作者：Leo

2005年，還在中金公司投行工作的劉雨濛，被上級安排了一個特殊的任務，擁有IT背景的他需要幫助公司篩選各類數(shù)據(jù)服務商。

投行為了弄清楚公司商業(yè)模式、運行規(guī)律、市場規(guī)模，需要整合不同垂直細分市場的數(shù)據(jù)，彼時的劉雨濛對接了礦冶、一級市場融資、股票、品牌份額等多個數(shù)據(jù)服務商，數(shù)據(jù)不僅維度繁雜且沒有分析處理獲得結(jié)果，如何與中金已有IT系統(tǒng)打通也是巨大難題。

9年后，回想起當年對接多個服務商的“恐懼”，劉雨濛決心親自做一個“一站式解決數(shù)據(jù)采集與服務”的平臺，視野數(shù)科誕生了。

服務金融起家，產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)服務商崛起

劉雨濛與團隊擁有豐富的金融領域經(jīng)驗，本人也操盤過諸如達能26億元投資蒙牛乳業(yè)、德國嘉博化工收購山東濟寧金威煤電等大型項目，接觸了大量國內(nèi)外數(shù)據(jù)產(chǎn)品，深刻洞察金融機構(gòu)使用產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)的痛點。

早期的數(shù)據(jù)服務模式，服務商依賴于挖掘大量原始數(shù)據(jù)，透過excel等工具簡單結(jié)構(gòu)化后提交給客戶，接口繁雜且數(shù)據(jù)離散，分析員無法獲得一手結(jié)果。盡管機構(gòu)信息化投資額逐年增多，依然無法滿足分析員與交易員對數(shù)據(jù)結(jié)果的要求。

2014年底，劉雨濛拉著團隊開啟了自己的創(chuàng)業(yè)路，憑借在中金、美馳等金融機構(gòu)并購與投資經(jīng)驗，視野數(shù)科瞄準了金融機構(gòu)數(shù)據(jù)挖掘的需求。

視野數(shù)科首要解決了數(shù)據(jù)挖掘與積累問題，并盡可能將多個產(chǎn)業(yè)維度數(shù)據(jù)集合到了一個平臺。彼時中國大數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)公司主要模式還是數(shù)據(jù)挖掘、清洗與售賣，經(jīng)過半年產(chǎn)品研發(fā)與運營，視野數(shù)科一站式獲取一二級市場投融數(shù)據(jù)、公司與市場等多維度數(shù)據(jù)。

隨后視野數(shù)科開始客戶試水，2015年中，涌鏵投資了解到產(chǎn)品后非常興奮，主動接觸了劉雨濛，在了解視野數(shù)科的創(chuàng)業(yè)方向后，當天就簽了TS(投資意向書)，并于當周打了投資款。

天使投資人的果決不僅來自于對視野數(shù)科團隊的認可，更是在“金融機構(gòu)使用數(shù)據(jù)難”這一痛點有著強烈共鳴。隨后2017年視野數(shù)科開啟商業(yè)化，僅一個月，就與12家新三板公司、10家投資機構(gòu)簽約，其中不乏紅杉資本，并成功將三家投資方都轉(zhuǎn)化成了自己的客戶。

證券業(yè)協(xié)會數(shù)據(jù)顯示，證券行業(yè)金融科技采買投入不減。2017年到2019年，中國券商平均信息技術投入占上年度應收比重提升至8.07%，信息技術投入金額年增速超35%，頭部券商在信息技術的采購額都超過了10億元。

視野數(shù)科憑借對金融機構(gòu)的充分理解，隨后橫向拓展多類型客戶，成功獲取招商銀行、建設銀行、中國銀行、中金公司、招商證券、國信證券、普華永道、渤海人壽、中國信達等數(shù)百家機構(gòu)客戶青睞，實現(xiàn)產(chǎn)品在金融等多領域的全面布局。

目前視野數(shù)科相繼完成了4輪融資，累計融資額近億元，資方不乏政府、金融背景的知名資本，包括2015年12月獲得涌鏵投資、盛大資本的天使投資;2016年完成有成創(chuàng)投、涌金集團、盛大集團的千萬級Pre-A輪融資;2018年8月獲得清控銀杏、首正澤富、杭州銀行A輪5000萬元投資;2021年7月獲得考拉基金、清控銀杏等老股東的數(shù)千萬元戰(zhàn)略投資。

