直觉还是数据:风险投资者如何评估投资机会?人工智能和机器学习的普及带来了全新的经营方式

多年来，数据的积累加上更快的计算能力，使人工智能(AI)驱动的创新将行业提升到一个全新的水平。风险投资家(VC)在评估投资机会时也依赖数据。

总部位于西雅图的私募和公开股权市场数据提供商PitchBook最近对亚洲、欧洲和美国391名风险投资者进行的一项调查显示，全球风险投资者利用数据为投资决策提供信息，并计划在未来决策中采用机器学习。

什么最有效?

调查结果显示，投资者依靠数据和个人网络来寻找和评估投资。虽然大多数(86%)受访者认为，在评估投资机会时，数据很重要，但美国和亚洲的后期风投投资者最有可能利用数据为所有投资决策提供信息。

尽管人们对机器学习(ML)和人工智能类别的投资兴趣日益浓厚(2018年投资了246亿美元)，但只有8%的投资者认为未来的投资决策将完全自动化。超过85%的受访者认为，在风险投资交易中总会有一些直觉因素。

与此同时，超过三分之一(38%)的受访者使用数据来获取所有风险资本投资，而48%的受访者声称数据会影响一些投资决策，9%的受访者根本不利用数据。后期风投对数据驱动型投资表现出最强烈的兴趣，50%的风投认为数据极其重要，是评估和寻找所有投资的主要资源。同样，46%的亚洲公司认为数据极其重要，而美国公司和欧洲公司的这一比例分别为37%和33%。

PitchBook营销副总裁Steve Bendt表示:“随着风投公司将大量资金投入ML/AI领域，我们想了解风投公司如何在自己的投资来源和决策过程中利用数据和机器学习技术。我们的调查显示，人们正在大力采用数据来为投资决策提供信息，并且越来越有兴趣增加数据的使用。虽然大多数受访者认为风险投资将始终涉及人的因素，但他们对探索机器学习如何使传统风险投资自动化充满热情。”

亚洲视角

个人网络仍然是寻找和评估投资机会最宝贵的资源，占82%，其次是内部线索(44%)和金融数据库(36%)。与后期风险投资和企业风险投资相比，天使和早期风险投资依靠个人网络进行投资决策的可能性要高出20%左右。后期风险投资和企业风险投资对金融数据库的需求最为强劲，分别为20%和22%。

从地理上看，个人网络仍然是寻找和评估交易的首要资源。亚洲风投是最有可能利用数据实现这一目的的群体，20%的亚洲受访者表示，金融数据库是最有价值的资源，而美国和欧洲的这一比例分别为15%和10%。

在实践中，利用数据最常见的用例是金融建模(20%)、完善投资论文(19%)和寻找投资(同样是19%)。至于错过一个有前景的投资机会的主要原因，是在条款上存在分歧(32%)，其次是数据不足(17%)和决策缓慢(15%)。

“无论在哪个阶段，风投公司的过程都是他们的IP，它结合了数据、个人网络和经验。对于有兴趣在投资过程中利用更多数据并最终利用ML/AI技术的风投公司来说，他们需要回答的关键问题是，这是否能帮助他们克服竞争，并在公司层面产生更大的回报。”

他表示，正如调查结果所显示的那样，总部位于亚洲的风投公司最热衷于数据和技术驱动的风投方式。近一半的亚洲公司认为数据在决策过程中极其重要，相比之下，只有37%的美国公司和33%的欧洲公司这么认为。亚洲投资者采用机器学习的比例也最高，29%的投资者声称目前在决策中使用人工智能。”

然而，本特指出，现在判断这种方法是否会为亚洲风投提供竞争优势还为时过早。“很明显，随着对优质投资目标的竞争加剧，该行业将密切关注。”