Đầu tư dựa vào dữ liệu

Những phần mềm như Motherbrain của quỹ đầu tư mạo hiểm EQT sẽ giám sát hàng triệu công ty thông qua dữ liệu tài chính, ví dụ như nguồn quỹ, xếp hạng trang web hoặc xếp hạng ứng dụng, các tương tác trên mạng xã hội. Nhà đầu tư sẽ tìm ra được những công ty tiềm năng từ hệ thống dữ liệu này.

Chức năng quan trọng nhất của phần mềm là đưa ra được lựa chọn tối ưu nhất, hay nói cách khác, gợi ý cho người dùng những công ty tiềm năng nhất.

Khả năng đánh giá của Motherbrain sẽ được tăng tốc nếu các thông tin về công ty nằm trong hệ thống dữ liệu. Tuy nhiên, nó vẫn có thể xếp hạng dựa trên các nguồn thông tin bên ngoài. Hơn thế nữa, Mothebrain còn đưa ra các thông tin liên quan như đối thủ cạnh tranh hoặc quy mô thị trường của công ty.

Dĩ nhiên EQT không phải là quỹ đầu tư mạo hiểm (Venture Capital) duy nhất sử dụng các phân tích dữ liệu. Tuy nhiên điều khiến Motherbrain gây được tiếng vang là sự phức tạp của hệ thống dữ liệu cũng như quy mô các công ty mà nó có thể định vị.

Cách thức làm việc của Motherbrain

Motherbrain sử dụng hỗn hợp các thuật toán deep learning giám sát và không giám sát. Các thuật toán không giám sát sẽ tìm ra các mô hình nổi bật của dữ liệu mà không cần hướng dẫn từ bên ngoài. Ngược lại, các thuật toán giám sát sẽ yêu cầu dữ liệu đã được ‘huấn luyện’ và dán nhãn. Ví dụ nếu dữ liệu bài giảng (training data) chứa những con vật được dán nhãn “mèo” hoặc “không phải mèo”, thì các thuật toán sẽ cố gắng tìm hiểu và học tập những đặc tính của mèo để dự đoán xem con vật mới có phải là mèo hay không.

Trong trường hợp đầu tư mạo hiểm, những dữ liệu có thể được sử dụng để định vị các công ty trên thị trường. Những đoạn trích tự giới thiệu về công ty hoặc những thông tin từ người khác có thể được sử dụng trong quá trình này.

Sự tăng trưởng của công ty theo thời gian cũng là một trong những yếu tố ảnh hưởng đến quá trình đánh giá. Motherbrain có thể học được từ dữ liệu chuỗi thời gian để có thể dự đoán về tiềm năng trong tương lai của công ty, dựa trên thông tin của các công ty có số liệu tương tự.

Những khó khăn đã được xác định

Hiển nhiên, vẫn còn quá xa để gắn hai chữ “hoàn hảo” cho những hệ thống kiểu như Motherbrain. Giống như những hệ thống khác, các dự đoán của Motherbrain vẫn chỉ ổn định với phạm vi dữ liệu mà nó đã được dạy. Trong khi đó, những dữ liệu này có thể chưa hoàn chỉnh, hoặc thậm chí bị sai lệch.

Bằng cách tập hợp nhiều nguồn dữ liệu, EQT sẽ cố gắng nâng cấp được độ bao phủ của Motherbrain cũng như sự trùng lặp của các nguồn dữ liệu khác nhau.

Các nhà phát triển Motherbrain cũng nhấn mạnh rằng chắc chắn phần mềm này không thể đưa ra các quyết định cuối cùng thay nhà đầu tư. Thay vào đó, các nhà đầu tư cần biết đâu là mối quan hệ cần xây dựng và thời điểm thích hợp để xây dựng. Quyết định của con người vẫn là quyết định cuối cùng.