Cómo la inteligencia artificial puede mejorar el abastecimiento de acuerdos
Resumen
Desarrollamos una poderosa solución de inteligencia artificial que permite a los fondos de capital privado y a las empresas de capital de riesgo llevar a cabo el proceso de búsqueda de acuerdos de manera eficiente.
Desafío
La búsqueda de acuerdos permite a los inversores encontrar nichos de mercado y evaluar sus estados financieros. Sin embargo, este proceso puede llevar mucho tiempo y a menudo se ve agravado por las limitaciones del sistema de clasificación estándar de la industria utilizado en la Unión Europea. Al registrarse en el Registro Mercantil, todas las empresas en Alemania deben proporcionar una descripción de sus principales actividades comerciales. Sin embargo, los sistemas de clasificación utilizados en la Unión Europea, como NACE (Nomenclatura de Actividades Económicas), no tienen en cuenta campos de mercados nuevos y emergentes dentro de su lista de códigos. Por ejemplo, no existe un código relevante para las empresas que se centran en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Además, la búsqueda por palabras clave también tiene sus limitaciones, ya que no recupera empresas semánticamente relevantes para la consulta de búsqueda. Esto hace que sea increíblemente difícil para los fondos de capital privado y las empresas de desarrollo empresarial explorar nichos de mercado y encontrar empresas relevantes dentro de ellos.
Solución de AI Superior
Desarrollamos una solución de extremo a extremo basada en Procesamiento natural del lenguaje técnicas y modelos de aprendizaje profundo que recopilan, procesan, analizan y muestran datos de diferentes fuentes y permiten a los usuarios ejecutar búsquedas semánticas y sintácticas, explorar grupos de empresas, revisar empresas similares y más.
Para hacer esto, nuestra solución utiliza un robusto scrapper para extraer información de fuentes de datos públicos y luego la agrega en una base de datos que contiene los siguientes campos: nombre de la empresa, fecha de registro, estado de la empresa (activa/inactiva) y descripción de la actividad comercial. . Al emplear un componente que utiliza modelos de aprendizaje profundo, las llamadas redes previamente entrenadas, como BERT multilingüe, nuestra solución vectoriza las descripciones de las empresas, lo que permite agrupar entidades en función de su similitud semántica. Además, también permite a los usuarios realizar búsquedas semánticas utilizando el mismo enfoque: vectoriza la palabra clave de entrada y luego busca la descripción semánticamente más cercana a ella en la base de datos. El usuario también puede controlar el tamaño de estos grupos y definir el umbral de similitud semántica. Finalmente, la solución también permite extraer y agregar datos financieros para ver cómo se desarrollan las empresas relevantes (individualmente o en grupo) a lo largo del tiempo y exportar toda esta información en un informe en formato PDF.
Esta imagen muestra el panel de la herramienta (el lado izquierdo muestra grupos de entidades agrupadas por su similitud semántica. El lado derecho muestra la lista de empresas dentro del grupo seleccionado)
Resultado e implicaciones
Nuestra solución proporcionó a nuestro cliente, una empresa de capital privado, un conjunto de herramientas avanzado para explorar el mercado y obtener información sobre industrias específicas. Además, permitió aumentar la eficiencia y optimizar el proceso de búsqueda de acuerdos al reducir la carga de trabajo de los analistas en una semana por cada nuevo nicho de mercado descubierto.
Además de las empresas de capital privado, nuestra solución puede resultar útil para otras industrias. Por ejemplo, puede ayudar a los analistas de mercado a generar informes y analizar tendencias de la industria o ayudar a los gerentes de desarrollo empresarial a encontrar empresas relevantes para su oferta de productos, y mucho más.
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