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创投大数据助力一级市场发展

2017-12-25 14:02:47 《陆家嘴》 

  文/本刊记者 俞赵杰

  回顾二级市场的发展史,随着市场的繁荣与金融机构对数据系统的需求,国外的彭博、国内的万得与恒生电子(600570,股吧)应运而生;反观当下的一级市场,据基金业协会报告显示,2016年末一级市场的私募股权基金规模达到6.67万亿,远远超过证券类私募基金2.77万亿的规模,如此巨大的市场体量下,却没有出现一家类似彭博的服务商。作为一级市场的金融信息和系统服务开拓者,鲸准顺应市场需求,发力个人投资者与机构投资者两大服务端,希望构建一级市场的基础设施。

  相比于信息披露完善的二级市场,一级市场的信息不透明、结构化难度大,且管理机制不完善,市场机会也在不断变化,鲸准如何应对这些挑战?如何帮助投资主体获取相对优质的项目源?如何打出差异化的王牌?在鲸准主办的“全上海投资周”上,总裁胡健接受《陆家嘴(600663,股吧)》杂志专访,分享了鲸准的创业历程与产品体系。

  从胡健的个人履历来看,毕业于上海交通大学计算机专业的他实现了从技术男到管理精英的转变。胡健早前曾在微软研究院、雅虎北京研发中心和腾讯从事搜索和算法研发管理,之后创办过两家公司并被雅虎和人人网收购,拥有非常丰富的研发管理经验,是数据挖掘和大数据分析领域的专家。这一次推出鲸准的逻辑,也正是由于他对一级市场数据价值的敏锐判断。

  浪潮中的三次迭代

  鲸准过去每一次产品迭代都跟中国私募股权基金的发展密不可分,2011年移动互联网的浪潮来临,由于当时的投资机构与创业项目数量有限,在胡健看来一张黄页就能对接起投融双方。

  随着创投市场从萌芽到爆发,项目与资本方的数量与规模不断扩大,仅靠一张黄页远远不够支撑投融资需求,于是出现了融资平台,将投资人与创业者按照类别放在平台上,促成双方的沟通与合作。

  “创业项目多了以后会产生劣币驱逐良币的效应,投递商业计划书最激进的人可能是最找不到投资人的创业者。假设投资人收了80份计划书,将近75份都是不好的项目,那么他对平台的认知就会越来越不好。”为了避免胡健所说的劣币驱逐良币效应,融资平台引入了FA团队,判断项目质量,帮助项目分发,这就是创投助手的由来。

  胡健认为,在同样的FA费用下,早期和中后期项目FA所投入的精力差别不大,但是获取的回报却大相径庭,所以早期项目的FA是规模不经济的。此外,对于早期项目本身,决定成败的是行业背景跟市场发展趋势,不在于FA的财务建模,所以早期融资应该通过平台,而不是FA解决。

  同样,中后期的项目仍需要平台进行管理。鉴于此,最新发布的鲸准回归到一级市场的基础设施上,搭建数据库帮助投资者选择标的,同时为机构提供内部管理和协作SaaS,打通整个募投管退的流程。

  对于投资经理来说,鲸准可以成为个人工作数据终端,关注行业领域的全图谱,监控全网所有项目动态,用便捷的方式找到项目,发现值得被注意的投资信号。对于投资机构来说,鲸准可以让数据信息沉淀在系统中,提升公司整体的运营协调能力。鲸准搭载的社交属性,也能让投资方对每个感兴趣的项目迅速交换意见,对接获取人脉。

  数据让投资更有价值

  红杉资本沈南鹏不久前提到,“中国企业在过去10年中迅速‘数据化’,数据已经成为企业最有价值的资产。”数据资源作为底层设施对未来的金融业有着深远的意义,从传统金融到科技金融,从大数据到人工智能,数据的获取、处理、管理、分析及应用都是相关从业人员密切关注的话题。

