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机器来处理数据、跟踪分析、投资预测 因果树创始人马超说，投资机器人可做四种事情，包括对数据的处理、建立数据库、跟踪分析。在此之上，投资机器人甚至可以分析建模、投资预测。 也就是说，因果树会抓取全网13万家互联网公司的信息，建立关于互联网企业投融资信息的最完备数据库。以每个优秀分析师每天可整理出3家企业的完备信息来计，现有数据大概需要一个分析师用43333天来收集，大概等于118.7年。 投资机器人还会每日跟踪并分析全网项目动态，记录企业成长轨迹。这包括企业用户来源、用户量、用户黏性、用户质量以及对应的招聘信息、社交信息、融资信息等上百个维度的信息。这些事情至少需要一万个以上分析师来做。另外，人力信息半径是非常有限的，很难做到机器人这样齐备。“把这些大量重复、繁冗，需要海量计算的，有规律的事情交给机器来做，人工来处理情感因素和不确定因素。”马超说。 机器人会对项目分析建立模型。机器人使用“标签云”来分析项目的商业模式，并对项目进行归类，然后根据行业热度、机构热度和项目本身情况等进行建模，对项目进行综合评分。 投资机器人通过模型运算，最终推选出近期最具有潜力的企业。在这个过程中，投资机器人加大了信息半径，通过对所有过往项目的历史信息等来进行投资建模。此外，投资机器人具备情感逻辑能力，对优劣信息会加以处理。“每一家公司有上千条记录。一些热门公司、优秀的互联网公司数据达上万条记录，甚至更多。投资机器人会预测这家公司整个销量是在初创期、平稳期、上升期或死亡期。我们对这些因素中的正能量加分，负像因素减分……每一个行业会有一个细分模型来预测该行业和公司未来发展的走势。”马超说。 中关村互联网金融研究院执行院长、中国小微企业融资研究中心主任刘勇指出，因果树投资机器人不是简单的大数据和行业数据库，而有非常强的深度学习能力，能在数据库基础上去追踪企业成长轨迹，并能智能分析，可判断出优劣信息，自动优化模型。 “我们要避免人为地把自己的经验套用到将来的情况上，这是非常容易犯错误的，而机器不具备这种犯错误的可能性，完全是基于一定数量的筛选，最后分析出来的结果是较为客观的。投资经理人可以在这些客观信息的基础上再进一步考察和分析。”滕放认为，机器人不是取代人类，而是辅助人类。进一步精细化的主观判断还是需要人来做，比如公司的决策能力、判断能力是不是很强等。这样，通过机器人的客观分析和人们的进一步考量，快速挖掘出下一个“阿里”。 (责任编辑：admin) |