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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
National Bureau of Economic Research
How Do Venture Capitalists Make Decisions? ↗ - 2
Institutional Limited Partners Association
ILPA Due Diligence Questionnaire 2.0 ↗ - 3
National Institute of Standards and Technology
Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0) ↗ - 4
National Institute of Standards and Technology
Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile ↗
