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      大數據時代的並購
      2021/03/26 14:55:21 296次浏覽 分类:行業資訊 來源:

      近十年来,数据类并购呈快速增长趋势。根据波士顿咨询集团的统计,2017年全球数据类并购交易总金额达6580亿美元,为2010年的2420亿美元的2.7倍,占全球并购交易总金额的24%。通常而言,数据类并购是指并购的对象拥有某种数字产品或技术作为关键的业务因素。一方面,新兴的数据类企业意图通过并购同业拓展业务的边界和深度;另一方面,未以数据为主业的传统企业则期望通过数据类并购获取新的增长动力,即实现所谓的“数字化转型”(digital transformation)。随着5G等新一代通信网络的普及和数据相关技术的加速迭代,数据类并购预计将继续成为并购产业中炙手可热的类别。数据类并购有别于传统行业并购的特殊性,值得业界的关注。

      大數據

      傳統行業熱衷于跨界並購

      根據波士頓咨詢集團的上述統計,來自非數據類企業的跨界收購占數據類並購的三分之二。爲什麽要跨界收購?大數據的應用導致的業態創新和業務模式顛覆迫使傳統企業進行數字化轉型,而投入巨資進行內部研發,其結果具有很大不確定性,而且周期太長,難以跟上外部技術更新的步伐。于是,對外收購具備相關技術的企業,就成了傳統企業實現數字化轉型的捷徑。根據埃森哲咨詢公司于2017年中對來自七個國家13個行業的1100名企業高管的調查,“獲得新的數字化能力”“對新一代技術的需求”與“擴展至新的地域市場”“擴展至新的行業”並列成爲開展並購的最主要驅動因素。

      2018年初,国际制药巨头罗氏宣布以19亿美元收购了美国癌症数据分析公司Flatiron Health的剩余股份,此举意在借助后者掌握的大量真实的肿瘤临床数据和建模能力,缩短新药研发周期和降低研发成本。2019年8月,中国上市公司江苏沙钢集团宣布以18亿英镑(约158亿人民币)收购英国数据中心运营商 GlobalS witch剩余24.01%的股权,实现对后者的全资控股。据悉,沙钢自2011年启动非钢产业多元化战略,新能源、新材料、IDC互联网大數據等领域是主要的拓展方向。2020年9月,趁TikTok美国业务遭遇特朗普政府封杀之机,美国零售巨头沃尔玛同意与全球最大软件公司甲骨文共同投资TikTok,与后者的母公司字节跳动在美国成立合资公司TikTokGlobal,以继续运营TikTok美国业务。分析认为,TikTok的巨量年轻用户将有助于促进沃尔玛电商平台的销售和扩大在美国以外市场(尤其是中国市场)的营销覆盖面。

      中國企業在數據類並購方面尤其活躍。根據國際律師事務所Freshfields的統計,2009年至2017年間,總部位于中國的S&P全球1200指數的成分公司平均開展4.6個數據或科技類並購,僅次于荷蘭公司(平均4.7個);鑒于荷蘭公司中有大量跨國企業的控股殼公司,並非真正的荷蘭本土企業,中國企業實際成爲全球最活躍的數據類並購買家。中國企業平均在每個交易中的投資額高達14.7億美元,高于美國企業的12.6億美元,爲全球第一,反映了中國企業對于數字科技的強烈渴求。中國企業的數據類並購有超過一半(56%)針對境外的目標。

      用大數據的方法做并购

      根据KPMG的预计,到2025年,全球产生的数据总量将较2016年暴涨10倍,达到163ZB(1ZB等于10亿GB)。在数据汪洋中,企业的运营环境也更为多样和复杂,涉及生产设施、办公场所、实体商铺、网站、社交媒体、应用软件等,各平台之间的交互联动所形成的企业画像较传统单一运营环境下的企业画像更立体和全面。传统的以人工为基础的信息处理方法在检索能力、处理能力、分析质量、响应速度等效能上日渐无法应对数据类并购的复杂性,而数据分析(data analytics)、认知计算(cognitive computing)、机器学习等基于大數據的人工智能工具在大數據時代的並購中的运用越来越受到重视。

