Özel Sermaye Veri Analitiği Eş Zamanlı: Bir Örnek Olay İncelemesi

Bir yatırım stratejisinin merkezine ulaşmak için kaç tane alternatif veri kaynağı gerekir? Bir? İki? Üç? Daha. Örnek olarak, Filament AI'a ve platformunun , Likeweb'in web trafiği ve etkileşim verileri gibi harici pazar istihbaratı veri kümelerini nasıl uyguladığına ve optimize ettiğine bakalım.

Özel sermaye veri analitiği için yapay zeka platformunu oluşturma

2016 yılında Doug Ayres ile birlikte Filament AI'yi kurduğumda , yatırım sektörüne kur yapma niyetinde değildik. Doğal Dil İşleme (NLP) ve Makine Öğrenimi (ML) alanında uzman olarak lanse ettik. Yapay zeka (AI) sektörü henüz başlangıç ​​aşamasındaydı, ancak kurumsal pazarda çok sayıda güçlü NLP ve ML uygulaması olduğunu biliyorduk ve müşterilerin avantaj elde etmesine yardımcı olmaya başladık.

Ardından HSBC ve Deutsche Telekom gibi büyük isimler, Filament ile çalışmak ve AI yeteneklerini oluşturmak için resme geldi. Ancak 2018 yılına kadar gözümüzü Özel Sermayeye çevirmedik. Girişim sermayesindeki erken hareket edenler , anlaşma kaynak bulma ve yatırım süreçlerini geliştiren dijital alternatif verileri benimsemeye başlıyordu. Benzer web gibi şirketlerin bu firmalara rekabet avantajı sunduğunu gördük ve bu pazar fırsatını ele alma konusunda uzmanlaşmaya karar verdik.

Daha sonra son 4 yılımı PE ve kurumsal finans firmalarına verilerden ve tescilli yapay zekadan nasıl yararlanacakları konusunda danışmanlık yaparak geçirdim. Bu süreçte, PE firmalarının BT ortamına yerleştirilen ve kararları besleyen verilerin harmanlanıp işlenmesine yardımcı olan Syfter adlı bir entegrasyon platformu geliştirdik . Çeşitli verileri entegre etmek ve NLP ve ML tekniklerini çalıştırmak, bu şirketlere hedef şirketin 360 derecelik bir görünümünü verir.

Geçen yıl boyunca, pazar ilgiyle patladı. Portföy IP'lerini ve değerlemelerini artırmak için veri bilimi stratejilerini kullanan PE'ler artık bunu dahili süreçlere uyguluyor. Birçok PE, veri bilimcileri ve veri mühendislerini işe alıyor ve dönüşümü yönlendirmek için liderlik rollerini dolduruyor. Bu baskı, finansman kaynağından geliyor ve sınırlı ortaklar artık veri yönetimine sofistike bir yaklaşım talep ediyor.

AI platformu + veri kaynağı =

Çoğu PE firmasının pazar bilgisi sağlayan 6 veya daha fazla üçüncü taraf veri aboneliği vardır. Geleneksel modelde, yatırım analistleri, pazar içgörülerinin zirvesinde kalmak ve cazip anlaşmalar için fırsatlar yaratmak için zorlu sahaları gerçekleştirir.

Filament, bu firmaların birçoğunun aktif ve pasif piyasa sorgulamalarını otomatikleştirmesine yardımcı oldu. CRM'deki bilinen ilişkilerin ötesinde, daha geniş şirket evreninden, tipik olarak gelecekte dahil etmek isteyebilecekleri bir milyon firmaya kadar olası ilişkileri izlemeye ve kaynak sağlamaya yardımcı oluyoruz.

Syfter mimarisi,Benzer web'i bir dizi başka yapılandırılmış ve yapılandırılmamış piyasa veri kaynağıyla bütünleştirir.

