<개요>
생성형 AI가 산업과 기업 전략을 근본적으로 뒤흔들고 있는 가운데, M&A는 더 이상 외형 확장을 위한 수단이 아닌 핵심 기술과 인재를 선점하기 위한 전략적 무기로 자리 잡았다. 국내외 기업들이 AI 역량을 확보하기 위해 어떤 딜 전략을 구사하고 있고, AI가 M&A 프로세스와 시장 질서를 어떻게 재편하고 있는가?
1. M&A 타깃 발굴부터 혁신까지
AI 도구의 도입 > 거래 속도/정확도 제고 및 인사이트 심화 > 경쟁 우위 확보에 있어 중요한 전략으로 부상
PE 관계자 1,500명 中 97%가 생성형 AI와 데이터 분석 등 디지털 기술을 M&A 프로세스에 도입해 거의 모든 단계를 디지털화한 것으로 나타남.
특히 M&A 초기 단계에서 AI의 효용성이 두드러짐.
- 기존 업계 네트워크와 인력에 의존하던 타깃 발굴 작업에 AI를 접목해 방대한 기업 데이터를 손쉽게 탐색할 수 있게 됨
- 실제로 북미의 소비재 기업은 맥킨지 툴 (DealScan.AI)를 활용해 약 1,600개의 잠재 후보를 추출하고 필터링한 결과, 이전에는 미처 고려하지 못했던 40개의 투자 유망 회사를 새롭게 발굴
실사(DD) 단계에서도 AI는 방대한 자료 검토 작업의 자동화를 통해 속도 및 정확도 제고
- M&A 계약 검토에 활용되는 법률 AI툴은 수천 페이지에 달하는 계약서를 몇 시간만에 요약하고, 숨겨진 이상(異常) 조항 혹은 잠재 리스크를 자동 식별
- M&A 실무자 300명 中 78%가 수작업 감소로 인한 생산성 향상을 경험
- 54% - 딜 일정 단축
- 42% - 비용 절감 및 핵심 영역 집중도 향상
국내에서도 스마트 실사에 대한 관심도가 커지고 있음.
- 일부 대형 로펌은 계약서 검토에 AI 리걸테크 솔루션 도입 중
- PE들은 매물 자료를 자동으로 분류해주는 가상 데이터룸 (VDR) 기술 활용 시작
- "생성형 AI가 방대한 데이터를 파싱(데이터 분석 및 구조화)해 중요한 사실을 놓치지 않도록 도와준다", "AI를 학습시켜 주요 계약서 검토 시 표준 계약과 다른 조항들을 걸러내줘 시간 절약 및 문제 영역에 집중 가능"
2. 윤리/보안 논란, 규제 공백도 과제
생성형 AI 활용 이면에는 한계와 위험 요소도 분명히 존재.
대표적으로, AI 모델의 환각(hallucination) 현상, 즉 사실과 다른 정보를 그럴듯하게 만들어내는 문제 부각
M&A 실무자 中 59%는 데이터 부정확성을 생성형 AI 활용의 주요 위험으로 꼽음
현장에서 더 신경쓰는 것은 개인정보 침해 및 사이버 보안 취약성 문제.
- "핵심 내부 정보는 보안/기밀 유지 문제로 AI에 입력하지 못하는 경우 多"
각 국 AI 규제 당국의 가이드라인은 아직 부족. 데이터 사용 및 알고리즘 편향에 따른 윤리적 논란이 법적 분쟁으로 비화할 가능성도 제기.
"결국 생성형 AI는 어디까지나 보조 수단일 뿐이며, M&A 성공을 위해서는 최종 판단과 책임은 여전히 인간 전문가의 몫임을 명심해야 함"
- 벤 시걸 베인앤드컴퍼니 파트너 -
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