投资者已经在利用这些技术来改造公司、做出更好的决策并提高回报。
生成式人工智能正在成为改变全球经济格局的一项技术。
充分利用这一优势的私募投资机构已经利用它来改造投资组合公司、加强尽职调查并使投资专业人士变得更加聪明。
他们还发现，专注是关键：针对几个战略或运营目标进行投资对于实现可衡量的盈利改善至关重要。
生成式人工智能爆炸式发展的一年来，越来越明显的是，这些技术确实有望为许多行业和业务功能带来改变。
自 2022 年底 ChatGPT 推出并向世界展示了生成式人工智能的能力以来，虽然一直不乏狂热的热情，但也不乏实质内容。
生成式人工智能是一种批判性推理引擎，能够与客户进行开放式对话，生成丰富的营销内容，并扫描大量数据以提供更深入的见解。它对各行业和业务职能的影响已经显而易见（见图 1）。
生成式人工智能对各行各业具有巨大的变革力量
生成式人工智能对工作产生的巨大变革能力在一系列职业和行业中都有所体现
在私募资本方面，我们看到企业以三种重要方式进行动员：
·在投资组合中，他们不失时机地深入了解公司和行业的潜在影响和机遇。这些技术会颠覆投资组合公司的价值链或经济模式吗？是否有机会通过利用生成式人工智能引领变革？在手头有一份公司名单后，公司通过将计划与战略联系起来并通过快速测试和学习努力来执行，从而产生结果。他们发现专注和变革管理非常重要。
·在尽职调查中，领先的团队正在开发基于记分卡的协议，以评估公司在每项尽职调查中面临的生成式人工智能威胁和机遇。目的是使它像法律或商业尽职调查一样常规化。公司还在使用人工智能工具来加速和完善尽调流程。在许多情况下，生成式人工智能提供了独特的机会，可以在尽职调查中构建原型，以快速证明（或反驳）颠覆性论点。
·在公司层面，生成式人工智能提供了许多简化或自动化后台功能的方法。但它的真正力量在于大幅扩大公司用于投资决策的信息范围。这些工具可以利用公司的规模，让每个需要的人都能立即获得机构知识。
关注投资组合的价值
和任何技术一样，生成式人工智能最好作为服务于战略的工具。它本身不会创造价值，而是通过明确地与务实的业务目标联系起来。我们如何才能更好地服务我们的客户？我们试图改变哪些指标，我们试图改进哪些流程，或者我们试图提高哪些人的效率？
分散的计划不会给企业带来任何损失，但针对特定角色或流程的一系列用例可能会带来损失。虽然现在以测试和学习的心态开始至关重要，但优先考虑最有可能带来最高价值的计划也同样重要。
对于 CVC 来说，这意味着要将生成式人工智能的视角应用于其投资组合中 120 多家公司，这些公司遍布各个地区，采用不同的投资策略。从行业角度出发，深入到公司层面，该公司针对每项资产提出了几个关键问题：潜在的客户需求是否可能发生变化？商业模式是否受到威胁？生成式人工智能是否会催生新的竞争对手？存在哪些进入壁垒或竞争护城河来防止颠覆？
CVC 将公司分为三类：短期内面临变革的公司、未来几年业务可能发生变化的公司以及不太可能出现重大变革的公司。这种分析有助于该公司确定哪些公司将从投资中获益最多，以及何时获益。
其中之一是意大利在线教育机构 Multiversity Group。教育被广泛视为具有潜在生成式 AI 应用的行业，而 CVC 认为 Multiversity 具有独特的优势，可以开发强大的 AI 支持业务模式。该公司拥有强大的市场份额、完全认可的内容，并参与了高度监管的大学领域。甚至在生成式 AI 出现之前，它就制定了一系列计划，以改善从学生选课方式到学生与教授互动方式等各个方面。
价值百万美元的问题是，该公司如何利用生成式 AI 加速这些努力。答案是建立一个“MVP 加速器”，以识别生成式 AI 应用程序、开发业务案例、构建最小可行产品 (MVP)，并测试和学习以改进解决方案。
一个例子是使用生成式人工智能模块来回答学生关于课程内容或行政问题的常规问题，这些问题占用了教授大量的时间。该计划将 80% 的这些问题从教授的手中解放出来，使他们能够将时间重新分配给更具附加值的活动，例如课程规划和与学生的一对一互动。这对教师的好处有助于确保他们采用该技术。
MVP 加速器启动了多达 30 项计划，并使公司的创新能力制度化。它不仅支持 Multiversity 抵御竞争对手的入侵，还将为公司的退出故事增光添彩。与此同时，在 Multiversity 及其投资组合中的其他公司进行这项练习，已成为 CVC 生成 AI 的大师班。扫描投资组合使公司变得更聪明，并使其在部署这些技术时更具响应能力。
加强尽职调查
投资组合扫描中有关威胁和机遇的许多问题也是最有效的生成式 AI 尽职调查记分卡的基础。此外，评估组织准备情况也很重要。公司是否制定了如何部署这些技术的愿景？它是否有数据策略，是否开发了用例？是否有合适的人才来执行，公司在创新方面是否有良好的记录？
随着生成式人工智能的发展，企业将这种审查制度化将变得越来越重要。交易团队应该对任何目标公司进行快速分析，询问生成式人工智能在未来几年是否会产生积极或消极影响。快速的答案可能是否定的。但除此之外的任何事情都值得进一步调查。
对于一家瞄准 IT 服务公司的公司来说，这意味着确定生成式人工智能是否能够提高关键职能的效率。鉴于该公司的快速增长，其目标不是裁员。但潜在的新东家希望预测未来增长是否可以通过人工智能提高利润。
