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微软技术大牛获投近亿元 200+算法模型自行组装 年营业额增长200%

2018-11-02 13:13 TOM   

 

微软技术大牛获投近亿元 200+算法模型自行组装 年营业额增长200%

方磊认为,创业就像是走钢丝,既要接地气,也要保持信念。

数据科学家的概念在2009年首次被提出,指的是采用科学方法、运用数据挖掘工具寻找新的数据洞察的工程师。2012年以后,数据科学家开始兴起。

据统计,美国有92万数据科学家,中国仅有2万。另外,在2015年,国内仅有3所大学设有数据科学专业。今年,这一数字已升至240多所。

方磊认为,数据科学家和数据工程师也应该有自己的协作办公平台,而“九章云极”就是从这个点切入,为数据科学家提供数据科学平台,帮助他们更好地建模分析,同时让管理层更好地掌握每个人的工作进展。

目前,“九章云极” 的核心产品—DataCanvas数据科学平台,已有200多个算法模型可供数据科学家自行组装。公司有90%的客户集中在泛金融行业,大部分是银行,有40~50家核心的优质客户。其年营业额增长率为200%以上,客单价从几十万到百万不等 。

当前,方磊希望先击穿金融行业,再覆盖互联网、酒店、安防等其它行业。

注:方磊承诺文中数据无误,为内容真实性负责。铅笔道作客观真实记录,已备份速记录音。

从公有云到私有云

2013年,方磊创立“九章云极”,从公司名称就能够看出他的初心,公司业务始终围绕着数据展开。“九章”取自《九章算术》,它是中国最早的数学著作;“云”,因为公司最早想要做公有云;“极”是古代最大的计数单位,10的48次方。

回国创业之初,方磊并没有事先做太多的市场调研。他当时只是基于两点认识:一是在美国,数据科学和机器学习已经兴起,在中国也一定会发展起来;二是,他问了国内很多朋友,对于如何精准运营,如何处理数据,大家都很烦恼。

在整个云计算行业,业务共分为四个赛道,分别是数据仓库、数据治理、数据可视化以及数据科学。方磊认为,从BI(竞争情报,把现有的数据收集起来,加以整理,数据仓库、治理和可视化,都是BI的基础性工作。)到AI,前者始终还是人在决策,而后者则是模型驱动。

因此,从一开始,方磊就很明确自己的使命是要做AI,做真正模型驱动的软件公司。他认为,“AI其实不是人工智能,而是机器智能,核心就是数据模型,AI并没有普通大众想得那样高深。”

最初,方磊做的是将服务运行在公有云上,然而,现实给了他一个打击。当时,O2O的概念才开始在国内兴起,云计算的概念尚不被市场认可,公有云缺乏数据。“我们第一个客户,还是硅谷的一家公司,因为该公司的CTO是清华的校友。”

在做客户回访的时候,询问使用产品的原因,得到的答案让方磊有点哭笑不得——因为点错了。

坚持了近两年,“九章云极”开始转向私有云。刚转型的时候,方磊并不知道能具体从什么行业入手,所以决定每个行业都去试一下。最后他发现,金融行业数据比较完善,付费意愿比较强,场景足够多,因此开始在金融行业下功夫。

数据科学家的工作台

方磊认为,在经济下行的大背景下,提升效率成为公司降低运行成本的必然选择。“在房地产爆红的时代,商家根本就不需要买管理软件,雇几个保安维持秩序,保证大家抢房子时不要乱就可以。”

对于银行来说,“九章云极”是帮助流程银行转化为数字银行,将流程翻译成软件,从而逐步提高效率。蚂蚁金服等互联网金融机构的发展,倒逼传统银行也发展自己的数据能力。以智能网点为例,数据平台可以分析ATM的使用率,或者VTM自主开卡机的使用率等场景。

方磊将客户分为三类。头部客户,拥有自己的数据科学家,此前有采购过其他类似平台软件;腰部客户,手上有一群学历不错的年轻人,准备建立数据科学家团队,需要公司对这类小白培训;腿部客户,只需要一些成熟的模型输出。

方磊说:“我们的客户主要还是集中在头部和腰部客户。因为数据科学家还比较少,所以行业需求强烈。数据科学家跳槽很频繁,很多时候,可能没干多久,就被其它公司挖过去了。这个时候,对企业来说,这位数据科学家之前做的工作可能就白费了。”

正因如此,数据科学家平台的重要性就体现出来了。平台可让数据科学家能够更轻松将动态的结果(比如广告活动的预测结果)推送给基于这些结果做决策的人。作为静态(或很快失效的)结果的替代或补充。如此一来,工程师离职后,其工作成果还留存在原来的平台上。

方磊介绍,“九章云极”产品核心优势是让数据模型能够实时指导生产。例如,在银行的风控模型中,数据科学家会根据某个用户过去刷银行卡的间隔时间做一个程序。当用户的银行卡发生异常时,比如盗刷,系统能够立刻做出反应,冻结该用户的账户,而不是等到用户受到损失后再追责。

微软技术大牛获投近亿元 200+算法模型自行组装 年营业额增长200%
DataCanvas数据科学平台套件

现阶段,“九章云极”在国内已经建立50多个应用案例,其中服务过的主要客户为交通银行信用卡中心、山东城商行联盟、中信集团、信达财险、德州银行、齐鲁银行、奥鹏教育等大中型企业。在盈利模式上,公司按照产品的使用频率来收费,主要针对大客户收费,销售的产品中有七成可以做到标准化。

CEO方磊和CTO尚明栋,两位联合创始人曾是微软的同事。公司的核心成员拥有美国大数据分析10年以上的从业经历,其他开发人员均拥有世界500强企业多年以上的开发和咨询服务经历。

方磊表示,明年公司将建立数据科学家的社区,用户可以在线上完成算法模板分享、技术交流和人脉积累;在线下,团队将举办行业活动,联合顶级大学,连接和培养数据科学方面的人才。

 

责任编辑: WY-BD

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