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阿博茨科技:AI赋能泛金融打造开放式AI+RPA平台

信服金融服务信息网 时间:2019年08月31日 14:47

  阿博茨科技(ABC Technology)定位以AI技术为核心的金融科技公司,AI+金融、AI+RPA(机器人流程自动化)都有清晰的商业模式及巨大市场潜力;通过AI+金融,赋能泛金融行业,服务国内外头部客户,并积极布局财务、RPA市场,挖掘更多AI能力落地应用场景。公司围绕金融相关专业人群核心需求,推出多款标准化SaaS产品,并提供成熟的“AI+金融”解决方案体系,服务近30家国内外头部泛金融机构客户。

  阿博茨科技团队经验丰富,创始人杨永智为连续创业者,曾领导开发海豚浏览器,在全球拥有超过2亿用户;团队成功实现后发先至,在商业化、客户规模、落地等维度,成为赛道头部选手;能够服务国外泛金融领域头部客户,具备较强国际化能力;预计2019年收入同比增长将超过4倍,发展速度快。

  公司致力解决泛金融领域工作痛点,提升用户工作效率。金融相关领域知识处理,包括找数据、抠数据、填数据、画图表等,工作重复,人工处理非常费时耗力,且出错率高。公司产品依托自然语言处理、机器视觉、机器学习等人工智能技术,自动解析获取数据、绘制图表,把分析师从繁杂重复的工作中解放,投入到更有价值的决策工作中,有效提升工作效率。公司引擎学习超过3千万份金融文档与报告,阅读超过10亿张金融图片信息,可帮助分析师高效获取公开市场数据,私有化部署可助力挖掘客户自有数据。

  公司致力通过AI技术,替代办公室白领中的蓝领,帮助客户节省人力成本。互联网时代,完成线下交易员替代,实现线上交易;但仍然有很多工作未被替代,如客服等,目前正处在替换过程中,即智能客服。在泛金融领域,有很多办公室白领,做的是类似蓝领工作,包括复制粘贴“搬运工”、做图表写报告。公司通过AI技术,把这两类工作实现大规模自动化,大幅提升企业整体运营效率,有效减轻人员依赖。

  公司从金融领域切入,大力拓展银行市场。金融行业是采用新技术的先锋,且天然拥有丰富、完整的数据,对深度学习算法训练很有帮助;同时,金融行业非常依赖计算机与数据,金融交易的本质就是数据交换,都有助于AI技术在金融行业首先找到有效商业场景。目前公司客户主要集中在金融领域,金融细分板块中证券、基金、资管客户占比高,并积极拓展金融领域最重要的银行板块,打开成长空间。

  公司积极发展海外市场,瞄准欧美发达地区泛金融行业客户。公司产品有助提升金融相关业企业经营效率,只有在人均GDP高的国家和地区,由于人力成本高,减员增效更加明显。因此在发达国家和地区,能够有效替代金融相关行业里做图表、写报告等简单重复工作的低端工种,为客户大幅降低成本,提升运营效率。公司海外市场业务,积极拓展欧美等发达国家和地区,包括纽约、伦敦、新加坡等金融中心。

  公司未来布局财务领域,挖掘更大市场潜力。公司拟将财务与AI能力结合,基本上所有行业都需要财务的自动化处理技术,未来发展空间巨大。根据财政部会计司披露数据,截至2019年3月,累计超过706万人取得初、中级会计资格证书,16万人取得高级会计师评审资格;加上未持证的从业人员,估算全国会计从业人员超过4,000万,未来5~10年,利用AI技术,有望替换掉其中10%~20%,按照人均成本15万/年计算,市场规模0.6~1.2万亿。

  公司基于AI技术积累,涉足RPA(机器人流程自动化)领域,通过AI+RPA,推出认知RPA机器人“Everdroid”。AI应用需要“大脑”与“四肢”,公司此前的系列产品,可理解为AI的“大脑”,提供智能化的认知能力;“大脑”完成数据提取后,客户自然希望将数据自动应用于业务流程中,就需要RPA(机器人流程自动化)能力,提供智能化的处理能力,可理解为AI的“四肢”。未来,每个工作岗位、每个人可能都会有个机器人辅助,将大大提高工作效率。

