Cuộc thi Tìm kiếm tài năng Khởi nghiệp Đổi mới sáng tạo Quốc gia TECHFEST được tổ chức trong khuôn khổ Ngày hội khởi nghiệp đổi mới sáng tạo quốc gia TECHFEST 2021. Cuộc thi được chỉ đạo bởi Bộ Khoa học và Công nghệ (KH&CN), với thành phần Ban tổ chức gồm có Cục Phát triển thị trường và doanh nghiệp Khoa học và Công nghệ (NATEC), Ủy ban Nhà nước về người Việt Nam ở nước ngoài (Ủy ban NNVNVNONN), Quỹ khởi nghiệp Doanh nghiệp khoa học và công nghệ Việt Nam (Startup Vietnam Foundation) phối hợp cùng Văn phòng Đề án 844 (ISEV), Trung tâm Hỗ trợ khởi nghiệp sáng tạo quốc gia (NSSC – National Startup Support Centre of Vietnam).
Trải qua 3 buổi đào tạo và thực hành theo nhóm để trang bị cho mình những kiến thức cũng như kỹ năng cần thiết trong khuôn khổ hỗ trợ TOP60, HMT Corporation đã xuất sắc vượt qua 2 ngày diễn ra vòng thi tiếp theo vào 24/11 và 25/11/2021 với hình thức pitching trực tuyến để ghi danh vào danh sách TOP 20 gồm rất nhiều ứng cử viên startup Công nghệ và Mô hình Kinh doanh Đổi mới sáng tạo nhiều ngành nghề khác nhau tranh tài.
HMT cung cấp sản phẩm với thương hiệu Dizim.ai, nền tảng sáng tạo nội dung ứng dụng trí tuệ nhân tạo và triển khai digital marketing đa kênh. Dizim.ai được xây dựng với sự kết hợp các công nghệ mới như AI (trí tuệ nhân tạo), điện toán đám mây, dữ liệu lớn cùng kinh nghiệm nhiều năm trong sản xuất video & film quảng cáo cho các nhãn hàng lớn nhằm giúp các cá nhân kinh doanh online, các Doanh nghiệp siêu nhỏ, nhỏ và vừa có một công cụ làm digital marketing tự động.
Hiện HMT đang mở vòng gọi vốn và tìm kiếm nhà đầu tư cho mình, xem thêm chi tiết tại: https://beta.wiziin.com/startup/368 (Bạn phải đăng ký thành công tài khoản nhà đầu tư để xem được thông tin chi tiết của HMT)
Wiziin Inc. và Trung tâm Khởi nghiệp đổi mới sáng tạo Đại học quốc gia – TP HCM (IEC) đã tiến hành ký kết trở thành đối tác chiến lược trong khuôn khổ cùng hỗ trợ và phát triển hệ sinh thái khởi nghiệp tại Việt Nam và mở rộng ở khu vực châu Á – Thái Bình Dương.
IEC là đơn vị có chức năng đào tạo, nghiên cứu, triển khai các dịch vụ đổi mới sáng tạo, khởi nghiệp và đầu tư. Một số hoạt động thúc đẩy tinh thần khởi nghiệp như chuỗi chương trình Startup Open Day, Hành trình doanh nhân … và nổi bật là cuộc thi Ý tưởng khởi nghiệp.
Cuộc thi Ý tưởng khởi nghiệp CiC với hơn 250 nhóm tham dự mỗi năm và có hơn 100+ dự án/công ty khởi nghiệp đổi mới sáng tạo có tiềm năng tăng trưởng cao dựa trên khai thác tài sản trí tuệ, công nghệ, mô hình kinh doanh mới. Hiện tại cuộc thi Ý tưởng khởi nghiệp CiC 2021 đang được tổ chức, thu hút nhiều bạn trẻ từ khối THCS đến sinh viên đại học tham gia với quy mô toàn quốc.
Qua cuộc thi Ý tưởng khởi nghiệp CiC 2020, Wiziin Inc. đã tiến hành đầu tư và kết nối các cơ hội hợp tác cho 02 đội thi Korona Board Game (quán quân), Veg2me (giải ba) và hỗ trợ các startup trong mạng lưới của IEC trong lĩnh vực tài chính, chiến lược.
Trong thời gian tới, Wiziin Inc. hỗ trợ IEC trong việc đào tạo cho startup, đội ngũ trung tâm về các lĩnh vực đầu tư mạo hiểm, gọi vốn, tài chính và chiến lược; trở thành chuyên gia của IEC trong lĩnh vực đầu tư mạo hiểm và tài chính.
Wiziin Inc. hi vọng tạo thêm nhiều cơ hội cho các startup cập nhật kiến thức về khởi nghiệp và tiếp cận các nguồn đầu tư phù hợp.
Được nhen nhóm ý tưởng vào thập niên 50 ở vùng đất hoang dã California nuôi dưỡng sự liều lĩnh và giấc mơ Mỹ, ngành đầu tư mạo hiểm là động lực mạnh mẽ cho sự phát triển thần tốc không chỉ của kinh doanh hiện đại mà còn của công nghệ và đổi mới sáng tạo trên khắp thế giới. Những công ty công nghệ ngày nay hướng tới các quỹ đầu tư mạo hiểm để chia sẻ ý tưởng, tìm kiếm sự kết nối, hỗ trợ tài chính và góc nhìn chiến lược. Việc thấu hiểu nguồn gốc lịch sử, động lực đầu tư, mong muốn lợi nhuận và hoạt động thường nhật của các công ty quản lý Quỹ đầu tư mạo hiểm (Venture Capital VC) là yếu tố then chốt giúp (1) các nhà sáng lập có chiến lược gọi vốn phù hợp, (2) các nhà đầu tư truyền thống có thêm cách tiếp cận đầu tư mới và (3) nhà hoạt định chính sách có cách thức thu hút đầu tư hiệu quả trong bối cảnh công nghệ đóng vai trò thúc đẩy nền kinh tế. Loạt bài THẤU HIỂU QUỸ ĐẦU TƯ MẠO HIỂM nhằm mục đích đưa ra những góc nhìn chính thống về ngành đầu tư mạo hiểm và phân tích các yếu tố liên quan, phục vụ cho 3 nhóm đối tượng nêu trên.Ở mỗi nơi trên thế giới, tuỳ theo độ phát triển của nền kinh tế, chất lượng doanh nghiệp và chính sách của nhà nước, các VC sẽ vận hành theo một số cách khác nhau và phục vụ các đối tượng khác nhau. Tuy nhiên, về cơ bản, một quỹ đầu tư mạo hiểm sẽ (1) huy động vốn từ các tổ chức khác để (2) đầu tư vào vốn chủ sở hữu của (3) các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs) hoặc Startups có tốc độ tăng trưởng cao.
Phần 1: Nguồn vốn của VC
Những công ty quản lý VC (venture investment firm) không dùng toàn bộ tiền của chính họ để đầu tư mà họ là những nhà quản lý nguồn vốn chuyên nghiệp, sử dụng nguồn vốn của nhiều tổ chức khác nhằm đầu tư sinh lời. Các đối tác đầu tư vào VC thường là các tổ chức như:
Quỹ lương hưu (Pension Fund): Thông thường là quỹ của nhà nước và quản lý nguồn lương hưu của người lao động. Các quỹ này là đối tác quen thuộc của các VC, đặc biệt là khu vực Âu Châu do khả năng thống nhất trong một số mục tiêu công nghệ và phát triển bền vững. Không có nhiều VC Đông Nam Á tiếp cận được nguồn quỹ này. AP4 và AP6 của chính phủ Thuỵ Điển là một trong số những quỹ điều phối tỷ lệ vốn vào các VC nhiều nhất hiện nay với khoảng 11% đến 15% tổng lượng tài sản được quản lý (Asset Under Management AUM).
Theo quan điểm chúng tôi, để thúc đẩy đổi mới sáng tạo và đầu tư hiệu quả, các nước trong khu vực cần mở rộng khả năng hợp tác giữa các quỹ lương hưu với các VC. Điều này cần nghiên cứu kỹ lưỡng, đào tạo nhân lực liên quan và thể chế hoá để tăng hiệu quả quản lý nguồn vốn này.
