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【中國(guó)智能制造網(wǎng) 企業(yè)動(dòng)態(tài)】因果樹(shù)用了整整一年的時(shí)間，花費(fèi)大量的人力、精力、財(cái)力，才有了今日的圖靈產(chǎn)品，但是圖靈僅僅是個(gè)開(kāi)端，圖靈產(chǎn)品僅僅是因果樹(shù)在人工智能股權(quán)投融領(lǐng)域的一個(gè)嘗試。
2016年10月18日，因果樹(shù)在北京奧體中心舉辦因果樹(shù)圖靈發(fā)布會(huì)。因果樹(shù)創(chuàng)始合伙人滕放介紹，因果樹(shù)圖靈是人工智能時(shí)代的一個(gè)基礎(chǔ)工具，可以做到3s之內(nèi)，回答一切投融資相關(guān)問(wèn)題，信息量高達(dá)1000tb。
3s獲取1000TB知識(shí) 因果樹(shù)依靠數(shù)據(jù)、技術(shù)雙壁壘
滕放說(shuō)，因果樹(shù).圖靈產(chǎn)品覆蓋全網(wǎng)20萬(wàn)+項(xiàng)目，1000+行業(yè)，10000+投資人和投資機(jī)構(gòu)，數(shù)據(jù)量高達(dá)1000TB，一是緣于獨(dú)特的數(shù)據(jù)源，包括三大運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)、知識(shí)產(chǎn)權(quán)數(shù)據(jù)，還包括定點(diǎn)行業(yè)數(shù)據(jù)，以及全網(wǎng)公開(kāi)數(shù)據(jù)源，這數(shù)據(jù)量是支撐圖靈的基礎(chǔ)。
滕放表示，因果樹(shù)作為一家技術(shù)驅(qū)動(dòng)型公司，如何深度挖掘和分析才是核心，因果樹(shù)已經(jīng)自主研發(fā)并申請(qǐng)了多項(xiàng)軟件著作權(quán)和模型，這些核心技術(shù)成為產(chǎn)品的保障。
因果樹(shù)用了整整一年的時(shí)間，花費(fèi)大量的人力、精力、財(cái)力，才有了今日的圖靈產(chǎn)品，但是圖靈僅僅是個(gè)開(kāi)端，圖靈產(chǎn)品僅僅是因果樹(shù)在人工智能股權(quán)投融領(lǐng)域的一個(gè)嘗試。
人工智能版百度3s回答一切融資問(wèn)題
當(dāng)前社會(huì)由于公司信息分散，非結(jié)構(gòu)化，投行分析師和投行經(jīng)理要花大量的時(shí)間查找資料，整理資料，做基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)跟蹤和分析判斷。一個(gè)分析師可能需要使用二三十個(gè)網(wǎng)站，每個(gè)網(wǎng)站能找到的數(shù)據(jù)都非常有限，而且很多都不是能夠直接使用的。比如一個(gè)投行分析師需要從百度上查找關(guān)于一個(gè)項(xiàng)目的媒體報(bào)道，然后再去看產(chǎn)品形態(tài)，去論壇看用戶(hù)評(píng)價(jià)，從工商網(wǎng)站看基本注冊(cè)信息，再用第三方付費(fèi)網(wǎng)站看用戶(hù)數(shù)據(jù)。分析師不光要找到這些數(shù)據(jù)，還需要把這些數(shù)據(jù)復(fù)制、粘貼整理出來(lái)。這些名校畢業(yè)、人中龍鳳的投行驕子，每天工作十五六個(gè)小時(shí)，至少由一般時(shí)間是在查找、復(fù)制、粘貼，這種事情和信息時(shí)代極其不匹配。這些耗費(fèi)了投行人的大量時(shí)間，并且你想看很細(xì)的東西沒(méi)有，過(guò)往的數(shù)據(jù)也沒(méi)有?，F(xiàn)在用因果樹(shù)，只需要問(wèn)一下，這些問(wèn)題都可以解決了。
滕放表示，目前因果樹(shù)圖靈能夠回復(fù)基礎(chǔ)常見(jiàn)的三大范圍50類(lèi)問(wèn)題。
