AI 技術的發展極大地改變人們獲取及分析信息的方式，近年來興起的智能投研賽道就是 AI 技術落地的典型例子。本質上，這一賽道是運用知識圖譜、深度學習等技術自動搜索、提取、分析信息，結合行業邏輯，幫助特定行業提高信息檢索和分析的效率。
智能投研賽道自 2015 年開始陸續有公司入場，業務方向主要集中在金融領域，2017 年開始熱度快速上升，賽道玩家可按團隊基因分成幾類：
傳統IT及數據公司，如恆生電子、通聯數據、紫光智能
第三方創業公司，如香儂科技、阿博茨科技、虎博科技、文因互聯、鼎複數據、熵簡科技，這部分公司也分為偏AI或偏金融背景兩種
互聯網公司，如螞蟻金服、度小滿金融
金融機構，如嘉實基金、天弘基金、華夏基金，內部均有孵化投研業務
36 氪近日接觸的「簡答數據」則屬於第三方創業公司，成立於 2017 年 10 月，公司依託自研發的 Profeto 智能投研決策引擎，應用專家系統和機器學習等技術，提供數據提取/分析/呈現、研報撰寫、另類數據等服務，輔助投資者進行投資決策，定位是“AI版的同花順”。
按照面向的客戶不同，智能投研公司產品主要有 to B 和 to C兩個方向，to B主要面向金融業買賣雙方，to C 則面向泛金融行業從業者以及有投資理財需求的人群。一般智能投研公司主要服務 B 端，但簡答數據產品卻側重 C 端，有以下特點：
追求產品標準化，先滿足通用型需求。簡答數據成立之初定位服務 B 端，但發現天花板較低，競爭相對充分，滿足 B 端客戶的定製需求性價比太低。
“機構的客單價較高，但綜合服務成本可能會超過收入，比如大銀行的對IT的投入可以到達百萬甚至千萬，大的基金可能在數十萬，但這裡麵包括底層設施、傳統數據服務，留給新智能投研產品的空間不大，”薛逢源對 36 氪表示，“許多機構都有定製化需求，但很多都是偽需求，對服務商來講開發成本是巨大的。”
因此，簡答數據定位變成將分析師的思維方式和市場洞見輸出成標準化模塊，覆蓋基本面、技術面、消息面三方面需求，面向 B 端和 C 端做不同的產品分發。面向機構主要提供兩個產品：
財務分析及研報管家，也提供另類數據研究等增值服務，以 SaaS 或私有化方式部署。目前公司的服務 B 端頭部客戶包括監管機構、證券公司、公募基金、私募基金、QFII、銀行等，客單在百萬級別。以實際業務舉例，簡答數據的Profeto數據分析系統在服務機構投資者的過程中，曾提前預警了多隻機構重倉白馬股的財務風險。研報系統依託自有的上市公司和非上市公司財務特徵庫和行業分析邏輯，由資產負債率高與其他信息得出分析發現公司因為通過土地抵押才拿到借款，從存貨和應付款與股東行為相結合，從而進行財務報表可視化、風險預警、公司對比、研報撰寫等工作。
而對於金融機構特定部門——比如固定收益投資部門負責債券投資的部門，簡答數據可以為其信評體系提供比較新視角和數據、風險歸類、數據分析等，幫助機構改進產品體系，建立自己的“行業知識庫”。
簡答數據自主開發的財務標籤和數據異常挖掘系統，也為新華社、證監會等監管機構提供技術支持。
C端產品“摸魚財報助手”
產品策略上側重 C 端，以工具和資訊切入，以後會延伸至社區等形式。C端產品上，簡答數據的邏輯可以總結為將 B 端的標準化模塊簡化，為 C 端提供資訊及小工具。目前，公司基於微信生態建立了多個自媒體和小程序，擁有“摸魚小組”和“喵招財”等自媒體，以及“摸魚財報助手”、“國韭生存指南”等小程序，已服務數十萬個人投資者。C 端產品通過付費服務盈利，業務主要集中於證券領域，客單 100 - 200 元左右，去年營收在百萬級別。
而對於智能投研賽道普遍重視 B 端業務，薛逢源認為：“很多公司認為個人付費意願偏低，但我們並不這麼認為，財報助手、股票投資助手等工具對個人用戶體驗改進是很大的， 市場潛力其實比 B 端要大。原因在於投資者結構發生了重大變化，35歲以下的這批人求知慾望很強，對工具的需求很大；二是兩者相輔相成，能夠形成業務閉環。”
在服務場景上，目前簡答瞄準財務分析和知識管理，主要針對二級市場，之後會延伸到非上市公司，並且服務金融外的其他領域。
團隊方面，簡答數據創始人兼 CEO 薛逢源為 2006 年甘肅高考狀元，本科畢業於北大光華管理學院，為北大匯豐碩士，曾任中谷控股副總經理，曾就職於摩根士丹利華鑫投資研究部。研究總監祖瑾同樣來自北大匯豐商學院，曾就職於興業信託投資業務總部；技術總監吳珂皓為美國杜蘭大學訪問學者，曾任文因互聯合夥人、主任數據科學家和工程總監，曾創立數據科學家快報。
融資方面，公司於今年 3 月獲得數千萬天使投資，投資人為金融領域專家， Pre-A 輪融資正在進行中。
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