在深圳某知名高校，一群金融專業(yè)的學(xué)生正在參加一門高級(jí)金融實(shí)訓(xùn)課程。課程的核心是使用一款數(shù)據(jù)實(shí)訓(xùn)軟件，分析一家即將發(fā)布財(cái)報(bào)的大型科技公司，并預(yù)測(cè)其財(cái)報(bào)公布后股價(jià)的變動(dòng)。學(xué)生們的挑戰(zhàn)是必須考慮各種因素，如公司的歷史財(cái)務(wù)表現(xiàn)、行業(yè)趨勢(shì)、市場(chǎng)情緒，甚至是新的社交媒體評(píng)論。

圖：深圳職業(yè)技術(shù)大學(xué)分析報(bào)告撰寫實(shí)訓(xùn)課

這款軟件正是由基礎(chǔ)數(shù)據(jù)研究與咨詢服務(wù)提供商深圳市原點(diǎn)參數(shù)信息技術(shù)有限公司開發(fā)?！巴ㄟ^這個(gè)實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目，學(xué)生們不僅能夠?qū)W習(xí)如何運(yùn)用理論知識(shí)解決實(shí)際問題，還能夠熟練掌握金融分析和決策的能力?！边@所高校電子與通信工程學(xué)院院長(zhǎng)表示。

實(shí)際上，當(dāng)學(xué)生們?cè)谡n堂上通過這款軟件初窺商業(yè)世界的奧秘時(shí)，他們已經(jīng)身處在“商業(yè)數(shù)據(jù)”的廣闊天地之中。

“商業(yè)數(shù)據(jù)的價(jià)值在于它能幫助企業(yè)做出基于事實(shí)的決策，提高運(yùn)營(yíng)效率，預(yù)測(cè)市場(chǎng)趨勢(shì)，了解客戶需求，優(yōu)化產(chǎn)品和服務(wù)，從而提升競(jìng)爭(zhēng)力和盈利能力。跟歐美國(guó)家相比，國(guó)內(nèi)商業(yè)數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)發(fā)展相對(duì)較晚，但是發(fā)展很快?！痹c(diǎn)參數(shù)創(chuàng)始人曹文華說，“這是個(gè)千億級(jí)的市場(chǎng)?！?/span>

在全球范圍內(nèi)，彭博Bloomberg、標(biāo)準(zhǔn)普爾S&P、穆迪Moody's等知名機(jī)構(gòu)已經(jīng)在商業(yè)數(shù)據(jù)領(lǐng)域樹立了高標(biāo)準(zhǔn)。然而，原點(diǎn)參數(shù)，這家成立于2017年的中國(guó)初創(chuàng)公司，正在通過整合AI大模型的能力挑戰(zhàn)這些傳統(tǒng)巨頭的領(lǐng) 導(dǎo)地位，為中國(guó)金融市場(chǎng)帶來新的視角和獨(dú)特的價(jià)值。

它是怎么做的？

01 以高校、咨詢機(jī)構(gòu)為起點(diǎn)

“目前，國(guó)內(nèi)大概有2800所高校需要優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)支撐學(xué)術(shù)科研或教學(xué)。而真正用到如標(biāo)普、穆迪數(shù)據(jù)庫的高校少之又少，坦白來講就是因?yàn)閲?guó)外數(shù)據(jù)庫價(jià)格太貴。”原點(diǎn)參數(shù)聯(lián)合創(chuàng)始人劉春偉在接受采訪時(shí)說，“所以一方面我們從這些‘價(jià)格敏感’的學(xué)校入手，另一方面我們也努力追求差異化，切入到已使用標(biāo)普、穆迪等數(shù)據(jù)庫的高校?！?/span>

據(jù)了解，原點(diǎn)參數(shù)與各類高校應(yīng)用場(chǎng)景深度契合的產(chǎn)品有兩款：「全球上市企業(yè)數(shù)據(jù)庫」和「分析報(bào)告撰寫平臺(tái)」。