一是行業(yè)問(wèn)題，比如這個(gè)行業(yè)好不好？這個(gè)的體量有多大？有沒(méi)有獨(dú)角獸出現(xiàn)？發(fā)展趨勢(shì)怎么樣？投資人喜不喜歡？
二是公司類(lèi)問(wèn)題，比如公司怎么樣？用戶(hù)有多少？創(chuàng)始人是誰(shuí)？什么時(shí)間成立的？融資到什么階段了？競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手是誰(shuí)？在行業(yè)處于什么位置？
三是投資方的問(wèn)題，比如這個(gè)投資機(jī)構(gòu)的合伙人是誰(shuí)？投了哪些項(xiàng)目？鐘愛(ài)什么階段什么行業(yè)的？
對(duì)于沒(méi)有答案的問(wèn)題，因果樹(shù).圖靈會(huì)推薦其他相關(guān)問(wèn)題，并通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)不斷完善問(wèn)題，擴(kuò)大知識(shí)覆蓋面。比如次問(wèn)的時(shí)候沒(méi)有答案，很可能兩次三次就能給出滿(mǎn)意的答案了。
立足金融打造三把利刃
當(dāng)前正是大數(shù)據(jù)和人工智能的風(fēng)口，因果樹(shù)選擇股權(quán)投資這個(gè)方向，除了要在技術(shù)和數(shù)據(jù)上廣積糧、高筑墻之外，必須要有敬畏金融之心，要尊重專(zhuān)業(yè)，深入打磨行業(yè)模型。因果樹(shù).圖靈產(chǎn)品其實(shí)是對(duì)整個(gè)股權(quán)投資市場(chǎng)的重構(gòu)，為此，因果樹(shù)打造了三把利劍：
1、首建公司三級(jí)架構(gòu)明晰大公司布局
因果樹(shù)圖靈的三級(jí)分類(lèi)架構(gòu)，能夠清晰地展現(xiàn)出大公司的架構(gòu)。比如阿里巴巴30多個(gè)子公司，上百個(gè)產(chǎn)品線(xiàn)。市場(chǎng)如何去評(píng)估這些大公司的價(jià)值，如何弄明白這些大公司的布局？哪些子公司或產(chǎn)品是核心？在這之前市場(chǎng)上是沒(méi)有這些信息的，但是因果樹(shù).圖靈的三級(jí)架構(gòu)填補(bǔ)了這種市場(chǎng)空白。
2、三級(jí)分類(lèi)確定細(xì)分行業(yè)
滕放表示，創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新將是國(guó)家發(fā)展的主旋律，當(dāng)前國(guó)家鼓勵(lì)戰(zhàn)略新興行業(yè)發(fā)展，各大交易所優(yōu)先鼓勵(lì)新興行業(yè)上市。但是，如何定義新興行業(yè)？用什么投票呢？某個(gè)公司想申請(qǐng)上市，我們?cè)摻o它分到哪里？行業(yè)分類(lèi)的滯后和評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)的缺失導(dǎo)致我們流失了一大批的企業(yè)。很多互聯(lián)網(wǎng)公司都選擇海外上市。
3、企業(yè)kpi為企業(yè)估值及發(fā)展戰(zhàn)略給出依據(jù)
衡量一個(gè)企業(yè)的價(jià)值還僅僅停留在金融財(cái)務(wù)指標(biāo)上。我們應(yīng)該從更多的緯度去評(píng)估一家公司，不錯(cuò)過(guò)好的公司，也不鼓勵(lì)創(chuàng)業(yè)公司盲目擴(kuò)張。80%創(chuàng)業(yè)公司的死亡是由于無(wú)謂的激素型擴(kuò)張。圖靈產(chǎn)品給出的行業(yè)和企業(yè)kpi，將能夠促使市場(chǎng)更有序、更理智。
(因果樹(shù)滕放：圖靈產(chǎn)品是人工智能版企業(yè)百度)
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