  在二级市场,由于交易所对信息披露的诉求,上市公司必须公布相关的财报与数据。然而一级市场获取数据、结构化数据的难度相对较大,所以也能体现出价值所在。

  胡健透露,鲸准立足于36氪6年来沉淀的媒体报道,结合数据挖掘和机器学习的算法,已经打造了出一个规模庞大的一级市场金融数据库,其中包括近60万的优质项目信息,6万多投资机构的信息以及超过2万有限合伙人机构的信息。

  虽然有庞大的数据库,但单纯的数据查询远远满足不了用户的需求,如何用数据更好的服务于不同的投资场景,是鲸准面临的一大挑战。为此,鲸准将海量的数据结构化,在一张公司的知识图谱上,展现所有相关的有价值的信息——创始人、团队、赛道、产品、财务数据、竞品、产业链、宏观经济、关联交易等等,这些数据将帮助投资人更好地判断筛选。

  鲸鱼作为海洋里最大的哺乳动物,靠声呐来准确的定位食物。如果把大数据看作一片海洋,鲸准就是在数据的海洋里,准确的感知风口。“海量”和“准确”两个关键词突出了服务的完备性和精确性特点。

  胡健用形象的案例打比方:“假设我想要投资家居电商类公司,那么我首先可能需要找到家居行业近5年的销量走势,然后需要分析家居行业的产业上下游和渠道,最后再找出这个领域下的优质投资标的。在没有鲸准之前,一级市场的投资者往往只能通过搜索引擎去找到这些数据,而找到的结果往往分散、缺乏关联且不完整。现在在鲸准中,只需要搜索“家居电商”,我们会把该领域下所有的宏观微观数据结构化好,通过知识图谱的形式提供给投资者。”

  此外,在大数据的运用上,鲸准成立了自己的公信力榜单“鲸榜”,通过“机器算法+人工审核”,按照行业、项目、热度等信息评选出的半年度、年度榜单,为创投圈的投资成绩提供参考。

  鲸榜单制作中,参考了多维度真实数据标准,主要依靠鲸准平台积累的大数据,通过分析机构所投项目的退出率、再融率、以及项目投资热度得出结果。

  在鲸榜中,项目热度的原理类似谷歌搜索的页面权重概念,根据投资人行为数据以及热度公式计算进行权值分配。项目具体的浏览量、BP查看量、搜索量、约谈量等数值都会对项目的评价发生影响。

  鲸榜同时还筛选出数十家优质机构、数十个风口社群,百余位投资人,以平台热度、投资人数、投资项目数据为基础,对创业投资的上下游动态保持持续的关注。

  募投管退全流程管理

  近年来伴随着创投市场的蓬勃发展,市场红利也在不断褪去,投资机构必须通过优化管理来提升效率,鲸准的内部管理和协作SaaS针对机构募投管退的四大板块进行全面覆盖。

  从募资的角度来说,在大数据的加持下,鲸准通过人工问询与定向收集的方式,监测市面上所有LP动态,降低LP与GP间的信息不对称性。同样,投资者也可以在鲸准的平台上找到感兴趣的创业项目,与该项目的负责人直接进行联系,大大提升了初期寻找投资标的的效率。投前的项目情况也可以记录到系统中,方便合伙人了解投资经理的动向、进行指标化管理。

  对于投后管理,以往投资人只能定期向创业者收集信息,非常被动,但鲸准帮助投资人实时监测项目的发展状况、数据变化、舆情分析,甚至是竞品被投资的情况。在退出方面,系统会监测相关投资机构最近关注的领域,提醒被投企业去接触,另外还会接入相应的第三方服务辅助被投企业做融资。

  按照官方数据,目前已有了接近100家付费机构在使用鲸准机构版,其中,VC排行榜前100名的机构占到30家。

  胡健认为,从美国私募的发展经验来看,美国的基金数量比中国少,但基金的单笔额度是中国至少10倍以上,未来中国的私募股权基金也会朝着这个方向发展,与之带来的结果是机构的信息化、智能化程度越来越高,使用先进生产工具的机会更多。

(责任编辑:赵然 HZ002)
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