结合大数据与AI技术,「大乘智能」希望帮客户更加智能准确地发现、分析异常行为

真梓2021-03-02
在商业模式上,创始人认为,大乘智能本质是一家数据消费公司。

数字经济转型已然成为国内企业发展的大趋势,以智能驱动业务的时代也已到来。当越来越多企业打造自己的数据基础,再加上5G、IoT等技术的推进,各种数据的将会呈指数级增长。在这种情形下,企业如何快速消费这些海量汇集的数据,并从这些数据中挖掘隐藏的风险、驱动业务安全发展,成为被关注的话题。

36氪日前接触到的一家初创公司——杭州大乘智能科技有限公司(以下简称「大乘智能」),成立于2017年底,定位基于深度学习算法的异常分析服务提供商,致力帮助企业更快、更准、更智能的挖掘海量数据中隐藏的风险,满足当下数据智能趋势下的新需求。

从产业实践上,公司创始人向成钢认为,过去二十年,安全行业处于基础设施建设的阶段,目前这个阶段已经基本告一段落。未来在基础设施之上,更贴近业务的分析将逐渐成为主要需求——在业务数字化之后,企业实时洞察、预判、处置数字中的风险,需要很强的数据处理与算法分析能力。根据介绍,目前在企业级市场中,存在针对某个具体场景进行分析的公司,但具广谱AI算法、适用多场景的异常分析能力的公司不多。从这个角度出发,向成钢认为大乘智能有望凭借从自身经验和优势,弥补一部分市场空缺,更好地服务企业数字经济转型。

在产品端,大乘智能经过两年打磨,形成了一个“1+N”的产品架构体系:“1”即具备“存储、计算、分析”于一体的高弹性高可用的数据智能分析BaaS平台,“N”指在此之上形成的面向场景的可扩展分析组件。目前,公司已经形成了面向大数据安全分析、UEBA用户行为分析和智能运维分析三个场景的分析产品,它们各自独立又可相互协同。

向成钢介绍,这类企业级产品,需要具备四个维度的能力。首先,对数据的处理能力是基础,公司需能对海量异源异构的数据进行收集和处理。而且,这一能力的重要性会随着5G、IoT等技术的推进更加突显。第二是算法分析能力。公司需要具备更智能的算法、更广谱的算法适应能力,能在高准确率、召回率的前提下,减少大量工处理的成本,并同时能适应更广泛的业务场景需求。第三,对业务分析的理解能力。这是做出能贴近用户业务、能直击业务痛点产品的基础。第四是产品化的能力,这会保证公司实施中能快速、轻量化交付,同时保证产品扩展时研发的边际成本能下降等。

在商业化进展上,公司目前已经在金融、能源、运营商三大行业中得到数十家客户认可,并在持续和产业内的合作伙伴展开合作。商业模式上,向成钢认为,大乘智能本质是一家数据消费公司。公司提供算法分析能力,帮助用户消费数据挖掘数据风险,将分析的结果反馈给用户。而且,他还介绍,大乘智能的产品与传统安全产品不同,具备更强的用户粘性——在现有客户中,已有多家客户一年内进行三次复购,订阅模式也将逐步成为其主要的收费模式。总结而言,向成钢觉得在数据智能的趋势下,具备核心竞争力的产品、有效的市场资源、开放共赢的合作伙伴体系以及可持续的商业模式,将为公司持续注入增长动力。

团队方面,创始人向成钢拥有17年安全行业从业经验,曾任华为技术高级安全专家、产品开发代表与产品总监,加入绿盟科技后投身一线销售,参与了绿盟在金融、能源两个行业从0到1 的开拓历程,其之后加入Capgemini 凯捷咨询(中国) 任安全业务VP。公司内还有多位来自华为、阿里巴巴、浙江大学的安全、大数据与人工智能专家。

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