Quỹ hiến tặng của các đại học (University Endowment UE): Các quỹ hiến tặng của Đại học góp phần phát triển những nghiên cứu khoa học nền tảng. Các quỹ này cùng với nguồn tri thức dồi dào từ đại học là cơ sở để tăng thêm khả năng kết nối và giải quyết vấn đề của các công ty trong danh mục đầu tư của VC. Trong năm 2019, nguồn vốn đầu tư vào các VC của UE được đánh giá là có hiệu quả cao nhất, mang lại lợi nhuận trung bình 13.4%/năm, theo The National Association of College and University Business Officers – 2019 NACUBO-TIAA Study of Endowments.
Các đaị học trong khu vực đa số tập trung dòng tiền vào tối ưu cơ sở hạ tầng và các hoạt động nghiên cứu, chúng ta chưa có đủ dòng vốn lâu đời và bền vững như các nền kinh tế phương Tây để có thể tăng tỷ lệ đóng góp vào UE để từ đó điều hướng vào các VC. Trường hợp thành công nhất của dạng quỹ này là National University of Singapore Endowment đầu tư theo phong cách của Đại học Yale: dài hạn, đa dạng tài sản, đa dạng nguồn ngoại tệ và đối tượng đầu tư toàn cầu. Quỹ này cũng chỉ dành 20% cho các dạng đầu tư vốn chủ sở hữu, một phần rất nhỏ trong đó là VC.
Ngân hàng: Là nhóm nhạy cảm với rủi ro, ngân hàng duy trì một lượng rất nhỏ vốn của họ đầu tư vào các quỹ VC trong suốt lịch sử của ngành này. Hiện nay, một số ngân hàng như Goldman Sachs đầu tư trực tiếp vào các Startups như trường hợp gần đây là dẫn dắt Series C 81 triệu USD vào startup fintech Amount trụ sở tại Chicago, IL. Các ngân hàng quan tâm đến các Startup FinTech vì khả năng hợp tác chiến lược hơn là lợi nhuận trực tiếp. Nhóm ngân hàng đầu tư đóng góp nổi bật vào ngành VC trong các hoạt động niêm yết IPO hơn là một nhà đầu tư.
Các ngân hàng Châu Á đặc biệt chưa áp dụng nhiều sự tương tác với các VC vào hoạt động của mình. Lý do chủ yếu là khả năng chấp nhận rủi ro của cả các chuyên viên ngân hàng được đào tạo bài bản lẫn nhà hoạch định chính sách tài chính đều không cao. Thị trường này cũng đã chứng kiến nhiều cuộc khủng hoảng tài chính có ảnh hưởng lâu dài khiến cho hành vi đầu tư của số đông vẫn hướng vào những lựa chọn truyền thống và ít rủi ro. Hơn nữa, số lượng và chất lượng các startups ở khu vực chưa cao bằng phương Tây.
Cá nhân có tài sản lớn (High Net Worth Individuals HNWI) và Family Offices: Các quỹ VC Âu Châu thường sử dụng nguồn vốn từ các tỷ phú dầu mỏ Trung Đông do mối quan hệ lịch sử và sự thiếu thốn nhà quản lý quỹ chuyên nghiệp tại khu vực này. Tuy nhiên, việc quản lý mối quan hệ với nhiều nhà đầu tư dạng này sẽ tiêu tốn nhiều nguồn lực của VC. Các VC lớn có xu hướng huy động vốn từ một số ít nhà đầu tư lớn hơn là nhiều HNWI. Các VC nhỏ thường sẽ huy động vốn HNWI cho tới khi họ có đủ uy tín và kinh nghiệm để huy động từ các đối tác lớn hơn. Một số nhân vật nổi tiếng như Jared Leto, vai Joker trong Suicide Squad, ca sĩ chính của band 30 Seconds to Mars, sở hữu danh mục đầu tư ấn tượng bao gồm Uber, Airbnb, Spotify, Nest, Reddit, Slack, Snapchat.
HNWI tại khu vực châu Á khá nhiều và lượng tiền họ có đủ để tạo động lực rất tốt cho các VC và startups. Tuy nhiên, đa số các HNWI có nhu cầu đầu tư sang các khu vực Âu Mỹ để hưởng lợi từ các chính sách nhập cư cũng như tin tưởng hơn vào các nhà quản lý quỹ phương Tây. Bản thân các HNWI trong khu vực gặt hái được lượng vốn như hiện tại từ các ngành truyền thống, khiến cho khoảng cách niềm tin giữa họ và các quỹ mạo hiểm vào công nghệ cách khá xa nhau.Các tổ chức/cá nhân này khi góp vốn vào VC sẽ được gọi là Limited Partner (LP).Một số VC được hình thành bởi các nhà sáng lập từng thoái vốn (exit) thành công khỏi các startups sẽ có khuynh hướng sử dụng dòng tiền của chính mình để khởi tạo nguồn vốn ban đầu cho VC đó. Ví dụ như VC Andreessen Horowitz được thành lập năm 2009 với AUM ban đầu là 300 triệu USD từ Marc Andreessen sau khi thoái vốn khỏi Netscape.Một nguyên tắc quan trọng để giảm thiểu rủi ro trong đầu tư là đa dạng hoá danh mục đầu tư. Nguyên tắc này được phát biểu như kiểu “không bao giờ bỏ trứng trong cùng một rổ”. Các tổ chức nêu trên có nguồn tiền lớn cần phải quản lý. Ngoài việc đầu tư vào thị trường trái phiếu và cổ phiếu truyền thống, họ có nhu cầu đưa một phần nhỏ của lượng tiền mình huy động được vào các tài sản thay thế (alternative assets) có rủi ro cao với kỳ vọng lợi nhuận cao như các quỹ Phòng hộ (Hedge Fund) hoặc các quỹ đầu tư Vốn chủ sở hữu phi đại chúng (Private Equity), mà VC là một trong số đó. Thông thường, phần vốn được uỷ quyền hoặc góp vào các VC sẽ chiếm khoảng 2-5% tổng AUM. Tuy nhiên, tỷ lệ này đang ngày càng tăng bởi sự quan tâm vào tác động của công nghệ đến sự phát triển quốc gia và những trường hợp thoái vốn thành công của các VC. Quỹ lương hưu AP6 của Thuỵ Điển hiện đang duy trì tỷ lệ 11% trong 2 tỷ USD AUM để đầu tư vào các VC. Một trường hợp thành công của quỹ này là nền tảng âm nhạc và truyền thông Spotify thông qua VC Northzone.Ngoài ra, các quỹ lương hưu có vòng đời dài, rất phù hợp với vòng đời của các VC, đa số là 10 năm.
VC ĐƯỢC GÌ KHI QUẢN LÝ NGUỒN TIỀN TỪ CÁC TỔ CHỨC NÀY?
VC thường thu phí với nguyên tắc “2 and 20”. 2% phí quản lý (Management Fee) hàng năm trên tổng AUM và 20% phí hiệu suất (Performance Fee hoặc Carried Interest) dựa trên tổng tăng trưởng của quỹ VC. Tuỳ thị trường và chiến lược của các VC mà số phí này có thể thay đổi. So với một số nguồn vốn khác, đặc biệt là vốn vay, VC được cho là nguồn vốn đắt đỏ. Tuy nhiên, các LP luôn nắm được rằng ngành này đòi hỏi sự kỹ lưỡng, tập trung cao độ, thực chiến cùng các công ty trong danh mục đầu tư và một hệ thống những kiến thức, kỹ năng đặc thù. Đó là lý do các LP vẫn tin tưởng và ngày càng có nhiều VC ra đời.Để đảm bảo quyền lợi của các LPs, VC phải chịu những ràng buộc pháp luật liên quan đến nghĩa vụ của người được uỷ thác (Fiduciary Duty). Trong trường hợp này, VC được uỷ thác quản lý nguồn quỹ do các LPs sở hữu hoặc huy động được theo một số mục đích và phạm vi được thống nhất giữa các bên. Ràng buộc pháp lý này khiến VC phải thực hiện nghĩa vụ chuyên môn của mình một cách tốt nhất có thể, phục vụ cho lợi ích của các LP. Trong trường hợp ngược lại, các LP có thể kiện VC ra toà và các cá nhân gây sai phạm sẽ phải bồi thường tuỳ theo thiệt hại. Tuy nhiên, các vụ kiện được công bố khá ít và các bên liên quan thường chọn cách thương lượng để giải quyết vấn đề. Cái giá phải trả lớn nhất của VC là không thể kêu gọi thêm các nguồn vốn mới nếu như thể hiện khả năng quản lý quỹ và tạo lợi nhuận kém.
Trong phần 2, chúng tôi sẽ phân tích đặc tính chỉ lựa chọn đầu tư vào vốn chủ sở hữu của các VC những kỳ vọng của họ trong quá trình đầu tư.
