생성형 AI는 자동화, 데이터 분석, 데이터 처리 역량을 바탕으로 새로운 기준을 세우며 실사 속도를 높이고 있습니다. Bain의 연구에 따르면 M&A 기업 다섯 곳 중 한 곳이 생성형 AI를 활용하고 있습니다. 실사를 수작업으로 진행하는 것은 길고 고된 과정입니다. 생성형 AI 기술은 이 과정을 단축하고 데이터 처리 효율을 높여 줍니다. 특히 데이터를 처리하고 수집하며, 웹에 접근하고, 문서를 분석하고, 원시 데이터를 빠르게 인사이트로 전환하고, 다양한 유형의 문서를 입력과 출력으로 다루고, 반복 작업을 자동화하며, 복잡한 작업을 훨씬 빠르게 완료하는 생성형 AI의 역량은 실사에 있어 보석 같은 존재입니다. 실사에서 생성형 AI란 무엇이며 어떤 장점이 있는지 궁금하다면, 이 글에서 모두 알려드립니다! 

이 글에서는 생성형 AI가 실사에 미치는 영향과 그 장점을 살펴봅니다.

요약

생성형 AI는 문서 검토를 자동화하고 리스크를 식별하며 원시 데이터를 실행 가능한 인사이트로 더 빠르게 전환함으로써 M&A 실사를 새롭게 바꾸고 있습니다. M&A 기업 다섯 곳 중 한 곳이 이미 이를 활용하고 있으며, 전문가들은 업무 완료 속도가 40~50% 빨라졌다고 말합니다. 주요 활용 사례로는 데이터룸 분류, 계약서 분석, 레드 플래그 탐지, 재무 이상 징후 점검, 컴플라이언스 매핑, 시너지 도출, 시장 정보 종합, 다국어 검토, 문서 기반 Q&A, 보고서 초안 작성 등이 있습니다. 주요 장점은 엔터프라이즈 플랫폼을 통한 엔드투엔드 도입, 특정 워크플로에 맞춘 맞춤화, 확장성과 속도, 일관된 결과물을 내는 자동화, 그리고 더 빠른 데이터·문서 분석과 초안 작성입니다. 리스크로는 할루시네이션, 부실한 감사 추적, 데이터 보안 우려, 낮은 데이터 품질 등이 있습니다. TextCortex는 AI 에이전트, 지식 베이스, 웹 액세스로 이러한 문제를 해결합니다. Google Drive, OneDrive, Slack, Notion 같은 데이터 소스를 연결하고, 데이터 분석과 시장 조사를 자동화하며, 실사를 위한 맞춤형 워크플로를 구축합니다. M&A 자문사 Atares는 TextCortex로 사용자 1인당 주당 최대 20시간을 절약하고 있습니다.

실사에서 생성형 AI란 무엇인가요?

실사에서의 생성형 AI란 계약 검토부터 리스크 식별까지 실사의 여러 단계에서 가치를 창출하기 위해 인공지능 도구를 활용하는 것을 말합니다. 예를 들어 생성형 AI를 사용하면 계약서를 훨씬 효과적으로 분석하고, 여러 계약서를 동시에 처리하며, 계약서에 관한 인사이트를 도출할 수 있습니다. 또한 생성형 AI 덕분에 시장 조사와 리스크 분석 같은 작업을 자동화할 수 있으며, AI 에이전트를 활용해 계약서나 잠재 인수 대상별로 별도의 분석 문서와 인사이트를 자동 생성함으로써 시간을 절약할 수도 있습니다. McKinsey의 기사에 따르면, 생성형 AI를 사용하는 M&A 전문가의 40%가 업무를 40~50% 더 빠르게 완료했다고 답했습니다.

