Hvordan VCs kan identifisere investeringer med høy potensiale ved hjelp av kunstig intelligens

Av: Upal Basu, partner i NGP Capital

Venture Capital-investeringer handler om å gjøre informerte valg. Det sies å være den risikofyltaste kategorien av investeringer, ettersom over 90% av startup-selskaper feiler. Men hva gjør VC-investeringer så risikofylt? Delvis er det på grunn av mangelen på informasjon om investeringene. Du vet simpelthen ikke hvordan teamet vil performe, om produktet vil fungere eller hvordan markedet vil utvikle seg. Fremtiden for noe selskap i de tidlige stadiene av livssyklusen inneholder en rekke både “kjente ukjente” og “ukjente ukjente”.

Hvordan kan vi utdanne oss selv eller redusere de ukjente?

Selskapsdata kan omtrentlig deles inn i private og offentlige. Når man samler inn informasjon og vurderer startup-selskaper, ber venture capital-investorer vanligvis selskapet direkte om private data om finansiell informasjon og vekst. De gjør sin due diligence om hver enkelt selskap basert på hva de mottar. Men det finnes også en mengde offentlig data tilgjengelig om selskaper i dag, ettersom alle etterlater en digital fotavtrykk som kan analyseres.

Den hellige gral for VCs er å vite tre ting om et selskap: om selskapet sannsynligvis vil performe bra i fremtiden, hvordan verdien vil utvikle seg og om det vil være fundraising noen gang snart. I ikke så fjerne tider var dette bare en drøm. Men i dag er det mer mulig enn noen gang tidligere å få denne typen informasjon, eller i det minste å få pålitelige estimater, takket være maskinlæring (ML) og AI-algoritmer som gjør det mulig for VCs å oppdage selskaper som allerede performer bra basert på offentlig tilgjengelig data.

Verdiinformasjon om et selskap er den vanskeligste typen informasjon å få tak i, ettersom eksakte verdier sjelden eksisterer (utenfor USA). Når de gjør, er de ikke alltid offentlig informasjon. Heldigvis gjør nyere fremgang i ML og AI det mulig for VCs å forutsi selskapsvekst og verdi over tid.

I NGP Capital har vi tatt en svært dypt blikk på dette emnet. Vi har identifisert minst 600 forskjellige indikatorer som kan tjene som verdifulle signaler for å forutsi et selskaps fremtidige performanse, verdi og fundraising-aktivitet. Vi har deretter kategorisert disse indikatorene i kritiske informasjonsområder som vi kan bruke når vi vurderer selskaper før vi kontakter dem.

Her er våre funn:

Av de 600 indikatorene vi så på, kom 25 av dem på topp for å forutsi en VC-opprunding. Disse 25 indikatorene forteller oss noen ting;

Året et selskap ble grunnlagt er den øverste indikatoren. Selskaper tenderer til å reise finansieringsrunder oftere i de tidlige stadiene av livssyklusen enn i senere stadier. Senere selskaper, på den andre siden, tenderer til å reise større runder. Modellen vi bygget fokuserer på å forutsi sannsynligheten for å reise en opprunding, ikke rundestørrelsen. Det er verdt å fremheve at selv om tidligere finansieringsinformasjon ikke gir en sanntids-signal, er det kritisk data, ettersom det viser momentum bak selskapet. Imidlertid tenderer datasources som nettside-trafikk, headcount-vekst, mediapresens og lignende til å korrelere sterkt med vekst og kan oppdateres i sanntid, noe som gir informasjon om hva som skjer innen selskaper mellom finansieringsrunder som er mer enkeltbegivenheter.

Interessant nok tenderer en sterk mediapresens og PR å gå parallelt med sterk vekst, enda mer enn teamvekst og rekrutteringstakt. En annen nøkkelindikator er lokasjon. Vi ser hovedsakelig at US-baserte selskaper er mer sannsynlig å reise finansiering enn selskaper i andre geografier. Dette kan skyldes kulturelle årsaker og fordi US-selskaper tenderer til å ha bedre direkte tilgang til kapital.

Når vi ser på hele datasettet, fant vi åtte nøkkelkategorier av data som gir verdifull informasjon om fremtidig selskapsperformanse, verdi og sannsynligheten for at selskapet vil reise finansiering i fremtiden.

• Media: Overraskende nok kom denne faktoren på topp. Vi hadde forventet at headcount-vekst ville være en sterkere indikator, men det er ikke engang en tredjedel så sterk som mediapresens, nettside-trafikk og PR. En sterk mediapresens er ofte et tegn på økende kundeakvisisjon og brukerbase.
• Tidligere finansiering: finansiering er viktig og en nøkkelaktør for selskapsvekst over tid. Imidlertid kan selskaper også vokse uten finansiering, og ny data samles bare inn på nye finansieringsrunder, som kan være for sent å være handlingsskapende
• Bransje/tema: Hva selskapet gjør og hvilken marked det er i, betyr noe. Noen bransjer tenderer til å reise mye mer kapital enn andre; for eksempel tenderer programvarebaserte selskaper til å reise mer enn tjenestetilbydere.
• Grunnleggende: Grunnleggende egenskaper hos et selskap, som nåværende status, hovedkvarter og land, samt tid fra etablering
• Headcount-vekst: rekrutteringstakten til et selskap er et sikkert tegn på vekst. Imidlertid finnes det tilfeller hvor selskaper kan skala uten en stor menneskelig kapitalbase – spillindustrien er et utmerket eksempel på dette. Det er også et åpent spørsmål om headcount-vekst er en følge av finansiering snarere enn resultat.
• Team: Team-bakgrunn er veldig viktig – vi vet at serielle gründere tenderer til å reise mer og føre til bedre resultater. Imidlertid synes det at den relative viktigheten er mye lavere enn noen av de andre faktorene vi vurderer.
• Signal: Signalene refererer til faktiske klassifiserte nyhetsbegivenheter og holdninger rundt selskapet. De bringer mer verdi til analysen, men den lavere impulsen kan vise at det er vanskelig å vite om nyheten virkelig er betydningsfull eller mest støy.
• Investorer: investor-syndikatet betyr noe til en viss grad som en vekstaktør. Et sterkt sett av investorer korrelerer vanligvis med god styring og høy ytelse, men våre data antyder at det finnes mange skjulte perler blant selskaper

Disse åtte kategoriene antyder omtrent hvordan et selskap gjør det basert på offentlig tilgjengelig data. De tjener også som en guide for entreprenører som ønsker å optimalisere den offentlig tilgjengelige data om sine selskaper for å forbedre sjansene for å reise finansiering ved å bli mer synlige for AI-algoritmer. Selv om vi bare har dekket de 25 øverste indikatorene her, er det godt å huske at det finnes en lang hale av 575 andre indikatorer som peker på hvordan et selskap performer og at VCs kan forutsi verdi og vekst over tid.

Gjennom denne dataen erklærer vi at flokkete atferd rundt topp-investorer og serielle gründere som er så typisk for VC-industrien er en myte som er blåst. Dette betyr ikke at det ikke er en god vei å gå, men gode selskaper kan komme fra hvor som helst, og å være data-drevet snarere enn relasjons-drevet åpner opp en helt ny verden av selskaper fritt fra bias og gruppetenking.