| Nome: | Descrição: | Tamanho: | Formato: | |
|---|---|---|---|---|
| 1.25 MB | Adobe PDF |
Autores
Orientador(es)
Resumo(s)
This study explores the transformative impact of technological advancements, particularly Artificial Intelligence (AI) and automation, on business valuations. With a focus on evolving dynamics within the valuations industry, this research examines how AI technologies, such as Machine Learning (ML) and Natural Language Processing (NLP), are reshaping traditional valuation methodologies. It also considers stakeholders' concerns, including regulatory challenges and the integration of Environmental, Social, and Governance (ESG) factors. Through an abductive, deductive, and inductive research approach, this study incorporates qualitative primary data from expert interviews and supportive secondary data from industry reports and academic literature. The findings indicate that AI enhances the efficiency and accuracy of financial modelling, peer selection, and qualitative assessments. However, it also introduces complexities related to model transparency and bias, necessitating scrutiny by valuation professionals. The research highlights the critical role of continuous improvement and training in adapting to these technological shifts. Moreover, it underscores the importance of data disclosure and transparency in enhancing the reliability of valuations. Study concludes that the future of business valuations lies in a hybrid approach, where AI-driven tools augment, rather than replace, human expertise. This approach promises to enhance valuation practices by providing deeper insights and improving decision-making processes. By addressing the challenges and leveraging the opportunities presented by AI and automation, the valuations industry can achieve a greater performance and maintain credibility in a rapidly evolving market. This comprehensive analysis provides valuable insights for stakeholders aiming to navigate the future of business valuations amidst technological advancements and shifting industry standards.
Este estudo explora o impacto transformador dos avanços tecnológicos, particularmente da Inteligência Artificial (IA) e automação, nas avaliações de negócios. Focando na dinâmica em evolução da indústria, examina como tecnologias de IA, como aprendizado de máquina (ML) e processamento de linguagem natural (NLP), estão remodelando metodologias tradicionais de avaliação. Considera também preocupações dos stakeholders, desafios regulatórios e a integração de fatores Ambientais, Sociais e de Governança (ESG). Usando uma abordagem de pesquisa abdutiva, dedutiva e indutiva, incorpora dados primários qualitativos de entrevistas com especialistas e dados secundários quantitativos de relatórios da indústria e literatura acadêmica. As descobertas indicam que a IA melhora a eficiência e precisão da modelagem financeira, seleção de pares e avaliações qualitativas. No entanto, introduz complexidades relacionadas à transparência e viés dos modelos, exigindo escrutínio cuidadoso pelos profissionais. A pesquisa destaca a importância da melhoria contínua e do treinamento para adaptação a essas mudanças tecnológicas, além da divulgação de dados e transparência para aumentar a confiabilidade das avaliações. Conclui que o futuro das avaliações de negócios reside em uma abordagem híbrida, onde ferramentas de IA complementam, em vez de substituir, a expertise humana, aprimorando práticas de avaliação e processos de tomada de decisão. Ao abordar desafios e aproveitar oportunidades da IA e automação, a indústria pode alcançar melhor desempenho e manter a credibilidade em um mercado em rápida evolução. Esta análise oferece insights valiosos para stakeholders navegarem pelo futuro das avaliações de negócios em meio a avanços tecnológicos e padrões industriais em mudança.
Este estudo explora o impacto transformador dos avanços tecnológicos, particularmente da Inteligência Artificial (IA) e automação, nas avaliações de negócios. Focando na dinâmica em evolução da indústria, examina como tecnologias de IA, como aprendizado de máquina (ML) e processamento de linguagem natural (NLP), estão remodelando metodologias tradicionais de avaliação. Considera também preocupações dos stakeholders, desafios regulatórios e a integração de fatores Ambientais, Sociais e de Governança (ESG). Usando uma abordagem de pesquisa abdutiva, dedutiva e indutiva, incorpora dados primários qualitativos de entrevistas com especialistas e dados secundários quantitativos de relatórios da indústria e literatura acadêmica. As descobertas indicam que a IA melhora a eficiência e precisão da modelagem financeira, seleção de pares e avaliações qualitativas. No entanto, introduz complexidades relacionadas à transparência e viés dos modelos, exigindo escrutínio cuidadoso pelos profissionais. A pesquisa destaca a importância da melhoria contínua e do treinamento para adaptação a essas mudanças tecnológicas, além da divulgação de dados e transparência para aumentar a confiabilidade das avaliações. Conclui que o futuro das avaliações de negócios reside em uma abordagem híbrida, onde ferramentas de IA complementam, em vez de substituir, a expertise humana, aprimorando práticas de avaliação e processos de tomada de decisão. Ao abordar desafios e aproveitar oportunidades da IA e automação, a indústria pode alcançar melhor desempenho e manter a credibilidade em um mercado em rápida evolução. Esta análise oferece insights valiosos para stakeholders navegarem pelo futuro das avaliações de negócios em meio a avanços tecnológicos e padrões industriais em mudança.
Descrição
Palavras-chave
Business valuations Finance Accouting Artificial intelligence ESG Avaliações de negócios Finanças Contabilidade Inteligência artificial