人工智能是無(wú)偏見風(fēng)險(xiǎn)投資的關(guān)鍵
獲得風(fēng)險(xiǎn)投資資金是一個(gè)棘手的旅行領(lǐng)域。對(duì)于創(chuàng)始人來(lái)說(shuō),積累繼續(xù)擴(kuò)大規(guī)模所需的資金已經(jīng)足夠困難了,但對(duì)于來(lái)自代表性不足的人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的企業(yè)家來(lái)說(shuō),這更加困難。
巴布森學(xué)院和韋爾斯利學(xué)院最近聯(lián)合發(fā)表的一項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn),在2011年至13年間發(fā)放的508億美元風(fēng)險(xiǎn)投資資金中,只有3%或15億美元是由女性籌集的。與至少包括一名女性的董事會(huì)相比,擁有全男性執(zhí)行董事會(huì)的公司獲得資金的可能性是其四倍。
性別和種族等因素有時(shí)會(huì)阻止VC向有價(jià)值的公司提供他們需要的資金。但是,如果風(fēng)投通過(guò)盲目評(píng)估公司的潛在發(fā)展軌跡來(lái)授予資金呢?由具體數(shù)據(jù)提供信息的人工智能可以拉開帷幕,創(chuàng)造一個(gè)未來(lái),在這個(gè)未來(lái)中,機(jī)器學(xué)習(xí)可以幫助風(fēng)險(xiǎn)投資減少對(duì)外表的依賴,而更多地依賴公司的潛在價(jià)值。
少數(shù)族裔和女性主導(dǎo)的初創(chuàng)公司資金不足是一個(gè)已經(jīng)存在一段時(shí)間的問(wèn)題。盡管38%的美國(guó)公司由女性負(fù)責(zé),但只有不到1%的風(fēng)險(xiǎn)投資資金流向了少數(shù)族裔企業(yè),而2%流向了由女性領(lǐng)導(dǎo)的公司。
毫無(wú)疑問(wèn),這樣的趨勢(shì)促使戴爾常駐企業(yè)家Elizabeth Gore創(chuàng)建了Alice,這是一個(gè)人工智能平臺(tái),它使用一連串?dāng)?shù)據(jù)點(diǎn)為女性、少數(shù)族裔和LGBT創(chuàng)始人提供更多的風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)會(huì)。對(duì)年輕企業(yè)家或某些大學(xué)的企業(yè)家也存在偏見。通過(guò)使用人工智能,投資者可以拋開他們甚至可能沒(méi)有意識(shí)到的偏見,并將注意力集中在公司的優(yōu)點(diǎn)上,以此作為獲得回報(bào)的機(jī)會(huì)。
在2017年普華永道數(shù)字智商調(diào)查中,52%的業(yè)內(nèi)專業(yè)人士報(bào)告說(shuō)在人工智能方面進(jìn)行了“大量投資”,三分之二的人預(yù)計(jì)三年后也會(huì)這樣做?;蛟S更能說(shuō)明問(wèn)題的是,72%的商業(yè)領(lǐng)袖和決策者選擇人工智能作為未來(lái)最引人注目的商業(yè)優(yōu)勢(shì)。
定義成功初創(chuàng)公司的指標(biāo)和數(shù)據(jù)點(diǎn)變得越來(lái)越明顯和越來(lái)越可重復(fù),為投資者提供了最近可訪問(wèn)的學(xué)位。人工智能讓企業(yè)家可以將他們的指標(biāo)與成功的藍(lán)圖保持一致。對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)投資公司來(lái)說(shuō),這是一個(gè)減少對(duì)完成交易的關(guān)注,而是更多地與更多樣化、高質(zhì)量的初創(chuàng)公司合作的機(jī)會(huì)。
風(fēng)險(xiǎn)投資是一個(gè)以人和關(guān)系為中心的行業(yè),但它并非沒(méi)有風(fēng)險(xiǎn)。風(fēng)險(xiǎn)投資人可能會(huì)更好地與在職業(yè)生涯的不同部分與自己相似的人聯(lián)系起來(lái),在男性主導(dǎo)的行業(yè)中,這可能是存在系統(tǒng)性偏向男性的原因之一。
