AI-VC導入AI決策系統,對新創行業帶來什麼衝擊?

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AI-VC導入AI決策系統,對新創行業帶來什麼衝擊?

TAcc+新創分析師 許雅音

 

科技為投資者賦能,擁有豐富數據的VC透過AI分析協助尋找(sourcing)、篩選(selection),以符合VC期望的投資組合之新創公司。VC的決策支援系統已朝向AI化邁進,會帶來什麼影響呢?

 

  • VC的數位化轉型,將使用愈來愈多AI來支援決策,數據源的豐富度與投入決策支援平台的資金是關鍵 — Gartner在2021年發表了預測: 到2025年,超過75%的風險投資(VC)和早期投資者,將透過AI和數據分析等定量分析,來協助投資決策。這將意味著,投資決策將可能減少僅依賴「直覺決策」。

AI和數據分析能夠從LinkedIn,PitchBook,Crunchbase和Owler等來源收集的信息,配合投資新創公司的相關資訊,建立模型,判斷每項投資的可行性和潛在結果,能夠協助判斷何時投資,在何處投資以及投資多少等投資決策。

 

舉例而言,總部位於美國舊金山的VC公司SignalFire已經在使用名為Beacon的專有平台來追踪超過600萬家公司的業績。Beacon平台每年花費超過1,000萬美元,運用1,000萬個數據源,包括學術出版物,專利註冊,開放源代碼貢獻,監管文件,公司網頁,銷售數據,及社交網絡等,經過權重分析,表現出色的新創公司會在儀表板上標記出來,令SignalFire搶先市場看到有潛力的新創公司。另一家採用AI支援決策的VC,是總部位於瑞典的EQT Ventures,它是運用名為Motherbrain的AI平台,來為公司進行投資組合的篩選。而台灣,雖然規模無法與美國比擬,也有有識之士試圖整合台灣的投資資訊,運用AI進行決策支援,例如TAcc+的AIx2系統、華陽創投的新創101平台,及作為早期資金資訊平台的FINDIT。

 

隨著VC們愈來愈依賴數據和AI,投資的高效率和自動化也因此提升,但「人」的因素,難以用AI來量化,未來VC的投資決策,必定是同時仰賴數據分析及與新創公司打交道的直覺。而新創公司,在面對投資者愈來愈仰賴AI決策支援的過程,首先,需根據BP (Business Plan)上的關鍵指標紮實自身的基本功,作為進入VC眼簾的門票,才有機會登上VC的AI儀表板。然而,支援VC決策的平台系統,需要收集龐大的數據源,且類似的平台初期必須投入一大筆資金進行開發,但所帶來的成效尚未經過長期驗證;在支援VC決策的領域,AI競賽的桂冠仍將歸屬於數據夠多及資金豐富的參賽者。

 

參考資料:

  • “Gartner: 75% of VCs will use AI to make investment decisions by 2025,” Venturebeat, 2021.