Deconstructing the Crystal Ball: From Ad-Hoc Prediction to Principled Startup Evaluation with the SAISE Framework
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摘要
本论文系统性回顾了57项AI驱动的创业公司成功预测的实证研究，揭示了该领域数据和算法上的高度趋同与方法论上的显著分歧。针对当前研究在成功定义分散、特征工程缺乏理论指导、验证不规范及解释性不足的问题，提出了一个五阶段的系统性AI驱动创业评估框架（SAISE），以实现更加严谨、统一和具备实际应用价值的创业评价方法[page::0][page::1][page::4][page::21][page::34]。
