麦肯锡观点：AI如何加速尽职调查，提升决策品质

生成式AI的崛起，正在悄悄改变企业投资决策的游戏规则。过去的“外部尽职调查”，往往需要分析团队数周的时间，搜集市场数据、比对竞争对手、进行场景建模，最后才能拼凑出对标的企业的完整画像。

然而，AI时代到来后，这一切都被重新定义。AI的价值，不只是让我们更快找到答案，而是能帮助领导者“提出更好的问题”。当AI自动集成数据并产生假设时，企业真正需要思考的，反而是：在有限的时间内，我们要如何运用AI提供的洞察，抓住决策关键？

在传统流程中，尽职调查往往是场耐力赛。分析师需要花上无数工时，从公开数据库、投资演示文稿到专家访谈，一点一滴拼凑市场图像。但生成式AI的出现，让这种效率低下的做法成为过去。

AI能同时阅读成千上万页的财报、产业报告与新闻，快速筛出异常信号或潜在风险，甚至主动提出假设，让团队可以在几天内完成原本几周才能做完的工作。这种时间差就是竞争优势，因为在并购、投资决策讲求速度与准确度的情况下，能更快得到第一手洞察，就意味着能抢先一步锁定价值机会。

或许有人会以为，AI只是帮助决策者“更快找到答案”，但事实上，它带来的真正转变，是帮助领导者“更快聚焦到对的问题”。举例来说，当AI分析出某标的企业的客户留存率异时常，领导者可以进一步追问：“这是因为产品问题、价格策略，还是市场竞争？”

这种追问让调查的方向更加聚焦，也让后续的决策更有依据。换句话说，AI不是替人类做最后的判断，而是替人类打开更多值得深思的切入点。这种从“被动接收数据”转为“主动发问”的思维转换，正是AI驱动下的尽职调查最重要的价值。

根据麦肯锡的研究，企业若要真正把生成式AI应用到尽职调查，不能仅仅把它当作“快速回答问题的工具”，而必须创建一整套新方法。首先，应善用专有数据（如历次并购的协同效益、交易定价基准），并将这些内部经验输入模型，才能获得真正具竞争力的资讯。

其次，团队要设计更精准的“提示语（prompt）”，把AI当成产品经理，而非搜索引擎。此外，领导者可考虑创建专门的AI代理（agent），处理如同业比较、潜在市场扫描等专业任务，并以系统化流程避免模型幻觉。

最重要的是，AI必须被视为“加速器”而非“决策者”，它能加速得到研究成果，但最终的决定权依旧来自具备经验判断的人类。唯有这样的架构，才能确保AI带来的是更快速、更准确的调查，而非错误消息的陷阱。

AI能提出过去人工难以发现的隐藏关联与潜在假设，让决策者的视野不再局限于“已知的问题”，而是可以深入探索“尚未被提出的问题”。这代表尽职调查正从一种被动验证的工具，转化为主动挖掘价值与掌握风险。

AI的强大并不意味着人类的角色消失，恰恰相反，AI能把大量零散的消息快速整理成有用的结论，却无法完全理解商业环境中的文化、策略与人性细节。如果缺乏专业人士的把关，AI的输出很可能只是“流畅但错误”的假象。

因此，最理想的模式是“人机协作”：AI负责广度与速度，人类则负责深度与判断。这样的结合不仅能避免错误被放大，也能确保决策具备专业性与现实感。未来，成功的决策团队，将不再是单纯依赖AI或单靠人类经验，而是懂得如何将两者结合，创造出一加一大于二的价值。

从麦肯锡这个研究，可以发现AI提供的是工具与框架，但最终的竞争力来自于企业能否问对问题、构建出专属的AI代理流程，并创建长期的数据治理机制。谁能在最短时间内把AI落实为可复制、可持续的流程，谁就能在未来的投资与市场竞赛中创建垄断性优势。换句话说，AI时代的赢家，不是找到最多答案的人，而是能善用AI提出最好问题，并把答案转化为行动的人。

（首图来源：shutterstock）