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通过数据清洗、公司分析得出的投资逻辑(2)

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通过对这些数据的智能清洗和存储入库,Entry Square洞察了中国的产业需求、产业资金需求,以及作为配给的跟投金融机构的需求,同时掌握的还有欧洲公司能够供给的技术、品牌和渠道的优势、对中国市场的吸引力大小,进入中国之后能够带来的收益。

至于Entry Square在构建模型时用的数据维度,据创始人Sally Yan介绍,企业的行业类型、技术分类、技术核心、财务情况、目前发展瓶颈、战略分析等等都会被提取进模型,至于更细分的指标以及各指标在模型的权重则不便透露。Entry Square是用中国过往40年来7万笔海外合作投资案例来做的算法训练,团队提取了所有公开数据中的中欧跨境合作的项目特征,来提取出辅助跨境合作决策的重要信息,比如什么类型的行业会对什么样的企业感兴趣、上下游整合、跨业整合、横向整合需要怎样的内在核心的协同性、企业在发展的不同阶段分别需要怎样的标的、以怎样的方式合作、哪些省市有很好的产业链布局等等。

(责任编辑:梦飞科技)

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