私募股权投资（PE）已成为全球投资组合的重要组成部分。私募股权基金经理的选择是私募股权资产投资者需要做出的非常重要、且最具挑战性的决策之一。在过去，投资者一直依赖于他们的经验和基金投资成功的量化信息来应对私募股权投资基金经理选择的挑战。
SKEMA商学院的研究人员与瑞士投资公司Unigestion、牛津大学和慕尼黑工业大学合作，首次研究了结合机器学习（ML）算法和自然语言处理（NLP）技术来预测私募股权基金业绩的有效性。研究人员通过阅读近400份募资说明书，训练人工智能模型来识别表现优异的私募股权基金。
令人惊讶的是，研究结果表明，私募股权基金的业绩与定量信息（如先前业绩和文件可读性衡量标准）无关。同时，人工智能工具可以利用定量信息来预测未来的基金表现：预测基金成功概率最高和最低的百分位点表现差约为25%。
这些结果表明，与许多机构投资者相比，人工智能能够更好地帮助挑选出表现最佳的私募股权基金。这些发现支持了这样一种观点，即在不透明和非标准化的市场中，如私募股权市场，投资者未能将定量信息纳入资产管理者选择的过程中。
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