在深圳某知名高校，一群金融專業(yè)的學生正在參加一門高級金融實訓課程。課程的核心是使用一款數(shù)據(jù)實訓軟件，分析一家即將發(fā)布財報的大型科技公司，并預測其財報公布后股價的變動。學生們的挑戰(zhàn)是必須考慮各種因素，如公司的歷史財務表現(xiàn)、行業(yè)趨勢、市場情緒，甚至是新的社交媒體評論。

圖：深圳職業(yè)技術(shù)大學分析報告撰寫實訓課

這款軟件正是由基礎(chǔ)數(shù)據(jù)研究與咨詢服務提供商深圳市原點參數(shù)信息技術(shù)有限公司開發(fā)?！巴ㄟ^這個實訓項目，學生們不僅能夠?qū)W習如何運用理論知識解決實際問題，還能夠熟練掌握金融分析和決策的能力?！边@所高校電子與通信工程學院院長表示。

實際上，當學生們在課堂上通過這款軟件初窺商業(yè)世界的奧秘時，他們已經(jīng)身處在“商業(yè)數(shù)據(jù)”的廣闊天地之中。

“商業(yè)數(shù)據(jù)的價值在于它能幫助企業(yè)做出基于事實的決策，提高運營效率，預測市場趨勢，了解客戶需求，優(yōu)化產(chǎn)品和服務，從而提升競爭力和盈利能力。跟歐美國家相比，國內(nèi)商業(yè)數(shù)據(jù)服務行業(yè)發(fā)展相對較晚，但是發(fā)展很快?！痹c參數(shù)創(chuàng)始人曹文華說，“這是個千億級的市場?！?/span>

在全球范圍內(nèi)，彭博Bloomberg、標準普爾S&P、穆迪Moody's等知名機構(gòu)已經(jīng)在商業(yè)數(shù)據(jù)領(lǐng)域樹立了高標準。然而，原點參數(shù)，這家成立于2017年的中國初創(chuàng)公司，正在通過整合AI大模型的能力挑戰(zhàn)這些傳統(tǒng)巨頭的領(lǐng) 導地位，為中國金融市場帶來新的視角和獨特的價值。

它是怎么做的？

01 以高校、咨詢機構(gòu)為起點

“目前，國內(nèi)大概有2800所高校需要優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)支撐學術(shù)科研或教學。而真正用到如標普、穆迪數(shù)據(jù)庫的高校少之又少，坦白來講就是因為國外數(shù)據(jù)庫價格太貴?！痹c參數(shù)聯(lián)合創(chuàng)始人劉春偉在接受采訪時說，“所以一方面我們從這些‘價格敏感’的學校入手，另一方面我們也努力追求差異化，切入到已使用標普、穆迪等數(shù)據(jù)庫的高校?！?/span>

據(jù)了解，原點參數(shù)與各類高校應用場景深度契合的產(chǎn)品有兩款：「全球上市企業(yè)數(shù)據(jù)庫」和「分析報告撰寫平臺」。

圖：「全球上市企業(yè)數(shù)據(jù)庫」產(chǎn)品界面

「全球上市企業(yè)數(shù)據(jù)庫」主要服務于高校的教學與學術(shù)。它能夠提供中國、美國、日本、韓國、英國、德國等幾十個國家的上市企業(yè)數(shù)據(jù)，包括公司基本信息、企業(yè)公告、原始財務數(shù)據(jù)、標準財務數(shù)據(jù)、財務分析報告。據(jù)了解，這是目前國內(nèi)唯 一“全球上市企業(yè)數(shù)據(jù)庫”，且其數(shù)據(jù)要素已在“上海數(shù)據(jù)交易所” 登記、掛牌，并可交易。

