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(zhàn)之一。好消息是，機器學習和預(yù)測分析正逐步改變投資者構(gòu)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?！盜ReachVentures聯(lián)合創(chuàng)始人RobertoBonanzinga說，他之前曾經(jīng)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?！拔颐刻炜?0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?！?/p>

Bonanzinga表示，通常情況下，有前景的公司并不會高調(diào)尋找資金。除非創(chuàng)業(yè)公司的創(chuàng)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(fā)現(xiàn)它們。

如果將互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)和機器學習結(jié)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(fā)了這款軟件，可以抓取9.5萬家歐洲創(chuàng)業(yè)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(jù)是這些創(chuàng)業(yè)公司正在招聘的人、開發(fā)中的產(chǎn)品以及網(wǎng)站的流量等因素。例如，InReach將立陶宛創(chuàng)業(yè)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(wù)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(jīng)可以大幅擴充規(guī)模。”Bonanzinga說，“效率提高了10倍?！逼駷橹?，InReachVentures已經(jīng)投資了7家公司，雖然現(xiàn)在說投資組合的表現(xiàn)還為時過早，但Bonanzinga已經(jīng)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(wù)公司Shoipify。

△北美在AI行業(yè)遙遙領(lǐng)先

位于舊金山的SignalFire是首批轉(zhuǎn)向這種數(shù)據(jù)驅(qū)動模式的風投公司之一。其創(chuàng)始人ChrisFarmer大約在2007年就開始在風險投資中使用數(shù)據(jù)模式。他在之前的效力的公司中使用基本算法來追蹤產(chǎn)品在蘋果AppStore中的表現(xiàn)等各種因素。

他希望建立一個更復(fù)雜的系統(tǒng)，以更全面的方式追蹤公司，因此在2013年創(chuàng)立了SignalFire。他花了8年，耗費數(shù)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(chuàng)業(yè)公司，數(shù)據(jù)來源包括銷售數(shù)據(jù)、學術(shù)刊物和財務(wù)報表等。如果一家公司表現(xiàn)出色，或者從事引人關(guān)注項目，就會被標記在控制面板上。然后，SignalFire便可據(jù)此可以部署其管理的3.75億美元資金。

△ChrisFarmer

10年前，F(xiàn)armer說，這個項目根本不可能實現(xiàn)?！爱敃r沒有現(xiàn)在的這些數(shù)據(jù)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(lián)網(wǎng)公司才有?！钡F(xiàn)在，由于Hadoop和ApacheSpark等數(shù)據(jù)庫工具的出現(xiàn)，再加上可以從AWS租賃廉價的服務(wù)器，因此就算規(guī)模較小的公司也可以大規(guī)模地處理數(shù)據(jù)。

與Bonanzinga一樣，F(xiàn)armer也表示，該系統(tǒng)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(fā)現(xiàn)這家公司。我們已經(jīng)不僅局限于有人脈的創(chuàng)業(yè)者，還在跟一些初次創(chuàng)業(yè)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(tǒng)治，讓你再看一眼。”他說。然而，現(xiàn)在判斷投資組合的表現(xiàn)還為時過早。

總部位于斯德哥爾摩的創(chuàng)業(yè)公司AiblTech的聯(lián)合創(chuàng)始人AaronJoyce就從數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法中受益。Aibl幫助公司分析客戶數(shù)據(jù)，他們剛成立幾個月被Bonanzinga發(fā)現(xiàn)了。

“我們已經(jīng)開始向一些當?shù)赝顿Y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(fā)了電子郵件。我一開始很懷疑，竟然有風投合伙人聯(lián)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?！盝oyce說，“這是一種更加精英化的投資方式。關(guān)鍵不再于你認識誰，也不在于你是哪里畢業(yè)的?！?/p>

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(shù)據(jù)分析平臺完成的。該平臺每天監(jiān)控著約200萬家公司。Thorstensson先生表示，他經(jīng)常投資那些可能以前就有資金的企業(yè)家?！皵?shù)據(jù)不會說謊?！彼f。

除了給不同的創(chuàng)業(yè)公司提供機會之外，機器學習還可能改變風險投資行業(yè)的結(jié)構(gòu)。SignalFire的結(jié)構(gòu)就像一個科技公司——數(shù)據(jù)科學家和工程師對公司的業(yè)務(wù)至關(guān)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?！盕armer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(shù)據(jù)科學家團隊，他們負責取代傳統(tǒng)風投公司員工。

運行和維護數(shù)據(jù)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?！斑@將改變風險投資公司的開支方式。傳統(tǒng)風投的多數(shù)費用都花在工資上。而未來則用于聘請數(shù)據(jù)和電腦科學家，以及購買優(yōu)秀的數(shù)據(jù)來源?！盉onanzinga說。

但EQT的Thorstensson表示，他不相信機器會顯著減少整個行業(yè)的就業(yè)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?！?/p>