June Manley在2015年推介她的軟件企業(yè)公司時(shí)親眼目睹了這種偏見。她參加了80多次VC會(huì)議,多次目睹資助者無(wú)視她的產(chǎn)品,對(duì)她的資歷屈尊俯就,甚至建議她的丈夫帶頭。風(fēng)投。她甚至目睹了類似的由男性領(lǐng)導(dǎo)的公司得到點(diǎn)頭,因?yàn)樗淮斡忠淮蔚厝ラ_會(huì),尋找能抓住她機(jī)會(huì)的人。
從這種挫折中涌現(xiàn)出女性創(chuàng)始人Faster Forward,這是一個(gè)非營(yíng)利組織,它使用一種基于技術(shù)的模型,旨在最大限度地減少這種偏見。該軟件使用初創(chuàng)公司投資模型指數(shù)(一種基于750家風(fēng)投資助企業(yè)的屬性的初創(chuàng)公司FICO評(píng)分),將成為一個(gè)不斷發(fā)展的實(shí)體,女性創(chuàng)始人可以將其用作補(bǔ)充資源,以保護(hù)她們的資金尋求免受偏見。
這種流動(dòng)的、受人工智能啟發(fā)的方法將使用創(chuàng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)和成熟度等指標(biāo)來(lái)編制一個(gè)分?jǐn)?shù),創(chuàng)始人可以將其附加到他們的初創(chuàng)公司并在融資過(guò)程中使用。曼利希望這項(xiàng)技術(shù)能幫助到2020年將女性資金從3%提高到20%。
數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)可以消除風(fēng)險(xiǎn)投資在資助公司時(shí)可能存在的任何潛在偏見。機(jī)器學(xué)習(xí)可以篩選指標(biāo)并擺脫VC可能存在的任何偏見,并深入研究最終將指向創(chuàng)業(yè)公司成功機(jī)會(huì)的數(shù)字。
人工智能可以建立另一種關(guān)系,這種關(guān)系更多地取決于數(shù)據(jù)對(duì)公司潛力的描述,而不是任何個(gè)人聯(lián)系或潛在偏見。任何人工智能產(chǎn)品或創(chuàng)業(yè)公司要想成功,都需要數(shù)據(jù)。將經(jīng)驗(yàn)信息輸入人工智能引擎可以讓工程師確認(rèn)他們的理論并展示其影響。沒(méi)有數(shù)據(jù),無(wú)論算法多么有效,都沒(méi)有什么可學(xué)習(xí)的。
人工智能永遠(yuǎn)不會(huì)停止學(xué)習(xí),這就是為什么它是風(fēng)險(xiǎn)投資公司的理想選擇。數(shù)據(jù)和數(shù)字不受個(gè)人偏見的影響,可以根據(jù)他們面前的數(shù)據(jù)自由評(píng)估機(jī)構(gòu)。隨著這些信息不斷涌入并每時(shí)每刻都在變化,風(fēng)投可以從表面上看待初創(chuàng)公司,根據(jù)公司帶來(lái)的潛力而不是坐在對(duì)面的人來(lái)做出決定。
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人工智能不會(huì)以數(shù)據(jù)集結(jié)束
我記得我在AI領(lǐng)域的本科教授說(shuō):“AI是他們所謂的機(jī)器智能,他們還沒(méi)有完全理解。一旦他們理解了它,它就不再被認(rèn)為是人工智能。一旦機(jī)器人技術(shù)被很好地理解,它就不再是人工
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人工智能如何最終在供應(yīng)鏈中傳播
消費(fèi)品和食品的生產(chǎn)和分銷并不像觀眾想象的那么簡(jiǎn)單。由于整個(gè)供應(yīng)鏈面臨眾多挑戰(zhàn)和復(fù)雜性,人工智能理所當(dāng)然地站在技術(shù)解決方案的前沿。這是因?yàn)槿斯ぶ悄芡ㄟ^(guò)協(xié)助制造、庫(kù)存
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