此外，原點參數(shù)開發(fā)了有自主知識產(chǎn)權(quán)的“自動化跨準則轉(zhuǎn)換系統(tǒng)”，將所有國家/地區(qū)的上市企業(yè)財務數(shù)據(jù)，按同一會計準則完成標準化。最終實現(xiàn)了同行業(yè)企業(yè)跨國、跨區(qū)域的財務科目與財務指標數(shù)據(jù)的對比、排序。用戶可按國家、行業(yè)、年份、財務科目和財務指標5個維度對全球所有上市企業(yè)數(shù)據(jù)進行操作。

「分析報告撰寫平臺」實訓軟件的應用場景則在于高校應用型人才培養(yǎng)。它內(nèi)置數(shù)十種分析報告工具和模版，通過對個人、企業(yè)、行業(yè)、產(chǎn)業(yè)的分析報告撰寫訓練，培養(yǎng)學生系統(tǒng)性商業(yè)思維能力、分析研究能力、報告撰寫能力，從而提升學生就業(yè)競爭力，拓展學生未來的就業(yè)機會。

原點參數(shù)能夠協(xié)助高校用真實數(shù)據(jù)輔助學習，它通過提供一系列實訓系統(tǒng)與分析工具輔助高校課堂教學，如分析報告撰寫、量化分析、證券投資、資本資產(chǎn)定價、Beta分析、文本分析等。

“教學中使用的所有底層分析數(shù)據(jù)都以原點參數(shù)數(shù)據(jù)庫提供的真實數(shù)據(jù)為支撐。”曹文華解釋道。

提供一套能夠服務于所有客戶的標準產(chǎn)品、且具有較低的交付成本……原點參數(shù)成功吸引了諸多高等教育機構(gòu)的關(guān)注。截至2023年末，包括南方科技大學、深圳大學、深圳技術(shù)大學在內(nèi)的國內(nèi)200多所高校已開始采用原點參數(shù)提供的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品服務。

圖：深圳技術(shù)大學商學院院長Holger Haldenwang與原點參數(shù)聯(lián)合創(chuàng)始人劉春偉

除了數(shù)據(jù)庫等標準化產(chǎn)品，原點參數(shù)還為咨詢機構(gòu)、政府等提供咨詢服務等定制化產(chǎn)品。以咨詢公司為例，他們需要了解市場的變化情況，如產(chǎn)業(yè)鏈的發(fā)展趨勢或產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)的競爭態(tài)勢，以便更好地幫助客戶。

據(jù)了解，公司已為深圳市某街道辦提供產(chǎn)業(yè)鏈分析咨詢，為轄區(qū)產(chǎn)業(yè)優(yōu)化提供依據(jù)，這一合作進一步證明了公司在數(shù)據(jù)服務領(lǐng)域的專業(yè)能力和市場適應性。

02 “三步走”，堅守基礎(chǔ)數(shù)據(jù)研究

高校的快速推廣不僅展示了原點參數(shù)產(chǎn)品在教育領(lǐng)域的巨大發(fā)展?jié)摿Γ矠槠涓鼜V泛的市場應用奠定了堅實基礎(chǔ)。

這種市場擴展正契合原點參數(shù)的長遠愿景。公司擁有的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)優(yōu)勢使得產(chǎn)品延伸成為可能。以全球上市企業(yè)數(shù)據(jù)庫為基礎(chǔ)，原點參數(shù)進一步開發(fā)了“全球產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)庫”，目前主要應用于產(chǎn)業(yè)研究、商業(yè)決策支持和學術(shù)服務等領(lǐng)域。

“產(chǎn)業(yè)鏈是產(chǎn)業(yè)價值實現(xiàn)和增值的根本途徑?！辈芪娜A用新能源汽車產(chǎn)業(yè)鏈舉例，“我們將新能源汽車產(chǎn)業(yè)鏈上、中、下游，如：原材料生產(chǎn)、技術(shù)研發(fā)、中間品制造、終端產(chǎn)品制造等環(huán)節(jié)，及每個環(huán)節(jié)涉及的具體產(chǎn)品、生產(chǎn)這些產(chǎn)品的全球上市企業(yè)進行映射。最終形成一套全球新能源汽車產(chǎn)業(yè)鏈圖譜。通過圖譜，用戶可快速分析整個產(chǎn)業(yè)鏈?！?/span>

