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投资者工作流程

投资者如何比较创业项目渠道而不掩盖偏见

用统一的进入规则、清晰证据、阶段记录和对人员及工具的检查来比较创业项目渠道。

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近黑色背景上两条平行的象牙色卡片路径汇入一个圆形象牙色审查口,一把细金尺横跨其上

∞直接答案

直接答案

对每个项目线索使用同一套书面规则。保存来源、规则和每次移动的原因。统计线索来自哪里。复查通过和暂停的线索。大范围使用前先测试改动。这不能消除偏见,也不能预测回报。NIST指出,人们补全缺失事实时,人类偏见会影响选择。[3]

从完整名单开始

不要只比较已到合伙人面前的项目。先记录所有可能进入流程的线索。为每条线索设定固定日期、来源路径、投资范围字段。事实缺失时,标为未知。

使用同一时间范围,也要给线索同一个定义。否则,一份名单可能只因更早清理而显得更好。来源路径说明线索如何到来。它不证明项目匹配。

NBER研究中的一项风险投资调查发现,许多已完成交易来自专业网络、其他投资者的推荐和主动寻找。百分之十来自公司管理层主动联系。[1] 标记来源路径,避免熟悉路径获得看不见的优势。

  • 进入日期和来源路径。
  • 阶段、行业、地点和支票金额范围。
  • 每个字段为已知、未知或不匹配。
  • 证据链接和核查日期。

第一次审查前先定规则

在人们比较线索前,写一张简短规则卡。包括阶段、行业、地点、支票金额范围和利益冲突规则。说明每个字段需要什么证据。未知事实仍然是未知。

在可行时,第一次匹配审查不要显示推荐人的名字。不要隐藏管理真实利益冲突或履行法律责任所需的事实。目标不是不计代价地隐藏一切。目标是明确使用事实的顺序。

NIST指出,偏见可以是系统性的、统计性的或人类认知性的。它说,人类偏见会影响人们如何使用系统信息或补全空白。[3] 书面规则不能消除偏见,但能让改动更容易被看见。

  • 规则:正在测试的准确条件。
  • 证据:支持该条件的记录。
  • 状态:已知、未知或不匹配。
  • 审查人:谁在何时移动了线索。

比较流动,不只比较成功

在相同步骤比较每个来源。统计全部线索、符合投资范围的线索、首次审查、深入核查和放弃。把数量和比例放在一起。小样本变化很快。

写下线索停止的原因。使用清楚的原因,如不符合投资范围、缺少证据、利益冲突、时机、没有回复或团队能力不足。不要让一个宽泛标签掩盖许多不同原因。

ILPA要求机构说明项目来源、筛选和尽调如何配备人员、如何进行和如何记录。它也要求说明判断机会的标准。[2] 这可作为创业项目渠道的有用提示,但不是每位投资者都必须采用的流程。

不要只用少数后续结果判断一个来源。那些结果只描述团队选择的线索,并不能显示团队本来可能看到的全部线索。

  • 来源路径和线索总数。
  • 每个审查步骤的数量和比例。
  • 放弃、暂停或推进的原因。
  • 样本量和审查期间。

检查人员和工具

如果工具对线索排序或打分,保存输入、版本、输出和审查人的改动。要求它给出带链接的事实和缺口,而不是结论。下一步应由人作决定。

NIST说,团队应评估公平和偏见,记录结果,并长期跟踪已发现和新出现的风险。[3] 可以用这个思路审查工具结果和人工改动。

NIST还提醒,生成式AI可能给出错误内容或错误引用。它说,团队应在测试和持续监测中审查并核实来源和引用。[4] 依赖记录前先打开它。

指定一位审查负责人。一次只改一条规则。在整个渠道使用前,先用保存的线索测试。复查一些通过和暂停的线索,而不只看已推进的线索。

  • 指定负责人和审查日期。
  • 每次规则或工具改动的版本说明。
  • 抽样复查通过和暂停的线索。
  • 证据失效时暂停流程的方法。

FAQ

常见问题

什么会让创业项目渠道比较产生偏见?

偏见可在进入、审查和后续环节出现。一个来源可能得到更多帮助或更快回复。缺失事实可能被读成坏信号。清晰记录帮助团队看到这些差异,但不能证明每个选择都公平。

投资者应从渠道中删除推荐项目吗?

不应删除。把推荐标为一种来源路径。用相同的匹配和证据规则检查公司。推荐可以提供有用背景,但不应自动推进项目。

AI评分能消除项目搜寻中的偏见吗?

不能。AI评分可能重复薄弱数据,也可能增加新错误。NIST说,公平和偏见需要评估和记录。[3] 让人对决定负责,并核实证据。

后续投资结果应决定最佳来源路径吗?

不能单独决定。短期结果记录可能很小,也会受之前选择影响。先比较进入、审查和决定记录。后续结果旁应保留限制和样本量。

REF

资料来源

  1. 1

    National Bureau of Economic Research

    How Do Venture Capitalists Make Decisions?
  2. 2

    Institutional Limited Partners Association

    ILPA Due Diligence Questionnaire 2.0
  3. 3

    National Institute of Standards and Technology

    Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0)
  4. 4

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