  公司创始人杨永智,是国内最早的移动互联网创业者,成功开发“海豚浏览器”。公司创始人、CEO杨永智,华中科技大学毕业,曾任职微软亚洲工程院。2010年,杨永智领导开发中国最早的移动互联网产品“海豚浏览器”,在全球获得超过2亿用户,产品进入超过10个国家;2014年,搜狐畅游以9,100万美元现金收购其51%股权,投后估值1.8亿美元。2016年,杨永智二次创业成立阿博茨科技,致力将AI技术赋能泛金融业,为专业投资者提供全方位技术服务。

  公司积极布局智能投研赛道,持续延伸拓展AI技术与泛金融业务结合落地。智能投研将AI技术,运用于上市公司研报与公告关键信息分析、智能财务模型搭建与优化、投资策略规划、报告自动生成等场景。智能投研领域市场数据公开,商业模式清晰,客户付费能力强。公司产品初期瞄准智能投研领域,核心竞争力在于将AI技术与金融相关业务落地结合的能力,持续拓展应用场景。

  公司积极拓展应用场景,渗透不同行业,发展标杆性客户。公司目前主要服务泛金融领域客户,覆盖证券、基金、资管等细分领域,目前有近30家客户。公司服务丰富多样,满足客户多元化需求,可为同一客户提供投研、舆情、风控、投后等多种服务。同时公司既提供面向业务的应用系统,也提供中间件技术给客户,前端应用由客户自主构建。

  公司产品与服务主要帮助客户提升效率,减少出错率。公司通过运用AI技术,代替人类的简单重复劳动,帮助客户加快获取信息速度与投资决策速度,与客户潜在投资收益挂钩。同时提高效率,不仅帮助客户降低成本,更重要的是机器出错率低,能够提高信息获取质量,同时减少人员依赖,解决金融机构人员流动性大的问题。

  公司提供服务,主要采用SaaS模式、私有化部署两种形式。SaaS模式:通过网络提供软件服务,适用于中小型企业;私有化部署:客户数据存储于客户服务器,外部人员无法接触到此类数据。重视信息保密的客户,特别是数据较多的头部泛金融领域客户,更偏向采用私有化部署服务。但越来越多的企业,出于数据保密、部署便捷、成本可控等需求考虑,选择混合云模式。

  公司针对国内外商业环境不同,收费模式差异化。公司国内头部客户,主要购买私有化部署产品,采用一次性收费+每年收取维护费形式;国内中小型机构,大多直接使用标准化公有云模式产品服务,按SaaS收费模式,即根据使用时长收费。公司国外客户均按照SaaS模式收费。目前,公司SaaS模式收入占比近40%,未来公司将覆盖更多中小型机构客户与国外客户,预计SaaS模式收入占比将持续提升。

  公司盈利模式多元化,按照“流量”方式收费。公司提供智能运营、智能投研、智能风控、投后管理等多种行业解决方案,可为头部客户提供私有化部署,也可为长尾用户提供SaaS服务。公司收费模式比较健康,基于AI能力输出,融入互联网思维,以“流量”方式收费。如在机器视觉技术输出上,为海外用户解析文档,非一次性技术买断,而是按照流量与文本的难易程度差异化收费,定价零点几美元~1美元/页。

  公司收入持续迅猛增长,预计2020年达到盈亏平衡。公司创始人杨永智介绍,阿博茨科技预计2019年收入将达亿级,同比2018年增长超过400%;并预计公司未来2~3年,收入增速维持100%~200%,数年后收入有望达到10亿量级。受人力成本投入高等因素影响,预计2020年达到盈亏平衡。

  公司大力拓展银行、海外市场,未来相应收入占比将大幅提升。公司逐步从证券、基金往银行领域渗透,因银行体量更大,预计未来银行业务占比持续提升,有望占金融板块收入50%以上。公司积极拓展海外市场,预计海外业务收入占比会逐渐超过国内业务收入,占比超过50%。同时,公司产品往RPA(机器人流程自动化)延伸,并进入财务领域,将财务自动化处理技术与已有AI能力相结合。

