Hướng Dẫn Thực Hiện Technical Due Diligence Cho Giải Pháp AI

Vai Trò Của AI Trong Technical Due Diligence Hiện Đại

Ngày 20 tháng 3 năm 2025, sàn giao dịch tiền mã hóa hàng đầu Kraken công bố thương vụ mua lại nền tảng giao dịch NinjaTrader với giá 1,5 tỷ USD, đánh dấu cây cầu lớn nhất từ trước đến nay giữa thị trường tài chính truyền thống (TradFi) và thị trường crypto. Nhưng vượt ra ngoài giá trị thương vụ, điểm nổi bật chính là Kraken tiên phong sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để hoàn tất quá trình technical due diligence chỉ trong vài giờ – tự động hóa những công việc vốn cần nhiều tuần và cả một đội ngũ phân tích đầy đủ.

Bằng cách tận dụng AI trong quá trình thẩm định, Kraken không chỉ đẩy nhanh một thương vụ mà còn có thêm nguồn lực để theo đuổi nhiều thương vụ song song mà vẫn đảm bảo độ chính xác.

Đây là tín hiệu của một “playbook M&A” mới, nơi AI nhanh chóng trở thành động cơ đứng sau hoạt động due diligence hiện đại. Theo Bain & Company, chỉ 16% các đội ngũ thực hiện thương vụ M&A sử dụng generative AI vào năm 2023. Đến năm 2028, con số này dự kiến sẽ đạt 80%, khi những người tiên phong chứng minh mức độ đột phá mà due diligence dựa trên AI mang lại.

Bài viết này khám phá cách AI đang chuyển đổi technical due diligence và lý do vì sao nó sẽ trở thành chuẩn mực mới cho hiệu quả M&A trong những năm tới.

Vì Sao Traditional Due Diligence Không Còn Phù Hợp

Ngày nay, quy trình due diligence truyền thống đang chịu áp lực lớn bởi ba thách thức kết hợp:

1. Dữ liệu phân mảnh trong toàn bộ tổ chức, phụ thuộc nhiều vào công việc thủ công để tổng hợp, xác minh và đánh giá ngay cả những tín hiệu rủi ro cơ bản nhất.

2. Chi phí cao, bắt nguồn từ khối lượng lớn công việc lặp lại, giá trị thấp, đòi hỏi đội ngũ vận hành đông đảo.

3. Kỳ vọng của người mua đã thay đổi: không chỉ cần phần mềm hoạt động, mà còn phải đảm bảo khả năng mở rộng, an toàn và sẵn sàng cho AI.

Rõ ràng, các phương pháp truyền thống không được thiết kế để đánh giá sản phẩm phần mềm trong bối cảnh mới này. Do đó, các công ty đang chuyển sang technical due diligence ứng dụng AI để đáp ứng yêu cầu của M&A hiện đại: tốc độ, độ chính xác và chiều sâu phân tích.

Hiện nay, các đội ngũ M&A sử dụng AI để tự động hóa những tác vụ vốn mất nhiều ngày, như khai thác tài liệu, quét hợp đồng, phân tích mô hình giao hàng, rà soát code… Nhờ đó, họ có thể tiến hành nhanh hơn và chắc chắn hơn. Theo McKinsey, đến năm 2030, tới 30% khối lượng công việc có thể được tự động hóa nhờ gen AI.

Trong bối cảnh vòng đời thương vụ ngày càng ngắn và áp lực phải ra quyết định nhanh chóng ngày càng lớn, AI mang lại lợi thế giúp doanh nghiệp hành động dứt khoát mà không hy sinh tính chặt chẽ. Những tổ chức không thích nghi sẽ đối mặt nguy cơ tụt hậu khi M&A ngày càng nhanh, sắc bén và khắt khe.

---

Cách AI Đẩy Nhanh Technical Due Diligence

Trong vài năm tới, AI được kỳ vọng sẽ giúp nhà đầu tư ra quyết định sớm và chính xác hơn trong giao dịch M&A. Ba cách chính mà AI cải thiện hiệu quả của technical due diligence:

Tự động hóa phân tích mã nguồn

• Rà soát code thủ công vừa tốn thời gian vừa thiếu nhất quán.

• AI nay có thể quét toàn bộ codebase chỉ trong vài phút, phát hiện technical debt, lỗi coding không đồng bộ, và lỗ hổng bảo mật mà con người dễ bỏ sót.

• Thay vì mất thời gian kiểm tra bề mặt, kỹ sư và đội ngũ M&A có thể tập trung phân tích ý nghĩa của các phát hiện.

👉 Điểm mấu chốt: AI mang lại phân tích code nhanh hơn, sâu hơn và khách quan hơn so với con người.

Kiểm tra khả năng mở rộng & hiệu suất

• Xu hướng M&A không còn dừng ở việc mua phần mềm “chạy được”, mà là mua nền tảng có khả năng mở rộng.

• AI có thể mô phỏng môi trường tải cao, kiểm thử hạ tầng để đánh giá ứng dụng khi mở rộng quy mô người dùng, mở rộng địa lý hoặc tích hợp hệ thống lớn hơn.

• Khác với kiểm thử tải truyền thống, hệ thống AI có thể điều chỉnh đầu vào linh hoạt, mô phỏng hành vi người dùng thực, phát hiện nút thắt (bottlenecks) từ sớm.

