盘点 | 14家新型金融科技公司试用报告 谁会是未来的独角兽？

在国外，金融科技的风口已经从面向个人的消费金融环节转向了企业级服务的环节，如面向前台业务的智能研究、智能投资领域，以及面向中后台业务的文档智能化领域等。

2017年3月，摩根大通开发了一款金融合同解析软件COIN。这款软件上线半年多，经测试，原先律师和贷款人员每年需要360000小时才能完成的工作，COIN只需几秒就能完成。而且，不仅错误率大大降低，它还不用放假。

2017年4月获标普国际领投的B轮5000万美元融资，估值达5亿美元的智能投研机构Kensho，被誉为“华尔街之狼”。公司产品Warren试图通过构建事件数据库及知识图谱的综合图表模型，解决投资分析中“速度、规模、自动化”三大挑战。公司客户包括金融机构和商业媒体，未来有望拓展至美国政府部门。

这其中应用到的核心AI技术包括机器学习、深度学习、智能语言处理、计算机视觉等。同时，各类披露的金融文档已呈现为富格式文本（Richly Formatted Data）的形式，包含篇章结构、文字段落、数据表格等各类形式；并且金融是一个文档、数据密集型的行业，信息需要从各个渠道被收集、整合、关联；故自然语言处理（NLP, Natural Language Processing）与计算机视觉深度（CV, Computer Vision）的融合则成为金融科技3.0时代最重要的技术。

而笔者认为，现在能够真正将NLP+CV技术实现应用场景化的金融科技公司，才是下一步真正颠覆中国金融行业业务模式及运营规则的独角兽。

本文就来盘点一下目前中国市场上所有核心技术为NLP+CV的提供企业级服务的金融科技创业公司，关注重点不是公司的宣传概念，而是实实在在落地的产品。

以下公司信息均来自公司官网和公开媒体报道，下文中体验的产品均为公司免费公开试用的2C版产品。虽然2C产品的体验并不能完全等同于2B产品，但不可否认的是，2C免费产品的高质量足以支撑2B付费产品的高质量（以下公司排名按名称首字母顺序）。

​​​​​​在以上14家公司中，笔者对每家的可试用的产品均进行了实操体验，同时结合公司的创始背景、融资情况，将这些公司划分为三类：

第一类型的公司优势明显，要么已经深耕所在的细分领域，要么是空白细分领域的先锋；第二类型的公司产品偏向智能数据和分析工具服务商；第三类型的公司产品功能尚不明确或者公开信息不全。

第一类型：未来的独角兽

在第一类型的公司中，阡寻科技较其他几家公司成立时间早，其智能投研产品的应用已经较为成熟；庖丁科技专注于提供金融语义理解智能化解决方案，是金融文档实时、精确、全自动结构化领域的先入者；VC SaaS致力于创投企业办公云平台的开发；鼎复数据和文因互联都强调其知识图谱的构建。

阡寻科技是由东吴证券与中国证券市场及自然语言领域泰斗级人物白硕先生所率领的团队共同发起设立，成立之时就备受业界关注。

公司官网上对自己的的描述是是一家专注于金融科技领域的高科技金融科技集团，致力于通过包括人工智能在内的信息科技手段重构中国金融业态。2015年成立至今，公司目前的产品有股票对话机器人——阡宝、可定制自动化研究报告、能自动捕获事件，沿产业链图谱传导量化其影响，实时预警的智能投研系统以及实时监测市场的智能资讯。

由于自动报告、智能投研系统以及智能资讯均不对外免费试用，笔者仅试用了股票对话机器人——阡宝，需要关注微信公众号并注册账号之后试用。阡宝中的信息维度全面，图表展示丰富，结论的观点性较强，人机互动性良好。操作截图如下：

庖丁科技是一家将金融市场知识多维度深层次结构化的人工智能高科技公司，致力于让计算机能够真正读懂金融语义，理解业务知识，切实帮助资本市场全产业链各参与机构提升尽调、审计、研究、投资等工作效率或最终增加业务收入的实际问题。公司的三位创始人分别是来自AI领域的科学家、成功的互联网行业连续创业者和金融行业资深从业人士，这种跨界组合也并不多。

庖丁科技推出了两个可供使用和测试的产品：AutoDoc和PDFlux。

其一期核心产品是全球首款金融文档智能产品——AutoDoc，产品能够对金融文档中的勾稽关系进行检查、核对财务数据和指标、数据的变动和比例以及错别字。该产品在官网注册登录后即可试用。

