“雙創(chuàng)”背景下各類創(chuàng)業(yè)項目層出不窮，如何在海量的項目中尋找亮點，如何提高投資前期的項目篩選和調(diào)研效率？如何給項目定一個合理的估值？這些問題困擾了不少投資人。
證券時報·創(chuàng)業(yè)資本匯記者發(fā)現(xiàn)，針對創(chuàng)業(yè)投資存在的痛點，有創(chuàng)業(yè)者開始利用大數(shù)據(jù)和人工智能來研發(fā)服務(wù)創(chuàng)業(yè)投資機構(gòu)的相關(guān)產(chǎn)品，如大數(shù)據(jù)篩選項目、大數(shù)據(jù)做估值模型、大數(shù)據(jù)判斷創(chuàng)業(yè)項目的有效專利等等，且此類的多個項目已經(jīng)獲得融資。然而，在信息不對稱、非標資產(chǎn)為主的創(chuàng)業(yè)投資領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)究竟能否派上用場？業(yè)內(nèi)人士接受記者采訪時表示，大數(shù)據(jù)或人工智能之類的工具或許能夠提高投前研究階段的效率，但從項目盡調(diào)之后就不太用得上，因此這類工具或許有一定的價值，但價值不大。
創(chuàng)業(yè)者：大數(shù)據(jù)助力
破解信息不對稱
當前創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)熱潮迭起，但在投資市場上，投資方與技術(shù)型企業(yè)在對某項技術(shù)的認識常會出現(xiàn)信息不對稱的問題，這容易導致投資上的失誤。針對這一痛點，在去年11月的高交會上，德高行CEO白波發(fā)布了一款專門服務(wù)于創(chuàng)業(yè)投資領(lǐng)域的新產(chǎn)品“知情君”，通過自身研發(fā)的專利大數(shù)據(jù)與算法分析的方法，將投資機構(gòu)最關(guān)心的企業(yè)技術(shù)問題進行分析展現(xiàn)。
白波向記者舉例，在分析一家成長期的建筑行業(yè)的企業(yè)技術(shù)數(shù)據(jù)時可以發(fā)現(xiàn)，該企業(yè)雖然名稱中包含“建筑”，但其專利技術(shù)結(jié)構(gòu)更接近新能源，對比同行業(yè)的另一家公司，該企業(yè)的綠色發(fā)電技術(shù)更處于細分行業(yè)的領(lǐng)先地位，結(jié)合其財務(wù)狀況可以更好地理解該企業(yè)的技術(shù)驅(qū)動力與發(fā)展?jié)摿Α?ldquo;知情君可以幫助投資者理解企業(yè)的技術(shù)方向與技術(shù)優(yōu)勢，對比同類企業(yè)的技術(shù)特點與差異，挖掘企業(yè)技術(shù)積累與商業(yè)潛力的互動關(guān)系。”白波說。
大數(shù)據(jù)的應(yīng)用還首次在母基金上試水。去年11月，宜信財富發(fā)布了國內(nèi)首個私募股權(quán)母基金投資人工智能平臺，該系統(tǒng)可以從60多個維度來展現(xiàn)一只直投基金的投資情況、業(yè)績、基金、管理人等各方面表現(xiàn)的詳盡報告，從而提高對基金的識別效率。據(jù)介紹，宜信推出的“AI+FOF”系統(tǒng)類似一個超級“金融大腦”，能實時地抓取、分析、結(jié)構(gòu)化剖析各個基金背后的投資邏輯，不斷進行追蹤，通過技術(shù)和母基金團隊經(jīng)驗進行雙向賦能。宜信母基金管理合伙人廖俊霞向記者介紹，AI的應(yīng)用可以從三個方面極大地提高私募股權(quán)的投資效率：第一是提高準確性；第二是加強投后管理；第三是判定行業(yè)風向標。
此外，還有創(chuàng)業(yè)者探索用AI的方式來破解傳統(tǒng)的股權(quán)價值評估痛點。“傳統(tǒng)的股權(quán)價值評估需要請會計師、評估師、律師等，成本高、時效性不強，應(yīng)用的場景單一。而現(xiàn)實情況是企業(yè)家也不知道企業(yè)值多少錢。”前海梧桐（深圳）數(shù)據(jù)有限公司創(chuàng)始人李小強說，針對這一痛點，前海梧桐數(shù)據(jù)利用大數(shù)據(jù)、AI、區(qū)塊鏈等新技術(shù)，推出業(yè)內(nèi)第一個個人股權(quán)賬戶管理APP——金谷子，該工具為企業(yè)的AIEV估值提供了五種以上的應(yīng)用場景，用互聯(lián)網(wǎng)的方式提供一種實時、高效、低成本的估值服務(wù)，實現(xiàn)全網(wǎng)可查可比。
