“… ми балансуємо ймовірності і вибираємо найбільш імовірні. Це наукове використання уяви … »Шерлок Холмс. Гонча Баскервілів. А. С. Дойл, 1901 рік
Протягом останніх чотирьох років я зосереджував свою увагу на прогнозуванні успіху стартапів із використанням колективного інтелекту та технологій AI. Деякі етапи подорожі повертаються на кілька десятиліть до Recipio та Informative, де ми використовували колективний інтелект, щоб прогнозувати рейтинг засобів масової інформації або успіх продуктів (наприклад, NBC, P&G, LEGO) Ця публікація описує прогрес у впровадженні нового підходу до інвестування на ранніх стадіях із використанням колективного інтелекту та AI.
Створення даних шляхом інструментарію процесу оцінки
Компанії на ранніх стадіях не мають великих даних. Це робить прогнозування їх успіху чи невдачі більш складним. Із майже 30 мільярдів доларів, що інвестуються в США щороку, більшість інвестицій здійснюються на основі відносин та зв’язків, а не даних.
За останні 3 роки ми розробили інтелектуальну платформу збору даних, яка використовує потужність та точність колективного інтелекту. Групи добре поінформованих осіб з різноманітним досвідом постійно перевершують будь-якого окремого експерта. Ключовим є різноманітність досвіду та досвіду.
Основою підходу CrowdSmart є баєсівське навчання. Припустимо, ви чуєте про новий стартап у галузі, де ви маєте певні знання. Друг запитує вас про їхні шанси на успіх, повернення інвестиції. Якщо ви знаєте область, ви можете скласти оцінку (ймовірність) успіху на основі історії. Баєсове навчання – це дисциплінований і суворий метод модифікації переконань або знань, заснований на нових даних.
У випадку прикладу ви можете задати ще кілька запитань, отримати деякі дані чи докази, а потім оновити свою оцінку. Це байєсівське навчання: постійне оцінювання доказів та оновлення переконань. Оскільки дані збираються від оцінювачів, інвесторів та клієнтів, система збирає та систематизує ці дані для отримання оновлених оцінок.
Хоча фундамент байєсівський, в системі є ряд компонентів, які використовують класифікацію, нейронні мережі та обробку природної мови для інтеграції ваших даних оцінки в платформу прогнозування, про яку я розповім у наступних публікаціях
Як працює процес
Ви, як потенційний оцінювач CrowdSmart, запитуєтесь, чи зацікавлені ви в певному стартапі, відповідаючи на запитання про інтерес стартапу. Після перегляду короткого відео та отримання доступу до додаткової інформації про стартап ви маєте можливість відповісти «Так» чи «Ні». Тим, хто скаже «так», надається можливість задати запитання команді стартапів. Потім ми обираємо групу, яка буде членом групи оцінювачів для обраного стартапу.
Примітка оцінювача: оцінювачі – це акредитовані інвестори, багато з яких мають досвід раннього інвестування. Оцінювачі також можуть бути експертами доменів у конкретних областях, що стосуються стартових інвестицій. Система будує поздовжню модель оцінки внеску та точності оцінювачів як прогнозувача.
Потім оцінювачі отримують можливість оцінювати компанію за різними показниками, маючи на увазі одну мету: чи передбачаєте ви (оцінювач), що стартап принесе хорошу рентабельність інвестицій? Нас цікавлять як причини балів, так і фактична кількість. Коли оцінювач оцінює стартап, їм пропонується як вказати причину рейтингу, так і ранжувати причини, які інші надали у відповідь на їх рейтинг.
Технологічна примітка: Вибірка та оцінка забезпечують власну систему, яка вивчає пріоритетні колективні думки групи. По суті, система встановлює рейтинг та відповідність з причин інвестувати чи не інвестувати.
У процесі оцінювання вам пропонується розглянути такі типи питань:
Чи існує значний ринок збуту для товару чи послуги?
Чи має компанія стійке конкурентне перевагу?
Це правильна команда, яка веде компанію до успіху?
Чи можуть перші інвестори надати компанії необхідну допомогу та капітал?
