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36氪 10-29

流量红利不再,存量上怎么做文章?深擎用 AI 打开另一扇门

2020 年 10 月,一家名为深擎科技的金融科技公司在一场全国性的 AI 技术测试评比中引起了关注。

这场评比有个拗口的名字:" 面向金融领域的篇章级事件主体与要素抽取 - 事件主体抽取 ",由中国 AI 顶尖学术会议 " 全国知识图谱与语义计算大会(CCKs)" 组织。测评主要检测 AI 在财经内容上的舆情观测能力。

测评涉及建模,持续大半年。深擎因为各种原因,赛事时间过半才加入评比,但后来居上,从初试的第十七名一举跃升至决赛全国第三名,把初试第一名、全国排名前三的某股份制银行代表队挤出了三甲。

比赛能力如此出众,事出有因。将 AI 应用于财经内容生产分发,是深擎的基础业务。该公司的舆情产品 " 烽火台 ",与 CCKs 的测试场景高度契合。在相关领域的技术积累,这是它在比赛中能够后发先至的底气所在。不过," 烽火台 " 只是深擎系列 AI 产品的一部分。通过这些产品,它正在财经内容领域里的一条细分赛道构筑自己的护城河。

创建仅有两年的深擎,正在利用 AI 技术在金融领域开辟一条商业道路。当下,中国资本市场正出现结构性变化之际,深擎将技术转化为市场的商业思维,为跃跃欲试的创业者们提供了新的想象空间。

新思路:盘活 C 端长尾存量

深擎科技官网上显示,这是一家聚焦 " 企业财经内容个性化服务 " 的科技创业公司,利用人工智能技术,为金融机构提供从内容生产、加工、分发到触达运营全流程的解决方案,以此服务券商和银行,帮助金融企业客户实现财富管理转型。

深擎科技创始人、CEO 柴志伟在谈及国内券商现状时说,2018 年之后,随着移动互联网人口红利迅速消退,叠加二级市场的走弱,流量成本越来越贵。某券商新增开户的单个成本已经达到 650 元,一个有效新增客户的导流成本甚至可能大于该客户首年带给券商的收益。激活 C 端长尾存量用户对券商显得尤为重要。

据大数据统计,全市场 6000 万活跃股民中有 80% 每天会浏览财经资讯,每个用户的浏览平均时长仅 15-20 分钟。但是最新的《中国互联网络发展状况统计报告》显示,中国网民平均日上网时长 264 分钟。时间就是效率,这里存在着较大的存量提高空间。

前些年券商普遍对于资讯的作用认知不足,也间接促成了同花顺、东财、大智慧等平台利用资讯优势迅速绑定大量股民客户。如今不少大中型券商重新开始思考怎样利用财经内容激活存量客户,提高其黏性和业务贡献。然而国内市场中每天新产生的各类财经资讯有数十万篇,其中大部分内容存在重复、过时、敏感、甚至还有错误,让普通股民也难以辨析。

柴志伟和他的团队看到了财经内容在供需两端巨大不匹配的问题,在初创期以 " 金融财经资讯 " 作为切入点进入这个赛道。具体而言,深擎与中国证券报、证券日报、证券时报、上海证券报、中国基金报及财经媒体版权保护联盟等达成合作协议,采集高价值财经内容,通过机器 + 人工双重审核,包装成不同的智能资讯产品来服务券商或银行,同时运用个性化推荐引擎,通过金融客户的 APP 精准推送给相匹配的股民,从而提升 B 端企业的用户活跃度,促进交易。

这是一件皆大欢喜的事。通过财经内容吸引股民眼球,通过个性化服务抓住股民心智,用户体验得到提升,长尾流量被盘活,金融机构可以根据多样化需求,创造新的付费场景;而深擎自己,在帮助金融机构创造增量收入后也获得了收入分成。

深擎直接服务于 B 端,但其产品直接触达 C 端。" 必须具备满足 B 端客户的业务需求,及 C 端用户服务体验的双重能力。" 柴志伟对此解释说。"2B2C" 或许是对它现有模式的合理概括。

这一模式说起来很简单,做起来却对团队要求很高。

三合一:A+B+C 的团队配置

深擎科技创始人、CEO 柴志伟

" 在团队配置上我们采取了 A+B+C 策略,即 AI 技术实力、2B 服务基因和 2C 大平台运营经验。"柴志伟表示。

这个团队的实力不是一般初创公司能够轻易达到的。深擎的创始人团队分别来自技术、运营和销售三大领域,堪称 " 三合一 ":柴志伟是 IBM 人工智能实验室的领军人物,带领实验室核心研发专家以团队的形式出来创业。另两位联合创始人,首席运营官(COO)张展曾任 IBM 全球科技服务部华东区服务总监,首席营销官(CMO)施威深耕金融行业十余年。这两位都曾创造过年销售过亿的辉煌战绩。

