Deze 10 taken neemt AI over van junior analisten en associates
Decennialang bestond het inwerktraject voor jonge M&A-professionals uit lange nachten vol Excel-modellen, marktdata doorspitten en eindeloze due diligence-mappen ordenen. Dit ‘monnikenwerk’ gold als noodzakelijke leerschool voor de volgende generatie dealmakers.
Maar met de opkomst van kunstmatige intelligentie verandert dit snel. Steeds meer taken die traditioneel door junior analisten en associates werden uitgevoerd, worden vandaag geautomatiseerd.
In een artikel op M&A Worldwide worden de belangrijkste taken beschreven die AI inmiddels heeft overgenomen:
1. Generatieve research en schrijfwerk
Waar een analist vroeger dagenlang sectorrapporten doorspitte, kan een AI-assistent in seconden een overzicht maken van trends, concurrentieanalyses of zelfs de eerste versie van een investment memo. Banken experimenteren zelfs met interne GPT-modellen die op maat getraind zijn met deal- en marktdata, waardoor een simpele vraag direct bruikbare output oplevert.
2. Financiële modellering versnellen
AI-tools zoals Excel Copilot bouwen in minuten een basisstructuur voor een waarderingsmodel en signaleren fouten of onlogische aannames. Wat vroeger nachten kostte, kan nu binnen uren. De rol van de analist verschuift: minder cellen vullen, meer beoordelen en bijsturen.
3. Document review en due diligence
Machine learning-systemen kunnen duizenden contracten scannen, clausules extraheren en afwijkingen signaleren. Dit verkort het doorploegen van datarooms met wel 90 procent. De junior hoeft minder te turen naar honderden overeenkomsten en kan zich focussen op de uitzonderingen en rode vlaggen.
4. Slimme informatiezoektocht
AI-zoekmachines halen in seconden de relevante passages uit jaarverslagen, transcripties of equity research. In plaats van zelf tientallen documenten door te nemen, stelt de analist een gerichte vraag en krijgt direct de kernpunten inclusief bronverwijzing.
5. Benchmarking en marktkaarten
Het in kaart brengen van sectorlandschappen en vergelijkbare transacties is grotendeels geautomatiseerd. AI-systemen vinden niet alleen de voor de hand liggende comparables, maar signaleren ook minder evidente targets die met klassieke methoden vaak onzichtbaar blijven.
6. Automatische slide-generatie
Het bouwen van pitchdecks en managementpresentaties is traditioneel de nachtmerrie van juniors. Generatieve tools van o.a. FactSet maken grafieken, tabellen en ‘tombstones’ in minuten, volledig in de huisstijl van de bank of adviesfirma. Daarmee verdwijnt veel repetitief knip- en plakwerk.
7. Sneller due diligence Q&A
AI-assistenten helpen bij het opstellen, organiseren en beantwoorden van vragenlijsten in een dealproces. In plaats van handmatig Q&A’s te beheren, kan de software automatisch antwoorden matchen met relevante documenten en eerdere analyses.
8. Administratieve coördinatie
Het plannen van vergaderingen, beheren van datarooms en verdelen van documenten wordt steeds vaker uitbesteed aan AI-gedreven projectmanagementtools. Hierdoor verdwijnt een groot deel van de logistieke ballast van de associate.
9. Automatische kwaliteitscontrole
AI-algoritmen spotten inconsistenties in modellen, vergeten voetnoten in slides of ontbrekende cijfers in tabellen. Omdat een algoritme niet vermoeid raakt, neemt het de menselijke foutmarge aanzienlijk terug en bewaakt het de consistentie.
10. Routinecommunicatie en templates
Van standaard e-mails tot dealtemplates: generatieve AI schrijft concepten die de analist alleen nog hoeft te controleren en aan te passen. Dit scheelt talloze uren tikwerk en geeft ruimte voor de meer inhoudelijke interactie met cliënten en collega’s.
Wat blijft er over voor de mens?
De rol van de junior analist verdwijnt niet, maar verandert fundamenteel. Waar AI de repetitieve taken overneemt, verschuift de focus naar menselijke vaardigheden: oordeel, creativiteit en relatiebeheer.
• Juiste vragen stellen aan AI – weten hoe je een tool aanstuurt en resultaten kritisch interpreteert.
• Strategisch inzicht – beoordelen of de cijfers aansluiten bij de lange termijnstrategie van de cliënt.
• Creativiteit – bedenken van onconventionele dealstructuren of narratieven die AI niet kan voorzien.
• Menselijke interactie – vertrouwen winnen bij CEO’s, onderhandelen en overtuigen blijven mensenwerk.
Conclusie
AI maakt het werk van junior analisten minder eentonig en efficiënter, maar verandert ook het klassieke leerpad in de M&A-sector. Het is niet langer de nachten doorhalen in Excel die talent onderscheidt, maar de vaardigheid om AI-output te toetsen, te interpreteren en om te zetten in strategisch advies. De toekomstige dealmaker combineert digitale assistenten met menselijke creativiteit – en dat kan de M&A-praktijk structureel versnellen én verrijken.
LEES OOK: AI als volwaardige collega in M&A: sneller, scherper, strategischer
