公表されたM&Aデータや金融機関の保有するデータ&ノウハウを用いた、M&Aマッチングを自動効率化した事例。
M&A候補先リスト作成においては、いろいろな情報ソースを手作業で集め、担当者の経験・ノウハウ・カンに頼ってリスト化している状況です。
公表されたM&Aデータや金融機関の保有するデータ&ノウハウなどから、買手視点の相性や売手視点の相性も算出し、買収する可能性(M&A成立スコア)と、その買収が良い買収となる可能性(M&A成功スコア)を算出するAIと類似M&A過去事例を抽出する仕組みを構築し、M&A業務の効率性(スピード)や網羅性(経験に頼らない)を高めることが可能になりました
課題 | : | 職人技術・ノウハウの伝承、 業務量削減、 |
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業界 | : | 金融・決済、 |
解析テーマ | : | テーブルデータ解析、 自然言語処理、 |