Bu, araştırma, oluşturma ve anlaşma yönetimi için son derece değerli gerçek zamanlı pazar içgörüleri sağlar. Ayrıca portföy şirketlerine katma değer sağlar ve rakiplerin, devralanların ve ortakların ekosistemini izler. Her çözüm, yapılandırılmış finansal verilere (FAVÖK, çalışan büyümesi vb.) dayanır ve tam 360 derecelik görüş yalnızca şirket haberleri ve medya faaliyeti sinyalleri gibi alternatif veri kaynaklarının altın madenine inilip bu verilerin sınıflandırılmasıyla elde edilir. çeşitli kategorilere (örn. yönetim kurulu değişiklikleri, M&A söylentileri, vb.) Ancak artık PE firmaları, önemli bir farklılaştırıcı olarak bir şirketin çevrimiçi davranışı tarafından sağlanan içgörülere yöneliyor.

Benzerweb'in web trafiğini ve etkileşim verilerini ekleme

Pandemi kısıtlamalarının bir sonucu olarak, ticari işlemlerin daha yüksek bir yüzdesi çevrimiçi olarak taşındı ve yatırımcılar tarafından toplanıp sorgulanabilecek bir şirket performans verisi izi sağladı. Benzer web verileri , çevrimiçi veri analitiği dünyasına açılan bir pencere sağlıyor ve PE müşterilerimiz meyvelerini topluyor. Bir şirketin performansı, riski ve pazardaki konumu hakkında gerçek zamanlı bir görüş elde etmek içinBenzerweb'in Yatırımcı İstihbaratını kullanırlar . Veri bilimi ekibimiz, bir dizi temel kullanım durumunda giderek incelikli içgörüler elde etmelerine yardımcı oldu:

1. Yıl içi web trafiği performansını finansal performansla uyumlu hale getirerek yıl içi gelir tahmini
2. Şirket GTM istihbaratı, bir firmanın kendisini nasıl konumlandırdığına, iş kazandığına ve para kazandığına dair derin bir anlayış sağlar.
3. Yatırımcılara web trafiğindeki çarpıcı artışlar, konum değişikliği veya paydaş profili hakkında sinyal veren pasif uyarılar
4. Portföy optimizasyonu, PE firmalarının yeni pazarlar bularak, müşteri yolculuğunu analiz edip kıyaslayarak ve pazarlama verimliliğini artırarak portföy operasyonlarını desteklemesine yardımcı olur.
5. Portföy satın almaları , şirketin yatırım stratejisine uyan satın alma hedeflerini bulmak için satın alma ve oluşturma stratejilerini geliştirir

Bu yaklaşımları benimseyen PE firmaları, mevcut portföy şirketleri ve gelecekteki anlaşmalar için eyleme geçirilebilir içgörülerle operasyonlarında ve verimliliklerinde bir avantajdan bahsediyor.

Toplanan veriler, kolaylaştırılmış pazar istihbaratı ve hedef pazar bilgilerinin zengin bir arka kataloğunu sağlar. Bu, yatırım tezlerini bilgilendirmek ve doğrulamak için piyasa eğilimlerinin geriye dönük analizine izin verir. Bu derlenmiş veriler aynı zamanda yatırım ekibinin özel zekasını şişirerek, PE firmasını çalışan kaybına karşı daha az savunmasız hale getiriyor.

Giderek daha rekabetçi hale gelen PE pazarında, avantaj çok önemlidir.

Filament AI, PE firmalarının tescilli AI platformları oluşturmasına yardımcı olmaya odaklanmıştır. Syfter platformları, her PE firmasının ihtiyaç duyduğu etkinleştirici veritabanını ve makine öğrenimi teknolojisini ürünleştirdi. Syfter'i beyaz etiketleyerek ve Filament'in profesyonel hizmetlerinden yararlanarak PE firmaları tescilli bir sistemi yıllar değil haftalar içinde işler hale getirebilir. Bu yaklaşımla, yapılandırma çabası ve bütçe, gerçek rekabet avantajına odaklanabilir: bu, yatırım tezlerine göre ayarlanmış benzersiz veriler ve benzersiz makine öğrenimi algoritmalarıdır.