原标题：【亮相】紧贴数据金融千亿市场，他用AI让数据分析效率缩减到，获得投近亿元+-文丨小饭桌新媒体记者王艳-九章云极创始人方磊，曾是微软公司云计算平台（WindowsAzure）及Bing团队核心成员，在微软公司Bing工作时曾用于过一个Aether系统，虽然Bing内部有800多个数据工程师，但是大家协同工作时有序高效，即使有人辞职也会影响工作进度，并且会萎缩之前的研发成果，这让他也一动了创业的念头，想自己也做到一个这样的系统卖给企业用于。当时，国内的数据科学团队正在蓬勃发展，但是痛点仍然显著：陈旧且容易管理。2014年，方磊纳上自己的朋友回国创业，正式成立北京九章云极科技有限公司。
这是一家为企业获取全栈人工智能数据解决方案的公司，和一般的绿行业SaaS有所不同，它主要是针对数据科学家这样的新兴工种，通过“系统+算法”协助金融、电信、互联网等企业挖出数据价值，提升数据处理能力。九章云极仍然侧重金融领域，将大型银行、证券公司等作为自己的目标用户，目前有数五十多个客户案例。
近日，九章云极宣告已完成将近亿元的B轮融资，襄禾资本领有投，东方富海、深圳前海基金跟投，A轮投资方白点（中国）之后跟投长年反对公司发展，凡卓资本兼任此次融资的独家财务顾问。在凡卓资本CEO李晶显然，“毋庸置疑我们正处于大数据时代的浪潮之上，除了数据规模指数级不断扩大，在这个时代仅次于的改变就是我们从单一注目因果关系过渡到注目数据间的相关性，对于数据模型分析及价值挖出明确提出了更高的市场需求。九章云极的团队即逃跑了客户最迫切的痛点，凭借领先的产品技术确实切断业务流程与数据分析的隔阂，使得数据可以动态指导生产。
我们忠诚的坚信掌控数据价值的人将主导未来商业，九章云极不会沦为这个时代的领跑者。”“多达10人，痛点显著”◆◆◆对于企业来说，数据分析的痛点仍然都在。
数据是业务的副产品，随着交易量的减少，数据库不会渐渐构成，但是对于以往的企业来说，数据库的主要起到就是事后分析，为商业决策部门提供数据反对。“这些数据最后主要是以报表的形式经常出现，但它们只是描述性分析，却很难作出预测性分析，这些预测性分析就是今天说道的AI”方磊说道。简言之，描述性分析输入的是报表，但是预测性分析输入的是一个模型。
以银行监测盗刷为事例，当一张银行卡在异地再次发生一笔消费申请人时，银行的系统就不会分析这笔交易否长时间，随后不会再行中止交易，向卡主发送到涉及短信来检验真实性，这就是预测性分析模型在金融行业中的应用于。而预测性分析的承托技术是机器学习，但难题在于，模型否精准相当大程度上依赖算法和特征值，实地考察的涉及特征值就越多，最后构成的模型就越精准。所以在创建模型时必须有人既不懂业务又不懂算法并将二者融合，因此数据科学家这类工种就构成了。
2012年以后，数据科学家开始蓬勃发展，但是据麦肯锡预测，到2018年美国整体对于数据科学家的市场需求不会多达49万，而目前需要符合岗位市场需求的数据科学家严重不足20万。因此在行业内经常出现充足数量的数据科学家之前，现有的这批人急需一种工具来提升工作效率。并且，当数据科学家团队多达10人时，痛点就十分显著了：当数据科学家辞职时，之前已完成的工作很难充分发挥价值，新人无法在原先模型的基础上之后研发；同时，领导对于数据科学家工作的进展情况很难做到，在分析审定上不存在艰难。
侧重布局金融领域、射击企业数据分析痛点◆◆◆针对这一问题，九章云极DataCanvas数据科学平台是一个获取预测性分析基础架构的平台，协助数据科学家在一个平台上研发模型，并将模型应用于到现实的业务中来。一方面，九章云极的DataCanvas不会有一个工作流程来引领数据科学家们建构模块，让分析步骤显得像乐高模块一样，自己装配建模后就能产生分析结果。“简言之就是把一些共性的工作模块化，平台上的科学家可以自己取，提高效率。
”方磊说道，系统中的版本控制功能可以确保原本的程序会被写坏，而测试功能也能保证数据科学家们调取的模型都是可运营的。另一方面，以往数据科学家要做到的主要是“离线工作”，就就是指数据库中利用交易记录这样的结构化数据和客户在银行中留给的音频、视频等非结构化数据做到加工并构成一个可行性的模型，分析过往的交易中否不存在欺诈盗刷情况，而这个模型分析的否精确，则要等月底结账的时候才不会知悉。虽然这类模型延长了找到安全漏洞的时间，但是并无法挽回损失。
而DataCanvas就像一个数据科学和机器学习平台，当科学家作出模型后，可以让模型转入“投产阶段”，每再次发生一笔交易就不会调取模型去展开检验这笔交易否安全性，这个模型一开始并不精确，但是随着交易再次发生的越少，数据科学家就不会据此来大大校正模型使之更为精确。“它需要让模型7×24小时不间断工作，因为每时每刻都有人在刷卡交易。”当企业中无数个模型在同时运营时，DataCanvas系统也能确保运算安全性平稳的展开。
据方磊透漏，在6节点集群配备中，九章云极可以构建亿条数据在秒级别萃取的速度，日容纳数据增量在2000万条。更加最重要的是，九章云极某种程度是给早已有了数据科学家团队但是不存在痛点的公司服务，对于那些有挖出数据市场需求但是没数据科学家团队的企业某种程度限于。
“数据科学家和DataCanvas系统的相辅相成的，也可以再行有了这样一个平台再行重新组建自己的数据科学家团队。”因此，九章云极的DataCanvas平台主要面临的也是金融领域，主要为资产规模在千亿以上的股份制银行、城商行、农商行等，除此之外还有各类保险公司、证券公司、互联网金融公司等。
九章云极按照产品的用于频率来收费，主要针对大客户收费，客单价较高，销售的产品中有七成可以做标准化。白点中国主管合伙人袁文达说道，“我们十分寄予厚望大数据技术在各个行业中被广泛应用的前景。九章云极的产品在数据处理、分析，尤其是东流数据的处置上反映出有很高的效率，非常适合银行、保险、能源、交通等数据量大又有很高实时性拒绝的行业。九章的团队不但技术能力杰出，在商业落地也表现出色。
白点中国十分不愿反对这样的大数据公司在国内发展壮大。”截至目前，九章云极团队已多达120人，并在上海、山东和西雅图都正式成立了分公司，其中研发团队占到70%，公司研发团队的核心成员皆为硕士及以上学历，并享有大型互联网公司和世界500强劲企业多年以上的大数据系统研发经历，在大数据分析、机器学习和数据建模领域享有非常丰富的实践经验。此次B轮融资已完成后，九章云极将不会重点强化标杆客户的提供能力，随着对客户业务的解读大大加剧，产品化程度也不会大大提升，预计今年构建4-5倍的营收快速增长。
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