Where sexy meets sexy, czyli sztuczna inteligencja w fuzjach i przejęciach

mężczyzna stojący tyłem i patrzący na wirtualny świat

Fuzje i przejęcia (M&A) stanowią fascynujący obszar finansów, widoczny m.in. w spektakularnych transakcjach, takich jak zakup WhatsApp przez Facebook czy przejęcie Activision Blizzard przez Microsoft. Niemniej, raporty wskazują, że wiele M&A nie przynosi spodziewanych korzyści, aż 60–90% transakcji kończy się utratą wartości dla akcjonariuszy. Kluczowym etapem jest due diligence (DD – poddanie przedsiębiorstwa dogłębnej analizie w celu jego wyceny przez inwestora – red.), jednak tradycyjna, manualna analiza i weryfikacja danych może prowadzić do błędów. Przykładem jest przejęcie Mobileum przez H.I.G. Capital, gdzie zarzuty dotyczyły sztucznego zawyżenia danych finansowych. 

Fuzje i przejęcia to zdecydowanie jeden z „najseksowniejszych” obszarów finansów. Kiedy firma Facebook zakupiła WhatsApp, a nikt nie był pewien, po co jej kolejny komunikator, kiedy Microsoft zapłacił ogromną sumę 68 mld dolarów za Activision Blizzard, kiedy Elon Musk przejął Twittera, chociaż nikt nie był pewien, czy to żart czy nie, kiedy Visa chciała przejąć Plaid, aby stać się największą instytucją finansową na świecie (posiadającą najwięcej danych finansowych klientów), a amerykański ustawodawca postawił weto, wszyscy z zainteresowaniem śledziliśmy kolejne etapy tych negocjacji i transakcji, a informacje na ten temat przez wiele miesięcy nie schodziły z okładek gazet.

Chociaż głównym celem fuzji i przejęć jest kreowanie wartości dla akcjonariuszy (szczególnie spółki przejmującej), opisywane najczęściej magicznym słowem „synergia” (czyli sytuacja, kiedy 2+2=5), często korzyści okazują się pozorne. Jak donosi raport PwC i Mergermarket, spośród 600 zarządzających korporacjami z różnych branż i regionów geograficznych na świecie 92% zarządzających spółkami przejmującymi miało plan tworzenia wartości w ramach ostatniej transakcji, ale tylko 61% z nich widzi, że ich ostatnie przejęcie faktycznie dodało wartość. Ponadto 53% ankietowanych przyznało, że ich stopy zwrotu w ciągu 24 miesięcy po dokonaniu ostatniej transakcji były poniżej przeciętnej stopy zwrotu spółek konkurencyjnych z branży, mierzonej całkowitym zwrotem dla akcjonariuszy (ang. total shareholder revenue). Alan Lewis i Dan McKone w publikacji w „Harvard Business Review” potwierdzają poglądy zarządzających: spośród 2500 transakcji ponad 60% fuzji niszczyła wartość dla akcjonariuszy; niektóre szacunki mówią nawet o 90%.

Dlaczego tak wiele transakcji okazuje się fiaskiem? Jedną z przyczyn są błędy popełnione na etapie due diligence, czyli audytu spółki przejmowanej. Z nazwy ten etap transakcji wydaje się najmniej interesujący, ale to właśnie tutaj weryfikują się kluczowe tezy inwestycyjne. Spójrzmy na jeden z przykładów. W 2022 roku H.I.G. Capital przejął pakiet większościowy udziałów w firmie Mobileum zajmującej się oprogramowaniem telekomunikacyjnym, płacąc dotychczasowemu właścicielowi – firmie Audax – 915 mln dolarów. Po dokonaniu przejęcia H.I.G. Capital złożył pozew sądowy przeciwko Audax, twierdząc, że przedstawiając dokumenty finansowe w trakcie procesu due diligence, spółka sprzedająca sztucznie zawyżyła dane finansowe spółki przejmowanej. W pozwie H.I.G. Capital nazwał działania Audaxu przestępstwem systemowym, które nie tylko wpłynęło na straty przejmującego, ale miało także negatywny wpływ na gospodarkę, w wyniku czego H.I.G. Capital „przepłacił” o szacunkową wartość 250 mln dolarów. Skąd taka strata? Zawyżone przychody wyjaśniono stworzeniem „jakby sztucznego klienta” (ang. quasi-shell customer). Jest to przykład nieefektywności i nieścisłości w tradycyjnym procesie due diligence, w którym nadal „ręczna” analiza danych i nadzór mogą prowadzić do krytycznych błędów i przeoczeń w ocenach finansowych.

