Инструмент на базе ИИ для анализа и оценки стартапов

Автоматизировать процесс анализа стартапов, улучшить точность прогнозов по выходу компаний на IPO, и сократить время, затрачиваемое специалистами на оценку инвестиционных возможностей.

Стандартные методы анализа для оценки стартапов и их перспективности не всегда эффективны. Это создает риски неудачных вложений и потери времени и денежных средств для инвесторов.

Для решения этой проблемы была разработана модель машинного обучения, основанная на графовых нейросетях. Она анализирует большие массивы данных, учитывает сложные взаимосвязи между компаниями, инвесторами и другими участниками инвестиционных проектов. Опираясь на историю взаимодействий, модель предсказывает вероятность успеха стартапа, при этом значительно сокращает время на анализ информации по стартапам и ускоряет принятие решений.

Модель машинного обучения для оценки стартапов — это инновационная система на основе графовых нейронных сетей, предназначенная для предсказания успешности стартапов и помощи инвестиционным фондам в принятии решений о финансировании.

Система состоит из нескольких модулей:

1) Модуль преобразования данных: Преобразование табличных данных о сделках и компаниях в графовую структуру

2) Модуль построения графовых нейронных сетей: Реализация алгоритма на основе PyTorch Geometric для анализа динамических графов

3) Модуль обучения и предсказания: Обучение модели и предсказание вероятности выхода компаний на IPO

4) Модуль валидации и отладки: Проверка корректности данных и результатов модели

ПРОЦЕСС РАБОТЫ СИСТЕМЫ

1) Сбор и преобразование данных:

• Собираются данные о сделках, инвесторах, компаниях и CEO

• Данные преобразуются в графовую структуру для дальнейшего анализа.

2) Анализ и обучение

• Графовая нейронная сеть обучается на данных, анализируя связи между компаниями и инвесторами

• Модель оценивает вероятность выхода компаний на IPO на основе их связей и исторических данных.

3) Предсказание и валидация

• Модель предсказывает вероятность успешного выхода на IPO для каждой компании

• Результаты проверяются на соответствие реальным данным и ожиданиям заказчика.

4) Оптимизация и обновление

• Модель периодически обновляется с учетом новых данных и улучшений в алгоритмах.

1) Проведённые эксперименты на реальных наборах данных превосходят более чем в 2 раза работу реальных инвесторов. 

2) Сокращение времени на анализ стартапов

3) Автоматизация процесса отбора компаний для инвестиций

4) В данный момент решение применяется консалтинговой компанией из Чикаго для автоматизации принятия решений инвестиционными фондами и частными инвесторами

Внедрение модели позволило значительно улучшить качество и скорость анализа стартапов, что в свою очередь увеличило точность инвестиций и снизило затраты времени специалистов. Модель показала превосходные результаты, превзойдя современные базовые показатели и значительно улучшив показатели по сравнению с традиционными методами оценки.