향후 4년은 인공지능(AI) 투자에 대한 중요한 전망을 가지고 있습니다. 도널드 트럼프(Donald Trump)가 미국 대통령으로 복귀함에 따라 기업과 딜메이커는 AI 분야의 인수합병 및 민간 부문 혁신을 가속화할 수 있는 보다 비즈니스 친화적인 규제 환경을 준비하고 있습니다.
비즈니스하기 좋은 풍경
트럼프 행정부는 관료주의를 줄이고, 독점 금지 조사를 완화하고, 기업 친화적인 조세 정책을 시행하는 정책을 우선시할 것으로 예상됩니다. 이는 M&A 활동을 촉진하는 핵심 요소인 안정적이고 예측 가능한 규제 환경을 조성합니다. 과거에는 이러한 상황으로 인해 기업들이 자신감을 갖고 과감한 거래를 추진하여 혁신적인 산업 변화를 위한 기반을 마련했습니다.
아직 취임하지는 않았지만 예상되는 정책 변화의 영향은 이미 가시화되었습니다. 2024년 하반기에는 연간 15,000건 이상의 거래를 촉진하는 플랫폼인 데이터사이트(Datasite)의 미주 판매 측 거래 개시가 전년 동기 대비 9% 증가했습니다. 특히 선거 후 3주 동안 데이터사이트의 거래 시작이 전년 대비 50% 이상 급증했습니다. 이는 발표된 것이 아니라 시작 단계의 거래이기 때문에 향후 상황에 대한 좋은 지표를 제공합니다.
이러한 활동의 대부분은 기술, 미디어 및 통신(TMT) 부문에서 주도되었으며 AI 자산이 중심이 되었습니다.
AI: 혁신, 성장, M&A를 위한 촉매제
AI는 친비즈니스 의제와 트럼프의 David Sacks를 AI Czar로 임명하고 Sriram Krishnan을 특별 고문으로 임명함으로써 상당한 이득을 얻을 수 있습니다. 한때 틈새시장으로 여겨졌던 생성적 AI 도구는 이제 산업 전반에 걸쳐 필수적입니다. 그들은 의료, 금융, 제조, 소매에 이르기까지 거의 모든 공간을 변화시켜 혁신을 주도하고 새로운 투자 기회를 창출하고 있습니다.
예를 들어 의료 분야에서 생성적 AI는 진단 정확도를 높이고 치료 계획 속도를 높이는 한편, AI 도구는 생산 프로세스를 간소화하고 제조 과정에서 낭비를 줄이고 생산량을 극대화할 수 있습니다. 이러한 기술 발전은 성장을 촉진하고 궁극적으로 투자를 유치합니다. 기업이 점점 더 AI를 운영에 통합함에 따라 M&A에 대한 욕구가 커지고 있습니다. 스타트업을 인수하거나 기존 기술 회사와 파트너십을 맺으면 기업은 AI 도구를 직접 만들지 않고도 빠르게 진화하는 환경에서 경쟁력을 유지하고 시장 점유율을 확보할 수 있습니다.
M&A 과정에서 AI의 역할
그러나 AI는 단지 투자 대상이 아닙니다. 이는 또한 M&A 프로세스 자체를 변화시키고 있습니다. AI는 이미 방식을 크게 바꾸고 있습니다. 거래가 완료되었습니다반복적인 작업을 자동화하고 데이터 분석을 강화하는 것부터 거래의 모든 단계에 걸쳐 프로세스를 간소화하는 것까지.
오늘날의 M&A 리더들은 딜을 할 때 광범위한 지정학적, 규제적, 재정적 위험을 고려해야 하며, 압박감이 크고 시간에 민감한 환경에서 여러 이해관계자의 정보와 데이터를 관리해야 합니다. AI는 거래 당사자가 이러한 내재된 위험 중 일부를 관리하는 데 도움이 될 수 있으며 실사는 이미 기술에 의해 변화되고 있는 핵심 영역입니다.