最終，原點參數(shù)的一切努力都指向一個核心目標：建立符合中國市場需求的信用評級體系。為了實現(xiàn)這個目標，原點參數(shù)將自身發(fā)展劃分為了三個階段：

第 一階段：基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務，即提供數(shù)據(jù)庫服務。

第二階段：數(shù)據(jù)分析服務。幫助客戶提供定制化的分析服務；例如某行業(yè)全球產(chǎn)業(yè)鏈上下游的梳理和分析。

第三階段：風險管理與信用評級咨詢服務。為債券市場、供應鏈金融市場提供風險管理和信用評級服務，以及方興未艾的ESG評級、虛擬資產(chǎn)評級等服務。

目前，原點參數(shù)正處于從第 一階段向第二階段的過渡期。

對于商業(yè)數(shù)據(jù)服務行業(yè)未來的發(fā)展趨勢，曹文華相信，未來商業(yè)活動對數(shù)據(jù)的依賴將不斷增強，對數(shù)據(jù)的準確性、可靠性、時效性有更高要求。原點參數(shù)一如既往的擁抱新技術(shù)，如大數(shù)據(jù)、AI等，以加強其在金融領(lǐng)域的信用風險評級和全球產(chǎn)業(yè)鏈分析能力，并在高等教育領(lǐng)域協(xié)助學生應對AI挑戰(zhàn)，提升其數(shù)據(jù)分析能力。

“擁抱新技術(shù)。”曹文華說，“未來機遇和挑戰(zhàn)并存，我們將持續(xù)堅守基礎(chǔ)數(shù)據(jù)研究的核心，確保在這一領(lǐng)域保持領(lǐng) 先?！?/span>

03 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)：未被開發(fā)的藍海市場

據(jù)了解，原點參數(shù)聚集了來自世界頂尖金融機構(gòu)和科技公司的杰出人才，研究團隊50%是國際會計、金融、經(jīng)濟專業(yè)背景、并持有CPA、CIIA、FRM等證書的專業(yè)人員；50%是大數(shù)據(jù)、機器學習、數(shù)據(jù)挖掘等專業(yè)技術(shù)人員。

創(chuàng)始團隊同樣豪華：

創(chuàng)始人曹文華，曾在IBM、ORACLE等世界500強跨國科技企業(yè)任職，積累了豐富的金融行業(yè)大數(shù)據(jù)應用和信息化解決方案的從業(yè)經(jīng)驗。

聯(lián)合創(chuàng)始人葉利亞，先后在晨星資訊（Morningstar）等機構(gòu)工作，擁有注冊國際投資分析師（CIIA）和金融風險管理師（FRM）資格，專注于企業(yè)風險評估體系的研究及全球企業(yè)財務數(shù)據(jù)的標準化和分析。

另一位聯(lián)合創(chuàng)始人劉春偉，現(xiàn)任中華職教社深圳分社委員，曾在政 府機關(guān)和國內(nèi)著名高校工作，之后成為人工智能領(lǐng)域龍頭企業(yè)的高管及獨角獸智能制造企業(yè)的合伙人，擁有豐富的社會資源和銷售體系建設及管理經(jīng)驗。

創(chuàng)始合伙人胡巍，曾任職于平安證券和安信證券，擁有20年的系統(tǒng)開發(fā)及管理經(jīng)驗，主導過量化交易平臺、大數(shù)據(jù)平臺以及智能投資顧問等項目的開發(fā)。

“我們還邀請了來自銀行、人工智能、IBM和埃森哲的專家擔任公司顧問，為公司的發(fā)展提供寶貴的指導和建議?！辈芪娜A說。

在談及創(chuàng)業(yè)初衷時，曹文華先介紹了評級機構(gòu)的誕生。

評級機構(gòu)的核心職能在于為眾多的債券、股票、基金等證券提供專業(yè)評級，幫助普通投資者分析這些證券的風險大小。這種社會分工的細化催生了評級機構(gòu)的出現(xiàn)。

