InReach Ventures จากสหราชอาณาจักร และ VC อีกหลายๆรายในยุโรป เลือกแก้ปัญหาในการตระเวนเดินทางหาสตาร์ทอัพที่เหมาะแก่การลงทุน ด้วยการใช้ปัญญาประดิษฐ์ (A.I.) และ machine learning ช่วยวิเคราะห์ข้อมูลแทน เพื่อช่วยประหยัดเวลาและค่าใช้จ่ายในการเดินทาง

ไอเดียดังกล่าวของ Roberto Bonanzinga ผู้ร่วมก่อตั้ง InReach Ventures เกิดจากการต้องตระเวนเดินทางไปทั่วยุโรปทุกสัปดาห์ เพื่อตามหาสตาร์ทอัพที่น่าสนใจ ซึ่งบางครั้งอาจต้องตรวจสอบข้อมูลสตาร์ทอัพมากถึง 1,500 รายภายในเดือนเดียว นอกจากนี้ สตาร์ทอัพที่ดีจริงๆหลายรายอาจไม่ได้ถูกค้นพบง่ายๆ เพราะหลายบริษัทไม่ได้ตระเวนระดมทุนเพิ่ม หรือผู้ก่อตั้งอาจไม่ได้อยู่ในเครือข่ายที่กว้างขวางพอ

“ในจำนวนนี้อาจมีประมาณ 100 รายที่มีศักยภาพพอจะพัฒนาต่อได้ แต่เราอาจจะทำสัญญากับพวกเขาแค่รายเดียวในเดือนนั้น” Bonanzinga กล่าว

 

ค้นหา กรองข้อมูล ด้วย machine learning 

 

 

 

ทางออกของ InReach Ventures คือการพัฒนาเทคโนโลยี machine learning ด้วยเงินลงทุนถึง 5 ล้านดอลลาร์ และใช้เวลาถึงสองปี จนได้ซอฟต์แวร์ สำหรับคัดกรองสตาร์ทอัพในยุโรป จำนวน 95,000 ราย ให้เหลือเพียง 2,000 รายที่น่าสนใจ

สำหรับตัวแปรที่ซอฟต์แวร์นี้ใช้ในการวิเคราะห์ คือคุณสมบัติของพนักงาน หรือผู้ก่อตั้งในสตาร์ทอัพรายนั้น ผลิตภัณฑ์ที่อยู่ระหว่างการพัฒนา รวมถึงแทรฟฟิคของเว็บไซต์นั้นๆ ฯลฯ

 

 

หนึ่งใน 7 สตาร์ทอัพที่ซอฟต์แวร์ของ InReach Ventures ค้นพบ และลงทุนไปแล้ว ก็คือ Oberlo สตาร์ทอัพด้านดร็อปชิปปิ้ง จากลิทัวเนีย ที่เพิ่งขายไปให้กับ Shopify ยักษ์ใหญ่ด้านอีคอมเมิร์ซของแคนาดา เมื่อเดือนพฤษภาคมที่ผ่านมา หลังลงทุนไปได้เพียง 12 เดือน

“เราทำสัญญากับพวกเขาได้ก่อนที่ VC อื่นๆในยุโรป จะรู้ว่ามีบริษัทนี้อยู่ด้วยซ้ำ” Bonanzinga อธิบาย พร้อมระบุว่าด้วยซอฟต์แวร์ตัวนี้ งานของ VC แบบเดิมที่เป็นไปในลักษณะ ‘ต้องลงแรง’ ก็กลายเป็นเรื่องง่ายขึ้น และสามารถสเกลอัพได้

 

‘mini-Google’ สำหรับ VC

การวิเคราะห์ข้อมูล และหาสตาร์ทอัพด้วยวิธี data-driven ลักษณะนี้ ไม่ใช่เรื่องใหม่ เพราะเป็นวิธีที่ Chris Famer ใช้มาตั้งแต่ปี 2007 แล้ว โดยเริ่มจากการพัฒนาอัลกอริธึมแบบง่ายๆ เพื่อค้นหาปัจจัยว่าเพราะอะไร ผลิตภัณฑ์นั้นๆจึงประสบความสำเร็จใน App Store ของ Apple ก่อนจะเพิ่มความซับซ้อนขึ้นเรื่อยๆ และก่อตั้ง SignalFire เมื่อปี 2013

 

 

 

ซอฟต์แวร์ของ SignalFire จากซานฟรานซิสโกนั้น ใช้เงินในการพัฒนานับสิบล้านดอลลาร์ และกินเวลานานถึงแปดปีกว่าจะได้ผลเป็นที่น่าพอใจ

แต่ Farmer ก็เชื่อมั่นในผลิตภัณฑ์ที่ได้มา พร้อมตั้งชื่อเล่นๆว่าเป็น ‘mini-Google’ ด้วยคุณสมบัติที่สามารถติดตามและดึงข้อมูลต่างๆ อาทิ ยอดขายไปจนถึงรายละเอียดด้านการเงินต่างๆของบริษัทนั้นๆ พร้อมวิเคราะห์ว่าบริษัทนั้นๆมีผลประกอบการเป็นอย่างไร หรือมีผลิตภัณฑ์ตัวไหนน่าสนใจบ้าง เพื่อเป็นข้อมูลในการพิจารณาลงทุนต่อไป

