AI Gen如何重塑业务估值

AI助理Claude背后的公司Anthropic预测，在未来五年内，人工智能可以代替金融，咨询和技术等领域的50％的入门级工作。” 

随着机器变得越来越有能力，它已被广泛接受，其中许多角色至少会被AI增强。根据我使用Generative AI工具的经验，聊天机器人（例如Chatgpt或困惑）对辛苦的任务非常有帮助，例如总结文档，破解Excel公式，并偶尔教我下班后如何烹饪牛排。

估值专业人员长期以来一直依赖电子表格，手动数据输入和判断力的工作流程来提供公允价值结论。无论是对业务实体还是金融工具的估值，该过程经常结合零散的文档，定制的电子表格以及许多小时的手册工作。” 

生成的AI模型可以通过简化重复任务并使专业人员能够更多地专注于高价值分析来改变所有这些模型。

从咕unt工作到生成的工作流程

初级分析师时间的很大一部分用于解释股东文件，更新资本表和起草估值备忘录，这都是生成AI可以增加的任务。

例如，执行409A估值的关键步骤是了解股东协议中规定的分销瀑布。现在，在笔记本电脑上的本地托管的AI模型，例如Ollama，现在可以摄入法律文件，提取相关条款以及输出结构化和可行的摘要。与Chatgpt这样的云托管模型相比，本地托管的模型还增强了数据机密性。分析师现在可以专注于审查AI的准确性，而不是被埋葬在细节中。

AI生成的模型用于复杂的安全估值

在Excel中建立估值模型有几个好处，包括直观的视觉效果和易于内部审查。尽管AI可以在几秒钟内生成复杂的Excel公式，但当前的Excel Copilot仅限于基于文本的帮助。

但是，当评估诸如限制性股票单位或具有市场和服务条件的期权之类的复杂金融工具时，对Python或其他语言进行建模的基础工具通常会产生更清洁和高性能的模型。 

生成的AI可以解释定义基本工具特征并创建可行的建模计划的法律文件。例如，如果根据10天的平均股票价格符合某个美元阈值的估价限制股份，那么生成的AI将完全有能力在Python中建模这些股票，并在估值报告中产生相关的视觉效果。通常，使用AI生成的Python模型在几秒钟内使用Oracle Crystal Ball在Excel中运行可能需要几个小时才能在Excel中运行。

对历史可交付成果的培训生成AI

鉴于这些文档通常遵循特定的结构，音调和合规性语言，因此起草估值报告和审计备忘录通常会消耗不成比例的分析师时间。通过对公司历史可交付成果进行培训生成的AI模型，现在可以自动化这些文档的初稿，这些文件与公司已建立的标准保持一致。

例如，经过先前估值报告或备忘录培训的生成AI可以学习首选格式，措辞和披露语言。通过提供公司财务和财务模型产出等关键投入，AI模型可以生成类似于公司声音和格式化约定的草案。这并不能消除对人类审查的需求，但它大大减少了从财务模型产出到客户就绪的可交付成果所需的努力。

这对专业意味着什么

AI会完全自动化业务评估工作吗？短期内不太可能。人类的判断仍然是该行业的核心。但是工作的本质正在发展。

明天的估值专家将不仅需要财务专业知识；他们需要了解迅速的工程以及AI工具的优势和局限性，并将它们有效地集成到其工作流程中。尽早拥抱这一转变的团队不仅会更有效，而且可以更好地满足客户的截止日期并提供可辩护的工作产品。

当我们进入这个新时代时，一件事很明显：电子表格不再是估值的最后边界。AI在这里不是为了取代估值专家 - 在这里，将工作的乏味部分从他们的盘中脱颖而出。