Недавно мы опубликовали статью о том, как в Draper мы создаём собственную внутреннюю инфраструктуру ИИ для VC. Специальные рабочие процессы помогают команде быстрее собирать информацию, чтобы она могла вернуться к настоящей человеческой работе в венчурном инвестировании: встречаться с основателями и быть рядом с ними.
В 1985 году я выстраивал свой поток сделок, стучась в двери примерно десятка существовавших тогда венчурных капиталистов и прося их присылать мне сделки, которые они отклоняют. Мне нужно было нарастить знания, чтобы я мог формировать суждения.
Спустя сорок лет команда Draper Associates создала то, о чём тогда я мог только мечтать:
-Одна централизованная база данных, где на каждую компанию хранится единая карточка с всей нашей внутренней информацией, а также обогащёнными данными из внешних проверенных источников вроде Harmonic
-Модель машинного обучения, обученная на 40+ годах успешных кейсов и результатов, которая читает сотни сделок, которые мы получаем каждую неделю, и выводит лучшие варианты непосредственно для инвестиционной команды
-Краткая справка по каждой встрече перед тем, как мы войдём
-Тёплые интро, подготовленные на основе сети из 15 000+ контактов
-Ответы на любые вопросы по нашим собственным записям простым английским по 400+ портфельным компаниям (а также дополнительная подсказка из нашего Harmonic API)
Инфраструктура ИИ/ML берёт на себя рутинные задачи, но суждение остаётся человеческим: сидеть напротив основателя, узнавать миссионера, принимать решение, пока идея ещё звучит безумно.
Теперь появляется больше часов именно на это.
Узнайте больше о том, как мы построили эту систему — философски и практически: https://www.draper.vc/newsroom/how-we-built-drapers-ai-stack
В 1985 году я выстраивал свой поток сделок, стучась в двери примерно десятка существовавших тогда венчурных капиталистов и прося их присылать мне сделки, которые они отклоняют. Мне нужно было нарастить знания, чтобы я мог формировать суждения.
Спустя сорок лет команда Draper Associates создала то, о чём тогда я мог только мечтать:
-Одна централизованная база данных, где на каждую компанию хранится единая карточка с всей нашей внутренней информацией, а также обогащёнными данными из внешних проверенных источников вроде Harmonic
-Модель машинного обучения, обученная на 40+ годах успешных кейсов и результатов, которая читает сотни сделок, которые мы получаем каждую неделю, и выводит лучшие варианты непосредственно для инвестиционной команды
-Краткая справка по каждой встрече перед тем, как мы войдём
-Тёплые интро, подготовленные на основе сети из 15 000+ контактов
-Ответы на любые вопросы по нашим собственным записям простым английским по 400+ портфельным компаниям (а также дополнительная подсказка из нашего Harmonic API)
Инфраструктура ИИ/ML берёт на себя рутинные задачи, но суждение остаётся человеческим: сидеть напротив основателя, узнавать миссионера, принимать решение, пока идея ещё звучит безумно.
Теперь появляется больше часов именно на это.
Узнайте больше о том, как мы построили эту систему — философски и практически: https://www.draper.vc/newsroom/how-we-built-drapers-ai-stack