鲸准副总裁柴源：如何用大数据连接创投生态

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【网易智能讯4月11日消息】昨日下午，鲸准与36氪、百度风投、普华永道、盛世投资、科大讯飞联合主办的AI产业价值峰会在北京举行，现场300余顶级投资人、AI产业创业者和学者共同出席，进行了有关产、研、投的深入交流和分享。

鲸准副总裁柴源发表以“大数据连接创投生态”为主题的演讲。据介绍，鲸准是一个创投对接平台，目前已经有2万个投资人、60万项目入驻。精准的移动数据端不仅给投资人分析项目提供便利，同时也给创业者们提供了一个曝光平台。“对于创业者来说，有三个很大的需求：找融资、找合作、找方向。鲸准大数据平台上的资管系统和今年即将上线的洞见可以为创业者提供战略决策。

以下为柴源演讲实录：

各位来宾下午好，非常荣幸代表鲸准，和大家分享一下，我叫柴源，是负责鲸准产品研发的副总裁。

今天我分享的主题是大数据连接创投生态。

准备PPT的时候看我们的嘉宾，有非常多的LP，有优秀的GP，有很多的创业者。那这三群人有什么样的特点呢，我想到了一个词，就是焦虑，投资人、创业者都是焦虑，是来源于信息不对称。我发现对现在来说，信息不对称依然是最大的痛点和机遇，怎么样却解决信息不对称问题是一个很大的问题，要根本性解决信息不对称只有一个方法，就是用数据。这就引出了鲸准在做的事情。下面我简单介绍一下鲸准。

鲸准是一家领先的金融数据服务商，我们成立于2017年，我们有三款产品，鲸准对接平台，鲸准资管系统，鲸准洞见，主要介绍一下鲸准对接平台做什么事情。2017年正式推出鲸准对接平台，我们目标只有一个，就是帮助投资人找到更好的项目。昨天我看了数据，2017年在平台上帮助投资人对接了494221次对接，非常好的帮助投资人发现了更多好项目，成为了投资人非常好的工具。今年我们不光服务于投资人，我们还想做更多的事情，就是2018年我们要连接整个创投生态。我们发现在一级市场，在创投生态里有很多不同的参与者，这些参与者不管包括投资机构，还包括LP，服务机构和各种各样的GP，服务机构包含FA，创投媒体和孵化器等等，他们本身都是一级市场非常重度的参与者。目前也没有一个平台非常好把这些参与者连接到一起来，我们鲸准本身就想做这件事。

我们怎么样通过连接他们呢，一定是通过数据，通过我们的产品把他们串联在一起。

比如说现在对GP来说，可能单向他们找创业者，去年更多的是单向由投资人找创业者，今年我们的方向是服务于所有的角色。也就是说在今年2018年我们鲸准的平台上会有创业者，也会有GP，也会有LP，也会有不同的服务机构。比如说对于创业者来说，他们有三个很大的需求，第一就是找融资，传统的对接平台可能更多的方式是给创业者，把创业的信息提交给平台或者FA，由投资者主动筛选，随着创业者越来越多，优秀的项目数量越来越多，我们会给创业者主动权，让他们精准选择合适的投资人，选择合适的投资机构。第二就是找合作，今天我们是AI产业峰会，相信在AI领域有很多不错的创业投资，有的做人脸识别或者芯片，一定需要更好的解决方案，我去哪里找合作方，你可以来鲸准，就可以方便找到适合你的合作伙伴，适合你的服务商。第三就是找方向，创业者每天焦虑的就是方向是不是对的，战略是不是对的。首先你要知道你的公司，你的产品，你的方向在整个产业里哪个位置，在产业里哪个方向，是不是对的。在鲸准里，你就能明确知道处于产业链哪个为了，上下游是谁，竞争对手进展比我快还是慢。这么多功能，肯定是一步步推荐给创业者和投资人的。我怎么做到呢，一定是依赖于鲸准大数据做到这件事，鲸准数据是从36氪媒体做起来的，早期报道过上万家创投公司，2006年开始做大数据的服务，包括有非常专业的爬虫和算法，经过过去两年的积累，我们平台上已经有接近60万的项目数据，3万多GP数据，五年超过30万投资数据，这些数据是怎么样服务于创业者，肯定不是把数据直接给到你们，这样只会发挥数据10%的价值。

