Fusions-Acquisitions

Le rôle de la data science dans le process d’analyse des cibles

Le domaine des fusions-acquisitions (F&A) ne semble pas encore avoir pris le virage digitalisation. Les techniques de machine learning et d’Intelligence artificielle pourraient pourtant être appliquées à plusieurs étapes du processus d’évaluation d’une entreprise cible.

Fusions-acquisitions

L'auteur

  • Mathieu Da Silva
    • MSc Corporate Financial Management
      SKEMA Business School
  • Dhafer Saïdane
    • Professeur
      Skema Business SchooL
    • Directeur du MSC CFM
      FinTEch Lille et Suzhou (Chine)

Revue de l'article

Cet article est extrait de
Revue Banque n°842

Services financiers : Faut-il avoir peur des BIG TECHS ?

Le rôle de la donnée dans les fusions et acquisitions (F&A) et la manière dont elle est utilisée dans cette industrie très spécifique est la question centrale de notre analyse. La donnée est présente à tous les niveaux et intervient durant toutes les étapes d’un projet de F&A. Elle se révèle être un élément clé permettant à l’entreprise acheteuse de faire les meilleurs choix possible.Quelles sont les voies d’amélioration du processus de F&A dès lors que nous sommes confrontés à des faiblesses dans le processus de collecte de l’information ? Quelles sont les étapes qui pourraient être ...
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