AI改變風險投資：數據驅動使效率提高10倍
趕在其他人之前找到有趣的投資目標，是風險投資公司面臨的最大挑戰之一。好消息是，機器學習和預測分析正逐步改變投資者構建投資組合的方式。
我的工作是每周坐一次飛機去不同的歐洲城市，找到那些從事有趣事情的人。IReachVentures聯合創始人RobertoBonanzinga說，他之前曾經在英國風險投資公司BaldeertonCapital擔任合伙人，主要投資早期的歐洲科技公司。
△RobertoBonanzinga
這種做法效率很低。我每天看50家公司，大概每月1500家，其中100家可能進入下一階段。我們每月會做一筆交易。
Bonanzinga表示，通常情況下，有前景的公司并不會高調尋找資金。除非創業公司的創始人人脈很廣，或者身處倫敦或硅谷這樣的科技中心，否則投資者幾乎沒有機會發現它們。
如果將互聯網數據和機器學習結合起來，是不是能更好地尋找好公司呢？InReachVentures花了兩年時間和500萬英鎊開發了這款軟件，可以抓取9.5萬家歐洲創業公司，從中選出2000家可能感興趣的公司。
這個軟件的決策依據是這些創業公司正在招聘的人、開發中的產品以及網站的流量等因素。例如，InReach將立陶宛創業公司Oberlo視為一個投資目標，原因是它正在面向工程師們做廣告，以解決某種電子商務問題。Bonanzinga說：我們在歐洲的其他風險投資公司還不知道他們之前，就完成了一筆交易。
原本需要手工完成的工作已經可以大幅擴充規模。Bonanzinga說，效率提高了10倍。迄今為止，InReachVentures已經投資了7家公司，雖然現在說投資組合的表現還為時過早，但Bonanzinga已經退出了一筆交易，剛剛投資了12個月之后，就把Oberlo賣給了加拿大電子商務公司Shoipify。
△北美在AI行業遙遙領先
位于舊金山的SignalFire是首批轉向這種數據驅動模式的風投公司之一。其創始人ChrisFarmer大約在2007年就開始在風險投資中使用數據模式。他在之前的效力的公司中使用基本算法來追蹤產品在蘋果AppStore中的表現等各種因素。
他希望建立一個更復雜的系統，以更全面的方式追蹤公司，因此在2013年創立了SignalFire。他花了8年，耗費數千萬美元建造了一個迷你谷歌。該軟件目前追蹤全球800萬家創業公司，數據來源包括銷售數據、學術刊物和財務報表等。如果一家公司表現出色，或者從事引人關注項目，就會被標記在控制面板上。然后，SignalFire便可據此可以部署其管理的3.75億美元資金。
△ChrisFarmer
10年前，Farmer說，這個項目根本不可能實現。當時沒有現在的這些數據和處理能力。我們需要的計算能力和存儲能力只有大型消費互聯網公司才有。但現在，由于Hadoop和ApacheSpark等數據庫工具的出現，KUKA機器人示教器維修，再加上可以從AWS租賃廉價的服務器，因此就算規模較小的公司也可以大規模地處理數據。
與Bonanzinga一樣，機器人維修，Farmer也表示，該系統正在幫助他挖掘原本無法挖掘出來的公司。
我們的投資組合來自于更廣泛的地理范圍。我們支持了一家來自羅馬尼亞的公司，如果是在以前，我們根本不會發現這家公司。我們已經不僅局限于有人脈的創業者，m.twshmhelmet.com，還在跟一些初次創業的人打交道。雖然并沒有完全消除偏見，但確實使之更像一個精英統治，讓你再看一眼。他說。然而，現在判斷投資組合的表現還為時過早。
總部位于斯德哥爾摩的創業公司AiblTech的聯合創始人AaronJoyce就從數據驅動的方法中受益。Aibl幫助公司分析客戶數據，他們剛成立幾個月被Bonanzinga發現了。
我們已經開始向一些當地投資者融資，但我們運氣不太好，只能跟初級員工聊天。之后，Bonanzinga給我們發了電子郵件。我一開始很懷疑，竟然有風投合伙人聯系我。我從來沒有想過我們能有機會通過他這樣的人籌集資金。Joyce說，這是一種更加精英化的投資方式。關鍵不再于你認識誰，也不在于你是哪里畢業的。
斯德哥爾摩的EQTVentures的合伙人AndreasThorstensson表示，他目前約有30%的投資決定是通過他建立的一個名為Motherbrain的數據分析平臺完成的。該平臺每天監控著約200萬家公司。Thorstensson先生表示，他經常投資那些可能以前就有資金的企業家。數據不會說謊。他說。
除了給不同的創業公司提供機會之外，機器學習還可能改變風險投資行業的結構。SignalFire的結構就像一個科技公司數據科學家和工程師對公司的業務至關重要，而且持有公司股份。我們不像對待IT部門那樣對待他們。他們是公司的核心。Farmer說。
與此同時，Bonanzinga是InReach公司唯一的投資合伙人，該公司擁有軟件和數據科學家團隊，他們負責取代傳統風投公司員工。
運行和維護數據平臺的成本相當高。Farmer表示，他每年的花費超過1000萬美元，而Bonanzinga計劃每年至少花費100萬英鎊。這將改變風險投資公司的開支方式。傳統風投的多數費用都花在工資上。而未來則用于聘請數據和電腦科學家，以及購買優秀的數據來源。Bonanzinga說。
但EQT的Thorstensson表示，他不相信機器會顯著減少整個行業的就業機會。他說：這將使我們能夠花更多的時間與我們投資的公司在一起，而不是去做普通的事情，做乏味的工作。人工智能是過濾噪音的好方法，但投資終歸還是要靠直覺。