虎博科技：成立不久便获亿元融资，它要用 AI 打造一个“接地气”的金融搜索引擎

在亿欧主办的 2018 AI 国际峰会上，我见到了 虎博科技 创始人兼 CEO 陈烨的。这个曾任美团点评高级副总裁的创始人，带领了一家成立不久便获得亿元 Pre-A 轮融资的 AI 金融初创公司。这其中的故事与智慧令人好奇。

距离约定的采访时间还有一分钟左右，陈烨大汗淋漓地从采访间外大步流星地走过来。他坐下来，用纸巾擦了一下额头的汗水，便立马笑着说：“我们可以开始了。”很明显，陈烨对于被访显得轻车熟路。

曾在微软、eBay 和 Yahoo 担任主任科学家和研发总监等职位，也曾在美团点评负责过广告平台，陈烨对于商业运作和技术特性都非常的了解。所以，你和他无论是聊技术还是产品商业化，他都可以侃侃而谈。谈到虎博科技时，陈烨也多维度地分享了他的创业路径。

虎博科技成立于 2017 年 7 月，是一家人工智能技术驱动的科技公司，使用深度学习、自然语言处理等技术打造新一代的人工智能金融信息搜索引擎。在 2017 年 8 月，它就获得来自高榕资本、点亮基金和大众点评创始人张涛的数千万元人民币天使投资。

“我们的愿景是打造下一代智能且简单的搜索体验。这是我内心一直想做的事情。”陈烨认为中国需要出现一个在技术上有特别突出优势的公司。而人工智能技术的爆发让他觉得大显身手的机会来了。陈烨自己一直在人工智能领域沉淀，团队也是该领域的优秀人才。不过技术团队仅是一方面，没有落地场景，一切也只是空想。

经过探索，他发现金融领域酝酿着大量机会。“金融行业内，数据的重要性跟石油、氧气一样，任何金融投资交易决策都是重度依赖数据。但是一直以来，金融数据行业发展很缓慢。”缓解行业的发展痛点是陈烨的初衷。不过，还有深层次的理由说服他“这件事情非做不可”：“金融其实是一个经济的缩影，它关系到整个全民经济，如果我们能用世界顶尖的技术，让国家乃至全球的经济变得更有效率，是非常有社会意义的。”

目前，AI+金融主要有三大方面，智能投顾，智能搜索，智能客服。很明显，市场上的主流应用是 AI+智能投顾。智能投顾因其在金融行业的高频使用程度和广泛的覆盖人群规模，深受大量 AI 公司的喜欢。不过，虎博科技的思路略有不同： “我们不追风口，不追热点，我们看得比较远。”陈烨希望选择一个真正能够改变人类生活的一件事情。“智能投顾很热，还有互联网金融，金融科技，量化交易都很火爆。但是他们的源头还是数据。我们看到的是对数据的处理、理解，以及给用户的呈现还有很大的提升空间。”他始终认为在数据层面上做好了才能保证应用层面的流畅：“底子不打好，上面长不出真正好的果实。”这是一个典型的、踏实的科学研究思路。

而这个数据底子如何打好，虎博科技希望从金融的智能搜索领域入手。据介绍，传统金融信息服务平台有着“货架式”较重的产品形态问题，其智能搜索功能缺失，无法高效满足专业研究人员的需求。同时，产品高昂的价格和使用门槛，将普通个人隔绝在门外。简而言之，传统金融信息服务平台不接地气且不能满足专业人士的需求。然而，虎博科技通过深度学习、自然语言处理等技术，可以提供一问一答、一键秒回的精准实时的金融信息智能搜索。

银行、券商、基金、企业、政府甚至包括一些专业媒体都是虎博科技的用户。“像一位财经记者要写稿子，需要对一个企业了解，他用我们的产品一问，说一个关键词或者一句话，想要的信息全部都会呈现在上面。”虎博科技的人工智能引擎基于全自动深度学习系统和知识图谱构建，在一年时间内，已经涵盖了全球资本市场包括公司、行业和宏观的多维度数据。“我们要做一个金融领域的谷歌。”陈烨认为这在效率和便捷度方面都有很明显的提升。

效率和便捷度方面的特点是虎博科技的产品与传统金融信息平台的产品的差距分水线。陈烨说：“不管在任何时间或地点，用户都可以便捷使用我们的产品，如果是传统的产品可能还要涉及到购买账号、登陆账号等步骤。”这是与传统金融信息平台的对比。此外，AI+金融搜索也有来自如融 360 的金融智能牛等新技术公司的挑战，但是陈烨并不认为这是一个很大的竞争。“我们基于自己研发的深度学习技术，对于全文的每一个信息和数据，几乎没有错误，而且任何一个数字和信息都是一个类人的理解。比如 SQuAD 在学术界只能做到 80% 多的准确率，我们在做到了 95% 左右。”他说。

”我们的产品现在是一个 beta 版本在测试，我们会选择在一个合适的时候，以一个合适的方式推向市场，不会太久。”据陈烨介绍，除了 C 端用户，虎博科技也在和 B 端机构聊合作：“有几家国内顶级的机构和券商都非常感兴趣。”他说。

当然故事到这里还没有结束。对于一个深谙技术与产品的人来说。非常懂得技术与应用的结合要“合适”，不要过分的夸大虚实。这正是很多被称为人工智障的人工智能产品，所缺乏的品性。至少对于人工智能技术来说，图像识别和语音交互技术给人的体验是两种程度，很明显，图像识别技术要成熟的多。

陈烨很大方的认可了目前自然语言处理技术尚未突破的技术边界。不过，他并不认为这会降低用户的体验度。”第一，我们不愿意把自己描述成一个 NLP 的公司。我们更多的是说致力于解决实际和重要的问题；第二，图像识别是感知层面的技术，它的边界比较清楚，是因为它有多个非常好的应用场景。而 NLP 是一个认知层面的技术，要做到理解。在某种程度上，我们可以说解决了自然语言理解也就解决了人工智能。”陈烨分析说。同时他认为：“我们现在的语音交互技术还没有到达理想程度，但是没有关系，机器已经在提升效率了。这是一个稳健的过程。我们目前需要’妥协’。“就像谷歌一样妥协。也许机器不能直接回答你的问题，但他给了你一堆 URL。

“这种妥协反而会很有用。在产品和技术层面，我们有很好的平衡。我本人在美团点评工作多年，我深谙运营、产品、技术、销售等多个领域，缺一不可。”他说。