松鼠山科技:融資數千萬，幫助客戶降風控、擴營銷

喬德地

專注AI賦能金融，松鼠山科技于2014年成立。運用大數據及人工智能相關技術服務于以銀行業、保險業與基金業為主的金融行業，致力于以人工智能推動各金融垂直場景的賦能。目前落地了包括風險前置、貸中風控、信貸反欺詐、智能營銷、車險反欺詐在內的多個場景。已經服務了包括外資銀行、內資銀行、政策性銀行、基金公司、保險公司以及財富管理公司等十余家頭部客戶。

2018年年中，松鼠山科技獲五岳資本數千萬人民幣Pre-A輪融資;2018年年末，松鼠山科技在500+個申請者中脫穎而出，入選第十三期微軟加速器。

金融客戶是業務導向型，擴營銷、降風控是其目的。傳統的風控方式多是依賴人力，隨著數據量和數據維度的增多，簡單的人力并不能有效降低日益產生的風險，更需要人工智能和大數據手段去輔助預防。松鼠山科技CEO鄭博告訴創業邦，他們希望在金融機構不增加人手的情況下，為客戶提供更加適合的金融產品。

To B的業務需要耐心和長線經營。服務金融機構需要有較高的準入門檻和市場認可度，核心還是要靠產品和專業能力。松鼠山科技已擁有4項發明專利、26項軟件著作權，并獲“中關村高新技術企業”認證和“國家高新技術企業”認定。2018年1月，松鼠山科技與哈工大共同成立了金融聯合實驗室，持續加大在算法、模型和應用工具上的科研投入。

產品方面，松鼠山科技推出了智慧金融融合平臺。

底層是數據工廠，通過抓取金融企業第三方公開文本數據和圖像音頻數據（比如工商、司法、行政、海關等），結合銀行內部基礎數據和業務數據（比如賬戶數據、交易流水、財務數據、合同簽約等）實現同一實體關聯和AI輔助結構化，實現數據的全域融合。以對公信貸為例，信貸經理用人工處理對公信貸的貸款審批意見書，需要大量地收集信息，一天的審批量在15份左右，松鼠山科技利用大數據幫助信貸經理在幾分鐘內就可處理上千份報告，極大的減少了重復性勞動。

第二層是模型工廠，松鼠山科技打造了金融風控模型、金融營銷模型、圖計算模型以及NLP模型等多個業務（工具）模型。以金融風控模型為例，在數據工廠生成的關聯關系圖譜中，如果部分信用主體發生變化，該類變化就會沿著圖譜網絡傳導，金融風控模型就能從資產規模、違約逾期、營收收入等多個維度反應并輸出企業傳導后的風險情況。

第三層是行業應用，用戶可以在三組庫中選擇合適的功能塊，通過“數據+模型+場景”的模式自由組合適合自己的行業應用，已支持銀行、保險、基金和證券等多個行業應用。

團隊方面，目前公司近40人，主要創始團隊來自于卡內基梅隆大學，鄭博專注在此技術領域多年。COO葉天生與其是卡內基梅隆大學校友，在創業之前一直供職于紐約摩根斯坦利。公司同時擁有供職金融行業超過15年的業務團隊，致力于將數據、算法、業務場景深度融合。