“雙創(chuàng)”背景下各類創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目層出不窮，如何在海量的項(xiàng)目中尋找亮點(diǎn)，如何提高投資前期的項(xiàng)目篩選和調(diào)研效率？如何給項(xiàng)目定一個(gè)合理的估值？這些問(wèn)題困擾了不少投資人。

　　證券時(shí)報(bào)·創(chuàng)業(yè)資本匯記者發(fā)現(xiàn)，針對(duì)創(chuàng)業(yè)投資存在的痛點(diǎn)，有創(chuàng)業(yè)者開始利用大數(shù)據(jù)和人工智能來(lái)研發(fā)服務(wù)創(chuàng)業(yè)投資機(jī)構(gòu)的相關(guān)產(chǎn)品，如大數(shù)據(jù)篩選項(xiàng)目、大數(shù)據(jù)做估值模型、大數(shù)據(jù)判斷創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目的有效專利等等，且此類的多個(gè)項(xiàng)目已經(jīng)獲得融資。然而，在信息不對(duì)稱、非標(biāo)資產(chǎn)為主的創(chuàng)業(yè)投資領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)究竟能否派上用場(chǎng)？業(yè)內(nèi)人士接受記者采訪時(shí)表示，大數(shù)據(jù)或人工智能之類的工具或許能夠提高投前研究階段的效率，但從項(xiàng)目盡調(diào)之后就不太用得上，因此這類工具或許有一定的價(jià)值，但價(jià)值不大。

　　創(chuàng)業(yè)者：大數(shù)據(jù)助力

　　破解信息不對(duì)稱

　　當(dāng)前創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)熱潮迭起，但在投資市場(chǎng)上，投資方與技術(shù)型企業(yè)在對(duì)某項(xiàng)技術(shù)的認(rèn)識(shí)常會(huì)出現(xiàn)信息不對(duì)稱的問(wèn)題，這容易導(dǎo)致投資上的失誤。針對(duì)這一痛點(diǎn)，在去年11月的高交會(huì)上，德高行CEO白波發(fā)布了一款專門服務(wù)于創(chuàng)業(yè)投資領(lǐng)域的新產(chǎn)品“知情君”，通過(guò)自身研發(fā)的專利大數(shù)據(jù)與算法分析的方法，將投資機(jī)構(gòu)最關(guān)心的企業(yè)技術(shù)問(wèn)題進(jìn)行分析展現(xiàn)。

　　白波向記者舉例，在分析一家成長(zhǎng)期的建筑行業(yè)的企業(yè)技術(shù)數(shù)據(jù)時(shí)可以發(fā)現(xiàn)，該企業(yè)雖然名稱中包含“建筑”，但其專利技術(shù)結(jié)構(gòu)更接近新能源，對(duì)比同行業(yè)的另一家公司，該企業(yè)的綠色發(fā)電技術(shù)更處于細(xì)分行業(yè)的領(lǐng)先地位，結(jié)合其財(cái)務(wù)狀況可以更好地理解該企業(yè)的技術(shù)驅(qū)動(dòng)力與發(fā)展?jié)摿Α?ldquo;知情君可以幫助投資者理解企業(yè)的技術(shù)方向與技術(shù)優(yōu)勢(shì)，對(duì)比同類企業(yè)的技術(shù)特點(diǎn)與差異，挖掘企業(yè)技術(shù)積累與商業(yè)潛力的互動(dòng)關(guān)系。”白波說(shuō)。