Trong suốt chiều dài lịch sử của ngành tài chính, đồng tiền luôn đứng trước áp lực mất giá do lạm phát và phải tạo ra thặng dư từ chính giá trị của nó thông qua hoạt động tài chính. Nhằm sinh lời của nguồn vốn mà bạn quản lý, bạn có nhiều lựa chọn như cho vay lấy lãi, đầu tư vào các quỹ khác, mua cổ phiếu, mua trái phiếu chính phủ, mua dầu hoặc các kim loại hiếm,… Tuy nhiên, nếu bạn đang quản lý một quỹ mạo hiểm, bạn sẽ chủ yếu đầu tư vào vốn chủ sở hữu của một công ty khởi nghiệp.
Phần 2: Đầu tư vào vốn chủ sở hữu doanh nghiệp
Khi một VC đầu tư vào một doanh nghiệp, đa số là các khởi nghiệp có tốc độ tăng trưởng cao hoặc sở hữu công nghệ hứa hẹn sự vượt trội trong tương lai, VC sẽ mua phần vốn chủ sở hữu của doanh nghiệp đó. Đó cũng là lý do vì sao các khởi nghiệp có định hướng huy động nguồn vốn từ các VC nên thành lập doanh nghiệp cổ phần để có thể chuyển giao phần vốn chủ sở hữu dễ dàng hơn.
Việc VC mua phần vốn chủ sở hữu trong một doanh nghiệp tương tự như việc mua cổ phiếu của một doanh nghiệp niêm yết, ngoại trừ việc sẽ có một số khác biệt sau:
Tính mở của thông tin: VC đa số đầu tư vào các công ty tư nhân (Private). Do đó, giá cổ phiếu và khối lượng đầu tư cho các khoản đầu tư này không bắt buộc phải được công bố cho công chúng như trường hợp mua cổ phần các công ty trên sàn chứng khoán. Tuy nhiên, một số thương vụ đầu tư của VC hiện nay được công bố kiểu như: “Công ty A được đầu tư 700,000 USD từ Quỹ X với định giá 7 con số”. Hoạt động này có mục đích truyền thông hơn là minh bạch thông tin đầu tư.
Tính thanh khoản: Không như cổ phiếu trên sàn chứng khoán, vốn chủ sở hữu của doanh nghiệp tư nhân không có tính thanh khoản cao. Điều này có nghĩa là VC không thể dễ dàng bán đi phần vốn này để lấy tiền mặt hoặc các tài sản dễ thanh khoản hơn. Ngược lại, khi mua một cổ phiếu trên sàn HOSE chẳng hạn, bạn sẽ có thể thanh khoản nhanh hơn nhờ bán đi cổ phiếu đó hầu như bất cứ lúc nào ngay trên sàn với một mức giá được công bố.Muốn thanh khoản phần đầu tư này, các VC sẽ phải mất thêm một khoảng thời gian, thông thường là 3 đến 7 năm, và giá cả phải được thương lượng. Đa số các startups còn khó thanh khoản hơn bất động sản. Các VC, dựa trên kiến thức chuyên môn, kỹ năng giải quyết vấn đề và độ nhạy cảm thị trường cũng như một ít may mắn, sẽ có thanh khoản từ khoản đầu tư này thông qua việc bán cổ phần của họ cho các quỹ đầu tư khác, các công ty khác hoặc trong một số trường hợp hiếm hơn là bán ra công chúng nhờ IPO (initial public offering).
Vai trò chủ động: Khác với đầu tư chứng khoán, nhà đầu tư chọn startups làm đối tượng đầu tư sẽ phải có vai trò chủ động hơn. Thông thường, họ sẽ phải sử dụng kiến thức, kinh nghiệm và các mối quan hệ của mình để giúp startups thành công. Một VC thường sẽ đầu tư tương ứng 20-40% cổ phần một công ty khởi nghiệp để đảm bảo việc họ có ghế trong hội đồng quản trị và có tiếng nói trong các quyết định mang tính chiến lược.
Tạo ra cổ phần ưu đãi mới: Trong trường hợp mua bán cổ phiếu trên sàn, không có cổ phiếu mới được tạo ra. Ngược lại, khi một VC đầu tư vào một startup, một lượng cổ phiếu ưu đãi mớisẽ được tạo ra đổi lấy số tiền mặt mà VC chuyển vào tài khoản ngân hàng của startup thông qua nghiệp vụ góp vốn cổ đông. Lượng cổ phiếu tăng lên khiến cho quyền sở hữu doanh nghiệp của các nhà sáng lập (founders) và các nhà đầu tư trước đó bị pha loãng (dilute). Ngoài ra, các cổ phiếu tạo mới này thường là cổ phiếu ưu đãi (preferred shares). Có nghĩa là cổ phiếu mà VC sẽ được ưu đãi hơn các cổ phiếu thường (common shares) ở một số điểm như: ưu tiên thoái vốn, ưu đãi biểu quyết, ưu tiên không bị pha loãng trong vòng gọi vốn sau, ưu tiên được tham gia vòng gọi vốn sau hoặc ưu đãi cổ tức. Các quyền lợi này sẽ được thảo luận bởi các bên và chúng tôi sẽ phân tích kỹ trong loạt bài tới về Term Sheet.
Ở khu vực châu Á và đặc biệt là Đông Nam Á, các VC thường yêu cầu các startups thành lập công ty mới để nhận vốn đầu tư. Địa điểm công ty mới được thành lập sẽ là các quốc gia có hệ thống dịch vụ tài chính cởi mở và chuyên nghiệp, pháp lý về đầu tư chặt chẽ hoặc dễ lưu chuyển dòng tiền góp vốn. Các địa điểm thường được chọn là khu vực mà quỹ đó đặt trụ sở, Singapore, Hongkong hoặc các thiên đường thuế Virgin Islands, Cayman Islands,… Điều này đôi khi dẫn tới một số rủi ro về pháp lý khi huy động dòng tiền đến thị trường thực sự của startups. Do đó, các startups và VC cần thảo luận kỹ càng, cũng như cân đối lợi hại khi lựa chọn phương án thành lập công ty mới ở một quốc gia khác nhằm nhận vốn đầu tư.
Vốn chủ sở hữu và nợ:
Như đã thảo luận ở bài trước, đầu tư mạo hiểm là quá trình đòi hỏi nhiều thứ hơn là tiền với rủi ro cao, do đó, chi phí của các khoản đầu tư vào vốn chủ sở hữu rất đắt đỏ. Khi đứng trước lựa chọn vay hoặc gọi vốn 2 tỷ VND cho một startup, bạn sẽ phải cân nhắc một số thứ: – Nếu vay, bạn sẽ ôm 1 khoản nợ cá nhân (vì một startup không có tài sản để thế chấp). Và nếu startup ấy thất bại, bạn buồn hai lần, một lần cho startup của mình và một lần nữa cho thời gian sắp tới phải cày cuốc trả nợ.
– Nếu gọi vốn, bạn sẽ (1) không phải trả nợ cho VC vì đây là đầu tư, cùng sở hữu doanh nghiệp với nhau, đồng hội đồng thuyền. Bạn (2) không dễ gì thoát khỏi VC chỉ bằng cách trả hết nợ cho họ. Nếu startup phát triển mạnh mẽ, VC sẽ hưởng lợi nhiều hơn khoản mà ngân hàng thu được từ bạn. Đây là điều hiển nhiên vì rủi ro của VC cao hơn nhiều. VC sẽ tạo (3) áp lực thoái vốn bởi vì họ sẽ chỉ có khả năng sinh lợi cao nhất từ việc thoái vốn. VC sẽ không ở lại startups để hưởng cổ tức thường niên vì số tiền đó quá nhỏ so với rủi ro họ đang chịu cũng như lợi nhuận mà các nhà đầu tư cho họ hy vọng.Tạo mối quan hệ và thấu hiểu VC là cực kỳ quan trọng bởi vì rõ ràng là khi tranh chấp xảy ra, bạn không thể thoát khỏi VC một cách dễ dàng. Một ví dụ đình đám là vụ kiện năm 2017 của Benchmark Capital ra toà án Delaware buộc tội CEO UBER Travis Kalanick lừa đảo trục lợi cá nhân, vi phạm hợp đồng và vi phạm nghĩa vụ uỷ thác. Vụ này một năm sau được bãi bỏ theo một thoả thuận nội bộ liên quan tới hợp đồng mua lại một phần vốn lớn ở định giá 48 tỷ USD (thấp hơn 30% so với định giá gần nhất) của UBER và một nhóm nhà đầu tư khác, dẫn dắt bởi SoftBank.Tuy nhiên, như đã nói, VC không chỉ đầu tư tiền. Họ là bệ phóng cho rất nhiều startups thành công nhờ kinh nghiệm, kiến thức, mối quan hệ và tầm nhìn chiến lược.Một Startup cần thấu hiểu và phân tích kỹ trước khi ra quyết định vay hay gọi vốn VC. Không bao giờ có nguồn vốn tốt nhất, chỉ có nguồn vốn nào phù hợp với doanh nghiệp nào vào một giai đoạn cụ thể mà thôi.
