تحول سرمایه‌گذاری خصوصی با نوآوری‌های فناوری

ابزارهای پیشرفته‌ای همچون تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده و داشبوردهای ESG نه تنها به تصمیم‌گیری‌های هوشمندتر کمک می‌کنند بلکه با نمایش ارزش‌آفرینی بلندمدت، جذابیت خروج از سرمایه‌گذاری را افزایش می‌دهند.

چالش‌های بازار میانه و سرمایه‌گذاری‌های کوچک

بخش سرمایه‌گذاری خصوصی در بازارهای میانه و شرکت‌های کوچک با آشفتگی ناشی از تورم و بی‌ثباتی سیاسی روبه‌روست که موجب افزایش عدم‌قطعیت و نوسان شده است.

در واکنش به این شرایط، شرکت‌ها به اولویت‌بندی معیارهای محیط‌زیست، اجتماعی و حاکمیت شرکتی (ESG)، بازارهای نوظهور و فناوری‌هایی مانند AI/ML برای تصمیم‌گیری سریع و دقیق در سرمایه‌گذاری روی آورده‌اند.

چالش‌های جذب سرمایه (Fundraising)

تأمین مالی همچنان چالش‌برانگیز است؛ بیش از ۷۰ درصد از سرمایه‌گذاران، عدم‌قطعیت اقتصادی و نوسانات بازار را به‌عنوان نگرانی اصلی خود بیان کرده‌اند.

در سطح جهانی، شرکت‌های سرمایه‌گذاری خصوصی روی ۲.۱ تریلیون دلار سرمایه بالقوه موسوم به Dry Powder نشسته‌اند که می‌تواند برای فرصت‌های جدید استفاده شود. اکثر شرکت‌ها حدود ۳۰ درصد سرمایه خود را به این ذخایر اختصاص داده‌اند.

نقش فزاینده فناوری‌های نوین

بیش از ۸۰ درصد از جریان‌های کاری سرمایه‌گذاری خصوصی در حال حاضر به‌شدت به فناوری‌هایی مانند AI و اتوماسیون وابسته هستند.

۹۵ درصد از این شرکت‌ها برنامه‌ریزی کرده‌اند که در ۱۸ ماه آینده سرمایه‌گذاری در حوزه AI را چند برابر کنند.

این وابستگی منجر به تکامل استراتژی‌های خروج شده است. خریدهای ثانویه و خریدهای اهرمی/مدیریتی (LBO) بیشترین پیشرفت را داشته‌اند.

برای کاهش عدم‌قطعیت بازار و مشکلات نقدینگی، شرکت‌ها به صندوق‌های ادامه‌دار (Continuation Funds) و گزینه‌های سهام ممتاز روی آورده‌اند.

فشار شرکای محدود (LPs) و نقش فناوری

صنعت سرمایه‌گذاری خصوصی باوجود ذخایر عظیم، تحت فشار فزاینده LPها برای تخصیص کارآمد سرمایه قرار دارد.

شرکای عمومی (GPs) با تقاضای بالای دقت لازم و الزامات تخصیص سرمایه در شرایط ریسک انقباض بازار مواجه‌اند.

پیشرفت‌های فناورانه، از هوش مصنوعی گرفته تا اتوماسیون رباتیک فرآیندها (RPA) و بلاکچین، کارایی عملیاتی را افزایش می‌دهد و به رعایت الزامات و تصمیم‌گیری کمک می‌کند.

طبق گزارش S&P Global، ۴۱ درصد از شرکت‌های سرمایه‌گذاری خصوصی در مراحل ابتدایی پذیرش فناوری هستند، ۱۳ درصد در مرحله اجرای پیشرفته قرار دارند و تنها ۷ درصد به‌طور کامل فناوری را ادغام کرده‌اند.

نمونه‌های برجسته

•AI قادر است در زمانی که یک تحلیلگر جوان تنها یک شرکت را بررسی می‌کند، ۱۹۵ شرکت مرتبط را شناسایی کند.

•شرکت‌هایی مانند Blackstone و EQT در حال سرمایه‌گذاری روی پلتفرم‌های اختصاصی مانند Motherbrain EQT هستند که بیش از ۱۴۰ هزار نقطه داده را برای بینش‌های لحظه‌ای M&A تجمیع می‌کند.

