通联数据CEO蒋龙：打造业内最好的金融信息数据深度分析和价值挖掘平台｜商业模式拆

　　《安安访谈录》是界面财联社执行总裁徐安安出品的一档深度访谈类栏目。从投资角度对话1000位行业领军人物，覆盖传媒创新、VC/PE、、金融科技、交易体系、战略新兴等方向。

　　鲸平台《商业模式拆解》是由《安安访谈录》出品的系列专访，以龙头企业掌门人或知名研究咨询机构的访谈为一手信源，拆解企业商业模式，为记者和投资人更深度了解企业提供一扇新的窗口。

　　本期访谈人物：

　　通联数据CEO 蒋龙

　　“我们抛弃繁冗的分类索引，绕开当年‘图书馆’式的分类模式，转而通过关键词搜索、内容推荐等分析方法调取用户需要的关联信息，以更大的信息密度和更高的效率匹配用户多层次的数据需求。”

　　▍个人介绍

　　通联数据首席执行官。2014年加入通联数据，曾任职于亚洲研究院、集团等机构，拥有15年以上算法研发及10年以上技术管理经验。

　　▍第一标签

　　资管数智化创新实践者

　　▍机构简介

　　通联数据股份公司(Datayes)是由金融和高科技资深专家发起，中国万向控股有限成立的一家科技公司，长期目标是成为一家伟大的认知智能科技公司。作为业内首家基于认知智能的信息数据服务平台，通联数据致力于将、、等数字科技与专业的投资理念相融合，为资产管理行业提供涵盖数据生产、信息萃取、智能建模、投资辅助决策等一站式的数智化产品和服务，以更高效的信息交互方式、更科学全面的推理分析过程和更精准的预测能力，精准解决投资研究中的痛点，全面提升资产管理和财富管理效率、效能和效果，赋能投研、投资和投顾，推动资管行业高质量发展。通联数据是专业投资机构的智能投资外脑，助力机构双核运转、快人一倍；是个人投资者的智能投资导航，助力更好实现投资目标。

　　无依据，不投资。面对呈指数级增长的数据，如何从茫茫数据之海中快速找到“有价信息”？通联数据作为AI+HI的理念的首创者和实践者，打造了以基础、高频、另类、特色等数据组成的数据服务和生态体系，形成扎实的底层数据聚合和处理能力，作为助力投资研究挖掘阿尔法收益的基础，为、公募、私募基金、、、信托等金融机构提供覆盖投资管理全流程的SaaS、金融和数字化解决方案等产品和服务，帮助机构提高投资管理效率，拓展投资管理能力。

　　全球数据总量跟20年前相比，增长了多少？

　　答案是：上万倍。

　　伴随着原始数据在体量和时效性上的急剧增加，高效地从中挖掘核心价值，显得愈发重要。

　　“在数据的提供方式上，由于无法连续、无法标准化等原因，大量的信息难以被事先规整好。因此，我们抛弃繁冗的分类索引，绕开当年‘图书馆’式的分类模式，转而通过关键词搜索、内容推荐等大数据分析方法调取用户需要的关联信息，以更大的信息密度和更高的效率匹配用户多层次的数据需求。”蒋龙表示。

　　01

　　在传统数据赛道外“另辟蹊径”

　　随着大量数据聚合终端的出现，目前传统数据赛道越来越拥挤，投资者之间在传统数据拥有和使用上的区别越来越小。如果想超越大部分投资者，需要拥有差异化的研究视野，以做出更全面的决策。因此，提供差异化信息的另类数据往往更具有投资价值。

　　“我们的判断是，人们对初始未加工数据的需求会越来越少，更多的是会看一些加工后的、具有更高价值的数据。因此，我们会提供更多的另类数据，把精力聚焦在提供高水平的数据加工以及分析上。”蒋龙说道。

　　当然，信息所产生的价值，除了与数据方提供的分析方法以及呈现方式有关系，还有一部分和用户的信息处理能力有关。“我们会根据用户不同的能力提供不同级别的信息。如果用户自身分析能力很强，我们会保留更多原样数据，让用户根据自己的逻辑、模型挖掘信息背后的价值。有的用户更希望看到数据的意义和带来的影响，我们就会像做预制菜一样，对数据进行相关性分析等的再加工。同一个数据，我们会提供不同层次的处理方式，以满足用户的信息需求。” 蒋龙表示。

　　02 构建“AI+HI”人机结合投资新范式

　　当前，认知智能正在不断快速发展，可服务的资管行业的场景和空间在持续扩大。通联数据通过由国内一流行业研究员和算法工程师搭建的宏观、行业、公司的研究逻辑和投研框架基础，加上自身在认知智能技术和算法方面的积淀，在业内首家倡导“AI+HI”(机器智慧+人类智慧)人机结合的投资新范式。

　　“人脑的计算能力不足以处理爆炸式增长的巨量数据，而目前的智力还远未达到成年人的水平。我们认为，未来很长一段时间都是人机结合(AI+HI)的方式。当然，一开始HI可能会占80%，AI占20%。随着AI技术的成熟，AI+HI在配合的过程中会磨合得越来越好，AI能够完成的部分也会越来越多。” 蒋龙解释道。

　　那么，人机在不同“表达体系”下如何更好的配合呢？蒋龙举例说道：“AI的‘大脑’储存的是二进制代码，如果需要它明白人类语言，那么人机之间需要有一个可以促进理解的”信息中介“，知识图谱就是用计算机可以理解的方式，把人的知识呈现出来的中介。你可以把任何信息、数据都关联在知识图谱上，计算机也会把所有的结论反映在知识图谱上，以实现人机之间的同频交流。”

　　03 深挖数据产品的高附加值

　　商业上的突破离不开创新，但要在基本法则之内，步子不能迈太大。蒋龙表示，在SaaS产品运营模式上，通联数据目前与万得、等金融商相似，将数据产品以账号的形式按时间周期出售。不过，在传统运营模式的基础上，通联数据也会做一些额外的探索。例如，系统完成分析之后可以通过AI自动生产内容；通过对数据加工、分析能力的持续迭代提高数据产品的附加值；为大批量采购的用户提供本地系统集采代替单个账号购买的服务等等。

　　在谈及差异化布局时，蒋龙表示，海量的数据提高了信息处理的难度，通联数据看到了用户对基础数据背后更深层次的分析需求，朝着数据分析的方向往前进了一步。“通联数据不是一个纯粹的数据终端，而是数据终端的基础上，加大了对多维数据分析的投入，是一个可以辅助投资者进行策略制定的智能数据分析平台，这是我们和其他数据终端不一样的地方。”

　　04 以用户体验为触点打磨产品

　　通常来说，“提质增效”是企业发展的“第一诉求”。不过，在蒋龙看来，响应用户不断变化的需求，给用户更好的体验，才是重中之重。

　　“部分投资者习惯拿原始数据按照自己的思路和模型分析问题，在使用通联数据的数据产品时，可能会有些不适应。通联数据的数据产品可以呈现完整的预测框架和分析结果，用户在体验到便捷的同时，可能需要花时间去理解通联数据的模型和结论背后的分析过程。长期来看，通联数据会搭建更加全面的分析框架，在此基础上加快技术升级，培养用户的使用习惯，带来更完美的用户体验。”