Med midler fra RFF Oslo utvikler norske Katapult Group en «kunstig investorhjerne» som skal gjøre det lettere å finne oppstartsselskaper som både kan bli lønnsomme og bidra til FNs bærekraftmål. Nå har prosjektet fått millionstøtte fra EUs forskningsprogram Eurostars.
Gode data om oppstartsselskaper har stor verdi for investorer som jakter gylne investeringsmuligheter. Dette gjelder særlig for såkalte ventureselskaper, som går inn i nyetablerte virksomheter der risikoen kan være stor, men vekstmulighetene enda større.
Akkurat slik store fotballklubber bruker talentspeidere for å finne den neste Ronaldo, har store ventureselskaper verdensomspennende nettverk av speidere som kartlegger unge og lovende bedrifter.
Dataene som hentes inn handler om alt fra informasjon om selskapets ledelse, et utall økonomiske nøkkeltall, oversikt over investorer som allerede har gått inn med penger og informasjon om markedet selskapet sikter mot.
Forprosjekt ga full EU-uttelling
Men hvordan skaper man mening av så omfattende data om mange tusen selskaper? Hvordan kan data behandles effektivt for å finne de bedriftene som har størst potensial for vekst og lønnsomhet? Og enda vanskeligere: Hvordan finne selskaper som både kan bli lønnsomme og gi viktige bidrag til å løse FNs bærekraftmål?
Dette var tema for et innledende forskningsprosjekt gjennomført av norske Katapult Group med støtte fra Regionale forskningsfond Oslo (RFF Oslo). Prosjektet har vist at det kan være mulig å bruke kunstig intelligens til å grovsortere tusenvis av selskaper, slik at menneskelige investorer kan bruke tiden til å gå i dybden på de mest aktuelle kandidatene.
Med utgangspunkt i resultatene fra forprosjektet har Katapult Group og to forskningspartnere nå fått én million euro (ca. ti millioner kroner) i støtte fra EUs forskningsprogram Eurostars. Partnerne er Seedstars, et stort sveitsisk konsern som jobber med fondsforvaltning og bærekraftige investeringer i fremvoksende markeder, og norske Bakken & Bæck, som utvikler kunstig intelligens.
- Uten forprosjektmidler fra RFF Oslo hadde vi ikke fått dokumentert at ideen om en «magefølelsemaskin» har noe for seg, sier Sagar Chandna. Foto: Katapult Group
- Vi hadde hverken fått EU-midler eller Seedstars som partner uten støtten fra RFF Oslo. De gjorde det mulig for oss å dokumentere at ideen vår lar seg gjennomføre i praksis, sier Sagar Chandna, tidligere teknisk direktør for Katapult Group og leder for forskningsprosjektet.
Kan magefølelse automatiseres?
Kunstig intelligens kan utvikles ved at et dataprogram fores med enorme mengder data og øver på å ta gode beslutninger basert på dette materialet. Programmet fores løpende med resultatene av sine egne beslutninger, slik at det kan lære av egne feil og suksesser. I teorien blir programmet smartere jo mer data det fores med og jo flere analyser det foretar.
- Mange gode investorer baserer seg på magefølelse. Vi har fått svar på at det er mulig å lage en «magefølelsesmaskin» som automatiserer denne magefølelsen. Kunstig intelligens kan brukes ikke bare til å analysere enorme datamengder, men også til å gjøre gode vurderinger av hvilke faktorer som har størst betydning for om et selskap kan oppnå suksess eller ikke, sier Chandna.
Han forteller at rundt 2000 bedrifter nylig søkte om midler fra et av investeringsprogrammene til Katapult Group.
- Å skulle analysere så mange bedrifter er en voldsom oppgave, så hvis et dataprogram kan hjelpe oss med grovsorteringen, vil det være svært nyttig.
Vi eliminere menneskelig svakhet
Ved å samle innsikten fra de beste investorene i en «magefølelsesmaskin», er målet å beholde innsikten disse har opparbeidet seg, men samtidig kvitte seg med menneskelige svakheter.
