定位“AI版同花顺”，「简答数据」为机构和个人提供智能投研服务
AI 技术的发展极大地改变人们获取及分析信息的方式，近年来兴起的智能投研赛道就是 AI 技术落地的典型例子。本质上，这一赛道是运用知识图谱、深度学习等技术自动搜索、提取、分析信息，结合行业逻辑，帮助特定行业提高信息检索和分析的效率。
智能投研赛道自 2015 年开始陆续有公司入场，业务方向主要集中在金融领域，2017 年开始热度快速上升，赛道玩家可按团队基因分成几类：
传统IT及数据公司，如恒生电子、通联数据、紫光智能
第三方创业公司，如香侬科技、阿博茨科技、虎博科技、文因互联、鼎复数据、熵简科技，这部分公司也分为偏AI或偏金融背景两种
互联网公司，如蚂蚁金服、度小满金融
金融机构，如嘉实基金、天弘基金、华夏基金，内部均有孵化投研业务
36 氪近日接触的「简答数据」则属于第三方创业公司，成立于 2017 年 10 月，公司依托自研发的 Profeto 智能投研决策引擎，应用专家系统和机器学习等技术，提供数据提取/分析/呈现、研报撰写、另类数据等服务，辅助投资者进行投资决策，定位是“AI版的同花顺”。
按照面向的客户不同，智能投研公司产品主要有 to B 和 to C两个方向，to B主要面向金融业买卖双方，to C 则面向泛金融行业从业者以及有投资理财需求的人群。一般智能投研公司主要服务 B 端，但简答数据产品却侧重 C 端，有以下特点：
追求产品标准化，先满足通用型需求。简答数据成立之初定位服务 B 端，但发现天花板较低，竞争相对充分，满足 B 端客户的定制需求性价比太低。
“机构的客单价较高，但综合服务成本可能会超过收入，比如大银行的对IT的投入可以到达百万甚至千万，大的基金可能在数十万，但这里面包括底层设施、传统数据服务，留给新智能投研产品的空间不大，”薛逢源对 36 氪表示，“许多机构都有定制化需求，但很多都是伪需求，对服务商来讲开发成本是巨大的。”
因此，简答数据定位变成将分析师的思维方式和市场洞见输出成标准化模块，覆盖基本面、技术面、消息面三方面需求，面向 B 端和 C 端做不同的产品分发。面向机构主要提供两个产品：财务分析及研报管家，也提供另类数据研究等增值服务，以 SaaS 或私有化方式部署。目前公司的服务 B 端头部客户包括监管机构、证券公司、公募基金、私募基金、QFII、银行等，客单在百万级别。
以实际业务举例，简答数据的Profeto数据分析系统在服务机构投资者的过程中，曾提前预警了多只机构重仓白马股的财务风险。研报系统依托自有的上市公司和非上市公司财务特征库和行业分析逻辑，由资产负债率高与其他信息得出分析发现公司因为通过土地抵押才拿到借款，从存货和应付款与股东行为相结合，从而进行财务报表可视化、风险预警、公司对比、研报撰写等工作。
而对于金融机构特定部门——比如固定收益投资部门负责债券投资的部门，简答数据可以为其信评体系提供比较新视角和数据、风险归类、数据分析等，帮助机构改进产品体系，建立自己的“行业知识库”。
简答数据自主开发的财务标签和数据异常挖掘系统，也为新华社、证监会等监管机构提供技术支持。
C端产品“摸鱼财报助手”
产品策略上侧重 C 端，以工具和资讯切入，以后会延伸至社区等形式。C端产品上，简答数据的逻辑可以总结为将 B 端的标准化模块简化，为 C 端提供资讯及小工具。目前，公司基于微信生态建立了多个自媒体和小程序，拥有“摸鱼小组”和“喵招财”等自媒体，以及“摸鱼财报助手”、“国韭生存指南”等小程序，已服务数十万个人投资者。C 端产品通过付费服务盈利，业务主要集中于证券领域，客单 100 - 200 元左右，去年营收在百万级别。
而对于智能投研赛道普遍重视 B 端业务，薛逢源认为：“很多公司认为个人付费意愿偏低，但我们并不这么认为，财报助手、股票投资助手等工具对个人用户体验改进是很大的， 市场潜力其实比 B 端要大。原因在于投资者结构发生了重大变化，35岁以下的这批人求知欲望很强，对工具的需求很大；二是两者相辅相成，能够形成业务闭环。”
在服务场景上，目前简答瞄准财务分析和知识管理，主要针对二级市场，之后会延伸到非上市公司，并且服务金融外的其他领域。
团队方面，简答数据创始人兼 CEO 薛逢源为 2006 年甘肃高考状元，本科毕业于北大光华管理学院，为北大汇丰硕士，曾任中谷控股副总经理，曾就职于摩根士丹利华鑫投资研究部。研究总监祖瑾同样来自北大汇丰商学院，曾就职于兴业信托投资业务总部；技术总监吴珂皓为美国杜兰大学访问学者，曾任文因互联合伙人、主任数据科学家和工程总监，曾创立数据科学家快报。
融资方面，公司于今年 3 月获得数千万天使投资，投资人为金融领域专家， Pre-A 轮融资正在进行中。
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