在大约 12 个月的时间里，人工智能（AI）已迅速成为当代最具影响力的技术之一，其中以ChatGPT为代表。1 月 31 日，我将与知识产权和数据隐私律师格里芬-索恩（Griffen Thorne）一起，进一步探讨这一引人入胜的话题。作为我们网络研讨会的补充，本篇文章将从交易律师的角度重点探讨如何在并购中利用人工智能。
在尽职调查中使用人工智能
尽职调查是公司评估潜在商业伙伴的过程。在平等企业之间的并购交易中，这意味着双方都有机会查看对方的各类记录，通常很少有保留。这些尽职调查请求通常会产生一个拥有成百上千份文件的大型数据室。交易法律费用的很大一部分都用于尽职调查。
人工智能可以分析这些大型数据室，比人们更快、更彻底地进行尽职调查。这些专业知识包括扫描财务文件、合同、员工记录和网络安全风险。人工智能还能帮助识别业务风险和价值驱动因素。
向人工智能机器人提出一般问题和具体问题都很有帮助。对于一般性问题，可以询问它看到了哪些重要趋势，以及你应该就数据提出哪些类型的问题。对于具体问题，可以询问是否有任何遗漏的合同、即将到来的截止日期或与员工待遇有关的任何风险。
在估值建模中使用人工智能
人工智能算法可以查看过去的交易数据和公司财务数据，从而建立模型，预测潜在收购目标的估值范围和溢价。这为设定收购价格提供了基准。这可以根据一般市场条件或特定行业进行调整。
人工智能还可以根据公司的具体指标进行调整，并按项目类型或项目组进行分析。它还可以帮助识别哪些先前的收购出价过高或过低。所有这些数据都可以与交易律师过去和最近的项目进行比较，以预测未来的市场变化。
利用人工智能定位公司协同效应
通过研究目标公司和收购方的数据和流程，人工智能可以及早发现整合方面的挑战，同时识别公司之间的成本和收入协同效应。这些类型的洞察力可为整合规划提供依据。然后，您的交易团队就可以开始提前规划需要实施的变革类型。
然后可以将这些偏好写入收购协议和附属文件，包括收购后管理层的未来薪酬方案。这看似是并购过程中比较软性的部分，但我们看到很多交易都因为收购方和目标公司管理团队之间缺乏远见而失败。
利用人工智能衡量内部和外部情绪
人工智能可以通过各种渠道，如早期交易讨论、尽职调查电话、财报、新闻稿、员工调查以及电子邮件、Slack 或 Teams 等内部交流平台，评估企业文化一致性并跟踪利益相关者的情绪。
并不是所有这些信息来源都能为收购方所用，但对于收购方和目标公司来说，衡量内部情绪往往非常重要。这对收购方尤为重要，因为收购方需要整合两家公司的团队并管理外部期望。由于商誉通常是任何公司持续价值的重要组成部分，这些指标有助于估计商誉风险。
在合同分析中使用人工智能
人工智能通过扫描文件并突出显示重要条款、权利和义务，可以加快漫长的合同审查过程。它可以帮助律师将注意力集中在相同文件中的关键条款上。
人工智能还能帮助识别合同异常，例如某个特定的 NDA 或NNN 协议模板何时开始或停止使用。人工智能尤其有助于了解哪些合同使用了标准市场条款，以及这些条款在哪些方面偏离了市场条款。它还能快速识别哪些看似相同的合同存在差异，以及这些差异为何会对当前交易产生重大影响。
利用人工智能保持进度
人工智能可以跟踪沟通活动水平、交易双方的响应时间、会议协调和信息请求响应速度。这些潜在的瓶颈可以在交易过程的早期在交易团队中识别出来，以便双方了解谁以及哪些项目落后于计划。
人工智能还能根据主要交易协议创建成交议程。我们通过Claude.ai 运行了一份 30 页的匿名协议，经过几次迭代（只用了几分钟），它就提供了一份不错的议程，并提出了改进议程的其他建议。与电子邮件服务器集成后，人工智能还能根据与交易对方的典型电子邮件往来更新成交议程。
结论--将人工智能作为并购加速器
最终结果是，人工智能可以帮助并购团队加快工作速度、降低成本、更准确地评估交易价值并做出更好的决策。这一切都至关重要，尤其是在交易年末，交易需要在极其紧迫的交易时限内完成。
人工智能的好处不容低估或忽视。但在并购中全面实施人工智能需要很多要素：高质量的数据输入、对人工智能模型的监督以及了解人工智能的局限性。这需要经验丰富的交易法律团队了解交易结构和文件中可能存在的缺失。
1 月 31 日，乔纳森-本奇（Jonathan Bench）和格里芬-索恩（Griffen Thorne）将举办免费网络研讨会、
利用生成式人工智能创造价值：在不牺牲专有内容的情况下利用人工智能提升商业价值