AI همچنین پس از انجام معاملات، در پایش زنده پرتفوی و آمادگی خروج با گردآوری سریع داده‌ها برای تحلیل خریداران نقش مهمی ایفا می‌کند.

شرکت‌هایی که در پذیرش فناوری تأخیر دارند، خطر عقب‌ماندن از رقبا در جذب سرمایه و حاکمیت شرکتی را به جان می‌خرند.

تکامل مسیر سرمایه‌گذاری فناورانه

تحولات سرمایه‌گذاری فناورانه در چهار فاز اصلی رخ داده است:

1.اتوماسیون جریان کاری و خدمات BPM (پیش از ۲۰۱۸)

2.پلتفرم‌های Low-Code/No-Code (۲۰۱۸-۲۰۲۰)

3.پذیرش اولیه اتوماسیون هوشمند در کل زنجیره ارزش (۲۰۲۱-۲۰۲۳)

4.عصر جدید اتوماسیون هوشمند مبتنی بر هوش مصنوعی مولد (GenAI) (۲۰۲۴ تاکنون)

ریسک‌ها و محدودیت‌ها

با وجود مزایای گسترده، پذیرش AI با چالش‌هایی همراه است.

نگرانی‌هایی شامل تهدیدات امنیت سایبری، جریان‌های کاری مبهم، و عدم شفافیت بازدهی مانع پذیرش کامل آن شده‌اند.

خطرات کلیدی شناسایی‌شده توسط Kearney:

•افزایش هزینه‌های مالکیت

•داده‌های غیرقابل اعتماد

•خروجی‌های مشکوک مدل‌ها

•تهدیدات سایبری

•اختلافات مالکیت فکری

•نگرانی‌های ESG ناشی از پلتفرم‌های AI

•اثرات منفی اجتماعی-اقتصادی در کنار فشارهای نظارتی

راهکارها

•ایجاد چارچوب‌های حاکمیتی قوی

•تعریف دستورالعمل‌های اخلاقی

•هم‌راستا کردن ابتکارات AI با اهداف استراتژیک

•تمرکز بر موارد استفاده با تأثیر بالا

•استانداردسازی و بهبود کیفیت داده‌ها

شرکت‌هایی که روی آماده‌سازی داده‌ها و بومی‌سازی مدل‌های AI سرمایه‌گذاری کنند، مزیت رقابتی خواهند داشت.

پیشبرد موتور ESG با فناوری‌های نوین

شرکت‌های سرمایه‌گذاری خصوصی از تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده مبتنی بر AI و پلتفرم‌های داده ESG برای پایش و ادغام شاخص‌ها در استراتژی‌های سرمایه‌گذاری استفاده می‌کنند. طبق گزارش EY، صندوق‌هایی که چارچوب ESG یکپارچه دارند، می‌توانند نرخ بازدهی اولیه‌ای ۸ درصد بالاتر از رقبا کسب کنند. این امر به‌دلیل مدل‌های پیش‌بینی دقیق‌تر است که به سازمان‌ها توانایی ارزیابی پتانسیل ارزش‌آفرینی و ریسک‌های پایداری در طولانی‌مدت را در سطح معامله و پرتفوی می‌دهد.

گزارش Bain & Company نیز نشان می‌دهد که با وجود پذیرش اولیه پایین ESG، علاقه به آن به‌دلیل ثبات داده‌ها و اطمینان‌های بلندمدت افزایش یافته است. شرکت‌ها اکنون از AI/ML و پردازش زبان طبیعی (NLP) برای ارزیابی افشاهای نظارتی، تحلیل احساسات و داده‌های زنجیره تأمین در جهت مدیریت ریسک‌های ESG بهره می‌برند.

نتیجه‌گیری

داشبوردهای دیجیتال متمرکز بر ESG و ابزارهای مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده، امکان اندازه‌گیری تأثیر سرمایه‌گذاری‌ها بر شاخص‌های ESG را فراهم می‌کنند. این شفافیت و اعتمادسازی، فرصت‌های خروج از سرمایه‌گذاری را افزایش داده و ارزش‌آفرینی همسو با ESG را به خریداران بالقوه نمایش می‌دهد.

نویسندگان: اجای کومار، نها تاکور و سیدارت شارما