近年来，Thoughtworks与金融行业的众多领先企业结伴同行，持续探索数字化转型的实践路径。与银行、保险等金融机构相比，我们显著感受到国内私募股权投资行业的数字化程度仍处于起步阶段。通过对该行业数字化能力的深入调研与案例总结，本次Thoughtworks与中金资本联合发布《私募股权投资行业数字化白皮书》，期望可以帮助行业伙伴拨开数字化建设的迷雾，学习数字化转型的先进实践，理解行业的数字化趋势和挑战，探寻未来差异化的数字化发展路径。
在《国务院关于印发“十四五”数字经济发展规划的通知》中，数字经济是继农业经济、工业经济之后的主要经济形态，而数据要素则是数字经济深化发展的核心引擎，它在提高生产效率中起到的乘数作用不断凸显，成为最具时代特征的生产要素。
因此，中国乃至世界的各行各业都在积极拥抱数据，期待在数字化浪潮中获取一席之地，PE行业亦是如此。与此同时，PE管理机构也开始雇佣数据工程师、数据科学家与分析师，为数据驱动的决策构建预测模型系统。
当然，数据并不直接等同于价值。著名的战略管理教授马克斯・H・博伊索特在其2005年出版的著作《知识资产：在信息经济中赢得竞争优势》中指出，
而从数据到知识的阶段，正是企业关注、理解，并开展行动的过程。
基于此，在PE行业应用数据和人工智能技术，我们看到如下三个方面的机会：
在PE管理机构投资的项目中，投资团队通常需要搜集整合各种资料和数据，并对资料进行深入思考和挖掘，大量的、出自各种来源的数据都需要被纳入分析体系。
尽管数据对于PE行业存在很高的价值，但当前的PE管理机构在获取并利用可靠信息上仍然面临诸多困境，比如难以获取多渠道的可靠数据，缺少对数据的全局性合理规划、管理、存储与使用，依赖相关的分析挖掘能力将数据价值变现。
要借助科技手段，提升整个行业的数字化水平，一方面可以拓展和规范数据获取渠道，另一方面对于所有的行业参与者，在符合安全规范的前提下开放共享可信资讯，这些会惠及整个行业的发展。
要使收集的数据和信息产生有意义的洞察并辅助决策，PE管理机构还需要对数据做深入的分析，并借助一系列的数据智能算法，投资评估模型，探索隐藏的信号和趋势，从而增加决策的科学性和可靠度。
数据智能除了能辅助决策，还能帮助PE管理机构提升投后管理水平，通过全面跟踪投后企业发展数据，持续分析与管理相关的财务指标，从政策、市场、管理、资金链等多个维度监控企业潜在的风险，从而帮助PE管理机构实现投资的保值增值。
此外，基于数据驱动的科学预测模型，可以结合许多不同的官方预测，如通过利率、国内生产总值、工资增长等与利基增长率的历史相关性来构建模型，模拟非常复杂的动态的预测，以帮助PE管理机构更好地了解风险。
数据智能还可以在监管报送、运营管理等方面为PE管理机构的业务提供支持，如帮助识别和解决私募基金管理公司内部管理、客户管理、营销、运营、风控等方面存在的问题，为其提供一套综合性解决方案，最终实现规范管理、自动预警、合规指引等目标。
在实际应用数据智能时，以企业级基础数据平台为支撑，通过数据资产构筑竞争壁垒，让数据激发业务价值，并实现智能驱动的投资决策，持续支撑PE管理机构的基础运营管理。
当前，数据智能技术正在改变金融和投资市场，能够快速利用数据及人工智能技术的PE管理机构将保持更高的行业竞争力，但如何应用这些数据及技术，也是一个巨大的挑战。
首先，投资项目的数据来源较为分散，如何找到数据、整合数据，还要科学合理的利用这些数据并挖掘数据价值，制定符合企业现状的数据战略就显得尤为重要。Thoughtworks基于多年实践经验的总结，提出了精益数据探索（Lean Data Discovery）的数据战略方法，可以帮助PE管理机构对自身数据现状及需求做出全局且合理的规划。