Trong phần 3, chúng tôi sẽ tập trung thảo luận về đối tượng được các quỹ đầu tư quan tâm nhất: Các công ty khởi nghiệp tăng trưởng nhanh.
Vì sao các quỹ đầu tư mạo hiểm thường lựa chọn các doanh nghiệp công nghệ mới nổi để đầu tư? Vì sao họ không đầu tư cho các doanh nghiệp cổ điển, ăn chắc mặc bền và yên tâm là dòng vốn của mình không mất trắng? Có nhiều thắc mắc về đối tượng mà các quỹ đầu tư mạo hiểm sẽ quan tâm.
Chân dung các doanh nghiệp này như thế nào và logic đầu tư của các quỹ đầu tư mạo hiểm đối với các doanh nghiệp này là điều mà chúng tôi sẽ thảo luận trong bài viết hôm nay.
Phần 3: Các công ty khởi nghiệp tăng trưởng nhanh.
Các doanh nghiệp cổ điển thông thường sẽ quyết định một thị trường nào đó để tham gia, sản xuất sản phẩm và dịch vụ rồi tìm cách để có các khách hàng đầu tiên. Dần dần tăng số lượng khách hàng trả tiền cho sản phẩm. Sau 3-4 năm tăng trưởng ổn định, kiểm soát chi phí và tăng dần lợi nhuận biên, các doanh nghiệp này tiếp tục cạnh tranh đến khi miếng bánh thị trường được chia và các chủ doanh nghiệp hưởng lợi từ các khoản đầu tư của mình, dĩ nhiên, một cách từ từ, sau khoảng 15-20 năm. Loại doanh nghiệp này sẽ thích dùng vốn vay hơn vì lợi nhuận của họ được lên kế hoạch để bù đắp các khoản tái đầu tư và vốn vay là dòng vốn rẻ như chúng ta đã biết.
Bức tranh hoàn toàn thay đổi khi chúng ta bàn về quỹ đầu tư mạo hiểm. Mục tiêu thành công của quỹ và nhà quản lý quỹ là gia tăng phần tài sản mà họ đang quản lý. Mục tiêu này chỉ có thể đạt được khi định giá của doanh nghiệp mà họ đầu tư tăng lên, và phải tăng nhanh. Từ đó, quỹ có thể thoái vốn bằng cách bán lại cổ phần hoặc IPO. Với vòng đời thường là 10 năm, các quỹ mong muốn thoái vốn một phần hoặc tất cả trong khoảng 3-7 năm. Điều này, đối với doanh nghiệp nhận đầu tư, có nghĩa là tốc độ tăng trưởng của họ phải vượt bậc trong khoảng thời gian này.
Ngành Đầu tư mạo hiểm được dẫn dắt bởi hy vọng tìm kiếm được 1 số ít các doanh nghiệp thành công và thành công đó phải lớn, gây tiếng vang và có giá trị cao. Trong danh mục đầu tư của các quỹ, 10 thương vụ thất bại sẽ có thể được cứu vãn bằng chỉ 1 thương vụ thành công. Một thương vụ thành công rực rỡ dạng Megahit có thể đẩy nhanh sự phát triển của cả ngành.Các megahit này sẽ được gọi bằng cái tên mỹ miều: “Unicorn”, là các startups có định giá trên 1 tỷ USD.
Thông thường các doanh nghiệp có khả năng đáp ứng tiêu chí (1) tốc độ tăng trưởng cao và (2) khả năng mở rộng nhanh là các doanh nghiệp có khả năng công nghệ đột phá (disruptive innovation). Giống như trường hợp UBER đã thực hiện được đối với ngành taxi.
Công nghệ hiện nay giúp cho số lượng người dùng tăng trưởng hầu như không giới hạn. Các mạng xã hội đang vận hành với số lượng người dùng bằng dân số những quốc gia đông dân nhất thế giới, điều mà trước đây, các doanh nghiệp tư nhân không thể nào mơ tới.
Chi phí để phục vụ một khách hàng mới hiện nay hầu như không đáng kể với các ngành công nghệ nhờ vào hạ tầng mạng phủ khắp và khả năng tự động hoá rất cao.Như vậy, chúng ta thấy rõ rằng: VC là những thợ săn unicorn.Tuy nhiên, trong thực tế không dễ để phân biệt một con unicorn thực sự và một con ngựa già màu mè sặc sỡ.
Một startup cùng thời với tượng đài Amazon mà cái tên giờ đây ít người còn nhớ đến. Đó là Webvan. Thành lập năm 1996 với mô hình tạp hoá online, Webvan là một trong số những kẻ khai phát với định giá sau lần IPO chỉ sau 3 năm thành lập là 4.8 tỉ USD. Webvan phá sản sau khi IPO chỉ 2 năm. Rất nhiều nguyên nhân được đưa ra và phần lớn trong số đó trở thành bài học cho một unicorn thực sự cùng thời là Amazon.
Những nhà đầu tư cho Webvan qua các giai đoạn bao gồm nhiều tên tuổi lừng lẫy như Benchmark, Goldman Sachs, Softbank, Sequoia, Yahoo,… Ngay cả những cặp mắt siêu đẳng và đầy kinh nghiệm của ngành Đầu tư Mạo Hiểm cũng đôi lúc nhầm lẫn ngựa già và unicorn là vậy. Tuy nhiên, luôn nhớ rằng: thất bại là một phần của quá trình đầu tư mạo hiểm. Sequoia cũng đã có nhiều thành tích (traction) đáng ngưỡng mộ như đầu tư vào Google cùng Kleiner Perkins để không có quá nhiều người nhớ đến thất bại Webvan của họ nữa. Đến nay Sequoia vẫn là một trong số các công ty quản lý quỹ VC được tin tưởng nhất.Ngành đầu tư mạo hiểm tồn tại và phát triển dựa trên nguyên lý “Hits Driven”, rất tương đồng các ngành đào vàng, thăm dò dầu khí, thám hiểm vũ trụ, âm nhạc, văn học hay điện ảnh. Nhà đầu tư vào các ngành này thường phải nhìn trước được một viễn cảnh thành công, chịu mạo hiểm đầu tư tiền bạc, thời gian và công sức để theo đuổi niềm tin. Với một chút may mắn, nếu thành công, sẽ là một thành công vượt bậc.
Trong giới văn học, ta có thể lấy J.K. Rowling làm ví dụ cho một entrepreneur. Cuốn “Harry Potter và hòn đá tiên tri” được nộp bản thảo cho 12 nhà xuất bản và đều bị từ chối. Chắc rằng có nhà sáng lập hay đi pitch sẽ thấu hiểu nỗi đau này. Khi Bloomsbury quyết định xuất bản cuốn sách, bản thân họ cũng như một nhà đầu tư mạo hiểm. Cho đến nay, Harry Potter vẫn là điểm sáng trong danh mục đầu tư của hãng này với 13% đóng góp vào lợi nhuận của năm 2018.Nhà đầu tư mạo hiểm không quan tâm đến một startup có lợi nhuận đều đặn và tăng trưởng chậm. Đối với chúng tôi, đó là những “xác sống” (walking dead), mà khi có quá nhiều trong danh mục, chúng tôi sẽ không bao giờ có thể hoàn trả khoản đầu tư cho những nhà đầu tư của mình, chưa kể là làm gia tăng tài sản. Chúng tôi tìm kiếm những startup có khả năng tăng trưởng dạng “Hockey Stick” (như hình). Để đạt được hình thái tăng trưởng này, chúng tôi sẽ cam kết nhiều vòng gọi vốn, đủ để startup đạt được các điểm mốc nhất định (milestone).
