启动Pre-IPO轮融资，大数据智能企业金电联行将冲击科创板

启动Pre-IPO轮融资，大数据智能企业金电联行将冲击科创板

截至目前，科创板公开发行股票的企业已达到51家。在科创板重点鼓励扶持的六大领域当中，新一代信息技术被排在了第一位，然而从目前公开发行的51家企业情况来看，当下最为火热的人工智能赛道却只出现了虹软科技一家上市企业。

近日，记者获悉，知名大数据与人工智能企业金电联行正筹建新一轮Pre-IPO轮融资，预计明年冲击科创板。金电联行董事长兼CEO范晓忻在接受记者采访时表示：“目前公司已经开始相关上市辅导工作，公司即将实现三年连续盈利，现在行业分析以及相关数据都对公司上市利好。”

创立于2007年，金电联行是国内最早在大数据领域布局的企业，在2014年12月获得中科院旗下基金亿元级B轮融资以后，2015年4月又获得由三联虹普领投注资数亿元的C轮融资。

范晓忻透露表示，2015年获得C轮数亿元融资基本奠定了金电联行在大数据领域的领先地位，从那时起公司便进一步强化技术研发。经过4年多技术打磨，公司更注重底层技术实现，能够以平台级的技术为客户提供更全面地精细化服务。

金融大数据起家，稳居信用市场第一阵营

2015年9月，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，系统部署大数据发展工作，大数据产业发展在国内迎来全面发展热潮。但其实早在2015年之前，金电联行便先行业一步进入了大数据领域。

金融行业作为数字化程度最为充分的领域，一直被认为是大数据、人工智能等技术信息技术的最佳试验基地。得益于当时金融市场比较好，大多数的金融机构也非常愿意采用新的技术，金电联行2007年成立之初，便开始切入金融领域，通过对中小企业的供应链、企业盈收、支出等指标对企业数据进行分析，然后向银行机构提供数据报告以及贷款评估，帮助中小企业融资。

范晓忻透露，金电联行在2010年的时候便通过数据分析帮企业完成最高单笔1500万的信用融资（现已突破单笔6000万）。当时行业里同类型的企业几乎不存在，公司受到了金融机构的高度欢迎，并且与国内多家竞争力很强的股份制银行达成了合作。随后，2013年国内经济环境变化，，银行对中小企业贷款更关注风险，金电联行基于早期通过信用贷款积累下的大量技术和经验，开始为银行及类金融机构提供基于大数据的量化风险管理服务，取得进一步发展。

在2015年大数据产业热潮形成之前，公司已经在最需要这一项技术的金融领域奠定了领先优势，得益于公司的大数据技术及征信能力在市场优异表现，金电联行于2015年获得了中国人民银行首批企业征信牌照，当时全国只有13家，金电是首家基于大数据的征信企业。也是在那个时候，金电联行开始进入政务市场，通过技术手段帮助地方政府建立信用支撑体系，对区域内的企业发展现状以及运营情况进行综合评估，进而了解地区的产业发展现状，有效辅助政府引导基金的分配，促成区域产业发展激励。

据了解，截至目前，金电联行在企业信贷与风控方面已经累计帮助1000+中小企业获得60亿元纯信用无抵押贷款，增信放款达200亿；累计监管金额超过1000亿元。在政务的信用平台与服务方面，公司已累计搭建超过70个信用平台，服务遍布全国20多个省市自治区，同时还推出政企大数据治理，地方金融风险监控等多种业务。

赛迪顾问最新发布的《2019中国公共信用数字化市场白皮书》分析指出，金电联行作为国内信用领域的大数据科技企业，在公共信用数字化市场和商务系统细分市场双双雄踞榜首，市场占有率全国领先。

强化技术研究，进一步深入产业互联网

2015年，伴随着大数据产业热潮的崛起以及金电联行在金融与政务市场取得的成绩，金电联行获得数亿元C轮融资，逐步奠定了金电联行国内大数据行业领军企业独角兽地位。金电联行也把更多的精力投入到技术研发领域。

伴随着大数据产业发展进入深水区，许多行业里面的企业开始希望更进一步了解大数据技术如何与具体场景结合，他们不再满足于大数据企业仅仅只是提供服务黑盒，开始渴望了解大数据产品的建模方式、业务逻辑。在金融领域，一些机构的需求从购买服务向自建平台转变，这也导致了大数据服务从最初输出业务结果转变为输出业务过程。这一转变成为了金电联行获得C轮融资之后，进一步强化技术研发的关键。