      首先,大數據技术大幅提高对潜在并购目标的搜寻和筛选效率。不仅局限于对财务报表、管理层报告等传统信息来源的挖掘,人工智能可通过数据挖掘工具收集风险投资流向、科研成果发布和利用、纵向和横向产业联结、舆论评价倾向等非传统信息,并运用文本分析工具对不同来源的信息进行整合和分析。埃森哲的调查显示,80%的受访企业认可数据分析有助于对并购目标的筛选。而更优质的筛选结果有助提高交易的成功率。波士顿咨询集团开发出一款利用人工智能评估非传统指标的并购模型,根据在267个案例上的测试,该模型可以准确预测超过70%的收购项目在收购三年后的业绩表现。KPMG的调查表明,有29%的企业在并购中使用数据分析或商业情报分析技术。

      其次,數據分析有助于更合理地對並購目標進行估值。並購雙方在並購後的協同效應是目標估值的重要考量因素。傳統的估值方法一般基于成本節省和收入增長兩方面來測算協同效應。但數據類並購的協同效應更可能體現在以下兩個方面:一是收購方可利用被收購方的數字能力創造新的業務模式、服務或産品,從而推動收購方核心業務的增長;二是被收購方借助收購方的業務能力、資本和市場實現數字業務的加速增長。傳統的估值方法不太適用于評估這種協同效應。數據分析工具更善于分析數據類企業的“軟實力”,幫助並購方發現收購後的價值潛力。例如,通過目標企業在LinkedIn上的員工檔案,可以判斷公司在相關領域的真實專業水平;通過分析目標公司在社交媒體上的粉絲規模、對其産品的網絡點評、對公司的網絡輿論傾向等,可以測算目標公司的用戶或客戶群的黏度;基于目標公司所掌握的客戶和供應商第一手數據,並購方可以更好地理解客戶和供應商的需求和行爲模式,從而有助于規劃在並購後如何優化服務和産品、改進客戶和供應商關系、合理化資源配置等。大數據技术还能提高传统估值方法的运用效率。例如,在大數據的帮助下,现金流折现法可以更容易地准备现金流量表,更容易地根据现存市场信息识别影响现金流量的风险因素,并且更准确地预测这些风险因素对现金流的具体影响。数据分析与传统的市场基准估值技术相结合,使并购方可以从更广泛的市场数据库提取估值参考倍数,并可帮助并购方更快更可靠地将目标公司与估值参考数据进行比较,从而形成更合理的估值。根据波士顿咨询集团的统计,非传统协同效应的价值可以占到数据类企业估值的至少50%,2017年涉及企业收购方的数据类并购的平均交易金额为1.51亿美元,估值的中位数为EBIT的26倍,远高于全部并购交易的估值中位数(EBIT的14.2倍)。

      第三,人工智能大大提高了並購前盡職調查的效率。作爲並購的必要程序,並購方須對目標企業或目標資産開展財務、商務、稅務、法律、技術、人力資源、數據安全等方面的盡職調查,以便准確評估目標的價值和潛在風險。傳統的盡職調查方法耗時耗力,不僅需要調查人員的專業知識,還需要大量的時間和體力投入,相應産生可觀的調查支出。對于跨國並購,盡職調查的工作量更爲龐大,不同地域的調查人員的協作難度更大,導致人爲疏漏的概率增大,給並購方遺留的風險也更大。人工智能,尤其是認知計算的應用,可以大量節省盡職調查的人力投入,提高處理速度和准確率,幫助並購方更好地規避法律風險,並節省調查費用。根據數據專家的估算,將人工智能用于並購盡職調查可節約百分之三十至九十的盡職調查時間。人力資源、財務、産品研發、銷售和市場、資産管理、不動産是人工智能增效最明顯的盡職調查領域。德勤和KPMG已在越來越多的並購咨詢項目中使用人工智能系統爲客戶服務。咨詢公司KiraSystems的盡職調查引擎服務使用機器學習技術自動從合同中搜尋和提取並購調查通常需關注的信息,並以超過1000種可選擇的條款模板形成標准調查報告;此外,該公司的KiraQuickStudy系統還可以根據客戶的需求進行定制,審查任何指定的特殊信息。

