Время от времени Wall Street Journal проверяет гипотезу Бертона Малкиэля о том, что шимпанзе, выбирающие акции наугад, должны работать не хуже, чем люди-профессионалы. Результаты всегда вызывают смех и некоторое смирение у участвующего в этом homo sapiens, поскольку шимпанзе обычно держится, а затем и немного.

Но теперь мы, как инвесторы, сталкиваемся с чем-то более опасным, чем с завязанными глазами, метающими дротики обезьянами — с генеративным искусственным интеллектом. Как эта новая технология изменит инвестиционную игру? Отодвинет ли это людей на второй план? Или мы можем использовать его, чтобы стать более проницательными, эффективными и успешными в покупке и создании бизнеса?

В этом посте мы рассмотрим эти вопросы, уделив особое внимание тому, как ИИ изменит повседневный процесс инвестирования в частные инвестиции. Он завершает серию из трех частей, которая началась с «Как инвестировать в ИИ» и продолжилась «Как ИИ меняет бизнес». Давай начнем.

ИИ предлагает четырехсторонний путь к совершенствованию

В мире публичных инвестиций искусственный интеллект наделал много шума. Портфели акций, выбранные и управляемые ChatGPT, уже тестируются, и по крайней мере некоторые из них превзошли контрольные показатели за ограниченные периоды времени. Кроме того, академические исследования показали, что ChatGPT может лучше, чем некоторые традиционные методы, предсказывать движение цен на акции по заголовкам новостей (Может ли ChatGPT прогнозировать движение цен на акции? Предсказуемость возврата и модели больших языков Алехандро Лопес-Лира, Юэхуа Тан :: SSRN). По мере того, как «робо-консультанты» становятся все более удобными и осведомленными, розничные инвестиционные консультанты из плоти и крови и даже крупные, опытные институциональные инвесторы на публичных рынках, вероятно, столкнутся с нарушением своих бизнес-моделей.

Но частные инвестиционные рынки — это другое дело. В мире частных инвестиций данные менее многочисленны и не так свободно доступны, а поток сделок более ограничен, поскольку брокеры и другие привратники часто ограничивают охват процессов сделок. Однако это не означает, что на частных рынках не предвидятся большие перемены. Имея это в виду, я выделил четыре критически важные области, в которых ИИ может оптимизировать рабочие процессы и помочь фирмам, занимающимся частными инвестициями, лучше находить и инвестировать в предприятия с превосходным потенциалом возврата.

1. Идентификация цели

Частный капитал — это продвижение сделок через воронку поиска (Процесс поиска сделок с частными инвестициями | Простая модель), и первым шагом является определение целей сделки. Данные о частных фирмах могут быть не такими многочисленными, как данные о государственных фирмах, но они все же существуют. И генеративный ИИ может прочесать его с такой степенью человеческой проницательности, какой мы раньше не видели в автоматизированных инструментах. Фирма прямых инвестиций может установить критерии, основанные на отрасли, размере, географии, зрелости бизнеса, структуре управления или любых других характеристиках, представляющих интерес, и очень быстро заполнить список потенциальных кандидатов для приобретения.

И дельцы уже с большим успехом используют эту силу. Увидев, как его дедушка закрыл свой бизнес в сфере недвижимости из-за отсутствия жизнеспособного плана преемственности, Сюнсаку Сагами разработал алгоритм искусственного интеллекта, который использует личные данные для выявления компаний, владельцы которых, вероятно, скоро уйдут на пенсию (Стареющее население Японии помогло этому молодому основателю приблизиться к статусу миллиардера — Bloomberg). Его фирма M&A Research Institute Holdings связывает эти предприятия с покупателями и выступает посредником в сделках за вознаграждение. После нескольких лет быстрого роста в M&A Research Institute Holdings теперь работает более 160 сотрудников, а собственный капитал Sagami увеличился почти до 1 миллиарда долларов.

Этот подход, основанный на искусственном интеллекте, может сэкономить специалистам в области прямых инвестиций значительное время при определении инвестиционных предприятий. Мы все еще далеки от того, чтобы поручить боту распоряжаться средствами и приказать ему искать и заключать сделки. Значительное человеческое суждение и надзор по-прежнему необходимы, чтобы решить, стоит ли преследовать данную цель и в какой степени в контексте общей стратегии фирмы. Но ИИ может оказать потрясающую помощь в отсеивании множества целей и определении их приоритетности, а также в обнаружении целей, которые могли ускользнуть от агентов по заключению сделок или экранов, не связанных с ИИ. ИИ может даже создавать легко настраиваемые информационные материалы для общения с существующими владельцами.

