商傳媒｜責任編輯／綜合外電報導
過去，創投（Venture Capital, VC）產業被視為「人的產業」，投資成功的關鍵往往仰賴人脈關係與個人經驗。從交易評估、盡職調查（Due Diligence）、投資委員會（IC）決策到投後管理，許多環節都以人為核心。然而，人工智慧（AI）技術如今正深入滲透整個投資流程，輔助而非取代人類任務，逐漸改變產業生態。
現今創投業者之間的競爭優勢，正從單純的人脈網絡轉變為如何高效運用數據並將其連結至決策。以往投資經理個人的人脈資產，現在被轉化為組織的數據資產進行管理。例如，被定位為「關係智慧平台（Relationship Intelligence Platform）」的 Affinity，透過整合電子郵件、行事曆、會議記錄等資訊，自動識別潛在投資標的創辦人、現有投資者及產業專家，將傳統仰賴個人記憶或筆記的關係資訊數位化。
隨著產業發展，客戶關係管理（CRM）的重心正從單純的記錄系統，轉變為AI可利用的數據樞紐。除了 Affinity，Visible.vc, Inc.（Visible）也利用AI協助創投的投後管理工作，從投資組合數據收集、分析到有限合夥人（LP）報告生成。Visible 的AI能自動生成分析報告，例如指出「本季度投資組合公司的平均營收成長率較上季度增加 15%」，並標示需特別關注現金消耗速度過快的公司。
另一間被視為私募資本市場基礎設施的 Carta Holdings（Carta），則提供涵蓋投資評估、盡職調查、投資委員會到投後管理的整合平台。Carta 最初以股權結構表（Cap Table）管理服務起家，現已擴展為提供基金管理、投資組合分析等全面性解決方案，甚至自稱為「私募資本企業資源規劃（Private Capital ERP）」。在整合AI能力後，投資公司能更快速地執行基金績效分析、評估投資狀況及進行比較性投資組合分析。
在韓國，這股「數據平台加AI代理（AI agent）」的趨勢也正在萌芽。韓國科技新創 ASFLOW Co., LTD.（Asflow）在其投資數據管理平台 Factsheet 中導入 Factsheet MCP，該平台運用模型語境協定（Model Context Protocol, MCP），允許AI以標準化方式連接外部數據與系統。使用者只需輸入自然語言指令，如「撰寫 OO 基金半年期 LP 報告」，系統便能結合基金數據生成所需報告。這顯示AI能理解並利用投資公司內部數據的架構已逐步建立。
儘管AI在投資分析領域潛力巨大，數據安全與隱私仍是創投業者最為謹慎考量的議題。創投經手的資訊多為高度機密數據，包括新創公司的未公開技術、估值及詳細財務狀況。為此，全球創投SaaS公司正積極建構新的安全架構，預設採用數據隔離政策（Data isolation policy），確保客戶數據不被用於訓練AI模型，並對AI代理應用基於角色的存取控制（Role-Based Access Control, RBAC）。業界普遍認為，未來AI在投資產業能否成功，將取決於其處理敏感投資數據的安全性，而非僅是AI本身的聰明程度。