笔者通过公开渠道下载了pdf的《中国中冶：2017年公开发行可续期公司债券（第二期）募集说明书》上传，试用之后的结果非常令人吃惊。产品在15分钟之后，找出了293页的公开文件中的15个冲突，并自动生成了附带标注的word文档，将pdf中表格和图表也进行了完美的转换。以下是试用截图：

以下是转换后的带标注的word文档：

第二个可试用的产品是PDFlux，产品的功能是将pdf文档中有线框和无线框表格转化为Excel。进入www.pdflux.com网站登录后免费试用。

笔者通过公开渠道下载了pdf的《南京银行：2016年年度报告》上传，该工具将pdf文档中的表格进行了完美的转换，没有出现任何常见的格式错乱、无框表格无法识别的情况。虽然功能看似简单，但是笔者还真没有在市面上试用过体验效果这么好的产品，试用截图如下：

VC SaaS致力于开发创投业办公工具，根据媒体报道公司已经开发出平台2.0版本，是贯穿投前、投中、投后全流程的云办公平台。

同时，公司在也开始涉及行研报告领域，自建数据爬虫并有众多的数据采集源，通过公开渠道进行数据采集并进行自然语义处理（NLP），最终通过这些数据产出不同的行业报告和数据报告。但目前的行业和数据报告公开信息能找到的非常少。

办公平台的页面及收费标准：

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4、鼎复数据

公司的官网简介是为金融机构的资产端业务提供研究数据、数据处理工具以及智能投研平台的科技公司。公司的产品比较明确，是股票二级市场的投资研究平台。其中包含了个股信息查询、鼎复金融搜索引擎、PDF解析工具、公司/产品/人物图谱。

笔者试用了鼎复金融搜索引擎和其PDF解析工具。金融搜索引擎和其他创业公司的金融信息搜索选股试用差别不大；值得一提的是PDFree工具，能够智能抽取PDF中的表格, 转换为Excel。这就需要用到AI技术。笔者通过公开渠道下载了一份《私募基金管理人登记及私募基金产品备案月报（2018年第1期）》上传，工具能够将明显有边框的表格完美的转换成Excel，但是无边框的表格和图形目前还不能够识别和转换。

公司官网上自行公布的准确率如下：

5、文因互联

文因互联是一家智能金融技术与服务提供商，主要提供自动化公告摘要、自动化研报摘要、自动化报告写作、金融查询机器人、金融搜索等智能金融核心工具。

目前文因互联的产品有文因助手——自动报告+金融问答，以及文因搜索。但是文因助手的自动化报告撰写无法进行试用，所以此处不表。文因搜索的功能也是公司及行业公开信息的汇总及分析，使用截图如下：

第二类型：Wind +

下面要说大部分创业公司的2C产品较为简单，仍是深度数据挖掘，未见数据间明显的关联性和预测，产品功能类似智能版Wind。

Wind是金融人士最常用的金融数据和分析工具服务商，只是背后数据的来源更多的依靠大量人工进行采集，以下的金融科技公司或是将这些采集工作交给了更多的人工智能，或仅是在现有数据上进行了可视化分析，产品较为同质化，市场竞争激烈。

这类公司中有AlphaFA知著、IBDATA、企名片、数库科技、通联数据、因果树。公司产品的区别主要在于所搜集的公司数据是一级市场还是二级市场，产业链的深度和广度。同时针对查询公司或者行业的基本面的结论依赖背后金融模型，这些智能分析的结果是好是坏，最后还需人脑来鉴别。

公司的核心产品是企业及行业信息整合的搜索引擎，笔者从官网上注册试用后情况和体验如下：

画面简洁流畅，可以搜索上市公司相关基本面信息和行业信息，包括企业基本情况、财务数据分析、企业发展趋势分析和企业综合分析。主要的核心技术还是数据挖掘、整合和常见的金融模型的组合。

比如笔者查询金融科技行业相关信息，AlphaFA知著就可以显示有9家主板上市公司，7家中小板上市公司，14家创业板上市公司，0家新三板公司，其中基础层38家，创新层15家。行业净利润平均数在2016年为6091.48万元等历史信息。2C端的产品未看出与其他金融数据服务商有很大差别。

公司官方网站上介绍公司产品为信批搜索、深度搜索、项目尽调、投研应用。除了投研应用之外，其它产品开放试用。但深度搜索和项目尽调注册程序较为繁琐，需要微信后台客服人工验证申请信息。笔者试用了信批工具，仅能够查询到上市公司公开披露的信息。