Но есть один очень важный факт, который следует учитывать при использовании ИИ для поиска сделок: как и во всем, что связано с компьютером, результаты хороши ровно настолько, насколько хороши входы. Если входные данные, с которыми работает алгоритм ИИ, неполны или неточны (какими могут быть данные, особенно когда они поступают из Интернета), рекомендации, которые дает алгоритм, будут нести эту предвзятость, что приведет к искаженным или неполным ответам. Это то, с чем частные инвестиционные компании должны быть очень осторожны при внедрении ИИ. Контроль со стороны человека и проверка работоспособности будут иметь решающее значение на каждом этапе процесса, от оценки алгоритма до рекомендации корректировок.

2. Трудолюбие

Генеративный ИИ — это величайшая скорость чтения. Он может обрабатывать миллионы веб-страниц почти мгновенно, резюмируя ключевые моменты, относящиеся к рассматриваемому вопросу, в хорошо читаемых синопсисах. С точки зрения осмотрительности в области прямых инвестиций это может изменить правила игры для быстрого исследования целевой фирмы или отрасли и обобщения результатов для проверки человеком, что дает людям, занимающимся сделками, больше времени, чтобы сосредоточиться на вопросах и анализе более высокого уровня, а не на обработке данных.

ИИ может даже генерировать финансовые модели. Зачем выделять человеческие ресурсы, по крайней мере, для самых основных частей построения сложной модели электронной таблицы, когда ChatGPT (или растущее число подобных инструментов Excel) может переводить простой английский язык в правильный синтаксис формулы электронной таблицы? Например, один из крупнейших банков Аргентины, ICBC Argentina, когда-то составлял свой бюджет и прогнозировал, используя более 100 связанных электронных таблиц. Во время процесса сотрудники часто работали до 2 часов ночи и в выходные дни. Но после покупки инструмента планирования и анализа с ИИ от IBM время, затрачиваемое на некоторые процессы, сократилось вдвое и более (Пример промышленного и коммерческого банка Китая в Аргентине (ICBC) | IBM). Алгоритмы искусственного интеллекта также демонстрируют значительные перспективы при сборе больших объемов исторических данных и проведении симуляций, чтобы помочь решить, какие входные сценарии наиболее актуальны для прогнозирования траектории конкретной цели или отрасли.

По мере того, как все больше компаний идут по этому пути, возникает естественный вопрос: останется ли какая-либо роль для аналитиков-людей? Определенно. Но некоторым, особенно тем, кто любит мелочи Excel, возможно, придется согласиться на повышение. Вместо кодирования формул и макросов они могут заняться калибровкой и проверкой работы компьютера, интерпретацией выходных данных и игровыми альтернативными сценариями. Кроме того, будет больше времени для усердия вне моделирования, например, для обсуждения с руководством и отраслевыми экспертами наилучших предположений и тенденций для включения в модель. Сегодня искусственный интеллект вряд ли готов выполнять полные LBO, и даже когда алгоритмы будут играть все более важную роль в выполнении моделей электронных таблиц, глубокое понимание связанных финансовых концепций и целей будет более ценным, чем когда-либо, чтобы помочь людям подсказывать и оценивать это выполнение. (Курсы финансового моделирования | Простая модель).

3. Мониторинг портфеля

В мониторинге портфеля, как и в комплексной проверке, генеративный ИИ похож на аналитика мирового класса и исследователя рынка в одном лице (не говоря уже о том, кому не нужен отпуск!). ИИ может быть невероятно эффективным при сканировании и обобщении количественных и качественных отраслевых тенденций, а также при отслеживании и анализе ключевых показателей эффективности (KPI), и все это с целью обеспечения более эффективного принятия решений человеком. По мере того, как это становится все более распространенным, мониторинг, вероятно, станет не только менее затратным по времени для вовлеченных людей, но и более оперативным, что позволит компаниям и их инвесторам быстрее принимать более взвешенные решения.

Эти улучшения должны оказать положительное влияние не только на повседневную работу частных инвесторов, но и на сотрудников компаний, которыми они владеют, поскольку ИИ может взять на себя часть (крайне необходимой) рутинной работы по отслеживанию KPI и отчетности для инвесторов. . Я не понаслышке знаю, сколько времени портфельные компании тратят на сбор и передачу данных об эффективности своим владельцам PE. Сокращение этого времени могло бы сделать отношения гораздо более плавными и позволить руководству уделять больше времени управлению и совершенствованию бизнеса.

О какой потенциальной выгоде мы говорим? Рисунок 1 ниже взят из глобального опроса 1,492 бизнесменов. Он показывает как средний прирост доходов, так и экономию средств в 2021 году благодаря внедрению ИИ в различных бизнес-функциях. Многие из этих функций, такие как операционная деятельность, маркетинг и управление персоналом, должны получить явные выгоды от внедрения ИИ, как мы обсуждали в предыдущем посте. Но, кроме того, в области стратегии и корпоративных финансов, где обычно выполняется большая часть работы, связанной с мониторингом портфеля и взаимодействием с владельцами PE, 65% пользователей, внедривших ИИ, сообщили о некотором уровне увеличения доходов и 43% о некотором уровне снижения затрат. обычно порядка более 10%. И этот опрос основан на результатах, полученных как минимум за год до появления таких инструментов, как ChatGPT.

