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.
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
Автоматизировать процесс анализа стартапов, улучшить точность прогнозов по выходу компаний на IPO, и сократить время, затрачиваемое специалистами на оценку инвестиционных возможностей.
Система состоит из нескольких модулей:
01
Модуль преобразования данных: Преобразование табличных данных о сделках и компаниях в графовую структуру.
02
Модуль построения графовых нейронных сетей: Реализация алгоритма на основе PyTorch Geometric для анализа динамических графов.
03
Модуль обучения и предсказания: Обучение модели и предсказание вероятности выхода компаний на IPO.
04
Модуль валидации и отладки: Проверка корректности данных и результатов модели.
Сбор и преобразование данных
• Собираются данные о сделках, инвесторах, компаниях и CEO.
• Данные преобразуются в графовую структуру для дальнейшего анализа.
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.
Предсказание и валидация
• Модель предсказывает вероятность успешного выхода на IPO для каждой компании.
• Результаты проверяются на соответствие реальным данным и ожиданиям заказчика.
Оптимизация и обновление
• Модель периодически обновляется с учетом новых данных и улучшений в алгоритмах.
Проведённые эксперименты на реальных наборах данных превосходят более чем в 2 раза работу реальных инвесторов
Сокращение времени на анализ стартапов
Автоматизация процесса отбора компаний для инвестиций
В данный момент решение применяется консалтинговой компанией из Чикаго для автоматизации принятия решений инвестиционными фондами и частными инвесторами.
Отправьте форму и мы свяжемся с вами в течение 24 часов