Även om PB-team (Private Banking) och IB-team (Investment Banking) betjänar helt olika typer av kunder erbjuder AI-verktyg gemensamma lösningar för båda. Både PB- och IB-team kan använda AI-driven deal sourcing för att hitta de idealiska kandidaterna bland miljontals företag. Undrar du hur AI kan hjälpa PB- och IB-team med deal sourcing och mycket mer? Då har du kommit rätt! 

I den här artikeln går vi igenom hur AI kan hjälpa PB- och IB-team med deal sourcing.

TL; DR

Team inom Private Banking (PB) och Investment Banking (IB) betjänar olika kunder, men båda kan använda AI-driven deal sourcing för att snabbare hitta, kvalificera och prioritera investeringsmöjligheter. AI-driven deal sourcing automatiserar datainsamling, marknadsundersökningar, likhetsanalyser av företag, kvalificering och prioritering av targets samt förberedelser inför kontakt. Viktiga fördelar är snabbare bearbetning av dataset från strukturerade och ostrukturerade källor, automatiserad marknadskartläggning per geografi och nisch, databerikning i realtid från finansiella underlag och offentliga plattformar, smart scoring utifrån interna kriterier, kontinuerlig marknadsbevakning av signaler som ledningsbyten och finansieringsrundor samt personlig kall outreach som ökar svarsfrekvensen. TextCortex stöttar PB- och IB-team med AI-agenter, kunskapsbaser och webbåtkomst: plattformen analyserar anslutna databaser (Google Drive, OneDrive, Slack, Notion m.fl.), automatiserar datarelaterade uppgifter, gör marknadsundersökningar i realtid och bygger anpassade arbetsflöden, från enkla e-postutkast till komplex databerikning i flera steg. I praktiken sparade M&A-rådgivningsfirman Atares upp till 20 timmar per användare och vecka med TextCortex.

AI i deal sourcing

AI-driven deal sourcing innebär att man använder stora språkmodeller och AI-verktyg baserade på maskininlärning för att förbättra och automatisera processen att hitta, kvalificera och prioritera investeringsmöjligheter. PB- och IB-team lägger mycket tid på att manuellt utföra uppgifter som att hitta potentiella targets och investeringsmöjligheter. AI-verktyg hjälper däremot till att korta processen och ger resultat mycket snabbare. Den som inte använder AI i dag hamnar i ett konkurrensmässigt underläge.

Användningsområden för AI i deal sourcing

AI sparar tid genom automatisering i deal sourcing, medan dess research- och övriga funktioner minskar kostnader och arbetsbörda. AI kan användas inom M&A i olika steg av deal sourcing, till exempel:

  • Datainsamling
  • Marknadsundersökningar
  • Likhetsanalys av företag
  • Kvalificering av targets
  • Prioritering av targets
  • Förberedelse inför kontakt

Varför är AI den nya fronten inom deal sourcing?

Nu när AI-verktyg används flitigt och skapar värde i alla branscher startar den som inte använder AI i sitt arbete i ett konkurrensmässigt underläge, och deal sourcing är inget undantag. Traditionellt börjar deal sourcing inom M&A med research om företag som redan är offentligt till salu eller kända av banker och mäklare. Genom att sedan snäva in kretsen och göra ingående research börjar du hitta företag som ännu inte är kända för marknaden eller finns på dess radar. Tack vare AI kan du dock göra AI-driven djupgående research mycket snabbare i stället för att fokusera på redan välkända företag. Framför allt plattformar som TextCortex gör att du kan utföra uppgifter som research och identifiering av targets betydligt mer effektivt, exakt och snabbt, tack vare verktyg för att bygga AI-agenter som du kan optimera för en specifik uppgift. Om du inte vet hur man bygger AI-agenter kan du läsa vår snabba guide.

Fördelar med AI i deal sourcing och M&A

AI-verktyg syftar till att minska arbetsbördan och spara tid för användarna i olika steg av deal sourcing. Undrar du hur AI kan hjälpa till med deal sourcing? Här är några exempel.

Bearbetning av dataset

Vid traditionell deal sourcing måste medarbetarna hantera stora databaser manuellt och göra analytisk research utifrån sin erfarenhet. AI gör däremot processen mycket smidigare och enklare genom att skanna strukturerade och ostrukturerade databaser och pussla ihop semantiska signaler. Dessutom kan AI omvandla dessa data till visualiseringar och olika dokumenttyper, som diagram, Excel-kalkylblad och presentationer, och presentera slutresultatet för användarna. Den sista kontrollpunkten är förstås alltid en människa; AI snabbar bara upp bearbetningsdelen av processen.

Marknadskartläggning

Med den traditionella metoden var analytiker tvungna att sammanställa listor manuellt och söka efter företag i databaser. Processen är till sin natur tidskrävande och felbenägen. Tack vare AI kan medarbetarna dock snabbt rangordna potentiella targets efter geografi och nisch. AI skannar alla databaser åt dig, slutför marknadskartläggningen mycket snabbare och leder dig direkt till handling. Dessutom kan du tack vare AI:s realtidsanalys inkludera de allra nyaste företagen som ännu inte finns i databaserna.