Một VC khi đầu tư giống như việc phóng nhiều tên lửa lên mặt trăng (là khi chúng tôi exit). Nhiên liệu sẽ được đốt hết trong từng giai đoạn để vượt qua các tầng khí quyển và sức cản của trọng lực. Đây là từng vòng gọi vốn mà chúng tôi sẽ tham gia. Tên lửa nào không đến được mặt trăng thì coi như bỏ. Mặt trăng là đích đến tối thượng với một VC và những cột mốc khá trên đường không có mấy ý nghĩa.Tóm lại, hiểu được những nguyên lý này, các startup nên suy xét kỹ tầm nhìn và mô hình của mình để hiểu rõ điều mà VC muốn khi họ đề cập đến “một startup có tốc độ tăng trưởng cao”.
The boom that tech startups have been experiencing has continued through the pandemic. Two leading venture capitalists talk about how investing in them is changing.
In recent years, startups and venture capital have experienced a boom many say can only be matched by the original dotcom boom of the late ‘90s. But this amount of success has raised all sorts of questions about the future sustainability of these times, particularly in whatever amounts to the next normal in a post-COVID world.
What are the most important changes or developments?
The most obvious one is what’s happened in the last 12 months with COVID, and the way that it’s accelerated the future that Silicon Valley has been building. We’ve seen many companies sort of achieve in 2020 what we thought they might achieve in 2025 as the future got pulled forward.
The specific things I’m excited about are that the grip of big tech on consumer-facing companies seems to be slipping, either because of regulatory scrutiny, or because they themselves are going to moderate their behavior. And then COVID itself has led to a whole raft of opportunities for companies to deliver services to consumers in a very differentiated way.
Startups can just move so much faster, so much more nimbly than the big incumbents. And then the other big trend is cloud computing and the associated explosion of machine learning, because of the abundance of data.
What is the biggest changes and developments?
Over the past year, practically all the startups we look at that address one of the legacy markets that is typically dominated by the financial industry, or retail, for instance, are outperforming the legacy incumbents on pretty much all parts of the business.
The cost of capital is lower for them, they have more access to talent, and they typically have lower customer acquisition costs. Also, their operating costs and their operating structure are far more efficient and effective to solve the needs of the modern consumer. So, unlike any time in the past 25 year, today I see that the future belongs to the startup ecosystem. And they’re scaling at a pace that I’ve never seen before.
There is opportunity for consumer- focused startups to compete more effectively but startups faring well not just against industry incumbents but also tech incumbents?
I think one of the differences is that Silicon Valley is at the forefront of developing new technology, new businesses, and new business models. Whereas, I think many of the very successful entrepreneurs coming out of the European ecosystem are addressing existing markets with disruptive technology solutions that in many cases have been proven in other settings.
So it’s a different version of innovation, I would say. Big tech obviously has a tremendous impact on, for instance, cost of customer acquisition if you’re a consumer company. It has a tremendous impact on how you market. But I think that is only a small part of the market that these promising European companies are actually addressing.
Diligence and deal making in the Zoom age
In my mind, whenever you make a decision the goal is to make it with high conviction, a high conviction “No,” or a high conviction “Yes.” So the way we’ve tried to do that, given the compressed timelines, is to have more of a prepared mindset.
We did this by developing two dozen “landscapes” last year. These aren’t a Ph.D.
thesis. It’s a couple of pages of somebody’s thinking on a particular category that we then present to the rest of the partnership. And everybody’s attuned to an idea, such as what’s happening with the emerging data stack, what are the services in and around cloud data warehousing that may emerge?
That was one of the landscapes we developed. So when we meet a company, we already have a framework in which to position them. And that way we can make a much faster decision.
It doesn’t mean that we come up with the precise nuances of the right idea. That’s part of the brilliance that you look for in the founder. Then once you’re in process, I think the biggest challenge is the inability to go visit somebody, to walk around their office, to get a feel for their culture.
You have to substitute for that by being even more diligent with customer references, off balance sheet references. So if it’s an enterprise technology company, for instance, you have a network of CIOs to call to understand what they think about this company’s value proposition. And I’d say we’ve done a lot more with personal references than we may have in the past as a substitute for that in-person judgment.
What are you looking for in a startup these days? Are there things startups should be doing to win you over as an investor that are any different in the past, or is it still all about the fundamentals?
I think it’s pretty much the same. You can simplify the concepts here. We really like a team that has this capacity to recruit world-class skills, and to capture the hearts and the minds of the people that really matter in their industry. You can diligence that even remotely. But you sort of feel it immediately when you sit in a room and talk to someone who really knows their stuff.
The second thing for us is that the market is big enough that it can create a massive business over time.
And the third one is that we would like to see a fundamentally different shaded product, one that has the capacity to really stand out with just a modest amount of marketing. Those three very simplistic arguments held five years ago, and they still hold for me today.
Funding and fundamentals
Talk about a funding bubble. How do you see the massive amounts of capital in the industry impacting startup priorities and decision making?
I think there has been this very popular concept of “blitz scaling,” the idea of extremely fast decision making and building capabilities.
The flipside of that is there was a lot of sloppiness, such as poor company culture, that started to happen. And I think now we’re in a situation where we have even more money coming into the market, but also very strong KPIs have been produced thanks to the increase in digital usage and demand during the pandemic.
You can also see a lot of false positives in this environment that might not sustain for the long haul. So the challenge for us as investors, I think, is to see when you’re building something really quickly, with so much access to capital, that is quality can vary greatly between different opportunities.
It can be a little harder in this environment to know what is truly sustainable. Is that something you and your team have to think about a lot?
the business fundamentals are the same. The shape of it is different, just like the shape of businesses today are different from the ones we funded 20 years ago.
Because the market has changed, the opportunities have changed. The two questions I like to ask typically are, “Who cares,” and, “Why now?” And, “Who cares,” sounds a little whimsical, but the idea is, what is the problem you’re addressing, and why do you have a compelling solution?
It has to be compelling. You want to build a product or a service where your customers find you, and you don’t have to go find them. That’s when you build something truly distinctive. And then the next question obviously is, is it a sustainable advantage?
And “Why now” is just, what are the environmental reasons that make it propitious to start this company today? Because big companies have so many advantages. You need to have some kind of disruptive change.
In terms of sustainable advantage and durability, I think it’s something we wrestled with more in the second quarter last year, right after COVID struck. Because we had companies like DoorDash and Instacart who were benefiting tremendously in food delivery and grocery delivery.
And the question obviously is, does it sustain, or is this a blip? And conversely, we had companies like Airbnb and Eventbrite that obviously saw enormous decreases in revenue because of the curtailment of travel. I’d say, given that COVID has continued for 12 months, and we’re likely in for at least another six to 12 months, it actually creates an environment for behavior change to become more set.
And I think that is really interesting in terms of the opportunities we get. So, take tolerance for working over Zoom, for example. Maybe it’s something you endured for a few months, and you were looking forward to going back to the way things used to work. But now I think maybe you’ve gotten used to it, and you see the advantages. You also see the disadvantages, of course. But my guess is that Zoom is going to be a firmament in how people operate from now on. There are so many companies that have had to embrace inside sales instead of direct sales.
Because obviously, their salespeople couldn’t travel. And now they understand the benefits. There are services like Gong that help you record your phone calls with customers, that help with training the rest of the sales team. You can analyze what works, what doesn’t. Productivity has just been raised for everybody. And, so, I think a lot of these things are going to be much more durable than we may have imagined six months ago.
Judging the soaring valuations
When you look at the future, or even the present, do you feel that there’s enough economic value creation to justify the number of unicorns or decacorns?
There are some signs that the entire market is sort of on zero interest rate steroids. We have a situation where the valuations are high, there is no doubt about that. But then the question is, will they produce returns at the scale that we were hoping for?
And you know, for most of the startups that we have looked at over the past 25 years, very few of them actually get even close to their plans. Some of them do. And they become these unicorns or decacorns, or even more.
But I think this time it’s like a change of scenery for the digitally-powered, innovation-powered economy. I think many tech startups get more bang for their buck, they scale more, they create higher returns on their business models.
And since many of these business models are also going from sort of selling units to selling a subscription that’s like software-as- a-service (SaaS), for instance, that it’s also a totally different profile of earning. So I think there are certainly arguments for this being frothy, absolutely. But I think also that there are companies that are growing at the rate now that we haven’t seen before.
Startup fundraising pitfalls
When you look at so many startups and pitches constantly, what do you see as the most common mistakes or pitfalls as they try to raise capital?
First
Well, I would say one of the most common mistakes is that you haven’t really thought through how much you can achieve with the money that you’re thinking about raising.
