Группа экспертов Оксфордского университета разработала новый способ оценки компаний в сфере информационных технологий, который позволит потенциальным покупателям и инвесторам не переплачивать за них, либо, напротив, поспешить с их приобретением.
Группа ученых, в которую вошли профессор Сяолань Фу и доктор Шаомен Ли из Центра развития технологий и менеджмента Оксфордского университета, а также глава инвестиционного департамента Huawei Чао Ай, разработали новую модель оценки технологических стартапов, в основе которой лежит анализ «больших данных». При разработке метода ученые исходили из того, что существующие модели оценки часто носят теоретический и субъективный характер. Такие прогнозы, как правило, основываются на информации о ранее сделанных финансовых вложениях и не учитывают оригинальность и инновационность разработанных компаниями технологий. Таким образом, по мнению ученых, реальная стоимость стартапов часто завышается или, напротив, недооценивается.
В основе модели, предложенной сейчас, лежат характеристики выданных патентов, профиль деятельности и имеющиеся разработки компаний, а также ситуация на рынке в этой сфере. По заверениям ученых, точность нового метода составляет 85%. В процессе эксперимента исследовательская группа создала реестр британских стартапов, которые были запущены в 2006–2015 годах, сопоставив их с числом всех выданных патентов в сфере информационных технологий за этот же период. Выяснилось, что 143 британским компаниям в этой сфере принадлежит более 1,5 тыс. патентов.
Проверка корректности модели осуществлялась на примере британского разработчика технологий искусственного интеллекта DeepMind и разработанной им программы AlphaGo. Новый метод оценил компанию в $590–660 млн, что также говорит о точности расчета стоимости — в январе 2014 году корпорация Google приобрела стартап за $660 млн.
«Мы с нетерпением ждем момента, когда сможем представить нашу разработку производителям информационных технологий, чтобы они опробовали ее в действии»,— поделился ожиданиями профессор Сяолань Фу.
В ближайшее время ученые намерены разработать аналогичные модели для других отраслей бизнеса.