圖：「全球上市企業(yè)數(shù)據(jù)庫」產(chǎn)品界面

「全球上市企業(yè)數(shù)據(jù)庫」主要服務(wù)于高校的教學(xué)與學(xué)術(shù)。它能夠提供中國(guó)、美國(guó)、日本、韓國(guó)、英國(guó)、德國(guó)等幾十個(gè)國(guó)家的上市企業(yè)數(shù)據(jù)，包括公司基本信息、企業(yè)公告、原始財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、標(biāo)準(zhǔn)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、財(cái)務(wù)分析報(bào)告。據(jù)了解，這是目前國(guó)內(nèi)唯 一“全球上市企業(yè)數(shù)據(jù)庫”，且其數(shù)據(jù)要素已在“上海數(shù)據(jù)交易所” 登記、掛牌，并可交易。

此外，原點(diǎn)參數(shù)開發(fā)了有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的“自動(dòng)化跨準(zhǔn)則轉(zhuǎn)換系統(tǒng)”，將所有國(guó)家/地區(qū)的上市企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，按同一會(huì)計(jì)準(zhǔn)則完成標(biāo)準(zhǔn)化。最終實(shí)現(xiàn)了同行業(yè)企業(yè)跨國(guó)、跨區(qū)域的財(cái)務(wù)科目與財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)的對(duì)比、排序。用戶可按國(guó)家、行業(yè)、年份、財(cái)務(wù)科目和財(cái)務(wù)指標(biāo)5個(gè)維度對(duì)全球所有上市企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行操作。

「分析報(bào)告撰寫平臺(tái)」實(shí)訓(xùn)軟件的應(yīng)用場(chǎng)景則在于高校應(yīng)用型人才培養(yǎng)。它內(nèi)置數(shù)十種分析報(bào)告工具和模版，通過對(duì)個(gè)人、企業(yè)、行業(yè)、產(chǎn)業(yè)的分析報(bào)告撰寫訓(xùn)練，培養(yǎng)學(xué)生系統(tǒng)性商業(yè)思維能力、分析研究能力、報(bào)告撰寫能力，從而提升學(xué)生就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，拓展學(xué)生未來的就業(yè)機(jī)會(huì)。

原點(diǎn)參數(shù)能夠協(xié)助高校用真實(shí)數(shù)據(jù)輔助學(xué)習(xí)，它通過提供一系列實(shí)訓(xùn)系統(tǒng)與分析工具輔助高校課堂教學(xué)，如分析報(bào)告撰寫、量化分析、證券投資、資本資產(chǎn)定價(jià)、Beta分析、文本分析等。

“教學(xué)中使用的所有底層分析數(shù)據(jù)都以原點(diǎn)參數(shù)數(shù)據(jù)庫提供的真實(shí)數(shù)據(jù)為支撐?！辈芪娜A解釋道。

提供一套能夠服務(wù)于所有客戶的標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品、且具有較低的交付成本……原點(diǎn)參數(shù)成功吸引了諸多高等教育機(jī)構(gòu)的關(guān)注。截至2023年末，包括南方科技大學(xué)、深圳大學(xué)、深圳技術(shù)大學(xué)在內(nèi)的國(guó)內(nèi)200多所高校已開始采用原點(diǎn)參數(shù)提供的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品服務(wù)。

圖：深圳技術(shù)大學(xué)商學(xué)院院長(zhǎng)Holger Haldenwang與原點(diǎn)參數(shù)聯(lián)合創(chuàng)始人劉春偉

除了數(shù)據(jù)庫等標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品，原點(diǎn)參數(shù)還為咨詢機(jī)構(gòu)、政府等提供咨詢服務(wù)等定制化產(chǎn)品。以咨詢公司為例，他們需要了解市場(chǎng)的變化情況，如產(chǎn)業(yè)鏈的發(fā)展趨勢(shì)或產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)，以便更好地幫助客戶。

