PitchBook запустив інструмент VC Exit Predictor, який працює на базі штучного інтелекту та, як заявляється, здатний передбачити перспективи зростання стартапів
PitchBook Фото: techcrunch.com
МакКінлі МакГінн, продукт-менеджер відділу ринкової аналітики PitchBook, розповів TechCrunch, що інструмент створений за допомогою власного алгоритму ML, який навчався виключно на даних, доступних на платформі PitchBook, включаючи угоди, активних інвесторів та інформацію про компанію.
Щоб забезпечити точність прогнозів, інструмент може використовуватись венчурними компаніями, які отримали принаймні два раунди фінансування. VC Exit Predictor, серед іншого, здатний генерувати інформацію про те, яка ймовірність продажу стартапу, чи вийде він на біржу або не вийде з ринку, який ризик банкротства і т.д.
Штучний інтелект у цій сфері використовується далеко не вперше. Зокрема, він користується неабиякою популярністю серед інвесторів (завдяки здатності швидко і точно аналізувати величезні обсяги даних). Детальніше читайте в матеріалі.
За даними Gartner, до 2025 року понад 75% аналітичних оглядів венчурних фондів та інвесторів на ранніх стадіях будуть ґрунтуватися на даних, отриманих шляхом використання ШІ.
Наприклад, венчурні компанії, зокрема SignalFire, EQT Ventures і Nauta Capital, використовують платформи на основі штучного інтелекту для відбору потенційних топ-компаній.
ЧИТАЙТЕ ТАКОЖ: Небезпечні технології: чому TikTok і ChatGPT блокують великі банки та цілі країни
Але чи працюють ці інструменти насправді?
МакГінн розповідає, що PitchBook протестував VC Exit Predictor на Blockchain.com, Revolut та Bitso. У середньому по всій вибірці інструмент виявився на 74% точним у прогнозуванні.
«VC Exit Predictor може бути використаний венчурними інвесторами, які шукають підхід, заснований на даних, для первинної оцінки венчурної компанії, — додав він. — Однак, ми очікуємо, що цей інструмент також буде використовуватися гравцями індустрії, які шукають майбутніх кандидатів на IPO, відстежують конкурентів на ринку або шукають підтвердження для інвестування в наступному раунді».
VC Exit Predictor може показати хороші результати в тестовому наборі PitchBook. Але питання в тому, чи стійкий він до подій «чорного лебедя», таких як пандемія, глобальні конфлікти (наприклад, війна в Україні) та стихійні лиха, які неможливо передбачити. Історично алгоритми боролися з цим через обмеженість їхніх навчальних даних.
МакГінн визнає, що VC Exit Predictor страждає від подібних недоліків — наприклад, зберігає сприятливий прогноз щодо криптовалют, незважаючи на загальний спад в індустрії.
«Існують обмеження на рівні ринкових прогнозів, які може робити алгоритм, — каже він. — Оскільки він залежить від своєчасних оновлень на повільному ринковому просторі, потрібен час, щоб модель пристосувалася до зростаючих або падаючих сегментів».
Існує також проблема упередженості. Алгоритми неминуче посилюють упередженість даних, на яких вони навчаються.
«Хоча жоден інструмент або людина не може передбачити вихід компанії з повною точністю, здатність VC Exit Predictor обробляти великі обсяги даних і виявляти закономірності може дати інвесторам перевагу у прийнятті обґрунтованих інвестиційних рішень», — сказав МакГінн. — Ми плануємо продовжувати розвивати цей інструмент, щоб підвищити точність прогнозів і додати нові функції, які надаватимуть ще більше інформації».
ЧИТАЙТЕ ТАКОЖ:
Експерти назвали країну, яка стане лідером у сфері штучного інтелекту до 2030 року
Засновник та колишній глава Microsoft розповів про роль штучного інтелекту у майбутньому людства
Telegram
Viber