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桃树科技完成pre-A轮融资,为什么这家“三无”公司却在4个月内估值翻了3倍?

【数据猿导读】 数据服务公司的最佳商业模式到底是卖产品还是咨询服务?在大数据概念已经铺天盖地的今天,连科技业内人士也依然充满雾里看花的迷惑

桃树科技完成pre-A轮融资,为什么这家“三无”公司却在4个月内估值翻了3倍?

2016年9月,由李开复创办的创新工场领投,界石投资、线性资本及滴滴打车天使投资人王刚跟投,桃树(TaoData)完成了pre-A轮融资——这家建立了仅1年的科技公司,在1个月内估值翻了3倍,继其在资本寒冬中三周融得千万级别天使投资后,又缔造了一个新的科技界神话。

桃树的脚步快速清脆:

成立于2015年,专注于下一代人工智能产品的研发、应用与商业化。

2016年5月天使轮获一线投资公司线性资本、滴滴打车天使投资人王刚及同盾科技千万级别投资。

2016年9月pre-A轮获创新工场、界石投资、线性资本及王刚千万级别投资,4个月估值翻3倍。

其创始人杨滔和汪秦宇都是海归博士,加在一起拥有超过30年的国际顶尖机器学习技术研究与应用经验,均为机器学习领域公认的专家。

“不停在思考,极少社交,从不按常理出牌”,一直是众人对桃树创始人杨滔的印象。从淘宝的数据科学团队到创业圈,就连面对融资,他的做法也不同寻常。

7月,投资人向他要商业计划书,他答“不好意思,商业计划都在我的脑子里,您方便时我们可以当面交流”;8月,投资决策会议上,没有炫目幻灯片和完美宣讲,杨滔与其合伙人一起,简单明了的阐述了他们的创业使命——塑造人工智能时代的基础设施;9月,pre-A轮达成。

曾经,桃树也是三周完成天使轮,千万级别融资金额,由一线投资机构线性资本领投。天使轮刚结束,还没开始下一轮融资计划时,杨滔在一次受邀与李开复的当面交流后,双方当即拍板了桃树千万级别的pre-A轮融资。

与李开复的会面让杨滔记忆尤深。

“我听马云最近谈到AlphaGo的围棋大战时,说聚划算的爆款模型其实早就已经使用了这项技术。”寒暄过后,李开复先抛了一个话题。

“是的。聚划算爆款模型就是我做的。”杨滔说。

对话就这样简单开始,两人从高科技产品的商业模式,聊到平台化发展与垂直化应用的关系,聊到中国大数据市场与美国的异同之处,聊到创新工场的布局与BAT的发展……原本计划几十分钟的会面,一直持续了近3个小时。

从阿里巴巴辞职创业,一年发展至今,今天的桃树已初具规模,有近20位员工及十几个重量级企业客户。外人看到的是估值暴涨的神话,而作为创始人,杨滔和汪秦宇更多看到的是追梦路上从无到有的艰辛与喜悦。

然而,桃树的开始,却是个“三无”公司。

一无:没有团队的创业公司

创业最初几个月,除了和合伙人汪秦宇频繁的头脑风暴,杨滔做的最多的一件事,就是独自对着电脑闷头写代码。这个前淘宝数据科学团队的负责人,以前带兵打仗,现在只能自己上战场。

一个人在深夜中孤军奋战,实在疲惫不堪的时候,杨滔就常常将自己想象成钢铁侠或者蝙蝠侠式的人物:孤独,坚定,战无不胜。

在这关键的几个月,他用代码创造了一个又一个桃树机器人的雏形。团队虽然还没个人影儿,桃树却已具备了与其他应用团队合作产生价值的核心武器。

这些机器人个个“武艺高超”:兼备从数据源自动清洗数据,抽取特征,并自动学习、预测、解释及强化自我的能力。它们内置了世界顶级数据科学家的智慧精华,拥有让数据价值最大化的计算程序,可以模拟数据科学家工作流,肩负着将企业数据高效率转化为商业价值的使命。

迈宁数据创始人孔新川最先看到了桃树机器人的潜力。迈宁数据是一家专为银行做数据分析的金融服务公司,虽然已发展了多家知名银行客户,公司却一直受限于传统的咨询模式,数据工程师需要长期驻守在客户端。而桃树合伙人汪秦宇拥有11年的银行数据管理经验,杨滔据此进一步优化了桃树机器人针对银行服务的能力。

拥有了桃树机器人后,迈宁数据的银行业务项目周期从之前的半年缩短至一周,同时模型有效率大幅提升。

缘分不止于此,以良好的合作效果为基础,借助桃树迅速获取了1000万天使投资这一契机,桃树于2016年6月与迈宁达成了并购协议——孔新川正式加入桃树,任职首席运营官。此时,杨滔已从一个孤军奋战的“钢铁侠”,变身成为一个拥有近20人团队的数据智能公司领军人。

桃树的目标,是在不同行业中全方位实现智能化服务,而桃树的公司架构也逐渐理清,形成前中后三层式分布:底层算法研发、中层行业解决方案、前端销售,形成闭环。

桃树中层团队的负责人王志是北京化工大学博士,拥有丰富的机器学习理论研究及实战经验。中层团队是桃树的平衡团队与桥梁团队,肩负着极其关键的承上启下的责任:平衡客户今天的需求和多个行业背后通用的技术需求,平衡今天桃树已经能落地的和未来需要研发的技术核心,平衡今天产品技术怎样商业化和如何实现未来的终极目标。

