導語：恭喜公司完成了一筆史詩級的收購！但對于 CIO 來說，噩夢才剛剛開始：兩套截然不同的 IT 架構(gòu)、雞同鴨講的數(shù)據(jù)模型、堆積如山的代碼……傳統(tǒng)的系統(tǒng)整合就像是一場痛苦的“器官移植”。好消息是，生成式 AI（Gen AI）正在為這場手術(shù)提供一種全新的“麻醉劑”和“手術(shù)刀”。
麥肯錫的一項最新研究給出了令人振奮的數(shù)據(jù)：在并購（M&A）中使用生成式 AI 的企業(yè)，平均成本降低了約 20%，交易周期最高縮短了 50%。
AI 是如何終結(jié)并購中的“技術(shù)排異反應”的？走在前面的數(shù)字化領(lǐng)導者們探索出了兩條核心路徑：
1. 告別“大一統(tǒng)”：用 AI 充當萬能翻譯官
過去，企業(yè)收購后第一件事就是花六個月甚至更長時間，痛苦地把所有數(shù)據(jù)強行塞進一個統(tǒng)一的 ERP 系統(tǒng)里?，F(xiàn)在不需要了。企業(yè)可以直接利用 AI 和知識圖譜，在不改變底層系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，直接跨平臺提取、映射和分析數(shù)據(jù)。AI 就像一座無形的數(shù)字橋梁，讓你在沒有完成系統(tǒng)合并的情況下，就能第一時間獲取業(yè)務洞察。
2. 加速“大修”：讓 AI 承擔 80% 的臟活累活
如果你決定進行深度系統(tǒng)整合，AI 則是最強的“打工人”。以技術(shù)解決方案提供商 Nash Squared 為例，在連續(xù)收購兩家公司后，他們利用 AI 數(shù)據(jù)管理平臺，自動完成了 80% 的跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)映射工作，讓人類團隊只需負責最后的審核。這直接砍掉了 30% 的傳統(tǒng)工作量。
給 CIO 的“避坑”指南：
雖然 AI 很強大，但它不是魔法。在將其引入并購流程時，先行者們給出了三條鐵律：
對齊“度量衡”：在讓 AI 干活之前，兩家公司的運營模式、KPI 定義和安全策略必須先達成一致，否則 AI 只會加速制造混亂。
數(shù)據(jù)清洗是底線：不要指望 AI 能自動識別兩家公司數(shù)據(jù)庫里名字不同但實為同一個客戶的記錄，人類專家的介入必不可少。
拒絕“大爆炸式”遷移：不要試圖在一個周末把所有系統(tǒng)全部合并。利用 AI 進行分階段、有節(jié)奏的遷移，因為你不僅是在整合系統(tǒng)，更是在安撫和帶領(lǐng)被收購公司的人心。
總結(jié)：下一輪并購浪潮的贏家，將不再是那些擅長資本運作的金融極客，而是那些懂得用 AI 快速消化數(shù)字資產(chǎn)的 IT 領(lǐng)袖。
全文：CIO 如何利用 AI 克服并購整合的頭痛難題
許多數(shù)字化領(lǐng)導者認為，生成式 AI 能夠徹底變革并購（M&A）流程。一些先行者已經(jīng)開始利用這項新興技術(shù)來整合系統(tǒng)和數(shù)據(jù)，但要實現(xiàn)更廣泛的采用，仍需克服重大障礙。
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并購活動中最棘手的部分之一就是系統(tǒng)和數(shù)據(jù)的整合。承接目標公司的 IT 架構(gòu)體系，意味著要吸納一系列極其復雜的平臺和流程。然而，研究表明，以增長為導向的企業(yè)完全可以利用針對性的生成式 AI 解決方案，來攻克這些并購挑戰(zhàn)。
麥肯錫在去年的報告中指出，42% 的商業(yè)領(lǐng)袖認為生成式 AI 具備變革交易流程的巨大潛力。在并購活動中引入生成式 AI 的受訪企業(yè)表示，其整合平均成本降低了約 20%，更有 40% 的受訪者稱，生成式 AI 使整個交易周期加快了多達 50%。
