The future of venture capital decision making

: the impact of quantitative sourcing and machine learning on the VC Investment process

Resumo

Investir em startups na sua fase inicial exige um elevado empenho. Os investidores de capital de risco baseiam as suas decisões em pesquisa e experiências passadas, o que pode levar a enviesamentos. Embora muitos investidores de capital de risco ainda utilizem mecanismos de investimento tradicionais, tem havido um aumento na utilização de inteligência artificial e sourcing quantitativo para apoiar o processo de investimento. Esta investigação estuda a utilização e impacto da inteligência artificial e de machine learning ao longo do ciclo de investimento de risco para tomar decisões de investimento. Esta dissertação é um estudo empírico que utiliza uma abordagem de investigação qualitativa sob a forma de entrevistas semi-estruturadas com dez empresas de investimento de capital de risco europeias. Os resultados mostram que os investidores de capital de risco utilizam machine learning e ferramentas de recolha de dados na web, em particular durante o início da oportunidade de negócio, a seleção específica da empresa, e fases gerais de análise do processo de investimento, para resolver os desafios de identificação e seleção. Consequentemente, os processos de investimento tornam-se mais eficientes e menos tendenciosos, permitindo que se utilize mais tempo a aconselhar e a orientar as empresas do portfolio. Este estudo complementa a literatura existente relativamente a como a inteligência artificial e os dados podem elevar os mecanismos de investimento existentes durante o processo de tomada de decisão de capital de risco.

Data de atribuição	18 out. 2022
Idioma original	English
Instituição de premiação	Universidade Católica Portuguesa
Supervisor	José Manuel Vasconcelos Silva e Sousa (Supervisor)