      最后,人工智能可大幅优化并购法律文件的起草。企业并购需要并购协议和其他配套法律文件予以规范,这些协议和文件一方面需要准确反映本次交易的商业设计,同时还应符合法律规定、监管要求和市场惯例。传统上,律师事务所根据过往经办的项目形成本所的协议模板,将其用于起草具体项目的并购协议的基础。但协议模板必须根据法律环境和市场实践的变化经常予以更新,这将耗费律师大量的时间,而囿于人工认知的局限,任何一家律所的模板都难以确保全面反映最新的发展变化。数据类企业所处的技术、商业和监管环境的变化远快于传统企业,这更增加了律师更新并购协议模板的难度。人工智能可帮助律师准备高质量的协议模板,使律师可将时间和精力集中于客户在特定项目中需重点解决的法律问题,提升法律服務的效率和价值。例如,法律智库公司Wolters Kluwer早在2017年7月就推出了使用人工智能的并购条款分析服务,该服务通过人工智能对市场中使用的并购协议条款进行大數據统计,归纳出最普遍使用的条款,形成紧跟最新实践的协议模板,再由资深并购律师进行审阅微调,确保模板符合最新的市场标准和行业经验。

      日益嚴峻的監管環境

      数据类并购面对的政府监管比传统行业的并购更为复杂和严苛,跨国并购尤甚。首先是个人数据保护。以大數據为核心资产或生产资料的运营模式,难免涉及消费者或公众的个人数据,对大量个人数据的分析和利用正是这类企业的价值来源,而加强对个人数据的保护是当今主流国家的重点关切之一,两者存在天然的冲突。例如,欧盟的《一般数据保护条例》(GDPR)、美国加州的《消费者隐私保护法》(CCPA)、巴西的《个人数据保护法》(LGPD)、泰国的《个人数据保护法》(PDPA)都对个人数据的采集、存储、传输、转移、使用都设立了严格的标准,并且对违规者设置了高额的罚款甚至刑事责任。更值得注意的是,这些法律都具有域外效力,即适用于涉及本国公民数据的任何主体,因此,如果外国的企业对这些国家的数据类企业的收购可能导致数据的跨境转移,也必须遵守这些国家关于个人数据保护的法律。

      網絡安全也給數據類並購造成潛在風險。掌握大量消費者數據的企業負有保證數據不被非法獲取或泄露的義務,一旦違反,企業將面臨監管機關的處罰和受害者個人的索賠。這些罰款或賠償,如果由收購一方承擔,將大幅提高收購成本;如果由出售一方承擔,則標的的估值將被縮水。例如,2016年,萬豪酒店集團以136億美元收購了喜達屋酒店集團,由于後者的客戶預訂數據庫的安全漏洞,萬豪被英國信息專員辦公室(ICO)處以9900萬英鎊的罰款,並遭遇了大量的集體訴訟,公司的股價也因此大跌了5.6%。2016年7月,Verizon與雅虎簽訂協議,以48.3億美元購買後者的互聯網業務;隨後,雅虎披露了之前發生的兩起嚴重的賬號泄露事件;最後,經重新協商,收購價格下調了3.5億美元,至44.8億美元,並且雅虎將承擔相關的股東訴訟和美國證監會調查將導致的全部損失。

      如果说数据保护和网络安全问题主要影响数据类并购的价格或成本,国家安全、技术出口限制、反垄断等审查则将直接决定数据类并购是否能够成交。美国政府以国家安全威胁为由强迫字节跳动剥离TikTok美国业务,而截至目前,甲骨文和沃尔玛共同收购TikTok美国20%股权的交易方案仍未获得美国政府的批准,而中国政府最新修订的禁止出口和限制出口技术目录将“基于数据分析的个性化信息推送服务技术”列入限制出口技术,更加深了交易达成的不确定性。互联网巨头通过收购,吞并初创数据类企业以扼杀未来竞争,成为触发反垄断审查的重要原因。例如欧盟于2014年对Facebook收购Whats App的反垄断审查、于2018年对Apple收购Shazam?的反垄断审查和对?Microsoft收购GitHub的反垄断审查。2020年9月11日,欧盟竞争委员会宣布修改欧盟合并规则,允许成员国竞争主管机关将未达到反垄断审查门槛(以营业收入为标准)的并购案件提交欧盟竞争委员会审查。受欧盟实践的启发,早在2019年12月,日本公平贸易委员会就修改了关于在业务合并审查中适用《反垄断法》的指导意见,其中规定如果并购参与方掌握对市场竞争有重大影响的数据或知识产权,则即使这种竞争优势尚未导致并购达到触发审查所需的门槛(如市场份额),委员会仍有权展开实质性审查。