So it becomes almost like a circular reference in the conversation, and then an unproductive discussion. What we would like to see more about is, okay, what is the big next big inflection point that you can reach? And how much capital do you need to get to that big inflection point –where you can get access to customers more easily, or you can scale at a different speed, or you can start to prove your business model?
And when that is not thought through, then it basically starts to sputter really early in the conversation. So when I get the question, “What do you need to hear in a pitch,” well, I want to see what can you achieve in a reasonable timeframe. And what is the kind of capital you need to do that, in order to sort of really be a different company at that point in time?
Secondly
The first is substance versus form. You need to be authentic. You need to just tell your business story, and explain what it is you do, and try not to make it performance art.
The second one is choosing your business partner. I spoke about it earlier. Fundraising is a recruiting exercise for your future business partner. There are people like PJ or myself who have decades of experience, who can help you see around corners. I’m sure that between the two of us, we’ve made more mistakes than any of these founders hopefully will make.
And the goal is to learn from the mistakes we’ve made, which means you don’t have to repeat them. And so you’re recruiting a business partner. Don’t just take the highest valuation. Don’t just take the easiest money.
Find somebody whom you trust, who’s going to be at your side, somebody who you can call on a Sunday night when something blows up at the company, when you have a squabble with your cofounder, when your biggest business partner goes sour on you. Who are you going to turn to for advice to help you navigate those moments? That is what you’re looking for. And, so, take the fundraising exercise a lot more seriously as a recruiting exercise.
Source: McKinsey on Startups
Roelof Botha is a partner at Sequoia Capital and Pär-Jörgen (PJ) Parson is a general partner at Northzone. Daniel Eisenberg is a senior editor in McKinsey’s New York office.
Some firms are using AI algorithms to help with investment decisions
Venture capitalists who have long funded artificial intelligence startups are beginning to use the technology to search for a competitive edge in their own investment decisions.
Venture-capital firms see an opportunity in applying algorithms to the voluminous amount of data that their businesses collect. Correlation Ventures, for instance, built its own system to analyze troves of startup data, including from pitch decks supplied by founders seeking funding. EQT Ventures is using its own AI platform to rank investment opportunities.
These are nascent efforts but one forecast suggests adoption is about to pick up. AI will be involved in 75% of venture capital investment decisions by 2025, up from less than 5% today, according to a recent Gartner Inc. forecast.
AI’s ability to recognize patterns in data and predict likely outcomes has raised hopes that it can play a bigger role in decision-making in fields such as finance and healthcare. Now, similar bets are being placed in venture capital.
“Finally, we’re at the tipping point where that gut feel is going to be transformed using artificial intelligence,” said Gartner analyst Alastair Woolcock.
The venture capital industry is going to employ AI models and simulations that will change how financials are reviewed, how teams are assessed, and how growth strategies are viewed, according to Mr. Woolcock. “All of these classic human-driven assessments are going to be improved upon by AI,” he said.
For now, the use of AI in venture capital is still at the early stages. In one effort, Correlation Ventures, a San Francisco-based co-investment firm with about $365 million under management, uses a machine-learning tool to decide whether the firm should invest in a company, said co-founder and managing director David Coats. Correlation only participates in financing rounds that have a lead investor.
The tool, developed internally, reviews information extracted by humans from pitch decks and other materials submitted by startups. The information is fed into an algorithm trained on data from more than 100,000 venture financing rounds, Mr. Coats said. The algorithm identifies how factors such as team experience or board composition correlate with future investor returns. The system, which generates a score for its subject, is designed to speed up the investment process. “We commit to making investment decisions in under two weeks, but have done so in less than 24 hours,” Mr. Coats said.
EQT Ventures, based in Stockholm, uses an internally developed AI platform dubbed Motherbrain to guide workflow for employees, said EQT partner Henrik Landgren.
The platform is based on a proprietary database that contains information such as startup financials, web traffic and team member employment history. It scores investment prospects on a scale of 1 to 340, Mr. Landgren said. Investment professionals can then explore the highest ranking prospects first.
The company made four investments from its first fund that likely wouldn’t have happened but for Motherbrain, Mr. Landgren said. One of those companies, Peakon, was sold to WorkdayInc. earlier this year, and Mr. Landgren said the profit from that deal effectively covered the cost of the other three investments. So if the other three investments have positive returns as well, he said, it will be “complete upside.”
Sapphire Ventures, a Palo Alto, Calif.-based firm with more than $5.7 billion under management, is considering using AI to make predictions for existing portfolio companies.
Jai Das, president and partner of Sapphire, said he doesn’t believe AI will replace human judgment.
“I think the gut is never going to go away, but I think it’ll be much more driven by data and analysis than before,” Mr. Das said. “And you’ll have data to show that people who say I’m voting with my gut, either they’re right or not.”
By 2025, more than 75% of venture capital and early-stage investor executive reviews will be informed by AI and data analytics. In other words, AI might determine whether a company makes it to a human evaluation at all, de-emphasizing the importance of pitch decks and financials. That’s according to a new whitepaper by Gartner, which predicts that in the next four years, the AI- and data-science-equipped investor will become commonplace.
Increased advanced analytics capabilities are shifting the early-stage venture investing strategy away from “gut feel” and qualitative decision-making to a “platform-based” quantitative process, according to Gartner senior research director Patrick Stakenas. Stakenas says data gathered from sources like LinkedIn, PitchBook, Crunchbase, and Owler, along with third-party data marketplaces, will be leveraged alongside diverse past and current investments.
“This data is increasingly being used to build sophisticated models that can better determine the viability, strategy, and potential outcome of an investment in a short amount of time. Questions such as when to invest, where to invest, and how much to invest are becoming almost automated,” Stakenas said. “The personality traits and work patterns required for success will be quantified in the same manner that the product and its use in the market, market size, and financial details are currently measured. AI tools will be used to determine how likely a leadership team is to succeed based on employment history, field expertise, and previous business success.”
As the Gartner report points out, current technology is capable of providing insights into customer desires and predicting future behavior. Unique profiles can be built with little to no human input and further developed via natural language processing AI that can determine qualities about a person from real-time or audio recordings. While this technology is currently used primarily for marketing and sales purposes, by 2025 investment organizations will be leveraging it to determine which leadership teams are most likely to succeed.
One venture capital firm — San Francisco, California-based Signalfire — is already using a proprietary platform called Beacon to track the performance of more than 6 million companies. At a cost of over $10 million per year, the platform draws on 10 million data sources, including academic publications, patent registries, open source contributions, regulatory filings, company webpages, sales data, social networks, and even raw credit card data. Companies that are outperforming are flagged up on a dashboard, allowing Signalfire to see deals ostensibly earlier than traditional venture firms.
This isn’t to suggest that AI and machine learning are — or will be — a silver bullet when it comes to investment decisions. In an experiment last November, Harvard Business Review built an investment algorithm and compared its performance with the returns of 255 angel investors. Leveraging state-of-the-art techniques, a team trained the system to select the most promising investment opportunities among 623 deals from one of the largest European angel networks. The model, whose decisions were based on the same data available to investors, outperformed novice investors but fared worse than experienced investors.
Part of the problem with Harvard Business Review’s model was that it exhibited biases experienced investors did not. For example, the algorithm tended to pick white entrepreneurs rather than entrepreneurs of color and preferred investing in startups with male founders. That’s potentially because women and founders from other underrepresented groups tend to be disadvantaged in the funding process and ultimately raise less venture capital.
Because it might not be possible to completely eliminate these forms of bias, it’s crucial that investors take a “hybrid approach” to AI-informed decision-making with humans in the loop, according to Harvard Business Review. While it’s true that algorithms can have an easier time picking out better portfolios because they analyze data at scale, potentially avoiding bad investments, there’s always a tradeoff between fairness and efficiency.
“Managers and investors should consider that algorithms produce predictions about potential future outcomes rather than decisions. Depending on how predictions are intended to be used, they are based on human judgement that may (or may not) result in improved decision-making and action,” Harvard Business Review wrote in its analysis. “In complex and uncertain decision environments, the central question is, thus, not whether human decision-making should be replaced, but rather how it should be augmented by combining the strengths of human and artificial intelligence.”
