PitchBook запустил инструмент VC Exit Predictor, который работает на базе искусственного интеллекта и, как заявляется, способен предсказать перспективы роста стартапов
PitchBook Фото: techcrunch.com
МакКинли МакГинн, продукт-менеджер отдела рыночной аналитики PitchBook, рассказал TechCrunch, что инструмент создан с помощью собственного алгоритма ML, который обучался исключительно на данных, доступных на платформе PitchBook, включая сделки, активных инвесторов и информацию о компании.
Чтобы обеспечить точность прогнозов, инструмент может использоваться венчурными компаниями, которые получили по крайней мере два раунда финансирования. VC Exit Predictor, среди прочего, способен генерировать информацию о том, какова вероятность продажи стартапа, выйдет ли он на биржу или не выйдет с рынка, каков риск банкротства и т.д.
Искусственный интеллект в этой сфере используется далеко не впервые. В частности, он пользуется большой популярностью среди инвесторов (благодаря способности быстро и точно анализировать огромные объемы данных). Подробнее читайте в материале.
По данным Gartner, к 2025 году более 75% аналитических обзоров венчурных фондов и инвесторов на ранних стадиях будут основываться на данных, полученных путем использования ИИ.
Например, венчурные компании, в частности SignalFire, EQT Ventures и Nauta Capital, используют платформы на основе искусственного интеллекта для отбора потенциальных топ-компаний.
ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ: Опасные технологии: почему TikTok и ChatGPT блокируют крупные банки и целые страны
Но работают ли эти инструменты на самом деле?
МакГинн рассказывает, что PitchBook протестировал VC Exit Predictor на Blockchain.com, Revolut и Bitso. В среднем по всей выборке инструмент оказался на 74% точным в прогнозировании.
«VC Exit Predictor может быть использован венчурными инвесторами, которые ищут подход, основанный на данных, для первичной оценки венчурной компании, — добавил он. — Однако, мы ожидаем, что этот инструмент также будет использоваться игроками индустрии, которые ищут будущих кандидатов на IPO, отслеживают конкурентов на рынке или ищут подтверждение для инвестирования в следующем раунде».
VC Exit Predictor может показать хорошие результаты в тестовом наборе PitchBook. Но вопрос о том, устойчив ли он к событиям «черного лебедя», таким как пандемия, глобальные конфликты (например, война в Украине) и стихийные бедствия, которые невозможно предсказать. Исторически алгоритмы боролись с этим из-за ограниченности их учебных данных.
МакГинн признает, что VC Exit Predictor страдает от подобных недостатков — например, сохраняет благоприятный прогноз по криптовалютам, несмотря на общий спад в индустрии.
«Существуют ограничения на уровне рыночных прогнозов, которые может делать алгоритм, — говорит МакГинн. — Поскольку он зависит от своевременных обновлений на медленном рыночном пространстве, требуется время, чтобы модель приспособилась к растущим или падающим сегментам».
Существует также проблема предвзятости. Алгоритмы неизбежно усиливают предвзятость данных, на которых они обучаются.
«Хотя ни один инструмент или человек не может предсказать выход компании с полной точностью, способность VC Exit Predictor обрабатывать большие объемы данных и выявлять закономерности может дать инвесторам преимущество в принятии обоснованных инвестиционных решений», — сказал МакГинн. — Мы планируем продолжать развивать этот инструмент, чтобы повысить точность прогнозов и добавить новые функции, которые будут предоставлять еще больше информации».
ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ:
Эксперты назвали страну, которая станет лидером в сфере искусственного интеллекта к 2030 году
Telegram
Viber