      並購雙方的法律應對

      日益嚴峻的監管環境给数据类并购的参与方带来的法律风险远高于传统行业的并购,因此并购双方的法律技术也不得不与时俱进。早至尽职调查阶段,双方就必须规避数据合规的雷区。通常,卖方会将与并购标的相关的资料和文件保存在实体资料间或者上传至虚拟数据库以供潜在买方进行查阅。然而,在欧盟GDPR和其他一些主要国家的数据保护法规的框架下,未经数据主体的同意披露个人敏感信息将很可能构成违法。因此,卖方必须考虑限制向买方披露的个人信息,例如,仅提供高管和关键技术骨干的信息、隐去可识别具体人员身份的信息(如姓名和住址)、以汇总或平均数据替代个别人员信息等,而潜在买方也被要求作出更严格的保密承诺。

      由于被收購方的網絡安全漏洞或事故將使收購方在收購後承擔難以估量的責任和損失,網絡安全問題成爲數據類並購的盡職調查的重點內容之一。根據技術咨詢公司ForescoutTech-nologies在2019年對美、英、法、德等七個國家近3000名IT或業務高管的調研,53%的受訪者自述曾遭遇足以阻礙並購進行的重大網絡安全問題或事件;73%的受訪者表示,未主動披露的網絡安全違規事件一旦被發現,將會立即導致並購項目被取消;網絡安全事件曆史成爲僅次于財務報表的盡職調查第二大目標。

      關于個人數據保護的法律通常嚴格限制數據作爲資産的轉讓。例如,在歐洲,除了GDPR的限制外,德國法律規定在涉及消費者數據的資産轉讓交易中,消費者有權在轉讓發生前選擇將本人數據排除出轉讓的範圍。在此背景下,數據類並購更多地選擇股權轉讓模式,即買方收購目標公司的股權,而目標公司持有的數據不發生轉讓。但是,相對于直接買賣數據的資産轉讓模式,股權轉讓模式將使買方承接目標公司過往的數據違規責任,大大增加了交易風險。

      爲避免受到目標公司違規責任的牽連,多數買方會要求賣方在並購協議中就此作出全面的陳述與保證,包括:在過去一段指定的期間內未發生未經授權的數據調取或查閱;目標公司已采取行業內的最佳做法以保證IT系統的安全;目標公司的經營活動符合數據保護法的要求;目標公司未遭遇涉及數據或隱私事項的訴訟、調查或投訴等。同時,爲了獲得進一步的保障,越來越多的買方還會購買陳述與保證保險(war-rantyandindemnityinsurance),以期在賣方關于數據合規的陳述與保證被發現爲不實或虛假時可以獲得盡可能充分的賠償。

      各国不断收紧的关于反垄断、国家安全、出口限制等方面的审查给数据类跨国并购项目的交割带来更多的不确定性。根据Freshfields对2009年至2017年间的跨国并购的观察,尽管由于政府审批原因被撤消的数据类并购的比例并未明显高于非数据类并购,仅占不到1%,但被撤消的交易的总金额更为巨大,超过2500亿美元,占公开的全部数据类并购交易金额的22%。预计日益趋紧的政府审查将导致数据类并购的交割条件变得更为复杂,签约至交割之间的等待期变长,交易失败的风险提高。反映在协议条款上,买方将倾向于在并购协议中列入更多的政府审批结果作为项目是否交割的先决条件,而卖方将在“分手费”(breakup fee)或“反向分手费”(reverse break up fee)安排上更加锱铢必较。

      數據合規還將影響交割後的整合過程。數據類並購項目實現交割後,賣方對數據的處理權通常將移交給買方,而這一過程將持續較長時間(一到兩年)。在移交完成前,賣方將繼續處理其持有的數據,但此時其身份是買方的代表。在GDPR及類似的其他立法的框架下,此時的買方成爲數據的控制者,賣方成爲數據的處理者。雙方的身份還可能再次反轉,例如買方有可能需要處理來自消費者的關于交割前由賣方出售的商品的投訴,在此情況下買方是數據的處理者,代表賣方處理數據,而賣方是數據的控制者。數據控制者和數據處理者分別對應不同的法律義務和責任,因此並購雙方需要簽訂一份過渡期服務協議(transitionalser-vicesagreement,TSA),對雙方涉及數據的義務進行清晰的約定,以確保移交過程中的數據合規。

      經濟的數字化是不可阻擋的發展趨勢,並購數據類企業或資産也將隨著數字經濟的深入發展成爲並購市場的主流。然而,數字資産及其運營面臨多維度、跨國界、嚴處罰的法律監管,數據類並購注定要背著更重的鐐铐起舞。“無限風光在險峰。”誰能在監管的紅海中開辟一條通往彼岸的路徑,誰就有機會擁抱數字經濟的更廣闊未來。


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