來自微軟亞洲，出走海豚瀏覽器，核心團(tuán)隊二次創(chuàng)業(yè)阿博茨科技

在金融行業(yè)，只有15%的知識是整理好的，85%的知識隱藏在公告、研報、圖片、郵件中。“金融民工”在日常工作中需要花費(fèi)大量時間找數(shù)據(jù)、摳數(shù)據(jù)、填數(shù)據(jù)和畫圖表，做這些基礎(chǔ)性的重復(fù)工作，不但耗時，而且出錯率高，還將導(dǎo)致企業(yè)的人力成本上升。

現(xiàn)實中，大部分企業(yè)還停留在將數(shù)據(jù)數(shù)字化的初始階段，缺少挖掘數(shù)據(jù)、可供精細(xì)化運(yùn)營和決策的工具，加上互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的競爭與監(jiān)管層的壓力，讓企業(yè)處于“內(nèi)憂外患”的窘境。

得益于云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等信息技術(shù)的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)處理技術(shù)近年來在基礎(chǔ)理論、算法模型、創(chuàng)新應(yīng)用、軟件支持等方面不斷取得突破。億歐金融專訪北京阿博茨科技有限公司聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席產(chǎn)品官余宙，作為金融業(yè)的“變革者”，阿博茨是如何利用技術(shù)解決金融行業(yè)的痛點呢？

Al賦能，改進(jìn)金融數(shù)據(jù)處理流程

阿博茨科技，英文名稱為“Al、Big Data、Cloud”（ABC），也就是人工智能、大數(shù)據(jù)和云服務(wù)，是一家Al賦能金融業(yè)的科技公司。致力于使用AI技術(shù)改進(jìn)金融數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、提取、分析、沉淀以及呈現(xiàn)，基于自然語言處理、機(jī)器視覺技術(shù)和知識圖譜三項核心技術(shù)， 目前已擁有覆蓋數(shù)據(jù)生產(chǎn)和流轉(zhuǎn)、數(shù)據(jù)呈現(xiàn)和分析與決策支持全業(yè)務(wù)鏈條的AI產(chǎn)品矩陣。

余宙告訴億歐金融，區(qū)別于替代別人實施決策的“雇傭兵”模式，阿博茨更像是“軍火商”模式，為企業(yè)和專業(yè)人員提供可以適應(yīng)各種環(huán)境的“武器”，起到輔助決策的作用。

那么，阿博茨如何通過自身的金融大腦，利用Al進(jìn)行數(shù)據(jù)的處理，做好一個“軍火商”呢？

AI的作用，在整個數(shù)據(jù)處理過程中，主要體現(xiàn)在以下三分層次：

第一層是認(rèn)知引擎層。從無到有，無論是人還是機(jī)器，都需要一個學(xué)習(xí)過程。

對于一些分析師，需要在長篇幅的研究報告里尋找特定數(shù)據(jù)，僅翻看理解專業(yè)內(nèi)容這一過程，就需要耗費(fèi)大量的時間，還不包括分析師因為疲勞而造成的低效和錯誤。

那么對于機(jī)器的話，是如何實現(xiàn)人類數(shù)據(jù)查詢這個環(huán)節(jié)呢？機(jī)器首先要閱讀大量的報告，不斷地學(xué)習(xí)，然后才能把這些數(shù)據(jù)找到，認(rèn)知層就是把所有非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)解析出來。機(jī)器相當(dāng)于在做填空題，知道不同數(shù)據(jù)在什么位置。

第二層是感知層。這是一個從有到精的過程，舉個例子，認(rèn)知層讓機(jī)器知道水是無色、無味的液體，而感知層讓機(jī)器知道水可以解渴，在口渴時會想到水。

在解析一張財務(wù)報表中，比如說里面出現(xiàn)了1.98，數(shù)據(jù)中間是一個“.”，這到底是屬于分隔符，還屬于金融單位呢？都是要結(jié)合上下文，并且具備專業(yè)的金融知識，才能把這些數(shù)據(jù)整理得更好，這就是對數(shù)據(jù)的理解，并不容易。

