75% решений венчурных инвесторов к 2025 году будет принимать искусственный интеллект

По словам старшего директора по исследованиям Gartner Патрика Стакенаса (Patrick Stakenas), возможности расширенной аналитики смещают стратегии венчурного инвестирования на ранних стадиях из области «интуитивного» и качественного принятия решений к «платформенным» решениям на основе количественных данных. Стакенас говорит, что данные, собранные из таких источников, как LinkedIn, PitchBook, Crunchbase и Owler, а также сторонних торговых площадок, будут использоваться наряду с различными прошлыми и текущими инвестиционными стандартами.

«Эти данные все чаще используются для построения сложных моделей, которые лучше определяют жизнеспособность, стратегию и потенциальный результат инвестиций за короткий промежуток времени. Вопросы о том, когда инвестировать, куда вкладывать средства и в каком объеме, решаются почти автоматически», - отметил Стакенас.

Благодаря ИИ личностные качества и модели работы, необходимые для успеха, будут оцениваться количественно так же, как в настоящее время измеряются продукция и ее использование на рынке, размер рынка и финансовые детали. Инструменты ИИ будут использоваться для оценки вероятности достижения успеха на рынке конкретной команды руководителей.

Как указано в отчете Gartner, современные технологии способны дать представление о желаниях клиентов и прогнозировать их поведение в будущем. Уникальные профили могут быть созданы практически без участия человека и доработаны с помощью ИИ, обрабатывающего естественный язык, который может определять качества человека в реальном времени или по аудиозаписям. Хотя эта технология в настоящее время используется в основном для целей маркетинга и продаж, к 2025 году инвестиционные организации будут использовать ее для выбора команд руководителей, с наибольшей вероятностью способных добиться успеха.

Венчурная компания Signalfire из Сан-Франциско уже использует собственную платформу Beacon для отслеживания результатов деятельности более 6 миллионов компаний. Платформа, затраты на которую составляют более $10 млн в год, использует 10 миллионов источников данных, включая академические публикации, патентные реестры, платформы с открытым исходным кодом, нормативные документы, веб-страницы компаний, данные о продажах, социальные сети и даже необработанные данные кредитных карт. Компании, которые показывают более высокие результаты, помечаются на специальной панели, что позволяет Signalfire отслеживать потенциальные сделки до того, как ими заинтересуются традиционные венчурные фирмы.

Венчурные инвесторы все чаще полагаются не на интуицию, а на искусственный интеллект

Это не означает, что ИИ и машинное обучение станут панацеей в области инвестиционных решений. В ходе эксперимента в ноябре 2020 года Harvard Business Review построил инвестиционный алгоритм и сравнил его эффективность с доходностью 255 бизнес-ангелов. Используя самые современные методы, команда обучила систему выбирать наиболее многообещающие инвестиционные возможности среди 623 сделок от одной из крупнейших европейских сетей. Модель, решения которой основывались на данных, доступных для инвесторов, превзошла новичков, но не смогла дотянуть до уровня опытных инвесторов. Отчасти это объяснялось предвзятостью алгоритма, унаследованной от его составителей. Поскольку полностью устранить эти формы предвзятости может оказаться невозможным, крайне важно, чтобы инвесторы использовали «гибридный подход» к принятию решений, то есть использовать мнения людей наравне с выводами ИИ.

Заметили неточность или опечатку в тексте? Выделите её мышкой и нажмите: Ctrl + Enter. Спасибо!