迈克尔·刘易斯著作《魔球:逆境中致胜的启示》(Moneyball: The Art of Winning an Unfair Game),描述了奥克兰运动家队(Oakland Athletics)及其总经理比利·比恩(Billy Beane),在远低于许多其他球队的预算的条件下,如何利用数据分析来组建和管理球队,实现球员绩效的大幅提升。
在风险投资领域,人脉一直被视为成功的关键。然而,Dawn Capital的数据负责人Ties Boukema(曾在谷歌担任过Google Finance在内的多个数据相关职位)认为,AI带来的人际关系的管理新方式,正让VC行业处于“Moneyball”革命的边缘,这场革命可能会极大地改变基金的运作和竞争方式。
本文是“AI如何改变风投行业”系列文章的第三篇,之前我们介绍过TRAC公司开发名为“风险投资的水晶球”(Moneyball for venture capital)的专有模型,该模型使用人工智能来预测哪些早期初创公司最有可能成为独角兽。还介绍过湾区科技公司 AIx2 的顾问,斯坦福大学人工智能研究员Mohammad Rasouli博士,帮助机构投资者探索人工智能在另类投资,包括EQ如何使用Motherbrain项目如何改变VC投资流程。今天,我们来看看AI如何影响风险投资行业的关键因素:人脉。
一、转变的核心:人脉情报
人脉对风险投资至关重要,Boukema解释道,
尽管关系如此重要,许多风险投资公司却缺乏大多数公司里常见的“销售运营(SalesOps)”或“会议运营(MeetingOps)”体系。
为了解决这一需求,Dawn Capital创建了Rolodex,这是一个人脉关系情报的数据和人工智能平台。该平台旨在通过AI驱动的信息增强投资人与其他风投的沟通效率,同时优化内部人际关系网络,和外部网络。
Rolodex由三个主要产品组成:
Rolodex Intel,为即将到来的会议做准备,并且自动提供见解;
Rolodex Coverage,帮助发现崭露头角的风投投资人并培养重要关系;
Rolodex Access,这是一个基于整个关系情报数据库的大型语言模型,用于展示与创始人或其他关键人物建立联系的最佳途径。
该系统的潜在影响不仅限于改善会议。Boukema认为,数据驱动的关系方法可以在风投领域带来革命性变化。他说:
为了展示Rolodex Access的效果,Boukema分享了公司最近的一个案例(称之为“未来独角兽”)。在硅谷风投界常用的CRM系统Affinity中,Dawn Capital没有直接联系这家公司的渠道。挑战在于:如何联系未来独角兽?下图列出了最佳的直接和间接联系人,在直接陌拜失败后,最终公司通过中间人的热情介绍成功与CEO见面并达成了条款清单。
这种方法对于已经具有一定知名度的基金来说尤其具有吸引力,因为这类基金在创投界已经建立了强大的品牌认知度,拥有广泛的网络和历史数据,通过该系统获益更多。
当然,实施此类变革并非没有挑战,要真正获得优势,基金必须愿意进行重大投资并接受失败的可能性。他警告说:“如果领导层持怀疑态度或抵制态度,那么即使是伟大的想法也无法生存。”这与比利·比恩(Billy Beane)的棒球点球成金策略最初面临的阻力相似。
二、风险投资的低效率
每一位风险投资人,可能都会诟病这个行业的许多低效之处。其中最显著的就是缺乏复杂的数据驱动人际关系管理方法。
此外,另一个亟待改进的领域是报告流程。Boukema指出:
令人讽刺的是,这些基金投资于最前沿的数据和人工智能公司,但其核心流程却仍然沿用30年前的做法。
为了在Dawn Capital解决这一问题,Boukema和他的团队构建了“Brain Stem”系统,该系统受到大型科技公司财务团队的启发。它依靠数据工程来处理繁重的工作,并通过自动生成幻灯片进行讨论和有限合伙人报告,从而节省时间并实现更好、更数据驱动的讨论。
三、外购与自建的困境
随着越来越多的风险投资公司开始着手实施AI和数据策略,一个关键的问题是:应该购买第三方提供的现有解决方案还是自己构建?
Boukema认为,对于那些简单的方法或显而易见的机会,购买现成解决方案更合适。但如果基金希望获得真正的优势,就需要愿意在大胆、变革性的技术上进行大量投资。他警告道,
决定构建自己的解决方案应基于两个因素:是否愿意在一个重大赌注上进行充分投资,以及文化上是否愿意接受这种赌注。Boukema强调领导层的信任和开放心态的重要性,指出数据提供的最有力见解往往会挑战现有的关于“优秀”创始人或“成功”交易的理念。
四、AI在VC行业的潜力
除了人际关系管理和撰写报告之外,人工智能在风险投资行业的其他方面也具有巨大潜力。Boukema特别看好AI在人际关系网络和人才引荐方面的能力,以及发现人类可能忽略的人际关系的潜力。
AI在写作和编辑(通过Copilot和润色等工具)以及增强电子邮件管理(通过Superhuman等平台)方面的潜力已经在VC行业开始显现。在投资决策流程中,使用AI进行机器学习模型(MLM)具有很大的前景,但又具有挑战性。
Boukema认为,在风投行业,AI应当是对人类决策的补充,而不是替代。他主张采用一种混合方法,将AI的模式识别能力与经验丰富的投资人的专业经验相结合。这种方法的好处是,更容易识别被低估的投资机会,同时避免因人为的因素带来的偏见。
五、风险投资的未来
随着AI在风险投资行业逐步渗入,许多新的问题开始涌现,并引发思考。
数据驱动的人际关系管理会成为新常态吗?
这将如何影响传统上依赖关系的风险投资文化?
或许最关键的是,这能否发现之前被忽视的投资机会和被低估的创业人才?
可以肯定的是,随着数据和人工智能继续重塑各个行业,风险投资可能是下一个发生重大变革的领域。对于那些愿意接受这一变化的人来说,回报可能是巨大的——无论是职业发展还是投资回报。正如Boukema所说,
在一个领先意味着一切的行业中,谁能在人际关系管理中利用数据的力量,谁就有可能成为明天的风险投资领导者。
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