作者 | 运营 | 联蔚利歌顾问团队

引言

在当前的经济大潮中,一级市场投资行业正经历着前所未有的挑战与机遇。面对日益激烈的市场竞争和宏观经济的不确定性,投资企业必须迅速而果断地作出反应。在这场竞争中,投资人需要在多样的数据、信息和文档中,快速提取关键信息,运用好数据和分析工具,挖掘市场洞察,加速交易执行。在这个数据驱动的时代,投资人若想在竞争中脱颖而出,就必须将数据管理视为战略的核心。

数据驱动投资:突破传统尽职调查与投后管理的瓶颈公司在获取新数据以获取线索并进行尽职调查、估值和投后管理的过程中,许多数据收集是手动的、重复的、成本高昂且极其耗时的。通常来说,投资专业人员面临的挑战包括:需要花很多精力整理来源多样的数据。投资经理的数据来源非常多,从公开数据源、行业报告、市场分析、专家访谈、BP等,投资经理需要从大量的文件和数据中形成投资洞察,作为投资的重要依据。这样的数据处理功能是繁复耗时的。从大量的数据中筛选并识别相关数据点,发现独特的投资机会。从海量数据中筛选并识别相关数据点是一项至关重要的任务。PE公司必须具备敏锐的洞察力和高效的数据处理能力,以便在复杂的数据海洋中发现那些能够揭示潜在投资机会的关键信息。这不仅涉及到对财务报表、市场趋势、行业动态等数据的深入分析,还需要对这些数据进行综合评估,以识别那些可能被市场忽视但具有高增长潜力的投资标的。以一种高效的方式集中管理数据。正是因为数据的多样性,并且形式的多样性,通常信息和数据都是存在的本地或在不同的文件夹中,需要一个便捷高效的系统或工具帮助管理数据。

高效的分析洞察力是投资决策中实现弯道超车的关键能力,然而要想实现这种高效的洞察力,必须依赖坚实的投资数据基础。在另类投资全生命周期的业务需求场景中,数据的应用是方方面面的,但是数据做好基础管理,能够赋能项目快速筛选、投资研究框架搭建,尽调证据链管理、项目估值的基础数据和决策的重要依据,同时投后的数据管理能更好得服务于组合业绩管理和灵活的报告披露,提升与投资人之间的沟通效率。

如何高效实现投资数据管理,并考虑成本效益,这已成为当前一个亟待解决的重要问题。如何做好投资机构的数据管理?
高效的分析洞察力是投资决策中实现弯道超车的关键能力,然而要想实现这种高效的洞察力,必须依赖坚实的投资数据基础。在另类投资全生命周期的业务需求场景中,数据的应用是方方面面的,但是数据做好基础管理,能够赋能项目快速筛选、投资研究框架搭建,尽调证据链管理、项目估值的基础数据和决策的重要依据,同时投后的数据管理能更好得服务于组合业绩管理和灵活的报告披露,提升与投资人之间的沟通效率。如何高效实现投资数据管理,并考虑成本效益,这已成为当前一个亟待解决的重要问题。
有了数据管理的基础,如何进行数据收集?

数据收集是投资企业老大难问题,所有投资企业都面临如何搜集数据,文件里的数据如何能被结构化管理起来,被投企业众多,如何管理不同财务口径又满足同一纬度可比。过去很多服务商提供OCR文件识别,但是中文的准确率仅能达到约90%,对于严谨的金融机构而言1%的误差也是无法允许的,因此面对误差依然需要投入大量的人力去排查问题。国际上解决数据管理也是有相同的困难,方案通常分为三种:

1)产品+人力服务;没有办法解决100%准确度的问题,管理人或者LP会选择外聘数据服务供应商,以满足定期数据收集和数据处理的需要,依赖专业团队(通常需要通过ISO9001,ISO27001等资格认证,同时具备工具和专业团队)进行数据收集与管理。

2)外部数据;Preqin或Pitchbook等均有基金的数据可以通过API直接导入到投资机构的系统中,但由于国内数据披露的规范要求还处于早期,目前国内暂没有针对一级市场的基金或未上市公司的数据供应商。

3)灵活的数据管理工具;灵活的投资数据收集工具,统一平台上管理好指标体系,并能按照不同场景配置数据管理模版,既能满足数据收集灵活性,又能通过平台管理能力统一数据管理口径

4)AI+灵活的数据管理工具;AI加持下,非结构化数据提取的能力得到了极大的提升,AI可以通过NLP技术理解语言的复杂性,识别关键词、短语和概念,从而从文本中提取有用的信息,同时通过聚类分析,通过将数据分组帮助识别数据中的相似性和差异性。尽管一级市场在自然语言处理(NLP)技术的应用上可能还需要经历一段时间的发展,但我们可以拭目以待它带来的变革性的管理。

尽管数据收集和处理过程中存在诸多挑战,要从多样化数据源中整理和筛选关键信息,并需要集中管理分散的数据,但选择好适合的解决方式,让工作中产生的数据都成为投资智慧的基石。

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