人工智能赋能基金：提升投资者能力与投资组合业绩

关于JADA基金专户 沙特阿拉伯利雅得的Jada母基金公司，由公共投资基金于2018年根据内阁决议成立。Jada通过引领沙特阿拉伯蓬勃发展的风险投资、私募股权和私募债务生态系统建设，在推进“2030愿景”中发挥着关键作用。 更多信息： jada.com.sa JadaFoF Jada 基金中的基金 我们诚挚感谢以下人士，他们慷慨地与我们分享了他们的时间、AI经验和见解。他们的贡献对于为这一快速发展的领域提供与私募资本相关的实例和背景至关重要。 受访者 前言 沙特阿拉伯的风险投资和私募股权生态系统正经历激动人心的时刻。随着人工智能重塑全球投资实践，我们试图了解我们投资的基金经理们如何参与这场变革。本报告中记录的对话揭示了一个行业，它不仅在尝试人工智能，而且有明确目标地将其整合进来。 同样令人印象深刻的是，沙特及区域基金经理所支持的人工智能原生企业范围，涵盖医疗保健、教育、物流和金融服务。这些企业体现了王国建设多元化、创新驱动型经济的雄心。 我们感谢为这项研究贡献了时间和观点的普通合伙人。他们的开放性体现了我们之间关系的牢固以及王国内管理者的水准。他们的经验不仅为投资者提供了实践中的启示，也为所有致力于发展竞争力和前瞻性的私募资本市场的利益相关者提供了借鉴。 引人注目的是，我们投资组合中的管理者正如何快速有效地在全投资周期中采用人工智能工具——从交易寻源和筛选到尽职调查、投资组合监控和报告。采用范围正在提高生产力、增强决策能力，并实现及时的投资组合监督。 我们希望您认为这份报告中的见解与我们一样宝贵。 执行摘要 人工智能模型持续发展的速度非同寻常。从研究实验室、大学课堂到众多创新者中，已涌现出针对看似不可能问题的、令人难以想象的解决方案。在医学、农业、材料、系统以及几乎所有领域，那些带来实际应用成果的发现每天都在令我们惊叹和印象深刻。 前方还有更多挑战。跟上快速发展的AI技术极具挑战性。关于工作流失、数据隐私、算法偏见以及缺乏透明度和问责制的担忧是真实存在的。一方认为我们应该关注明显的风险，而另一方则只看到机遇。 面向人工智能投资格局，以及如何通过更高级的数据和计算能力来推动这一切。 人工智能已开始改变日常运营。工具可自动读取创始人更新、跨投资组合公司标准化报告，并标记关键问题，如跑道过短或燃烧率持续攀升。原本需要数周审查的法律合同、发票和协议，现在几分钟内即可分析完成。创始人及普通合伙人（GP）都发现追踪人才流动和公司信号更加容易，已有部分交易通过人工智能赋能的平台完成寻源和达成。然而，由于技术尚不完善，人工监督和数据核实仍至关重要。当为这一体系加入主权规模且价格实惠的计算基础设施时，一场沙特人工智能革命的基础便已奠定。 本文旨在探讨人工智能在私募资本投资领域的实际应用，而非对机器与人类的未来进行哲学思辨，并分享人工智能如何于当下增强并放大投资者及其投资组合公司的能力。 根据我们投资组合中的全科医生以及沙特人工智能基础设施和生态系统建设者的对话，我们考察了资金如何将其工作流程中整合人工智能，以及他们的投资指令如何进行调整。 在深入探讨具体的私募资本应用之前，我们先介绍一个实用的框架，阐述投资公司应如何当今思考人工智能。 如何思考人工智能 问题已不再是是否要在工作中使用人工智能，而是如何在整个公司范围内广泛推广其应用。在私募领域，人工智能通过汇总数据、扫描市场、识别创新创始人、准备备忘录以及追踪绩效指标等方式，为交易团队、投资委员会和投资组合经理提供支持。我们主张，人工智能应被视为一种公用事业，并应向所有人开放使用。 除将人工智能视为工具外，企业还必须在其整个组织内鼓励采用和精通。文化倡导者可以来自任何职位，通常是数字技能更强的年轻团队成员，他们通过教育、指导和以身作则来鼓励全公司的参与。通过试错和实验，团队学习如何从人工智能模型中提取最大价值，将其整合到日常工作中。