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文章于 2018年11月14日 被检测为删除。
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这家在C端坐拥6.9亿用户的企业,瞄准的一直是B端服务的金矿

姚音 潘鑫磊 中欧商业评论 今天

编者按

依靠C端做大做强的思维和打法能否无缝切换到B端?今天直接瞄准B端的创业者们要做哪些特别准备?成立于2006年的合合信息是这一话题的极佳观察对象。

采访 / 姚音、潘鑫磊

文 /  潘鑫磊 本刊资深编辑

 

自美团王兴两年前抛出“互联网下半场”论断来,人们日益相信消费互联网领域再出现大机会的可能性不高了。在搜索、社交、电商、资讯、出行、本地生活等主要C端场景,巨头们的优势越来越牢固。

 

突破口在哪里?转向产业、转向B端正在成为时下创投圈的共识。知名投资人朱啸虎近日称未来十年的中国红利在企业服务。巨头如腾讯也在不久前重新调整了组织架构,发力产业互联网,重点培育B端能力。但依靠C端做大做强的思维和打法能否无缝切换到B端?或者,今天直接瞄准B端的创业者们要做哪些特别准备?

 

成立于2006年的合合信息是这一话题的极佳观察对象:2009年以来推出的App名片全能王、扫描全能王相继成为爆款级工具应用,合计用户突破6.9亿;2015年推出启信宝,切入企业大数据,目前汇集国内1.8亿家企业共计600多亿条企业数据,同时通过数据服务和技术输出服务B端客户;今年又推出App“找到”进军商务社交,深度匹配企业间的供需、人才和服务对接……

 

合合信息的特殊之处在于它并不是一家App公司,而是一个沿着定位B端、服务B端不断进化的商业大数据平台。它既避开了传统工具应用“爆红即陨灭”的命运,同时又不断在企业信息查询、商务社交等新领域开疆辟土,背后依托的是什么样的企业级市场创业方法论?

 

我们近日专访了合合信息联合创始人、启信宝董事长陈晏堂和合合信息联合创始人、启信宝总经理陈青山。总结来看,击穿企业服务市场需要三方面基因的有机结合——懂互联网、懂技术、懂B端客户。

 

陈晏堂(左), 陈青山(右)


天生移动


中欧商业评论(以下简称CBR):合合信息最早被外界熟知是因为名片全能王和扫描全能王这两大工具型应用,直到近年推出启信宝之前,很多人都把你们当成一家App公司,你们自己的定位是什么?

 

陈晏堂:合合信息一直以来做的都是to B领域的解决方案。我们所有的业务收入都是通过企业服务获得的,而不是像现在的to C企业先把用户拉上来,再通过广告或者会员服务收费。我们始终聚焦在商业领域,不管是名片全能王还是扫描全能王,目的都是为商务人士提供有价值的服务。

 

以名片全能王为例,目前已经成为全球范围内最大的商业人脉数据库,活跃度程度甚至超过了LinkedIn;随着积累的商务数据越来越多,启信宝的推出就变得顺理成章,从个人商务转向企业大数据;而“找到”的定位则是一个更大的商业搜索平台,找人、找公司、找产品、找服务……“找到”的互动性会更强,可以理解成是商业领域的Google。其实我们从头到尾只做一件事,就是基于人脉和企业数据为商业世界建立更高效的链接。

 

合合信息产品矩阵

 

CBR:整个产品矩阵的起点是因为两款工具应用的全球成功,为什么合合信息可以抓住移动互联网最早期的一波大潮?

 

陈晏堂:很核心的一个原因是技术驱动。我们的创始人镇立新博士早在2000年前非常看好移动互联网,当时还只是叫移动智能终端,而且虽然当时智能手机上的照相技术刚刚起步,但我们非常看好相机在手机上的应用,所以坚持在这两个方向投入。当时的情况是手机厂商付给我们钱,每预装一个应用一美元,这在今天简直难以想象。借助先发优势和技术优势,几乎在没有任何营销投入的前提下,两款应用很快在全球获得大量用户。

 

名片全能王占据海外商务应用榜首

 

陈青山:对于同样技术驱动的团队来说,我们能够跑出来的很大一个原因是直接从移动端起步。比如同样对于识别类应用,当时国际上也有不少优秀团队,但它们的产品还是基于桌面扫描仪时代的技术去开发,虽然可以保证清晰度和像素,但当置于移动场景下时,一旦手机摄像头发生抖动、背景杂乱或者光线偏暗,上一代的技术就不是很奏效了。我们则是完全基于移动场景去设计技术路径同时优化产品体验,后来一举拿下了三星总部、瑞士再保险公司等头部客户。

 

今天,整个合合信息的技术团队由多名世界顶尖的人工智能与模式识别技术科学家组成,在全球范围内拥有近300多项发明专利,且90%以上员工毕业于国内外名校,开发人员平均拥有 5 年以上开发经验,大多是人工智能相关专业毕业,在人工智能、大数据挖掘等领域拥有丰富经验。

 

金矿在B端


CBR:虽然你们定位在B端,但比如像启信宝,它也有面向C端的场景和服务,等于你们要搭建B端和C端两套体系和能力,而两者差异又非常大,是不是会变得不够专注?