對于阿博茨這樣的初創(chuàng)公司，余宙表示，AI的技術(shù)必須專注于非常垂直、非常細(xì)分的領(lǐng)域，才有可能做好。

第三層是可視化。這是一個從精到美的過程，當(dāng)機(jī)器找到信息，讀懂信息之后，如何把這些信息通過一套能夠繪圖的引擎進(jìn)行加工，用更美觀的方式呈現(xiàn)給分析師，也是不可或缺的重要一步。

對于一個剛?cè)腴T的新手分析師，可能對于手中的數(shù)據(jù)都不知道是什么含義，生成圖表又談何容易？

而阿博茨目前的可視化引擎經(jīng)過反復(fù)的文本訓(xùn)練，已經(jīng)學(xué)習(xí)并儲存了超過3千萬份金融的文檔和報告，閱讀了超過10億張的金融圖片和信息，幾乎已經(jīng)涵蓋了金融數(shù)據(jù)的所有類型。

量的積累，帶來的是質(zhì)的改變，當(dāng)分析師丟進(jìn)去一些數(shù)據(jù)樣本后，引擎可以迅速反應(yīng)，輸出標(biāo)準(zhǔn)化格式的表格、圖紙。

三大核心技術(shù)，夯實金融領(lǐng)域?qū)＜业匚?/p>

既作為阿博茨的核心技術(shù)，同時也是人工智能關(guān)注的三大信息類型（語音、視覺、語言）之一，自然語言文本是典型的無結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，由語言符號（如漢字）序列構(gòu)成，作為人類使用的最龐雜的符號系統(tǒng)，其理解一般被認(rèn)為是最難的一項。

數(shù)據(jù)來源：清華大學(xué)NLP實驗室劉之遠(yuǎn)團(tuán)隊

阿博茨通過三步，理解文檔內(nèi)容以及自然語言互動：

1、解析非結(jié)構(gòu)化文本，提取領(lǐng)域知識，分析出結(jié)構(gòu)化信息，相當(dāng)于上圖中“Part of speech”與“Named entity recognition”這兩個過程；

2、匯聚多數(shù)據(jù)源非結(jié)構(gòu)化信息，理解關(guān)聯(lián)關(guān)系，進(jìn)行結(jié)構(gòu)化分，相當(dāng)于上圖中“Co-reference”與“Basic dependencies”這兩個過程；

3、理解客戶自然語言輸入，識別用戶意圖，轉(zhuǎn)換為機(jī)器搜索指令；

以上市公司的一份普通增發(fā)公告為例，通常有三四百頁內(nèi)容，要實現(xiàn)對文本的完整理解，需要建立更完備的語義結(jié)構(gòu)表示空間，這種更完備的語義表示經(jīng)常成為上述NLP任務(wù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)預(yù)測的依據(jù)。

阿博茨的另一項核心技術(shù)是計算機(jī)視覺，是人工智能關(guān)注的三大信息類型之二。不同于人臉識別技術(shù)，自20世紀(jì)60年代開始研究，到現(xiàn)在其技術(shù)成熟度已經(jīng)達(dá)到較高的水平；文本的形式具有多樣性，內(nèi)容具有天然的復(fù)雜性。

余宙也表示，專業(yè)類型文檔，很難進(jìn)行信息的識別和提取，工具化是非常重要的能力

在文字識別技術(shù)（OCR）的基礎(chǔ)上，阿博茨更進(jìn)一步，不僅可以從紙質(zhì)文件、PDF、圖片中識別圖表，直接生成Excel文檔，還可以通過理解圖表的坐標(biāo)和數(shù)值關(guān)聯(lián)關(guān)系，重建Excel公式、重新繪制可編輯的圖表。

在具備了自然語言理解和機(jī)器視覺兩項核心技術(shù)后，阿博茨利用知識圖譜對數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲，將行業(yè)經(jīng)驗和知識沉淀，構(gòu)建領(lǐng)域知識大腦。

核心技術(shù)的實現(xiàn)，背后是阿博茨強(qiáng)大的技術(shù)團(tuán)隊作支撐。

8 位高管中5 位曾在微軟亞洲研究院從事操作系統(tǒng)底層研發(fā)工作，公司技術(shù)人員占比80%。創(chuàng)始人兼CEO楊永智在2010年創(chuàng)立基于安卓移動端的海豚瀏覽器，在全球成功俘獲2億多用戶，2014年被搜狐暢游并購后良性退出。

