Как данные и ИИ помогают VC повышать свою эффективность

 

Примеры использования данных и искусственного интеллекта в венчурной индустрии

Некоторые ключевые идеи Отчета "Data-driven VC Landscape 2023", основанного на данных от 151 венчурных фондов и 65 лидов мнений: 

1. VC-фондам стоит стать более ориентированными на данные. Данные и ИИ могут помочь VC-фондам улучшить свои инвестиционные решения, идентифицировать тренды, мониторить портфельные компании и увеличить свою эффективность. В Отчете приводятся примеры того, как ведущие VC-фонды, такие как Sequoia, Andreessen Horowitz, Accel и другие, используют данные и ИИ в своей работе.

Например,

- Sequoia использует платформу Affinity для управления своими отношениями с основателями, инвесторами и партнерами. При помощи этой платформы Sequoia отслеживает и анализирует все свои коммуникации, встречи и события, а также получает рекомендации по улучшению своей сети и поиску новых возможностей.

- Andreessen Horowitz разработал свою собственную платформу Talent x Opportunity, которая использует данные и ИИ для идентификации и поддержки талантливых предпринимателей из недостаточно представленных групп. TxO анализирует данные о потенциальных основателях, такие как их образование, опыт работы, интересы и личные качества, и предлагает им индивидуальные программы обучения, менторства и финансирования.

- В Accel используют платформу Synaptic для поиска и оценки перспективных стартапов. Synaptic собирает и анализирует данные из различных источников, таких как Crunchbase, LinkedIn, Twitter, AngelList и других, и создает рынка, которые помогают Accel находить интересные проект и принимать более обоснованные инвестиционные решения.

2. Рыночные бенчмарки. Отчет также анализирует, как данные и AI влияют на ключевые показатели VC-фондов, такие как объем сделок, внутренняя норма доходности (IRR), множитель капитала (TVPI) и другие.

Например,

- Объем сделок. Отчет показывает, что VC-фонды, которые используют данные и ИИ, заключают больше сделок по сравнению с теми VC, которые их не используют. В среднем, данные и ИИ-ориентированные VC-фонды заключают 2,4 раза больше сделок, чем традиционные VC-фонды. Это свидетельствует о том, что данные и ИИ помогают VC-фондам находить и оценивать больше перспективных стартапов, а также ускорять и упрощать процесс заключения сделок.

- Внутренняя норма доходности (IRR). Отчет также демонстрирует, что VC-фонды, которые используют данные и AI, имеют более высокую внутреннюю норму доходности. В среднем, такие фонды имеют IRR 25,6%, в то время как традиционные VC-фонды имеют IRR в 18,7%. Это означает, что данные и ИИ помогают VC-фондам выбирать более успешные и прибыльные инвестиции, а также лучше управлять и поддерживать свои портфельные компании.

- Множитель капитала (TVPI). В Отчете сравнивается множитель капитала, который показывает, сколько раз увеличилась стоимость портфеля VC-фонда по отношению к его вложенному капиталу. Сравнение показывает, что у VC-фондов, использующих данные и ИИ более высокий множитель капитала -  TVPI 2,9 против TVPI 2,1 у VC-фондов, работающих по традиционным схемам. Т.е. данные и ИИ помогают VC-фондам повышать стоимость своих портфельных компаний и реализовывать более выгодные выходы из сделок.

3. Рекомендации по поиску, управлению и закрытию сделок. Отчет содержит ряд практических руководств, которые объясняют, как VC-фонды могут применять данные и ИИ на разных этапах своего инвестиционного процесса. Показывается, как использовать данные для генерации лидов, оценки компаний, проведения дью дилидженса, построения отношений, поддержки портфельных компаний и выхода из сделок.

Например:

-  Генерация лидов. Отчет рассказывает, как VC-фонды могут использовать данные для поиска потенциальных инвестиционных возможностей в разных секторах, регионах и стадиях развития. Отчет предлагает различные методы и источники данных, такие как веб-скрапинг, социальные сети, публичные базы данных, сигналы рынка, рекомендации и рефералы. Даются рекомендации по тому, как фильтровать, приоритизировать и контактировать с лидами, используя данные и ИИ.

- Оценка компаний. Объясняется, как VC-фонды могут использовать данные для оценки качества, потенциала и рисков компаний, в которые они хотят инвестировать. Описываются различные метрики и модели, которые помогают VC-фондам оценивать трафик, тягу, доходы, рентабельность, рост, удержание, конкурентоспособность и другие аспекты бизнеса. Отчет также демонстрирует, как использовать данные для сравнения компаний с их пирами и бенчмарками.

- Дью дилидженс.  VC-фонды могут использовать данные для проведения более глубокого и точного анализа компаний перед заключением сделок. Отчет рекомендует использовать данные для проверки правдивости и достоверности информации, предоставленной компаниями, а также для выявления скрытых проблем и рисков, связанных с продуктом, технологией, командой, рынком, юридическими вопросами и другими факторами.

- Поддержка портфельных компаний: как VC-фонды могут использовать данные для поддержки своих портфельных компаний в достижении их целей и решении их проблем. Об использовании данных для мониторинга и анализа показателей, связанных с продуктом, рынком, финансами, наймом, культурой и другими областями. Даются рекомендации по тому, как использовать данные для предоставления конструктивной обратной связи, советов и ресурсов своим портфельным компаниям, а также для поощрения их роста и инноваций.

