烯牛数据：用大数据帮助投资人量化投资

徐硕

解决一级市场的投资痛点。

“曾经学到的东西都派上了用场，一分一秒都没有浪费掉。”烯牛数据CEO李锦香说。这是个信息理工行业为数不多的女创始人，毕业于北京大学信息管理系，曾在野村综研担任咨询顾问，先后参与过日本佳能、韩国乐天（Lotte）等多家全球500强公司的战略咨询项目，2012年加入戈壁创投担任投资副总裁。

做了几年的投资后，李锦香发现，光找项目、筛选项目，差不多就要花费投资人70%的精力，尤其是在经过2014年资本热潮之后，项目多到看不过来不说，还可能遗漏掉好的项目，而投资人用于投前分析、投后管理的时间也被大幅度缩减。

那么，能不能通过数据化分析来找项目？但这个想法随即便被她自己否定了。2014年有关创业的数据源并不多，人工智能也尚处于萌芽阶段，且市场环境也不具备这样的条件。

直到2015年，当时还是戈壁创投CTO的杜强做了创业项目的数据采集来帮戈壁的成员推荐项目，可难免存在一些烂项目。李锦香思考，有了大数据，如果能驱动一级市场量化投资平台，帮助投资人发现并管理项目、提升效率就好了。2016年，李锦香和杜强等人离开戈壁，成立了烯牛数据，开始专注于一级市场的量化投资。

一级市场的量化产品要怎么做？

由于一级市场大数据大多不是公开数据（基本隐藏在文本、新闻中），需要对大量非结构化数据进行清洗、聚合、分析，技术难度大，投入也就會越来越大。

在数据的清洗及聚合上，烯牛数据通过语义分析从全网智能抓取数据，用于搭建自己的项目库。他们定义了人机协作规则，使得数据清洗得更加高效。目前烯牛的数据源有100多个，如新闻、创投相关网站等，并汇集了20万家公司数据、近1000家创投机构数据。

为了能够帮助投资人更精准地找到项目，李锦香将判断一个好项目初级的标准定为团队优秀、媒体热议、下载激增等七个维度，利用可量化的数据制定烯牛特色标签，替投资人进行筛选。

而推荐得是否准确，完全取决于机器的分析学习能力，通过人机互动不断理解用户需求，互动越频繁，推荐越精准。

于是乎，基于底层的大数据平台，烯牛数据将投资产品化，又推出机构投资项目管理SaaS服务，具体体现在投中、投后及基金内部管理上。在投中阶段，投资人可以记录项目的推进情况，机构老板可以实时查看项目推进阶段，比如发了多少TS，最后投了哪些。

在投后管理阶段，除了季报、年报等基本信息，烯牛数据主要是帮投资人追踪项目发展及竞品异动的情况。

同时烯牛数据还有内部管理功能，使得同机构的投资人之间可以共享项目进程等决策信息。

利用大数据探索更多可能性

创业前，李锦香觉得一级市场大数据变现时间长，投入和产出基本不成正比，再加上资本寒冬，万一没有钱，产品就断了，留下一堆数据蛮可惜的。但后期，有了人工智能等技术方面的应用，她认为在投入产出上反而会有可能呈指数增长。

2016年11月，烯牛数据完成由启迪之星、微路演、峰谷资本联合投资的800万元天使轮融资。截止到目前，烯牛数据有投资人个人用户近3000人，机构版试用机构近百家，周活超过20%。

创业后，身份的转变让李锦香发生了极大的改变。她变得越来越自律，每天8：30便准时出现在办公室，并把对自己的严谨扩散到了整个团队，结果就是“我变成了曾经自己最讨厌的那种老板”。李锦香说，创业更需要彼此协作，不像做投资的时候是单打独斗。

对于未来，李锦香认为，烯牛数据可以从GP扩展到LP人群，帮高净值人群做资产配置，而基于自己的投资人背景，也会将重点放在底层数据及辅助决策上，以期满足投资人的需求。至于近半年，烯牛数据将推出更多基于大数据和人工智能的新玩法，比如基金业绩实时评估等功能。