直覺或數(shù)據(jù) 風(fēng)險資本投資者如何評估投資機會

多年來，數(shù)據(jù)的積累加上更快的計算能力使人工智能(AI)驅(qū)動的創(chuàng)新將行業(yè)提升到一個全新的水平。 風(fēng)險投資家(VC)世界在評估投資機會時也依賴數(shù)據(jù)。

根據(jù)位于西雅圖的私人和公共股票市場數(shù)據(jù)提供商PitchBook最近對亞洲、歐洲和美國391名VC投資者的調(diào)查，全球VC投資者利用數(shù)據(jù)為投資決策提供信息，并計劃為未來決策采用機器學(xué)習(xí)。

什么最管用

調(diào)查結(jié)果表明，投資者依靠數(shù)據(jù)和個人網(wǎng)絡(luò)的組合來獲取和評估投資。 雖然大多數(shù)（86%）的受訪者認(rèn)為數(shù)據(jù)在評估投資機會時很重要，但以美國和亞洲為基礎(chǔ)的后期VC投資者最有可能利用數(shù)據(jù)來為所有投資決策提供信息。

盡管資產(chǎn)類別對機器學(xué)習(xí)(ML)和人工智能類別的融資越來越感興趣-$在2018年投資了246億美元-但只有8%的投資者認(rèn)為投資決策在未來將完全自動化。 超過85%的受訪者認(rèn)為在風(fēng)險投資交易中總會有一些直覺因素。

同時，超過三分之一（38%）的受訪者使用數(shù)據(jù)來提供所有風(fēng)險資本投資，而48%的索賠數(shù)據(jù)為一些投資決策提供信息，9%的受訪者根本不利用數(shù)據(jù)。 晚期風(fēng)險投資公司對數(shù)據(jù)驅(qū)動投資的胃口最大，50%的公司認(rèn)為數(shù)據(jù)極其重要，是評估和尋找所有投資的主要資源。 同樣，46%的亞洲公司認(rèn)為數(shù)據(jù)極為重要，而在美國，這一比例為37%，在歐洲為33%。

Pitch Book市場營銷副總裁Steve Bendt說：“隨著風(fēng)投涌入ML/AI行業(yè)，我們想了解風(fēng)投自己如何在自己的投資采購和決策過程中利用數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)技術(shù)。 我們的調(diào)查顯示，大量采用數(shù)據(jù)來為投資決策提供信息，并且增加使用的欲望越來越大。 雖然大多數(shù)受訪者認(rèn)為VC投資總是涉及到人的因素，但人們有熱情去探索機器學(xué)習(xí)如何使傳統(tǒng)VC自動化。

亞洲角

個人網(wǎng)絡(luò)仍然是尋找和評價投資機會的最寶貴資源，占82%，其次是入境線索（44%)和金融數(shù)據(jù)庫(36%）。 天使投資和早期風(fēng)投比后期風(fēng)投和企業(yè)風(fēng)險資本更有可能依靠個人網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行投資決策，后者對金融數(shù)據(jù)庫的需求最大，分別為20%和22%。

從地理上講，個人網(wǎng)絡(luò)仍然是采購和評估交易的最高資源。 亞洲風(fēng)險投資公司是最有可能為此利用數(shù)據(jù)的群體，20%的亞洲調(diào)查受訪者稱金融數(shù)據(jù)庫是最有價值的資源，而美國為15%，歐洲為10%。

在實踐中，利用數(shù)據(jù)的最常見用例是財務(wù)建模（20%)、完善投資論文(19%)和采購?fù)顿Y(也是19%）。 至于錯過有希望的投資機會的最主要原因是在條件（32%)上存在分歧，其次是數(shù)據(jù)不足(17%)和決策緩慢(15%）。

“無論處于什么階段，風(fēng)險投資公司的流程都是他們的IP，是從數(shù)據(jù)、個人網(wǎng)絡(luò)和經(jīng)驗的組合中提取出來的。 對于VC有興趣在其過程中利用更多的數(shù)據(jù)和最終的ML/AI技術(shù)，他們需要回答的關(guān)鍵問題是它是否將幫助他們克服競爭，并在公司層面產(chǎn)生更強的回報，“Bendt說。

他說，從調(diào)查結(jié)果中也可以看出，亞洲的風(fēng)險投資公司最熱衷于數(shù)據(jù)和技術(shù)驅(qū)動的風(fēng)險投資方法。 “近一半的亞洲公司認(rèn)為數(shù)據(jù)在決策中極為重要，而在美國，這一比例分別為37%和33%。 亞洲投資者采用機器學(xué)習(xí)的比例也最高，29%的投資者聲稱目前在決策中使用人工智能。

然而，本特指出，現(xiàn)在確定這種方法是否能為亞洲風(fēng)投提供競爭優(yōu)勢還為時過早。 “顯然，隨著高質(zhì)量投資目標(biāo)的競爭加劇，該行業(yè)將密切關(guān)注。