실사에서 생성형 AI를 활용하는 방법

  • 데이터룸 분류: 방대한 문서를 요약하고 정리해 검토팀이 명확한 우선순위에 따라 작업할 수 있게 합니다.
  • 계약서 분석: 여러 계약서에서 지배권 변경, 양도, 독점권, 해지 등 핵심 조항을 추출하고 비교합니다.
  • 레드 플래그 탐지: 업로드된 자료 전반에서 누락, 모순, 이례적인 조항을 찾아 표시합니다.
  • 재무 이상 징후 탐지: 매출, 마진, 운전자본 추이를 점검해 추가 검토가 필요한 이상치를 찾아냅니다.
  • 규제 및 컴플라이언스 점검: 인허가, 라이선스, 소송 리스크를 각 관할권의 요건과 대조합니다.
  • 시너지 및 통합 매핑: 조직, IT, 운영 데이터를 추출해 통합 과정의 리스크와 기회를 파악합니다.
  • 시장 및 경쟁사 정보 종합: 공시 자료, 뉴스, 리서치를 종합해 인수 대상의 시장 내 위치를 파악합니다.
  • 다국어 문서 검토: 외국어로 된 계약서와 공시 자료를 법적 뉘앙스를 잃지 않고 번역하고 요약합니다.
  • 데이터룸 Q&A: "어떤 고객 관계가 가장 큰 집중 리스크를 안고 있는가?"와 같은 구체적인 질문에 답하고 근거 문서를 함께 제시합니다.
  • 초안 작성: 투자위원회 메모와 리스크 보고서의 초안을 작성하면, 담당자가 이를 다듬어 최종본으로 완성합니다.

M&A에서 생성형 AI의 리스크

생성형 AI가 M&A와 실사에 제공하는 속도와 효율성은 분명 유익하지만, 그에 따른 고유한 리스크도 있습니다. 가장 흔한 생성형 AI 리스크는 다음과 같습니다.

  • 할루시네이션: 문서나 데이터로 뒷받침되지 않는 답변.
  • 감사 추적 부재: GDPR을 준수하는 AI 플랫폼을 사용하지 않으면 감사 추적을 신뢰할 수 없습니다.
  • 데이터 보안: 데이터가 안전하게 보호된다는 확신이 없다면 해당 AI 플랫폼은 후보에서 제외하세요.
  • 데이터 품질: 직접 제공하는 데이터베이스에만 의존하기보다 필요한 데이터를 활용하는 플랫폼을 선택하세요.

실사에서 생성형 AI의 장점

생성형 AI 기술은 모든 산업에서 활용할 수 있는 이점을 제공하며, 실사와 M&A도 예외가 아닙니다. 실사에서 생성형 AI가 주는 장점을 함께 자세히 살펴보겠습니다.

엔드투엔드 솔루션

생성형 AI 도구를 개별적으로만 사용하면 일부 작업의 속도만 높일 수 있을 뿐 원하는 성과를 얻기 어렵습니다. 반면 TextCortex와 같은 기업용 AI 플랫폼을 사용하면 AI 도입 과정을 간소화하고 AI 솔루션을 더 효과적으로 배포할 수 있습니다. 이를 통해 생성형 AI를 기업 전반에 원활하게 도입하고, 빠르게 사용을 시작하며, 업무 부담을 줄일 수 있습니다.

맞춤화

생성형 AI 플랫폼은 기업의 구체적인 요구 사항, 활용 사례, 목표, 비즈니스 프로세스에 맞춘 맞춤형 솔루션을 제공합니다. 덕분에 생성형 AI를 어떤 목적으로 사용할지 명확하게 정의하고, 그 가치를 훨씬 빠르게 확인할 수 있습니다. 예를 들어 실사 중심의 비즈니스라면, AI 솔루션은 실사 프로세스를 가속화하고 효율화하며 자동화하는 데 초점을 맞춰야 합니다.

확장성과 속도

생성형 AI는 대기업부터 소규모 기업까지 다양한 규모의 기업에 맞게 적용할 수 있습니다. 비즈니스 요구에 따라 생성형 AI 전략을 맞춤화할 수도 있습니다. 또한 기업에 생성형 AI를 도입하고 나면 복잡하거나 반복적이거나 여러 단계로 이루어진 작업이 훨씬 빠르게 완료된다는 것을 알게 될 것입니다. 생성형 AI의 빠른 결과물 생성과 데이터 분석 속도 덕분에 직원들은 작업을 훨씬 빨리 끝내고 시간을 절약할 수 있습니다.

자동화와 일관성

생성형 AI는 반복적인 실사 작업을 자동화하는 효과적인 솔루션입니다. 문서 분석과 보고서 비교부터 시장 조사까지, 생성형 AI로 다양한 실사 작업을 자동화할 수 있습니다. 또한 전용 AI 에이전트를 활용하면 자동화된 작업이 항상 일관된 결과물을 내도록 할 수 있습니다. 예를 들어 동일한 기준으로 문서를 지속적으로 검토하는 AI 에이전트는 문서 인사이트 도출을 지속적이고 일관되게 만들어 줍니다.

