Как ИИ меняет частный капитал

Общая картина

  • ИИ становится повсеместным в корпоративном программном обеспечении
  • Отрасли, известные как консервативные, бумажные, тяжелые посредники, давно думали, что их не разрушить, они не могут быть разрушены.
  • Сделки заключаются в прокуренных сигарами комнатах, с виски в руках, здесь нет места для программного обеспечения.
  • Подумайте о юридических, налоговых, альтернативных инвестициях в активы
  • Частный капитал является одним из них.
  • Заключение сделок основано на личном опыте, мониторинг портфеля осуществляется в Excel, по электронной почте, по факсу, и люди по-прежнему отправляют звонки и уведомления о выплатах по обычной почте (я серьезно).
  • Структуры фондов сложны, в них участвуют несколько юридических фирм, специалистов по налогам, оценка активов проводится вручную.
  • Программное обеспечение и услуги сосредоточены на бэк-офисе, управление фондами и услуги фонда сосредоточены на отчетности, бухгалтерском учете,

Источник: Дрексель

Как мы туда попали?

В любом случае сейчас 2021 год, и, к сожалению, все меняется

Поиск сделок

  • Сильно конкурирующие команды должны искать разные источники, невероятное количество капитальных сражений за конечное количество возможностей.

В результате кратные оценки сделок стремительно растут (но это уже другой спор)

Дефицит подталкивает цены к рекордно высокому уровню, вспомните 2007 год, снова и снова вызывает потребность в свежем, не перегруженном потоке сделок

Проверка с помощью ИИ

  • Ключевой характеристикой решений ИИ является их способность учиться на наборе данных и использовать это машинное обучение для выявления похожих данных в новом наборе данных.
  • Это особенно полезно во время должной осмотрительности при поиске моделей мошенничества, финансовых нарушений, скрытых учетных записей, творческого учета,
  • Рецензенты-люди устают, совершают ошибки и не могут просмотреть столько данных, сколько машина.
  • Такие компании, как Ансарада, предлагают инструменты с функциями комплексной проверки на основе ИИ.
  • Инструменты искусственного интеллекта Ansarada могут анализировать поток данных в режиме реального времени от взаимодействия между участниками торгов в сделке, включая огромные объемы информации. Это позволяет дилерам извлекать выгоду из десятков тысяч точек данных за считанные секунды. Они также могут автоматизировать многочасовую ручную работу, чтобы сэкономить значительное время и снизить эффективность затрат.

Мониторинг портфеля

  • Как и в случае с инвестиционными исследованиями, ИИ можно использовать для отслеживания ключевых событий, упоминаний в СМИ, социальных сетей, настроений и сигналов риска портфельных компаний PE.
  • Идея здесь состоит в том, чтобы помочь с прогнозом рынка, областями роста, рисками банкротства, снижением демографии.
  • Например, Parabole AI — это решение, которое (i) позволяет частным инвесторам определять своими словами типы рисков, которыми они хотят активно управлять; (ii) просматривает широкий спектр источников (например, деловые новости, инвестиционные исследования, социальные сети), чтобы получить оценку для каждой категории риска, определенной инвесторами PE; и (iii) позволяет пользователям быстро переходить к определенным параграфам в источниках, которые определяют оценку риска.
  • Крупные фирмы PE теперь смотрят на портфельные компании, сообщающие о консолидации. Как можно автоматизировать финансовую отчетность для всего фонда?
  • Другим примером является компания 2 six Capital и ее Intellio™ Predict, в которой используются крупномасштабные инженерные разработки для быстрого сбора миллиардов точек данных и точного прогнозирования бизнес-факторов, которые влияют на принятие инвестиционных решений и создание ценности.

Отчетность портфельной компании.

Почему это важно

  • Растущая популяризация решений для инвестиционных исследований на базе ИИ в сфере PE.
  • Цифровая трансформация инвестиционных фирм
  • Инвестиции в технологию консолидации платформ
  • Качественная отчетность, управление затратами, регулятивное давление — все это способствует внедрению сложных инструментов для лучшего мониторинга портфельных компаний и создания ценности.

Да, но…

Подвох

  • Собрать большие объемы данных PE для обучения алгоритмов сложно, так как количество транзакций ограничено, а информация часто является конфиденциальной.
  • Фонды PE имеют горизонт от 10 до 12 лет, поэтому оценка эффективности происходит медленно и зависит от компаний, которые никогда не продают или перепродают с большой скидкой на вторичном рынке.
  • В отсутствие общедоступного рыночного эталона важны неструктурированные наборы разрозненных данных, определяемые аппетитом каждого игрока.
  • Фирмы PE, часто небольшие и целеустремленные, должны учитывать сложность, затраты, контракты и потребности в кадрах для этих проектов.

В цифрах

  • Affinity привлекает 26,5 млн долларов для управления отношениями с помощью машинного обучения

Что говорят люди

  • Проекты ИИ сложны, они часто терпят неудачу
  • Они требуют таланта, лидерства, четких дорожных карт, понимания того, что можно сделать.
  • Трудно дать определение «Как выглядит успех»

Что я думаю

  • Изменения неизбежны
  • Private Equity этого не избежит
  • Это захватывающее пространство, потому что здесь так много всего нужно сделать
  • Подумайте об автоматизации управления фондами, безопасных платежах, мониторинге в режиме реального времени, мощных информационных панелях, которые создают консолидированное представление и предлагают слияния и альянсы.
  • Прогнозная аналитика для подготовки выходных инвестиций и выделения областей инвестиций для ускорения роста и создания стоимости.

Копнуть глубже

Что послушать

Что почитать

Этот пост является частью Convergences от Melvine. Серия статей о том, как программное обеспечение меняет каждый аспект человеческой деятельности. Мелвин Манчау