卓越的技術(shù)能力，讓阿博茨一舉囊獲2019年全球文字識別(OCR)領(lǐng)域最頂級賽事——國際文檔分析與識別競賽(ICDAR)多項第一，并榮獲2019年五道口金融學(xué)院主辦的“全球金融科技創(chuàng)業(yè)大賽10強(qiáng)”榮譽(yù)。截至目前，阿博茨擁有20多項全球技術(shù)專利，核心AI技術(shù)已列入中美禁運(yùn)清單。

 技術(shù)能力的最終體現(xiàn)，便是產(chǎn)品。數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的模塊化，使得阿博茨擁有較強(qiáng)的普適性，可以隨意進(jìn)行拼裝，適應(yīng)不同的環(huán)境；并且可以快速復(fù)制，應(yīng)用到不同的場景中去。

截至目前，阿博茨在金融領(lǐng)域成為服務(wù)專家的基礎(chǔ)上，觸角已經(jīng)在不斷延伸。大資管領(lǐng)域的券商、基金、資管，泛金融領(lǐng)域的銀行、保險、交易所，以及大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的酒店集團(tuán)、地產(chǎn)、電力、垂直電商都是阿博茨的服務(wù)客戶。

生態(tài)閉環(huán)，助力阿博茨持續(xù)拓展

在拿下港交所的過程中，阿博茨綜合運(yùn)用了自身的技術(shù)、產(chǎn)品、銷售優(yōu)勢，形成生態(tài)閉環(huán)。

在港交所全球招標(biāo)，征集數(shù)據(jù)處理服務(wù)商的這場競賽中，不乏像微軟、Google、IBM這樣實力強(qiáng)勁的國際選手參與其中。但他們大而不精，只做通用能力，針對具體的金融文檔，卻無從下手，是由下面具體的供應(yīng)商來完成；而阿博茨已經(jīng)過大量的訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，能夠從容應(yīng)對和識別各種不同類型的文檔。

在具體的合作階段，余宙認(rèn)為，“最差的生意就是只做IT的生意，不能服務(wù)業(yè)務(wù)部門，因為服務(wù)客戶賺的更多。”

所以阿博茨選擇與港交所的技術(shù)部門——技術(shù)創(chuàng)新中心進(jìn)行前期的對接，最終的服務(wù)對象是港交所的業(yè)務(wù)部門——清算與投資代理人服務(wù)部門。

在具體的服務(wù)效果層面，在提取公告、處理文本信息的整個過程中，阿博茨可以極大的提高效率，降低80%以上的人工，決策時間從3-5天可以降低到2小時。

標(biāo)桿式案例，也對上述生態(tài)閉環(huán)產(chǎn)生積極的正向作用。

未來，阿博茨將繼續(xù)進(jìn)行市場拓展，形成行業(yè)解決方案，并加大人才補(bǔ)充和研發(fā)投入。

在融資方面，自2015年成立至今，阿博茨已獲得天使輪、A輪、B輪合計5億元的融資，投資方包括源碼資本、啟明創(chuàng)投、SIG海納亞洲等知名投資基金，技術(shù)與產(chǎn)品得到資本的青睞。億歐金融通過觀察發(fā)現(xiàn)，阿博茨的歷次融資平均間隔時間一年左右。

君盛投資合伙人兼副總經(jīng)理李昊認(rèn)為，國內(nèi)企業(yè)的精細(xì)化運(yùn)作一定是整體的趨勢。而阿博茨用科技賦能B端，與金融業(yè)深度耦合，沖著解決企業(yè)數(shù)據(jù)處理的剛需問題，使得“數(shù)據(jù)化、專業(yè)化和國產(chǎn)化”成為自身的標(biāo)簽。

瑞·達(dá)利歐在《原則》一書中表示，人應(yīng)該成為機(jī)器的一部分而不是機(jī)器。隨著科技的發(fā)展，人工智能技術(shù)的迭代，人類越來越多的重復(fù)性工作會被機(jī)器人替代，而作為金融業(yè)的“變革者”阿博茨，所做的也僅僅是一個開始。

編輯：梁杰民

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