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前Coinbase成員推出Dili：自動化投資盡職調查引領新趨勢
前Coinbase成員推出Dili：自動化投資盡職調查引領新趨勢
February 20, 2024
重點摘要：
- Dili平台推出，自動化投資盡職調查：前Coinbase成員Stephanie Song與團隊合作推出Dili，利用人工智慧自動化私募股權和風險投資公司的投資盡職調查和投資組合管理。
- Dili吸引360萬美元風險投資：作為Y Combinator的畢業生，Dili已籌集了360萬美元的風險投資，受到多個投資者的支持，包括安聯戰略投資和Rebel Fund等。
- 人工智慧在投資領域的應用挑戰：雖然Dili利用人工智慧優化投資流程，但也面臨著準確性和隱私保護等挑戰，尤其是在涉及重要投資決策的情況下。
新聞內文：
Stephanie Song，前身是Coinbase公司企業發展和風險投資團隊的成員，常常對她和團隊「每天必須完成盡職調查的任務量」感到沮喪。Song在電子郵件訪談中告訴TechCrunch：「分析師徹夜的工作，花費數百個小時做著沒有人願意做的工作」。「與此同時，基金的資本投入越來越少，並且正在尋找方法使其團隊更加高效，同時減少運營成本」。
受到尋找更好方法的啟發，Song與兩位前Coinbase同事Brian Fernandez和Anand Chaturvedi合作，推出了「Dili」，該平台試圖利用人工智慧自動化私募股權和風險投資公司的關鍵投資盡職調查和投資組合管理步驟。
作為Y Combinator的畢業生，Dili迄今已從包括安聯戰略投資、Rebel Fund、Singularity Capital、Corenest、Decacorn、Pioneer Fund、NVO Capital、Amino Capital、Rocketship VC、Hi2 Ventures、Gaingels和Hyper Ventures在內的投資者籌集了360萬美元的風險投資。
Song說：「『AI』影響投資基金的所有部分，從分析師到合夥人和後勤職能」。「基金的投資專業人員正在尋找在決策方面的差異化優勢，現在可以利用他們豐富的數據結合其對交易的理解以及它如何符合基金... Dili有機會在艱難的宏觀環境中成為基金的解決方案」。
Song的觀點不錯，基金正在尋找優勢，或者任何新的有希望的方式來減輕投資風險。據報導，風險投資公司擁有3,110億美元的未使用現金，去年則募集了670億美元，是七年來最低的總額，因為他們對早期風險投資越來越謹慎。
Dili並不是第一個將人工智慧應用於盡職調查過程的公司。Gartner預測，到2025年，75%以上的風險投資公司和早期投資者的執行審查將使用人工智慧和數據分析進行。
一些新創企業和老牌公司已經開始利用人工智慧來瀏覽財務文件和大量數據，制定市場比較和報告，包括Wokelo（其客戶是與Dili相似的私募股權和風險投資基金）、Ansarada、AlphaSense和湯森路透（通過其Clear Adverse Media單元）。
但Song堅稱Dili使用了「首創技術」。
她補充道：「『我們可以』在從大量非結構化文檔中提取財務指標等特定任務上提供非常高的準確性」。「我們架構了定制的索引和檢索管道，調整了特定文檔，以提供高品質的上下文給我們的AI模型」。
Dili利用GenAI，具體而言是類似於OpenAI的ChatGPT的大型語言模型，來簡化投資者的工作流程。
該平台首先將基金的歷史財務數據和投資決策存檔在一個知識庫中，然後應用上述模型自動化任務，如解析私人公司數據庫、處理盡職調查請求列表以及在網絡上挖掘鮮為人知的數據。
最近，Dili還為公司交易待定案件的自動可比性分析和行業標杆設定增加了支持。一旦基金上傳其交易數據，他們可以在一個地方比較歷史和當前的投資機會。
Song說：「想像一下，您能夠收到一封有關新的投資機會或投資組合公司更新的電子郵件，並立即讓一個平台產生AI生成的交易紅旗，競爭分析，行業對標和初步摘要或備忘錄，這些都是基於您基金的歷史投資模式」。
問題是，當涉及管理投資組合時，Dili的AI或任何AI是否可以信任？
人工智慧並不一定以事實為依歸。《Fast Company》對ChatGPT進行了文章摘要的測試，發現該模型有一種狀況，就是「經常出錯」，漏掉一些內容，甚至在摘要中直接編造未提及的細節。可以想像，在盡職調查工作中，準確性至關重要，這可能成為一個真正的問題。
人工智慧也可能將偏見帶入決策過程。幾年前，哈佛商業評論進行的一項實驗發現，一個被訓練來提供新創企業投資建議的算法傾向於選擇白人企業家而不是有色人種的企業家，並偏好投資於男性創辦人的新創企業。這是因為該算法所訓練的公共數據反映出，女性和來自少數族裔群體的創辦人在融資過程中往往處於不利地位，最終籌集的風險投資較少。
此外，一些公司可能不願意將其私人的敏感數據通過第三方模型運行。
根據《彭博法律》的一項調查，30%的交易律師表示，由於擔心將第三方訊息輸入到人工智慧軟體中可能會違反與交易相關的保密協議等問題，他們不會考慮在盡職調查過程的任何階段使用當前存在的人工智慧。
為了試圖緩解所有這些擔憂，Song表示，Dili正在不斷調整其模型。其中許多是開源的，以減少幻覺的出現，提高整體準確性。她還強調，Dili的模型不使用私人客戶數據進行訓練，並且Dili計劃提供一種方式，讓基金能夠基於自有的離線基金數據來訓練其自己的模型。
Song表示：「儘管對冲基金和公共市場在技術上投資巨大，但私募市場數據具有很大的潛力，Dili可以為公司解鎖這一潛力」。
Song說，Dili去年與400名分析師和用戶進行了初步試驗，涵蓋了不同類型的基金和銀行。但隨著這家新創公司擴大團隊並增加新的功能，它正努力擴展到新的應用領域。最終成為投資者盡職調查和投資組合管理的「點到點」解決方案。
她補充道：「最終，我們相信我們正在建立的核心技術可以應用於資產配置過程的所有部分」。
新聞原址： https://techcrunch.com/2024/02/19/dili-wants-to-automate-due-diligence-with-ai/