- I motsetning til oss mennesker har ikke et dataprogram følelser. Det lar seg ikke lede av udokumenterte påstander eller myter om hva som gir suksess. Det vender heller ikke tommelen ned for interessante muligheter på grunn av forutinntatte holdninger til et selskaps ledelse, markedet det opererer i, eller fordi det ikke tror på bestemte produkter, sier Chandna.
Nettverk betyr mye for suksess
I forprosjektet bidro det internasjonale datakollektivet Omdena, som jobber med å utvikle kunstig intelligens for ulike formål.
- Vi satte 48 av dem i arbeid, noen amatører og andre profesjonelle. De har gitt oss nyttig informasjon om hvilke data som trengs i den videre forskningen, hvilke data som er tilgjengelig og hvordan disse skal bearbeides for å være nyttige for oss, sier Chandna.
Han forteller at foreløpige funn fra arbeidet også støtter opp under investorenes oppfatning av at nettverket rundt et oppstartsselskap er av særlig stor betydning for fremtidig suksess.
- Det handler om eksterne samarbeidspartnere og andre ressurspersoner selskapet har knyttet til seg, klynger de er med i, andre investorer som har investert i selskapet og så videre. Dette vil vi se mer på, og vi håper å finne ut mer om hvilke faktorer i selskapenes nettverk som er viktigst for å forutsi suksess, sier Chandna.
Tror kunstig intelligens kan gi effektive og treffsikre analyser
I den videre forskningen har Chandna overlatt stafettpinnen som prosjektleder til Niels Brøgger, som er konsulent i Kapital Group.
Niels Brøgger er prosjektleder for forskningsprosjektet som nå har fått en million euro i støtte fra EUs forskningsprogram Eurostars. Foto: Katapult Group
Brøgger forteller at de fleste av dagens ventureselskaper legger stor vekt på mange av de samme variablene når de vurderer selskaper for investeringer:
- Det handler om ledelsen i selskapet, vekstpotensialet i markedet det siktes mot, og det vi kan kalle rullebladet til de involverte. Har de for eksempel lykkes i investormarkedet før? Har de bygd opp og solgt selskaper? Nå vil vi lage et verktøy som kan analysere disse variablene raskere enn vi mennesker kan, og som er mer treffsikre på hvilke variabler som er viktigst for å forutsi suksess.
Ifølge Brøgger er oppgaven ekstra utfordrende fordi målet med forskningsprosjektet ikke bare er finne ut hvordan man blinker ut selskaper som kan bli økonomiske suksesser. De skal også bidra til å løse viktige samfunnsutfordringer.
- Det betyr at vi må jobbe mye med hva som er definisjonene på suksess, siden det ikke lenger bare er økonomiske variabler som er viktige. Vi må også finne ut hvilke data som er tilgjengelige for å beskrive suksess på bærekraftområdet, og ikke minst hva som karakteriserer selskaper som lykkes på begge områder, sier han.
Kan risikoinvesteringer bli mindre risikable?
Brøgger tror et analyseverktøy som benytter kunstig intelligens effektivt ikke bare vil være godt nytt for investorene, men også for oppstartsselskaper som vil redde verden.
- Alle investeringer i oppstartsselskaper innebærer risiko. I bransjen er det også en oppfatning av at risikoen er større for det som kalles «impact startups», altså selskaper som vil bidra til at vi når FNs bærekraftmål. Kunstig intelligens kan bidra til bedre spådommer om hvilke av disse selskapene som har potensial til å lykkes, og da kan det også bli lettere for dem å finne investorer, sier han.
I hovedstaden Kigali i Rwanda har Katapult Group investert i oppstartsselskaper i teknologisektoren i samarbeid med Tony Blair Institute for Global Change. Foto: Wikimedia Commons/Plaisir Muzogeye Lisens: Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0