據(jù)了解，公司已為深圳市某街道辦提供產(chǎn)業(yè)鏈分析咨詢，為轄區(qū)產(chǎn)業(yè)優(yōu)化提供依據(jù)，這一合作進(jìn)一步證明了公司在數(shù)據(jù)服務(wù)領(lǐng)域的專業(yè)能力和市場(chǎng)適應(yīng)性。

02 “三步走”，堅(jiān)守基礎(chǔ)數(shù)據(jù)研究

高校的快速推廣不僅展示了原點(diǎn)參數(shù)產(chǎn)品在教育領(lǐng)域的巨大發(fā)展?jié)摿Γ矠槠涓鼜V泛的市場(chǎng)應(yīng)用奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

這種市場(chǎng)擴(kuò)展正契合原點(diǎn)參數(shù)的長(zhǎng)遠(yuǎn)愿景。公司擁有的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)使得產(chǎn)品延伸成為可能。以全球上市企業(yè)數(shù)據(jù)庫為基礎(chǔ)，原點(diǎn)參數(shù)進(jìn)一步開發(fā)了“全球產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)庫”，目前主要應(yīng)用于產(chǎn)業(yè)研究、商業(yè)決策支持和學(xué)術(shù)服務(wù)等領(lǐng)域。

“產(chǎn)業(yè)鏈?zhǔn)钱a(chǎn)業(yè)價(jià)值實(shí)現(xiàn)和增值的根本途徑?！辈芪娜A用新能源汽車產(chǎn)業(yè)鏈舉例，“我們將新能源汽車產(chǎn)業(yè)鏈上、中、下游，如：原材料生產(chǎn)、技術(shù)研發(fā)、中間品制造、終端產(chǎn)品制造等環(huán)節(jié)，及每個(gè)環(huán)節(jié)涉及的具體產(chǎn)品、生產(chǎn)這些產(chǎn)品的全球上市企業(yè)進(jìn)行映射。最終形成一套全球新能源汽車產(chǎn)業(yè)鏈圖譜。通過圖譜，用戶可快速分析整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈?！?/span>

最終，原點(diǎn)參數(shù)的一切努力都指向一個(gè)核心目標(biāo)：建立符合中國(guó)市場(chǎng)需求的信用評(píng)級(jí)體系。為了實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)，原點(diǎn)參數(shù)將自身發(fā)展劃分為了三個(gè)階段：

第 一階段：基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)，即提供數(shù)據(jù)庫服務(wù)。

第二階段：數(shù)據(jù)分析服務(wù)。幫助客戶提供定制化的分析服務(wù)；例如某行業(yè)全球產(chǎn)業(yè)鏈上下游的梳理和分析。

第三階段：風(fēng)險(xiǎn)管理與信用評(píng)級(jí)咨詢服務(wù)。為債券市場(chǎng)、供應(yīng)鏈金融市場(chǎng)提供風(fēng)險(xiǎn)管理和信用評(píng)級(jí)服務(wù)，以及方興未艾的ESG評(píng)級(jí)、虛擬資產(chǎn)評(píng)級(jí)等服務(wù)。

目前，原點(diǎn)參數(shù)正處于從第 一階段向第二階段的過渡期。

對(duì)于商業(yè)數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)未來的發(fā)展趨勢(shì)，曹文華相信，未來商業(yè)活動(dòng)對(duì)數(shù)據(jù)的依賴將不斷增強(qiáng)，對(duì)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、可靠性、時(shí)效性有更高要求。原點(diǎn)參數(shù)一如既往的擁抱新技術(shù)，如大數(shù)據(jù)、AI等，以加強(qiáng)其在金融領(lǐng)域的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)和全球產(chǎn)業(yè)鏈分析能力，并在高等教育領(lǐng)域協(xié)助學(xué)生應(yīng)對(duì)AI挑戰(zhàn)，提升其數(shù)據(jù)分析能力。

