京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
VC迎来新风口,投资先问大数据
“当技术决策能力超越人工团队的决策能力和信息覆盖面广度时,科技风投的新风口会全面开启。”近日,天曦网络科技(北京)有限公司人工智能研发部技术总监刘石告诉科技日报记者。
李开复很早就看到了大数据挖掘的商机。近日谷歌风投(GV)技术合伙人张拓木正式加入创新工场担任首席数据科学家,负责数据驱动的投资实践,以及AI和大数据方向的投资。
上个月,创新工场宣布募资5亿美元。创新工场董事长兼CEO李开复宣布,创新工场正式步入“Tech VC”(科技风投)时代。张拓木从硅谷谷歌离任加盟,将成为创新工场重要的技术智囊。
“主要方向是确定的。一是AI和大数据投资,二是尝试用更多大数据和机器学习的方法来提升投资流程各个环节的效率。”张拓木说。
投资方式进化是必然趋势
“在谷歌风投,机器模型扮演关键性的角色,在全球风投(VC)行业是绝无仅有的。”张拓木说。
大数据挖掘商业机会未来是不是会成为新风口,对于提升投资决策效率能有多大作用?
刘石从业多年,经历了很多个“风口”,从传统互联网到移动互联网,从车联网到物联网,从互联网金融到金融科技,从大数据到人工智能,他在重要的风口元年都打造了业内知名产品,所以对风口已经具有某种感知力。
“从2012年起,我和业内顶级研究机构一起开展大数据方面的研究,大数据挖掘商业机会方面未来毋庸置疑会成为新风口,其能基于海量的数据运用先进的人工智能技术,建立起完善的模型和系统,通过互联网可全球范围内捕捉商机。”刘石说。
刘石认为,数据创造价值,创新驱动未来,大数据对于提升投资决策效率有巨大作用,“决策=信息+逻辑”,投资信息本身就是大量数据,数据经过处理之后才是信息,信息经过人工智能技术处理才能作出决策。
“如果公司手工处理数据,基本上耗时耗力耗人,能处理的数据很有限。面对全球化的市场,和瞬息万变的商机,毫无疑问通过科学技术实现自动化的智能处理,将能以一顶万,成为最佳的选择。”刘石说。
那么,未来风投方式会不会由投资人逐步转向算法和机器分析?
“风投方式的进化是一个必然趋势,投资方不只会采用算法和机器分析,更重要的是会采用人工智能技术。”刘石说,这其中涉及到很多专业知识和专业指标的衡量和决策,采用人工智能算法和机器分析等技术,将大幅提高效率,降低人工成本,且更全面的信息智能决策,可将风险降到最低。
真正起决策作用的还是投资人
“这个改变对于科技公司尤其初创企业影响会非常巨大。首先,投资方的规则发生了变化,投资将基于更全面、更智能、立体、多维的信息,人工智能将从技术、财务、行业走势、舆情分析等不同维度来建模分析。”刘石说。
其次,对企业真正的实力要求更高了。刘石解释,不只看企业创业的方向,公司的创始人和核心成员实力也至关重要。“这意味对企业越来越公平,无论在哪里,只要做得好,有科技实力,做专做精,就不用担心融资的问题,因为投资方会通过强大的智能科技系统主动找到这样的公司。”刘石说。
不过,91科技集团董事长、CEO许泽玮也坦言,无论未来科技如何发达,人的作用终究无法完全替代。
“目前,虽然借助大数据的技术能够提升投资决策效率,但囿于目前企业数据尚未完善,大数据只能起到辅助作用,未来大数据基础设施更加完善,数据模型更加丰富,将会给投资决策提供更为重要的支撑。”许泽玮说。
在许泽玮看来,未来风投方式应该还是由投资人来做决策,算法和机器分析可以为投资人提供充足的数据和决策依据,但在商业领域和投资领域,人还会是决定性因素。
“大数据技术会产生一定的影响,可能会导致企业更加注重数据的提供,也能提升决策效率,但这些主要还是辅助作用,真正起到决策作用的最终还会是投资人。”许泽玮强调。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析、后端开发、业务运维等工作中,SQL语句是操作数据库的核心工具。面对复杂的表结构、多表关联逻辑及灵活的查询需求, ...
2026-01-26支持向量机(SVM)作为机器学习中经典的分类算法,凭借其在小样本、高维数据场景下的优异泛化能力,被广泛应用于图像识别、文本 ...
2026-01-26在数字化浪潮下,数据分析已成为企业决策的核心支撑,而CDA数据分析师作为标准化、专业化的数据人才代表,正逐步成为连接数据资 ...
2026-01-26数据分析的核心价值在于用数据驱动决策,而指标作为数据的“载体”,其选取的合理性直接决定分析结果的有效性。选对指标能精准定 ...
2026-01-23在MySQL查询编写中,我们习惯按“SELECT → FROM → WHERE → ORDER BY”的语法顺序组织语句,直觉上认为代码顺序即执行顺序。但 ...
2026-01-23数字化转型已从企业“可选项”升级为“必答题”,其核心本质是通过数据驱动业务重构、流程优化与模式创新,实现从传统运营向智能 ...
2026-01-23CDA持证人已遍布在世界范围各行各业,包括世界500强企业、顶尖科技独角兽、大型金融机构、国企事业单位、国家行政机关等等,“CDA数据分析师”人才队伍遵守着CDA职业道德准则,发挥着专业技能,已成为支撑科技发展的核心力量。 ...
2026-01-22在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,而数据模型就是串联这些珍珠的线——它并非简单的数据集合,而是对现实业务场 ...
2026-01-22在数字化运营场景中,用户每一次点击、浏览、交互都构成了行为轨迹,这些轨迹交织成海量的用户行为路径。但并非所有路径都具备业 ...
2026-01-22在数字化时代,企业数据资产的价值持续攀升,数据安全已从“合规底线”升级为“生存红线”。企业数据安全管理方法论以“战略引领 ...
2026-01-22在SQL数据分析与业务查询中,日期数据是高频处理对象——订单创建时间、用户注册日期、数据统计周期等场景,都需对日期进行格式 ...
2026-01-21在实际业务数据分析中,单一数据表往往无法满足需求——用户信息存储在用户表、消费记录在订单表、商品详情在商品表,想要挖掘“ ...
2026-01-21在数字化转型浪潮中,企业数据已从“辅助资源”升级为“核心资产”,而高效的数据管理则是释放数据价值的前提。企业数据管理方法 ...
2026-01-21在数字化商业环境中,数据已成为企业优化运营、抢占市场、规避风险的核心资产。但商业数据分析绝非“堆砌数据、生成报表”的简单 ...
2026-01-20定量报告的核心价值是传递数据洞察,但密密麻麻的表格、复杂的计算公式、晦涩的数值罗列,往往让读者望而却步,导致核心信息被淹 ...
2026-01-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,“精准分类与回归预测”是高频核心需求——比如预测用户是否流失、判 ...
2026-01-20在建筑工程造价工作中,清单汇总分类是核心环节之一,尤其是针对楼梯、楼梯间这类包含多个分项工程(如混凝土浇筑、钢筋制作、扶 ...
2026-01-19数据清洗是数据分析的“前置必修课”,其核心目标是剔除无效信息、修正错误数据,让原始数据具备准确性、一致性与可用性。在实际 ...
2026-01-19在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,常面临“无标签高维数据难以归类、群体规律模糊”的痛点——比如海量 ...
2026-01-19在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16