logo

ML РЕШЕНИЯ

Модель для оценки успешности стартапов

Компания-заказчик столкнулась с серьёзной задачей в области принятия инвестиционных решений, связанных с оценкой стартапов.

В условиях огромного объёма данных и высокой степени неопределённости, возникла необходимость внедрения инструмента, который помог бы инвесторам точнее и эффективнее определять перспективные стартапы. 

Основное изображение

Стандартные методы анализа были недостаточно мощными, чтобы справляться с этой задачей, что увеличивало риск упустить выгодные инвестиции или вложить средства в неудачные проекты.

Для решения этой проблемы была разработана модель машинного обучения, основанная на графовых нейросетях. Она могла анализировать большие массивы данных, учитывая сложные взаимосвязи между компаниями, инвесторами и другими субъектами. Основная цель состояла в создании инструмента, который, опираясь на историю взаимодействий, предсказывал бы вероятность успеха стартапа, тем самым улучшая качество и скорость принятия решений в инвестиционной деятельности заказчика.

Модель машинного обучения для оценки стартапов — это инновационная система на основе графовых нейронных сетей, предназначенная для предсказания успешности стартапов и помощи инвестиционным фондам в принятии решений о финансировании

ЗАДАЧА

Автоматизировать процесс анализа стартапов, улучшить точность прогнозов по выходу компаний на IPO, и сократить время, затрачиваемое специалистами на оценку инвестиционных возможностей.

РЕШЕНИЕ

Система состоит из нескольких модулей:

01

Решение 01

Модуль преобразования данных: Преобразование табличных данных о сделках и компаниях в графовую структуру.

02

Решение 02

Модуль построения графовых нейронных сетей: Реализация алгоритма на основе PyTorch Geometric для анализа динамических графов.

03

Решение 03

Модуль обучения и предсказания: Обучение модели и предсказание вероятности выхода компаний на IPO.

04

Решение 04

Модуль валидации и отладки: Проверка корректности данных и результатов модели.

ПРОЦЕСС РАБОТЫ СИСТЕМЫ

Сбор и преобразование данных

• Собираются данные о сделках, инвесторах, компаниях и CEO.

• Данные преобразуются в графовую структуру для дальнейшего анализа.

1

Анализ и обучение

• Графовая нейронная сеть обучается на данных, анализируя связи между компаниями и инвесторами.

• Модель оценивает вероятность выхода компаний на IPO на основе их связей и исторических данных.

1

Предсказание и валидация

• Модель предсказывает вероятность успешного выхода на IPO для каждой компании.

• Результаты проверяются на соответствие реальным данным и ожиданиям заказчика.

1

Оптимизация и обновление

• Модель периодически обновляется с учетом новых данных и улучшений в алгоритмах.

1

Результаты

01

Проведённые эксперименты на реальных наборах данных превосходят более чем в 2 раза работу реальных инвесторов

02

Сокращение времени на анализ стартапов

03

Автоматизация процесса отбора компаний для инвестиций

04

В данный момент решение применяется консалтинговой компанией из Чикаго для автоматизации принятия решений инвестиционными фондами и частными инвесторами.

Внедрение модели позволило значительно улучшить качество и скорость анализа стартапов, что в свою очередь увеличило точность инвестиций и снизило затраты времени специалистов.

Модель показала превосходные результаты, превзойдя современные базовые показатели и значительно улучшив показатели по сравнению с традиционными методами оценки.

Давайте обсудим
ваш проект

Отправьте форму и мы свяжемся с вами в течение 24 часов