由“數(shù)據(jù)驅(qū)動”到“分析驅(qū)動”的大數(shù)據(jù)商業(yè)模型

經(jīng)過多年布局，視野數(shù)科已覆蓋主流二級市場(上交所、深交所、新三板等)、工商局、發(fā)改委、債券、一級市場投融等全產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)挖掘，涉及數(shù)萬家融資機構(gòu)項目、1500余細分行業(yè)、50種債權(quán)與全國監(jiān)管等大量產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)。

與早期的Wind、Capital IQ、Bloomberg類似，視野數(shù)科最初的壁壘是“數(shù)據(jù)規(guī)模”，但在劉雨濛設想中，DaaS(Data as a Service)才是大數(shù)據(jù)服務的最佳形態(tài)，其中行業(yè)認知的積累是關鍵。

在完成最新一輪數(shù)千萬元融資后，視野數(shù)科開始對戰(zhàn)略與業(yè)務進行升級。戰(zhàn)略定位由“金融科技服務商”升級為“產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟數(shù)據(jù)服務商”，在金融領域充分驗證數(shù)據(jù)挖掘與基礎模型搭建能力后，團隊將目標市場放大到全產(chǎn)業(yè)領域，擴大了市場想象力。

其次，視野數(shù)科開始服務諸如政府、資管機構(gòu)、互聯(lián)網(wǎng)公司、傳媒、制造、地產(chǎn)等多類型公司，客群的豐富變相提升了數(shù)據(jù)挖掘豐富度，視野數(shù)科覆蓋了更多特色數(shù)據(jù)，進一步進化為產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟發(fā)動機。

第三，眾多客戶需求也帶來了產(chǎn)品的升級，過去以數(shù)據(jù)挖掘、清洗、交易為主要的產(chǎn)品服務，逐步積累為授信審批、風險評估、營銷獲客、政策掃描、客群分析等更接近分析結(jié)果的產(chǎn)品，視野數(shù)科開始利用數(shù)據(jù)智能分析參與到實體經(jīng)濟的服務中。

“未來我們貫徹以‘數(shù)據(jù)’提供‘服務’，在數(shù)據(jù)挖掘基礎上建立分析模型，不僅輸出數(shù)據(jù)結(jié)果，還能為客戶提供分析報告，也就是數(shù)據(jù)分析結(jié)果。”在劉雨濛看來，客戶需要的不僅僅是數(shù)據(jù)，應該是解決問題的能力。

例如在政府機構(gòu)，產(chǎn)業(yè)政策需要充分的理論與實際驗證，地方該發(fā)展什么產(chǎn)業(yè)、引進什么公司都需要客觀理性的數(shù)據(jù)分析，政府不僅需要打通體制內(nèi)沉睡的數(shù)據(jù)，還需要串聯(lián)外部的產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)。

透過精心設計的數(shù)據(jù)模型、分析模型，視野數(shù)科為東營等地方政府提供“數(shù)據(jù)到方案”的落地產(chǎn)業(yè)規(guī)劃報告，直接幫助當?shù)孛鞔_產(chǎn)業(yè)發(fā)展路徑。

除了常規(guī)需求，視野數(shù)科也期望通過服務典型客戶，積累更多行業(yè)know how，布局多元化產(chǎn)品，降低對定制項目的依賴，實現(xiàn)標準數(shù)據(jù)與標準產(chǎn)品的商業(yè)模式。

中國信達曾就“不良資產(chǎn)”挖掘需求找到視野數(shù)科，希望找出中國市場內(nèi)“有效、符合要求”的資產(chǎn);中國銀行就企業(yè)信貸產(chǎn)品提出具體畫像，希望視野篩選優(yōu)質(zhì)企業(yè)客戶。

劉雨濛分析，盡管這些需求并不常見，考慮AMC(資產(chǎn)管理公司)與商業(yè)銀行普遍存在類似問題，產(chǎn)品團隊通過服務典型客戶逐步構(gòu)建挖掘、分析模型，在未來服務合伙伙伴中可以復用相關技術與產(chǎn)品思路，實現(xiàn)“定制化產(chǎn)品”到“標準產(chǎn)品”的演變，而這也是視野數(shù)科戰(zhàn)略升級的重要部分。

在積累并系統(tǒng)整合了行業(yè)認知后，視野數(shù)科未來也計劃為客戶提供由咨詢到數(shù)據(jù)應用的服務，借助多產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)模型搭建經(jīng)驗，視野數(shù)科可以解決諸如專精特新小巨人潛在名單、地方產(chǎn)業(yè)規(guī)劃發(fā)展路徑、銀行貸款客戶風險評級等特殊需求。

