Une approche de diligence raisonnable utilise des agents LLM spécialisés pour analyser des informations sur les entreprises, les investisseurs et les réseaux d'investissement.
Chaque agent, comme l'analyste des entreprises similaires ou l'analyste des profils d'investisseurs, génère un verdict binaire et une justification textuelle.
Cette méthode s'oppose aux modèles de référence qui évaluent la réussite des startups en utilisant des techniques variées.
Ces modèles de référence incluent des approches basées sur les GNN, les embeddings, le RAG et les LLM.
Les performances de ces modèles sont mesurées par des métriques comme la précision, le rappel et le score F1.
Exemples
- Les modèles basés sur les GNN comme SHGMNN et GST.
- Les méthodes basées sur les embeddings, tel que BERT Fusion.
- Les approches RAG-based LLM, y compris Standard RAG et GNN-RAG.
- Les prédicteurs VC basés sur les LLM, comme SSFF.
Let's forget what we have invested. The term opposition for due diligence frameworks and venture capital prediction models is an exaggeration. A multi-agent analysis is thorough, while a performance measurement model is not mutually exclusive concepts. For example, a family office could possess a benchmark model to track overall performance, then use a multi-agent diligence framework to specifically evaluate governance risks in a new startup.