“เราให้ทุนสนับสนุนบริษัทจากโรมาเนียที่เราไม่เคยเจอหน้ากันมาก่อน มันอาจจะไม่ได้ทลายอคติในการตัดสินใจทั้งหมด แต่ซอฟต์แวร์ตัวนี้ก็ช่วยให้เราเห็นภาพที่เป็นระบบมากขึ้น ผมรู้ว่ามันยังเร็วเกินไปที่จะตัดสินว่านี่เป็นวิธีที่ถูกต้องหรือไม่”

“เราไม่ได้ปฏิบัติกับทีมนักวิเคราะห์ข้อมูล และวิศวกรของบริษัท เหมือนเป็นส่วนหนึ่งของแผนกไอที แต่พวกเขาคือหัวใจสำหรับธุรกิจของ SignalFire” Farmer อธิบาย

แม้ machine learning และ A.I. จะเข้ามามีบทบาทมากขึ้นในธุรกิจนี้ แต่ Andreas Thorstensson พาร์ทเนอร์ของ EQT Ventures จากสตอคโฮล์ม ก็ไม่คิดว่าเครื่องจักรหรือโปรแกรมจะเข้ามาแทนที่มนุษย์ได้ทั้งหมด

“ผมมองว่าเรื่องพวกนี้จะช่วยให้เราใช้เวลาได้อย่างมีคุณภาพมากขึ้น แทนที่จะต้องตระเวนไปตามอีเวนท์ต่างๆ A.I. จะช่วยกรองสิ่งไม่จำเป็นออกไป แต่การตัดสินใจว่าจะลงทุนหรือไม่ ยังอยู่ที่สัญชาตญาณของนักลงทุนอย่างเราอยู่ดี”

 

เรียบเรียงจาก

Artificial intelligence is guiding venture capital to start-ups

 

AHEAD TAKEAWAY

ในแง่ของการลงทุน ยิ่งใช้อารมณ์น้อยเท่าไหร่ ยิ่งได้เปรียบ ยิ่งเป็นนักลงทุน VC ด้วยแล้ว การจะนำปัญญาประดิษฐ์มาช่วยคัดกรองข้อมูล เพื่อให้เห็นภาพชัดเจนขึ้น จึงไม่น่าใช่เรื่องแปลก

เพราะในแง่ของการลงทุนทั่วไป ปัจจุบัน ก็มีการพึ่งพาหุ่นยนต์ช่วยมากขึ้น และเริ่มเห็นผลแล้วด้วย

อาทิ กองทุนเฮดจ์ฟันด์ Simplex Equity Futures Strategy Fund ของญี่ปุ่น ซึ่งใช้ AI ทำการซื้อขายฟิวเจอร์แบบ 100% และทำผลงานได้ดีกว่ากองทุนแบบดั้งเดิมทั่วไป

ความแตกต่างของ AI กับ การใช้คอมพิวเตอร์ประมวลผลสถิติเชิงตัวเลขทั่วไป อยู่ที่ปัญญาประดิษฐ์ สามารถพัฒนาตัวเองได้ตลอดเวลา

ตัวเลขหนึ่งที่เป็นข้อพิสูจน์ในเรื่องนี้ ก็คือ นับแต่ Simplex นำ AI มาใช้ในเดือนเมษายน 2016 ผลปรากฎว่ากองทุนเติบโตขึ้น 1.9% ในเวลาเพียงสี่เดือน

แม้แต่ในบ้านเรา ก็มีสตาร์ทอัพที่นำ AI มาใช้ในการลงทุนเหมือนกัน ไม่ว่าจะเป็น Ava Advisor หรือ StockRadars

ขณะที่ข้อมูลจาก Eurekahedge บริษัทเก็บสถิติผลตอบแทนของกองทุน ระบุว่ากองทุนที่ใช้ A.I. ในปัจจุบัน ทั้ง 12 กองทุนทั่วโลก มีผลตอบแทนเฉลี่ยเกือบ 7% ในปี 2016 เลยทีเดียว

แสดงให้เห็นว่าปัญญาประดิษฐ์นั้น จะเป็นเครื่องมือสำหรับสำคัญนักลงทุนทุกระดับได้แน่นอน

 

สำหรับสตาร์ทอัพ และใครที่ต้องการพัฒนาตัวเองเพื่ออยู่ข้างหน้าเสมอ สามารถกด like เพจ AHEAD.ASIA เพื่อติดตามเรื่องราวที่มีประโยชน์ และข่าวสารกิจกรรมที่น่าสนใจได้อย่างต่อเนื่อง เพื่อให้เราเติบโตและก้าวไปข้างหน้าพร้อมๆกัน