3月9日消息，金融大数据服务平台知微云宣布已获得数千万元Pre-A轮融资，由银杏谷资本、林耐资本、德同资本共同投资。知微云创始人王常忠表示，本轮融资将主要用于技术研发与市场拓展等方面。
在创业之前，王常忠在金融行业有20多年从业经历，深感数据对于金融行业的重要意义。举例来说，在金融投研这块，常需要查阅大量行业资料，但隐藏的很多数据信息和趋向，并不容易被人发现，导致企业对行业分析预判成本居高不下。
2015年，怀着以技术驱动金融业务的想法，王常忠开启了新的创业项目。在前期，王常忠为寻找适合的切入口，花了近一年时间做市场调研。“当时大数据是一个非常热门的词汇，但是如何使大数据在金融行业落地应用，对于金融人来说是个巨大挑战。”王常忠说。
在调研过程中，王常忠参与了很多金融和科技圈主题探讨活动，在此期间，他认识了阿里大数据部门总监闫安。由于两人在创业认知上的契合度极高，加上各自的优势，2016年初，他们决定聚焦金融、证券、期货市场，打造一款标准化、通用型的底层金融大数据平台，方便企业通过平台获取行业信息，做专业性的分析预判。
从2015年初想法提出到2016年8月知微云投入使用，为做好一款金融技术服务产品，王常忠团队对用户需求进行了精准梳理。“以期货为例，通常我们是先聚焦于一个子领域，然后和该领域的专家深入沟通合作，发现哪些是现在最急需解决的问题，哪些是可落地的，落地方式是什么?”王常忠告诉i黑马，知微云和专家合作所要推出的落地方案，并不是一次性项目，而要做成领域内的标准化产品，然后开展从技术业务到营销渠道更深层次的合作。
知微云联合创始人、CTO闫安指出，在产品的业务流程上，知微云大致分为三步，第一步是做数据聚合平台，比如说要给银行白金卡贵宾做出行服务，那么，知微云与合作伙伴会通过聚合他们历年沉淀的数据，来描摹用户画像，挖掘客户深层需求。第二步是做业务的数据化，也就是利用收集的数据，提高现有业务的营销能力和转化率等指数水平。第三步是做数据的业务化，即通过现有的数据逐步开拓和支撑它将来更新的业务，丰富应用场景，拓展业务线条。
值得注意的是，在提供大数据服务过程中，数据安全常是企业用户考虑的重要问题。对此，在数据源上，知微云将数据分为两大类，一类是公开数据源，比如说新闻年报等文本信息。知微云通过对大量的非结构化数据进行结构化地分析处理，来让客户更加简单便捷地获取想要的信息。
而另一类是对于用户数据的处理，为此，知微云在客户间建立了大数据产业联盟，在设定的数据交换平台，客户可以在可用不可见的场景下进行合作，这就为 合作客户之间提供数据服务互利的桥梁。
不过，对于知微云平台来说，在底层平台设计和数据采集上的通用性会比较强，而延伸到数据分析决策层面，知微云的做法是将平台模块化，像乐高积木一样，根据各自需求，迅速搭建不同细分领域的小应用，而用户感知的则是针对这个领域高度定制化的服务。
“如果单推某个应用的话，需要长年积累才会显示出差距，掉头也比较难。金融行业驱动是多方面的，比方说我们推出的企业评估体系，不仅针对新三板企业，之后还要用于更多的细分领域。归纳来说，我们提供的就是一种PaaS+SaaS服务模式，PaaS做的是基础平台，而在SaaS层做的是各种精细化的应用型产品。”闫安告诉i黑马。
当前，新三板企业大数据评估系统是知微云主推的产品。2016年新三板企业超过一万家，涉及业务繁多，但不同于主板有大量证券机构研究员做监测分析，新三板生态圈中相关人力非常有限，通过自动化手段来做信息数据的收集和研判，正成为圈内机构的刚需。
在这块，知微云基于大数据、机器学习等技术，所建立的是一个新三板企业信息数据抓取、整理和分析平台。也就是说，新三板生态圈内机构可在平台上清晰看到企业完整画像，包括它的主营业务、财务分析、投资产业分析等。
王常忠表示，虽然达不到研究员的水平，但知微云至少能自动提取60%~80%的重要信息。对于投资人、银行、券商来说，可以借助智能化的企业评估体系，对新三板企业的盈利、经营、创新等能力进行综合评估，推进投资决策。而对新三板企业本身来说，也可以利用企业合规诊断系统，根据网上暴露的行为轨迹，提前排除一些风险因子。
至于盈利模式，目前知微云集中在两块，一个是向新三板产业圈相关机构收取服务费，另一个则是针对B端期货、资管等金融行业大客户，做投研平台使用的收费，客单价在百万元级别。王常忠称，自2016年8月知微云大数据平台投入使用以来， 合作客户已达十几家，平台拥有2万多注册客户，2000多付费用户。值得一提的是，目前知微云已和龙腾出行、南华期货等达成战略合作，并孵化出智能机场云、期货大数据投研及投顾系统等产品。
在核心团队上，知微云主要由来自微软、阿里、同花顺等公司的金融技术专家和海归人才组成，其中创始人王常忠是连续创业者，拥有20余年金融业从业经验。首席科学家兼CTO闫安毕业于中科大少年班，先后长期负责微软总部和阿里巴巴核心大数据部门。
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