“擁抱新技術(shù)?！辈芪娜A說，“未來機(jī)遇和挑戰(zhàn)并存，我們將持續(xù)堅(jiān)守基礎(chǔ)數(shù)據(jù)研究的核心，確保在這一領(lǐng)域保持領(lǐng) 先?！?/span>

03 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)：未被開發(fā)的藍(lán)海市場(chǎng)

據(jù)了解，原點(diǎn)參數(shù)聚集了來自世界頂尖金融機(jī)構(gòu)和科技公司的杰出人才，研究團(tuán)隊(duì)50%是國(guó)際會(huì)計(jì)、金融、經(jīng)濟(jì)專業(yè)背景、并持有CPA、CIIA、FRM等證書的專業(yè)人員；50%是大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等專業(yè)技術(shù)人員。

創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)同樣豪華：

創(chuàng)始人曹文華，曾在IBM、ORACLE等世界500強(qiáng)跨國(guó)科技企業(yè)任職，積累了豐富的金融行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用和信息化解決方案的從業(yè)經(jīng)驗(yàn)。

聯(lián)合創(chuàng)始人葉利亞，先后在晨星資訊（Morningstar）等機(jī)構(gòu)工作，擁有注冊(cè)國(guó)際投資分析師（CIIA）和金融風(fēng)險(xiǎn)管理師（FRM）資格，專注于企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系的研究及全球企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化和分析。

另一位聯(lián)合創(chuàng)始人劉春偉，現(xiàn)任中華職教社深圳分社委員，曾在政 府機(jī)關(guān)和國(guó)內(nèi)著名高校工作，之后成為人工智能領(lǐng)域龍頭企業(yè)的高管及獨(dú)角獸智能制造企業(yè)的合伙人，擁有豐富的社會(huì)資源和銷售體系建設(shè)及管理經(jīng)驗(yàn)。

創(chuàng)始合伙人胡巍，曾任職于平安證券和安信證券，擁有20年的系統(tǒng)開發(fā)及管理經(jīng)驗(yàn)，主導(dǎo)過量化交易平臺(tái)、大數(shù)據(jù)平臺(tái)以及智能投資顧問等項(xiàng)目的開發(fā)。

“我們還邀請(qǐng)了來自銀行、人工智能、IBM和埃森哲的專家擔(dān)任公司顧問，為公司的發(fā)展提供寶貴的指導(dǎo)和建議?！辈芪娜A說。

在談及創(chuàng)業(yè)初衷時(shí)，曹文華先介紹了評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)的誕生。

評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)的核心職能在于為眾多的債券、股票、基金等證券提供專業(yè)評(píng)級(jí)，幫助普通投資者分析這些證券的風(fēng)險(xiǎn)大小。這種社會(huì)分工的細(xì)化催生了評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)的出現(xiàn)。

當(dāng)前在全球范圍內(nèi)，評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)的市場(chǎng)被三大巨頭——穆迪、標(biāo)準(zhǔn)普爾、惠譽(yù)國(guó)際——幾乎壟斷。這些百年老店都是私人公司形式，卻囊括了全球95%的評(píng)級(jí)業(yè)務(wù)。他們的盈利模式主要是向證券發(fā)行方收費(fèi)，同時(shí)向投資者免費(fèi)提供評(píng)級(jí)信息。

“而國(guó)內(nèi)風(fēng)險(xiǎn)管理和評(píng)估機(jī)構(gòu)普遍采用的評(píng)估方法和體系，實(shí)際上源自于國(guó)際巨頭如美國(guó)的標(biāo)準(zhǔn)普爾和穆迪，它們幾乎主導(dǎo)了整個(gè)市場(chǎng)的評(píng)估規(guī)則?！辈芪娜A說。

