合合信息副总裁李明：AI大数据视觉下的全球企业商誉

合合信息副总裁 李明

（以下为演讲实录）

各位嘉宾大家下午好，首先说一下合合信息。在座应该都用过我们的产品，但可能不知道合合信息这家公司。不知道在座各位有没有听说过名片全能王、扫描全能王、启信宝，这些都是我们C端产品，同时我们也是一家基于人工智能的研发，来做业务场景的公司，我们有很复杂的to C和to B两条业务线。

《经济观察报》是我很早就一直在关注的媒体，不断的在看他们发布的报告。我们启信宝基于企业大数据，提供底层数据分析能力。《经济观察报》在媒体中来讲是另类，因为是在边上看各个行业观察，获取大量行业数据，然后通过分析给出一些独到见解。其实我们启信宝诞生后跟《经济观察报》有很深的合作，我们在他们分析逻辑当中提供了很多客观的底层数据，所以说这一次我们也是联合了《经济观察报》一起给大家公布一个榜单。

2019美好生活创造者企业指数榜单，大家看进榜企业都有一个评分，评分背后有我们提供的海量数据，每家企业通过700多个维度进行客观分析，分析出这些企业在最近几年里面整个动态的成长性，对于美好生活创造者这个概念，给出了很多有建设性排位。这就是一个总分排位情况，分值背后权重我一会给大家介绍一下，举例说明，排第一位的是美团。我们从这家公司多维度数据当中发现，这家公司成长性非常好，目前市场估值5千多亿港币，同时我相信在座每一位都使用过他们的外卖服务，为我们整个就业提供了大量机会，所以我们认为这家企业应该进入榜单，是屈指可数的好公司。

另外我们举一个例子，瑞幸咖啡今天很有心，从早上到现在一直不断的喝瑞幸咖啡提供的饮品，这家公司也非常有意思，创造了中国企业在纳斯达克上市的奇迹，短短几个月时间，不到一年时间基本上在美国纳斯达克成功上市，我上台之前看了一下，目前瑞幸估值应该是40多亿美金。然后我们对他做成长性分析，发觉这家公司的关键发展点是在B轮融资和B+轮融资，B轮拿1亿美金投资，是在2018年底，今年1月份又拿了一笔1.5亿美金的B+，这两笔融资进来以后整个业务格局发生了非常快速的增长，网点数急剧增加，同时很多订单量急速上升，用户补贴做了一些调整，保证业绩能够很快速的上升。今年5月份和6月份在纳斯达克上市，到现在为止刚刚发布了整个第三季度财报，趋势是往上的，从趋势角度来看它也是中国非常好的一家公司。

我们背后有一些相关逻辑，我们是怎么来看企业的？其实刚才那个榜单背后基本就依托于这三个点，比如说企业的规模，企业的发展现状，企业目前的风险属性，同时包括企业成长性，通过这三个维度我们给出榜单。刚才在台下一直看很多创业公司，我一直在问自己一个问题，在中国目前的经济形态在全球是非常不错的，虽然说整体还是增速降缓，但是我们怎么客观评价一家公司是不是好公司？在座各位有没有深刻的想过？是不是这家公司短期里面的盈利能力很强就一定是好公司？这个当中就有非常的负面教材，P2P是非常快速的赚钱，但是会存在大量的风险，所以说我们去考虑一家企业是不是良性，是不是健康，这个维度是非常多的，盈利性只是其中一个维度而已。

我们在做类似实时数据分析和采集同时，也做了很多很多的样本，比如说我们帮上海市政府做上海每一个地区的，实时生成新企业的实时数据，帮助他分析每一个区线在营企业数，占整个企业数的占比，整体经济健康形式往哪个行业好，经济税收支柱是哪一个行业给他做提供，这些其实是通过我们实时大数据采集和分析给出的结果。依托刚才图我们可以分析出每个地区非在营企业情况和在营的分布，这个可以做到实时数据采集，分析当下数据，不像之前通过长时间对统计下来数据做静态数据分析，才给出一个历史的结果。目前基于人工智能技术我们可以做到实时采集数据，实时分析数据，这是科技给我们带来很大的好处。

同时我们可以分析某一个地区，历年一个产业结构的变化，这些都是从宏观经济角度，或者说从创业者角度找赛道非常需要了解的一些客观的情况。

这张图是我们之前做的课题，整个背景是中国地图，通过这些点射状射线组成一个“钻石”。钻石背后射线代表中国资本市场的资金流动拓扑图，这个是北京，京津冀，这个是长三角，这个是珠三角，那个是西部中心，你会发觉通过投融资的资金流向实时生成的图，很容易看清楚我们资金到底流向哪些区域，哪些行业，这个可以做相关行业分析，我们是输出了大量底层数据的。

另外这张图是我们在上海地区做的。我们采集了从2000年到2006年上海每一个地区实时企业数据，其实有一些区县数据增量很大，2004年全年在上海地区一共增加了10万家新注册企业，但是这个数字到2016年已经翻了3倍，2016年全年上海地区一共诞生30万家企业，貌似整个企业发展，整个经济发展都非常快速，但是2005年的上海企业能够存活到现在的不到一半。也就是说中国很多企业的生命周期可能就是2.5年到3年时间，这是一个很客观的问题。

