From potential to performance: Using gen AI to conduct outside-in diligence

1. 생성형 AI를 활용한 실사 프로세스 혁신

• 방대한 공개 및 독점 데이터를 합성하여 기존 수작업 실사 프로세스를 가속화함
• 더 빠른 통찰력 생성, 분석 범위 확대, 전략적 명확성 향상을 결과로 가져옴

2. 생성형 AI 활용 실사 개선 5가지 방법

• 독점 데이터(고객 이력, 이전 M&A 시너지 등)를 활용하여 모델을 맞춤화하고 경쟁 우위를 확보함
• 동적 피어 그룹 및 벤치마크 선정을 최적화하여 잠재적 경쟁자를 포착하고 더 높은 수익 잠재력을 발견함
• 검색어처럼 아닌, 역할, 맥락, 제약 조건 등을 명시하는 구조화된 프롬프트를 구성함
• 피어 그룹 선정 등 반복적인 특정 작업을 위한 전문 AI 에이전트를 구축하여 워크플로우를 간소화함
• AI를 의사결정자가 아닌 통찰력 증폭기로 간주하고, 사람의 감독 및 거버넌스를 통해 정확성을 확보함

3. 생성형 AI 도입을 위한 시작 단계

• 조직의 경쟁 우위가 되는 독점 데이터를 목록화하고 준비함
• 재사용 가능한 우수 프롬프트 라이브러리를 구축하고 테스트함
• 영향력이 큰 특정 작업(경쟁사 스캐닝 등)에 대한 에이전트를 시범 운영함
• AI 챔피언을 지정하여 도입을 주도하고 피드백 루프를 구축하여 지속적으로 개선함