當前在全球范圍內(nèi)，評級機構(gòu)的市場被三大巨頭——穆迪、標準普爾、惠譽國際——幾乎壟斷。這些百年老店都是私人公司形式，卻囊括了全球95%的評級業(yè)務。他們的盈利模式主要是向證券發(fā)行方收費，同時向投資者免費提供評級信息。

“而國內(nèi)風險管理和評估機構(gòu)普遍采用的評估方法和體系，實際上源自于國際巨頭如美國的標準普爾和穆迪，它們幾乎主導了整個市場的評估規(guī)則。”曹文華說。

這也是原點參數(shù)成立的初衷。“公司創(chuàng)立的初心是構(gòu)建一套符合中國市場特征的動態(tài)信用風險評價體系和標準，以填補國內(nèi)債券市場和供應鏈金融市場在評估標準上的空白?！辈芪娜A表示，但團隊也知道，要實現(xiàn)這一目標，核心在于依賴大量可靠且高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。于是，原點參數(shù)準備先聚焦于數(shù)據(jù)收集與分析，并確立了以基礎(chǔ)數(shù)據(jù)結(jié)合信用評級服務的戰(zhàn)略定 位。

何為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)？

圖片來源：AI生成

“簡單來講，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)就是從底層數(shù)據(jù)開始、自下而上，通過收集、挖掘海量數(shù)據(jù)，然后建設自己的數(shù)據(jù)庫。”原點參數(shù)聯(lián)合創(chuàng)始人葉利亞介紹說，“在原點參數(shù)成立之前，我們研究了眾多國外數(shù)據(jù)公司，發(fā)現(xiàn)它們都是從基礎(chǔ)數(shù)據(jù)入手。比如鄧白氏、Morning Star、標準普爾和穆迪，這些行業(yè)先鋒都是以自己的數(shù)據(jù)庫和分析模型為基礎(chǔ)，逐步發(fā)展成行業(yè)標桿?！?/span>

基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的重要性也逐漸被市場發(fā)展所驗證。近幾年來，隨著全球大數(shù)據(jù)發(fā)展的進程加快，全球數(shù)據(jù)消費量和國內(nèi)數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模穩(wěn)步增長。據(jù)IDC統(tǒng)計，2021年全球大數(shù)據(jù)和分析支出約2157億美元，相較于2020年增長約10.1%，且預計未來五年全球大數(shù)據(jù)和分析支出將進一步提升，復合增長率約12.8%。

但在我國，數(shù)據(jù)分析行業(yè)暫未形成行業(yè)龍頭。國外公司例如 Nielsen Holdings Plc、Palantir Technologies等，年營收都在百億級別，而國內(nèi)公司披露的年營收幾乎都沒有超過十億。

“目前，數(shù)據(jù)分析行業(yè)在我國尚屬新興行業(yè)，新興參與者眾多，處于快速發(fā)展期，行業(yè)集中度低，數(shù)據(jù)分析服務供應商普遍體量較小。”潤土投資合伙人吳踐表示。

“大家都知道AI三要素：數(shù)據(jù)、算法、算力。數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)，AI產(chǎn)業(yè)的高速發(fā)展催生了大量的數(shù)據(jù)需求。這些大數(shù)據(jù)需要進行大量的預處理（特征化、標量化、向量化），處理后的數(shù)據(jù)才能為人工智能算法所用。另外，中國本土數(shù)據(jù)服務公司的主要優(yōu)勢在于商業(yè)與政 府部門對數(shù)據(jù)分析及洞察服務的需求持續(xù)增長。此外，受過國際公司培養(yǎng)且熟悉本土市場的人才漸趨成熟與大數(shù)據(jù)技術(shù)的應用不斷加強，為行業(yè)發(fā)展提供了強有力的技術(shù)支撐。”吳踐說，“這些也是潤土投資原點參數(shù)的主要原因?！?/span>