AI技术还能这样用？风投借助它寻找优秀创业公司

AnyDesk的三位联合创始人

网易科技新闻，6月26日，根据外国媒体FastCompany的报道，瑞典风险投资公司EQT Ventures已经建立了一个名为“母亲大脑”的人工智能系统，该系统利用机器学习技术发现未知但有潜力的初创企业。

当创始团队在斯德哥尔摩打开EQT Ventures的电子邮件时，德国初创公司AnyDesk实现了正现金流。Anydesk的创始人并不寻求外部投资，但他已经引起了人们的兴趣。EQT Ventures有超过6.5亿美元投资于其两年期基金。它的合伙人不是过去管理欧洲风险资本基金的银行家。相反，他们都是欧洲科技公司的创始人或高管，如Spotify、Huddle和Rebtel。

在柏林与风险投资主管阿什利·伦德斯特伦的一次会面中，安怡咨询公司的联合创始人菲利普·魏泽了解到了“母亲大脑”，这是一个由EQT Ventures开发的机器学习系统，用于发现未知的初创企业。"她告诉我们，我们是最早发现这种软件的公司之一。"韦瑟说。AnyDesk致力于销售由专有压缩系统驱动的远程桌面软件。今年5月，该公司完成了由EQT Ventures牵头的一轮760万美元的融资。

EQT Ventures对AnyDesk的投资是否会成为一个成功的投资案例还有待观察。然而，该公司已经将母脑算法应用到历史数据中，并证明它会在一些最繁荣的科技公司出现之前将其列为有前途的投资对象。例如，当Airbnb、Snapchat和Stripe只获得天使基金和种子基金时，系统会对它们进行检查，并将它们标记出来。

数据驱动投资

在加入EQT风险投资公司之前，亨里克·兰德格伦是Spotify的分析副总裁。“外面有数百万家公司，”他说。“你怎么知道去找谁？旧的方法是与通过你的网络找到你的人交谈，但更现代的方法是使用最新的技术、数据和算法，主动联系最有可能成为好投资者的人。”

亨里克·兰德格林，EQT风险管理公司

母脑使用财务数据，如融资、网站排名和应用排名数据、社交网络活动等。监控数百万家公司。EQT Ventures将不断增加对这些公司的评估数据，以培养母公司专注于良好投资机会的能力。

该软件用于投资过程的每个阶段，但它最重要的功能是给你一个优先权:建议基金现在应该关注哪些公司。"任何办公桌都是因为在各种数据中显示的进步而被早期发现的."兰德格林说，“他们以前不是有经验的金融家。他们是一个非常聪明的团队，他们的产品取得了惊人的进步。”

一旦一家公司进入该基金的观察范围，母脑公司也会加快评估速度。即使母脑本身不被推荐投资该公司，母脑系统也将使用其排名，并且该系统还将包含一些有用的信息，如竞争对手和市场规模。它甚至可以帮助EQT Ventures投资的公司，因为它包含大量关于投资者、竞争对手、新兴技术和市场趋势的数据。“例如，对于B2B公司，我们可以使用母脑来帮助他们找到销售线索，以获得新客户。”兰德格林说。

EQT风险投资并不是唯一使用数据分析的风险投资基金。大多数基金至少收集基本的公司数据，并根据这些数据创建过滤器、规则或趋势警报。早期投资欧洲科技公司的InReach Ventures也使用机器学习来寻找好的投资目标。旧金山的SignalFire公司自2013年以来一直使用数据驱动的投资模式。但是母脑的突出特点是它的系统非常先进，它帮助分配的资金也非常大。

母脑是如何工作的？

母脑结合了无监督和有监督的深度学习算法。无监督学习算法是在没有任何外部指导的情况下发现数据的一种重要模式。监督学习算法需要标记的训练数据。例如，如果训练数据包括标记为“猫”或“不是猫”的动物的例子，算法将试图理解猫的特征，从而判断呈现在它前面的新动物是否是猫。

在风险投资中，数据可以用来将公司分为市场部门，这是任何风险投资公司的基本任务。创业公司用来描述他们自己和其他人的文本可以在这个过程中有所帮助，但是数据通常是混乱和矛盾的，尤其是对于新兴技术和行业。母亲大脑使用无监督的学习方法来发现公司的类别。然后，EQT Ventures的员工在每个类别中给公司贴上标签——例如，识别一个包括区块链公司的类别——然后将贴上标签的数据用于训练监督学习算法。之后，母脑会自动将新公司分类到不同的行业。

"这实际上是一种从非常嘈杂的数据中获取有意义信息的方法."Randgreen说，“如果你基于噪声数据训练模型，你可以创建更少的类别，从而有更好的预测能力。”

公司随时间的演变以及相关数据指标的变化也是评估过程中的一个重要因素。时间序列是一组索引数据点，用于捕捉公司的发展。母脑可以从时间序列数据中学习，并根据具有类似指标的公司的业绩预测公司未来将如何发展。"例如，他们融资快还是慢？"Randgreen指出，“当你考虑时间序列时，网络趋势、应用排名以及所有这些不同的东西实际上更有趣。”

兰德格伦还为EQT Ventures专门为母脑开发的最先进的数据基础设施感到自豪。他有一个特别的开发团队，由五个人组成，与谷歌密切合作，采用卡夫卡、库本内特斯、谷歌大查询、大表格和其他技术。

"在工作的时候，开发人员会不断地发现自己面临着没有人问过的问题."蓝绿色说，“那你会感到不安。我们正在构建一个人工智能决策平台，以帮助做出涉及人类和大数据集的决策。我认为这种组合很新颖。我们站在最前沿。”

大数据，大问题

母脑远非完美。像任何机器学习系统一样，它的预测完全取决于训练数据的质量，而且数据总是不完整的，有时甚至是完全不准确的。兰德格林说，“我们确实看到一些公司没有数据记录——它们处于‘隐形’模式——甚至母脑也看不到它们，所以这将是一个问题。”

通过将多个数据源拼接在一起，EQT Ventures试图增加系统的覆盖范围和不同数据源之间的重叠。由于该公司的投资者每天都在使用“母亲大脑”，他们可以在找到数据源时纠正它们之间的差异。

兰德格林还强调，在做出最终投资决定之前，母公司还有很长的路要走。“建立一个能让你找到优秀公司的模型当然是件好事，但这并不意味着你只需按一个按钮就能知道该投资谁。”兰德格伦说，“这需要更多的工作，其中很大一部分是像传统投资者一样建立关系。关键是要知道什么时候建立什么样的关系。这就是为什么我们使用“母亲大脑”(乐邦)