北京时间 3 月 10 日晚间消息，据报道，权威调研机构 Gartner 今日在一份白皮书中称，随着投资者越来越多地利用人工智能(AI)和数据分析技术，到 2025 年 75% 的 VC (风险投资)将使用 AI 作出投资决定。
Gartner 在白皮书中预测，在未来四年内，投资者利用人工智能和数据科学作出投资决定，将变得司空见惯。
到 2025 年，超过 75% 的风险投资(VC)和早期投资者的执行审查，是利用 AI 和数据分析而进行的。换言之，AI 可能决定一家公司能够能通过人工评估，从而淡化了 Pitch Deck(给 VC 的演示)和财务状况的重要性。
Gartner 高级研究总监帕特里克 · 斯塔克纳斯(Patrick Stakenas)表示，高级分析能力的增强，正在将早期风险投资战略从 “直觉”和定性决策，转变为 “基于平台”的量化过程。斯塔克纳斯称，从 LinkedIn、PitchBook、Crunchbase 和 Owler 等来源收集的数据，以及第三方数据市场，将与过去和当前的各种投资标准一起使用。
斯塔克纳斯说：“这些数据越来越多地被用来建立复杂的模型，这些模型可以在短时间内更好地确定一项投资的可行性、战略和潜在结果。诸如何时投资、在哪里投资，以及投资多少等问题，正变得近乎自动化。”
“投资成功所需的个性特征和工作模式，将按照目前衡量产品及其在市场上的使用、市场规模和财务细节的相同方式进行量化。人工智能工具将被用来根据受雇历史、领域专业知识和以前的商业成功情况，来确定领导团队成功的可能性有多大。”
正如 Gartner 白皮书所指出的那样，当前的技术能够提供对客户需求的洞察，并预测未来的行为。全面的档案可以在几乎没有人工输入的情况下建立，并通过自然语言处理人工智能技术进一步完善，人工智能可以从实时或音频录音中确定一个人的素质。虽然这项技术目前主要用于营销和销售目的，但到 2025 年，投资机构将利用它来确定哪些领导团队最有可能取得成功。
加州旧金山风险投资公司 Signalfire，已经在使用一个名为 “Beacon”的专有平台，来跟踪 600 多万家公司的业绩。该平台每年花费超过 1000 万美元，利用 1000 万个数据来源，包括学术出版物、专利注册、开源贡献、监管文件、公司网页、销售数据、社交网络，甚至原始信用卡数据。表现优异的公司会被标记，这使得 Signalfire 能比传统风险投资公司更早地看到潜在交易。
当然，这并不是说，AI 和机器学习是投资决策方面的灵丹妙药。在去年 11 月的一次实验中，《哈佛商业评论》(Harvard Business Review)构建了一种投资算法，并将其表现与 255 名天使投资者的回报进行了比较。
利用最先进的技术，一个团队训练该系统从 623 笔交易中选择最有前途的投资机会。该模型的决定基于投资者可以获得的相同数据，最终其表现优于新手投资者，但逊于经验丰富的投资者。
