“你好，杭州公司，医药供应链服务+物流SaaS天使轮项目股权融资，有兴趣吗？估值1000万”
“我这里有一个非常好的大健康中药材银杏叶粗加工项目，融资1500万元，估值7500万”
“您好，诚邀投资我的酒厂，不敢保证大幅大贵，长久小富没有问题，估值3000万”
“有个通信行业基于北斗大数据应用的一款数据平台，已经有移动、联通、华数等意向客户，估值1000万”
“法律科技项目考虑吗？产品开发好了，已经有部分代理商了。估值2000万”
春节期间，万老师多喝了两杯，看着兜里闲置的几十万元，头脑一下膨胀了，在小红书上发了一篇天使投资人找项目的帖子，没想到一下子有几十个响应者，融资需求从几十万投入到上千万投入，最低的估值也是1000万。虽然当前大环境不是很好，各行各业增长乏力，但是依然有大量的创业者在市场上寻求融资，同时也有大量的个人投资者寻求项目的投资机会。万老师也想借助这篇文章，来聊聊天使投资，特别是给那些正在寻找天使投资的创业者或者是刚刚想进入投资这个行业的天使投资人分享一些估值知识，对天使投资项目的估值有个初步的认识。
天使投资（Angel Investment）是指个人或小型投资团体向初创企业或早期项目提供资金支持的行为。这些投资者通常被称为“天使投资人”（Angel Investors），他们不仅提供资金，还可能为创业者提供经验、资源和网络支持，帮助企业在早期阶段快速成长。
天使投资的最显著的特征主要是针对初创企业或早期项目，通常在企业尚未产生收入或刚刚开始运营时介入。天使投资通常是比风险投资更早的阶段，因为天使投资虽然也有机构投资人，但大多数都是个人，所以对绝大多数的天使投资而言，单笔投资金额相对较小，通常在几十万到几百万人民币之间。投资金额需要支持企业完成产品开发、市场验证等早期目标。
根据近几年的调查数据，天使投资失败案例中68%与估值偏差直接相关。当创业者拿着没有营收数据的商业计划书来谈项目融资时，投资人常陷入两难：
压价太低？错过下一个字节跳动或者说Deepseek
给价太高？变成“人傻钱多”的反面教材
万老师今天要说的评分卡（Scorecard）估值模型，正是破解这种困境的“X光机”。它不用财务预测，不画大饼，而是通过7个维度给创业项目做“体检评分”。
这个模型最早是由美国天使投资人Bill Payne在2004年正式提出的，据说硅谷30%的天使机构用它砍掉了47%的虚高报价。这个模型也是当前天使投资项目估值最常用的估值模型。
评分卡模型的核心是首先确定一个基准值。首先确定一个基准估值，通常参考同地区、同行业、同阶段的创业项目的平均估值。例如：某地区消费科技类天使轮项目的基准估值可能是500万元。当然，不同行业，不同地区，项目的基准值会有很大区别。北京、上海等一线城市同类型的消费项目与二、三线城市就会有比较大的差别。当然，对于很多高科技或生物医药行业来说，动辄需要融资千万元以上，也超出了绝大多数个人天使投资人的范围。
评分卡模型在确定基准值之后，模型的底层逻辑是从7个关键维度对项目进行评分，每个维度有特定的权重。评分范围通常为0%-150%，表示该项目在该维度上相对于基准值的表现。以下是模型的核心维度及其典型权重：
在完成以上各维度的评分之后，剩下的步骤就是简单的加权计算，将各维度的得分加权求和，得到综合评分。
估值 = 基准值 × (团队得分 + 市场得分 + … + 退出得分)
估值 = 基准值 × 综合评分
例如，假设你所在地区消费科技类项目的基准估值是800万元，某项目7个维度综合得分120%，则最终估值为：
800万 × 120% = 960万
先看三种主流估值法对比：
评分卡（Scorecard）的破局点就在于放弃预测未来，专注评估当下可控的核心能力。这个方法就像选奥运苗子，不猜他能拿几块金牌，而是测骨龄、体能、心理素质。
我们通过一个具体的案例应用，来说明如何应用评分卡估值模型来对天使项目进行估值。
案例背景
某天使投资人张先生正在评估一个早期教育科技项目——“智慧学堂”。该项目旨在通过AI技术为中小学生提供个性化学习方案。以下是张先生使用评分卡估值模型对该项目进行估值的详细过程。
1. 确定基准值
张先生首先参考了近期教育科技领域的天使轮融资数据：
行业：教育科技
地区：中国一线城市
阶段：天使轮
基准估值：800万元
2. 评分维度与权重
张先生根据评分卡估值模型的7个维度，对“智慧学堂”项目进行了评分。
