Ricerca di aziende target in M&A e private equity: come l'AI ottimizza il lavoro di analisti e fondi

L'intelligenza artificiale sta trasformando le infrastrutture finanziarie e il modo in cui analisti, advisor e fondi di investimento gestiscono le operazioni di M&A e private equity. L'impatto di questa evoluzione emerge anche dalle analisi di McKinsey, secondo cui l'impiego dell'AI in questi ambiti può contribuire a ridurre i costi operativi fino al 20% e ad accelerare i processi fino al 50%.
Nonostante questa evoluzione, una delle fasi più importanti di un'operazione di investimento continua a essere svolta con strumenti e procedure tradizionali. Quando un'azienda decide di effettuare un'acquisizione, una fusione o di entrare nel capitale di un'altra società, deve innanzitutto analizzare il mercato e individuare le imprese più in linea con gli obiettivi dell'operazione. È proprio in questa fase che si scontra con un processo ancora basato sulla consultazione di banche dati, registri e fonti pubbliche distribuite su piattaforme non integrate tra loro e che può richiedere settimane di lavoro, aumentare il rischio di errori e rallentare l'intera operazione, con possibili ripercussioni sulla competitività.
DeepTree, startup italiana che ha sviluppato una piattaforma basata su intelligenza artificiale per automatizzare la ricerca e l’analisi delle informazioni sulle imprese, nasce proprio per superare questi ostacoli. Delegando alla tecnologia lo svolgimento delle operazioni di ricerca e analisi più ripetitive, la piattaforma riesce a individuare le opportunità più interessanti, restituendo ai professionisti il tempo necessario per concentrarsi sulla strategia dell'investimento.
"Per gran parte di chi opera in questo ambito, una porzione rilevante del lavoro quotidiano consiste ancora nel raccogliere dati sparsi nel tentativo di organizzarli in un formato leggibile e funzionale all'analisi. L'obiettivo della nostra tecnologia non è certamente quello di sostituire l’intuizione umana, ma piuttosto di eliminare gli ostacoli procedurali che si creano nella fase iniziale di ogni operazione." spiega Lorenzo Ferretti, CEO di DeepTree.
Oltre le classificazioni tradizionali, come cambia la ricerca delle imprese
Uno dei principali ostacoli che gli analisti incontrano riguarda l'utilizzo delle classificazioni amministrative, come i codici ATECO, che non sempre descrivono in modo fedele l'attività realmente svolta dalle imprese. Il risultato è che aziende molto diverse tra loro possono essere ricondotte alla stessa categoria, rendendo più complessa l'individuazione dei profili realmente rilevanti.
La piattaforma supera questo limite attraverso un sistema di ricerca semantica che permette di descrivere le caratteristiche dell'azienda ricercata tramite parole e concetti chiave, senza dover selezionare categorie predefinite. Analizzando un database proprietario che raccoglie le informazioni pubbliche disponibili sulle imprese, il sistema interpreta la richiesta, ricostruisce l'attività effettivamente svolta dalle aziende e restituisce in un unico ambiente di lavoro le informazioni più utili per l'analisi.
L'integrazione con modelli di intelligenza artificiale consente inoltre di generare automaticamente report e documenti personalizzati pronti per essere valutati o condivisi.
"Per troppo tempo i professionisti sono stati costretti a saltare da un portale all'altro per ricostruire il quadro completo di un'azienda, dai dati societari allo storico delle operazioni. La vera innovazione oggi non è solo trovare l'informazione, ma averla già connessa in un unico ambiente di lavoro. Centralizzando l'intero ecosistema di dati in un'unica piattaforma, eliminiamo la complessità delle indagini incrociate e forniamo una visione d'insieme immediata, pronta per essere trasformata in documento finale" conclude Claudio Arione, co-fondatore e CTO di DeepTree.

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