范晓忻表示：“强化技术研发是对市场变化的积极响应。公司之前的技术服务是以场景为主导，主要面向客户提供一体化的整体式服务。强化技术研发之后，公司逐渐将原来的技术分层，横向输出技术，以技术芯片的方式把某一个环节的技术以及能力提供给客户；另一方面，原有场景导向也逐渐转变为纵向的平台级封装。”

在技术层面，大数据技术架构可由数据获取生成、标准化治理与处理、分析建模、场景运用这四个维度构成，金电联行率先提出采用五层架构模式分层设计，以芯片级输出打造大数据运用能力。具体分层情况如下：

据介绍，金电联行独创的“数据工厂”具有对底层割裂且杂糅的数据进行清洗、加工、以及生产组装处理的功能，不仅实现了所有功能对外API化，而且通过500+2000个组件实现了全面实时的数据处理流程监控。在这一基础上，金电联行研发了自动化刻画对象并生成对象特征技术，并进一步配合建模专家系统开发出基于人工智能的自动建模系统。

据范晓忻介绍，截至目前，公司已经基本完成整体大数据技术的封层改造以及能力构建，在分层治理模式的架构之上，已经具备全方位的大数据能力，能够随时切换应用场景。

2018年，腾讯等消费互联网巨头开始将产业互联网看作下一个转型升级的重要阵地，但是对于长期深耕B端市场的大多数企业而言，他们进入产业互联网的时间比腾讯等机构要早。在C轮融资的技术强化期，金电联行还抓住了产业互联网崛起的热潮，从2017开始在相关业务布局。

范晓忻介绍表示：“德国工业4.0已经提出很久，但我国很多领域的数字化程度仍然非常低，尤其是在一些具体的产业场景中，仍然在靠以人为主的方式运行，这里面存在很大的改造空间。意外的是，在公司底层数据处理以及建模都已经实现自动化的情况之下，公司进入产业互联网某一个单一领域的时候速度非常的快，这为公司在产业互联网领域的广泛布局奠定了基础。

据透露，目前金电联行已经在10个细分的产业领域有应用案例，在产业领域潜力巨大。

持续拓新，基于因果推论的智能更适合产业互联网

一直以来，业界对于大数据与人工智能之间的关系如何确立这一话题存在很多争论，一部分人认为大数据是人工智能的底层建筑，大数据从属于人工智能产业；但是另外一部分人却认为人工智能可以归属于数据分析在算法层面的进一步强化，大数据与人工智能是互相包容的，不分彼此。

在范晓忻看来，他更认同大数据与人工智能互相包含交叉，互为纽带。“只不过大数据更偏向于底层，更加的具备工程属性，而人工智能相对要更加的非工程化一些，属于智力密集型产业。如果大数据企业不通过机器学习等方式找到不同数据之间的联系以及关联，也不可能产生价值。”范晓忻表示

从目前人工智能受到来自政府、产业界以及企业主体的高度支持情况来看，人工智能进入大规模商业化运用已然成为必然到来的事实。凭借技术以及在金融市场的先发优势，目前金电联行已经先后在金融、政务、产业三大方向取得了突出的成绩，伴随着后续产业的进一步深化发展，未来的机会将会是属于技术实力雄厚，同时还能够不断顺应市场变化，拓展新业务的企业。

据透露，目前金电联行已经开展了大量边缘计算产品的研发，通过把公司的技术能力封装到硬件产品当中，进一步拓展了公司大数据技术的覆盖能力，而且已在诸如风力发电站、企业信用终端等领域实现了落地。

此外，在基础科研方面，公司还开展了基于因果推论的机器学习研究，并且取得了优于传统人工智能算法的效果。

其实目前人类对于自然的探索范围已经达到了非常极限的程度，人类已经进入太空探索和离子探索阶段，只不过对于大多数人而言，目前已经发现的大量规律以及知识并没有很好的利用起来，基于因果推论的机器学习算法正是研究如何运用好已有知识的一门技术。

范晓忻表示：“在产业互联网场景下，由于产业深处往往存在大量既定的规律以及方法方式，这导致了在产业互联网场景下，基于因果推论的人工智能算法在解决问题的质量以及效率上往往要超过基于神经网络自动学习得出的效果。实践效果表明，基于因果推论的机器学习算法在产业互联网领域有着独到的优势。”

为冲击科创板，同时也为企业更长远的发展，范晓忻表示：“下一步公司将在科研方面持续强化自主可控的技术，在基础层做更多的探索以及研究，同时丰富更多产业场景并落地实践。同时，公司还将进一步扩大市场占比，在公司具备竞争优势的领域进一步凸显优势，在与公司业务高度相关的领域进一步拓展市场。”

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