는 근면성을 간소화하고 위험 관리를 강화시킵니다
이곳은 AI가 들어오는 곳입니다. 거래 팀이 더 적은 시간과 정확도로 더 많은 정보를 처리하는 데 도움이됩니다. 실사는 전통적으로 다량의 문서와 정보를 수동으로 검토하는 데 중요한 비판적이지만 자원 집약적 인 프로세스입니다. 이 접근법은 시간이 많이 걸리고 힘들 수 있으며, 종종 전문가에게 상당한 부담을줍니다. 결과적으로 검토의 품질과 철저성이 손상 될 수 있습니다. AI는보다 빠르고 효율적인 분석을 가능하게하여 이러한 과제에 대한 솔루션을 제공합니다. AI 도구는 문서 내에서 주요 조항과 관련 의무를 빠르게 정렬, 요약 및 강조 할 수있어 거래 제작자가 가장 중요한 정보에 집중할 수 있습니다. 이는 정확도를 향상시킬뿐만 아니라 실사 과정을 완료하는 데 필요한 시간을 크게 줄입니다. 예를 들어, AI는 할 수 있습니다 정리하고 분류하십시오 가상 데이터 룸의 수천 개의 문서에 걸친 주요 데이터 및 위험을 실시간으로 표시하여 인적 오류를 줄이고 규제 요구 사항을 준수하는 데 도움이됩니다.
그것은 놀라운 일이 아닙니다 5 명의 거래자 중 1 명 이제 M & A 프로세스에서 생성 AI를 사용하고 더 많은 사람들이 말합니다. AI 채택 올해 최고의 운영 우선 순위입니다. 왜? M & A Playbook이 바뀌기 때문입니다. 리뷰가 더 강렬합니다. 규제 당국은 더 많은 질문을합니다. 투자자들은 더 깊은 통찰력을 요구합니다. AI는 전화에 응답하는 데 도움이됩니다.
가상 데이터 룸도 발전하고 있습니다. 거래 팀이 AI 기반 Q & A 도구를 사용하여 이동하기 전에 정보를 조사하는 것이 일반적입니다. 실제로, 데이터 사이트에서 Q & A 도구를 사용하는 것은 연초부터 상승하여 판매자가 깨끗하고 완전한 데이터를보고 싶어하는 구매자에게 신속하고 철저하게 응답 할 준비가되어야합니다.
또한 AI는 점점 더 귀중한 역할을하고 있습니다 잠재적 인수 식별 목표. 회사 설명, 지리적 호환성 및 크기 관련 기준과 같은 다양한 시장 신호를 분석함으로써 AI는 구매자가 적합한 후보자를보다 효율적으로 정확하게 정확하게 찾을 수 있도록 도울 수 있습니다. 이러한 통찰력은 종종 공개, 개인 및 독점 데이터 소스의 조합에서 파생됩니다. 결과적으로, 일부 AI 기반 플랫폼은 이미 거래 제작자가 잠재적 목표를보다 빠르고 정확하게 발견 할 수있게하고 있습니다. 이 사전 예방 적 접근 방식은 전략적 조정을 개선하여 기업이 획득 후 새로운 기능을보다 쉽게 통합하고 거래에 의해 의도 된 성장 목표를 달성 할 수 있도록합니다.
AI는 또한 역사적 동향과 현재 시장 상황을 기반으로 데이터 중심 분석을 제공함으로써 평가 프로세스에 기여할 수 있습니다. 또한 문서에서 민감한 정보를 수정하는 것과 같은 일상 및 노동 집약적 작업을 자동화 할 수 있습니다. 이러한 운영 단계를 간소화함으로써 AI는 전문가가 더 집중할 수 있습니다. 높은 수준의 전략과 혁신적인 사고궁극적으로 M & A 라이프 사이클 전체에서 의사 결정의 품질과 효과를 향상시킵니다.
거래자들은 반응에서 사전 예방 적으로 전환해야합니다
오늘날의 환경에서, 거래를 시작하기에 완벽한 순간을 기다리는 것은 전략이 아니라 책임입니다. 타이밍이 중요하지만 준비는 더 중요합니다. 이 시장에서 성공한 사람들은 일찍 투자하는 사람들이 될 것입니다. 거래 준비. 여기에는 재무 청소, 공급망 의존성 매핑, IP 포트폴리오 검토 및 거래 약관에 대한 관리 조정이 포함될 수 있습니다.
물론 AI 만 해답이 아닙니다. 최고의 전략은 인간의 통찰력을 기계 지능과 결합합니다. AI를 사용하여 표면 옵션을 사용하십시오. 팀을 사용하여 전화를 걸었습니다. 기술은 판단을 대체하지 않고 프로세스를 안내해야합니다.
M & A의 미래는 여기에 있습니다
M & A는 항상 위험을 겪게됩니다. 그러나 그 위험을 관리하는 방법은 변화하고 있습니다. AI는 막대를 올리고 있습니다. 거래 제작자에게 더 빠르고, 더 똑똑하며, 더 많은 예측을 할 수있는 도구를 제공하고 있습니다.
관세가 계속 발전 할 가능성이있는 세계에서는 규제 기관이 코스 중간 검토, 속도 및 통찰력 문제를 전환 할 수 있습니다. 미래는 데이터 중심, 기술적, 전략적으로 민첩한 거래자에게 속합니다.
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