古代人尋找煉金術(shù)，而現(xiàn)代投資者希望他們能找到一種方法，精確預(yù)測初創(chuàng)公司的成敗。如今，一家名為Growth Science的公司發(fā)明新算法，可以讓投資者美夢成真。

新算法不靠猜測、咨詢，或者根據(jù)多年的經(jīng)驗給出建議。它試圖將“顛覆理論”（disruption theory）推廣至一個全新水平。“據(jù)我所知，世界上沒有哪個人能夠預(yù)測初創(chuàng)公司的成功或失敗。”Growth Science的CEO托馬斯·瑟頓（Thomas Thurston）說，“至少沒有以量化的方式去預(yù)測，全憑猜測和靈感。”

“商業(yè)模式仿真”（Business model simulation）作為一項服務(wù)沒有業(yè)界公認(rèn)的首字母縮略語。因為這件事很少有人做。“有那么幾個人利用仿真軟件模擬資金流、供應(yīng)鏈，但是和我們完全是兩碼事，”瑟頓說，“沒有人仿真商業(yè)模式。”此前，這家公司為大型的、英特爾級別的公司做仿真。但是由于仿真過程自動化壓縮了成本，初創(chuàng)級別的公司也成為它的客戶。

Growth Science目前80%的預(yù)測過程都是自動化的。“有一種數(shù)據(jù)對于預(yù)測商業(yè)模式的成敗非常有價值。我們過去都是手工采集這些信息。不僅緩慢、成本高而且困難。”瑟頓解釋說。“類似的，我們發(fā)現(xiàn)初創(chuàng)公司80%的預(yù)測值都和市場、客戶、競爭者等外部信息有關(guān)，只有20%的數(shù)據(jù)和其本身有關(guān)，這讓大多數(shù)人感到吃驚。同樣的，團隊在我們的等式中只占12%，算法88%的要素都和團隊是誰無關(guān)?，F(xiàn)實情況是，大多數(shù)投資初創(chuàng)公司的風(fēng)投都將團隊列為首要因素。”

這種新算法是瑟頓與“顛覆理論”創(chuàng)始人克萊頓·克里斯滕森(Clayton Christensen)在哈佛商學(xué)院共同研究得出的?？死锼闺?ldquo;顛覆理論”解釋了為什么有的新公司能夠擾亂整個行業(yè)。Growth Science利用這種數(shù)據(jù)科學(xué)理論研究了三個領(lǐng)域：商業(yè)成敗的幾率、增長預(yù)期和失敗時作何改變能夠增加成功幾率。

雖然具體的算法高度保密，但瑟頓的確發(fā)現(xiàn)一些他很青睞的公司，比如Dropbox、Tango、Indow Window、Practice Fusion和CloudFlare等等。

其實，將某些數(shù)據(jù)作為預(yù)測工具不是把決策過程扔給機器，而是拓展我們的思考方式。同時，它也會影響初創(chuàng)公司對自身商業(yè)模式的審視。

如果你知道世界上有一個公司能夠在產(chǎn)品發(fā)布前就知道成敗幾率，是不是覺得有點怕？不過瑟頓說：“應(yīng)該這么想——創(chuàng)建真實的產(chǎn)品前，每個人利用CAD軟件模擬新產(chǎn)品，商業(yè)也是一樣。換句話說，它也是一項預(yù)測工程。”