私募股权投资正在进入一个由人工智能驱动的加速转型的新时代。在本期对话中 桥, 埃利纳-阿什基纳齐-伊尔迪斯, 合伙人兼私募股权投资部负责人，以及 热罗姆-佩蒂特, 在 Managing Partner 中，我们将探讨人工智能如何重新定义投资组合的价值创造、基金运作和投资策略。.
埃利纳-阿什基纳齐-伊尔迪斯的职业生涯始于战略咨询业，专门从事交易支持工作，之后她加入了埃利纳-阿什基纳齐-伊尔迪斯公司。 Artefact 的私募股权投资业务, 她主要负责基金及其投资组合的尽职调查、data 和人工智能转型。.
杰罗姆-佩蒂特（Jérôme Petit）为全球私募股权投资公司服务超过 25 年，领导着 Artefact’与全球顶级基金的合作。.
在整个投资生命周期推广人工智能
私募股权公司不是将人工智能作为一种实验性技术，而是作为一种 提高竞争力的结构性杠杆. .工业 data 证实了变革的步伐： 四分之三的私募股权公司已在数字化转型方面进行了大量投资, 在这些投资中，人工智能占大多数。这种势头是显而易见的，但许多基金仍在努力将雄心转化为执行力。.
机会横跨整个投资生命周期。在交易签署之前、, 人工智能促进采购和筛选 确定相关的收购目标，并以可比资产为基准。. 人工智能还能更快地揭示市场信号 与传统研究方法相比。.
在尽职调查过程中，大型语言模型可加快对复杂文档的分析，自动提取 data，并提高财务和运营基准。这样既缩短了交易时间，又提高了分析深度。.
一旦资产进入投资组合，人工智能将继续创造价值. .环境、社会和公司治理团队利用它来跟踪绩效指标，投资团队依靠它来进行市场监测和附加收购考察，投资者关系职能部门则利用它来更迅速、更准确地响应 LP 的要求。.
由此产生的不是单一的使用案例，而是一个支持整个基金决策的综合智能层。.
确保人工智能成为基金的核心
在私募股权投资领域部署人工智能需要驾驭一个独特的敏感环境。基金管理高度机密的 data，从投资组合业绩、交易管道、专有运营指标到投资者报告。. 因此，安全性、可追溯性和治理成为基本要求，而不是技术附加要求.
埃利纳通过以下例子强调了这种平衡 Ardian, 在该基金自己的 cloud 基础设施中部署了安全的人工智能生成能力。.
“在这个行业中，安全绝对是最重要的”。” 她解释说。. “我们在客户的环境中部署解决方案，以确保对 data、访问和可追溯性的全面控制”。”
定制架构也能提高性能。. 先进的检索框架可确保模型提供精确、可审计的答案，而不是通用的输出结果. .成本优化是另一个驱动因素：与标准许可模式相比，定制部署可将人工智能运营成本降低四到十倍，具体取决于使用强度。.
其结果是建立了一个可控但可扩展的人工智能环境，其设计目的是为了实现机构的严谨性而非实验性。.
超越工具：重新设计基金运作方式
虽然技术部署备受关注，但更深层次的变革还在别处。采用人工智能不可避免地会暴露现有工作流程中的结构性低效：一旦引入自动化，人工报告链、分散的 data 访问和重复分析就会成为瓶颈。.
正如热罗姆所解释的那样, “技术不再是最难的部分。真正的工作是重新思考端到端的流程，以充分利用人工智能”。”
这就是为什么许多转型计划既注重运营模式的重新设计，也注重技术的启用。这些计划横跨交易团队、环境、社会和公司治理、投资者关系、基金管理和营销职能，围绕人工智能增强的工作流程进行调整。.
影响可能很快。在某些情况下, 可在三个月内完成全面的运营模式重新设计, 从根本上重塑了普通合作伙伴获取见解、协作和决策的方式。通过这种方式, 人工智能成为组织重塑的催化剂, 而不仅仅是生产率的提高。.
激活投资组合公司的价值
如果人工智能能加强基金运作、, 其创造价值的最大潜力在于所投资公司本身. .私募股权公司越来越多地将人工智能的成熟度视为估值的驱动因素。然而，从历史上看，高级分析能力主要集中在拥有大量技术资源的大型企业。这种模式正在发生转变。.
“人工智能曾被视为大公司的奢侈品。如今，即使是中端市场的公司也可以部署有针对性的高效用例”。” 叶琳娜指出。.
第一步是诊断： 评估每家公司的 data 和人工智能成熟度、面临颠覆的风险以及创造价值的潜力. .这种评估通常考虑
- data 的运行和商业可用性
- 人工智能颠覆带来的竞争风险
- 内部数字能力
- 战略增长优先事项
那么, 根据可行性和业务影响确定优先用例. .常见的跨组合机会包括
- 内部 GenAI 协同人员自动进行报告、电子邮件和客户关系管理更新
- 潜在客户生成和 B2B 营销情报
- 加快征求建议书和投标响应
- 销售知识管理和起草建议书
此外，通常还有针对制造业、医疗保健、服务业或工业背景的具体部门举措。. 速度至关重要. .最初的成熟度评估可在一个月内完成，随后不久便可启动试点部署。这种快速启动模式允许基金在投入大规模投资之前测试价值创造假设。.
构建 data foundations
基金层面和投资组合层面的人工智能都有一个共同的前提条件： 统一、无障碍 data. .正如热罗姆所说、, “没有 data，没有人工智能”
因此，许多基金投资于 集中式 data platforms，整合来自投资组合公司、第三方提供商和内部报告系统的信息. .阿迪亚公司通过创建基于 cloud 的分析型 data platform 实现了这一目标：
- 财务和业务合计 data
- 报告流程自动化
- 提高计算速度和延迟
- 提高 data 的准确性和管理水平
这种平台就像一个活的生态系统。新的 data 套件、工具和应用程序被逐步集成，使分析能力得以不断扩展。Data 市场无需复杂的 API 集成即可直接访问外部情报源，从而进一步加快了采用速度。对于资金而言，这 基础设施成为人工智能可扩展性的支柱，确保洞察力不是孤立的，而是共享的 跨投资和运营团队。.
从实验到日常采用
私募股权公司在采用人工智能方面最显著的变化之一是文化上的，而不是技术上的： 由顾问推动的试验正在成为团队主导的创新.
一旦部署了安全的人工智能环境，交易团队、环境、社会和公司治理专家以及投资者关系专业人士就能迅速发现与其日常挑战相匹配的新应用。.
正如叶琳娜所观察到的、, “人工智能不再是小玩意儿。它正在成为日常工作的一部分。团队本身也在寻找新的方法来使用它，而这是我们始料未及的。”
这种自下而上的采用反映了更广泛的转变：人工智能正在从专业能力转变为制度条件反射、, 基金的运作、分析和交流方式.
结论：私募股权投资的新战略要务
人工智能对私募股权投资的影响不再是理论上的。它 可操作、可测量、可加速. .拥抱人工智能的基金不仅能提高效率，还能重塑整个投资生命周期的价值创造方式。从采购和尽职调查到投资组合增长和退出准备，人工智能正在成为速度和洞察力的倍增器。.
引领这一转变的企业将是那些认为 人工智能是基础设施，而不是工具集. .通过投资安全的 data foundations、重新设计运营模式以及在其产品组合中扩展能力，它们正在重新定义创造价值的机制。.
在一个时机决定回报的行业中，能够 大规模运行情报 很可能成为竞争优势的下一个领域。.
