本文是“AI如何改变风投行业”系列文章的第三篇，之前我们介绍过TRAC公司开发名为“风险投资的水晶球”（Moneyball for venture capital）的专有模型，该模型使用人工智能来预测哪些早期初创公司最有可能成为独角兽。还介绍过湾区科技公司 AIx2 的顾问，斯坦福大学人工智能研究员Mohammad Rasouli博士，帮助机构投资者探索人工智能在另类投资，包括EQ如何使用Motherbrain项目如何改变VC投资流程。今天，我们来看看AI如何影响风险投资行业的关键因素：人脉。
一、转变的核心：人脉情报
人脉对风险投资至关重要，Boukema解释道，
“它们通常是你了解或评估哪些创始人和公司值得深入研究的途径。”
尽管关系如此重要，许多风险投资公司却缺乏大多数公司里常见的“销售运营（SalesOps）”或“会议运营（MeetingOps）”体系。
为了解决这一需求，Dawn Capital创建了Rolodex，这是一个人脉关系情报的数据和人工智能平台。该平台旨在通过AI驱动的信息增强投资人与其他风投的沟通效率，同时优化内部人际关系网络，和外部网络。
Rolodex由三个主要产品组成：
Rolodex Intel，为即将到来的会议做准备，并且自动提供见解；
Rolodex Coverage，帮助发现崭露头角的风投投资人并培养重要关系；
Rolodex Access，这是一个基于整个关系情报数据库的大型语言模型，用于展示与创始人或其他关键人物建立联系的最佳途径。
该系统的潜在影响不仅限于改善会议。Boukema认为，数据驱动的关系方法可以在风投领域带来革命性变化。他说：
“你可以使用关于交易记录和速度的数据，更明智地选择应该和谁见面以及见面的频率，从而找到你可能会忽视的明星投资人。”
为了展示Rolodex Access的效果，Boukema分享了公司最近的一个案例（称之为“未来独角兽”）。在硅谷风投界常用的CRM系统Affinity中，Dawn Capital没有直接联系这家公司的渠道。挑战在于：如何联系未来独角兽？下图列出了最佳的直接和间接联系人，在直接陌拜失败后，最终公司通过中间人的热情介绍成功与CEO见面并达成了条款清单。
这种方法对于已经具有一定知名度的基金来说尤其具有吸引力，因为这类基金在创投界已经建立了强大的品牌认知度，拥有广泛的网络和历史数据，通过该系统获益更多。
当然，实施此类变革并非没有挑战，要真正获得优势，基金必须愿意进行重大投资并接受失败的可能性。他警告说：“如果领导层持怀疑态度或抵制态度，那么即使是伟大的想法也无法生存。”这与比利·比恩（Billy Beane）的棒球点球成金策略最初面临的阻力相似。
二、风险投资的低效率
每一位风险投资人，可能都会诟病这个行业的许多低效之处。其中最显著的就是缺乏复杂的数据驱动人际关系管理方法。
此外，另一个亟待改进的领域是报告流程。Boukema指出：
“在我所见的大多数基金中，每季度关于每个投资组合公司表现的报告都是临时拼凑幻灯片，不仅耗费精力而且不能保证质量。”
令人讽刺的是，这些基金投资于最前沿的数据和人工智能公司，但其核心流程却仍然沿用30年前的做法。
为了在Dawn Capital解决这一问题，Boukema和他的团队构建了“Brain Stem”系统，该系统受到大型科技公司财务团队的启发。它依靠数据工程来处理繁重的工作，并通过自动生成幻灯片进行讨论和有限合伙人报告，从而节省时间并实现更好、更数据驱动的讨论。
三、外购与自建的困境
随着越来越多的风险投资公司开始着手实施AI和数据策略，一个关键的问题是：应该购买第三方提供的现有解决方案还是自己构建？
Boukema认为，对于那些简单的方法或显而易见的机会，购买现成解决方案更合适。但如果基金希望获得真正的优势，就需要愿意在大胆、变革性的技术上进行大量投资。他警告道，
“如果你的‘AI溯源模型’（AI sourcing model）只是将常见的数据集简单地组合在一起并进行排名，那并不是明智的投资。”
决定构建自己的解决方案应基于两个因素：是否愿意在一个重大赌注上进行充分投资，以及文化上是否愿意接受这种赌注。Boukema强调领导层的信任和开放心态的重要性，指出数据提供的最有力见解往往会挑战现有的关于“优秀”创始人或“成功”交易的理念。
四、AI在VC行业的潜力
除了人际关系管理和撰写报告之外，人工智能在风险投资行业的其他方面也具有巨大潜力。Boukema特别看好AI在人际关系网络和人才引荐方面的能力，以及发现人类可能忽略的人际关系的潜力。
AI在写作和编辑（通过Copilot和润色等工具）以及增强电子邮件管理（通过Superhuman等平台）方面的潜力已经在VC行业开始显现。在投资决策流程中，使用AI进行机器学习模型（MLM）具有很大的前景，但又具有挑战性。
Boukema认为，在风投行业，AI应当是对人类决策的补充，而不是替代。他主张采用一种混合方法，将AI的模式识别能力与经验丰富的投资人的专业经验相结合。这种方法的好处是，更容易识别被低估的投资机会，同时避免因人为的因素带来的偏见。
五、风险投资的未来
随着AI在风险投资行业逐步渗入，许多新的问题开始涌现，并引发思考。
可以肯定的是，随着数据和人工智能继续重塑各个行业，风险投资可能是下一个发生重大变革的领域。对于那些愿意接受这一变化的人来说，回报可能是巨大的——无论是职业发展还是投资回报。正如Boukema所说，
“数据和AI在风险投资中的机会是我职业生涯中最令人兴奋的领域。”
在一个领先意味着一切的行业中，谁能在人际关系管理中利用数据的力量，谁就有可能成为明天的风险投资领导者。
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