 

陈晏堂:我们从来都是C端和B端同时进行,比如名片全能王和扫描全能王也有自己的企业版,因为这样就构建了一个闭环。举个例子,用户在使用启信宝个人版时查阅了一系列报告,当他有更深入的需求时,现有的数据可能就不够了,例如当他需要进行批量查询或者对供应商监控时,这个时候企业版的服务就无缝衔接上来了。

 

陈青山:启信宝其实有三层架构——第一层是我们的AI和大数据平台;中间一层是产品,包括技术产品、数据产品以及B端、C端可见的用户端产品;最上面一层是场景,大的场景比如针对B端的解决方案或者相关行业解决方案,小场景主要针对C端,比如专门面向律师、财务、媒体这类人群。每一层都紧密连接,每一层也都需要迭代和创新。

 

CBR:现在市面上和启信宝类似的产品也不少,有些甚至完全按照消费互联网产品的思路在做推广,比如花大价钱在各大平台打广告,相比之下,启信宝的竞争策略是什么?

 

陈晏堂:首先,我们不会像C端公司一样去“烧钱”打广告,因为这样的投入产出比是很低的;其次,国家未来对相关数据很可能会采取更加开放的态度,纯做C端的平台价值会下降;最后也是最重要的,企业查询平台未来真正的金矿在B端,这也是启信宝和同行最大的差异,只靠C端的服务太浅层次了,而且C端用户的使用频率也非常低。启信宝现在着力为企业提供大数据解决方案,根据客户和行业类型匹配不同的模块化服务,目前平台上已形成近百个服务模块。

 

陈青山:比如我们和一家股份制银行总行的合作就很典型。启信宝给银行搭好大数据平台,银行接入自己的一手数据,启信宝再把外部数据灌进平台,进而生成数据模型和数据产品,再嵌入银行各个业务场景。比如现在银行审查担保关系时就能清楚看到担保方和被担保方之间的种种联系,这将显著提高风控水平。从竞争角度看,各家针对C端的应用场景的确差距不大,但作为公司整体来看,我们更关注基础的数据能力以及覆盖更多的B端场景。C端用户不一定搞得清楚,但企业会很明白。

 

CBR:从to B业务看,启信宝目前大量的企业客户集中在金融领域,首先,启信宝如何理解B端用户的需求和痛点?其次,未来会选择深耕金融领域还是会横向拓展到其他行业?

 

陈晏堂:启信宝的客户主要针对金融和泛金融行业,但也是面向全行业的。目前,启信宝的主要目标客群包括金融、泛金融、供应链、投融资、律师、审计、会计,社会服务等。

 

AI和大数据是未来


CBR:过去十多年以AI、大数据为代表的技术在中国整体to B的商业应用中经历了哪几个主要发展阶段?

 

陈青山:以合合信息的经历看,我觉得有三个比较关键的节点:2009年、2012年以及2015年至今。


2009年是移动互联网启动的前夜,标志性事件就是苹果App Store的成立,以前手机上的应用都由厂家提供,此后变成无数开发者的舞台;


2012年之后,移动互联网大爆发,人工智能和深度学习等技术受到关注,我们自身以识别为核心的技术进一步完善,随着名片全能王和扫描全能王两款应用的成功,品牌优势开始显现,越来越的B端客户找我们做和识别能力相关的解决方案;


2015年开始,我们接触的商业数据越来越多,感觉基于深度学习的企业大数据平台会是一个大趋势,于是开始做启信宝,背后依托的是场景文字识别、神经网络、自然语言处理、知识图谱等一系列核心技术。

 

启信宝研发的知识图谱功能呈现马云投资任职图谱


CBR:知识图谱是启信宝技术积淀的一大体现,也是整个平台的基石,从产品和技术角度看,启信宝在实现这一功能背后的核心壁垒具体体现在哪些方面?

 

陈青山:启信宝的核心竞争力包括以下三个方面:第一,启信宝拥有国内领先的实时、动态、多维、全量的商业大数据库,不仅包含了企业公开信息,还将事业单位,机构,非盈利组织,律所等信息全部整合;第二,启信宝在AI人工智能技术领域有过硬的专业实力。值得一提的是,之前有竞争对手利用爬虫想要爬取我们的数据,我们在非常短的时间内就发现了这个问题,并及时制止。这样的一个平台不仅是抓取和整合公开信息,还需要结合诸多AI前沿技术,绝不是一些人理解的只是卖数据库;第三,与友商不同的是,启信宝不但服务C端,启信宝更专注于为企业供多项企业级的大数据服务,对数据进行二次加工,数据清洗,智能信息搜索与查询、关联关系分析、风险实时监控与推送、舆情监控、拓客展业等。

 

CBR:今天AI、机器学习、大数据都成了一个个热门词,一部分人觉得它们会对未来商业产生巨大影响,也有声音认为我们可能现阶段高估了这些技术的价值,作为在一线每天和这些技术打交道的人,你们的直观感受是什么?

 

陈青山:身处其中,我们还是非常信奉AI和大数据就是未来。身在外围的人因为变化还没有切实在他们身边发生,往往会予以否定,一旦他们也感觉到了,这些事情其实就自然成熟了。我记得很多年前,许多人还非常看不上数码相机,因为当时的像素只有十几万,但今天手机上的像素已经可以达到3500万。


所以用今天的经验值去判断AI和大数据没有太大的参考价值,相反,现实情况是无数的资金已经砸到了AI、大数据、云服务和自动驾驶,未来这些领域一定会出现大产业和大公司。


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