多年來，數據的積累加上更快的計算能力使人工智能(AI)驅動的創新將行業提升到一個全新的水平。 風險投資家(VC)世界在評估投資機會時也依賴數據。

根據位于西雅圖的私人和公共股票市場數據提供商PitchBook最近對亞洲、歐洲和美國391名VC投資者的調查，全球VC投資者利用數據為投資決策提供信息，并計劃為未來決策采用機器學習。

什么最管用

調查結果表明，投資者依靠數據和個人網絡的組合來獲取和評估投資。 雖然大多數（86%）的受訪者認為數據在評估投資機會時很重要，但以美國和亞洲為基礎的后期VC投資者最有可能利用數據來為所有投資決策提供信息。

盡管資產類別對機器學習(ML)和人工智能類別的融資越來越感興趣-$在2018年投資了246億美元-但只有8%的投資者認為投資決策在未來將完全自動化。 超過85%的受訪者認為在風險投資交易中總會有一些直覺因素。

同時，超過三分之一（38%）的受訪者使用數據來提供所有風險資本投資，而48%的索賠數據為一些投資決策提供信息，9%的受訪者根本不利用數據。 晚期風險投資公司對數據驅動投資的胃口最大，50%的公司認為數據極其重要，是評估和尋找所有投資的主要資源。 同樣，46%的亞洲公司認為數據極為重要，而在美國，這一比例為37%，在歐洲為33%。

Pitch Book市場營銷副總裁Steve Bendt說：“隨著風投涌入ML/AI行業，我們想了解風投自己如何在自己的投資采購和決策過程中利用數據和機器學習技術。 我們的調查顯示，大量采用數據來為投資決策提供信息，并且增加使用的欲望越來越大。 雖然大多數受訪者認為VC投資總是涉及到人的因素，但人們有熱情去探索機器學習如何使傳統VC自動化。

亞洲角

個人網絡仍然是尋找和評價投資機會的最寶貴資源，占82%，其次是入境線索（44%)和金融數據庫(36%）。 天使投資和早期風投比后期風投和企業風險資本更有可能依靠個人網絡進行投資決策，后者對金融數據庫的需求最大，分別為20%和22%。

從地理上講，個人網絡仍然是采購和評估交易的最高資源。 亞洲風險投資公司是最有可能為此利用數據的群體，20%的亞洲調查受訪者稱金融數據庫是最有價值的資源，而美國為15%，歐洲為10%。

在實踐中，利用數據的最常見用例是財務建模（20%)、完善投資論文(19%)和采購投資(也是19%）。 至于錯過有希望的投資機會的最主要原因是在條件（32%)上存在分歧，其次是數據不足(17%)和決策緩慢(15%）。

“無論處于什么階段，風險投資公司的流程都是他們的IP，是從數據、個人網絡和經驗的組合中提取出來的。 對于VC有興趣在其過程中利用更多的數據和最終的ML/AI技術，他們需要回答的關鍵問題是它是否將幫助他們克服競爭，并在公司層面產生更強的回報，“Bendt說。

他說，從調查結果中也可以看出，亞洲的風險投資公司最熱衷于數據和技術驅動的風險投資方法。 “近一半的亞洲公司認為數據在決策中極為重要，而在美國，這一比例分別為37%和33%。 亞洲投資者采用機器學習的比例也最高，29%的投資者聲稱目前在決策中使用人工智能。

然而，本特指出，現在確定這種方法是否能為亞洲風投提供競爭優勢還為時過早。 “顯然，隨著高質量投資目標的競爭加劇，該行業將密切關注。