  公司2016年7月成立,致力布局AI(人工智能)、Big data(大数据)、Cloud(云服务)三大技术领域,于是取名ABC(阿博茨)。公司总部在北京,在武汉、南京也有办公室,目前正式员工超过250人,加上实习生等其他人员,共超过300人,其中超过80%是技术员工,来自微软、谷歌、阿里、腾讯等互联网企业,拥有超过100位人工智能、大数据、金融量化领域专业人才。

  AI+金融(AI+Finance),通过AI赋能金融业。AI+金融主要通过人工智能核心技术,包括机器学习、知识图谱、自然语言处理、计算机视觉等作为主要驱动力,为金融行业各参与主体、各业务环节赋能,突出AI技术对金融行业的产品创新、流程再造、服务升级作用。

  政策利好,推动人工智能技术在金融行业落地。国务院2017年发布《新一代人工智能发展规划》,提出要创新智能金融产品与服务,发展金融新业态,鼓励金融行业应用智能客服、智能监控等技术与装备,建立金融风险智能预警与防控系统。中国人民银行2017年成立金融科技委员会,提出加强金融科技工作的研究规划与统筹协调,积极利用大数据、人工智能、云计算等技术丰富金融监管手段,提升跨行业、跨市场交叉性金融风险的甄别、防范、化解能力。

  不良贷款余额、不良贷款率持续增加,倒逼金融机构采取更加有效的风控措施。中国商业银行不良贷款余额,从2011年0.4万亿增至2018年2.0万亿,对应不良贷款率从1%升至1.89%。在央行宏观审慎评估体系(MPA)实施,及监管日益趋严环境下,金融机构需要改变以往管理思路,通过运用人工智能等新科技手段,不断增强主动式风险管控能力,应对未来挑战。

  人工智能与大数据等技术相互融合,共同推动金融行业发展。大数据可为人工智能技术在机器学习训练、算法优化等方面提供丰富资源;云计算为大数据提供超强的运算与存储能力,显著降低运营成本;区块链解决大数据、云计算、人工智能技术存在的信息被泄露、篡改等安全性问题,使得金融交易更具安全性。人工智能技术作为金融行业未来发展的核心驱动力,与其他相关技术共同促进金融行业转型升级。

  人工智能在金融行业场景,以机器学习、知识图谱、自然语言处理、计算机视觉应用较多。机器学习作为人工智能的核心,为金融行业各类智能应用实现的关键技术;知识图谱利用知识抽取、知识表示、知识融合、知识推理技术,构建智能化应用的基础知识资源;自然语言处理通过分析词、句、篇章,助力客服、投研等领域效率提升;计算机视觉技术通过运用卷积神经网络算法,在身份验证与移动支付环节应用广泛。

  人工智能+金融行业的技术参与主体多样,形成差异化服务及盈利模式。科技巨头与细分领域标杆企业,作为技术提供方,为金融行业赋能;传统金融机构也利用自身资源,自主或与互联网科技公司合作,形成新的金融服务模式,加快人工智能技术在金融行业落地。各类技术提供方,围绕基础设施、流量变现、增值服务等关键环节,形成差异化服务能力与多样化盈利模式,并不断拓展新型商业模式与蓝海市场,利用长尾效应为行业创造更大价值。

  AI+金融赛道投资热度持续,融资集中在早期阶段。根据iResearch数据,2011年~2018年Q3,累计发生融资130起,从2016年起,每年融资数量均超过30起,预计未来将保持稳定增长态势。融资轮次来看,主要集中于天使轮与A轮,占比分别为38%、27%。

  公司不断探索AI技术在泛金融领域落地模式,提供多样化金融相关行业解决方案。公司基于机器视觉、自然语言处理、知识图谱等前沿AI技术,建立非结构化数据机器学习引擎、结构化数据搜索可视化引擎、知识图谱引擎三大核心技术引擎,并由此衍生出智能投研、智能风控、智能运营等结合不同使用场景的行业解决方案。