这一转变需要重组那些以往依赖专业壁垒来保障工作安全，却牺牲了组织效率的系统。其目标是做出更好、更快、更直接的决策，并通过无缝的数据流使每个人都能在全公司范围内有效协作。 企业常常问：“人工智能（AI）能否提高投资回报率（ROI），如果可以，能提高多少？”他们寻求的是一个简单的认知基准或标题数字。但这种问法偏离了要点。正如在爱迪生时代询问电力的投资回报率，只能捕捉到其变革潜力的一小部分一样，将特定的投资回报分配给人工智能（AI）项目，则关注短期指标，而忽略了其作为基础基础设施的作用。那些预见到电力的更广泛影响将远不止灯泡，还会涉及发电、电器、交通、电信、制造业以及无数其他行业的人，成为了其最大的受益者。人工智能（AI）也值得类似的长期思考。 一个简单的框架 我们使用一个实用的四部分框架来明确人工智能的角色。有些人工智能工具将工作移出（卸载），而另一些则加载新任务并创造新的机遇。这种思维模型有助于对人工智能的应用案例进行分类，并阐明投资者及其投资组合公司如何才能获得最大益处。1 **奠定基础：沙特阿拉伯的人工智能基础设施革命** 沙特阿拉伯正在推进全球最雄心勃勃的人工智能基础设施建设之一。它正从技术消费者转变为全球技术创造者。这场转变的核心是人类一家PIF公司在5月启动，在全球范围内提供端到端服务能力。 HUMAIN的首席策略官表示：作为史蒂夫·普林索尔， 沙特阿拉伯在引进技术并贴上本地标签上花费了太长时间。我们打算成为人工智能技术的净出口国。 HUMAIN的使命是通过执行涵盖整个人工智能价值链的全面战略，支持沙特阿拉伯成为全球人工智能领导者。这包括下一代数据中心、超高性能基础设施和云平台、先进的人工智能模型（包括世界上最先进的大型语言模型）以及结合深度行业洞察和现实世界执行的变革性人工智能解决方案。关键在于，正如Plimsoll所强调的，我们并非仅为沙特阿拉伯构建解决方案。我们正在为世界构建源自沙特阿拉伯的解决方案。 投资规模令人惊叹：HUMAIN正在建设庞大的数据中心能力，首批1.9吉瓦的设施预计将于2030年投入运营。2奠基工作已开始，预计到2026年，首批两个贡献了预期容量的数据中心将投入运营。3该基础设施将容纳全球最大的云服务提供商。 全球数据领域年度规模 年增长率 翻倍每三年一次。 一泽字节等于一百亿太字节，一万亿吉字节，一百万亿字节（10的21次方）。21),或 250亿张DVD HUMAIN 的独特之处在于其“全球优先，设计主权”的哲学理念。它并非将技术引入本地进行适配，而是致力于构建本土化能力，同时保持全球竞争力。例如，该王国（注：根据上下文推测，若指沙特阿拉伯，可译为“沙特阿拉伯”）的阿拉伯大型语言模型（ALLAM），就是其基础模型，为日益增长的文化感知型 AI 应用生态提供支持。正如普尔莫斯（Plimsoll）所解释的那样：如果有人输入“创建一个站在公交车站的沙特人”的指令，他们不应该得到一个穿着埃及服装、站在科威特公交车站的阿曼人。他们应该看到一个具有准确沙特特征的沙特人，正确地将沙姆agh（头巾）搭在右肩上，站在利雅得的地铁站旁。 关键在于，HUMAIN旨在消除人工智能创新的一大障碍：计算能力4提供具有成本效益的计算资源，计划将其作为一项基础公用事业，而不是稀缺且昂贵的资源，以服务沙特初创企业。 在探讨当地私人资本应用之前，概述当前全球人工智能格局并解释我们如何达到这一现状可能有助于此过程。建立这一基础使王国能够既把握国内机遇，又在全球范围内取得卓越。 私募资本基金如何运用人工智能 全科医生如何利用人工智能提升其业务 投资组合监控与报告 价值创造与投资组合公司支持 研究和内部知识检索与智能 赋能团队 运营及行政任务自动化 提升网络安全、风险管理和合规性 不久前，公司还从领英上刮取个人和公司数据，并用Affinity进行图形设计和编辑。这些任务很繁琐，而且数据也很零散。 医生们现在正以不同的强度采用人工智能模型和工具。