　　大數(shù)據(jù)的應(yīng)用還首次在母基金上試水。去年11月，宜信財(cái)富發(fā)布了國(guó)內(nèi)首個(gè)私募股權(quán)母基金投資人工智能平臺(tái)，該系統(tǒng)可以從60多個(gè)維度來(lái)展現(xiàn)一只直投基金的投資情況、業(yè)績(jī)、基金、管理人等各方面表現(xiàn)的詳盡報(bào)告，從而提高對(duì)基金的識(shí)別效率。據(jù)介紹，宜信推出的“AI+FOF”系統(tǒng)類似一個(gè)超級(jí)“金融大腦”，能實(shí)時(shí)地抓取、分析、結(jié)構(gòu)化剖析各個(gè)基金背后的投資邏輯，不斷進(jìn)行追蹤，通過(guò)技術(shù)和母基金團(tuán)隊(duì)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行雙向賦能。宜信母基金管理合伙人廖俊霞向記者介紹，AI的應(yīng)用可以從三個(gè)方面極大地提高私募股權(quán)的投資效率：第一是提高準(zhǔn)確性；第二是加強(qiáng)投后管理；第三是判定行業(yè)風(fēng)向標(biāo)。

　　此外，還有創(chuàng)業(yè)者探索用AI的方式來(lái)破解傳統(tǒng)的股權(quán)價(jià)值評(píng)估痛點(diǎn)。“傳統(tǒng)的股權(quán)價(jià)值評(píng)估需要請(qǐng)會(huì)計(jì)師、評(píng)估師、律師等，成本高、時(shí)效性不強(qiáng)，應(yīng)用的場(chǎng)景單一。而現(xiàn)實(shí)情況是企業(yè)家也不知道企業(yè)值多少錢。”前海梧桐（深圳）數(shù)據(jù)有限公司創(chuàng)始人李小強(qiáng)說(shuō)，針對(duì)這一痛點(diǎn)，前海梧桐數(shù)據(jù)利用大數(shù)據(jù)、AI、區(qū)塊鏈等新技術(shù)，推出業(yè)內(nèi)第一個(gè)個(gè)人股權(quán)賬戶管理APP——金谷子，該工具為企業(yè)的AIEV估值提供了五種以上的應(yīng)用場(chǎng)景，用互聯(lián)網(wǎng)的方式提供一種實(shí)時(shí)、高效、低成本的估值服務(wù)，實(shí)現(xiàn)全網(wǎng)可查可比。

　　據(jù)記者了解，當(dāng)前針對(duì)一級(jí)市場(chǎng)已經(jīng)有不少投資管理產(chǎn)品，包括基于數(shù)據(jù)庫(kù)的清科私募通、Fellow Data、因果樹、IT桔子、36氪創(chuàng)投助手，以及提供SaaS服務(wù)的VC800、VC SaaS，此外還有少數(shù)華興Alpha等FA的相關(guān)產(chǎn)品，但這些產(chǎn)品都尚處于發(fā)展期。

　　投資人：大數(shù)據(jù)對(duì)

　　股權(quán)投資作用有限

　　“大數(shù)據(jù)或許在篩選項(xiàng)目時(shí)起到一定的作用，但在其他階段就不太用得上。”深圳一家FA機(jī)構(gòu)人士葉女士告訴記者，在看項(xiàng)目的過(guò)程中，大數(shù)據(jù)的工具和產(chǎn)品可以通過(guò)公開新聞和信息抓取出哪些項(xiàng)目當(dāng)下比較熱、哪個(gè)APP下載量大、哪個(gè)公司招人比較多，還可以做相關(guān)項(xiàng)目所處行業(yè)的橫向和縱向?qū)Ρ龋@一定程度上為她們看項(xiàng)目節(jié)省了時(shí)間。

　　葉女士所說(shuō)的這類大數(shù)據(jù)產(chǎn)品包括創(chuàng)投圈內(nèi)已被廣泛使用的企名片、鯨準(zhǔn)、烯牛數(shù)據(jù)等，但這類產(chǎn)品的功能多集中在項(xiàng)目篩選和行業(yè)的簡(jiǎn)單分析階段，“相對(duì)于企查查和天眼查而言，這類工具主要面向機(jī)構(gòu)投資人和FA機(jī)構(gòu)，所以設(shè)計(jì)上也迎合了我們的需求，我們操作起來(lái)也很便捷。”葉女士說(shuō)。但在她看來(lái)，大數(shù)據(jù)應(yīng)該難以企及項(xiàng)目估值預(yù)算這個(gè)層面，“估值模型可能有一定的參考價(jià)值，但是每個(gè)行業(yè)的估值邏輯都是不一樣的，不同的行業(yè)有不同的評(píng)價(jià)維度和系數(shù)。”

