Tekoäly tehostaa yrityskauppojen kohdehakua

Yrityskaupoissa oikean ostajan ja sopivan kohdeyrityksen löytäminen vaatii paljon asiantuntijatyötä. Empirica kehittää yhdessä Mergero Capital AG:n kanssa MGX-teknologiaa, jonka tavoitteena on tehostaa yrityskauppojen kohdehakua, hyödyntää olemassa olevaa dataa tehokkaammin ja vähentää M&A-ammattilaisten manuaalista työtä.

Kyseessä on merkittävä tekoäly- ja ohjelmistokehitysprojekti, jossa yhdistyvät Empirican tekninen toteutus ja Mergeron yrityskauppaosaaminen.

Miksi sopivan ostajan löytäminen vie niin paljon aikaa?

Yrityskauppamarkkinassa potentiaalisia ostajia ja yrityksiä on paljon, mutta niiden yhdistäminen tehokkaasti ei ole yksinkertaista.

M&A-ammattilaiset työskentelevät suuren tietomäärän kanssa. Tietoa yrityksistä, ostajista, sijoituskriteereistä ja aiemmista keskusteluista kertyy useisiin eri lähteisiin, ja sopivien osapuolten tunnistaminen perustuu usein pitkälti asiantuntijan omaan kokemukseen ja verkostoon.

Tämä on tyypillinen asiantuntijatyön pullonkaula. Työ ei ole rutiinia, joten sitä ei voi automatisoida säännöillä, mutta se toistuu samankaltaisena toimeksiannosta toiseen ja etenee täsmälleen niin nopeasti kuin yksi ihminen ehtii käydä aineistoa läpi. Mergeron tavoitteena oli saada tämä tieto järjestelmälliseen käyttöön ja tukea asiantuntijaa potentiaalisten yrityskauppamahdollisuuksien tunnistamisessa.

Mitä MGX tekee?

Empirica ja Mergero Capital AG kehittävät yhdessä MGX:ää, joka yhdistää M&A-prosessissa syntyvää tietoa ja hyödyntää tekoälyä sen analysoinnissa.

Tekoäly auttaa käsittelemään suuria tietomääriä, tunnistamaan relevantteja yhteyksiä ja nostamaan asiantuntijan arvioitavaksi potentiaalisesti kiinnostavia yrityksiä ja ostajia.

Tavoitteena ei ole korvata M&A-ammattilaisen harkintaa, vaan automatisoida ja nopeuttaa prosessin aikaa vieviä työvaiheita. Lopulliset arviot ja päätökset säilyvät asiantuntijalla.

Miten työ jakautuu tekoälyn ja asiantuntijan välillä?

Yrityskaupat ovat hyvä esimerkki asiantuntijatyöstä, jossa tekoälyn suurin hyöty syntyy suuren tietomäärän käsittelystä ja esityön automatisoinnista.

Sen sijaan että asiantuntija kävisi manuaalisesti läpi suuren määrän yrityksiä ja muuta aineistoa, teknologia auttaa tunnistamaan olennaisen tiedon ja tuo kiinnostavimmat vaihtoehdot tarkempaan arviointiin. Näin asiantuntijan aika kohdistuu siihen, missä ihmisen osaaminen tuottaa eniten arvoa.

Työvaihe	Kuka tekee
Laajan aineiston läpikäynti	Tekoäly
Olennaisen tiedon nostaminen esiin	Tekoäly
Yritysten ja ostajien arviointi	Asiantuntija
Osapuolten välinen vuorovaikutus	Asiantuntija
Neuvottelut ja kaupan toteuttaminen	Asiantuntija

Mitä teknologian rakentaminen ammattilaisen työympäristöön vaatii?

MGX:n kehityksen lähtökohtana on ollut rakentaa teknologiaa todelliseen M&A-ammattilaisten työympäristöön, ei erilliseksi kokeiluksi tuotannon ulkopuolelle.

Kehitystyössä painottuvat kolme asiaa:

• Käytettävyys: teknologia on osa asiantuntijan normaalia työprosessia, ei ylimääräinen työvaihe sen rinnalla.
• Tietoturva: yrityskaupoissa käsitellään luottamuksellista tietoa, joten tiedon hallinta on toteutuksen perusvaatimus.
• Asiantuntijan rooli: tekoäly tukee päätöksentekoa, ja ihminen vastaa arvioista.

Tavoitteena on mahdollistaa suuremman yritys- ja ostajajoukon tehokas käsittely ilman että asiantuntijatyön laatu kärsii.

Mitä tästä voi oppia muissa asiantuntijayrityksissä?

MGX havainnollistaa laajempaa muutosta asiantuntijatyössä. Monissa organisaatioissa arvokasta tietoa on paljon, mutta sen hyödyntäminen vaatii edelleen huomattavan määrän manuaalista työtä. Tekoäly voi käsitellä aineistoa, tunnistaa yhteyksiä ja tehdä esityötä huomattavasti nopeammin kuin perinteiset työmenetelmät.

Tunnusmerkit tällaiselle työvaiheelle ovat samanlaiset alasta riippumatta:

• Työ toistuu samankaltaisena, mutta jokainen tapaus on hieman erilainen, joten sitä ei voi automatisoida säännöillä.
• Lopputuloksen laatu riippuu siitä, kuinka paljon aineistoa ehditään käydä läpi.
• Tieto, jota työssä tarvitaan, on olemassa mutta hajallaan useassa lähteessä.
• Sama asiantuntija tekee sekä esityön että varsinaisen arvion.

Jos tunnistat näistä oman organisaatiosi, kannattaa selvittää mitkä työvaiheet ovat kyseessä ja mitä ne maksavat vuositasolla. MGX:n kaltainen teknologia syntyy räätälöitynä tekoälytoteutuksena ja ohjelmistokehityksenä, mutta hyödyn kannalta ratkaisevaa on se, mihin työvaiheeseen tekoäly kohdistetaan. Empirica on Microsoft-kumppani ja Claude Partner Network -jäsen.

Parhaimmillaan tekoäly ei korvaa asiantuntijaa vaan antaa hänelle paremmat työkalut. MGX:n tapauksessa tavoite on yksinkertainen: enemmän aikaa yrityskauppojen tekemiseen ja vähemmän aikaa tiedon manuaaliseen läpikäyntiin.