  公司拥有全方位满足客户AI+泛金融需求的产品线与技术体系。公司推出多款基于AI技术开发产品,打造全方位满足消费者需求的产品线,主要产品包括Analyst.ai、Parsing.ai、Modeling.ai三款SaaS软件。Analyst.ai:能够进行智能深度搜索;Parsing.ai:一秒从PDF中解析并提取出有价值数据;Modeling.ai:一站式研究管理平台。

  公司产品方便用户通过简单操作,快速、精准查找数据、报告,极大提升投研效率。公司数据全面覆盖新闻资讯、公告、研报,收录并解析超过3,000万份存量报告与每日新增报告,通过标记海量标签,系统可以智能理解用户搜索请求,呈现精准搜索结果,利用计算机视觉技术,系统能从PDF等文件中识别图表、表格内容,并利用自然语言处理技术,理解识别出相关图表等。

  公司拥有完善技术体系,支撑产品体系构建。公司核心技术包括知识图谱引擎、智能搜索引擎、非结构化数据机器学习平台。

  知识图谱引擎:支持寻找数据关系(将分散数据建立关联)、动态更新(持续接入数据字段的最新信息)、探索数据(用最简单的方式搜索数据)。

  智能搜索引擎:支持深度搜索(基于机器视觉、自然语言处理技术,搜索图表、表格中数据)、数据接入(支持非公开与公开数据接入与整合)、数据创造(通过合并已有数据,创造新数据)。

  非结构化数据机器学习平台:支持全流程数据处理(数据输入、标记、训练、校验全流程处理)、多类型文件支持(支持各类非结构化数据处理,如PDF、图片等)、AI算法引擎优化学习(海量语料不断优化解析结果)。

  公司通过持续技术投入,构建竞争壁垒,优化算法引擎。公司持续在机器视觉、自然语言理解、知识图谱领域投入,通过技术构建特定领域的技术壁垒,同时通过服务更多客户,积累更多行业知识,进一步优化算法引擎。

  公司积极参与客户全球公开招标,技术实力与对业务的理解落地能力受到客户肯定。截止2018年12月,公司已与数十家头部泛金融领域机构合作,为其提供金融科技解决方案,客户类型包括资管、基金、券商、银行、保险、交易所等。同时公司组建产品销售团队,将公司技术、产品对外输出。

  公司基于客户需求切入RPA赛道,提供完整解决方案。公司在泛金融领域提供丰富服务,包括金融报表、财务报表、运营报表、招股书、债券募股说明书等各类金融、财务类文档解析。文档解析后,部分客户要求把解析的数据录入其系统,接下来包括做自动匹配、校验,或整合到客户现有工作流程中,必然涉及RPA技术,因此公司由此切入RPA赛道,2019年7月发布RPA机器人“Everdroid”。

  公司RPA平台“Everdroid”开放化,助力开发者与渠道合作伙伴,持续壮大生态。目前许多厂商的RPA并未开放第三方接入,阿博茨科技RPA平台向开发者与合作伙伴开放,帮助其完成业务部署的“最后一公里”,覆盖更加广阔应用场景。开发者可自主开发模型,训练非结构化数据,并与平台其他能力打通,部署到实际业务场景。同时平台支持渠道合作伙伴接入,向其提供大量工具集,包括第三方插件,渠道商接受培训后,可自行实施,由此壮大生态。

  “Everdroid”收费模式,与公司传统AI服务有所不同。不同于公司传统AI服务是按照处理业务规模收费模式,“Everdroid”采用按照机器人收费模式,即1个机器人就是1个业务流程,客户按每年使用机器人数量收费。机器能够把报告里重要信息、数据,提取出来便于阅读,因此可以简化为按照机器人收费,1个机器人的工作量可以相当于1个人的工作量。两种收费模式并无本质区别,只因不同业务处理难度不同,按处理业务规模收费的方式更精准;“Everdroid”都是简单重复劳动,所以按人头收费。

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