人工智能是无偏见风险投资的关键

获得风险投资资金是一个棘手的旅行领域。对于创始人来说，积累继续扩大规模所需的资金已经足够困难了，但对于来自代表性不足的人口统计数据的企业家来说，这更加困难。

巴布森学院和韦尔斯利学院最近联合发表的一项研究发现，在2011年至13年间发放的508亿美元风险投资资金中，只有3%或15亿美元是由女性筹集的。与至少包括一名女性的董事会相比，拥有全男性执行董事会的公司获得资金的可能性是其四倍。

性别和种族等因素有时会阻止VC向有价值的公司提供他们需要的资金。但是，如果风投通过盲目评估公司的潜在发展轨迹来授予资金呢？由具体数据提供信息的人工智能可以拉开帷幕，创造一个未来，在这个未来中，机器学习可以帮助风险投资减少对外表的依赖，而更多地依赖公司的潜在价值。

少数族裔和女性主导的初创公司资金不足是一个已经存在一段时间的问题。尽管38%的美国公司由女性负责，但只有不到1%的风险投资资金流向了少数族裔企业，而2%流向了由女性领导的公司。

毫无疑问，这样的趋势促使戴尔常驻企业家Elizabeth Gore创建了Alice，这是一个人工智能平台，它使用一连串数据点为女性、少数族裔和LGBT创始人提供更多的风险投资机会。对年轻企业家或某些大学的企业家也存在偏见。通过使用人工智能，投资者可以抛开他们甚至可能没有意识到的偏见，并将注意力集中在公司的优点上，以此作为获得回报的机会。

在2017年普华永道数字智商调查中，52%的业内专业人士报告说在人工智能方面进行了“大量投资”，三分之二的人预计三年后也会这样做。或许更能说明问题的是，72%的商业领袖和决策者选择人工智能作为未来最引人注目的商业优势。

定义成功初创公司的指标和数据点变得越来越明显和越来越可重复，为投资者提供了最近可访问的学位。人工智能让企业家可以将他们的指标与成功的蓝图保持一致。对于风险投资公司来说，这是一个减少对完成交易的关注，而是更多地与更多样化、高质量的初创公司合作的机会。

风险投资是一个以人和关系为中心的行业，但它并非没有风险。风险投资人可能会更好地与在职业生涯的不同部分与自己相似的人联系起来，在男性主导的行业中，这可能是存在系统性偏向男性的原因之一。

June Manley在2015年推介她的软件企业公司时亲眼目睹了这种偏见。她参加了80多次VC会议，多次目睹资助者无视她的产品，对她的资历屈尊俯就，甚至建议她的丈夫带头。风投。她甚至目睹了类似的由男性领导的公司得到点头，因为她一次又一次地去开会，寻找能抓住她机会的人。

从这种挫折中涌现出女性创始人Faster Forward，这是一个非营利组织，它使用一种基于技术的模型，旨在最大限度地减少这种偏见。该软件使用初创公司投资模型指数（一种基于750家风投资助企业的属性的初创公司FICO评分），将成为一个不断发展的实体，女性创始人可以将其用作补充资源，以保护她们的资金寻求免受偏见。

这种流动的、受人工智能启发的方法将使用创业风险和成熟度等指标来编制一个分数，创始人可以将其附加到他们的初创公司并在融资过程中使用。曼利希望这项技术能帮助到2020年将女性资金从3%提高到20%。

数据和数据可以消除风险投资在资助公司时可能存在的任何潜在偏见。机器学习可以筛选指标并摆脱VC可能存在的任何偏见，并深入研究最终将指向创业公司成功机会的数字。

人工智能可以建立另一种关系，这种关系更多地取决于数据对公司潜力的描述，而不是任何个人联系或潜在偏见。任何人工智能产品或创业公司要想成功，都需要数据。将经验信息输入人工智能引擎可以让工程师确认他们的理论并展示其影响。没有数据，无论算法多么有效，都没有什么可学习的。

人工智能永远不会停止学习，这就是为什么它是风险投资公司的理想选择。数据和数字不受个人偏见的影响，可以根据他们面前的数据自由评估机构。随着这些信息不断涌入并每时每刻都在变化，风投可以从表面上看待初创公司，根据公司带来的潜力而不是坐在对面的人来做出决定。