36氪独家 | 「所问数据」获百度风投领投3500万元A轮,从零售爆品预测延伸到金融行业

徐宁2017-10-30
本轮融资后,所问将和百度在人工智能技术层面有互动合作。

今日,“所问数据”对外宣布已获得3500万元A轮融资,领投方为百度风投(BV),跟投方为南天盈富泰克、首建投,安可资本担任独家财务顾问。本轮融资后,所问将通过百度风投的增值服务,建立与百度在AI技术上的合作。而此前,所问获得过九合创投数百万的天使轮融资,以及洪泰领投的千万级Pre-A轮融资。

从跨境电商选品切入

36氪曾报道“所问数据”定位企业级数据分析的预测引擎,通过人工智能技术给企业提供深度销售分析和销售预测。

比如,所问第一个上线的平台,是对美国跨境电商Wish全品类商品进行数据分析的易选品。这是一个纯SaaS平台,商家通过账号登陆便可以预测爆品。

实现逻辑上,所问会先爬取电商网站上的公开数据,包括商品标题、图片、价格、用户评论等上万个维度,然后进行噪音去除、识别有效数据,接下来是对过往时间的销售情况进行机器学习,从而得出各维度的相关权重,再之后根据用户喜好模型预测商品成为爆品的可能性。

Wish平台上,在售商品超过1.6亿件,商家此前可能需要备货5000-6000款,消耗了现金流爆款率却不是很高。经验证,易选品预测的爆品率较Wish平台的平均爆品率有了将近50倍的提升,商家在使用易选品前后的店铺动销率提升从2.9倍到19倍不等。

据悉,使用易选品的商家都为B2C企业,销售额从几千万到几十亿规模不等。在通用产品上,易选品增加了会员收费、竞争分析、后端供应链、运营等几大功能模块。非会员企业只能看到易选品预测的20个潜力爆品数据,对商家来说,看到数据信息越多,越有利于备货决策。

之所以选择从跨境电商切入,“所问数据”创始人兼CEO颜鹏表示,国内电商的辅助工具很多,商家对消费者的喜好相对把握精准,相比之下,跨境电商面临严重的信息不透明,是预测类产品的蓝海市场。但其中,进口方向的流量在几大巨头手里,即便预测准确效果也不是很明显,出口方向是突破点。

延伸到金融等其他行业

销量预测对企业生产运营等都具有重要意义,是采购管理、库存管理、销售管理、生产计划制定的基础。1%的预测准确度提升可减少至少5%的库存和物流成本。

现如今,“所问数据”的业务已不局限在零售行业的产品销量预测,像金融行业信用卡逾期还款预测和借贷风险预测等都有着相似的应用逻辑。

拿信用卡逾期预测举例,所问通过对持卡客户过去信用数据、消费数据、个人信息进行分析,得出用户画像,然后通过机器学习的模型进行预测,最后输出逾期指数。

颜鹏透露,真正在大数据、人工智能方面运用较好的是互联网现金贷公司,其实大部分银行还停留在比较传统的风控手段,根据第三方征信数据以及收入存款状况评估。招标时,所问遇到的是传统IT软件厂商、BI厂商、或者咨询公司,银行会把过去真实数据给到竞标方跑结果。对比下来,所问交付的预测准确率可达到93%,超过竞标厂商30个百分点。

除逾期预测外,所问还在基金、保险等领域应用较多,不过由于行业特性,都是项目制交付解决方案,每个项目需要2-3名模型工程师,周期在3个月左右。

也正是为了切入金融市场,所问团队加入了一位金融背景的合伙人,用颜鹏的话说:“金融是资源销售型行业,我们的合伙人目前都能给团队搞定敲门砖。”

据悉,所问团队现在有50多人。CEO颜鹏博士毕业于美国North Dakota State University,专攻大规模数据挖掘与反恐数据挖掘,曾被美国FBI邀请加入,之前就职于美国3M公司明尼苏达总部,担任高级研究科学家。而CTO丁圣超博士后在University of California, San Diego,从事基因表达水平预测的研究 ,曾就职于美国3M公司明尼苏达总部,担任高级研究科学家,从事大规模数据分析与预测。





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