自动化如何简化和减少融资过程中的偏见

随着时间的推移，获得外部资金的途径已成为一个标准化且低效的过程。创始人将接触风险投资家或富有的“天使”，确定他们的愿景并寻求资金以换取公司的股权。

投资者将进行自己的研究，交易将始终取决于主观性。企业家必须让投资者相信，他们公司的使命值得支持，而且他们自己作为个人也有能力实现这一目标。尽管有先进的技术和投资者资助的部门，但这些现有方法已经过时且不适用。解决方案是部署自动化 AI。

在过去十年中，从投资平台到保险，在所有其他金融领域，数据的使用都急剧增长。如今，这些金融工具正在使初创企业融资流程现代化，将通常繁琐的流程自动化，例如计算货币准备金或准确评估企业价值。

这可以为投资者和公司节省宝贵的时间和资源，因为资本提供者会根据指标和基准而不是纯粹的主观意见做出更客观的决策。这些数据可以更准确地告知收入和行业增长预测以及风险状况，使金融家能够深入了解产品和潜在投资的过去、当前和未来盈利能力。

在 SaaS 和电子商务等新业务可以快速产生收入的行业，现在可以即时计算成功指标。在这些垂直领域，数据驱动的金融业已成为主流，而延迟盈利的行业（如游戏）历来落后。

尽管可用数据丰富，但通常很难衡量一家创意或消费技术初创公司是否成功。随着更多行业数据和数字的出现，投资者可以更好地预测未来回报。

在企业财务中越来越多地使用数字工具和数据驱动的方法更加客观，使回报更加可靠。例如，决定一家公司的市场估值已成为一场乏味的争论，投资者和创始人会为最适合他们的条款而争论不休，最终会在中间的某个地方相遇。自动化和公平的判断加快了这一过程，并为双方带来了愉快的结果。

投资者也有优势。使用生成更准确的资金预测的数据将使资本提供者对他们的选择更有信心。数据用于比较已经存在的内容，绘制可量化的图片。

植根于“本能”和“直觉”的偏见会扭曲判断，并可能导致不明智的投资。这些数据为了解产品过去和未来的成功提供了宝贵的见解，这对于货币化需要时间的技术行业尤为重要。

AI 和机器学习 (ML) 也越来越多地应用于金融机构的信贷和风险职能部门，以帮助确定借款人的信用度。随着越来越多的数据通过 API 在互联网上可用，AI 驱动的金融机构发现了新的机会，可以更深入地了解信贷应用程序。

例如，在应用经济中，开发者的信用度（和收入）可以通过 AI 使用关于获取指标、保留和货币化的应用产品数据进行预测。数据中的这种因果关系在预测分析中很常见。

可以将这一新维度的财务数据（应用开发者的单个产品的性能）与从开发者公司的财务交易中获得的财务数据相结合，以提高整体信用度的准确性。因此，金融机构可以更客观、更准确地促进融资。

大多数崭露头角的科技初创公司发起...