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吴明辉专访:不断探索,找到属于中国自己的企业级服务道路

对于未来一段时间内互联网的发展,吴明辉也谈了自己的看法。在他心里,互联网大数据还没有完全被应用起来,人工智能也正是技术实现的“风口浪尖”。
2017-04-07 13:44 · 投资界 潘航

  第一次见到吴明辉是在BDIO大会的休息室,当他推门进来时,竟让人有些突如其来的亲切感。虽然头角峥嵘、荣誉加身,但仍是一身意气风发的少年气概,对于技术的深度理解与严谨的语言逻辑让他看起来不太像一位典型的公司创始人。吴明辉调侃道:“我曾经也是一个科学家。”

  明略数据成立于2014年4月,在2015年获得了投资人硅谷天堂的A轮投资;在2016年8月时又获得了由红杉中国领投,分享投资任子行以及A轮投资人硅谷天堂跟投的总计2亿人民币B轮融资。而今,明略数据来到了第4个年头,他们选定了公安、金融、工业、税务这样几个大的行业作为客户。

  最终,在专注于通过大数据和人工智能技术为企业解决高价值问题过程中,不断打磨完成了三大核心产品落地:MDP大数据安全平台,DataInsight分布式大数据挖掘平台,以及SCOPA大数据关联关系挖掘系统。结合领域知识积累,在国内率先发布了公安、金融、工业、税务、数据互联等六大领域的大数据解决方案。同时基于海量非结构化、异构数据高效清洗治理、全量数据分布式挖掘、海量实时数据流式处理、多层复杂关联关系挖掘分析等技术优势,解决了公安情报分析与研判、金融行业风险管控、工业设备生命周期管理、税务精细化管理、等诸多行业高价值问题。

  目前,明略数据已经在公安、工业、金融等行业有诸多落地成果,并取得了包括多省市公安局、交通银行银联商务、中国邮政储蓄银行、中国中车、四川地税等行业标杆客户的认可。

吴明辉专访:不断探索,找到属于中国自己的企业级服务道路

“机缘巧合”的创业路

  吴明辉从小就是学霸级的人物,优异的数学成绩让他更早的接触到了计算机编程,这也让他成为中国最早的一批工程师。谈起最早创业时的情景,吴明辉调侃自己是“误打误撞”进了这个圈子,“最开始我也不是学广告的,而是想做一个真正的做数据分析的公司。只是后来认识了我的合伙人,并且在这个时间点上,中国正好经历着整个互联网广告的蓬勃发展,所以机缘巧合下就创业了。”

  北大数学系的出身让吴明辉在数据的分析方面的能力异于常人,同时身处企业级服务行业的他得到了接触各行各业的机会。也正是因为这些经验,吴明辉发现了更多把这项技术应用于服务的前景。就在这时,震惊国际的“斯诺登”事件再次让他确认信息安全一定是未来一段时间内的重要话题,因此明略技术应运而生。“创办了明略的核心原因是我们想在中国打造一个真正优秀的企业级服务平台,中国当时有很强的toC公司,但是没有特别强的toB公司,我觉得对我们来讲这是一个机会。”吴明辉说道。

  回望明略技术成立的初期,吴明辉表示,“当时大家都懵懵懂懂地能够看到一个方向,而路径是怎样的,谁也不敢妄加评论。创业就是这样一个过程,你不跳进去干,其实你也不知道公司会产生什么价值。”随着对客户的越来越了解,在第一次创业时攒下的基础让明略的数据处理能力远远高于同类产品。同时,作为最早涉足大数据行业的吴明辉来说,也积攒了大量各行各业的标杆客户。

  在帮助核心客户解决诉求的过程中,明略数据砥砺前行,也在思考中发现实际上大家的核心需求是利用数据去优化效率。吴明辉解释道:“大数据是一种解决方案,最后它解决的还是行业的问题。因而明略自己的业务方向,就逐渐走到了寻找行业的解决方案的方向。所以,今天明略的定位就是利用大数据和人工智能的最基本能力,解决每个行业的问题。而这个解决方案最基础的核心能力就是数据的处理、数据的这种连接、数据的挖掘,我们称之为关联关系挖掘。把这种大数据的存储、关联关系挖掘,应用到各行各业,在各行各业上面形成行业的人工智能服务商。”

发展优势,确定ToB打法

  对于吴明辉来说,两次创业的成功并不是偶然。他认为对于所有梦想路上的奋斗者来说,首先应该明白自己的特长,而不是去做那些大而全的东西。“根据你的特点去做细分市场,比如说公共安全,我们是这个行业里绝对的大数据企业老大,而红杉就看重这点,投了我们。在明略涉足到了金融之后,基本上也拿到了这个行业里面最核心的几个标杆客户。”关于商业模式,吴明辉的打法非常聪明,思路也非常清晰。

  产品对于一个公司来说,就是敲门砖。对于明略来说,对于产品的打磨尽量追求完美。吴明辉表示,明略数据的产品与别家的最大区别不是简单的处理性能,而是稳定性。对此,他解释道:“我们的系统可以说是电信级的,运营商很多合作伙伴都是我们的客户,他们在很苛刻的条件里面去测试,比如说一台机器直接就给断电了,或者拔网线和硬盘,在这些情况下我们都没有问题。并且在信息安全方面的安全,因为我们服务的很多都是公共安全、金融行业,这也是我们跟普通的大数据公司最不一样的地方。”