下面我给大家介绍一下金融数据是怎么做到，怎么用数据服务于创业者和投资机构。

今天是鲸准人工智能产业价值峰会，相信在座有非常多人工智能领域非常棒的CEO，对我来说，人工智能是这样的公式，一个好的人工智能，一定是有一个非常好的算法+计算资源+大数据。一个好的投资决策一定来源于好的分析方法+聪明头脑+金融数据，这三样东西缺一不可。对CEO来说怎么样做出一个好的战略决策，这是每天每月每年都要思考的问题，战略决策等于经验积累+聪明头脑+商业数据。我们发现我们需要把金融数据和商业数据非常好的提供给投资人，给我们的创业者，怎么提供呢，并不是把原数据直接给到你，这样数据太多太复杂。

我们发现金融和商业数据四个比较大的特点，一是数据来源多，不管是内部数据，还有互联网数据，还有第三方数据。第二是数据类型非常多，包含结构化数据，半个五结构化数据，非结构化数据。第三就是数据量大，即时性高，数据更新频率极快，影响大。最后就是数据关联性复杂，一个数据可能关联很多不同的数据对象。这四个特点导致金融数据和商业数据是非常复杂的，目前国内和国际上很难有一款很好的工具，把金融数据和商业数据包装成好的形式给大家，很难真正发挥数据的作用。

我们经过一年多的研究和分析，我们发现一个非常好的载体去承载这些金融和商业数据，这个载体是什么呢，就是知识图谱，我们发现知识图谱是金融数据最好的载体。谷歌2003年提出这个概念，相信在座做人工智能的CEO很熟悉，因为现在的机器学习，我们的模式学习都是依赖于知识图谱的。基于2016年AI领域的迅速发展，鲸准今天也在进行研发和探索，我们发现整个知识图谱就是金融数据一个最好的载体。举个例子，比如说这个公司有一个产品，公司和产品之间就有关联，同时会有很多宏观数据，比如说国民经济数据，GDP数据，比如说最近中美发生贸易战，对公司产生的影响，反过来产品对公司产生影响及公司还有核心团队，每个团队成员都是自然人。公司如果获得了投资就会产生交易，通过交易就会和机构发生关联，机构发生了募资，就会和LP关联，LP和公司又会发生一次关联，这些复杂的动态都可以用知识图谱很好承载在一起提供给大家。鲸准也是找到这个方面，目前致力于整个金融知识图谱的研发，后续会提供产品给创业者和投资机构，帮助你们做战略研究，战略分析和投资的决策。

最后介绍一下鲸准目前的其他两个产品，就是鲸准的资管系统，我们叫泛资管数据解决方案，相信大家投过成千上万的项目，看过很多的项目，这些项目的数据存在哪里呢，可能还在你的硬盘里，首先会用资管系统帮助你搭建一个内部的知识图谱，希望每个机构，每个成员都能非常好的把资管系统利用起来，搭建内部的知识图谱，帮助你把内部系统搭建起来，结合内部的小数据和外部的大数据做出很好的投资决策。资管系统去年6月份退出，目前超过150家的付费机构，今年我们进行了升级，它适应不同资产管理，比如说不光管理股权投资资产还包括债权和房地产投资基金，希望通过资管系统大幅度提高资管行业的信息化水平。不光提升效率，还能通过内部数据治理帮助你发现更好的机会，提升投资组合回报率。

