DeepTree porta l’intelligenza artificiale nei processi di M&A e private equity
DeepTree porta l’intelligenza artificiale nei processi di M&A e private equity, nel post a cura di StartUp Mag
L’intelligenza artificiale sta cambiando anche il modo in cui fondi di investimento, advisor e analisti individuano le aziende più adatte a operazioni di acquisizione, fusione o ingresso nel capitale. Una delle fasi più complesse dell’M&A e del private equity è infatti la ricerca delle imprese target. Un processo che ancora oggi richiede la consultazione di numerose banche dati, registri e fonti pubbliche distribuite su piattaforme differenti, con tempi che possono estendersi per settimane.
È proprio su questa criticità che interviene DeepTree, startup italiana che ha sviluppato una piattaforma basata sull’intelligenza artificiale per automatizzare la raccolta, l’organizzazione e l’analisi delle informazioni aziendali.
L’AI accelera il lavoro di analisti e fondi
Secondo le analisi citate da McKinsey, l’utilizzo dell’intelligenza artificiale nei processi finanziari può contribuire a ridurre i costi operativi fino al 20% e ad accelerare le attività fino al 50%. Nel caso delle operazioni di M&A e private equity, il principale vantaggio riguarda la possibilità di ridurre il tempo dedicato alle attività più ripetitive.
Gli analisti devono normalmente:
- consultare database societari;
- verificare registri pubblici;
- confrontare bilanci e informazioni finanziarie;
- ricostruire lo storico delle operazioni;
- organizzare i dati in documenti utilizzabili.
Automatizzare queste attività consente ai professionisti di dedicare più tempo alla strategia, alla valutazione delle opportunità e alla qualità delle decisioni di investimento.
DeepTree e la ricerca delle aziende target
DeepTree nasce per semplificare le fasi iniziali delle operazioni finanziarie, in particolare quelle di origination e analisi del mercato. La piattaforma utilizza modelli di intelligenza artificiale per individuare le imprese che presentano caratteristiche compatibili con gli obiettivi dell’operazione.
“Per gran parte di chi opera in questo ambito, una porzione rilevante del lavoro quotidiano consiste ancora nel raccogliere dati sparsi nel tentativo di organizzarli in un formato leggibile e funzionale all’analisi. L’obiettivo della nostra tecnologia non è certamente quello di sostituire l’intuizione umana, ma piuttosto di eliminare gli ostacoli procedurali che si creano nella fase iniziale di ogni operazione.” spiega Lorenzo Ferretti, CEO di DeepTree.
L’obiettivo della startup non è sostituire il giudizio degli analisti, ma ridurre il peso delle operazioni manuali che rallentano il processo decisionale.
I limiti delle classificazioni tradizionali
Uno dei principali problemi nella ricerca delle imprese riguarda l’utilizzo di classificazioni amministrative come i codici ATECO.
Questi codici sono utili per finalità statistiche e burocratiche, ma non sempre descrivono con precisione l’attività realmente svolta da un’azienda. Imprese molto differenti possono quindi essere inserite nella stessa categoria, rendendo più difficile individuare i profili realmente interessanti per una determinata operazione.
DeepTree punta a superare questo limite attraverso un sistema di ricerca semantica.
L’utente può descrivere l’azienda target usando parole, caratteristiche e concetti, senza essere costretto a selezionare categorie predefinite.
Come funziona la ricerca semantica
La piattaforma analizza un database proprietario che raccoglie informazioni pubbliche sulle imprese e interpreta la richiesta formulata dall’utente.
Il sistema può quindi ricostruire:
- l’attività effettivamente svolta dall’azienda;
- il mercato di riferimento;
- i dati societari;
- le informazioni finanziarie;
- lo storico delle operazioni;
- gli elementi utili per una prima valutazione.
La ricerca non parte più soltanto da un codice amministrativo, ma dal significato concreto dell’attività aziendale.
Questo approccio permette di individuare anche imprese che potrebbero sfuggire alle ricerche tradizionali.
Dati centralizzati in un unico ambiente di lavoro
Un altro elemento centrale del progetto riguarda la centralizzazione delle informazioni. Gli analisti sono spesso costretti a passare da un portale all’altro per ricostruire il profilo completo di un’impresa. DeepTree riunisce invece i dati all’interno di un’unica piattaforma, riducendo la frammentazione del lavoro.
L’integrazione con modelli di AI permette inoltre di generare automaticamente report e documenti personalizzati, pronti per essere valutati internamente o condivisi con clienti e partner.
“Per troppo tempo i professionisti sono stati costretti a saltare da un portale all’altro per ricostruire il quadro completo di un’azienda, dai dati societari allo storico delle operazioni. La vera innovazione oggi non è solo trovare l’informazione, ma averla già connessa in un unico ambiente di lavoro. Centralizzando l’intero ecosistema di dati in un’unica piattaforma, eliminiamo la complessità delle indagini incrociate e forniamo una visione d’insieme immediata, pronta per essere trasformata in documento finale” conclude Claudio Arione, co-fondatore e CTO di DeepTree.
Origination e due diligence diventano più rapide
La piattaforma è pensata per intervenire soprattutto nelle fasi di:
- analisi dei mercati;
- individuazione delle aziende target;
- screening iniziale;
- preparazione dei report;
- origination;
- supporto alla due diligence.
Nell’M&A, la velocità può rappresentare un vantaggio competitivo rilevante. Individuare prima un’opportunità o ridurre i tempi di analisi permette a fondi e advisor di muoversi con maggiore rapidità rispetto ad altri operatori.
L’AI applicata alla finanza non serve soltanto a ridurre i costi, ma può aumentare la capacità di intercettare opportunità in mercati complessi e frammentati.
Una startup italiana in espansione
Fondata nel 2024, DeepTree ha sviluppato un modello SaaS basato sulla combinazione tra ricerca semantica, centralizzazione dei dati e modelli avanzati di intelligenza artificiale.
La startup ha recentemente raccolto un round di finanziamento da 2 milioni di euro e conta oltre 100 clienti attivi in Italia.
La prossima fase del progetto prevede una progressiva espansione sul mercato europeo, dove i processi di ricerca e analisi delle aziende presentano problematiche simili a quelle riscontrate nel contesto italiano.
Nuove opportunità per le startup fintech e B2B SaaS
La crescita di DeepTree si inserisce in un trend più ampio che riguarda le startup dedicate all’automazione dei processi finanziari e professionali.
Le opportunità riguardano in particolare:
- analisi documentale;
- ricerca di mercato;
- gestione dei dati;
- supporto alla due diligence;
- generazione automatica di report;
- valutazione predittiva delle opportunità.
Il mercato dell’M&A e del private equity genera grandi quantità di informazioni e richiede decisioni rapide, creando uno spazio significativo per soluzioni B2B SaaS verticali e altamente specializzate.
Il futuro delle operazioni finanziarie sarà sempre più data-driven
L’evoluzione dell’intelligenza artificiale sta portando anche le attività di investimento verso processi più integrati, veloci e basati sui dati.
DeepTree punta a intervenire proprio nella fase in cui le informazioni vengono raccolte, organizzate e trasformate in materiale utile alle decisioni.
La possibilità di individuare aziende target attraverso ricerche semantiche, centralizzare i dati e generare report automaticamente può ridurre il tempo necessario per avviare un’operazione e migliorare la qualità delle analisi.
Per fondi, advisor e analisti, la sfida sarà integrare questi strumenti nei propri processi, mantenendo al centro l’intuizione, la competenza e la capacità di leggere il contesto che continuano a distinguere le migliori decisioni di investimento.
