借助算法替代投資人：很少再憑經驗做事

我們憑借經驗和直覺判斷大部分的事。但未來，借助算法做的決定會越來越多。至少很多人都已經發覺，購物網站比家人朋友更清楚他們想要什么。

創投圈也在經歷同樣的變化。2014年全球的風險投資總額高達480億美元，其中74億美元投給了首次融資的企業。而押寶的命中率，據著名投資人William Hambrecht說，只有十分之一。墨守著“慧眼識英雄”的人為判斷方式，無疑會造成資本的巨大浪費。

根據《財富》的報道，Hambrecht曾是蘋果、谷歌、基因塔克多家公司的早期投資人，從業近50年，經驗老道。但現在，他很少再憑經驗做事，而是和一家叫Growth Science的小型科技公司合作。Growth Science對Hambrecht選中的創業公司進行數學建模，無論是商業模式，還是新技術、新產品，都可以用模型來預測成功的概率，運算過程中不涉及任何主觀因素，最后可以明確地給出投資人yes or no的結果。

Growth Science的創始人Thomas Thurston介紹說，影響預測的因素很多，20%是跟創業團隊自身的特性有關，80%跟外部環境有關，比如市場、競爭者、技術趨勢、時間等。但他沒有透露更多具體因素。

至于Hambrecht的投資效果，現在也還不能定論。通常投資基金需要 10-15年才能得到回報，而Growth Science算法他才用了8年。不過Hambrecht說，他的投資項目，估值已經漲了5倍，這些項目都沒有上市或轉讓，所以預期的回報會相當高。其中包括手機通信軟件Tango，它在去年由阿里巴巴領投，融資2.8億美金，目前估值約在15億美金。

當然也有人不那么相信算法。比如Greycroft Partners的合伙人Ian Sigalow提出，創業團隊中的成員是什么樣的人，很大程度影響著成敗，但數據并不能歸結人的屬性，而且人也會不斷變化。Sigalow認為投資過程不會被完全量化。但他確實嘗試用數據建模的方式否決了一些項目。

有一款類似Snapchat的視頻聊天應用，最近在產品榜單上穩坐了幾星期，幕后的團隊找到Greycroft尋求融資。Greycroft的數據分析人員把這款產品和Snapchat的生命周期研究比照，發現新產品不具備像Snapchat那樣爆發的因素。最后Sigalow婉拒了那個創業團隊。

也許有人從算法投資策略聯想到了那部電影《點球成金》。布拉德皮特飾演的棒球經理人通過自創的數學模型挑出了最有潛力的無名球員。不過，哈佛商學院的Jacob H. Schiff教授覺得兩者不能類比，“創業的屬性就是風云莫測。”在一種時勢里的人才在另一種時勢里可能無所施展。假如棒球賽的規則年年變，皮特的數學模型也就用不上了。而這正是算法的硬傷所在。據Schiff教授說，關于創業成功率的建模，擬合優度都很低——也就是說，模型預測的結果，和實際觀測到的結果，常常偏差很大。