同步私募股权数据分析：案例研究

需要多少替代数据源才能到达投资策略的中心？ 一？ 二？ 三？ 更多的。 例如，让我们看看 Filament AI 及其平台如何实施和优化外部市场情报数据集，例如 Similarweb 的网络流量和参与数据。

构建用于私募股权数据分析的人工智能平台

当我在 2016 年与 Doug Ayres 一起创立Filament AI时，我们并不打算讨好投资领域。 我们推出它是作为自然语言处理 (NLP) 和机器学习 (ML) 领域的专家。 人工智能 (AI) 行业仍处于起步阶段，但我们知道在企业市场上有大量 NLP 和 ML 的强大应用，因此我们着手帮助客户利用这些优势。

然后汇丰银行和德国电信等知名企业开始与 Filament 合作，建立他们的 AI 能力。 但直到 2018 年，我们才将目光投向了 Private Equity。 私募股权的先行者开始采用数字替代数据，以增强交易采购和投资流程。 我们看到像 Similarweb 这样的公司为这些公司提供了竞争优势，并决定专注于抓住这个市场机会。

在过去的 4 年里，我一直在为 PE 和企业金融公司提供有关如何利用数据和专有 AI 的建议。 在此过程中，我们开发了一个名为Syfter的集成平台，该平台部署到私募股权公司的 IT 环境中，帮助整理和处理推动决策的数据。 集成各种数据并运行 NLP 和 ML 技术使这些公司能够 360 度全方位了解目标公司。

在过去的一年里，市场充满了兴趣。 使用数据科学策略来提升其投资组合知识产权和估值的 PE 现在正在将其应用于内部流程。 许多 PE 正在招聘数据科学家和数据工程师并担任领导角色以推动转型。 这种压力来自资金来源，有限合伙人现在需要一种复杂的数据管理方法。

AI平台+数据源=

大多数私募股权公司有 6 个或更多的第三方数据订阅提供市场洞察力。 在传统模式中，投资分析师执行艰苦的工作以掌握市场洞察力并创造有吸引力的交易机会。

Filament 帮助其中许多公司实现了主动和被动市场询问的自动化。 除了 CRM 中的已知关系之外，我们还帮助跟踪和寻找更广泛的公司范围内的潜在关系，通常是他们将来可能希望参与的多达一百万家公司。

Syfter 架构将 Similarweb 与许多其他结构化和非结构化市场数据源集成在一起。

这为研究、发起和交易管理提供了非常有价值的实时市场洞察力。 它还为投资组合公司提供附加值，并跟踪竞争对手、收购方和合作伙伴的生态系统。 每个解决方案都依赖于结构化财务数据（EBITDA、员工增长等），而完整的 360 度视图只能通过挖掘公司新闻和媒体活动信号等替代数据源的金矿，然后对该数据进行分类来实现分为不同的类别（例如董事会管理层变动、并购传闻等）。 但现在，私募股权公司更经常将公司在线行为提供的洞察力作为关键差异化因素。

添加 Similarweb 的网络流量和参与数据

由于大流行病的封锁，更高比例的商业交易转移到网上，提供了公司业绩数据轨迹，可供投资者积累和查询。 Similarweb 数据提供了进入在线数据分析世界的窗口，我们的 PE 客户正在收获回报。 他们使用Similarweb 的 Investor Intelligence来实时了解公司的业绩、风险和市场定位。 我们的数据科学团队帮助他们在许多关键用例中获得越来越微妙的见解：

1. 通过将年内网络流量性能与财务性能对齐来预测年内收入
2. 公司 GTM 情报提供了对公司如何定位、赢得业务和赚钱的深刻理解
3. 向投资者发出网络流量急剧增加、定位变化或利益相关者概况变化的被动警报
4. 投资组合优化帮助私募股权公司通过寻找新市场、分析和衡量客户旅程以及提高营销效率来支持投资组合运营
5. 投资组合收购增强了购买和构建战略，以找到适合公司投资战略的收购目标

采用这些方法的私募股权公司通过对当前投资组合公司和未来交易的可操作见解来引用其运营和效率方面的优势。

积累的数据提供了精简的市场情报和丰富的目标市场洞察目录。 这允许对市场趋势进行回顾性分析，以告知和验证投资论点。 这些经过整理的数据还包含了投资团队的专有情报，使私募股权公司不易受到员工流失的影响。

在竞争日益激烈的 PE 市场中，优势非常重要。

Filament AI 专注于帮助 PE 公司建立专有的 AI 平台。 他们的 Syfter 平台已经将每个 PE 公司所需的支持数据库和 ML 技术产品化。 通过给 Syfter 贴上白标并使用 Filament 专业服务，私募股权公司可以在数周而不是数年内让专有系统投入运营。 通过这种方法，配置工作和预算可以集中在真正的竞争优势上：即根据其投资主题调整的独特数据和独特 ML 算法。