麥肯錫進一步指出，下一輪并購浪潮的贏家，將是那些積極擁抱生成式 AI 的團隊，而不是那些持觀望態(tài)度的企業(yè)。該公司合伙人布雷特·威爾遜（Brett Wilson）表示，目前正顯現(xiàn)出兩條截然不同的應用路徑。首先，一些企業(yè)正在將 AI 作為傳統(tǒng)系統(tǒng)深度整合的“替代方案”。
他表示：“AI 彌合了系統(tǒng)間的差距，使企業(yè)無需將所有內(nèi)容強制遷移到單一平臺上，就能快速回答關(guān)鍵的業(yè)務問題。這種方法取代了極其昂貴且耗時多年的系統(tǒng)整合項目，并以通常更低的成本，將價值驅(qū)動的業(yè)務見解推向了前臺?！?/span>
第二條路徑則是以“全面整合”為目標，利用 AI 來大幅加速工作進程。這包括跨系統(tǒng)的數(shù)據(jù)映射、構(gòu)建 API 接口、自動生成系統(tǒng)測試代碼，以及大幅減少人工勞動。同時，AI 還被用來快速生成初步的整合計劃或項目路線圖，其速度遠超以往團隊獨立操作的極限。
他表示：“當這些局部的漸進式改進結(jié)合在一起時，它們開始在整個流程中帶來實實在在的實時成本節(jié)省。在實踐中，這兩條路徑的潛在影響，不僅重新定義了整合后的系統(tǒng)格局，還為企業(yè)提供了一條更快實現(xiàn)商業(yè)價值的捷徑。”
CIO 們也正在深思 AI 如何幫助他們克服并購難題，一些具有開拓精神的數(shù)字化領(lǐng)導者正利用新興技術(shù)來整合系統(tǒng)和數(shù)據(jù)。然而，前路并非坦途，CIO 們應當密切關(guān)注那些經(jīng)過驗證的最佳實踐經(jīng)驗。
一、尋找更聰明的數(shù)據(jù)整合方式
企業(yè)轉(zhuǎn)型咨詢公司 Egremont Group 的副總裁馬克·戴維斯（Mark Davis）深知并購形勢的嚴峻性。一旦收購完成，CIO 們往往被期望能以光速整合系統(tǒng)和數(shù)據(jù)，而此時，整個組織通常還在為戰(zhàn)略、治理和運營等核心方案爭論不休。在這種混亂中，AI 可以通過在整合期間支持決策來創(chuàng)造巨大價值。
他表示：“企業(yè)不再僅僅進行機械的系統(tǒng)映射，而是利用 AI 將來自目標公司運營模式中的大量碎片化信息，以及繁雜的流程文檔，綜合轉(zhuǎn)化為可落地的績效數(shù)據(jù)。這種方法正在幫助包括 CIO 在內(nèi)的領(lǐng)導團隊，更清晰地透視兩個組織真實的工作執(zhí)行方式，以及真正的摩擦點和業(yè)務依賴關(guān)系究竟在哪里。”
房地產(chǎn)專業(yè)公司 Segro 的 CIO 理查德·科布里奇（Richard Cobley）也看到了 AI 協(xié)助并購流程的潛力。他所在公司的數(shù)字化轉(zhuǎn)型聚焦于三個方向：整合孤立的點狀解決方案、充分挖掘企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值，以及與值得信賴的合作伙伴共建新技術(shù)。雖然科布里奇尚未正式將 AI 用于管理并購活動，但他對其潛力深信不疑。
他表示：“我認為那種‘必須先把所有數(shù)據(jù)都清洗完美，才能引入 AI’的觀點是不正確的，你完全可以先篩選出核心需求的數(shù)據(jù)部分。AI 是將整個組織凝聚在一起的絕佳工具，我們目前正在研究如何利用它將我們分散在全球各地的地理數(shù)據(jù)集整合起來，同樣的底層邏輯顯然也完全適用于并購場景。”
