스케일업 회사의 수익 예측

EQT Motherbrain은 스케일업 회사의 수익을 예측하기 위해 개발한 새로운 접근 방식을 공유하게 되어 기쁩니다. 최근 Lele Cao, Sonja Horn, Vilhelm von Ehrenheim, Richard Anselmo Stahl, Henrik Landgren이 제31회 정보 및 지식 관리에 관한 31회 ACM 국제 회의(CIKM 2022)에서 발표했습니다.

근본적인 문제

회사의 재정적 미래를 예측하는 것은 복잡하지만 필요한 작업이며 비즈니스의 의사 결정에 매우 중요합니다. 기본적으로 과거 성능 데이터를 조사하여 정보에 근거한 추측입니다. 그러나 우리 모두가 본 것처럼 모델에 통합할 수 없는 무작위 요소로 인해 예측이 쉽게 무너질 수 있습니다.

투자자들은 사업 가치를 결정할 때 재무 예측에 의존합니다. 할인된 미래 현금 흐름에 의존하든 미래 EBITDA의 여러 기준에 따라 평가를 결정하든, 예측은 투자를 성사시킬 수 있습니다. 오랜 실적과 탄력적인 현금 흐름을 가진 성숙한 비즈니스의 경우 예측과 실제 결과 간의 편차가 중요하지 않을 수 있습니다. 그러나 신생 기업 및 스케일업과 같이 과거 데이터가 불충분하고 본질적으로 미래 전망이 불확실한 기업의 경우에는 다르게 보입니다.

신생 기업은 비즈니스 모델의 확장성과 실행 가능성을 입증하고 가속화된 수익 성장 주기를 경험할 때 확장 영역으로 이동합니다. 외부 자본의 조달은 일반적으로 이러한 전환을 수반합니다.

대부분의 성숙한 회사와 비교할 때 스케일업은 종종 수익성이 없습니다. 결과적으로 수익은 스케일업을 평가할 때 가장 중요한 지표 중 하나가 되며 가치 평가는 일반적으로 투자 전문가가 미래 회사 수익을 추정하는 미래 수익의 여러 기준에 따라 결정됩니다.

수익 예측은 일반적으로 수동 및 경험적으로 수행되므로 품질은 투자 전문가의 경험에 크게 의존합니다. 비즈니스 모델, 경쟁자 환경, 시장 동향 및 단위 경제학과 같은 요소가 고려됩니다. 이 작업은 소유 기간 동안 평가의 변화를 알려주기 때문에 투자의 매력을 평가하는 데 필수적입니다. 그러나 이 접근 방식의 자동화 수준, 객관성, 일관성 및 적응성은 최적과는 거리가 멉니다.

기존의 통계적 접근 방식이나 새로 개발된 AI 기반 방법론과 같은 정량적 방법이 전통적이고 성숙한 비즈니스의 예측에 점점 더 많이 채택되고 있습니다. 그런데 왜 이것이 스타트업과 스케일업의 세계로 확산되지 않았을까요?

답은 데이터에 있습니다. 미성숙한 비즈니스의 경우 데이터는 종종 독점적이며 획득하는 데 비용이 많이 듭니다. 그러나 이것은 변화하고 있습니다. 디지털화의 보편화는 민간 기업에 대한 대량의 고품질 데이터에 점점 더 공개적으로 액세스할 수 있음을 의미합니다.

SiRE 소개

우리는 이 문제에 대한 답을 시뮬레이션 기반 수익 외삽 모델인 SiRE라고 부릅니다.

SiRE는 항공기 및 우주선의 탐색 및 제어에 일반적으로 사용되는 방법론인 칼만 필터를 기반으로 합니다. 섹터에 구애받지 않으며 투자자가 여러 산업에 적용할 수 있습니다. 교육을 위해 수백 개의 스케일업 회사의 작은 데이터 세트만 필요하며 짧은 수익 시계열에서 외삽을 시작하여 세분화된 과거 데이터가 없어도 수익을 예측할 수 있습니다. 5년 이상의 일반적인 투자 기간을 수용하여 여러 해에 대한 세분화된 예측을 생성할 수 있습니다. 각 수익 예측은 신뢰 추정치와 함께 제공되어 투자자에게 결과 확실성에 대한 지침을 제공합니다. 이 모델은 구현하기 쉽고 예측을 설명할 수 있어 투명성을 높여 신뢰를 구축하고 피드백을 수집할 수 있습니다.

SiRE는 수익 개발이 유사한 단계에서 유사한 회사에 대해 과거 패턴을 반복할 가능성이 있다는 주요 가정에 따라 설계되었습니다. 각각의 미래 수익 포인트는 먼저 비교 가능한 수익 상태에서 샘플링하여 얻은 다음 과거 및 예측 수익 포인트를 고려하는 Kalman 필터로 조정됩니다. 예측 신뢰도는 여러 번 외삽하여 추정됩니다.

EQT 내에서 SiRE를 사용하는 방법 시연

그렇다면 EQT 내에서 어떻게 사용할까요? 거의 30년에 가까운 투자를 통해 수집한 포트폴리오 회사 ​​및 기타 데이터의 수익 궤적에 대한 독점 데이터 세트에 대해 교육을 받은 SiRe는 두 가지 방식으로 사용할 수 있습니다.

1. 잠재 투자를 평가할 때 수익 잠재력을 신속하게 평가할 수 있습니다. 이것은 회사가 우리에게 제공한 데이터를 기반으로 잠재적인 탈주 가능성에 대한 간단한 표시를 제공합니다.
2. 경영진으로부터 수익 예측을 받고 회사가 계획대로 수행할 가능성을 평가할 때

SiRE 및 작동 방식에 대해 자세히 알아보려면 당사 문서 에서 방법에 대한 설명과 여기 에서 소스 코드 를 찾으십시오.