Can an algorithm outperform the average angel investor? And if it can, does that also mean it will make less biased investments? Researchers put these questions to the test: They built an investing algorithm and put it head to head with 255 angel investors in a simulation, asking it to select the most promising investment opportunities among 623 deals from one of the largest European angel networks. The results? The algorithm significantly outperformed the average novice investor and even experienced investors who fell prey to cognitive biases, but was bested by the top tier of experienced investors, who could control for their own biases. While the algorithm may have made less biased choices when it came to the race and gender of the founders it picked, it also reflected systemic inequalities, and illustrated the limits of how algorithmic investing can be used to address deep social inequalities. Even so, the experiment offers a vision for how — and when — investors might deploy similar algorithmic aids in their investing, and how it might lead to better and fairer decisions.
Many large venture capital funds use artificial intelligence (AI) to support their investment decisions. Bill Maris, former managing partner at Google Ventures, once said that when you “have access to the world’s largest data sets … it would be foolish to just go out and make gut investments.”
Most startup investors, however, do not have access to Google-esque resources and still do things the old-fashioned way. Angel investors, for instance, rely heavily on gut feeling to make investments. But as technology advances and the cost of building powerful algorithms through machine learning decreases, these investors will need to decide whether to incorporate AI. Can it outperform human judgment in making early stage investment decisions? And how should angel investors use it?
To answer these questions, we built an investment algorithm and compared its performance with the returns of 255 angel investors. Utilizing state-of-the-art machine learning techniques, we trained the algorithm to select the most promising investment opportunities among 623 deals from one of the largest European angel networks. The algorithm’s decisions were based on the same data that was available to the angel investors at the time, which included pitch material, social media profiles, websites, and so on. We used this data to predict a startup’s survival prospects — instead of measures such as valuation, which investors often favor — because it allowed us to train the algorithm with a much larger and more reliable dataset.
For our test, we used this prediction model to simulate investments and to compare the returns of the angel investors’ portfolios against the ones that were created by the algorithm. We further investigated how angel investors of varying experience — novices with fewer than 10 investments vs. expert investors with at least 10 investments — faired relative to the algorithm’s performance. Expert angel investors in our sample, on average, made about twice as many investments as novices (12.2 vs. 5.2) and invested double the amount per startup (€10,530 vs. €4,548).
The results were striking, and offer significant insight into how — and when — algorithmic investing tools might be used to maximum advantage. According to our research, novice investors are easily outperformed by the algorithm — with their limited investment experience, they showed much higher signs of cognitive biases in their decision making. Experienced investors, however, faired far better. As such, our research shows how biases shape the decisions of human investors — and how working with algorithms might help produce better and fairer investment returns.
The Algorithm vs. the Angels
It has been well documented that cognitive biases — meaning systematic deviations from rational behavior — lead to inferior investment performance. We measured five biases: 1) local bias, which describes angel investors’ tendency to make investments that are in close geographic proximity to themselves; 2) loss aversion, meaning angel investors’ tendency to be more sensitive to potential losses than to potential gains; 3) overconfidence, when investors “overcommitted” and spent significantly more money on one startup that they usually would; 4) gender bias; and 5) racial bias. Our data shows that all biases were present among the angel investors with overconfidence — which 91% fell prey to at least once — being the most frequent and strongest bias to affect investment returns.
Because cognitive biases cause investors to make irrational investment decisions, it is not surprising that our investment algorithm outperformed the human average. While the algorithm achieved an average internal rate of return (IRR) of 7.26%, the 255 angel investors — on average — yielded IRRs of 2.56%. Put another way, the algorithm produced an increase of more than 184% over the human average.
Not all investors are equally susceptible to their biases, however. For instance, angel investors with lower signs of irrational behavior in their portfolios performed significantly better than their rather irrational counterparts: the less biased novice group averaged 3.51%, whereas the novice group with higher biases, on average, lost money at -20.52% IRR.
Intrigued by these results, we investigated whether the algorithm would win even when the investors were highly experienced. What we found is that experienced angel investors showed far fewer signs of cognitive biases and therefore achieved significantly better investment returns. This elite group of experienced angel investors achieved an average IRR of 22.75%. Experience alone, however, does not do the trick: Investors who had a good deal of experience but also showed high levels of cognitive biases achieved, on average, only 2.87% IRR. Our results thus show that only experienced investors who can suppress their cognitive biases effectively outperform machine learning algorithms in making early stage investment decisions.
There was one other factor we found to be at play, which may give algorithms an edge. Achieving higher portfolio returns in venture investing has two sides – protecting the downside and increasing the upside. A central thesis and the main focus of venture investing has always been to find statistical outliers (i.e., “unicorns”); our study, however, gives reason to rethink this central investment hypothesis in angel investing. By predicting survival probabilities, the algorithm was able to pick much better portfolios than the large majority of the 255 angel investors. As such, our data suggests that in the greater scheme of things, it might actually be more important to avoid a bad investment than to try to hit a home run. Given their limited funds, angels only invest in a finite amount of ventures and must, therefore, take great care with each investment. Therefore, asking “is this a viable business with very high chances of survival?” might be more valuable in achieving higher portfolio returns than searching for the needle in the haystack.
Does Better Also Mean Fairer?
There has been ample discussion about whether algorithms are biased by their creators. In our case, the outcomes in the training data were not classified by humans directly (compared, say, to hiring algorithms, where humans decide who has been a good hire in the past). The algorithm was trained on actual survival and performance data of hundreds of ventures. Given this high degree of objectivity, we see that compared to the average investor, the algorithm’s portfolio selection was less influenced by classical investment biases such as loss aversion or overconfidence. That doesn’t mean it didn’t show bias, however. We were surprised to see that the algorithm did tend towards picking white entrepreneurs rather than entrepreneurs of color and preferred investing in startups with male founders.
Given these specific results, we can say that the current controversial discussion around biased algorithms that are being blamed for making unfair decisions is overly simplistic and misses the underlying problem of inflated expectations. Machine learning models are frequently trained to discriminate between different decision alternatives, e.g., good or bad early stage investments. AI itself is, per default, not irrational or biased; it just extrapolates patterns that exist in the real world data that we give it to learn and to exploit these patterns in order to distinguish between the potential decision alternatives.
Thus, AI may be able to counter the flawed decision-making processes of individual investors with low investment experience, e.g., it may help correct investors that overestimate their ability to assess the risk of a given investment. However, using AI as a means for fighting societal inequalities is more challenging. Although all data sources were objective and free of human judgement in our case — and the algorithm was not fed race and gender data — it still came to biased decisions. But the algorithm itself did not make biased decisions; it reproduced societal inequalities that were inherent in our training data. For example, one of the most important factors on which the algorithm based its predictions was prior funding that the startup had received. Recent research shows that women are disadvantaged in the funding process and ultimately raise less venture capital which may lead to their startups not being as successful. In other words, the societal mechanisms that make ventures of female and non-white founders die at an earlier stage are just projected by the AI into a vicious cycle of future discrimination.
Importantly, our results indicate that consciously debiasing decisions for race and gender might increase not only fairness, but also performance of early stage investment decisions. For instance, we found that experienced investors that invest in ventures of non-white founders systematically outperformed our algorithm. Thus, these experienced investors made successful investment decisions that were free of the implicit patterns of discrimination that undermined the results of our algorithm. In general, there is always a tradeoff between fairness and efficiency in resource allocation. This tradeoff is also apparent in algorithmic decision making. We can never expect AI to have a built-in solution to automatically solve societal problems that are inherent in the data that we feed it.
A Hybrid Approach
Our research underscores the advantages of using AI in early stage investing. It can process large amounts of data, correct individual investment biases, and, on average, outperform its human counterpart. At the same time, the most successful individuals — experienced investors able to correct for their cognitive biases — outperform the algorithm in terms of both efficiency and fairness.
Of course, this doesn’t have to be a binary choice between gut feeling and algorithmic decisions. Managers and investors should consider that algorithms produce predictions about potential future outcomes rather than decisions. Depending on how predictions are intended to be used, they are based on human judgement that may (or may not) result in improved decision making and action. In complex and uncertain decision environments, the central question is, thus, not whether human decision making should be replaced, but rather how it should be augmented by combining the strengths of human and artificial intelligence — an idea that has been referred to as hybrid intelligence.
Artificial intelligence in the loop. Our research shows that algorithms could help novice investors in making early-stage investment decisions. To start angel investing with the help of an algorithm enables novice investors to avoid decision caveats and thus to achieve higher returns early in their investment career, which encourages them to continue investing. Angels who keep investing provide important resources to an ecosystem that fosters job creation and innovation. Therefore, we see lots of potential in investmentalgorithms to train novice investors in making expert-like decisions that result in improved financial returns.