图1 Thoughtworks精益数据探索全景
其次，数据价值的呈现不是一蹴而就的，需要经历“理、采、汇、管、用”的一系列作业流程，因此，一个功能完整、健壮稳定且持续演进的可支持数据流水线的数据平台，是不断产生数据价值的基础。
图2 数据流水线全景
第三，优良的数据是价值呈现的基础，但几乎没有哪家企业的数据是可以被直接应用的，数据治理工作总是一个必不可少的环节。结合行业监管的要求制定数据标准、数据安全框架、设计数据模型、提升数据质量、增强数据可信程度，做到数据的应用可以 “有章可循”、“有法可依”、“有技可施”。
最后，数据应用的技术百花齐放，数据分析技术、数据可视化技术、机器学习技术、自然语言处理技术（NLP）、搜索引擎技术等等，给创建被投企业的标签画像、风险预警、投资推荐、流程优化等业务场景提供了必要技术支撑，自主构建或外力补充相应的技术能力，成为PE管理机构需要推进的工作。
与上述洞察观点一致的是，我们看到了世界上许多领先的PE管理机构，均已经成功地利用数据和AI技术，有效地为其投资决策提供支持。
【案例】总部位于伦敦的PE管理机构Hg于2016年成立了大数据分析团队，来支持公司的投资组合团队。大数据分析团队不会直接决定投资哪些公司，而是尽可能多地聚合不同来源的内部数据（如电子邮件和内部通信）、收集公共资源（如目标投资公司网站的新闻稿及监管机构的文件），并将这些数据分析结果发送给投资团队，帮助他们决策出最佳的投资机会。
该公司投资组合团队主管Christopher Kindt说：“我们有超过10000个投资目标，通过使用公共和替代数据源来丰富这些目标，将有助于我们找出最佳的投资机会。”AGC Partners在2021年的《Tech Private Equity Annual Report》中指出，Hg是世界上最活跃的科技投资者之一。
【案例】来自瑞典的PE管理机构EQT在数据与AI领域，同样也做出了一些引领行业的成绩。EQT通过建立一个大数据和机器学习人工智能平台Motherbrain，筛选大型数据集以寻找潜在的投资机会。该平台扫描市场上所有的初创公司，在短时间内对大量数据进行分类，帮助合伙人就潜在交易做出明智的决策。通过可视化和大数据分析，Motherbrain创造了结构性竞争优势，使EQT能够做出更快、更可靠的决策。
自2016年以来，EQTVentures进行的大约50项投资中，有9项投资于Motherbrain平台直接识别的公司。如果没有Motherbrain，所有这些公司都不会被识别出来。但更重要的是，Motherbrain帮助投资团队节约了宝贵的时间，让他们能够专注于做更有价值的活动。
Hg和EQT的成功进一步验证了数据和AI能力对于PE行业的价值：首先，通过建立数据平台，收集并处理大量的数据，是获得有价值洞察和决策的基础；其次，深度学习、人工智能和算法可以帮助PE管理机构更有效地使用数据，提高数据预测分析的质量，最大限度地降低风险；最后，基于数据、市场和技术的现状，快速识别数据智能应用场景并验证价值，能帮助PE管理机构赢得竞争性先机以及提升被投企业的商业价值。
《Private Funds CFO Insights Survey 2021》的调研结果显示，超过40%的PE管理机构已经看到了利用数据及人工智能技术带来的成效。我们相信，这一数字还会持续增长。在以数据为基础的数字化浪潮中，越来越多的PE管理机构正在或计划在数据及人工智能领域投入大量资源，以期反哺赋能其核心业务。数据也必将成为PE管理机构引领数字化变革的有力武器。
文/ Thoughtworks 陈庆敏，张晶白
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