AI改变风险投资：数据驱动使效率提高10倍

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。IReachVentures联合创始人RobertoBonanzinga说，他之前曾经在英国风险投资公司BaldeertonCapital担任合伙人，主要投资早期的欧洲科技公司。

△RobertoBonanzinga

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？InReachVentures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，InReachVentures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ChrisFarmer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AppStore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。

△ChrisFarmer

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ApacheSpark等数据库工具的出现，KUKA机器人示教器维修，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，机器人维修，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，www.zr-kuka.com，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AiblTech的联合创始人AaronJoyce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EQTVentures的合伙人AndreasThorstensson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公司唯一的投资合伙人，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。