Deloitte：2026年全球生成式人工智能并购报告
生成式AI正在从并购交易的“试验项目”变成实际生产工具。德勤于2026年5月14日至27日对500名美国私募股权、被投企业及企业并购负责人开展调查，其中包括253名C-suite高管。数据显示，90%的受访机构已经在使用或试点AI，仅6%既未使用也没有计划，37%更已将AI部署至多个并购生命周期阶段。
从应用深度看，AI正在改变传统并购流程的时间分配。剔除AI非用户后，74%的机构已将AI用于投资组合战略、目标筛选或剥离标的筛选，61%用于尽调；与此同时，52%用于交割后整合，49%用于签约至交割和Day 1准备。相比早期主要服务于尽调、估值的模式，AI正向交易后半程扩张，但谈判与签约阶段的使用率仍只有33%，显示判断密集型工作仍难被自动化取代。
效率收益已经较为明确。71%的AI用户表示，AI减少了尽调、协同跟踪及利益相关方沟通中的人工工作；66%认为其加快了章程、工作计划和报告制作，另有66%实现了状态报告或仪表盘自动化，60%获得了情景分析和风险建模方面的决策支持。这意味着AI最先兑现的并非颠覆式价值，而是释放交易团队时间，并将节省下来的人工投入重新配置到更高价值的判断工作。
真正决定AI投资回报的指标也正在发生变化。38%的受访者将缩短尽调周期、减少尽调意外和降低内部资源负担列为衡量AI成效的关键结果，32%关注报价及估值信心提升，30%关注协同效应实现速度。相比之下，仅12%将缩短签约或交割时间作为主要评价指标，说明市场正在从追求“更快”转向追求更低成本、更少意外和更高交易确定性。
应用价值最高的场景依然集中在信息密集型工作。49%的机构认为识别尽调风险、红旗事项和未决问题最能在下一笔交易中创造即时价值，45%看重项目治理、工作流跟踪及高管报告，37%看重虚拟数据室文件审阅和尽调综合分析。换言之，AI的比较优势首先来自处理海量、分散且结构复杂的信息，而不是替代交易人员作出最终判断。
但信任仍是AI进入高风险交易决策的主要门槛。70%的受访者将安全与合规列为治理风险，67%担忧AI内容的责任归属不清以及输出不准确或不一致，62%认为平台整合不足。对于高风险决策，24%认为必须由专业人员进行人工复核，17%要求能够安全处理机密信息、个人信息及竞争敏感数据。自动化因此并不等于自主化，人的验证机制仍是交易治理的核心。
技术碎片化正在进一步限制价值释放。调查显示，仅29%的AI用户实现了贯穿并购生命周期的完整整合，58%处于部分整合状态，13%仍主要将AI作为独立工具使用。57%的受访者认为买方在碎片化数据源中的尽调是技术制造交易摩擦的最大来源，46%指向交割后整合或剥离执行。数据孤岛与工具孤岛，正在成为AI从“局部提效”迈向“全流程协同”的关键瓶颈。
未来竞争的焦点因此不再是“谁先使用AI”，而是谁能把AI嵌入可治理、可连接、可复制的交易体系。47%的机构主要采用第三方工具并获得咨询或实施支持，另有9%主要依赖咨询主导的解决方案；在价值创造方式上，35%认为“技术结合咨询专业能力”最有价值，明显高于20%的全托管方案、19%的全生命周期统一平台和15%的跨阶段工具整合。随着并购AI继续向交割、整合和剥离扩展，真正稀缺的资源将从模型本身转向高质量交易数据、流程治理以及能够驾驭复杂判断的人机协作能力。