在今年下半年，視野數(shù)科產(chǎn)品將更新至2.0版本，屆時將大幅提升數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品結(jié)果精準度，也將優(yōu)化海外數(shù)據(jù)源頭，與納斯達克等底層數(shù)據(jù)源機構(gòu)達成合作。

數(shù)據(jù)服務商的演變與發(fā)展

與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)交易服務商不同，劉雨濛認為數(shù)據(jù)服務商的核心能力雖然在數(shù)據(jù)，但價值實現(xiàn)并不依賴于交易。

僅在5、6年前，政府端開始積極發(fā)起大數(shù)據(jù)挖掘與應用，各類服務商活躍于挖掘政府公開數(shù)據(jù)，打包出售工商企業(yè)數(shù)據(jù)，一份千萬級企業(yè)信息，市價百萬的數(shù)據(jù)在當時十分吃香。但幾年后，這類數(shù)據(jù)已被充分挖掘，企業(yè)客戶可以花更低的成本獲取，數(shù)據(jù)交易的價值溢出已非常低。

在視野數(shù)科看來，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)報告都是數(shù)據(jù)價值產(chǎn)品體現(xiàn)，疊加分析邏輯、分析模型的報告與結(jié)果才是數(shù)據(jù)價值本質(zhì)，一家數(shù)據(jù)服務商必然要經(jīng)歷4個成長階段：

第一階段，數(shù)據(jù)服務商掌握某一維度數(shù)據(jù)門路，找到種子用戶，能建立基礎的處理模型并輸出一定結(jié)果，類似于早期二級市場服務商采集交易數(shù)據(jù)，提供交易分析服務。

第二階段，拓展數(shù)據(jù)維度，積累數(shù)據(jù)規(guī)模，構(gòu)建競爭壁壘，盡管數(shù)據(jù)挖掘不存在技術壁壘，但數(shù)據(jù)積累量難以在一朝一夕完成，數(shù)據(jù)清洗、結(jié)構(gòu)化都是服務商長期發(fā)力的關鍵，此時服務商會擁有一批穩(wěn)定且典型的客戶。

第三階段，擁有強大的B端銷售網(wǎng)絡與服務團隊，不僅可以持續(xù)挖掘客戶需求，還能圍繞需求構(gòu)建產(chǎn)品，同時運營客戶實現(xiàn)復購。

第四階段，服務商在客戶群中搶占用戶心智，達成權(quán)威、專業(yè)的品牌形象，服務商單依靠品牌紅利就能不斷拉新、復購。

劉雨濛評估，目前視野數(shù)科正處于第二向第三階段過渡，在戰(zhàn)略升級中拓展數(shù)據(jù)量同時，公司也在積極構(gòu)建覆蓋全球的銷售服務網(wǎng)絡。

在數(shù)據(jù)產(chǎn)品設計上，視野數(shù)科遵循了“標準品”與“定制品”并進方式，除了數(shù)據(jù)交易、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)加工、基礎應用服務外，團隊還會篩選出可復制的定制需求，逐步實現(xiàn)標準化。

產(chǎn)品團隊會評估需求可復制性強弱，在同類型客戶中是否普遍，此外面對IT開發(fā)復雜的項目，也會拒絕掉純外包落地的需求，同時也會評估團隊現(xiàn)有能力，“不打無準備的仗”。

劉雨濛堅持“客戶至上”理念，力求在服務新客時就充分展示數(shù)據(jù)挖掘、服務能力，鼓勵客戶主動提新需求，圍繞重點客戶打造標桿案例，實現(xiàn)業(yè)務實踐價值，充分樹立服務品牌。

“作為數(shù)據(jù)服務商，我們也非常重視數(shù)據(jù)安全，不僅有完備的商業(yè)道德約束，在技術和服務模式上也能充分保障用戶數(shù)據(jù)資產(chǎn)安全。”

視野數(shù)科采取落地服務與隱私隔絕，將公開采集數(shù)據(jù)注入到客戶數(shù)據(jù)庫中，向客戶公開數(shù)據(jù)采集來源，還能從技術上避免帶走客戶數(shù)據(jù)的危險。

在中國大力推進企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型當下，有效利用數(shù)據(jù)無疑是重要切入點，以數(shù)據(jù)采集并提供交易的蠻荒模式勢必將轉(zhuǎn)為數(shù)據(jù)精細化運作，以“數(shù)據(jù)驅(qū)動結(jié)果”的視野數(shù)科毫無疑問將抓住變革先機，盡管開墾產(chǎn)業(yè)需要不少時間，以技術、數(shù)據(jù)為底層服務，基于產(chǎn)業(yè)邏輯的數(shù)據(jù)服務才能在場景生態(tài)中實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)價值。

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