Рисунок 1. ИИ способствует увеличению доходов и снижению затрат по всем направлениям

Источник: McKinsey & Company (справочная информация добавлена) 

4. Бэк-офисные процессы

Частным инвестиционным компаниям требуется значительный объем бэк-офиса для поддержки миссии фронт-офиса по ответственному инвестированию капитала LP в сделки с наивысшей прибылью. ИИ может автоматизировать множество ручных, изнурительных и повторяющихся задач, от кадровых до юридических и бухгалтерских, чтобы сэкономить время и деньги. Интеллектуальный отбор и собеседование с кандидатами на работу, составление объединений, LOI и других общих юридических документов, а также автоматизация текущих процессов LP и нормативной отчетности — все это вполне в рамках возможностей генеративного ИИ даже сегодня.

Частная инвестиционная компания SignalFire (LINK) радикально повысила эффективность своего бэк-офиса, используя ИИ для таких вещей, как преобразование перечней условий — неофициальных соглашений по аспектам сделки — в более объемные, подробные и юридически обязывающие документы. SignalFire даже использует искусственный интеллект для создания маркетингового контента, ориентированного на определенную аудиторию. По мере развития технологии возможности такого рода автоматизации, скорее всего, будут ограничиваться только нашим воображением и нашей готовностью реализовать ее эффективно.

Вывод: ИИ работает, но только с участием человека

Когда дело доходит до генеративного ИИ, я оптимист. Но я тоже реалист. Внедрение ИИ способами, описанными выше, может сделать работу как инвесторов, так и управленческих команд, с которыми они сотрудничают, более эффективной и действенной, но переход не всегда будет плавным или успешным. В краткосрочной перспективе определенные виды рабочих мест как в частных инвестиционных компаниях, так и в портфельных компаниях, за которыми они наблюдают, будут потеряны или радикально преобразованы. Надлежащее обучение и протоколы безопасности будут иметь решающее значение для того, чтобы сотрудники по всем направлениям чувствовали себя комфортно и умело использовали ИИ для оптимизации своих повседневных рабочих процессов, не подвергая конфиденциальные данные алгоритмам ИИ, которые могут использовать или распространять их неизвестным образом.

В первом посте этой серии я признал широкий спектр взглядов на потенциал ИИ, причем некоторые люди верят, что это приведет к утопии, а другие предсказывают апокалипсис. Я лично не думаю, что конечный результат будет хоть сколько-нибудь близок к какой-либо крайности. Но одним из ключей к тому, чтобы он оказался ближе к первому, чем ко второму (особенно для вас и вашей организации), является постоянный, образованный человеческий контроль. Уоррен Баффет предупредил инвесторов, чтобы они «никогда не инвестировали в бизнес, в котором не разбираетесь». Поэтому, когда дело доходит до ИИ, не следуйте тенденциям и не спешите внедрять дорогостоящие решения, пока вы не сможете полностью понять, что они могут и, что более важно, не могут делать. Продолжайте читать, продолжайте учиться и продолжайте искать возможности использовать ИИ таким образом, чтобы это принесло явные победы, будь то ваша повседневная работа, работа ваших портфельных компаний или и то, и другое.

И если вы все еще пытаетесь проникнуть в мир частных инвестиций, хорошая новость заключается в том, что во многих отношениях лучшего времени и быть не может (особенно если вы воспользуетесь некоторыми нашими прошлыми знаниями по этой теме, такими как Прорыв в частный капитал с нетрадиционным фоном | Простая модель). Быстрое и успешное освоение новых инструментов искусственного интеллекта выделит вас среди других начинающих дельцов. А предложение инновационных вариантов использования ИИ может стать отличным способом начать разговор или войти в контакт с существующими фирмами. Но помните, независимо от настройки, инструменты ИИ — это всего лишь… инструменты. В конце концов, по крайней мере в обозримом будущем, ключевые функции прямых инвестиций, такие как установление мандатов, осуществление инвестиционных суждений и построение отношений, останутся полностью в нероботизированных, человеческих руках.

Сталкивались ли вы с интересными потенциальными инвестициями, связанными с искусственным интеллектом, или новым использованием технологии в сфере прямых инвестиций или управления портфельными компаниями? Свяжитесь с нами по адресу info@asimplemodel.com или по одному из каналов, указанных ниже, и расскажите нам больше — мы всегда ищем новые возможности и примеры для включения в продолжение обсуждения ИИ.

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
• ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• ПлатонЭСГ. Автомобили / электромобили, Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
• Смещения блоков. Модернизация права собственности на экологические компенсации. Доступ здесь.
• Источник: https://www.asimplemodel.com/insights/how-ai-can-improve-the-investing-process