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被AI改变的风投模式:数据驱动使效率提高10倍

2017-12-18 14:10| 发布者: 炼数成金_小数| 查看: 25092| 评论: 0|来自: 量子位

摘要: 赶在其他人之前找到有趣的投资目标,是风险投资公司面临的最大挑战之一。好消息是,机器学习和预测分析正逐步改变投资者构建投资组合的方式。“我的工作是每周坐一次飞机去不同的欧洲城市,找到那些从事有趣事情的人 ...

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赶在其他人之前找到有趣的投资目标,是风险投资公司面临的较大挑战之一。好消息是,机器学习和预测分析正逐步改变投资者构建投资组合的方式。

“我的工作是每周坐一次飞机去不同的欧洲城市,找到那些从事有趣事情的人。”IReach Ventures联合创始人Roberto Bonanzinga 说,他之前曾经在英国风险投资公司Baldeerton Capital担任合伙人,主要投资早期的欧洲科技公司。
Roberto Bonanzinga

这种做法效率很低。“我每天看50家公司,大概每月1500家,其中100家可能进入下一阶段。我们每月会做一笔交易。”

Bonanzinga表示,通常情况下,有前景的公司并不会高调寻找资金。除非创业公司的创始人人脉很广,或者身处伦敦或硅谷这样的科技中心,否则投资者几乎没有机会发现它们。

如果将互联网数据和机器学习结合起来,是不是能更好地寻找好公司呢?InReach Ventures花了两年时间和500万英镑开发了这款软件,可以抓取9.5万家欧洲创业公司,从中选出2000家可能感兴趣的公司。

这个软件的决策依据是这些创业公司正在招聘的人、开发中的产品以及网站的流量等因素。例如,InReach将立陶宛创业公司Oberlo视为一个投资目标,原因是它正在面向工程师们做广告,以解决某种电子商务问题。Bonanzinga说:“我们在欧洲的其他风险投资公司还不知道他们之前,就完成了一笔交易。”

“原本需要手工完成的工作已经可以大幅扩充规模。” Bonanzinga说,“效率提高了10倍。”迄今为止,InReach Ventures已经投资了7家公司,虽然现在说投资组合的表现还为时过早,但Bonanzinga已经退出了一笔交易,刚刚投资了12个月之后,就把Oberlo卖给了加拿大电子商务公司Shoipify。
北美在AI行业遥遥领先

位于旧金山的SignalFire是首批转向这种数据驱动模式的风投公司之一。其创始人Chris Farmer大约在2007年就开始在风险投资中使用数据模式。他在之前的效力的公司中使用基本算法来追踪产品在苹果App Store中的表现等各种因素。

他希望建立一个更复杂的系统,以更全面的方式追踪公司,因此在2013年创立了SignalFire。他花了8年,耗费数千万美元建造了一个“迷你谷歌”。该软件目前追踪全球800万家创业公司,数据来源包括销售数据、学术刊物和财务报表等。如果一家公司表现出色,或者从事引人关注项目,就会被标记在控制面板上。然后,SignalFire便可据此可以部署其管理的3.75亿美元资金。
Chris Farmer

10年前,Farmer说,这个项目根本不可能实现。“当时没有现在的这些数据和处理能力。我们需要的计算能力和存储能力只有大型消费互联网公司才有。”但现在,由于Hadoop和Apache Spark等数据库工具的出现,再加上可以从AWS租赁廉价的服务器,因此就算规模较小的公司也可以大规模地处理数据。

与Bonanzinga一样,Farmer也表示,该系统正在帮助他挖掘原本无法挖掘出来的公司。

“我们的投资组合来自于更广泛的地理范围。我们支持了 一家来自罗马尼亚的公司,如果是在以前,我们根本不会发现这家公司。我们已经不仅局限于有人脉的创业者,还在跟一些初次创业的人打交道。虽然并没有完全消除偏见,但确实使之更像一个精英统治,让你再看一眼。”他说。然而,现在判断投资组合的表现还为时过早。

总部位于斯德哥尔摩的创业公司Aibl Tech的联合创始人Aaron Joyce就从数据驱动的方法中受益。Aibl帮助公司分析客户数据,他们刚成立几个月被Bonanzinga发现了。

“我们已经开始向一些当地投资者融资,但我们运气不太好,只能跟初级员工聊天。之后,Bonanzinga给我们发了电子邮件。我一开始很怀疑,竟然有风投合伙人联系我。我从来没有想过我们能有机会通过他这样的人筹集资金。”Joyce说,“这是一种更加精英化的投资方式。关键不再于你认识谁,也不在于你是哪里毕业的。”

斯德哥尔摩的EQT Ventures的合伙人Andreas Thorstensson表示,他目前约有30%的投资决定是通过他建立的一个名为Motherbrain的数据分析平台完成的。该平台每天监控着约200万家公司。Thorstensson先生表示,他经常投资那些可能以前就有资金的企业家。“数据不会说谎。”他说。

除了给不同的创业公司提供机会之外,机器学习还可能改变风险投资行业的结构。SignalFire的结构就像一个科技公司——数据科学家和工程师对公司的业务至关重要,而且持有公司股份。“我们不像对待IT部门那样对待他们。他们是公司的核心。”Farmer说。

与此同时,Bonanzinga是InReach公司的投资合伙人,该公司拥有软件和数据科学家团队,他们负责取代传统风投公司员工。

运行和维护数据平台的成本相当高。Farmer表示,他每年的花费超过1000万美元,而Bonanzinga计划每年至少花费100万英镑。“这将改变风险投资公司的开支方式。传统风投的多数费用都花在工资上。而未来则用于聘请数据和电脑科学家,以及购买优秀的数据来源。” Bonanzinga说。

但EQT的Thorstensson表示,他不相信机器会显著减少整个行业的就业机会。他说:“这将使我们能够花更多的时间与我们投资的公司在一起,而不是去做普通的事情,做乏味的工作。人工智能是过滤噪音的好方法,但投资终归还是要靠直觉。”

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