对公司各种知识工作任务的分析表明，通过自动化某些活动并使用人工智能加速其他活动，多个部门可以事半功倍。随着收入的增加，这可以在中期带来 10% 至 15% 的利润率提升——足以让买家更加确信目标公司能够证明其估值倍数是合理的。
尽职调查团队还可以使用生成式人工智能来更全面地了解目标公司的前景。强大的工具正在迅速涌现，它们可以在人类完成相同工作所需时间的一小部分内扫描大量数据。贝恩公司的一款工具可以在几分钟内获取 10,000 条客户评论、打印图表并总结调查结果。另一种工具可以总结对客户和市场参与者的采访，将非结构化文本数据转换为结构化格式。这些工具可以更快地扩大获取更多信息的范围，因此交易团队可以专注于生成见解并测试他们的投资论点。生成式人工智能帮助他们确定特定机会所需的市场研究和竞争分析。
与许多技术不同的是，生成式人工智能还有助于构建实时模型，从而帮助“证明颠覆性”。最近，一家大型收购公司正在考虑收购一家为技术含量高的垂直行业构建了专有人工智能工具的公司，这一技术就发挥了作用。
该工具旨在转录和汇总数据，以提高客户工作流程的效率。该公司已针对专有数据对该工具进行了广泛的训练，其卖点在于，它能够以对公司客户至关重要的准确度标准处理这些复杂的技术信息。
然而，尽职调查团队很快就证明该工具在市场上面临严重威胁。在短短几天内，该团队使用 OpenAI 的 GPT-4 API 和其他开源模型构建了一系列原型。然后，他们根据目标解决方案测试了这些“竞争对手”，发现它们在很多方面都表现得更好。这使得该基金能够迅速抓住机会。
增强基金洞察力
普通合伙人和有限合伙人都越来越清楚，生成式人工智能可以对各种基金运营产生变革性影响。许多公司正在研究如何利用人工智能工具降低后台成本，提高内部运营效率。但越来越多的公司开始进行战略思考：我们如何利用生成式人工智能在整个价值创造周期（从采购、筛选和尽职调查到投资组合管理和退出）中增强投资专业人士的能力？
这里的目标不是用更便宜的机器人投资者填补空缺，而是让投资专业人士更聪明、更快速地完成他们的工作。一家走在思考这些问题前沿的大型投资者正在支持贯穿投资周期的生成式人工智能计划。最先进的是一个项目，旨在通过加快（和改善）寻找和评估交易的关键日常工作来帮助投资专业人士提高工作效率。该公司还希望大大扩展他们获取信息的渠道，并加深对目标公司及其经营的宏观条件的了解。
生成式人工智能工具非常适合根据公司首选的筛选标准扫描海量数据以获得见解。在交易采购中，这非常有用。目前，该基金的专业人士倾向于查看 10 笔交易，以找到 1 笔值得进一步调查的交易。他们掌握了与基金策略相关的七项关键标准，大多数“查看”需要一整天时间，如果幸运的话，甚至只需半天时间。生成式人工智能不仅可以帮助更快地生成初始列表，还可以将每家公司的筛选时间从一天缩短到一小时。这大大提高了团队成员的工作效率，使他们能够专注于更定性的工作，即分析通过渠道的潜在宝石。
生成式人工智能也有助于增强对潜在赢家的信心。聊天机器人可以帮助投资专业人士轻松利用公司的规模，通过整理公司之前在子行业或市场开展的内部工作。他们可以抓取比交易团队自己所能抓取的更多的数据（包括内部和外部数据）。想想看，对于大多数中型目标公司来说，你无法找到已发布的净推荐值SM数据来源或任何其他客观的客户忠诚度衡量标准。浏览一系列客户评论可能会让你有所收获。但人工智能工具可以让你在几分钟内抓取所有发布到互联网上的评论，有意义地组织评论，然后生成一份清晰的分析报告。最终，你会在很短的时间内变得比以前更聪明。
入门
对于那些正在思考如何开始使用生成式人工智能来改善投资的基金来说，现在是时候了解其潜在影响并开始为其制定计划了。以下是一份实用的优先事项清单：
·即使你什么都不做，扫描你的投资组合也很重要。生成式人工智能的发展速度非常快，你今天需要了解哪些公司可能面临重大颠覆，哪些公司可能能够利用这种颠覆获得更好的业绩。
·手头有一份公司名单，将人工智能计划与能够提高绩效的明确战略目标联系起来，例如客户满意度、创收或降低成本。以特定产品、流程或员工群体为中心，对利润的影响将远远大于分散的方法，而分散的方法只会带来难以积累的小收益。
·不要忽视变革管理。明确的治理和详细的执行计划对于做出持久的变革至关重要。人们对人工智能感到紧张。如果你不明确说明这项技术将如何改善工作（而不是消除工作），一线员工将拒绝接受这项技术或积极破坏它。
·将您所学的知识运用到采购和尽职调查中，并开始熟练掌握可以使您变得更聪明的生成式人工智能工具。避免陷入混乱显然至关重要，但如果您没有从战略上思考如何利用生成式人工智能在您的重点领域带来更好的回报，那么您就错失了机会。
·开始思考如何通过让投资专业人士在竞争中占据优势来改变您自己的商店。现在还为时过早，但现在是时候开始采用能够以强大的新方式整合数据和信息的人工智能工具和流程了。
和任何颠覆性技术一样，生成式人工智能既令人不安又令人兴奋。但行动起来是值得的。专注于少数能够产生真正影响的公司和计划是开始将这些颠覆性技术转化为优势的最佳方式。
注：本文来源于贝恩《2024年全球私募股权报告》
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