據(jù)記者了解，當前針對一級市場已經(jīng)有不少投資管理產(chǎn)品，包括基于數(shù)據(jù)庫的清科私募通、Fellow Data、因果樹、IT桔子、36氪創(chuàng)投助手，以及提供SaaS服務(wù)的VC800、VC SaaS，此外還有少數(shù)華興Alpha等FA的相關(guān)產(chǎn)品，但這些產(chǎn)品都尚處于發(fā)展期。
投資人：大數(shù)據(jù)對
股權(quán)投資作用有限
“大數(shù)據(jù)或許在篩選項目時起到一定的作用，但在其他階段就不太用得上。”深圳一家FA機構(gòu)人士葉女士告訴記者，在看項目的過程中，大數(shù)據(jù)的工具和產(chǎn)品可以通過公開新聞和信息抓取出哪些項目當下比較熱、哪個APP下載量大、哪個公司招人比較多，還可以做相關(guān)項目所處行業(yè)的橫向和縱向?qū)Ρ龋@一定程度上為她們看項目節(jié)省了時間。
葉女士所說的這類大數(shù)據(jù)產(chǎn)品包括創(chuàng)投圈內(nèi)已被廣泛使用的企名片、鯨準、烯牛數(shù)據(jù)等，但這類產(chǎn)品的功能多集中在項目篩選和行業(yè)的簡單分析階段，“相對于企查查和天眼查而言，這類工具主要面向機構(gòu)投資人和FA機構(gòu)，所以設(shè)計上也迎合了我們的需求，我們操作起來也很便捷。”葉女士說。但在她看來，大數(shù)據(jù)應(yīng)該難以企及項目估值預(yù)算這個層面，“估值模型可能有一定的參考價值，但是每個行業(yè)的估值邏輯都是不一樣的，不同的行業(yè)有不同的評價維度和系數(shù)。”
千乘資本高級投資經(jīng)理雷鑫也持同樣的觀點，“一級市場投資就是賺信息不對稱的錢，創(chuàng)業(yè)項目的技術(shù)、產(chǎn)品、構(gòu)架這些判斷是無法量化的，需要跟團隊、專家、同行或者競爭對手去了解，信息反饋回來后最終做相對主觀的判斷，因此辯證來看，大數(shù)據(jù)的工具可能有價值，但價值沒那么大。”雷鑫介紹，比如在估值測算上，投資機構(gòu)會看項目，也會對比競爭對手，但實際上市場上不存在完全一樣的競爭對手，業(yè)務(wù)肯定會有差異化的，在這種情況下，用大數(shù)據(jù)去測算估值只能起到一定的參考作用。
此外，大數(shù)據(jù)在股權(quán)投資市場上的應(yīng)用還要看行業(yè)。“互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的信息比較公開，但如果是工業(yè)領(lǐng)域，則需要對行業(yè)上下游資源都很熟悉，通過專業(yè)渠道去了解項目情況。”雷鑫認為，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用或許在移動互聯(lián)網(wǎng)和互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)項目的投資上有一定的作用，但已經(jīng)有多家機構(gòu)在這些領(lǐng)域的數(shù)據(jù)上做文章了，而且抓到的也只是公開的數(shù)據(jù)匯總和簡單的分析，價值不是很大。而在投后服務(wù)方面，雷鑫認為，這個環(huán)節(jié)完全用不上這類工具，“投后服務(wù)主要是非標資源的服務(wù)和對接。”在雷鑫看來，大數(shù)據(jù)二級市場上的用處會比較大，但在股權(quán)投資上真正形成智能化、深度學習的階段還遠未到達。
前海母基金管理合伙人李思平此前接受記者采訪時也表示，在母基金篩選子基金方面，肯定離不開技術(shù)手段，包括基于大數(shù)據(jù)的人工智能技術(shù)，特別是在數(shù)據(jù)分析方面可以提高篩選效率。但投資終究是投人，還有很多方面是需要定性判斷而非定量判斷，技術(shù)可以作為手段，但不會取代原有的分析方法論。
對于這類項目而言，雷鑫認為，這類工具和產(chǎn)品的形成大致可分為數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)分析兩個步驟，在數(shù)據(jù)采集方面，可能有些創(chuàng)業(yè)者會有一些比較獨特的數(shù)據(jù)，比如項目的商業(yè)計劃書是PDF版本的，需要用到一些字符識別的工具把數(shù)據(jù)抓取出來，這在一定程度上有點門檻；而在數(shù)據(jù)分析上，抓過來的數(shù)據(jù)需要基于行業(yè)和客戶需求做篩選，這涉及到大量的人力投入，但數(shù)據(jù)分析的程度大多處于比較初級的階段，技術(shù)壁壘不是很高。
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