👉 Điểm mấu chốt: AI giúp xác thực liệu sản phẩm có đủ khả năng hỗ trợ tăng trưởng tương lai hay không.

Nhận diện rủi ro

• Rà soát thủ công thường tập trung vào các rủi ro đã biết.

• AI có thể phát hiện các mẫu ẩn, ví dụ: chu kỳ build bất thường, lỗi cấu hình bảo mật, thư viện bên thứ ba đã lỗi thời.

• Bằng việc học hỏi liên tục từ dữ liệu mới, AI ngày càng giỏi phát hiện các rủi ro tiềm ẩn chưa có tên gọi, nhưng mang ý nghĩa nghiêm trọng.

👉 Điểm mấu chốt: Khả năng nhận diện mẫu của AI giúp ngăn chặn rủi ro âm thầm có thể làm chệch hướng hiệu suất sau sáp nhập.

---

Lợi Ích Của AI Trong Technical Due Diligence

Việc áp dụng AI trong software due diligence trở thành ưu tiên chiến lược để giữ biên lợi nhuận và nâng cao hiệu quả. Những lợi ích chính gồm:

• Tốc độ: Rút ngắn thời gian từ vài tuần xuống còn vài ngày nhờ tự động hóa phân tích tài liệu, review code, kiểm thử hiệu suất.

• Độ chính xác: Mô hình machine learning xử lý dữ liệu lớn, phức tạp với độ nhất quán cao hơn con người.

• Hiệu quả chi phí: Tự động hóa giảm nhu cầu nhân sự, cho phép mở rộng quy mô due diligence mà không đội chi phí.

• Thông tin chiến lược: AI cung cấp phân tích dự đoán, phát hiện rủi ro sau mua, đồng thời nêu bật cơ hội gia tăng giá trị.

Tuy nhiên, giá trị của AI không dừng lại ở khâu thực thi due diligence. Theo khảo sát của Eight Advisory, 71% thương vụ M&A được coi là thành công về mặt chiến lược và tài chính, nhưng chỉ 40% thực sự đạt hoặc vượt mức cộng hưởng (synergy) kỳ vọng. Vì vậy, các công ty tiên phong đang mở rộng ứng dụng AI sang giai đoạn hậu sáp nhập, nơi giá trị thực sự được tạo ra.

---

Cấp Độ Tiếp Theo Của AI-Powered Due Diligence

Phần lớn giải pháp AI hiện nay dừng lại ở “bề mặt”: trả lời câu hỏi “cái gì đã được xây dựng?”. Đây là Level 1 – quét code nhanh hơn để ra kết quả nhanh hơn.

Nhưng các nhà đầu tư cấp doanh nghiệp đi xa hơn: họ dùng AI để hiểu cả “vì sao” – tức Level 2.

• Level 2 sử dụng AI để phân tích Software Development Lifecycle (SDLC).

• Ứng dụng process mining, một phương pháp khai phá dữ liệu để tìm ra nguyên nhân gốc rễ của sự khác biệt trong SDLC.

• Các giải pháp thế hệ mới có thể đo lường hiệu suất, thời gian giao hàng, mức độ tuân thủ quy trình, điểm thất bại… cung cấp insight sâu hơn về cách nâng cao chất lượng, tốc độ và giảm chi phí.

So sánh:

Tại KMS Technology, chúng tôi đã tích hợp chiều sâu này vào các đánh giá, với AI biến quy trình giao hàng phần mềm thành tài sản có thể đo lường.

Mục tiêu của chúng tôi: mang lại sự rõ ràng trong quyết định đầu tư, tạo điều kiện cho quá trình hậu sáp nhập diễn ra mượt mà hơn, và thúc đẩy giá trị doanh nghiệp tăng trưởng mạnh mẽ.

---

Công Nghệ Mới Định Hình Tương Lai AI-Driven M&A

Khi các đội ngũ ngày càng thành thạo trong việc áp dụng AI cho due diligence, sự chú ý đang hướng tới việc công nghệ này sẽ tiến hóa như thế nào và ảnh hưởng gì đến ngành M&A toàn cầu.

Xu hướng nổi bật:

• AI Agents: Trợ lý tự động có thể hoạt động như thành viên thực thụ của nhóm deal, quản lý workflow, phân công công việc, tương tác với cả hệ thống và con người.

• NLP nâng cao: Giúp phân tích hợp đồng kỹ thuật, tài liệu kiến trúc, hồ sơ tuân thủ với tốc độ và độ chính xác vượt trội.

• Phân tích dự đoán: Mô hình hóa rủi ro tương lai, dự báo hiệu suất hậu M&A dựa trên dữ liệu kỹ thuật.

• Tích hợp đa nền tảng: Thu thập insight từ nhiều hệ sinh thái phần mềm, cung cấp cái nhìn tổng thể và sâu sắc hơn.

Một ví dụ: startup AI Rogo đã gọi vốn 50 triệu USD Series B với chatbot tái hiện vai trò banker đầu tư – phân tích vị thế thị trường, hoạt động đối thủ, benchmark định giá chỉ trong vài phút.

Với 95% CEO lên kế hoạch theo đuổi M&A trong 1–2 năm tới, việc nắm bắt sớm những công nghệ mới này sẽ là yếu tố quyết định thành công.