亿欧金融3月7日首发消息，智能金融创业公司“简答数据”于近日宣布，已获得数千万天使投资，本轮投资人为金融领域资深专家。简答数据创始人兼CEO薛逢源向亿欧金融透露，该轮融资后简答数据将优化算法模型，丰富产品矩阵，进一步快速切入业务场景，推进商业化落地。
智能金融涵盖智能投研、智能投顾、智能风控、智能营销等细分方向。简答数据从智能投研领域切入，运用知识图谱及机器学习等人工智能技术工具，结合金融专家系统和业务逻辑，实现了金融数据向金融认知的跃迁，辅助投资者进行投资决策，具有广阔的商业化场景。简答数据的愿景是在智能金融的技术变迁浪潮中，打造智能金融版的“同花顺”。
随着我国居民可投资资产的增加，提高投资能力的市场需求正在显现，不少人已经开始主动借力权威的财务顾问机构等进行投资分析，但由于传统顾问佣金成本昂贵，财务顾问普及率非常低。
据广发证券发布的《2018年中国城市家庭财富健康报告》显示，我国实际拥有理财顾问的家庭仅占1.3%，尤其是可投资资产在10万元以下的家庭，投资顾问拥有率仅为0.2%，需求率却高达8.1%，可见供给端和需求端之间尚存在巨大的空缺，因此瞄准中产及以下长尾人群的智能投顾趁势而起。
事实上，早在2010年前后，国外创业公司率先试水智能投研，Alphasense、Kensho等陆续成立，成为备受资本亲睐的Fintech公司。而国内相对起步较晚，在2015年开始有企业尝试以人工智能赋能传统投研，经历早期试错阶段后，2017年前后达到一个小高潮。
简答数据也是在这时入的行。2017年薛逢源以7亿元人民币的价格从中谷控股功成身退，并于当年10月创立了简答数据，与他一起创业的合伙人，几乎都是深耕二级市场的专业分析师——“把分析师的思维方式和市场洞见输出成标准化产品，降低理财门槛”，让每个人理财时都能随身携带一个财务分析师，这或许就是简答数据创办的初衷。
想做好智能投顾的企业必须具备分析师的基因
如何做到辅助投资者的买卖决策是智能投顾创企需要解决的刚需和痛点所在，对此，简答数据的切入点是基本面分析。
基本面分析是了解一个行业或一家企业最基础的必修课，是观察一只股票内在价值的重要依据。但对于散户而言，且不说工作生活杂事缠身，又有几个水平足够去研究清楚基本面？一位老股民在接受亿欧金融的采访时坦言，选股基本是两招，要么看K线，要么靠推荐。这样选股票，就如同瞎子摸象，摸到大腿以为是个柱子，摸到尾巴以为是根绳子，牛市的时候怎么买怎么赚，熊市的时候怎么买怎么亏。
一位业内人士向亿欧金融透露：“财务分析自动化的模型，是经验和法规结合的结果，主观性很强，而且需要持续进行更新。”简答数据构造的分析模型也是基于这两点：其一，经验丰富的分析师，以其对行业的了解和对财报勾稽关系、业务逻辑等层面的认知，勾勒底层的知识图谱；其二，将暴雷企业的财务特征提取，不断补充到模型当中，进行风险预警的完善。例如，已经暴雷的康得新，将大额现金质押给银行，大股东再通过银行进行套现，导致上市公司现金流无法满足债务兑付需求，该案例被简答数据收录专家系统后，类似模式的企业就会被自动识别出来，并向投资者进行提示。
此外，简答数据向亿欧金融透露，其现已经建立了一套较为完善的数据字典，将wind等外部渠道获取的数据通过该字典进行二次清洗，保证其准确性几乎接近100%，以满足分析处理的条件。
To B or To C ?
2015年以来，银行、券商、咨询公司及会计事务所等机构都在研究经验标准化输出的方式，智能投顾成为其中一大热点。在To B的市场上，智能投顾/智能投研产品的推广主要依靠企业自身的人脉和上下游关系，如咨询公司将研发的辅助投研产品推荐给他们的客户等。
而C端市场则与B端不同，哪怕是过去在金融市场上的佼佼者们，也面临着缺乏触达C端客群渠道的窘境。简答数据在针对C端市场上，基于微信生态构建了自媒体矩阵和小程序矩阵，自媒体矩阵包括摸鱼小组和喵招财两个公众号作为流量入口，简答数据向亿欧金融透露，目前这两个公众号已经聚集了几十万粉丝，每篇文章的浏览量基本都在5万以上。通过公众号向财报分析小程序进行导流，以付费会员模式获得收益。简答数据针对C端的会员服务价格分为两档，一档是每半年168元，另一档是每年258元。目前，在不做任何导流和产品营销的前提下，财报分析服务目前已经为简答创造了上百万的营业收入。
简答数据向亿欧金融透露，未来将会围绕微信生态，增加技术面分析、研报、新闻舆论等资讯服务，发展成一个综合诊股的工具，客单价也会随之提高。同时，随着时间的发酵，分析结果将会逐渐积累权威性，提高用户黏性，以形成C端的一道护城河。
根据鲸准洞见数据统计，从2017年初至今，国内智能投研行业的热度趋势经历了一次波浪上涨。进入2018年，呈持续攀升状态，2018年5月的热度指数是2017年初的3倍有余。由此可见，资本和市场都在持续关注这一赛道。简答数据在这一赛道里，还显得非常年轻，能否走得长远并脱颖而出，还得看其输出的分析结果能否帮投资者赚到钱，使投资者形成品牌的忠诚度。
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