麥肯錫觀點：AI 如何加速盡職調查，提升決策品質

生成式 AI 的崛起，正在悄悄改變企業投資決策的遊戲規則。過去的「外部盡職調查」，往往需要分析團隊數週的時間，蒐集市場資料、比對競爭對手、進行情境建模，最後才能拼湊出對標的企業的完整畫像。

然而，AI時代到來後，這一切都被重新定義。AI的價值，不只是讓我們更快找到答案，而是能幫助領導者「提出更好的問題」。當AI自動整合數據並產生假設時，企業真正需要思考的，反而是：在有限的時間內，我們要如何運用AI提供的洞察，抓住決策關鍵？

AI讓盡職調查從「耗時」轉向「高效」

在傳統流程中，盡職調查往往是場耐力賽。分析師需要花上無數工時，從公開數據庫、投資簡報到專家訪談，一點一滴拼湊市場圖像。但生成式AI的出現，讓這種效率低下的做法成為過去。

AI能同時閱讀成千上萬頁的財報、產業報告與新聞，快速篩出異常訊號或潛在風險，甚至主動提出假設，讓團隊可以在幾天內完成原本幾週才能做完的工作。這種時間差就是競爭優勢，因為在併購、投資決策講求速度與準確度的情況下，能更快得到第一手洞察，就意味著能搶先一步鎖定價值機會。

AI讓問題更精準，答案更有深度

或許有人會以為，AI只是幫助決策者「更快找到答案」，但事實上，它帶來的真正轉變，是幫助領導者「更快聚焦到對的問題」。舉例來說，當AI分析出某標的企業的客戶留存率異常時，領導者可以進一步追問：「這是因為產品問題、價格策略，還是市場競爭？」

這種追問讓調查的方向更加聚焦，也讓後續的決策更有依據。換句話說，AI不是替人類做最後的判斷，而是替人類打開更多值得深思的切入點。這種從「被動接收資料」轉為「主動發問」的思維轉換，正是AI驅動下的盡職調查最重要的價值。

讓AI成為專業分析的助力？

根據麥肯錫的研究，企業若要真正把生成式AI應用到盡職調查，不能僅僅把它當作「快速回答問題的工具」，而必須建立一整套新方法。首先，應善用專有數據（如歷次併購的協同效益、交易定價基準），並將這些內部經驗輸入模型，才能獲得真正具競爭力的資訊。

其次，團隊要設計更精準的「提示語（prompt）」，把AI當成產品經理，而非搜尋引擎。此外，領導者可考慮建立專門的AI代理（agent），處理如同業比較、潛在市場掃描等專業任務，並以系統化流程避免模型幻覺。

最重要的是，AI必須被視為「加速器」而非「決策者」，它能加速得到研究成果，但最終的決定權依舊來自具備經驗判斷的人類。唯有這樣的架構，才能確保AI帶來的是更快速、更準確的調查，而非錯誤訊息的陷阱。

AI能提出過去人工難以察覺的隱藏關聯與潛在假設，讓決策者的視野不再侷限於「已知的問題」，而是可以深入探索「尚未被提出的問題」。這代表盡職調查正從一種被動驗證的工具，轉化為主動挖掘價值與掌握風險。

AI不只是工具，更是思維的轉換器

AI的強大並不意味著人類的角色消失，恰恰相反，AI能把大量零散的訊息快速整理成有用的結論，卻無法完全理解商業環境中的文化、策略與人性細節。如果缺乏專業人士的把關，AI的輸出很可能只是「流暢但錯誤」的假象。

因此，最理想的模式是「人機協作」：AI負責廣度與速度，人類則負責深度與判斷。這樣的結合不僅能避免錯誤被放大，也能確保決策具備專業性與現實感。未來，成功的決策團隊，將不再是單純依賴AI或單靠人類經驗，而是懂得如何將兩者結合，創造出一加一大於二的價值。

從麥肯錫這個研究，可以發現AI提供的是工具與框架，但最終的競爭力來自於企業能否問對問題、建構出專屬的AI代理流程，並建立長期的數據治理機制。誰能在最短時間內把AI落實為可複製、可持續的流程，誰就能在未來的投資與市場競賽中建立壟斷性優勢。換句話說，AI時代的贏家，不是找到最多答案的人，而是能善用AI提出最好問題，並把答案轉化為行動的人。