Human intelligence in the loop. For more experienced angel investors who have learned to manage their cognitive biases, our findings show that their intuition should still be considered the gold standard of early-stage investing. So, algorithms should not only be trained on “objective” past performance data that easily reproduce societal biases, but also on the decisions and actions of these selected decision makers. Therefore, at same time, we see potential in experienced investors to train investment algorithms to make better and fairer investment decisions.
In the end, despite AI is rapidly entering the financial markets, best-in-class early-stage investments are still dominated by experienced angel investors. The key to building an investment algorithm that can ultimately replace even the most experienced angel investors in making their investment decisions does not only lie in counteracting human biases but also in mimicking experts’ intuition in finding the most promising investment opportunities.
Chiều ngày 08/04/2021 , nền tảng trí tuệ nhân tạo hỗ trợ đầu tư Wiziin kết hợp cùng Tập đoàn truyền thông quốc tế PR Newswire tổ chức diễn đàn “Truyền thông cho đầu tư mạo hiểm – Làm sao cho đúng?”. Đồng thời, tại chương trình cũng diễn ra buổi ký kết hợp tác giữa hai đơn vị, hướng đến đồng hành cùng nhau mang lại các sự kiện trực tuyến & ngoại tuyến xoay quanh các chủ đề hỗ trợ đắc lực cho cộng đồng khởi nghiệp, đặc biệt trong lĩnh vực truyền thông & đầu tư mạo hiểm.
Chương trình thu hút hơn 60 khách tham dự là các nhà khởi nghiệp, quỹ đầu tư và đại diện của các đơn vị truyền thông báo chí cùng bóc tách những vấn đề của truyền thông đầu tư mạo hiểm nói riêng và khởi nghiệp nói chung, từ đó tìm ra những cách thức thực hành truyền thông, từ góc nhìn người trong cuộc.
Khác với công ty đại chúng, thông tin về startup vốn rất mù mờ. Để nhà đầu tư có thể biết, hiểu, tin một startup và mạnh tay rót vốn phụ thuộc rất nhiều vào sự hỗ trợ của truyền thông. Nhưng truyền thông lúc nào, như thế nào lại là một nghệ thuật.
Khi nào công ty khởi nghiệp đạt độ chín để chạm đến truyền thông?
Ông Đặng Lê Huy, Sáng lập & CEO của Riviu nhận định “Startup không có 1 thời điểm chín mùi nhất định để tiếp cận với truyền thông. Đối với startup, việc sống còn là quan trọng nhất. Vì vậy, họ phải liên tục xuất hiện trên truyền thông để truyền tải về hành trình, giá trị cốt lõi của công ty mình để bảo đảm công ty không bị phai nhạt trong mắt người dùng, nhà đầu tư tiềm năng”.
Song song đó, ở một góc nhìn khác, Bà Valerie Vân Vũ – Associate Venturra Discovery cho rằng “Đồng ý rằng, startup là cuộc chơi để sinh tồn, rất khó để nói đâu là thời điểm nào là chín mùi, nhưng nếu truyền thông quá sớm là một con dao hai lưỡi, người khác có thể “copy” ý tưởng của bạn bất cứ lúc nào. Điều quan trọng là startup cần biết rõ mục đích rõ ràng cho mình trước. Đặc biệt với các startup B2B, bạn nên có ít nhất 3-5 khách hàng và có câu chuyện rõ ràng về tầm nhìn, sứ mệnh của mình thì hãy bắt tay vào truyền thông. Nên có kế hoạch truyền thông cho từng giai đoạn của startup. Khi chưa có thị trường sản phẩm phù hợp thì không nên tốn công quảng bá. Ngoài ra, truyền thông quá đà ở giai đoạn tăng trưởng lại góp phần kiềm hãm sự phát triển của sản phẩm do công ty chỉ tập trung vào việc quảng bá mà quên mất sản phẩm mới là giá trị cốt lõi.”
Xu hướng “Tự chủ truyền thông”của startup
Với cuộc cách mạng kỹ thuật số trong kinh doanh và sự bùng nổ của các nguồn tin tức trực tuyến, xu hướng “tự chủ truyền thông” thay vì hợp tác với với các phóng viên hay các hãng tin theo kiểu truyền thống trở nên nở rộ, ông Ngô Mạnh Cường, Tổng giám đốc FPT Online, Trưởng BTC chương trình Startup Việt/ VN Express khẳng định “Bản thân startup cần trả lời được câu hỏi, cuối cùng các công cụ truyền thông của mình có tính hiệu quả như thế nào? Có giúp được họ bán hàng, thu hút nhà đầu tư, đưa sản phẩm đến được với công chúng hay không? Chúng ta cần một sự kết hợp giữa các kênh truyền thông in-house và các kênh chính thống. Việc tự chủ truyền thông sẽ tốt khi các bạn có những bước đi hợp lý, bài bản kết hợp cùng sức mạnh của media, vì đúng là media mang tính chính thống, chính xác và đã được kiểm chứng. Nhà đầu tư sẽ không thể chỉ dựa vào các kênh truyền thông của riêng startup, mà phải dựa trên sự đánh giá của cả hệ thống: media, HUB khởi nghiệp, khách hàng, đối tác hay trong mắt các nhà đầu tư khác”
Truyền thông khởi nghiệp theo các giai đoạn gọi vốn
Nếu giai đoạn truyền thông cho khởi nghiệp song hành với các vòng gọi vốn để được chia làm 3 phần: thời điểm ngay sau khi gọi vốn thành công, quá trình đồng hành cùng VC/Nhà đầu tư và chuẩn bị cho exit. Có gì khác nhau trong cách thức truyền thông ở những giai đoạn trên hay không?
“Đối với startup, trong giai đoạn bắt đầu xây dựng sản phẩm và MVP (minimum viable product) là giai đoạn cực kỳ then chốt. Truyền thông trong giai đoạn này cần hướng đến cộng đồng trực tiếp hỗ trợ phát triển sản phẩm đó, chính là chuyên gia, mentor, những người có thể giúp cho sản phẩm được thành hình.
Đến khi có khách hàng và “traction” nhất định, startup bắt đầu gọi vốn thì cũng dần tiến đến truyền thông chính thống nhằm tăng nhận diện, tạo độ phủ, gây ấn tượng với nhà đầu tư.
Sau khi gọi được vốn, việc duy trì mối quan hệ với truyền thông sẽ theo các vòng lặp để đến giai đoạn thoái vốn, mà thông thường con đường thoái vốn được kỳ vọng nhiều nhất là IPO. Truyền thông ở giai đoạn này là thời điểm nguy hiểm và nhạy cảm nhất của startup. Khi một startup lên sàn, ngoài việc quảng bá giữa các nhà đầu tư, startup còn phải tiến hành “mass media” để đẩy định giá lên cao nhất. Một scandal nhỏ có thể huỷ cả việc lên sàn và khiến startup rơi vào khủng hoảng như những ví dụ lớn của Wework và Alibaba” – Ông Nguyễn Ngọc Tiến, Sáng lập & CEO của Wiziin chia sẻ.
Bà Valerie Vân Vũ – Associate Venturra Discovery cùng nhận định “Ở giai đoạn đồng hành, VC thường đã có sẵn kế hoạch truyền thông cho các startup mà họ muốn đầu tư. Sau khi đầu tư, họ sẽ giới thiệu startup đến các đối tác và hướng dẫn cách truyền thông theo từng giai đoạn để đạt hiệu quả truyền thông cao nhất. Tuy nhiên, người quyết định vẫn là các founders. Và đôi khi, điều này tạo ra mâu thuẫn về việc chi tiêu giữa startup và VC”
Đến cuối chương trình, có thể thấy truyền thông cho khởi nghiệp đôi khi như chuyện làm nông, phải “trông trời, trông đất, trông mây”. Trông tiền trong túi, trông nội dung được ra công chúng, trông công sức bỏ vào. Khởi nghiệp là vừa học vừa làm, nhưng với việc làm truyền thông, nếu được dẫn dắt, các nhà sáng lập sẽ nhẹ gánh hơn rất nhiều, có thời gian để tập trung xây dựng sản phẩm.
Sự kiện “Building a strong media for Startup Venture” (Truyền thông cho đầu tư mạo hiểm, làm sao cho đúng?) mong muốn tạo ra một diễn đàn thảo luận trực diện, sâu sát do Wiziin & PR Newswire đồng hành thực hiện để là Wiziin, và nhà thực hành báo chí quốc tế, là PR Newswire, đặc biệt với truyền thông quốc tế mà PR Newswire có được.
