可能写得太抽象,但我觉得懂的人自然懂!无论你是做孵化器,天使投资还是风险投资,某种意义上,我们都是在不确定性中寻找确定性。
这件事很好玩,这件事是艺术。
通过降低单个项目的风险,试图降低系统性风险
每支基金都有确定的规模,拟投资的项目阶段,以及预计投资的项目数量范围。如果把每个投资项目看作单体,那整个基金都是一个系统。为了提高基金的投资回报率,降低系统(基金)的风险,一般的做法是,降低每个投资项目的风险。
简单来说,就是通过降低单个项目的投资风险,来试图减低整个基金(即系统)的风险。为了做到这样,投资经理和分析师们需要掌握更多的训练数据(财务数据,用户数据,团队介绍,竞品分析)来帮助他们更加准确地预测单个项目的风险系数。
并不降低单个项目风险,并引入更多数量项目,来降低系统性风险
而如今,越来越多的项目是通过产品方向调整,甚至团队重组形成的。产品真正成型后的形态,和一开始的时候完全是两个东西。之前大部分的训练数据都是前向的数据,即针对过去曾经发生的事情来预测之后的发展方向。但我们发现,前向数据很难预测未来的不确定性。
在前向数据失效,我们无法掌握和降低单个项目不确定性的条件下,我们如何控制系统性的风险?另一个答案是:单个项目不确定性不变,并引入更多不确定性的单体项目,增加样本池数量。通过中间运营增加调整和重组的可能性,延长项目的生命周期,变相提高单个项目的成功率,从而降低系统性风险。虽然单体项目的失败概率看上去没有降低,但通过孵化器的运营,单体项目即使在失败以后,仍可以重组不同创始人和团队之间的关系,重新生成新的项目和团队。这样延长了团队和项目的生命周期,通过重组产生新的可能性。并没有试图降低单体项目的失败概率,但提高了通过重组产生新项目的可能性,用另一种方法降低了系统性风险。
总一个结
为了降低系统性风险,一般的做法是减少投资项目(样本数量),并且降低每个项目(样本)的失败概率,从而起到降低系统性风险的目的。
而换一种角度的做法是,并不把希望寄托于降低每个项目的失败概率。而是增加投资项目(样本)的数量,并通过运营增加项目与项目之间,创始人和创始人之间,团队和团队之间沟通交流的机会,从而增加项目转型甚至团队重组的可能性(当然希望是往好的方向转)。样本数量过少,这样新的重组和裂变可能性越小。样本数量越多,重组和裂变产生新物种的可能性越大。这样的重组和裂变产生新的物种,新物种的基因往往优于上一代的物种,这样他们的生存能力也更强。通过这种方法,提高了产生更优基因项目的可能性,实际上降低了单个项目的失败概率(即使你原来失败了,你也有可能参与到产生新项目的事业中去)。
简单来说,并不简单降低单个项目的失败概率,而是增加项目样本数量,提高重组和裂变的可能性,让高失败概率的项目参与到重组和裂变中去,延长他们的生命周期,曲线地降低了这些项目的失败概率,最终仍然是降低系统性风险。
最终你会发现,YC在十年间投资了1000多个项目,单笔投资金额只有几万到几十万美元。实际上尊崇的就是如上逻辑,减少单个项目的投资成本,提高投资项目的样本数量,通过运营Program和Office Hour,增加项目重组和裂变的可能性,最终投出了包括Airbnb、Dropbox、Reddit、Heroku、Github等独角兽类的项目,降低了系统性风险。