Automatiserad databerikning

Databerikning är en svår, enformig, mycket krävande och tidskrävande uppgift när den görs manuellt. Analytiker analyserar till exempel först finansiella data, använder sedan informationen för att söka efter antal anställda på plattformar som LinkedIn och går igenom relevanta dokument som pressmeddelanden för att hitta tecken på tillväxt. AI-verktyg automatiserar däremot alla dessa processer, bearbetar all data, även viktig information som lätt förbises, och levererar ett komplett resultat. Med AI behöver analytiker bara automatisera databerikningsprocessen, granska slutresultatet och gå vidare till nästa steg.

Smart scoring

Inom deal sourcing kategoriseras och poängsätts investeringsmöjligheter enligt företagens eller teamens standarder och filter. AI-drivna system analyserar ditt teams eller företags standarder och gör poängsättningen mycket effektivare. Dessutom kan du förbättra ditt rangordnings- och poängsystem med AI och automatisera poängsättningen av targets.

Marknadsbevakning

Marknadsbevakning innebär att följa och identifiera signaler från företag för att hitta potentiella affärer. Processen görs vanligtvis kvartalsvis. Tack vare AI:s marknadsanalys i realtid kan företag dock kontinuerligt bevaka signaler som nya ledningsrekryteringar, finansieringsrundor och regulatoriska förändringar. Dessutom kan du konfigurera AI-verktyg så att de bevakar dessa signaler och skickar aviseringar när något förändras.

Kall outreach

Kall outreach görs oftast med färdiga mallar som knappt går att anpassa. Tack vare AI kan du dock hitta potentiella targets för kall outreach på ett dynamiskt sätt. När du har hittat ett potentiellt target kan du, i stället för att använda generiska mallar och slitna fraser, skriva engagerande och personliga kalla mejl som tar upp aktuella händelser, ledningens intressen, möjligheter och mycket mer. Det ökar svarsfrekvensen på din kalla outreach och fångar uppmärksamheten hos den som tar emot ditt mejl eller meddelande. Bland dussintals eller hundratals meddelanden som ser likadana ut är det trots allt det som sticker ut som engagerar.

TextCortex AI: smart deal sourcing

TextCortex kan förenkla deal sourcing och spara tid åt dig med funktioner som AI-agenter, kunskapsbaser och webbåtkomst. TextCortex är en ledande plattform för kunskapshantering och automatisering av arbetsflöden som syftar till att minska arbetsbördan i en rad branscher, däribland M&A. Med TextCortex får du många fördelar, från dataanalys till automatisering av repetitiva uppgifter.

Datahantering och dataanalys

Med TextCortex kunskapsbaser kan du analysera de databaser du laddar upp eller ansluter och förvandla dina rådata till insiktsfull information. Du kan ladda upp dokument manuellt till TextCortex eller ansluta databaser som Google Drive, OneDrive, Slack och Notion med ett enda klick. Därefter kan du automatisera en mängd datarelaterade uppgifter, från identifiering av targets till bearbetning av dataset, och spara tid. Atares sparar till exempel upp till 20 timmar per medarbetare och vecka genom att automatisera datarelaterade uppgifter och förbättra kunskapshanteringen med TextCortex.

Marknadsundersökningar och webbåtkomst

Med TextCortex webbåtkomst kan du automatisera uppgifter som kräver onlinedata i realtid, som marknadskartläggning, kall outreach och marknadsbevakning. Genom att kombinera data från internet med dina egna data bearbetar TextCortex även de minsta detaljer som annars kan undgå mänsklig uppmärksamhet, så att kvaliteten på din research blir så hög som möjligt.

Anpassade automatiseringar av arbetsflöden

TextCortex utmärker sig med mycket anpassningsbara automatiseringsfunktioner. Med TextCortex kan du automatisera en mängd uppgifter inom deal sourcing, från enkla uppgifter som att skriva mejl och meddelanden för kall outreach till komplexa uppgifter i flera steg, som databerikning. TextCortex erbjuder redan AI-agenter som är optimerade för olika uppgifter. Med TextCortex ramverk för AI-agenter kan du dessutom bygga AI-agenter som du anpassar för dina specifika uppgifter, från standardspråkmodellen till databaserna. Du kan göra hela processen manuellt eller med vår AI-drivna agentbyggare. Om du vill göra dina M&A-uppgifter smartare, inklusive deal sourcing, med TextCortex är du välkommen att kontakta oss.

Vanliga frågor och svar

Vad är AI-driven deal sourcing?

AI-driven deal sourcing innebär att man automatiserar de repetitiva och tidskrävande delarna av deal sourcing-processen med AI-verktyg, eller gör deal sourcing-uppgifter snabbare med hjälp av AI. TextCortex kan till exempel ge stöd i alla steg av deal sourcing tack vare sina funktioner för automatisering, kunskapshantering och webbåtkomst.

Hur exakt är AI inom deal sourcing för M&A?

AI-verktyg ger mycket exakta resultat eftersom de genererar sina svar utifrån de dokument och dataset som du tillhandahåller.

Hur mycket tid sparar AI inom deal sourcing för M&A?

Hur mycket tid du sparar med AI-verktyg beror på hur intensivt du använder dem. Atares (en specialiserad M&A-rådgivningsfirma) sparar till exempel upp till 20 timmar per användare och vecka med TextCortex AI.