2018-01-17 11:30

　　大家好，大家做过二级市场的一定听过万德，我们相当于是一级市场的万德数据。

　　为什么我们要做一级市场？首先，因为未来的中国发展在于创新创业，驱动力来自于一级市场。第二，一级市场信息不对称。但是一级市场有它非常难的一点，因为一级市场企业特别多，搞清楚这些企业到底是干什么的非常难。你要用机器的手段判断这家企业是干什么的。

　　人工智能，包括AI，这些概念很好，但我们用这些数据到底能做什么，要做什么？

　　前两天有一个朋友跟我说了一个笑话，说现在没有什么问题是AI解决不了的，如果有AI解决不了的问题，那区块链一定能解决。

　　我们认为在一级市场里，数据和人工智能解决的是辅助决策的问题，不能解决扣扳机的问题。我们只能提供方案，让客户发现洞察，但是我不能告诉客户让他去扣扳机。我们只做数据不做交易，

　　我们两个核心的技术，就是我们的标签技术和知识图谱。下面的这些是我们的数据源，强调一下第二个数据源——运营商的数据。这块的数据是我们和联通和电信进行合作的，每天有七亿人的用户行为数据。这块数据我们是进行非常好的脱敏处理，我们只进行统计级的输出。

　　现在我们服务两个大客户。一个是广告的营销平台，它对我们的数据画像能力非常感兴趣。另一个是电销平台，也是基于金融用户在房地产购买力进行画像。

　　图上中间两块是我们核心的东西，一个是标签体系，一个是知识图谱。我们有十几万的标签描述企业是做什么的，而这种标签我们是可以做成像乐高积木一样随意的组合搭配，我们可以拼出产业链什么样，行业什么样，只要把相应的概念标签进行组合，就非常容易的得到产业链和行业的图谱标签。现在我们的两种类型的图谱，一个是企业之间相互的关联关系，另一块是标签之间的相连关系。通过中间这两层，我们达到了非常好的效果。第一是搜索，因为我要让用户快速的找到你想要的企业在一级市场里。第二，进行排序对比，因为我只有知道你的细分赛道有谁，我才能进行比较好的对比，还有就是估值和推荐。

　　举例来看，这是一个车联网的研究，我们现在研究了大概30个产业链，每一个产业链我们都会有这样一个图谱。车联网里面有12个主要环节，42个细分环节，一万多家企业和两千家投资机构。我们把42个环节对应的中国所有企业都挖掘出来，用机器的方式跟踪他们的成长，来判断他的细分赛道上谁的相对好一些。

　　我们的数据有这么几个方面，比如说投融资数据，企业的专业数据包括细分赛道热度的数据。我们还看到企业自身的招聘数据，它在网上被人的搜索数据，它提供的工资水平和微信公众号数据。我们通过全方位的数据判断这家企业未来的成长性和战略发展方向，这是我们一个比较核心的基于产业链和行业进行的分类。

　　这是一个例子，是我们给深交所做的项目，做所谓的未上市企业的评估体系。这是给母基金做的，是基于企业的图谱和本身的标签，我可以看到GP之前所有的投资历史，可以明确的知道这家基金过去的投资历史，它投了哪些项目，这些项目是在哪个行业，有什么样的标签。当然，你给它钱以后，投后还可以持续的进行跟踪，所以这是一个非常简单的场景。

　　我给大家看一下产业链分析里面的应用，其中有一块应用如何帮助地方政府做产业的规划。我现在有八组数据，上面四组是绝对数字，公司数、专利数、投资的笔数和额度，每一个所谓产业链主要环节下。通过这么一个手段，我们把产业链划的比较完整，找到企业这么一条脉络，不断的进行数据的叠加和分析，给用户提供洞察的能力。

　　回顾一下我们的客户就这么几类。第一类，咨询公司。我们现在跟美国的KTMG进行合作，帮助他们跟踪整个生态的所有企业，帮助他找到一些可以合作的点。第二类，金融机构。包括深交所，包括中信建投这样的企业，帮助他们建立标的尺和早期的评估体系。第三类，上市公司。我们的应用场景在于帮助他们找到早期的并购标的，帮助他们关注竞品所有的数据，包括关注的竞品产品的信息，新闻的正向反向，它的高管变动，产品的发布，所有的这些数据我们都可以帮助你尽量的去挖掘出来。第四类，政府解决方案。政府在产业规划的过程，需要非常明确的抓手，抓手是什么？一个是企业，谁是好的企业。第二，谁是它的投资人，有了这两个抓手，政府就可以把产业链好的企业抓出来，让它落地生根，实现当地的产业升级。