更重要的是,发展过程中,深擎不断融入 TalkingData 数字化运营、同花顺资讯运营及益盟三方投顾产品的团队和新鲜血液。这让它在从 0 到 1 的起步过程中面对技术和市场的挑战能够游刃有余。作为一家创业时间并不长的公司,深擎与国内前三十的头部券商当中的一半建立了合作关系。中信证券、国泰君安、中信建投、华泰证券等知名券商及其他金融机构都是深擎的服务对象。强大的团队合作对此功不可没。

最好的合作关系是互相成就,这句话在金融科技领域尤为明显。一方面,人工智能技术研发需要大量数据进行分析训练,在不断学习过程中实现 AI 和 HI(人类智能)的深度耦合。另一方面,AI 和大数据相遇产生 " 化学反应 ",可对产品研发产生立竿见影的催化作用。

深擎提供的数据显示,某券商 APP 在应用深擎个性化推荐引擎后,资讯打开、阅读时长、次日留存等 KPI 都实现了 3 倍以上的提升;某券商 APP 使用智能资讯服务后,个股覆盖率提升 3-5 倍,推送打开率提升 5-10 倍。从媒体发布到券商审核通过,资讯端到端延时不超过 3 分钟(通常类似资讯延迟最多可长达十分钟);

随着时间的推移,金融机构与其技术合作伙伴之间相互绑定和整合程度会继续深化。同样以深擎为例,他们获得了头部金融机构核心业务场景下海量数据支持,对于自身的技术和产品迭代具有深远的价值。在这一基础上,深擎应用其模型泛化和迁移学习的能力,实现产品的标准化,又可以实现对更多客户的开拓。

更深刻的意义在于,数据的稀缺性和重要性赋予深擎重要的竞争壁垒。如果加上技术上的高准入门槛,和团队的整体实力,护城河已形成。现在它已经有可能做到坐一望二,思考下一步的战略方向了。

下一步:财富管理的蓝海?

深擎和它的客户们赶上了中国资本市场改革里程碑式的时代。这是柴志伟们敢于创业的重要原因。

这场改革分别来自两个方面:一方面,在过去两三年中,随着数字经济逐渐发展,金融机构正在展开一场自下而上的数字化转型,对金融科技的需求达到了空前程度。2019 年底,证监会正式答复了《关于做强做优做大打造航母级头部券商,构建资本市场四梁八柱确保金融安全的提案》,鼓励券商加大信息技术和科技创新投入。来自中证协公布的数据显示,2019 年全年,全国 98 家券商 IT 总投入达到 216.69 亿元,同比增长超过 70%;而迎来新局面的银行业,全年 IT 投资总额超过 1230 亿元,在未来三年内复合增长率预计超过 8%。全部 IT 投资中,有近一半投入是在软件与服务。

另一方面,来自顶层的改革设计——市场全面对外开放、资管新规、打破刚兑、科创板、注册制改革、数字货币——推动着资本市场格局走向更加集中。在 B 端,可能出现头部券商合并,打造金融航母以强化竞争力;在 C 端,一旦商业银行与券商混业经营政策实施,商业银行导流而来的股民数将会激增。

" 乐观估计中国的 1.5 亿股民在未来数年内数量翻番 "。另一个则是 2020 年上半年新增股民中,95 后占比达到 70%。"95 后倾向于做自主决策,希望得到个性化的服务,也更愿意为有价值的内容和服务付费。" 柴志伟表示。

财经付费内容的市场规模在以每年 30% 的速度增长。某券商的财报显示,2018 年其付费内容销售 2800 万,2019 年销售过亿,翻了将近 4 倍。据麦肯锡对中国 44 个一至三线城市数千名股民调查的结果显示:逾八成客户愿为投顾付费,尤其是 "80" 后与 "90 后 "。他们对价格不敏感,但却十分重视服务质量和客户体验。这意味着财富管理市场的需求将出现指数级的增长。

纵观整个金融机构财富管理转型的大趋势," 内容 + 个性化服务 " 将成为金融企业未来的核心生产系统。深擎为将来定下的战略目标是实现 " 企业智能营销 + 个性化服务 "。它将紧抓财经内容分发的核心不放,把业务拓展到泛财经内容(音视频、数据等),用信息服务为券商投顾服务赋能。

柴志伟对此很有信心:" 随着中国金融机构财富管理转型的发展大趋势," 内容 + 个性化服务 " 将成为金融企业未来的核心生产系统。"

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