데이터·문서 분석

생성형 AI는 특히 애널리스트의 업무를 간소화한다는 점에서 실사에 효과적인 도구입니다. 수십 개의 문서와 데이터베이스를 하나씩 검토하는 대신, 애널리스트는 생성형 AI로 필요한 분석을 빠르게 완료할 수 있습니다. 특히 프롬프트나 AI 에이전트 생성 과정에 매개변수와 필수 요건 목록을 추가하면, 특정 사례부터 일반적인 데이터 분석까지 다양한 분석을 가속화할 수 있습니다.

초안 작성 및 문서화

생성형 AI는 분석뿐 아니라 주어진 입력과 데이터를 처리해 필요한 문서의 초안을 작성하는 데에도 탁월합니다. 예를 들어 경쟁 분석이나 리스크 및 가치 비교를 수행할 때, 데이터베이스를 생성형 AI 도구에 입력해 원하는 문서를 생성하도록 할 수 있습니다.

TextCortex: 올인원 AI 솔루션

TextCortex는 AI 에이전트, 지식 베이스, 웹 액세스 등 다양한 기능으로 실사를 강화하고 시간을 절약해 줍니다. TextCortex는 실사를 비롯한 여러 분야의 업무 부담을 줄이는 것을 목표로 하는 선도적인 지식 관리 및 워크플로 자동화 플랫폼입니다. TextCortex를 사용하면 데이터 분석부터 반복 작업 자동화까지 다양한 이점을 누릴 수 있습니다.

데이터 관리와 데이터 분석

TextCortex 지식 베이스를 사용하면 업로드하거나 연결한 데이터베이스를 분석해 원시 데이터를 유용한 정보로 바꿀 수 있습니다. 문서를 TextCortex에 직접 업로드하거나, Google Drive, OneDrive, Slack, Notion 같은 데이터 소스를 클릭 한 번으로 연결할 수 있습니다. 이후 인수 대상 발굴부터 데이터셋 처리까지 다양한 데이터 관련 작업을 자동화해 시간을 절약할 수 있습니다. 예를 들어 Atares는 TextCortex로 데이터 관련 작업을 자동화하고 지식 관리를 강화해 직원 1인당 주당 최대 20시간을 절약하고 있습니다.

시장 조사와 웹 액세스

TextCortex의 웹 액세스를 사용하면 시장 매핑, 콜드 아웃리치, 시장 모니터링처럼 실시간 온라인 데이터가 필요한 작업을 자동화할 수 있습니다. 인터넷 데이터와 자체 데이터를 결합함으로써 TextCortex는 사람이 놓치기 쉬운 아주 작은 세부 사항까지 처리해 리서치 품질을 극대화합니다.

맞춤형 워크플로 자동화

TextCortex의 강점은 고도로 맞춤화할 수 있는 자동화 기능입니다. TextCortex를 사용하면 콜드 아웃리치 이메일·메시지 작성 같은 간단한 작업부터 데이터 보강처럼 여러 단계로 이루어진 복잡한 작업까지, 다양한 딜 소싱 작업을 자동화할 수 있습니다. TextCortex는 이미 다양한 작업에 최적화된 AI 에이전트를 제공합니다. 나아가 TextCortex AI 에이전트 프레임워크를 사용하면 기본 대규모 언어 모델부터 데이터베이스까지 특정 작업에 맞게 맞춤화한 AI 에이전트를 직접 구축할 수 있습니다. 전체 과정을 수동으로 진행할 수도 있고, AI 기반 에이전트 빌더를 사용할 수도 있습니다.

자주 묻는 질문

생성형 AI는 실사 속도를 어떻게 높이나요?

생성형 AI는 반복적이거나 복잡한 작업을 자동화하고 데이터 분석, 문서 분석, 시장 조사 같은 작업을 지원함으로써 실사 속도를 높입니다.

M&A 실사에서 AI는 얼마나 정확한가요?

생성형 AI는 대량의 데이터와 문서를 처리하고 종합하는 데 매우 높은 정확도를 보입니다.

M&A에서 AI로 얼마나 많은 시간을 절약할 수 있나요?

M&A에서 생성형 AI로 절약할 수 있는 시간은 얼마나 집중적으로 활용하는지, 그리고 기업에 얼마나 잘 도입하는지에 전적으로 달려 있습니다. 예를 들어 Atares는 TextCortex AI로 사용자 1인당 주당 최대 20시간을 절약하고 있습니다.