Нещодавно Gartner заявив у доповіді, що інвестори все частіше використовують штучний інтелект (ШІ) та технологію аналізу даних. До того, він зазначив, що 75% VC (венчурного капіталу) використовуватиме AI для прийняття інвестиційних рішень.
Читайте також: Європейський Союз обмежить розвиток штучного інтелекту
Gartner прогнозує, що для інвесторів стане звичним використовувати ШІ та науку даних для прийняття інвестиційних рішень.
До 2025 року понад 75% перевірок керівництва венчурним капіталом буде проведено за допомогою ШІ та аналізу даних. Іншими словами, ШІ може визначити, що компанія може пройти ручну оцінку. Тим самим це зменшить значення Pitch Deck (презентація для ВК) та фінансовий стан.
Як штучний інтелект допомагає приймати рішення
Патрік Стакенас, старший директор з досліджень Gartner, сказав, що вдосконалення передових аналітичних можливостей перетворює стратегії венчурного інвестування на ранніх стадіях з “інтуїтивного” та якісного прийняття рішень на “кількісний процес” на основі платформи. Старкнас заявив, що дані, зібрані з таких джерел, як LinkedIn, PitchBook, Crunchbase та Owler, а також сторонні ринки даних, будуть використовуватися разом із різними минулими та поточними інвестиційними стандартами.
„Ці дані все частіше використовуються для побудови складних моделей. Вони можуть краще визначити життєздатність, стратегію та потенційний результат інвестиції за короткий проміжок часу. Такі питання, як коли інвестувати, куди інвестувати та скільки інвестувати, стають майже автоматизованими. Особистісні риси та схеми роботи, необхідні для успіху, визначатимуться кількісно, так само як зараз вимірюється товар та його використання на ринку, розмір ринку та фінансові деталі. Інструменти ШІ будуть використані для визначення того, наскільки ймовірною є успішність керівної команди на основі історії зайнятості, досвіду на місцях та попереднього успіху в бізнесі.”
Як зазначає довідковий документ Gartner, сучасні технології можуть забезпечити розуміння потреб споживачів та передбачити майбутню поведінку. Повний архів може бути створений майже без участі людей. Це може бути додатково вдосконалено за допомогою технології обробки штучного інтелекту, яка обробляє природну мову. Штучний інтелект може визначати якість людини за реальним часом або аудіозаписами. В цей час ця технологія використовується переважно для маркетингу та збуту. Але до 2025 року інвестиційні установи використовуватимуть його для визначення того, які команди керівників найімовірніше досягнуть успіху.
Чи вже використовується ШІ у венчурному капіталі?
Signalfire, компанія венчурного капіталу в Сан-Франциско, штат Каліфорнія, вже використовує фірмову платформу під назвою “Beacon” для відстеження результатів діяльності понад 6 мільйонів компаній. Платформа витрачає щороку понад 10 мільйонів доларів та використовує 10 мільйонів джерел даних. Він включає академічні публікації, реєстрацію патентів, внески з відкритим кодом, нормативні документи, вебсторінки компаній, дані про продажі, соціальні мережі та навіть необроблені дані кредитних карток. Компанії, які добре працюють, позначені, що дозволяє Signalfire бачити потенційні операції раніше, ніж традиційні компанії венчурного капіталу.
Звичайно, це не означає, що ШІ та машинне навчання є панацеєю для прийняття інвестиційних рішень. В експерименті, проведеному в листопаді минулого року, Harvard Business Review створив інвестиційний алгоритм і порівняв його результати з прибутковістю 255 ангелів-інвесторів.
Використовуючи найсучасніші технології, команда навчила систему обирати найбільш перспективні інвестиційні можливості з 623 транзакцій. Рішення цієї моделі базується на тих самих даних, що доступні для інвесторів. І це кінець кінцем працює краще, ніж інвестори-початківці, але поступається досвідченим інвесторам.
