Cómo la automatización puede optimizar y reducir el sesgo en el proceso de financiación

Con el tiempo, el camino hacia la financiación externa se ha convertido en un proceso estandarizado e ineficiente. Los fundadores se acercarán a capitalistas de riesgo o "ángeles" adinerados, definirán su visión y solicitarán financiación a cambio de una participación accionaria en la empresa.

Los inversores harán su propia investigación y las operaciones siempre dependerán de la subjetividad. Los emprendedores deben convencer a los inversionistas de que vale la pena apoyar la misión de su empresa y que ellos mismos, como individuos, son capaces de lograrla. A pesar de las tecnologías avanzadas y los sectores financiados por inversores, estos métodos existentes son obsoletos e inadecuados. La solución es implementar IA automatizada.

El caso de la automatización de los procesos de financiación

En todas las demás áreas de las finanzas, el uso de datos ha crecido drásticamente durante la última década, desde las plataformas de inversión hasta los seguros. Hoy en día, estas herramientas financieras están modernizando el proceso de financiación de empresas emergentes, automatizando procesos que suelen ser tediosos, como el cálculo de provisiones monetarias o la valoración precisa de una empresa.

Esto ahorra a los inversores y las empresas horas y recursos valiosos, ya que los proveedores de capital toman decisiones más objetivas basadas en métricas y puntos de referencia en lugar de opiniones puramente subjetivas. Los datos informan con mayor precisión las proyecciones de ingresos y crecimiento de la industria y los perfiles de riesgo, lo que permite a los financieros aprovechar información valiosa sobre la rentabilidad pasada, actual y futura de los productos y las inversiones potenciales.

En industrias como SaaS y comercio electrónico, donde las nuevas empresas pueden generar ingresos rápidamente, las métricas de éxito ahora se pueden calcular al instante. En estas verticales, las finanzas basadas en datos ya se han generalizado, mientras que los sectores con rentabilidad retrasada (como los juegos) tradicionalmente se han quedado rezagados.

A pesar de la abundancia de datos disponibles, a menudo es difícil medir el éxito de una empresa emergente de tecnología creativa o de consumo. A medida que surgen más datos y cifras de la industria, los inversores están en una mejor posición para predecir los rendimientos futuros.

Cómo funcionan la IA y la automatización en los procesos de financiación

El uso cada vez mayor de herramientas digitales y un enfoque basado en datos en finanzas corporativas es más objetivo, lo que hace que los rendimientos sean más confiables. Decidir la valoración de mercado de una empresa, por ejemplo, se ha convertido en una lucha tediosa en la que los inversores y los fundadores se pelean por los términos que funcionan mejor para ellos, y finalmente se encuentran en algún punto intermedio. La evaluación automatizada y justa acelera este proceso y brinda a ambas partes un resultado agradable.

También hay ventajas para los inversores. El uso de datos que generen proyecciones de financiamiento más precisas brindará a los proveedores de capital una mayor confianza en sus elecciones. Los datos se utilizan para comparar lo que ya existe, dibujando una imagen cuantificable.

El sesgo arraigado en el "instinto" y la "intuición" distorsiona los juicios y puede conducir a inversiones imprudentes. Los datos brindan información valiosa sobre el éxito pasado y futuro de los productos, lo cual es especialmente crucial para los sectores tecnológicos donde la monetización lleva tiempo.

El papel de la IA en la financiación

La IA y el aprendizaje automático (ML) también se implementan cada vez más en las funciones de crédito y riesgo dentro de las instituciones financieras para ayudar a determinar la solvencia de los prestatarios. Con más y más datos disponibles en Internet a través de API, se descubren nuevas oportunidades para que las instituciones financieras impulsadas por IA obtengan información más detallada sobre las solicitudes de crédito.

Por ejemplo, en la economía de las aplicaciones, la solvencia (y los ingresos) de un desarrollador se puede predecir mediante IA utilizando datos de productos de aplicaciones en relación con las métricas de adquisición, la retención y la monetización. Esta relación de causa y efecto en los datos es común en el análisis predictivo.

Es posible combinar esta nueva dimensión de datos financieros, el rendimiento de los productos individuales de los desarrolladores de aplicaciones, con datos financieros obtenidos de las transacciones financieras de la empresa del desarrollador para mejorar la precisión general de la solvencia . Como resultado, las instituciones financieras pueden facilitar la financiación con mayor objetividad y precisión.

Los inconvenientes del sesgo en los procesos de financiación existentes

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