第三款产品叫鲸准洞见，这是今年新推出的产品，定位是产业大数据的分析终端。我们知道在座各位很多用过万德这种金融产品，我们是这么定义金融数据产品的，可能传统最早的金融数据非常多的非结构化数据，包含了新闻、年报，你需要一篇篇产群。万德他们做了一件事，把非结构化数据结构化，帮助你做信息的整理、拆解，更好组织这些信息。在今天这些数据不能满足投资人的需求了，特别是对于一级市场来说，这样的报告很难帮助你做很好的决策，我们知道在座有很多的CEO，你再规划方向的时候是否也做过严谨的产业分析和研究，有很多咨询机构也会发很多的年报。我们鲸准洞见的目前就是赋能给投资机构和CEO，让你们有和分析师一样的能力，鲸准洞见会围绕产业大数据做这样一个数据终端。它最重要的工作帮助你穿透看一个产业，比如今天我想看人工智能这个产业，或者人脸识别这个产业，它包含了什么样的上下游，包含什么样的项目，什么样的机构，每个项目包含什么样的相关的成员和产品，每个公司的利润率年收入在什么样的量级，都可以从洞见里看到这些分析，就能很好把产业从顶端到最终端分析的很透彻。洞见不光面向投资机构，也是面向所有的创业公司提供这样的产品，非常欢迎在座的CEO和在座金融机构的同事们多提宝贵意见。如果有对这两款产品感兴趣可以找我们的同事，我们群里有免费试用的环节提供给大家。

最后，鲸准不光是做数据的公司，还有很强的分析能力，我们今天峰会结束以后发布一个人工智能产业应用价值的大报告，也会免费提供给大家，我们在报告里做了非常多的精细化的研究和分析，特别是对AI垂直行业，包括AI医疗和AI不同的产业，我们做了非常严谨的分析，从他们的融资情况到实际业务情况，以及到数据，这些报告都是用鲸准洞见里的数据做出来的，目的也是让大家看到我们的研究分析能力，同时把这些研究分析能力赋能给大家，让大家知道我们每个人都是很轻松，很方便做出这样的战略分析的。我的演讲就到这里，谢谢大家。

提问回答环节：

提问：各位老师好，我想问一下像鲸准这样的平台能够给旷视这样的公司提供什么样的价值？

柴源：旷视是做人脸识别领域的专家，首先是找哪些客户是潜在的客户，但是也有一些客户是不知道的，鲸准平台就能找到潜在的平台在哪里，并且通过我们的对接平台联系到这些客户。第二点，旷视也是一家受投资人追捧的公司，你们的产品非常棒，你们进行下一轮融资的时候可以发布这样的信息，帮助招来更多更好优秀的投资人。

提问：谢谢柴总分享，像我们这种做财务顾问的，我们每天和很多的项目方和机构跟踪他们的动态，这是一对一的沟通，甚至有很多的想法在他们的脑子里，刚才说的是AI对于这些一级市场的影响，您觉得AI如何帮助我们分享这个一级市场的动态呢？

柴源：这也是鲸准致力于做的事情，过去一年有很多的投资人和分析师这样问我，柴源你觉得未来会不会有一天人工智能能取代分析师，经过一些实践和思考以后我发现并不能，至少在可预见的范围内AI很难取代分析师，包括我们的财务顾问，因为我们目前主流的AI更多的是所谓的机器学习，目前这种方式很难去解决或者定义一个复杂的金融问题。举个例子，比如说去年发生了红黄蓝事件，导致了一个非常恶劣的结果，市场反对非常强烈。比如说幼儿园发生了恶性事件，家长很担心，所以他要监控幼儿园，就需要用摄像头，所以摄像头的股价就大幅度上升，这个很难定义出问题边界，所以很难预测投资。我们更多是通过AI助力分析师，有很多的知识图谱，知识图谱有很多的场景，其中一个场景就是我们做产业链分析，这个是很好的理解，比如说产业链有上下游，我们发现这个产业链的价值。第二点，比如说您是做财务顾问，平时也需要做一些研究和动态的分析和更新，比如你现在做的事情有很多的重复工作，需要不断地更新项目动态，每天查询它，你可以用我们的产品很方便把您需要看的公司做一个产业图谱，这样的话所有的更新和频率复制给您，您也不需要一步步看这些东西，我们是真正的产品化了，帮助每个人很好去利用以及发掘数据对他的价值。（完）