DD jest kluczowym etapem fuzji i przejęć, na którym dokonywane są strategiczne wybory, ale nadal mamy problem z następującymi kwestiami:

  1. Nieefektywność: ręczne przetwarzanie danych to czasochłonny i podatny na błędy aspekt tradycyjnego badania DD. 
  2. Nieścisłości: badanie DD przeprowadzane przez człowieka może skutkować nieadekwatnymi analizami, co może powodować problemy po zawarciu transakcji. 
  3. Opóźnienia: zasobochłonny charakter tradycyjnego badania DD może powodować opóźnienia w transakcjach, w których liczy się czas. 
  4. Koszty: tworzenie rozbudowanych, kompetentnych zespołów i zajmowanie się znaczną liczbą formalności skutkuje rosnącymi wydatkami.

Skoro mamy tak wielkie wyzwania, nic dziwnego, że bankierzy inwestycyjni doradzający przy transakcjach M&A, to jedni z najlepiej opłacanych specjalistów w świecie finansów.

I właśnie tu z pomocą przychodzi drugie interesujące zagadnienie: sztuczna inteligencja i inne nowoczesne technologie.

W złożonym środowisku fuzji i przejęć badanie due diligence odgrywa kluczową rolę w ocenie potencjalnych transakcji. Jest to istotny element zarządzania ryzykiem transakcji, który pozwala podejmować świadome decyzje inwestycyjne. Współczesne rozwiązania fintech w procesie DD coraz częściej obejmują integrację najnowocześniejszych platform i narzędzi. Innowacje oparte są na rozwiązaniach wykorzystujących sztuczną inteligencję, zaawansowane analizy danych oraz technologię blockchain. W procesie due diligence szczególnie przydatne wydają się algorytmy oparte na sztucznej inteligencji, używane do analizy danych, ponieważ oferują szczegółowy wgląd w kondycję finansową spółki przejmowanej. Celem wykorzystania nowych technologii w procesie DD jest poprawa ogólnej wydajności i dokładności procesu M&A. Dzięki takim rozwiązaniom można znacznie skrócić czas potrzebny na przeprowadzenie procesu DD, poprawiając efektywność gromadzenia i analizy danych oraz oceny ryzyka. Rozwiązania technologiczne poprawiają efektywność identyfikacji potencjalnych szans i zagrożeń oraz zwiększają dokładność wniosków. Dzięki usprawnieniu procesów zwiększa się wydajność i efektywność kosztowa transakcji fuzji i przejęć.

Co można było zrobić lepiej w procesie due diligence przejęcia Mobileum przez H.I.G. Capital? Co możemy zrobić, aby uniknąć takich sytuacji w przyszłości? Na etapie DD najważniejszy wydaje się czas oraz dokładność informacji. Dlatego naszym zdaniem w pierwszej kolejności powinno się rozważyć wdrożenie platformy due diligence opartej na sztucznej inteligencji, która pozwala zautomatyzować gromadzenie danych, analizę i ocenę ryzyka, drastycznie skracając czas i zasoby wymagane w tradycyjnym procesie. W opisywanej transakcji taka platforma miałaby następujące zalety:

  1. Szybsze przetwarzanie danych: w kontekście przejęcia Mobileum platforma oparta na sztucznej inteligencji przetwarzająca dane z dużą prędkością, zapewniająca szybkie dostarczanie krytycznych informacji, mogłaby przyspieszyć wykrycie nieprawidłowości finansowych, w tym „jakby sztucznego klienta”. Automatyzując analizę danych, możemy zwiększyć poprawność decyzji podejmowanych w procesie DD, co jest czynnikiem krytycznym powodzenia M&A.
  2. Większa dokładność: w przypadku przejęcia Mobileum analiza danych o większej dokładności pozwoliłaby na szybszą identyfikację nieścisłości finansowych, co zminimalizowałoby ryzyko „przepłacenia” za zakup spółki. Analiza danych przy użyciu sztucznej inteligencji zapewnia bardziej precyzyjną ocenę potencjału przejmowanej spółki pod kątem jej obecnej wartości oraz potencjalnych synergii pomiędzy spółkami, minimalizując błędy wyceny itp. 
  3. Redukcja kosztów: w kontekście przejęcia Mobileum automatyzacja pracochłonnych i czasochłonnych zadań due diligence pozwoliłaby zredukować koszty procesu, a zasoby wykorzystane w tradycyjnym procesie mogłyby zostać bardziej efektywnie wykorzystane np. do jeszcze bardziej wnikliwej oceny pozycji przychodowych.

Nie możemy zapominać, że rozwiązania technologiczne powinny być dobrze zintegrowane z istniejącym procesem DD. Technologie mają uzupełniać i usprawniać, a nie zakłócać lub całkowicie zastępować ustalone praktyki. W kontekście przejęcia Mobileum platforma oparta na sztucznej inteligencji powinna zostać zintegrowana z tradycyjnymi etapami due diligence, umożliwiając monitorowanie danych i wniosków w czasie rzeczywistym oraz natychmiastową identyfikację rozbieżności, zapobiegając niepotrzebnym opóźnieniom. Implementując innowacyjne rozwiązania, takie jak platformy oparte na sztucznej inteligencji, organizacje przejmujące mogą przeprowadzać bardziej wydajne i dokładne analizy, zmniejszając ryzyko popełnienia błędu, niszczenia wartości i zwiększając swoje szanse na udane transakcje. Cytując Scotta Moellera, dyrektora Centrum Badawczego Fuzji i Przejęć w Bayes Business School, w takim wydaniu badanie due diligence to nie tylko ćwiczenie „odhaczania kolejnych punktów” (ang. box-ticking), ale kluczowy etap zrozumienia wartości transakcji i wartości synergii tworzonej przez zintegrowane podmioty. Zobaczymy, jak poradzą sobie spółki przejmujące w 2024 roku. 

Poglądy i opinie wyrażone w tym artykule są poglądami autorów i mogą nie być zbieżne z poglądami i stanowiskami instytucji, w których autorzy są zatrudnieni.


Paulina Roszkowska

Dr hab. Paulina Roszkowska, prof. SGH w Zakładzie e-Biznesu, Instytut Informatyki i Gospodarki Cyfrowej, Kolegium Analiz Ekonomicznych SGH, wykładowca w Bayes Business School w Londynie oraz profesor finansów w Hult International Business School. W biznesie zajmowała się finansami przedsiębiorstw i relacjami inwestorskimi zarówno po stronie korporacyjnej, jak i konsultingowej, pełniła funkcję członka rady nadzorczej oraz była CEO brytyjskiego startupu w obszarze Fintech.

Maurycy Śliwocki

Maurycy Śliwocki, absolwent studiów licencjackich oraz student studiów magisterskich na kierunku zarządzanie finansami przedsiębiorstwa w SGH. Doświadczenie zawodowe zdobywał w branży doradztwa biznesowego, pracując z firmami z sektora TMT oraz instytucjami finansowymi w Europie i na Bliskim Wschodzie.