실사는 자원 집약적이며 전통적으로 모든 정보와 문서를 지루하게 살펴보는 수동 처리에 의존합니다. 촉박한 마감 기한과 시간 제약에 직면하면 전달된 작업 표준이 손상될 수 있습니다. AI는 거래 당사자가 콘텐츠를 신속하게 정렬하고 요약하도록 지원하여 이러한 문제에 직면하도록 지원할 수 있습니다. 핵심 조항과 주목할 만한 관련 의무 사항을 거래 당사자에게 공개함으로써 문서 처리에 소요되는 시간을 빠르게 단축합니다. 예를 들어, AI는 조직과 분류를 간소화할 수 있습니다. 실사 중 검토에 필요한 파일을 정리하여 인적 오류를 줄이고 규제 요구 사항 준수를 보장합니다. 본질적으로 AI는 실사에서 통찰력과 더 큰 효율성을 제공하는 데 도움이 되는 전략적 조력자입니다.
AI도 도움이 될 수 있다 잠재적 M&A 대상 식별 회사 설명, 지리적 적합성, 규모 기준 등 다양한 시장 신호를 삼각측량하여 구매자에게 제공합니다. 프라이빗, 퍼블릭, 유료 데이터를 활용하여 일부 AI 기반 애플리케이션은 이미 거래 담당자가 거래 목표를 더 빠르게 식별하는 데 도움을 주고 있습니다.
이러한 접근 방식은 기업이 제휴를 통해 의도한 일관된 성장을 제공하기 위해 거래가 완료될 때 새로운 기능을 통합할 수 있는 더 나은 위치에 있음을 의미할 수 있습니다.
또한 AI는 과거 데이터와 시장 요인을 기반으로 객관적인 분석을 제공함으로써 가치 평가 프로세스를 지원할 수 있습니다. 편집과 같이 반복적이고 시간이 많이 소요되는 작업을 자동화함으로써 AI는 거래 담당자가 다음 사항에 집중할 수 있도록 해줍니다. 전략적 수준의 결정 그리고 창의적 사고.
게다가 딜메이커들은 M&A 과정에서 AI 도구를 사용하기를 원합니다. 66퍼센트 의 글로벌 딜메이커들은 새로운 생성 AI 도구의 사용을 탐구하는 것이 내년에 가장 중요한 운영 영역이라고 답했습니다. 42% 생산성 향상을 비즈니스에서 생성적 AI의 주요 이점으로 봅니다. 그러나 AI 지식과 그 적용 사이에는 메워야 할 몇 가지 격차가 있습니다. 상당수의 거래 담당자가 데이터를 말합니다. 보안 및 개인 정보 보호 문제 AI를 비즈니스에 통합하는 데 가장 큰 장애물이며 대다수는 기술을 원합니다. 규제됨.
또한 AI는 금융 데이터를 신속하게 분석할 수 있지만 결과를 해석하고 조건을 효과적으로 협상하려면 인간의 전문 지식이 여전히 필수적입니다. 생성적 AI는 이러한 기술을 증폭시켜 거래 담당자가 더 정확하고 효율적으로 운영할 수 있도록 지원합니다.
앞으로 나아갈 길
향후 4년은 AI와 M&A에 있어서 변혁의 시기가 될 것입니다. 과감한 움직임을 뒷받침할 것으로 예상되는 규제 환경에서 기업은 산업을 재정의할 가능성이 있는 거래를 추진할 수 있습니다. 생성적 AI 도구는 투자 대상일 뿐만 아니라 보다 스마트하고 빠른 거래 성사를 가능하게 하는 핵심 역할을 할 것입니다. 거래 당사자들에게는 준비가 매우 중요합니다. 우선순위화 등 적극적인 전략을 수용하는 기업 거래 준비 위험을 완화하고 효율성을 향상시키는 기술을 활용하는 것은 진화하는 환경에서 성공할 것입니다.
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