(AI타임스=윤광제 기자) 기업간 인수합병에 업무 효율 상승은 물론 경제적 효과까지 높아 AI를 활용한 새로운 방식이 주목받고 있다.
인수 합병은 전통적으로 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉽고 가격이 비싼 수동 문서 검토에 의존해 왔다. 오늘날, 많은 회사들이 인지 기술을 업무에 투입하고 있으며, 많은 보상을 받고 있다.
"악마는 세부사항에 있다"는 말이 있듯이, 잘 알려진 격언도 있고, 기업 세계에서는 인수합병(M&A)보다 더 진실된 곳도 거의 없다. 대부분의 그러한 거래는 공급자 및 다른 파트너와의 수많은 계약이 이루어지며, 그들 중 많은 거래는 상당한 제한 조건을 가지고 있다. 원하는 시너지를 달성하고 거래 가격을 정당화하는 것은 일반적으로 그러한 복잡성을 이해하고 탐색하는 것에 크게 의존한다.
최근까지, 거래 계약에 도사리고 있는 잠재적 기회와 부채를 평가하는 유일한 방법은 수천 건의 계약을 수동으로 검토하고 주요 약관을 기록하는 것이었다. 과제를 종합하면, 길고 복잡한 문서는 후속 페이지, 수정사항 및 작업 명세서 전체에 걸쳐 묻혀 있는 주요 조항들에 영향을 미치는 용어를 사용할 수 있으므로, 검토 과정이 훨씬 더 많은 시간 소모적이고 지루하며 비용이 든다.
오늘날, 많은 회사들이 새로운 접근법을 취하고 있다. AI와 인지 기술의 발전으로 주요 조항을 신속하게 식별하고 추출하는 등 수천 건의 계약서와 기타 문서를 몇 주 내에 검토할 수 있게 됐다.
이러한 기술들이 인간을 대신하는 것은 아니지만, 사람들이 과정 내내 업무를 가속화하고 더 빠르고, 효율적이고, 비용 절감에 큰 효과를 내는 거래를 할 수 있게 해 준다.
주요 공급업체 계약을 검토하는 것은 재무 실사의 공통부분이다. 과거에 심사자는 무수한 문서를 검토해 그러한 계약을 찾고, 인수-납부 요건, 갱신일, 고정 수수료와 같은 주요 조항을 포착했다. 가격 정보는 실사 중에 종종 수정되거나 계약에서 삭제되는 반면, 할당 가능성 또는 다른 사람에게 이전될 수 있는 범위에 대한 조항은 수작업으로 집계되고 요약돼왔다.
오늘날, AI 소프트웨어는 이 데이터를 집계하고 이를 시각적으로 표현해 구매자에게 잠재적인 관련 비용과 재무적 노출을 훨씬 더 빠르고 정확하게 보여 줄 수 있다. 다음을 포함해 실사의 다른 측면에도 도움이 될 수 있다.
새로운 회계기준에서는 리스와 관련된 데이터 요소를 수집해야 한다. 기술은 이 과정을 촉진하고 구매자에게 추가 부채를 통지할 수 있고 또한 이러한 검토 비용을 줄일 수 있다.
실사 중 AI의 잠재적 영향을 설명하기 위해, 다수의 검토자가 수천 건의 계약을 검토하는데 몇 달, 수십만 달러를 쓸 수 있는 회사는 주요 AI 도구를 활용해 단 몇 주 안에 그 작업을 처리할 수 있을 것이다.
일반적으로 M&A와 관련된 시간 제약 때문에, 많은 회사들은 관련된 계약의 샘플만 검토한 다음 결과를 추정한다. 이제 AI 기술은 동일한 시간 내에 더욱 포괄적인 접근 방식을 취할 수 있게 해 단순한 검토를 넘어 다음 단계를 계획할 수 있게 해준다. 이것은 거래에 관련된 기업들이 시너지를 더 잘 실현하고 가까운 시일 내에 장애물을 해결할 수 있게 해 준다.
즉, AI는 한 기업을 인수합병하는 과정에서 내부의 비밀스런 정보까지 확실하게 노출시켜 이해하는데 큰 도움을 줄 수 있다.
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