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
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)
- Несколько компаний добились успеха в области маркетинговых исследований на основе ИИ
- Инструменты исследования рынка на основе искусственного интеллекта могут предоставлять результаты практически в режиме реального времени, а также автоматически классифицировать и извлекать из текста ключевую информацию в течение нескольких часов или, самое большее, в течение дня.
- Улучшая возможности аналитиков путем просеивания больших объемов неструктурированных данных, такие компании, как Thinknum и Ventureradar, предлагают базы данных на основе алгоритмов.
- Цель здесь состоит в том, чтобы не только просмотреть больше компаний, но и углубиться, посмотреть на веб-трафик, количество сотрудников в LinkedIn, оценить Glassdoor, подписчиков в Twitter, обзоры на Yelp, вакансии на действительно, финансовые показатели, упомянутые в интервью с руководителями, и совместите это с предполагаемым риском в секторе, контролем со стороны регулирующих органов, набором технологий, поведением клиентов, анализом настроений в сообщениях Facebook, упоминаниях в Twitter, комментариях в Instagram.
- Другие компании специализируются на интеллектуальных CRM, дополняя ваши контакты агрегированными данными из веб-записок, например, affinity.co.
- На другом конце спектра вы создали таких игроков, как CB Insights, Pitchbook и Preqin, предлагающих как данные, так и исследования.
- ИИ можно использовать для отслеживания ключевых событий, упоминаний в СМИ, событий, сигналов, катализаторов и настроений, связанных с отраслями компаний вашего портфеля. Это позволяет вам отслеживать свой портфель в режиме реального времени, создавать точные рыночные прогнозы,
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.
- ИИ также стал потенциальным способом более эффективной обработки и консолидации отчетов портфельных компаний, которые часто не стандартизированы. Например, команда по созданию стоимости портфельной компании крупного канадского институционального инвестора использовала ИИ для автоматизации более 92% процесса, чтобы создать консолидированное финансовое представление по всему портфелю». Команда также смогла использовать ИИ для быстрого определения ключевых показателей или областей бизнеса, на которых следует сосредоточиться в каждой портфельной компании. Среди других преимуществ первые пользователи тратят на 30 % больше времени на обдумывание конкретных проблемных областей, чем на их выявление.
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…
- Однако нельзя недооценивать риски, связанные с использованием технологии ИИ, основанной на огромных объемах данных, поскольку максимальные штрафы в соответствии с Общим регламентом ЕС по защите данных (GDPR) теперь составляют 20 миллионов евро, или 4 % от глобального оборота организации, в зависимости от того, что выше. . Стоимость потенциальной ответственности за нарушение/неправомерное использование может превышать цену покупки по сделке, и в случае выявления проблем стоимость приобретения будет снижена, поскольку исправления GDPR обходятся дорого. Команды по заключению сделок должны тщательно проверять, соответствуют ли компании ИИ требованиям, иначе они рискуют взять на себя значительные обязательства.
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
- Частный капитал активизирует внедрение технологий
- Технология, стоящая за этим: Машинное обучение и GPT-3: приложения для частного капитала (обязательно к прочтению)
- Делают ли алгоритмы инвестиции лучше и честнее, чем бизнес-ангелы?
Этот пост является частью Convergences от Melvine. Серия статей о том, как программное обеспечение меняет каждый аспект человеческой деятельности. Мелвин Манчау