有些人觉得输出尚不成熟，而另一些人则优化了运营流程，腾出更多时间与投资组合公司会面，并向潜在客户进行引荐。 下一页的示例按八个主要类别组织，展示了私募股权和风险投资公司如何使用各种人工智能工具来支持项目寻源和投资流程，从投资组合管理到退出。 采购与项目开发 沙特阿拉伯的采购业务仍以关系为导向，这主要是因为数据匮乏。一些管理者认为数据的质量和可用性不足，尽管数据库的改进速度很快。人们认为美国和欧洲的数据库因为其更长的私有资本交易历史而具有更深的深度。 瑞亚成长基金据估计，其交易活动的70%基于沙特阿拉伯，这使得生态系统知识比数据抓取更有价值。用于关系映射和笔记总结的内部CRM系统仍在使用中，而公司则在等待更先进的AI工具。 苏克纳风险投资公司利用人工智能平台对提案进行总结和进行早期筛选，但也认为数据零散且自动化寻源工具作用有限（更像是热心的初级分析师，而非可靠的专家）。他们仍然依赖传统的寻源渠道，将人工智能视为实验性助手，而非主要的寻源引擎。 该地区大部分仍依赖人际网络。5 布莱克 stone利用人工智能，在目标公司进入市场前，通过分析数十亿个数据点的信号来识别潜在的收购对象。其内部平台用于筛选项目储备、识别趋势，并揭示那些否则可能被忽视的目标公司。6 肖鲁克，一家管理着广泛投资组合的多维投资公司，在采用系统以简化采购流程前，评估了多种智能平台。他们利用该系统来发掘来自创始人、投资者和市场变化的信号，以便更好地调整其接触策略。 有趣的是，除了支持项目源挖掘外，这些人工智能数据库还可以用于识别潜在有限合伙人（未来基金的投资者）和联合投资机会。 尽职调查与分析 在尽职调查（DD）中，人工智能同时扮演助手（分担任务）和专家（提供技术专长）的角色。 肖鲁克利用人工智能来优化分析流程和检验假设，尽管输出结果仍需人工判断。该团队已能扩大尽职调查范围、交叉验证市场规模、进行行业基准比较和分析绩效。这项功能之所以可行，是因为公司投资了其数据结构： 而苏克娜越来越多地使用大型语言模型来验证商业计划书的连贯性、生成初步可比公司数据，并识别缺失的尽职调查项目，但他们警告称，转换器模型在专业领域或区域性行业中仍然会“胡言乱语”。因此，人工智能主要充当辅助性的“助手”，而非独立的尽职调查工具。人工智能似乎有助于减少与律师之间低效的来回沟通。 除非您的数据干净、结构化且存储在正确的位置，否则收益将封顶。7 卡尔莱尔通过使用自然语言模型（NLP）对超过170亿份在线参考资料（包括文章、帖子、论坛甚至暗网提及）进行大规模尽职调查，以在融资前验证公司的市场地位并识别潜在风险。9 Rua测试了一个自定义的GPT 8在数据室中对其进行了训练以自动回答DDQ问题，发现它们虽然有用，但容易产生幻觉和错误的来源引用，需要仔细监督。 通常而言，模型对本地私有数据和上下文缺乏足够的认知，因此DD仍需由人工主导。 萨拉·埃拉加卜，沙鲁克。7一种 GPT（生成式预训练转换器）是一种使用转换器的大型语言模型（LLM）8通过预测序列中最可能出现的下一个词来生成类人文本的架构 ↗纳斯达克（2022年2月8日）幕後：卡莱尔利用SESAM的另类数据，对...进行4.75亿美元投资9易批数据 投资组合监控与报告 AI读取创始人动态更新，规范报告内容，并标出需关注的领域。那些具有短期运行风险、盈利能力变化或存在令人担忧的烧钱趋势的公司将被标记。自动化这项工作使投资团队能够专注于干预措施，而非数据清理和分析。AI处理正在发生的情况，投资团队则专注于应对措施。 鉴于苏克娜在其高度集中的投资组合中，他们主要使用人工智能工具来总结信息。人工智能为董事会会议精简材料、提供技术更新，并追踪月度里程碑。大多数需要深入理解的运营任务仍然依赖创始人之间的互动。 肖鲁克将自动化应用于投资组合报告。创始人通过结构化工作流程提交数据，系统交叉验证录入信息，识别一致性，并绘制随时间变化的趋势图。 鲁阿的模式不同：该组合包含12家高度集中的投资公司，每家公司都有专属经理。