Освобожденный аналитик: как использование ИИ становится преимуществом в поиске сделок

Существует показатель, который определяет экономику любой команды в инвестиционном банке: единица. Примерно столько сделок сопровождает один банкир в традиционно укомплектованной команде. JPMorgan выяснил это на собственном горьком опыте, когда обнаружил, что fewer than 30% of its bankers had five or more active clients, что составляет около одной сделки на одного банкира.

Этот показатель является результатом кадровой пирамиды, существовавшей десятилетиями: уровни аналитиков выполняют производственную работу, которая двигает сделку вперед, а венчает ее узкая прослойка старших банкиров, которые владеют отношениями с клиентами и принимают решения.

Поскольку ИИ-агенты становятся способными младшими коллегами, эта пирамида разрушается.

Дэвид Solomon, генеральный директор Goldman Sachs, описал то, что обычно происходило, когда компания готовилась к выходу на биржу: команда примерно из полудюжины человек тратила две недели на подготовку S-1, регуляторного проспекта, в котором подробно описываются бизнес, его финансовые показатели и факторы риска. Теперь, по словам Соломона, ИИ может довести этот документ до 95% готовности всего за несколько минут. Если 95% работы «теперь стали стандартным товаром», отметил он, оставшиеся 5% имеют огромное значение, потому что это та маржа, за счет которой Goldman получает преимущество перед конкурентами, имеющими доступ к тем же моделям и платформам ИИ. (Business Insider)

Когда каждый сотрудник может делегировать работу группам агентов, вопрос меняется: вместо того, сколько аналитиков вам нужно, встает вопрос о том, на чем члены команды, от младших до старших, должны сосредоточить свое внимание в освободившееся время.

Сдвиг в сторону эффективности

Пример Соломона отражает изменения, происходящие во всей индустрии инвестиционного банкинга. ИИ все активнее автоматизирует аналитическую и производственную работу, которая отнимает от 60% до 70% времени младшего банкира. Инструменты ИИ обрабатывают финансовые данные компании и контекст отрасли и за считанные часы создают структурированный черновик меморандума по сделке (CIM), сокращая first-draft production time by 60% to 70%. Узкое место сместилось с подготовки материалов на их проверку.

Цифры роста эффективности поражают. Традиционно укомплектованная бутиковая консультационная фирма ведет одну сделку на одного младшего банкира в год. Когда ИИ берет на себя аналитический уровень, тот же банкир может одновременно сопровождать две-три сделки. Компания Deloitte подсчитала, что генеративный ИИ может повысить производительность бэк-офиса крупнейших инвестиционных банков мира на 27–35% к 2026 году, добавив примерно 3,5 миллиона долларов дополнительного дохода на одного сотрудника фронт-офиса.

Появляются реальные примеры, на которых мы можем протестировать эти прогнозы. Исследовательский отдел M&A компании Evercore в феврале 2026 года запустил внутренний инструмент на базе ИИ, который автоматизирует создание презентаций по прецедентным сделкам. Ассоциаты уровня вице-президента теперь руководят собственными командами по сделкам без поддержки аналитиков в исследовательской части. Инструменты, которые в прошлом году были экспериментальными проектами ИИ, теперь запущены в работу и меняют принципы формирования команд для сделок.

Естественная реакция — рассматривать это как историю о сокращении расходов: возможность для компаний иметь меньше аналитиков, более компактные команды и более высокий доход на одного сотрудника. Но такой подход упускает из виду более масштабную возможность и не замечает риска.

Новое узкое место

Дискуссия об ИИ на частных рынках почти полностью сосредоточена на аналитическом уровне — работе, которая происходит после того, как сделка попадает в воронку. Например, McKinsey обнаружила oughly 20% cost reduction в процессах заключения сделок и сокращение сроков на 10–30%. GP (генеральные партнеры) сообщают о наибольшей отдаче от генеративного ИИ в поиске сделок и комплексной проверке (due diligence) — работе на верхнем этапе воронки.

Но когда вы устраняете барьер на последующих этапах, трение перемещается на более ранние стадии. Поиск сделок — это главный двигатель, который имеет наибольшее значение, когда вы получаете возможность работать с большим количеством сделок.

Восемьдесят процентов корпоративных организаций и фондов прямых инвестиций в настоящее время используют генеративный ИИ для поиска целей, а 79% — для их отбора. Тем не менее 57% of dealmakers сообщают, что сопротивление внедрению ИИ со стороны высшего руководства за последний год возросло, что обусловлено опасениями по поводу точности и фидуциарными рисками. Среднестатистическая фирма по-прежнему видит лишь около 18% релевантных сделок. Bain’s midyear 2026 report описывает «тройной шок», который давит на фонды прямых инвестиций, столкнувшиеся с замедлением заключения сделок, сбора средств и выходов из активов. Это заставляет GP искать уверенность на бинарном рынке. В таких условиях скорость поиска — это разница между победой в важных сделках и их уходом к конкуренту, который успел первым.

