Makine öğrenmesi ile girişimlerin (startupların) başarılarının tahmin edilmesi

İyi girişimler genellikle basit bir fikirden ve belirli bir ihtiyaç ve mevcut bir pazar boşluğunu doldurmak için bir çözüm üreten birkaç kişiden oluşur. Diğer tarafta, üretilen çözümü gerçeğe dönüştürmek için sermaye ve bazen gerekli yardımı sağlayan melek yatırımcılar, risk sermayedarları ve kurumsal risk sermayeleri yani yatırımcılar vardır. Eğer bir yatırımcıysanız, her zaman bilmek isteyeceğiniz birkaç şey vardır: "İyi şirketler nerede?", "Nasıl öğrenilir?" ve "Yatırım yapmaya değer mi?". Yatırımcıların keşif yetenekleri genellikle yıllarca süren ağ (network) oluşturma ve markalaşma çabalarıyla oluşur. Doğru yatırımı yapmayı öğrenmek ise bir girişimin neden başarılı olurken diğerlerinin başarısız olduğunu sezgisel olarak çıkarmaya çalışmaktan ortaya çıkar. Finansal hizmetler endüstrisinde girişim sermayesi yatırımları, yüksek riskli, yüksek getirili varlık sınıfı olarak kabul edilmektedir. Son yıllarda yatırım yapmak inanılmaz derecede rekabetçi hale gelmiş ve samanlıkta kişiyi zengin edecek iğneyi bulmak hiç bu kadar zor olmamıştır. Girişim yatırımlarında genellikle sektör kabulü olarak 6 adım bulunmaktadır. Bunlar; anlaşma kaynağı bulma (deal sourcing), anlaşma seçimi (deal selection), değerleme (valuation), anlaşma yapısı (deal structure), yatırım sonrası katma değer (post investment value added), çıkış (exits)'tır. Risk sermayesi analistleri mümkün olduğu kadar çok fazla girişim ile görüşüp yatırım tezlerine uygun olan girişimleri değerlendirmeleri gerekmektedir ve görüşülen çoğu girişim çoğu zaman yatırım tezine uygun olmamaktadır. Herhangi bir girişim sermayesinin ya da fonun yaptığı temel varsayım, yatırımlarının çoğunun bir kayıp olacağı ve tüm geri dönüşün yapılan yatırımların en fazla %10'u tarafından yönlendirileceğidir. Risk-getiri profili bu nedenle çok istikrarsızdır, bu da yatırımcıları yalnızca "unicorn"a (değerlemesi 1 milyar doları geçen şirket) dönüşebilecek fırsatların peşine düşmeye ve iyi olmasına rağmen yapamayacakları yatırımları reddetmeye zorlar. Bununla birlikte, bir şirketin başarısını daha iyi tahmin etmenin bir yolu olsaydı, bir yatırımcı, unicorn aramak yerine, tümü 2 kat getiri sağlayan bir şirketler portföyüne kolayca yatırım yapabilir ve sonunda günümüzde çoğu fonun elde ettiğinden daha yüksek bir getiri elde edebilir. Bu bağlamda bu tezin amacı; Türkiye'deki girişim ekosisteminde en büyük payı alan (Global Startup Ecosystem Report 2022, 2023) oyun, finansal teknolojiler ve yapay zekâ alanındaki girişimlerden yola çıkarak potansiyel yatırımların riskini daha iyi değerlendirmek için girişim sermayesi yatırımlarında karar verme süreçlerinde makine öğrenmesi algoritmalarının; oyun, finansal teknolojiler ve yapay zeka alanındaki girişimlerin gelecekteki başarılarının tahmin edilmesindeki etkiyi araştırmaktır