На початку оцінки оцінювачі не бачать оцінок інших. Для належної роботи науки колективного інтелекту важливо підтримувати різноманітність – нехай судження кожної людини стоять самостійно. З іншого боку, ми заохочуємо співпрацю щодо причин інвестування, щоб навчитися та узагальнити причини інвестування (чи ні).
Як система обробляє дані
Оцінка стартапів командою з ~ 30 людей дасть приблизно 200 кількісних оцінок та майже 10 000 слів, що підтримують рейтинги та в дискусіях. Потім система класифікує стартапи за двома категоріями: інвестуйте або пропустіть. Приклад діаграми, яка створюється, розглядає, як стартап класифікується на основі оцінки та інформації про NLP. Наступне зображення порівнює змінні Team Assessment і, ймовірно, інвестиції:
“Блакитна зона” – це зона інвестування. Компанія може добре оцінити цей єдиний вимір, але якщо врахувати всі виміри, вона може мати ймовірність рентабельності інвестицій у зоні, що не інвестує, наприклад 40%.
Крім того, для кількісних оцінок система аналізує причини оцінок. У випадку з компанією з високим рейтингом (наприклад, ймовірність рентабельності інвестицій = 90%), причини, за якими стартап отримав високі бали, – 47 найвищих рейтингових ідей були класифіковані як “великі ринкові можливості”, а 31 – як “сильна команда”. Деякі фактори ризику: 18 причин, класифікованих як “питання щодо переходу до ринкової стратегії”, дають такий результат:
Як ваші вхідні оцінки, так і ваші причини для вашого балу, а також ваша взаємодія з ідеями інших членів – все це формує прогнозну модель потенційного результату інвестиції.
CrowdSmart інвестує, базуючись на всіх наших бальних оцінках. Для цих зусиль, складаючи колективний прогноз успіху чи невдачі, у вас є можливість (але не вимога) також інвестувати.
Стати суперсиноптиком
З часом оцінювач вдосконалить свої прогнозні здібності. Синоптики оцінюють, вимірюючи їх точність у формуванні прогнозів. Крім того, система відстежує, як часто ідеї, які ви подали, відбираються та оцінюються високо.
Які поради можна зробити кращим прогнозистом ?:
Не поспішайте переглядати матеріали компанії. Будьте обережні.
Припустимо, ви будете вчитися у інших в процесі (будьте активно відкритими).
По мірі вивчення нових речей прогнозуйте. Ви можете оцінювати більше одного разу, оскільки ми зберігаємо лише ваш останній бал, щоб він міг підніматися вгору або вниз залежно від того, що ви дізналися.
Цінуйте різноманітні погляди і дозволяйте їм впливати на ваші погляди.
Повірте, можливо, вам стане краще, коли ви це робите. Майте настрій розуму зростання.
Будьте готові працювати над цим. Є пісок! Хороші синоптики можуть заробляти гроші, використовуючи свої навички.
Чому це працює
Доведено, що колективний інтелект працює. Групи добре освічених синоптиків можуть значно перевершити найкращих експертів у точності своїх прогнозів. Як частина спільноти оцінювачів, ви входите до групи, яка перевершить ринок у прогнозуванні рентабельності інвестицій для стартапів. Оцінювач є частиною спільноти, яка змінює рівень успіху нових підприємств та сприяє економічному розвитку. Якщо ви хочете дізнатись більше, прочитайте книгу Скотта Е. Сторінки “Різниця: як сила різноманітності створює кращі групи, фірми, школи та суспільства” або недавню книгу Філіпа Тетлока та Дена Гарднера “Суперпрогнозування: мистецтво та наука”. прогнозування ”.
У двох словах, CrowdSmart стосується використання методів колективного інтелекту та штучного інтелекту для прогнозування рентабельності інвестицій на основі даних групи експертів. Наша модель знань отримує інтелект і точність з кожною інвестицією. Оцінювачі є частиною спільноти, яка співпрацює зі змінним AI для інвестування, і продукти з часом зростають. Як побічна вигода в якості оцінювача, ви маєте можливість інвестувати разом із фондом CrowdSmart. Приєднайся до нас!
Спочатку ця публікація була опублікована за адресою https://www.linkedin.com/pulse/applying-collective-intelligence-investing-tom-kehler/.
Thomas Kehler люб’язно дозволив нам перекласти і опублікувати цю статтю.
Temy.co - Software Development Partner 