Компании, которые начинают это понимать, превращают процесс привлечения клиентов из реактивного потока сделок в проактивное формирование рынка, используя ИИ для оценки пула из 500 компаний за 24 часа по сравнению с двумя неделями, которые ранее требовались для составления списка из 30 целевых компаний. Конечно, длинный список — это еще не конец стратегии поиска. Преимущество дает не просто поиск большего числа целей, а то, что вы с ними делаете после их обнаружения. Именно здесь кроется человеческая ценность и именно на это сотрудники должны инвестировать время, сэкономленное ИИ на поиске и анализе.

Человеческий капитал — это личные отношения

До прихода в WRITER я управлял портфелями мультиактивов и работал с дистрибьюторскими командами на частных рынках. Я на собственном опыте убедился, что отличает банкира, который успешно ищет сделки, от того, у которого это получается плохо. Дело никогда не в списке потенциальных клиентов. Дело в разговорах.

ИИ может найти цель, оценить рынок и составить черновик первого электронного письма. Но он не может делать то, что действительно помогает выиграть мандат: зондировать уверенность управленческой команды, улавливать напряжение в зале заседаний, чувствовать, когда основатель готов продать бизнес, а когда он просто прощупывает почву. Ваше преимущество заключается в людях, способных выстроить доверие, благодаря которому генеральный директор берет трубку, когда видит ваш номер.

В исследовании 2026 года benchmark, подготовленном при участии 502 действующих и бывших инвестиционных банкиров из таких компаний, как Goldman Sachs, JPMorgan и Evercore, девять передовых моделей ИИ были протестированы на 100 типовых задачах младшего банкира. Даже лучшая модель не справилась почти с половиной критериев оценки, и банкиры не признали ни один из ее результатов готовым к отправке клиенту.

Типичные ошибки носили конкретный и поучительный характер: сфабрикованные данные, представленные как корректно выведенные, противоречащие друг другу цифры на разных слайдах, жестко зашитые значения вместо формул. В сопутствующем опросе исследователей только 10% банкиров заявили, что существующие инструменты ИИ отвечают их потребностям, а 78% назвали слишком большое количество ошибок главным ограничением.

Это не приговор ИИ в банковской сфере. Это приговор нерегулируемому ИИ в банковской сфере. Ошибки — фальсификация, несогласованность и результаты, которые невозможно проверить — это именно те сбои, для предотвращения которых создан регулируемый, опирающийся на реальные данные ИИ. Когда ИИ привязан к собственным данным вашей компании, когда средства контроля комплаенса регулируют каждое сгенерированное слово, когда результат отражает голос самого банкира, а не стандартный шаблон, разрыв в надежности сокращается.

Перераспределяйте, а не просто сокращайте

Компании, которые выиграют в следующем цикле, не будут использовать преимущества ИИ для сокращения своих команд. Они используют их для перенаправления потенциала на то, что ИИ делать не умеет.

Когда инструмент на базе ИИ в Evercore убрал уровень аналитических исследований, комментарии были жесткими: путь от ассистента до вице-президента стал еще круче, поскольку промежуточный уровень поддержки, на котором вице-президенты обычно учились, исчез. Ответ заключается не в том, чтобы избавиться от этих аналитиков. Нужно перенаправить их на привлечение клиентов (sourcing) — ту работу, которая формирует суждения, связи и уверенность, определяющие успешного старшего банкира. Аналитик, который тратит неделю на исследования для привлечения бизнеса и персонализированные обращения, развивает именно те навыки, которые требуются на пути от ассистента до вице-президента. Аналитик, которого сокращают, не развивает их вовсе.

Именно здесь важна модель франшизы. Передовой опыт вашего лучшего специалиста по поиску клиентов может быть закодирован в регулируемые инструкции, которые масштабируются на всю команду. Обращения каждого ассистента отражают стандарты управляющего директора, а не безликий шаблон. В WRITER мы видели, как это работает. Наша функция голосовых настроек изучает стиль письма конкретного банкира — формулировки, привычки и идиомы, которые делают письмо узнаваемо его собственным. Один из наших клиентов из сферы финансовых услуг сформулировал это так: если клиент понимает, что текст написан с помощью ИИ, это оскорбительно. В инвестиционном банкинге, где продуктом являются авторитет и внимание руководства, этот стандарт еще выше. И без встроенных механизмов соблюдения нормативных требований (compliance) персонализированный черновик попадает в очередь на проверку и зависает там. Банкир сдается и отправляет заранее утвержденный шаблон. В WRITER механизмы контроля встроены в каждый созданный фрагмент контента, поэтому требования регуляторов компании управляют каждым словом.

Главный вывод

ИИ разрушает аналитическую пирамиду, которая определяла инвестиционный банкинг на протяжении десятилетий. Компании, которые выиграют в следующем цикле, не будут использовать это преимущество для сокращения штата. Они направят высвободившийся ресурс на привлечение клиентов, где и кроется главная ценность человека. Ограничение сместилось вверх по течению. Ресурс есть. Связи, суждения и разговоры, которые может вести только банкир, — это то, что превращает данный ресурс в выигранные мандаты. Вопрос не в том, может ли ИИ написать ваш меморандум для инвесторов (CIM). Может. Вопрос в том, используете ли вы освободившееся время для поиска следующей сделки или просто для увольнения аналитика, который нашел бы ее для вас.