許多功成名就或者成功退出的創(chuàng)業(yè)者,會轉行去做投資人,比如蔚來汽車的李斌、北極光創(chuàng)投的鄧峰;卻少有投資人轉行去創(chuàng)業(yè)的。用業(yè)內人士的話說就是“已經上了岸就不愿意再下水掙扎了”。
但在日前由昆山杜克大學主辦的以“人工智能跨界競爭與合作”為主題的2018杜克國際論壇上,由真格基金創(chuàng)始人徐小平主持的專場討論“人工智能創(chuàng)業(yè)、創(chuàng)新源動力”的環(huán)節(jié)上,就出現了這么一位從投資轉向AI+金融領域的創(chuàng)業(yè)者,庖丁科技聯合創(chuàng)始人兼CEO高大光。
讓計算機像庖丁一樣去解文
徐小平:庖丁科技是做什么的?你們公司為什么取名庖丁科技,你以前殺過牛嗎?
高大光:我們是專注于智能金融的基礎科學研究和垂直場景應用開發(fā)的。簡單來說,就是讓計算機能夠全自動的將海量的、來源多樣的、繁瑣的藏匿在金融信息及文檔中的商業(yè)大數據進行清洗整理、邏輯關聯、勾稽運算、甚至推理預判,改變傳統金融產業(yè)工作及業(yè)務流程。而商業(yè)大數據深度分析及應用的能力就是全球金融機構決勝于智能時代的核心競爭力。
公司取名庖丁科技,是因為我們想要用AI的技術,特別是自然語言處理(NLP),計算機視覺深度(CV)和深度學習(DL)融合的技術,去深度解構商業(yè)大數據。就是讓計算機像庖丁解牛一樣去順著人類語義的邏輯、進行深層次多角度的關聯,發(fā)掘與推理。
徐小平:我認為我是聽懂了,但是我覺得大家沒懂。所以你給我們講的再具體一點。
高大光:我給大家舉一個例子。就在剛剛過去的4月30號,我們做了一件事情,我們抓住4月30日上市公司年報發(fā)布的節(jié)點,將中國市場上所有公開刊登的企業(yè)年報全部瞬間抓取并實現年報內容的結構化抽取,這個瞬時的速度是2-3分鐘之內,而今天中國市場上最大的金融信息提供商也至少要用三個小時才能抓取并解讀出年報的部分內容,而且含有很多錯誤。我們能夠在很短的時間內這些金融文檔里面信息都抽取出來,這些信息不僅包括文檔中的表格所涵蓋的信息,還包括文檔篇章段落里面的信息,我們稱之為數據結構化。然后再將這些信息關聯起來。比如說像中石油這個公司,它所在的石化行業(yè)特點、財務指標、輿情、股東、客戶信息等等,我們正在建立一個實時生成的專有知識庫,比如機器自動構建實時動態(tài)的金融知識圖譜,可用于投資研究分析或資金與標的的資源對接等。
再簡單的說,我們做的是全自動的數據挖掘整理的工作。我們現在是toB的生意,也就是金融機構、大型商業(yè)公司,甚至包括金融監(jiān)管機構。
我了解金融行業(yè)內部對于文檔處理的痛點以及需求
徐小平:大光,你原來是做什么的?怎么想的要創(chuàng)辦庖丁科技的?
高大光:我在加拿大畢業(yè)之后選擇從事金融工作。后來,我在金融領域的投資,投行,監(jiān)管等細分領域都有過深刻經歷,特別是投資,能夠接觸到各領域的專業(yè)知識。我在這過程中學到很多的行業(yè)知識以及深層次的商業(yè)邏輯。
在2016年做投資的時候,我接觸到了人工智能。我認為,未來如果說AI要替代人類的很多工作,它需要去模仿人的思維,其中最重要的就是去學習關聯推理,而這個關聯推理就要理解人的語義,所以當時我就覺得自然語言理解(NLP)是我最感興趣的領域。
2017年時候,中國市場就出現了很多做語義理解的公司,大家也都從不同的角度,像是醫(yī)療、法律、金融領域去切入。這里面都有大量的語義理解的技術在里面。但我本身就是金融出身的,我了解金融行業(yè)內部對于文檔處理的痛點以及需求。而科技是一個必然的趨勢,我就想自己能夠做些什么,來改善一點這個行業(yè),不管是能夠提升一些效率,還是最終能夠顛覆這個行業(yè)的運營規(guī)則。
也就在差不多的時間,很幸運,我遇到了中國一流的人工智能技術團隊,庖丁的兩位發(fā)起人都是技術背景,一位出身清華計算機專業(yè),在中國移動互聯網領域是連續(xù)的成功創(chuàng)業(yè)者,具有豐富的工程化實操經驗,產品觸達超過一億用戶;另一位是我國人工智能領域的一流科學家,中科院博導,我們三位創(chuàng)始人都在各自領域有豐富的成熟積累,可以相互彌補,是市場中真正的跨界復合型金融科技團隊。
徐小平:有沒有出現過另外兩位科技的合伙人在一個決策上反對你?
高大光:這種情況經常發(fā)生。但我們就是從各自的角度去論述自己的觀點,就要把邏輯說清楚。這中間會有很多不同觀點的碰撞,與客戶也是。或許最后就產生一個全新的觀點,這是一件好事。
我們的科技合伙人做大股東是非常正確的事情
徐小平:非常好。那你們創(chuàng)始團隊的股權是怎么設計的?方不方便說一下。
高大光:股份這一塊,其實很多投資人都問過我們,這是一個很本質的問題,我們三個合伙人之間也聊的特別直白。我們做的這個事情,AI技術需要有具體的應用場景落地。要完成這件事情,需要深度學習的模型、需要工程師去產品化、也需要在基礎科研層面教會機器去理解垂直領域場景。我們三個有各自的優(yōu)勢,但最終我們是一家金融科技公司,技術是最重要的。我非常的尊重科技,所以我們的科技合伙人做大股東,我覺得是非常正確的。
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