David Smith，又叫“David Data”，是TheVentureCity的首席数据官，TheVentureCity是一家风险投资平台，国际上投资以软件驱动的初创公司并提供运营支持。
您能描述一下在TheVentureCity担任首席数据官的角色及其职责吗？
我带领一个团队，使用初创公司提供的数据评估投资机会；管理来自我们的投资组合公司以及支持它们的技术堆栈的实时数据管道；为投资组合公司提供定制分析；就技术堆栈和分析向投资组合公司提供建议；构建可以自动化和扩展我们的分析能力的产品。
在进行投资尽职调查时考虑了哪些变量？
我们评估参与度、留存率、客户终身价值、收入分配和增长动态，并将它们与行业基准进行比较。为此，我们获取用户级别的事件和交易数据来衡量：
- 过去28天的平均活跃天数；
- 逐月用户和收入留存率；
- 6个月以上的用户留存率；
- 12个月的净收入留存率；
- 群组级别的用户留存和客户终身价值；
- 市场开支回收期；
- 每月用户和收入增长率以及快速比率（衡量增长效率）；
- 客户群体的收入分配；
- 以及可能与特定案例有关的其他指标。
我们考虑上述每个指标的权重取决于具体情况。
对于风投公司来说，最重要的是一家公司能够快速扩展，要确定这一点，最重要的指标是什么？
最重要的指标是留存率，包括用户留存率和收入留存率。留存率可以通过多种方式衡量：逐月留存率或6个月后的长期视角。良好的留存率意味着产品与市场的契合度，并且可以实现高效的增长。如果你不必在下个月大部分替换用户，那么增长就容易得多。如果你的产品适应一个大市场，并且能够高效增长，那么你就有可能快速扩展。
您能分享一些关于增长扫描器（Growth Scanner）的细节吗？这是一款帮助创始人了解他们的增长情况的工具。
Growth Scanner允许市场上任何一位创始人对产品市场契合度和增长效果进行评估。我们将初创公司提供给我们的原始数据转化为报告，展示上述指标、行业基准以及我们团队的评论。我们通过这种增长会计的视角来审视数百家初创公司，了解需要关注和突出的内容。通过从增长角度审视他们的业务，创始人经常会对他们之前没有看到的业务情况有所了解。
风险投资公司因仍在使用Excel和其他陈旧的方法来组织投资数据而臭名昭著，TheVentureCity如何应对这一挑战？
我们已经在数据团队及其技术堆栈上进行了投资，自动化了来自多个来源的产品和交易数据的摄取和转化，使其符合标准化的分析框架。
风投公司如何利用优质数据与初创公司进行更个性化的合作？
我们从投资组合初创公司获得的详细产品数据使我们能够准确了解每个公司的情况。有了这样的数据，我们可以超越标准仪表板，根据需要深入挖掘数据。我们能够与初创团队就数据的含义以及如何进行下一步讨论。
对于依赖于语言模型的初创公司来说，幻觉是使用生成式人工智能的最重要的缺点之一，那么他们应该如何解决这个问题？
他们应该雇佣了解精心策划高质量训练数据、微调和验证模型以及人机协作方法的合适人员。
您对人工智能的未来有什么愿景，以及风投公司将如何在这一领域进行投资？
我们应该预期在人工智能能力总体上，特别是变压器驱动模型方面，将出现指数级的进展，这种进展将持续很长时间。我们将超越仅仅提高当前产品和流程的效率，开始了解以前无法实现的新产品和流程。
谢谢您的访谈，希望想了解更多的读者可以访问TheVentureCity的网站。