Die Zukunft von Private Equity mit künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen steuern

Vor kurzem haben wir in Zusammenarbeit mit Private Equity Wire ein spannendes virtuelles Panel über die Zukunft von Private Equity veranstaltet, das sich auf die transformative Kraft von KI und maschinellem Lernen konzentrierte. Wir untersuchten die wesentlichen Daten, die für den Aufbau effektiver KI-Modelle erforderlich sind, die Nutzung von KI zur Risikominderung und Leistungssteigerung sowie die wichtigsten Überlegungen für eine erfolgreiche Implementierung.

Diskussionspunkte:

• Integrieren Private-Equity-Firmen den Einsatz von KI-Modellen in ihre Entscheidungsfindung? Wie sieht ihr Weg in dieser Hinsicht aus?
• Welche Art von Daten ist erforderlich, um effektive KI-Modelle für Private-Equity-Investitionen zu erstellen?
• Kann KI eingesetzt werden, um Risiken im Zusammenhang mit Private-Equity-Investitionen zu erkennen und zu mindern? Und wie sieht es mit der Verbesserung der Performance aus?
• Welche ethischen Überlegungen sind mit dem Einsatz von KI verbunden?
• Wie können GPs ihren Limited Partners die Vorteile des Einsatzes von KI vermitteln und etwaige Bedenken ausräumen?
• Welche Art von Due-Diligence-Prüfung sollten GPs durchführen, wenn sie KI-Anbieter und -Technologien bewerten, um sie in ihre Anlagestrategien einzubinden?

Wesentliche Erkenntnisse:

• Die Integration von KI in Private Equity und die Frage, in welchen Geschäftsbereichen sie am besten eingesetzt werden kann, haben an Bedeutung gewonnen. Der Einfluss von KI auf den Entscheidungsprozess ist wohl das umstrittenste Thema.
• KI und Data Science können während des gesamten Investitionslebenszyklus eingesetzt werden, von der Due Diligence bis zum Monitoring. Sie können bei Risikoanalysen, Prognosen und Benchmarking helfen, doch ist ein Gleichgewicht zwischen Maschinen und menschlichem Urteilsvermögen erforderlich.
• KI kann sich auf manuelle und sich wiederholende Aufgaben wie Dateneinsicht, intelligente Datenextraktion und Informationsscreening auswirken. Ziel ist es, den menschlichen Entscheidungsträgern mehr Daten zur Verfügung zu stellen.
• Die Beschaffung genauer und aktueller Daten kann in der Private-Equity-Branche eine Herausforderung darstellen. Um qualitativ hochwertige Modelle zu erstellen, ist es unerlässlich, Fachwissen und Expertenwissen mit dem Sammeln, Kombinieren und Bereinigen von umfangreichen Daten zu kombinieren.
• Mithilfe von maschinellem Lernen können relevante Faktoren identifiziert und quantifiziert werden, um das Risiko zu minimieren. Der Einsatz von KI zur Verbesserung der Performance ist jedoch noch in der Entwicklung, wobei KI-Tools eher als Berater denn als vollautomatische Entscheidungsträger dienen.
• Der Einsatz von KI zur Analyse von Daten, die persönliche Informationen enthalten, kann Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes aufwerfen. Es gibt wichtige ethische Aspekte zu berücksichtigen, wie z. B. die Transparenz, das Verständnis des Entscheidungsprozesses und der Umgang mit Verzerrungen in den Daten.
• Da KI noch relativ neu ist und sich noch nicht überall bewährt hat, ist es wichtig, Investoren von ihrem Wert zu überzeugen, bevor sie in die Praxis umgesetzt wird.
• Die Bewertung von KI-Anbietern kann eine Herausforderung sein, und es gibt einige wichtige Überlegungen, die man im Hinterkopf behalten sollte: branchenspezifisches Wissen, Verständnis für die Technologie, Gewährleistung transparenter Modelle und Vermeidung von Black-Box-Ansätzen.