“投资机器人一分钟工作量相当于一个成熟的分析师40小时的工作量，在认知程度上，因果树投资机器人的水平相当于有3-4年投资经验的投资经理。”
此前，李世石对阵AlphaGo已让人们认识到人工智能的发展速度，然而人工智能不只是下围棋，未来，人工智能投资或能引起风险投资行业的一次新变革：投资机构的招聘列表里永远删除了投资助理，投资经理的数量也在减少，北京三元桥某处的投资机构办公室里，机器人正在快速收集处理着数据、时不时与旁人聊上几句，它旁边的投资经理正检查着机器人的工作质量，点开机器人推荐的项目，也许未来让他一战成名的案子就在其中。
人工智能不只是下围棋
人工智能应用在投资领域早已有之，所谓智能投顾或机器人投顾，发源于美国。曾有机构预计，机器人顾问未来3到5年将成为主流，到2020年其管理资产规模有望达到2.2万亿美元。花旗银行也曾预计，智能理财未来有望成为万亿级别的产业。
不过此前人工智能在投资方面的应用主要停留于二级市场，一级市场股权投资里的智能投资尚属少数。这正是发明投资机器人的因果树在做的事情。
在投资机器人发布会的现场，两位创始人轮流上台。那位留着时下流行的奶奶灰颜色头发的是滕放，他是前美国谷歌全球并购专家，回国后曾就职于平安、陆金所任高管；另一位声音颇似张国立、讲产品不禁慷慨激昂时而破音的是马超，他曾先后就职于搜狗、小麦公社，在搜索、电商领域拥有多年产品技术及运营经验。
建立数据库、跟踪分析、分析建模、项目预测，马超说，这是投资机器人在做的4件事：
建立数据库：机器人会抓取全网13万+互联网公司的信息，建立关于互联网企业投融资信息的最完备的数据库。#以每个优秀的分析师每天可以整理出3家企业的完备信息来计，现有数据大概需要一个分析师用43333天来收集，大概等于118.7年#
跟踪分析：每日跟踪分析全网项目动态，记录企业成长轨迹。
分析建模：使用标签云，分析项目商业模式并归类，根据行业热度、机构热度、项目本身情况进行建模。
项目预测：模型运算，推选出近期最具有潜力的企业。机器人在这个过程中加大了信息半径，具有回归和情感逻辑能力。
按照这套方法，2015年，因果树对上半年B轮前有融资的1298个项目进行跟踪预测，选出186个项目，实际融资数39，准确率高达21%，相当于传统投资机构的两倍。虽然获得下一轮融资只是机构总体获得高回报的要素之一，但这一标的选择准确率的提升可以在一定程度上提高机构回报率。
此外，投资机器人预测融资召回率为24.6%，也避免了优质项目错失投资机遇。
投资经理与机器人的相爱相杀
那么，投资机器人真的会将投资经理赶尽杀绝吗？
滕放的解释是，“我们不认为机器会取代人类，也不认为人类会比机器更优越。实际上，二者之间不应该是竞赛，而是要达成一种良好的合作、互补关系。”在他看来，投资机器人做的是数据收集、分析，提供样本标的的工作，投资经理则负责检查机器人的工作。
也就是说，将投资经理和分析师从低级简单的工作中解放出来，去进行更为复杂的工作。所谓某个行业的进步，必然是这个行业的劳动工具和劳动力的进步，所以投资机器人的出现会逐渐消灭低级职能投资经理、催生高级职能投资经理，从而促进整个行业向前：提高效率、节省成本。
人工智能投资的根本是为了让股权流通更高效。目前，人工智能投资仍处在起步阶段，在技术、模型上还有很大的进步空间，但是其在投资领域的运用，必将打破传统加法增长的规律，同时，优化资金位置，降低行业损耗，实现一级市场的量化投资。