理光（Ricoh）歐洲的 CIO 尼克·皮爾遜（Nick Pearson）在當前的職位，以及之前在百事公司和沃達豐等大型企業(yè)的任職經(jīng)歷中，積累了極其豐富的并購經(jīng)驗。他指出：“‘直接遷移（Lift and shift）’是并購后系統(tǒng)整合的傳統(tǒng)老路。但現(xiàn)在，企業(yè)有了全新的替代方案，他們無需再痛苦地花上六個月的時間去標準化雙方的 ERP 數(shù)據(jù)。”
他表示：“AI 是錦上添花。我認為我們開始看到一種深刻的變化，這不僅僅是 IT 工具層面的變化，更是思維方式的徹底轉(zhuǎn)變。人們不再傻等六個月或十二個月去完成系統(tǒng)合并，而是意識到可以利用 AI 更快地訪問和洞察數(shù)據(jù)。因此，這既是整合團隊底層邏輯的轉(zhuǎn)變，也是 AI 帶來的革命?！?/span>
保險巨頭 Howden 集團的首席數(shù)據(jù)官巴里·帕納伊（Barry Panayi）也是一位堅信 AI 是并購關(guān)鍵盟友的數(shù)字化領(lǐng)導者。該公司的員工人數(shù)在過去五年中從約 10,000 人激增至約 23,000 人。數(shù)據(jù)和技術(shù)處于該公司增長戰(zhàn)略的絕對核心位置，利用新興技術(shù)整合系統(tǒng)更是重中之重。
他表示：“收購公司和業(yè)務增長應該是一種競爭優(yōu)勢，而不是沉重的 IT 負擔。我們現(xiàn)在需要攝取海量的異構(gòu)數(shù)據(jù)，這在過去是極度困難的，但現(xiàn)在 AI 應該被視為一個絕佳的機會。因為每獲得一個新的數(shù)據(jù)點，我們都可以進行數(shù)據(jù)三角驗證（Triangulation）。這意味著我們應該思考如何使用知識圖譜并生成商業(yè)洞察，而不是死磕‘如何把數(shù)據(jù)硬塞進同一個數(shù)據(jù)倉庫’。”
二、將 AI 真正落地到并購流程中
技術(shù)和人才解決方案提供商 Nash Squared 的 CIO 安庫爾·阿南德（Ankur Anand）親自操刀了公司的數(shù)據(jù)和系統(tǒng)整合戰(zhàn)役。2022 年，該公司收購了人才和招聘托管服務提供商 Het Flexhuis，一年后又將云和數(shù)據(jù)解決方案提供商 Knoldus 收入囊中。
這其中最大的痛點之一，就是將截然不同的財務和客戶關(guān)系管理（CRM）系統(tǒng)整合在一起。每家被收購的公司都有自己獨特的運營模式，以及隨之而來的特定平臺、數(shù)據(jù)分類標準和安全策略。這些模式孕育了固有的內(nèi)部文化，而這些文化往往與母公司格格不入。阿南德必須巧妙地整合這些系統(tǒng)和流程，以確保 Nash Squared 能夠真正從中獲益。
通過利用技術(shù)專家 Nextgenlytics 提供的 AI 數(shù)據(jù)管理平臺 BlueGecko，阿南德的團隊成功將耗時極長的數(shù)據(jù)映射過程實現(xiàn)了自動化。該系統(tǒng)不僅大幅減輕了工作量，還產(chǎn)出了極其準確的結(jié)果。
他表示：“該技術(shù)利用 AI 來深度理解各種系統(tǒng)的邏輯。通過這種方法，BlueGecko 自動完成了我們約 80% 的數(shù)據(jù)映射工作。隨后，我的團隊只需審查輸出結(jié)果以確保準確無誤即可。這一創(chuàng)舉將傳統(tǒng)數(shù)據(jù)映射環(huán)節(jié)的工作量硬生生砍掉了約 30%?！?/span>
商業(yè)信息服務巨頭湯森路透（Thomson Reuters）的首席技術(shù)官喬爾·赫龍（Joel Herron）同樣是利用技術(shù)驅(qū)動并購整合的行家里手。他強調(diào)，必須主動管控雙方在安全和合規(guī)方面的巨大差距，并且在收購的極早期解決這些問題至關(guān)重要。因為如果拖到后期，尤其是在合并后的公司開始推出新功能時，處理這些合規(guī)漏洞將變得極其困難。
