直觉或数据 风险资本投资者如何评估投资机会

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)世界在评估投资机会时也依赖数据。

根据位于西雅图的私人和公共股票市场数据提供商PitchBook最近对亚洲、欧洲和美国391名VC投资者的调查，全球VC投资者利用数据为投资决策提供信息，并计划为未来决策采用机器学习。

什么最管用

调查结果表明，投资者依靠数据和个人网络的组合来获取和评估投资。 虽然大多数（86%）的受访者认为数据在评估投资机会时很重要，但以美国和亚洲为基础的后期VC投资者最有可能利用数据来为所有投资决策提供信息。

尽管资产类别对机器学习(ML)和人工智能类别的融资越来越感兴趣-$在2018年投资了246亿美元-但只有8%的投资者认为投资决策在未来将完全自动化。 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。

同时，超过三分之一（38%）的受访者使用数据来提供所有风险资本投资，而48%的索赔数据为一些投资决策提供信息，9%的受访者根本不利用数据。 晚期风险投资公司对数据驱动投资的胃口最大，50%的公司认为数据极其重要，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为重要，而在美国，这一比例为37%，在欧洲为33%。

Pitch Book市场营销副总裁Steve Bendt说：“随着风投涌入ML/AI行业，我们想了解风投自己如何在自己的投资采购和决策过程中利用数据和机器学习技术。 我们的调查显示，大量采用数据来为投资决策提供信息，并且增加使用的欲望越来越大。 虽然大多数受访者认为VC投资总是涉及到人的因素，但人们有热情去探索机器学习如何使传统VC自动化。

亚洲角

个人网络仍然是寻找和评价投资机会的最宝贵资源，占82%，其次是入境线索（44%)和金融数据库(36%）。 天使投资和早期风投比后期风投和企业风险资本更有可能依靠个人网络进行投资决策，后者对金融数据库的需求最大，分别为20%和22%。

从地理上讲，个人网络仍然是采购和评估交易的最高资源。 亚洲风险投资公司是最有可能为此利用数据的群体，20%的亚洲调查受访者称金融数据库是最有价值的资源，而美国为15%，欧洲为10%。

在实践中，利用数据的最常见用例是财务建模（20%)、完善投资论文(19%)和采购投资(也是19%）。 至于错过有希望的投资机会的最主要原因是在条件（32%)上存在分歧，其次是数据不足(17%)和决策缓慢(15%）。

“无论处于什么阶段，风险投资公司的流程都是他们的IP，是从数据、个人网络和经验的组合中提取出来的。 对于VC有兴趣在其过程中利用更多的数据和最终的ML/AI技术，他们需要回答的关键问题是它是否将帮助他们克服竞争，并在公司层面产生更强的回报，“Bendt说。

他说，从调查结果中也可以看出，亚洲的风险投资公司最热衷于数据和技术驱动的风险投资方法。 “近一半的亚洲公司认为数据在决策中极为重要，而在美国，这一比例分别为37%和33%。 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，现在确定这种方法是否能为亚洲风投提供竞争优势还为时过早。 “显然，随着高质量投资目标的竞争加剧，该行业将密切关注。