杨滔对桃树的层次感满怀信心。

“企业的智能化升级,是今天要走的必经之路,明天要达到的终极目标。我们是同路人,可以协助企业更快的达到智能化的终极目标。”

二无:没有产品的科技公司

数据服务公司的最佳商业模式到底是卖产品还是咨询服务?在大数据概念已经铺天盖地的今天,连科技业内人士也依然充满雾里看花的迷惑。

美国大数据服务公司Palantir已成立超过十年且估值超百亿,然而业内人士对于其基本商业模式是卖产品还是咨询服务这一问题的争论却一直没有停止。

桃树已有多个智能数据机器人在各个行业成功落地,但在杨滔看来,“桃树是一个不直接销售产品的科技公司。”

从一个数据科学家的角度来看,杨滔认为大数据企业服务的最终商业模式是“解决方案”服务。然而,大数据的解决方案服务并不是传统的咨询模式,而是“咨询+产品”的组合模式。

大数据的技术很难完全自动化或产品化,但其中有一部分是可以的。大数据服务有三个主要层次:1.底层算法产品;2.行业应用产品;3.业务专家咨询服务。

杨滔认为最佳的方式是不断升级可以用通用的底层算法产品,再结合行业应用的解决方案去客户端落地。同时,不断把行业应用解决方案中可以产品化的部分再产品化,进一步结合工程师面向客户的行业经验,做出更好的解决方案。然后积累到足够经验,再不断把解决方案中可以产品化的部分产品化——如此循环递进,不断升级。

简而言之,数据智能化就是将业务经验数据化,并将解决方案中重复的及有规律的部分不断产品化,交给机器去做,使数据工程师与行业专家有更多的精力去解决业务中最核心的问题。

“我们不仅‘没有’产品,我们做的事也‘没有’客户需求。”习惯用哲学思维来看待商业问题的杨滔,常常语出惊人。

三无:没有客户“需求”的企业服务公司

大数据风头一起,拥有数据的企业无一不苦苦寻思如何将其宝贵的数据转化为价值,希望利用大数据技术为数据找到需求。更有甚者,不惜花费重金从外部购买大量数据,认定数据体量越大价值必然越大。

以这种思路理解数据价值的公司往往体会到的都是败不旋踵的滋味。究其根本原因,对于大部分企业,数据并不能直接转化为价值,因为数据需要借助业务场景来体现价值。

简而言之,数据和建模工具只是解决业务问题的手段。

然而问题是,企业往往并不清楚数据适用于什么业务场景?更无从得知海量数据中哪些才是有应用价值的关键数据?在这种情况下,企业往往是“守着金山吃咸菜馒头”,无法将数据转化为价值。

大数据到底如何转化为商业价值?杨滔认为,企业首先需要理解两个根本逻辑:

1.不是拿着数据找问题,是带着问题找数据

2.不是人去定义关键数据,是人给出海量数据,算法找到关键数据

因此在大数据时代,数据不过是原材料。数据离开了算法和应用,对企业来说只能是负担。

数据智能产品与互联网产品有着本质的不同。

互联网产品的核心在于创造新的需求和体验,比如说社交网络和线上购物,比的是谁有更厉害的需求痛点、更酷的技术或者更先进的架构;而数据智能产品并不直接创造客户需求,只将客户现有的需求都进一步智能化。客户需求在升级,产品技术也在升级,各行业的智能化道路已势不可挡。在这极速的发展中,“海量数据,IT系统,大数据算法”的背后,需要有一个统管“数据-算法-应用”三边循环的中枢神经。

杨滔将这个“需求背后的需求”、“产品背后的产品”称之为智能大脑,这个智能大脑,将是未来人工智能产业的基础设施。桃树正在做的事情,就是创造并不断完善这一最底层的机器学习技术。

桃树在成立仅一年的时间里,一起种树的已经不只有最初的两个人。团队现在不仅有技术大牛,也有擅长将AI技术落地的商务专家。

桃树那不是“产品”的产品已经应用于多家知名银行、电商企业和地方公安系统:

桃树帮助银行贷款坏账预测准确率高达80-90%,金融产品的营销响应率提升了3倍以上;桃树产品在电商企业中大幅度提升其挖掘爆款的效率;桃树产品在地方公安系统帮助刑警实时发现犯罪成因,有效提升犯罪破案效率。

这一个个让人眼前一亮的应用成果,都仅仅只是“智能大脑”潜能中的冰山一角。 桃树机器人拥有支持大量客户落地的核心知识,看似没有任何客户需求,却可以满足各个行业客户的不同需求。

这正印证了一点:人工智能正在将不同点的服务串成一个面,一个可以站在不同角度获得不同价值的智能服务源头。

深深埋在土里的种子,往往孕育着最强大的生命。科技的发展从PC时代,经过瞬息万变的互联网时代和移动互联网时代,硬件、软件、技术人才的积累与爆发都已齐备。如今,人工智能的种子,已经具备了一切破土而出的条件。

向下扎根,向上结果。桃树团队相信:“那看不到的部分”是“看得到的部分”的真正根基。


来源:Xtecher

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