　　千乘資本高級(jí)投資經(jīng)理雷鑫也持同樣的觀點(diǎn)，“一級(jí)市場(chǎng)投資就是賺信息不對(duì)稱的錢，創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目的技術(shù)、產(chǎn)品、構(gòu)架這些判斷是無(wú)法量化的，需要跟團(tuán)隊(duì)、專家、同行或者競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手去了解，信息反饋回來(lái)后最終做相對(duì)主觀的判斷，因此辯證來(lái)看，大數(shù)據(jù)的工具可能有價(jià)值，但價(jià)值沒(méi)那么大。”雷鑫介紹，比如在估值測(cè)算上，投資機(jī)構(gòu)會(huì)看項(xiàng)目，也會(huì)對(duì)比競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，但實(shí)際上市場(chǎng)上不存在完全一樣的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，業(yè)務(wù)肯定會(huì)有差異化的，在這種情況下，用大數(shù)據(jù)去測(cè)算估值只能起到一定的參考作用。

　　此外，大數(shù)據(jù)在股權(quán)投資市場(chǎng)上的應(yīng)用還要看行業(yè)。“互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的信息比較公開，但如果是工業(yè)領(lǐng)域，則需要對(duì)行業(yè)上下游資源都很熟悉，通過(guò)專業(yè)渠道去了解項(xiàng)目情況。”雷鑫認(rèn)為，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用或許在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目的投資上有一定的作用，但已經(jīng)有多家機(jī)構(gòu)在這些領(lǐng)域的數(shù)據(jù)上做文章了，而且抓到的也只是公開的數(shù)據(jù)匯總和簡(jiǎn)單的分析，價(jià)值不是很大。而在投后服務(wù)方面，雷鑫認(rèn)為，這個(gè)環(huán)節(jié)完全用不上這類工具，“投后服務(wù)主要是非標(biāo)資源的服務(wù)和對(duì)接。”在雷鑫看來(lái)，大數(shù)據(jù)二級(jí)市場(chǎng)上的用處會(huì)比較大，但在股權(quán)投資上真正形成智能化、深度學(xué)習(xí)的階段還遠(yuǎn)未到達(dá)。

　　前海母基金管理合伙人李思平此前接受記者采訪時(shí)也表示，在母基金篩選子基金方面，肯定離不開技術(shù)手段，包括基于大數(shù)據(jù)的人工智能技術(shù)，特別是在數(shù)據(jù)分析方面可以提高篩選效率。但投資終究是投人，還有很多方面是需要定性判斷而非定量判斷，技術(shù)可以作為手段，但不會(huì)取代原有的分析方法論。

　　對(duì)于這類項(xiàng)目而言，雷鑫認(rèn)為，這類工具和產(chǎn)品的形成大致可分為數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)分析兩個(gè)步驟，在數(shù)據(jù)采集方面，可能有些創(chuàng)業(yè)者會(huì)有一些比較獨(dú)特的數(shù)據(jù)，比如項(xiàng)目的商業(yè)計(jì)劃書是PDF版本的，需要用到一些字符識(shí)別的工具把數(shù)據(jù)抓取出來(lái)，這在一定程度上有點(diǎn)門檻；而在數(shù)據(jù)分析上，抓過(guò)來(lái)的數(shù)據(jù)需要基于行業(yè)和客戶需求做篩選，這涉及到大量的人力投入，但數(shù)據(jù)分析的程度大多處于比較初級(jí)的階段，技術(shù)壁壘不是很高。