当AI成为并购的眼睛:技术尽职调查的新革命

上周和一位做私募的朋友吃饭,他愁眉苦脸地跟我说,刚做完一个标的公司的尽职调查,团队忙活了一个月,最后发现对方的核心算法专利存在重大瑕疵,差点就踩了个大坑

我问他,你们怎么发现的

他说,纯靠运气,团队里有个刚毕业的博士,平时喜欢研究开源代码库,无意中发现对方引用的某个关键模块的版权声明有问题

我听完笑了,这都什么年代了,还在靠人工和运气做技术尽调

这让我想起几年前看过的一个数据,普华永道有份报告提到,超过一半的并购失败案例,根源在于尽职调查不充分,尤其是技术资产的评估

传统尽调像什么,就像你买二手房,中介带你看一圈,告诉你这房子地段好户型棒,但你不知道墙里水管是不是快锈穿了,地基下面有没有裂缝

技术尽调更是如此,面对动辄几百万行代码、复杂的算法模型、交织的知识产权,人力审计根本就是大海捞针

但现在不一样了

AI正在彻底改变这个游戏规则

我最近接触的几个案例特别有意思,有家专门做并购服务的科技公司,他们开发了一套AI驱动的尽调平台,能自动扫描目标公司的代码库、专利文档、甚至员工在GitHub上的开源贡献

系统不只是看表面,它能分析代码质量、架构合理性、技术债务,还能预测某个技术栈未来的维护成本

更厉害的是,它能做关联分析,比如发现公司声称的独家算法,其实高度依赖某个即将停止维护的开源项目,或者核心团队的几个关键工程师,最近在LinkedIn上突然活跃起来

这些洞察,靠人工访谈和文档审查,根本挖不出来

我那个私募朋友听完眼睛都亮了,问我这种工具是不是很贵,只有大机构用得起

我说恰恰相反,正因为AI降低了技术尽调的门槛,中小型投资机构、甚至企业内部的战略投资部门,现在都能用上过去只有顶级投行才负担得起的分析能力

这带来一个很有趣的变化

以前并购谈判,技术团队往往说不上话,因为业务和财务数据更直观,CEO和CFO是主角

但现在,懂AI、懂技术的产品负责人或数字化转型专家,正在成为谈判桌前的关键角色,他们能一眼看穿技术包装下的真实价值,也能识别出那些精心掩饰的风险

这不就是我们在AI MBA里常说的吗,未来的商业领袖,必须是懂技术的海盗,而不是只会看财务报表的海军

海盗要的是什么,是发现别人看不到的宝藏,也要避开暗处的礁石

AI技术尽调,就是给了你一副能在深海里看清一切的眼镜

但工具再好,也得有人会用

我见过不少公司,买了最贵的软件,雇了最贵的顾问,最后还是做出糟糕的投资决策,为什么,因为决策者自己不懂技术逻辑,看不懂AI生成的报告到底在提示什么风险

报告说“算法可解释性得分较低”,他可能觉得这只是个小问题,却不知道在医疗或金融领域,这直接关系到产品能否上市

报告说“技术栈依赖度过高”,他可能不明白这意味着团队被某个供应商绑架,未来每年的授权费可能吃掉大部分利润

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所以啊,AI再强大,它也只是工具,真正的价值判断和风险权衡,还得靠人的商业智慧和技术洞察

这就是为什么我觉得,现在很多职场人焦虑的方向可能错了,他们担心被AI替代,拼命学怎么用各种AI工具

但更重要的,是培养那种能用AI思维解决复杂商业问题的能力,比如怎么用AI重新定义并购中的价值发现流程

回到我那位私募朋友,他最后问我,像他这样非技术出身的人,现在学还来得及吗

我说当然来得及,但别指望上几门编程课就能解决问题,你需要的是建立一套系统性的理解,理解AI如何改变商业决策的底层逻辑,理解技术资产在现代企业估值中的真实权重

这就像学开车,你不是要去学怎么造发动机,但你必须懂油门、刹车和方向盘之间的关系,知道什么路况该用什么速度

并购中的AI技术尽调,只是AI重塑商业世界的一个缩影,类似的变革正在每个行业发生,从供应链管理到客户洞察,从风险控制到创新孵化

那些能率先看懂这场变革,并且敢于用新工具、新思维去冒险的人,就是未来十年的赢家

他们不需要成为技术专家,但必须成为技术的驾驭者,这才是AI时代真正的商业海盗该有的样子

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