利用大数据做股权投资？ 投资人说“作用有限”

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在“双创新”的背景下，各种创业项目层出不穷。如何在大项目中找到亮点，如何在投资初期提高项目筛选和研究的效率？如何为项目设定合理的估价？这些问题困扰着许多投资者。

《证券时报》风险投资交易所记者发现，鉴于风险投资的痛点，一些企业家开始利用大数据和人工智能研究开发相关产品，为风险投资机构服务，如大数据筛选项目、大数据估值模型、大数据判断风险投资项目的有效专利等，许多此类项目都得到了资助。然而，在信息不对称和资产不规范的风险投资领域，大数据能派上用场吗？在接受记者采访时，业内人士表示，大数据或人工智能等工具可能会提高投资前研究的效率，但它们在项目完全调整后用处不大，因此这些工具可能有一定价值，但价值不大。

企业家:大数据帮助

破解信息不对称

目前，有许多创新和创业的热潮，但在投资市场中，投资者和技术型企业对某项技术的理解往往存在信息不对称，这容易导致投资失误。针对这一痛点，在去年11月的高交会上，银行首席执行官发布了专门服务于风险投资领域的新产品“知情君”。通过自己开发的专利大数据和算法分析方法，分析和展示了投资机构最关心的企业技术问题。

白波给记者们举了一个例子。当分析一个成长中的建筑企业的技术数据时，可以发现虽然企业的名称包括“建筑”，但其专利技术结构更接近新能源。与同行业的其他公司相比，该企业的绿色发电技术在子行业中处于领先地位。结合其财务状况，可以更好地了解企业的技术驱动力和发展潜力。“知情君能帮助投资者了解企业的技术方向和技术优势，比较同类企业的技术特点和差异，探索企业技术积累与企业潜力之间的互动关系。”白波说。

大数据的应用也首次考验了母公司的资金。去年11月，宜信财富(CreditEase Wealth)发布了中国首家私募股权母公司基金投资人工智能平台。该系统可以从60多个维度对一只直接投资基金的投资情况、业绩、基金和管理人进行详细的报告，从而提高基金识别的效率。据报道，CreditEase推出的“ai+fof”系统类似于一个超级“金融大脑”，能够实时把握、分析和结构性分析每只基金背后的投资逻辑，并保持跟踪，通过母基金团队的技术和经验进行双向授权。CreditEase母公司基金管理合伙人廖告诉记者，应用人工智能可以从三个方面大大提高私募股权投资的效率:一是提高准确性；二是加强投资后管理；三是判断行业风向标。

此外，企业家探索利用人工智能解决传统股权价值评估的痛点。“传统的股权估值需要会计师、评估师、律师等。成本高、时效性差、应用场景单一。事实是，企业家不知道公司的价值。”前海吴彤(深圳)数据有限公司创始人李小强表示，针对这一痛点，前海吴彤数据利用大数据、人工智能、区块链等新技术，推出了业内首款个人资产账户管理应用。该工具为企业的aiev估价提供了五种以上的应用场景，并通过互联网提供了实时、高效、低成本的估价服务，从而实现了整个网络的可比性。

据记者了解，一级市场已经有很多投资管理产品，包括基于数据库的青科私募、同道数据、果树、it橙、36名氪星风险投资助理、提供saas服务的vc800和VCsaas，以及华星阿尔法等少数fa相关产品，但这些产品仍处于开发阶段。

投资者:大数据对

股权投资的作用有限

“大数据可能在筛选项目中发挥作用，但在其他阶段用处不大。”来自深圳某fa机构的叶女士告诉记者，在查看项目的过程中，大数据工具和产品可以通过公共新闻和信息，找出目前哪些项目比较热门，哪个应用下载量大，哪个公司员工多，还可以对相关项目所在的行业进行横向和纵向比较，在一定程度上节省了他们查看项目的时间。

叶提到的大数据产品包括在风险投资界广泛使用的名片、鲸鱼和牛的数据。然而，此类产品的功能大多集中在项目筛选和行业简单分析阶段。就企业检查和天眼检查而言，这些工具主要是针对机构投资者和fa机构的，所以设计也符合我们的需要，而且我们操作起来也很方便。”叶女士说。然而，在她看来，大数据应该很难达到项目估价预算的水平。”该估价模型可能具有一定的参考价值，但各行业的估价逻辑不同，不同行业有不同的估价维度。和系数。"

千城资本高级投资经理雷欣也持有同样的观点。“主要的市场投资是利用不对称信息赚钱。创业项目的技术、产品和架构的判断无法量化。它需要团队、专家、同行或竞争对手的参与。要明白，在信息反馈回来后，它最终会做出相对主观的判断。因此，辩证地说，大数据工具可能有价值，但价值并不是那么大。”雷鑫介绍，例如，在估值计算中，投资机构会看项目和比较竞争对手，但在实际市场中没有完全相同的竞争对手，业务肯定会有所区别。在这种情况下，用大数据来计算估值只能起到一定的参考作用。

此外，大数据在股票投资市场的应用取决于行业。“互联网行业的信息比较开放，但如果是在工业领域，就需要熟悉行业的上下游资源，通过专业渠道了解项目情况。”雷鑫认为，大数据的应用可能会在移动互联网和互联网创业项目的投资中起到一定的作用，但很多机构对这些领域的数据大惊小怪，抓到的只是公共数据的汇总和简单分析，价值不大。在投资后服务方面，雷鑫认为，这种链接根本不使用这样的工具。"投资后服务主要是非标准资源的服务和对接."在雷鑫看来，大数据在二级市场会更有用，但在股票投资方面，智慧和深度学习的阶段还远未到来。

前海母公司基金管理合伙人李四平在接受记者采访时也表示，包括基于大数据的人工智能技术在内的技术手段，肯定可以用来筛选子基金，尤其是在数据分析方面，这可以提高筛选效率。但是，投资毕竟是投资，还有很多方面需要定性判断而不是定量判断。技术可以作为一种手段，但它不会取代最初的分析方法。

对于这样的项目，雷鑫认为，形成这样的工具和产品大致可以分为两个步骤:数据收集和数据分析。在数据收集方面，一些企业家可能有一些独特的数据，比如项目。业务计划是pdf版本，需要使用一些字符识别工具来捕获数据，这在一定程度上是一个位阈值；对于数据分析，需要根据行业和客户的需求对采集到的数据进行筛选，这涉及到大量的人力投入，但是数据分析的程度大多处于相对早期的阶段，技术壁垒也不是很高。