AI 不只是看文件：正在成為併購交易的核心基礎設施

AI 可協助交易團隊：

• 匯入、分類及整理資料室內容；
• 找出重複文件，以及缺失或彼此不一致的資料；
• 摘要文件並擷取主要商業與法律條款；
• 定位控制權變更、轉讓、終止、排他、責任、智慧財產、隱私及監管條款；
• 比較性質相近的協議，標示不尋常或偏離標準的文字；
• 交叉比對不同文件，找出衝突、缺口與異常；以及
• 產生結構化問題清單、追蹤表及盡職調查報告的初稿段落。

這些工作特別適合 AI，因為它們涉及大量檢索、分類、擷取與比對。法律及產業資料所描述的 AI 盡職調查，通常是先由系統自動分析，再由人員驗證與解讀。

AI 也能協助標示「預期應該存在、卻尚未找到」的證據。例如，年報或其他文件提到目標公司曾出售一項資產，系統便可提示團隊在資料室尋找相關交易文件。如果支援資料不存在，團隊就能更精準地提出補件要求及管理層問題。

2. 起草與文件管理

當盡職調查發現被整理並連結回原始文件後，這些資訊便能進入交易的下一階段。AI 可協助：

• 製作例行文件及工作清單的初稿；
• 整理揭露附表所需的資料；
• 將條款與先例、範本或交易作業手冊比對；
• 摘要不同版本間的修訂及紅線變化；
• 擷取聲明、保證、承諾及例外事項；以及
• 將擬議的保障條款追溯至促成該建議的原始證據。

其中的策略價值在於資訊能夠延續。盡職調查發現不應被鎖在一份試算表裡，而應在團隊判斷是否要求聲明、承諾、同意、補償、交割條件或其他保障時，隨時可被查證。描述當前併購流程的資料，已將這種從盡職調查延伸至起草與談判的資訊流動，視為 AI 影響交易工作的主要部分。

3. 談判準備

在核准的來源資料範圍內，AI 可以整理交易團隊簡報、摘要對手方提出的修改、找出偏離作業手冊的部分，並依主題或優先順序編排待解決問題。它也能協助準備問題及替代文字，供人員審閱。

但 AI 無法可靠地獨自判斷客戶的商業目標、風險承受度、退讓底線或談判策略。這些決定往往取決於管理層關係、時間安排、融資條件、監管曝險、競爭局勢及客戶更廣泛的優先事項。

不同職級的工作將如何改變

初級律師：執行結構化的第一輪工作

AI 特別適合處理過去耗用大量初級律師時間、且可由明確規則界定的重複任務。按照既定流程，初級律師可以運用 AI：

• 依指定條款審查合約；
• 擷取當事人、日期、條件、門檻及例外事項；
• 填寫盡職調查追蹤表；
• 摘要協議並找出缺少的資訊；
• 整理揭露附表的初步資料；以及
• 撰寫例行盡職調查問題，交由律師審閱。

初級律師的角色不會因此消失，而是轉向確認輸出是否完整、每個重要結論是否有原始文件支持，以及把模糊之處或重大例外向上呈報。

資深律師：品質控管與整合分析

當工作流程變快，資深律師的重要性反而可能提高。他們需要：

• 測試 AI 輸出的準確性與一致性；
• 判斷哪些發現具有重大性；
• 整合分散在多份文件或不同工作流中的風險；
• 將盡職調查發現轉化為協議中的保障條款；
• 監督審查規則及升級處理路徑；以及
• 把交易作業手冊轉化為清楚的指令與驗證標準。

這是「原始擷取」轉化為「法律分析」的關鍵一層。AI 可以找出某份合約要求第三方同意，但資深律師仍須評估該要求的實際影響、判斷能否取得同意，並建議它應如何影響交易。

合夥人：提供建議、分配風險與制定策略

合夥人可以利用 AI 產生的問題地圖、摘要及連結來源的分析，把注意力集中在客戶建議及最具價值的決策，包括風險分配、商業取捨、談判姿態、問題升級，以及交易是否仍具吸引力。

AI 可以改善合夥人取得事實的方式，但不會接手提供建議的責任。專業判斷仍是整套流程的控制點。

AI 能讓盡職調查快多少？

目前沒有適用於所有交易的可靠統一數字，可以準確說明 AI 能節省多少時間，或能減少多少企業盡職調查人力。實際結果取決於資料室的品質與完整度、交易類型與複雜度、審查標準、採用的工具，以及人工驗證的程度。

柏克萊一份分析指出，部分法律與財務盡職調查工作的效率提升可達 40% 至 70%，但也強調具體幅度會隨交易複雜度與資料品質而變化。 其他資料同樣描述閱讀、擷取與彙整時間大幅下降，但這些數字不能直接當成每一筆交易的通用基準。

較穩妥的結論是：AI 可以實質壓縮盡職調查中「找出、整理、擷取與比對」的階段，減少企業初步審查所需的律師工時，並讓資深分析更早開始。但它並不會消除法律、稅務、監管、財務、資安、商業或營運等針對性盡職調查的必要性。

此外，第一輪審查變快，也不代表交易一定能更快完成。監管核准、融資、談判、交易對手回應速度、簽約條件及來源資料不完整等因素，仍可能位於交易的關鍵路徑上。

對併購團隊與律師事務所的影響

交易時間表

更早發現問題，能讓管理層提問、風險決策及文件起草提前展開。團隊不必把大量時間花在等待基本資料被擷取，而能更快處理可能影響價格、架構、保障或執行的問題。

人力配置

較可能出現的不是併購律師消失，而是工作組成改變。較精簡的團隊可以處理例行審查，律師及其他專家則更早投入例外分析、整合判斷與客戶溝通。AI 輔助審查平台已開始改變團隊分配大量文件審查責任的方式。

收費模式

當高量、可重複的審查工作變得更標準化且容易衡量，按小時計費將面臨更大壓力。固定費用、費用上限、分階段收費或按價值收費，可能更容易設計；但前提是事務所能衡量並治理整套工作流程，也能對 AI 輔助產出的品質負責。

初級律師訓練

傳統上，律師透過大量閱讀文件來學習交易；當機器承擔更多第一輪工作後，這種學徒式訓練將不再完整。事務所需要有意識地教導初級律師：

• 如何把合約文字連結至商業與法律風險；
• 如何以原始文件測試 AI 輸出；
• 如何辨識遺漏與不合理的自信表述；
• 如何區分「被標示的問題」與「真正重大的問題」；以及
• 如何把發現轉化為建議與談判選項。

因此，訓練重點不只是學會如何下提示詞，而是學會在取得資訊更快的情況下，做出更好的判斷。

為什麼人類判斷仍然主導交易

AI 能夠檢索、整理、比對、摘要及提出建議。它在相同時間內可以處理遠超過人類團隊手動審查能力的文件，也能讓模式更容易被看見。但 AI 可能忽略細節、誤解情境、產生錯誤，或在來源資料不完整時，提供看似完整的答案。因此，人工監督不可或缺。

交易專業人士仍須負責：

• 設定審查範圍、目標與限制；
• 確認結論有原始文件支持；
• 在交易的事實與法律脈絡中解讀發現；
• 判斷哪些問題具有重大性；
• 決定應爭取哪些保障；
• 評估客戶的風險承受度；以及
• 制定並執行談判策略。

最可靠的模式，是由人主導、AI 承擔規模化處理與結構化整理的工作流程；律師及其他專業人士則提供情境、責任與判斷。AI 之所以正成為併購的核心基礎設施，正是因為它能讓專家的注意力更集中，而不是因為它能取代決定交易應如何解讀的專家。