為了簡化并購后的繁雜流程，赫龍透露，湯森路透的企業(yè)發(fā)展團隊正在秘密研發(fā)一種“協(xié)助盡職調(diào)查”的內(nèi)部 AI 系統(tǒng)。該工具將與公司現(xiàn)有的高生產(chǎn)力平臺 HighQ 深度融合，以確保員工在評估交易價值、發(fā)現(xiàn)隱藏風險和緩解潛在擔憂時，能夠保持高度的敏銳和一致性。
他表示：“正如你所預料的那樣，在龐大業(yè)務的各個分支中，管理并購流程的團隊在評估方式上往往存在巨大差異。如果你能夠利用 AI 推動更高的評估一致性，更好、更早地發(fā)現(xiàn)并緩解風險，你就能達成一筆更完美的交易。因此，我們對團隊正在推進的這項 AI 工作感到無比興奮?！?/span>
三、應用 AI 的最佳實踐與避坑指南
正如麥肯錫的威爾遜所言，目前市面上尚不存在能夠“包打天下”的端到端并購整合 AI 解決方案。相反，大多數(shù)企業(yè)報告稱，他們是在并購流程的特定孤立環(huán)節(jié)，利用現(xiàn)有工具逐步實現(xiàn)改進。雖然這些改進帶來的收益是真實存在的，但它們尚未轉(zhuǎn)化為某種轟動性的標志性成果，例如“縮短一半的交易時間”或“從收購第一天起就實現(xiàn)雙邊系統(tǒng)的完美運行”。
他坦言：“因此，許多企業(yè)尚未對其整合方式或整體工作執(zhí)行方式進行傷筋動骨的全面重構(gòu)；相反，它們只是在現(xiàn)有的陳舊流程中，利用 AI 捕捉一些漸進式的效率提升，而不是圍繞 AI 的巨大潛力去徹底重新設(shè)計這些流程。這種保守的做法極大地限制了 AI 的影響力，使其僅僅淪為現(xiàn)有技術(shù)的小修小補，而無法在整合規(guī)劃的績效上實現(xiàn)真正的跨越式質(zhì)變?！?/span>
麥肯錫的研究表明，目前僅有 30% 的受訪者真正在中等至高水平上深入應用了生成式 AI。威爾遜表示，要在并購活動中成功采用 AI，企業(yè)需要按下暫停鍵，重新思考整體工作流程，讓團隊就全新的工作方式達成深刻共識，并在全速推進整合之前，先建立起團隊對 AI 結(jié)果的信心。
作為在這些高壓并購情境中屢戰(zhàn)屢勝的高管，Nash Squared 的阿南德為其他試圖將 AI 引入并購流程的 CIO 們提供了極其關(guān)鍵的避坑建議：
統(tǒng)一運營模式的“度量衡”：這是重中之重。只有當雙方的治理標準、安全政策和關(guān)鍵績效指標（KPI）的定義完全對齊時，底層的技術(shù)整合才能真正成功。
重金投資于數(shù)據(jù)標準化和協(xié)調(diào)：分類標準（Taxonomies）必須在各個組織間保持絕對的清晰和一致。
死磕數(shù)據(jù)清洗：千萬不要盲目信任 AI。如果不組建跨業(yè)務的專家團隊來輔助 AI 消除異常值，你極有可能遺漏致命的隱患（例如兩家公司系統(tǒng)中重復但名稱細微不同的客戶記錄）。
阿南德還指出，被收購公司的員工往往對母公司厚重繁雜的內(nèi)部政策和流程文件感到恐懼和抵觸，而 AI 可以在這方面大顯身手。例如，Nash Squared 巧妙地利用 Microsoft Copilot 來為新員工智能總結(jié)規(guī)章制度，大幅降低了文化融合的阻力。簡而言之，阿南德建議，將 AI 引入并購絕不僅僅是技術(shù)問題，它需要高度關(guān)注遷移進展、業(yè)務流程和人心的安撫。
他總結(jié)道：“請務必盡量避免那種試圖在一個周末搞定一切的‘大爆炸式（Big Bang）’一次性系統(tǒng)整合。相反，你應該基于統(tǒng)一的標準定義一個科學的遷移序列。在這個序列中，你要充分預判復雜性和安全風險，并以一種可控的節(jié)奏遷移技術(shù)。這種方法至關(guān)重要，因為你的終極目標是帶領(lǐng)兩家公司的員工一起走向未來，而不僅僅是冷冰冰地整合業(yè)務代碼。”