通过大数据我们可以很好的看到，这些客观存在的现实数据去做一些投资决策行业赛道里选择的分析，为什么我们能够做这个分析？就是因为启信宝扎根5年，到现在应该是第六个年头，我们在国家公开各个维度的一些合法合规的数据采集上，我们做到行业里的领先者。

目前我们针对任何一个国内的商业主体，我们可以实时采集到700多个维度复杂的数据，同时把这些数据对标到一个企业主体，打了无数个行业标签和企业标签。基于这些标签，我们可以给很多企业提供有价值的一些查询结果。目前我们在中国境内包含的企业主体超过2.1亿，同时2019年年初我们把这个能力已经扩散到全球，能够在我们启信宝上查询全球。除了中国之外的2.2亿主体，这当中数据饱和度应该是在95%以上。另外我们把所有的企业，通过股权关系来做关联关系的分析，目前能够渗透到94%的企业主体，这当中27个具体的大维度其实都有一一介绍，包括企业工商基本信息，企业资产变化信息，包括企业经营属性信息，同时还有负面的舆情，司法涉诉，数据表现等等。

以合合信息为例，大家可以看到很多维度的全方位数据，包括能够精准搜索一个目标的企业，看这家企业大概有多少的连锁企业，刚才我说瑞幸咖啡，为什么知道他拿到B+后网点快速扩张，就是因为在中国开一家咖啡店必须单独拿一个营业执照，这个营业执照上一定有你经营地址，我们通过增量网点布局信息，我们就知道原来网点扩张的非常非常快速。

另外我们通过企业的多个维度来透视这家企业的客户，以及企业供应商等等上下游所有的信息，包括洞察一些可能的风险点。

我们再看一下全球企业，这个是我们目前全球企业分布图，可以看到，目前已经能够布局到全球差不多150个国家主体，这些国家所属的企业，我们都可以做线上统一查询，这个能力在全球来讲我们应该是第一个做到的。

同时基于我们大数据的分析，我们可以很客观的知道，我这家企业合作伙伴、供应商，或者我的客户的综合信用指数是什么样的。我整体业务的健康程度是怎么样的，这些都可以通过客观商业评级，量化评级的数值直观反映出来。

我们看股权机构和疑似关系截图，这个可以通过启信宝APP，或者企业版实时搜索查询。这是我们业务关系的关联图。这是疑似控制人的图，这其实从金融角度是特别需要，在对一家企业做授信之前可能客观了解多维度的一些关系，同时我们发觉对启信宝相关数据产生需要的B端，有各个维度的数据需求。在座各位不管自己工作，自己创业，或者说自己进行一些数据分析上面有需要用到我们数据能力的话，可以跟我们进行接洽。

同时基于我们一些外部数据和内部数据整合，我其实可以把整个数据分析能力输出给我的合作伙伴，目前有很多的国有级银行都在使用我们的数据分析能力，处理相关贷前、贷中、贷后的数据问题。

这是我们深度信用报告，我们不光可以把企业基本信息看得非常全面，同时我们引入了欧洲的一个在全球知名的短期流动性评级机构，帮助我们提供的数据，做短期流动性评级，我们可以很快速的用评级量化告诉你，跟这个主体做生意你的授信建议额度是多少，你有没有违约风险，或者说客户会不会拖欠你的货款等等。

这当中其实我们所有的数据能力交付非常简单，我可以通过报告方式，通过接口方式，通过SAAS平台服务方式，或者通过私有化方式等等的不同系统做整合。

另外可以通过我们对企业的客观分析，去客观了解你整个企业的业务健康程度，这就是我们目前在全球的一些企业主体覆盖的量化。你可以看到在中国，接近100%企业主体全部都已经能够覆盖，在主流的几个洲平均下来基本超过90%以上覆盖程度。我们为什么能够做这个事呢？跟整个业务布局相关，因为合合信息旗下有C端和B端业务线。我刚才说有APP，同时我们大量做行业B端赋能，这当中包括STR+DATA+AI+SERVICE0，各个行业的解决方案，包括基于启信宝大数据的数据解决方案，还有包括“找到营销云”平台化供需对接的解决方案，这些底层用到我们深度研究的技术。这当中包括很多，模式识别、人工智能、神经网络、深度学习等等，包括现在知名的流行的知识图谱、NRP技术都在自有产品体系当中有所体现。

这当中用到的信用评级是全球公认的AAA评级机构，完全可以量化，告诉你主体违约可能性是多少。这是整个信用层级。

同时我们目前整套解决方案在整个行业里都使用了，金融机构大量用到我们数据做风险排查和挖掘，同时对业务存在的风险，做知识图谱相关的实施和管理。另外对自有供应商做大数据分析，同时我们业务也有很多政府机关，这当中包括我们给某地区国资委，实时监控国资旗下所有企业的基础信息和资产状况，整个图都是实时生成，另外这边还可以做一些行业的属性分析。

合合信息是2006年在上海诞生的一家公司，我们公司有很多标签，比如目前有几款知名APP都拿到谷歌全球顶尖开发者的称号。另外我们目前在全球有超过100多项发明专利，同时我们在全球积累了超过6亿C端用户生态等等。同样中国境内任何一个企业主体我们都有一圈标签，通过标签大家可以快速认知到客户，以及自己想要企业的一些信息。

这就是我今天分享，谢谢大家！