维度1：创始团队（权重30%）
评估要点：
创始人李博士有10年教育行业经验，曾任职于某知名教育机构。
CTO王先生是AI领域专家，拥有多项技术专利。
团队结构完整，CEO、CTO、CMO分工明确。
评分：
团队背景优秀，执行力强，但缺乏连续创业经验。
得分率：120%
加权得分：30% × 120% = 36%
维度2：市场规模（权重25%）
评估要点：
目标用户为中国K12学生，市场规模约1.2亿人。
但个性化教育渗透率较低，实际可触达市场（SAM）约为500万人。
评分：
市场规模较大，但渗透率较低，增长潜力中等。
得分率：100%
加权得分：25% × 100% = 25%
维度3：产品竞争力（权重15%）
评估要点：
产品已完成MVP（最小可行产品）开发，初步用户反馈良好。
技术壁垒较高，AI算法已申请专利。
评分：
产品创新性强，但尚未大规模验证。
得分率：110%
加权得分：15% × 110% = 16.5%
维度4：商业模式（权重10%）
评估要点：
采用订阅制收费模式，客单价为每年2000元。
单位经济模型（LTV/CAC）初步测算为3:1，健康度一般。
评分：
商业模式可行，但盈利能力尚未验证。
得分率：90%
加权得分：10% × 90% = 9%
维度5：竞争环境（权重10%）
评估要点：
主要竞争对手包括某知名在线教育平台，市场份额较大。
“智慧学堂”的差异化在于AI驱动的个性化学习路径。
评分：
竞争激烈，但项目有独特优势。
得分率：100%
加权得分：10% × 100% = 10%
维度6：融资情况（权重5%）
评估要点：
项目曾获得一笔50万元的天使轮融资，投资方为某教育产业基金。
融资条款合理，无对赌协议。
评分：
融资记录良好，但金额较小。
得分率：80%
加权得分：5% × 80% = 4%
维度7：退出潜力（权重5%）
评估要点：
教育科技行业并购活跃，潜在并购方包括多家在线教育巨头。
IPO可能性较低，但并购退出路径清晰。
评分：
退出潜力中等。
得分率：90%
加权得分：5% × 90% = 4.5%
3. 综合评分与估值计算
将各维度的加权得分相加，得到综合评分：
36%+25%+16.5%+9%+10%+4%+4.5%=105%
最终估值 = 基准值 × 综合评分
800万元×105%=840万元
4. 敏感性分析
张先生进一步分析了关键维度对估值的影响：
如果“创始团队”得分率降至100%，估值将降至800万元。
如果“市场规模”得分率提升至120%，估值将增至880万元。
结论：团队和市场是影响估值的核心因素，需重点关注。
5. 投资决策
基于评分卡模型的分析，张先生认为：
项目估值840万元处于合理区间。
团队和技术是项目的核心优势，但商业模式和竞争环境存在一定风险。
最终决定投资500万元，占股约37.3%（500/（840+500））。这里需要注意的是，评分卡模型的估值结果通常是投前估值，因此计算股权比例的时候，需要用投资金额/投后估值。投后估值=投资金额+投前估值
天使投资人和创业者关于估值的确定，肯定免不了几轮唇枪舌剑，因此天使投资人在和创业者谈判的时候，也需要掌握一些技巧。
技巧1：用“错位评分”压价
当创业者强调技术优势时：
拉高“竞争环境”权重：“BAT的AI实验室是否已布局？”
降低“产品”权重：“实验室数据不等于商业化能力”
结论：7个维度的权重评分并非是绝对的，投资人可以根据具体的项目情况，来酌情增加或降低一些因素的权重。
技巧2：敏感性分析防忽悠
假设某项目估值范围：
团队得分±10% → 估值波动±240万
市场得分±10% → 估值波动±200万
结论：死磕团队背景比争论市场规模更有价值
技巧3：模型组合拳
Pre-A轮：评分卡模型+ 500万上限法（防止泡沫）
政策敏感行业：评分卡模型 + 风险调整系数（如教培行业×0.7）
结论：不论评分卡估值模型的权重评分如何，设置天使轮项目估值的一个上限，也是天使投资人实现自我保护的一个较好手段。
最后送给各位读者一份《评分卡估值模型快速评分表》（关注本公众号回复“估值”获取）。下次见创业者前，不妨花10分钟勾选打分——或许那20%的理性克制，就能避开下一个热点陷阱。
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