Аналитика данных прямых инвестиций в синхронизации: тематическое исследование

Сколько альтернативных источников данных требуется, чтобы попасть в центр инвестиционной стратегии? Один? Два? Три? Более. В качестве примера давайте рассмотрим Filament AI и то, как его платформа реализует и оптимизирует наборы данных внешней аналитики рынка , такие как данные о веб-трафике и вовлеченности Similarweb.

Создание платформы искусственного интеллекта для анализа данных прямых инвестиций

Когда я основал Filament AI в 2016 году вместе с Дугом Эйресом, мы не собирались ухаживать за инвестиционным сектором. Мы запустили его как специалиста по обработке естественного языка (NLP) и машинному обучению (ML). Индустрия искусственного интеллекта (ИИ) все еще находилась в зачаточном состоянии, но мы знали, что на корпоративном рынке существует множество мощных приложений NLP и ML, и мы решили помочь клиентам воспользоваться их преимуществами.

Затем появились такие громкие имена, как HSBC и Deutsche Telekom, чтобы работать с Filament и внедрять свои возможности искусственного интеллекта. Но только в 2018 году мы обратили внимание на Private Equity. Первопроходцы в области прямых инвестиций начали использовать цифровые альтернативные данные , которые улучшают поиск сделок и инвестиционные процессы. Мы видели, что такие компании, как Similarweb, предлагают этим фирмам конкурентное преимущество, и решили специализироваться на использовании этой рыночной возможности.

Впоследствии я провел последние 4 года, консультируя фирмы, занимающиеся частными инвестициями и корпоративными финансами, по вопросам использования данных и проприетарного искусственного интеллекта. В процессе мы разработали интеграционную платформу под названием Syfter , которая развертывается в ИТ-среде компаний, занимающихся частными инвестициями, и помогает собирать и обрабатывать данные, на основе которых принимаются решения. Интеграция различных данных и использование методов НЛП и машинного обучения дает этим компаниям 360-градусный обзор целевой компании.

За последний год рынок взорвался интересом. PE, использующие стратегии обработки данных для повышения интеллектуальной собственности и оценки своего портфеля, теперь применяют это во внутренних процессах. Многие PE нанимают специалистов по обработке и анализу данных и инженеров по обработке данных и занимают руководящие должности для проведения трансформации. Это давление исходит от источника финансирования, поскольку партнеры с ограниченной ответственностью теперь требуют сложного подхода к управлению данными.

Платформа ИИ + источник данных =

Большинство компаний, занимающихся частными инвестициями, имеют 6 или более сторонних подписок на данные, предоставляющих информацию о рынке. В традиционной модели инвестиционные аналитики делают все возможное, чтобы оставаться в курсе рынка и создавать возможности для привлекательных сделок.

Filament помог многим из этих фирм автоматизировать активные и пассивные опросы рынка. Помимо известных отношений в CRM, мы помогаем отслеживать и находить потенциальные отношения из более широкой вселенной компании, обычно до миллиона фирм, с которыми они могут захотеть работать в будущем.

Архитектура Syfter объединяет Similarweb с множеством других структурированных и неструктурированных источников рыночных данных.

Это дает чрезвычайно ценную информацию о рынке в режиме реального времени для исследований, создания и управления сделками. Он также обеспечивает добавленную стоимость портфельным компаниям и отслеживает экосистему конкурентов, покупателей и партнеров. Каждое решение опирается на структурированные финансовые данные (EBITDA, рост числа сотрудников и т. д.), а полный обзор 360 достигается только путем изучения золотой жилы альтернативных источников данных, таких как новости компании и сигналы активности СМИ, с последующей классификацией этих данных. на различные категории (например, изменения в совете директоров, слухи о слияниях и поглощениях и т. д.). Но сейчас фирмы, занимающиеся прямыми инвестициями, чаще обращаются к информации, полученной благодаря онлайн-поведению компании, как к ключевому дифференцирующему фактору.

Добавление данных о веб-трафике и взаимодействии с Similarweb

В результате ограничений, связанных с пандемией, более высокий процент бизнес-транзакций был переведен в онлайн, что позволило инвесторам отслеживать данные о производительности компании, которые могут накапливаться и запрашиваться. Данные Similarweb открывают окно в мир онлайн-аналитики данных, и наши клиенты PE пожинают плоды. Они используют Investor Intelligence от Similarweb, чтобы в режиме реального времени получать представление о производительности, рисках и позициях компании на рынке. Наша команда специалистов по обработке и анализу данных помогла им получить все более тонкие сведения в ряде ключевых вариантов использования:

1. Прогноз доходов в течение года путем сопоставления показателей веб-трафика в течение года с финансовыми показателями.
2. Интеллект GTM компании дает глубокое понимание того, как фирма позиционирует себя, выигрывает бизнес и зарабатывает деньги.
3. Пассивные оповещения, которые сигнализируют инвесторам о резком увеличении веб-трафика, изменении позиционирования или профиля заинтересованных сторон.
4. Оптимизация портфеля помогает фирмам, занимающимся прямыми инвестициями, поддерживать операции с портфелем, находя новые рынки, анализируя и сопоставляя пути клиентов и повышая эффективность маркетинга.
5. Портфельные приобретения улучшают стратегии покупки и создания, чтобы найти цели приобретения , которые соответствуют инвестиционной стратегии фирмы.

Фирмы PE, применяющие эти подходы, ссылаются на преимущество в своих операциях и эффективность, а также на действенную информацию для текущих портфельных компаний и будущих сделок.

Накопленные данные обеспечивают оптимизированную рыночную аналитику и богатый бэк-каталог информации о целевом рынке. Это позволяет проводить ретроспективный анализ рыночных тенденций для информирования и проверки инвестиционных тезисов. Эти тщательно подобранные данные также ограничивают интеллектуальные возможности инвестиционной команды, что делает фирму, специализирующуюся на прямых инвестициях, менее уязвимой для оттока сотрудников.

На рынке полиэтилена с растущей конкуренцией крайне важно преимущество.

Filament AI ориентирован на то, чтобы помочь фирмам PE создавать собственные платформы AI. Их платформа Syfter позволила создать базу данных и технологию машинного обучения, которые необходимы каждой фирме, занимающейся PE. Используя Syfter и привлекая профессиональные услуги Filament, компании, занимающиеся PE, могут получить собственную систему в рабочем состоянии за недели, а не годы. При таком подходе усилия по настройке и бюджет могут быть сосредоточены на истинном конкурентном преимуществе: это уникальные данные и уникальные алгоритмы машинного обучения, настроенные на их инвестиционный тезис.