這也是原點(diǎn)參數(shù)成立的初衷?！肮緞?chuàng)立的初心是構(gòu)建一套符合中國(guó)市場(chǎng)特征的動(dòng)態(tài)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系和標(biāo)準(zhǔn)，以填補(bǔ)國(guó)內(nèi)債券市場(chǎng)和供應(yīng)鏈金融市場(chǎng)在評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)上的空白?！辈芪娜A表示，但團(tuán)隊(duì)也知道，要實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，核心在于依賴大量可靠且高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。于是，原點(diǎn)參數(shù)準(zhǔn)備先聚焦于數(shù)據(jù)收集與分析，并確立了以基礎(chǔ)數(shù)據(jù)結(jié)合信用評(píng)級(jí)服務(wù)的戰(zhàn)略定 位。

何為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)？

圖片來源：AI生成

“簡(jiǎn)單來講，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)就是從底層數(shù)據(jù)開始、自下而上，通過收集、挖掘海量數(shù)據(jù)，然后建設(shè)自己的數(shù)據(jù)庫。”原點(diǎn)參數(shù)聯(lián)合創(chuàng)始人葉利亞介紹說，“在原點(diǎn)參數(shù)成立之前，我們研究了眾多國(guó)外數(shù)據(jù)公司，發(fā)現(xiàn)它們都是從基礎(chǔ)數(shù)據(jù)入手。比如鄧白氏、Morning Star、標(biāo)準(zhǔn)普爾和穆迪，這些行業(yè)先鋒都是以自己的數(shù)據(jù)庫和分析模型為基礎(chǔ)，逐步發(fā)展成行業(yè)標(biāo)桿?！?/span>

基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的重要性也逐漸被市場(chǎng)發(fā)展所驗(yàn)證。近幾年來，隨著全球大數(shù)據(jù)發(fā)展的進(jìn)程加快，全球數(shù)據(jù)消費(fèi)量和國(guó)內(nèi)數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模穩(wěn)步增長(zhǎng)。據(jù)IDC統(tǒng)計(jì)，2021年全球大數(shù)據(jù)和分析支出約2157億美元，相較于2020年增長(zhǎng)約10.1%，且預(yù)計(jì)未來五年全球大數(shù)據(jù)和分析支出將進(jìn)一步提升，復(fù)合增長(zhǎng)率約12.8%。

但在我國(guó)，數(shù)據(jù)分析行業(yè)暫未形成行業(yè)龍頭。國(guó)外公司例如 Nielsen Holdings Plc、Palantir Technologies等，年?duì)I收都在百億級(jí)別，而國(guó)內(nèi)公司披露的年?duì)I收幾乎都沒有超過十億。

“目前，數(shù)據(jù)分析行業(yè)在我國(guó)尚屬新興行業(yè)，新興參與者眾多，處于快速發(fā)展期，行業(yè)集中度低，數(shù)據(jù)分析服務(wù)供應(yīng)商普遍體量較小?！睗?rùn)土投資合伙人吳踐表示。

“大家都知道AI三要素：數(shù)據(jù)、算法、算力。數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)，AI產(chǎn)業(yè)的高速發(fā)展催生了大量的數(shù)據(jù)需求。這些大數(shù)據(jù)需要進(jìn)行大量的預(yù)處理（特征化、標(biāo)量化、向量化），處理后的數(shù)據(jù)才能為人工智能算法所用。另外，中國(guó)本土數(shù)據(jù)服務(wù)公司的主要優(yōu)勢(shì)在于商業(yè)與政 府部門對(duì)數(shù)據(jù)分析及洞察服務(wù)的需求持續(xù)增長(zhǎng)。此外，受過國(guó)際公司培養(yǎng)且熟悉本土市場(chǎng)的人才漸趨成熟與大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用不斷加強(qiáng)，為行業(yè)發(fā)展提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支撐?！眳芹`說，“這些也是潤(rùn)土投資原點(diǎn)參數(shù)的主要原因?！?/span>