- Выход из сделок. Данные могут быть использованы для определения оптимального времени и способа выхода, будь то продажа, IPO, слияние или поглощение. Приводятся советы по тому, как использовать данные для оценки и увеличения стоимости своих портфельных компаний, а также для поиска и привлечения потенциальных покупателей или партнеров.

4. Отчет также приводит список Топ-20 из лидеров мнений в сфере ориентированного на данные VC в 2023 году. Это эксперты, которые активно продвигают идеи и практики ориентированного на данные VC в своих блогах, подкастах, социальных сетях и других каналах:

1) Andre Retterath - партнер в Earlybird Venture Capital, автор отчета "Data-driven VC Landscape 2023" и основатель Data-Driven VC, сообщества для обмена знаниями и опытом по использованию данных и ИИ в VC.

2) Ash Fontana - управляющий директор в Zetta Venture Partners, автор книги "The AI-First Company" и один из первых инвесторов в ИИ-стартапы, такие как Kaggle, Domino, Tractable и другие.

3) Sarah Guo - генеральный партнер в Greylock Partners, специализирующаяся на инвестициях в B2B-софтверные компании, такие как Figma, Obsidian, Clubhouse и другие. Она также ведет подкаст "Greymatter" и пишет о том, как ИИ меняет бизнес и общество.

4) Tom Tunguz - партнер в Redpoint Ventures, автор популярного блога "Tomasz Tunguz" и книги "Winning with Data", в которых он анализирует данные и тенденции в VC-индустрии и SaaS-секторе.

5) Nathan Benaich - основатель и партнер в Air Street Capital, VC-фонде, специализирующемся на AI-стартапах. Он также является сооснователем и куратором RAAIS и London.AI, двух ведущих ивентов по ИИ в Европе.

6) Angela Tran - генеральный партнер в Version One Ventures, VC-фонде, инвестирующем в компании, которые используют данные, сетевые эффекты и ИИ для создания платформ и рынков. Она также пишет о том, как ИИ влияет на здравоохранение, образование, финансы и другие сферы.

7) Frank Chen - партнер в Andreessen Horowitz, отвечающий за исследования и аналитику по ИИ, биотехнологии и другим новым технологиям. Он также ведет подкаст "a16z Podcast" и публикует видео и статьи о том, как ИИ меняет мир.

8) Benedict Evans - независимый аналитик и консультант, бывший партнер в Andreessen Horowitz. Он известен своими еженедельными рассылками, в которых он делится своими мыслями и данными о технологических трендах, в том числе об ИИ.

9) Christopher Mims - журналист и колумнист в The Wall Street Journal, пишущий о технологиях, инновациях и их влиянии на бизнес и общество. Он часто освещает темы, связанные с ИИ, такие как этика, регулирование, конкуренция и т.д.

10) Connie Loizos - редактор и основатель TechCrunch Extra Crunch, платформы для глубокого анализа стартапов, VC и технологий. Она также ведет подкаст "Equity", в котором она обсуждает новости и тренды в VC-индустрии, в том числе об ИИ.

11) Harry Stebbings - основатель и хост "The Twenty Minute VC", самого популярного подкаста о VC в мире. Он также является партнером в Stride.VC, европейском VC-фонде, инвестирующем в ранние стадии. Он часто интервьюирует основателей и инвесторов ИИ-стартапов.

12) Hiten Shah - серийный предприниматель и инвестор, основатель таких компаний, как Crazy Egg, KISSmetrics и FYI. Он также пишет о том, как использовать данные для создания лучших продуктов, роста и культуры.

13) Li Jin - основатель и партнер в Atelier Ventures, VC-фонде, фокусирующемся на инвестиции в экономику творчества и пассивного дохода. Она также пишет о том, как ИИ и другие технологии позволяют людям монетизировать свои таланты, интересы и сообщества.

14) Martin Casado - генеральный партнер в Andreessen Horowitz, специализирующийся на инвестициях в B2B-софтверные компании, в том числе в ИИ. Он также является сооснователем и бывшим CTO компании Nicira, которая была куплена VMware за 1,26 млрд долларов.

15) Nivi - сооснователь и CEO AngelList, платформы для стартапов, инвесторов и талантов. Он также является соавтором блога "Venture Hacks", в котором он дает советы по созданию и финансированию стартапов, в том числе по использованию данных и ИИ.

16) Sarah A. Downey - партнер в Accomplice, VC-фонде, инвестирующем в компании, которые используют ИИ для решения сложных проблем в разных отраслях. Она также является сооснователем и хостом "The AI Effect", подкаста о том, как ИИ меняет жизнь людей и бизнесов.

17) Shai Bernstein - профессор в Стэнфордской школе бизнеса, исследующий влияние технологий на инновации, предпринимательство и VC. Он также является соавтором нескольких работ, посвященных роли данных и ИИ в VC-индустрии.

18) Steve Jurvetson - основатель и партнер в Future Ventures, VC-фонде, инвестирующем в компании, которые создают радикальные инновации в ИИ, космосе, робототехнике и других областях. Он также является одним из первых инвесторов в такие компании, как Tesla, SpaceX, Planet и другие.

19) Tammy Han - партнер в Initialized Capital, VC-фонде, инвестирующем в ранние стадии. Она также является сооснователем и CEO компании Femto, которая использует ИИ для анализа и визуализации данных для VC-фондов и стартапов.

20) Tomasz Tunguz - партнер в Redpoint Ventures, автор популярного блога "Tomasz.

   Думаю, Отчет "Data-driven VC Landscape 2023" будет полезен для всех, кто интересуется использованием данных и искусственного интеллекта в венчурной индустрии. Отчет можно скачать бесплатно по ссылке.