企名片的FinOS系统，官网号称能够提供更加丰富的一级市场企业数据、二级市场公告和财报结构化数据、国内外企业基本面数据，满足金融机构和专业人士个性化的数据导出服务和行业研究需求。

笔者登录后的体验为产品非常简单，仅是将创业公司的基本信息、融资历史、公司团队、相关竞品、工商信息进行汇总。核心的技术还是在数据挖掘，并未见到更多的智能语义理解，信息之间的关联。

通联数据背靠大企业万向集团，百度百科中显示中国企业500强第127位，是不差钱的创业公司。公司的产品有基本面研究平台——萝卜投研；量化投资平台——优矿；对接资金方和管理人的FOF/MOM管理平台——通联魔方；以及金融科技最常见的智能投顾。

萝卜投研本质上使用体验与上述AlphaFA知著以及IBDATA没有差别，都是公司基本面数据汇总，信息很全面，或许差别主要面向企业用户能体验到的金融模型算法后的一些结论。优矿更类似于一个量化投资平台的讨论社区。通联魔方比较像是基金经理和买基金的人的一个交易平台以及基金实时信息的一个汇总，还是偏向传统的金融销售。

萝卜投研（红框中功能不开放试用）：

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优矿：

通联魔方：

数库科技是一家基于机器学习算法的大数据量化分析公司，致力于为用户提供智能化的数据服务。公司成立于2009年，公司的核心技术是通过数库独家的挖掘以及分析工具，可以使非结构化、半结构化的数据结构化；使原本无序没有关联的数据产生关联性，进而实现数据智能化，为个人投资、金融机构投研提供精准而又全面的技术服务。

数库科技专注的数据是行业和产业链的，爬虫得到的数据需要被结构化之后再次整合。目前公司的产品有SAM行业分析工具，和基于SAM而衍生的产业链的分析工具。但产品并不开放试用，故笔者无法给出试用体验，暂且只能将它排在第二类的公司中。

因果树的官方网站上对产品的介绍是创投信息数据库、产业链数据洞察系统、数据智能定制解决方案。他们的主打核心技术是自有智能标签体系和企业关联图谱，能将企业准确的分门别类，有助有投资者分析。产品可快速搜索出创投公司的相关信息：

第三类：公司产品功能尚不明确或者公开信息不全

阿博茨公司的名字来源于ABC的中文拼音，A代表AI、B代表Block chain区块链、C代表Cloud云技术。所以公司的发展方向有些分散让人摸不着头脑。

2016年公司开发了区块链的应用产品——同心互助，却在2017年关闭区块链相关的业务转向人工智能，2018年3月杨永智在接受媒体报道时谈及此事时，解释为“第一还没有找到时间点，Timing，第二还没有找到那个除了数字货币之外的Application是什么。除此之外，关于公司的两款金融科技产品，为提升金融专业人士投资研究效率的“Modeling.ai”，以及数据预测产品“Eversight.ai”，相关信息都来源于媒体报道，官网无关于该产品的信息和试用入口。

在青椒科技的相关媒体公开报道中，公司是一家金融科技公司，三个主要业务是：金融信息智能处理、人机交互交易系统和智能投顾+资管。核心产品是针对二手材料开发了智能研报处理系统，每天抓取研报，按照算法模型处理后，生成各种综合简报和图谱。但在笔者调研过程中，发现相关信息都来源于媒体报道和创投信息网站，却无法找到官方网站和产品试用入口。

香侬科技是一家面向金融领域的人工智能公司，旨在用人工智能算法分析、提取、整合海量金融信息。公司刚刚在2018年1月获得天使轮融资，目前没有看到任何关于产品的信息。公司官网上显示公司主要业务是创投信息数据库、产业链数据洞察系统、数据智能定制解决方案，对比前面盘点的第二类型的公司来说，业务并没有特别之处。

以上就是针对14家核心技术为NLP+CV的金融行业企业级服务的创业公司的盘点情况。金融一直都是走在科技前端的行业，而能够真正将NLP+CV技术实现应用场景化的这些金融科技公司，笔者相信，最终将会走的更远，成为金融科技3.0时代的独角兽，甚至能拓展至全行业中去。

范妮，金融科技爱好者，关注人工智能，自然语言处理，以及科技产业化落地。

责编 | 晓宇

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