Smith + Howard 首席执行官肖恩・泰勒。
私募巨头 TPG 投资的会计师事务所 Smith + Howard，部分业务增长来自收购小型同行企业。该公司正筹备新一轮收购配资炒股真专业，其中两笔交易有望在今年年底前完成。首席执行官肖恩・泰勒表示，在扩张业务的同时，公司正在探索利用人工智能处理大量 “重复机械” 的基础工作。
事务所希望借助 AI 实现业务扩张，而不必再像过去那样同步大规模招聘会计人员。这反映出私募股权机构与 AI 实验室的普遍判断：整合专业服务企业时，AI 技术有助于提升企业利润。
Smith + Howard 业务覆盖美国七个州，拥有 800 余名员工，预计今年营收约 1.75 亿美元。过去十年，剔除收购带来的增量，公司内生年收入增速维持在 10%‑15%。此前投资方 Broad Sky Partners 就积极推动它收购小型事务所，该投资方已于今年 8 月将所持股份出售给 TPG。
如今公司延续收购策略，目标通过并购，在未来 12 个月内再新增 20%‑25% 的营收。收购标的的营收门槛从此前的 200 万‑2000 万美元，上调至 500 万‑5000 万美元。Smith + Howard 还计划在 2027 年继续开展多笔收购。
这家总部位于亚特兰大的企业计划向美国更多城市拓展业务，同时承接过去需要外包给外部机构的服务。泰勒称，人力依旧会是业务与维护客户关系的核心，但在条件合适的场景下，会利用 AI 减少手工工作量、降低外购软件支出。
私募股权机构与 AI 实验室一直在宣扬 AI 能够提高被投企业回报，催生不少合作案例。例如 OpenAI 控股的 Deployment Co．，今年 5 月在 TPG 等机构支持下成立，向传统企业派驻工程师落地 AI 改造。
风投机构也纷纷入局。Thrive Capital 去年设立专项投资载体，用于收购会计师事务所这类企业并完成数字化升级；General Catalyst 也在推进私募风格的打包整合收购模式。
但业内存在一项争议：企业会不会把 AI 省下的成本让利给客户？如果全部让利，AI 带来的经济效益就会被抵消。TPG 人工智能业务董事总经理布莱恩・戈夫曼表示，会计行业历来倾向于自己留存收益；即便实施离岸外包这类大规模降本举措之后，审计等服务收费依然持续走高。
“有些行业降本增效之后，全部收益都给到了客户，虽然这对消费者是好事，但行业会陷入低价内卷。” 戈夫曼说，“但会计行业似乎不会出现这种局面。”
泰勒介绍，私募投资圈对 AI 改造会计行业分化成两大阵营：一部分人对 AI 改造行业满怀期待，另一部分人则心存恐惧，担心 AI 会减少计费工时，进而拖累营收。而 Smith + Howard 看好 AI 给会计行业带来提升。
Smith + Howard 已经在全公司上线 Anthropic 的 Claude，允许员工试用并挖掘使用场景。泰勒称，初期会优先把 AI 用于核心业务里部分简单工作，例如特定行业审计；但复杂财务报表审计很难实现自动化。公司同时在研究可以对外销售给客户的新产品，并且正在招募高管全盘负责 AI 业务。
这家会计师事务所目前还不是 OpenAI 那支私募风投项目的客户，不过戈夫曼表示，如果该项目扩充技术团队、提升服务能力，未来不排除展开合作。TPG 本身和 Anthropic、微软、谷歌等 AI 企业都保持紧密合作。
衡量投资回报
多年以来，私募机构与大型上市公司一直在整合各类专业服务企业，整体推高行业估值。而 AI 给部分投资者新的理由，愿意为有望靠 AI 实现增长、提升盈利的企业付出更高收购对价。
“我们愿意比别家出价更高，因为我们知道可以借助 AI 创造增量价值。” 戈夫曼说道。像 Smith + Howard 这类依靠收购成长的企业，可以把 AI 能力复用到后续每一笔并购整合当中。
与此同时，小型会计师事务所的收购估值差异巨大：拥有稳定客户、但缺乏技术与营销能力的标的，EBITDA 倍数仅 5‑6 倍；而直接获得私募投资的成熟事务所，估值可以达到 EBITDA 的 12 倍甚至更高。泰勒表示 Smith + Howard 瞄准估值处于两者中间区间的目标企业。
AI 投入的回报很难预判，各家企业都在摸索如何预测、管控相关开支。Smith + Howard 按月追踪投资回报，同时在五年现金流预测中计入预期成本与业务增长，以此判断何时值得自研内部软件。
“我们一直在密切跟踪，而且确信回报终会显现。” 泰勒表示。公司本身就设有内部技术团队，多年来一直在自动化业务流程，还曾经开发销售税合规软件，供内部和客户使用。
借助 TPG 的资源，Smith + Howard 引入和 Anthropic 等机构合作的外部 AI 培训师。公司承诺最低采购投入，换来数周的专项培训，教会员工高效使用 AI 工具。
对于习惯离岸外包这类快速见效降本手段的私募股东来说，AI 是一项挑战：离岸降本能很快体现在财报；而 AI 需要前期大额投入，可能要数年时间才能看到回报。
戈夫曼说：“短期你就是在不断花钱，任何做过 AI 产品的人都懂…… 刚出炉的煎饼未必就完美。”
戈夫曼表示，TPG 把人均营收作为衡量 AI 是否兑现效益的核心指标，同时还在探索其他合理考核维度。以会计行业举例，也可以统计单个员工能够完成的审计项目数量。
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