  在过去的一段时间内,大数据领域经历了“大地震”,很多公司在这过程中不幸夭折。吴明辉对此也发表了自己的看法,他认为对于一家搞技术的公司来说,光有技术是不够的,他们还需要有关于市场与销售方面的知识与经验。在明略数据内部,就拥有着一众销售方面的“老司机”,他们都是来自于国际著名企业的高层领导。这样的经验让他们抓住了很多行业中的领军企业,而这些企业也让明略的模式运行起来异常稳健。可以说这是一种成功法则的自然循环,在这样的循环下明略数据发展壮大过程中的一些风险也得到了规避。

  在于这些领军企业的深入合作中,明略数据对于企业中、行业的中的业务和数据有了深入的了解。三年深入行业一线业务中的“摸爬滚打”也让明略知道了数据对于业务的意义、对于行业的意义。所以,今天的明略也见坚定了在纵深行业中与客户一同实现行业人工智能的企业级服务路线。

  中国有句老话:没有金刚钻就不敢揽瓷器活。吴明辉自然也明白这样的道理,在他心里实力一定是最重要的,但是壁垒的建立还取决于很多其他因素。“我比较推崇第一新原理创业,就是你要去观察现在在做这些问题的过程中,哪些是终极问题、哪些是最底层的问题。而你要去深挖,挖到那个层面,看那个点上到底是什么。但是如果你挖不出来,那么这个方向你可能就建立不了门槛了。如果你能挖到一个来自根源上的问题,那你就积攒所有的资源,把它解决,解决之后,知识产权就掌握在你手里面了,最一开始的经验也都在里面。”吴明辉讲道。

资本看到的市场需求

  明略数据在技术上的稳定性,也成为了投资人最看重的特质。吴明辉表示:“现在我见到绝大多数的VC,一般都会给我offer。所以对我来讲,肯定是选择对公司长期发展有价值的投资人。这大致可以分为两种,一种是战略投资人,他在业务上就能帮到我。另一方面就是有品牌、号召力比较强的基金。号召力比较强的基金会对你的项目有一些背书,比如像红杉、IDG。去年领投的红杉,包括战略投资人任子行,也是在做软件的上市公司。你要找到这个行业里面帮到你的,要不就是在品牌上给你背书。”

  “品牌上有背书的基金对你其实还有一个价值,因为他们是最顶级的风投,投的portfolio跟你都是可以有很好的协同。举一个例子,红杉也投了做图象处理的,我的一个客户正好也需要这个服务,我们把客户80%的工作解决了,剩下20%正好他们能解决,那么我就集成他的工具,一块上就行了。”吴明辉说道,同时他坚信身为创始人要弄清楚自己在做的事,只有你自己清楚,才会有投资公司愿意投你。

  在得到了红杉的2亿元融资之后,合伙人周逵曾经表示:“从这个业务Model复用的角度来讲,商业模式并不难形成。明略在开拓一个需求很明确的市场,开始很不容易,但随着时间积累和业务进步,这种模式从收入体现和成本降低角度都会越来越好。”

最好的时代

  2017年正好是明略技术诞生的第3个年头,虽然已经掌握了很多大体量客户的合作关系,而在吴明辉眼中,公司仍然在起步的阶段,现在对于明略来说,每一天既是机遇也是挑战。管理队伍上,他也有自己的一套。虽然如今作为老板,全身散发着一种成功创始人的独特魅力,但吴明辉还是调侃自己本来是个“科学家”。所以,他也自认geek(极客)互相最为了解。“你上来得找到五个这样的人,他自己就会有圈子,自己就‘长’了。我特别喜欢一句话,产品是长出来了,团队也是长出来的。有的时候一件事你想明白了,这些人又是特别靠谱的,所以对于企业家来讲,最核心的其实是思考战略,你思考战略很清楚以后,牛人就愿意跟你干。有这么几个牛的人以后,后面的增长就不用你愁了。”

  效仿阿里,明略数据内部也存在着完整的激励政策。如果作为技术人员,有自己的看法,那么公司就会给予机会独立成为合作小组,把人们的想法转化为成果。吴明辉感叹道“如今的社会对于有想法的年轻人是最好的时代,因为真的有人愿意去给年轻人机会去试错、去成长。”

  对于未来一段时间内互联网的发展,吴明辉也谈了自己的看法。在他心里,互联网大数据还没有完全被应用起来,人工智能也正是技术实现的“风口浪尖”。同时,如今物联网的蓬勃发展也让未来充满了不确定性。“因为互联网的作用是链接与服务,而又没有具象的地点去局限它的存在。而当联通了IOT概念之后,会有更多数据产生,但是它将会以什么样的形态存在谁也不知道。”在技术在推进者整个社会变革的时候,太多事情都是未定的,可能每一个行业,每一个领域都在“创业”。吴明辉的话也给在大数据、人工智能、物联网领域耕耘的人们提出了新课题,而这个课题也将会在将来被解答。

  过去三年,明略数据经历了中国大数据发展的“历史”,而站在人工智能的历史拐点上,明略数据也坚定自己将与客户并肩创造行业人工智能的新历史,为中国传统行业提高效率、解决问题做出属于自己的贡献。

本文来源投资界,作者:潘航,原文:https://news.pedaily.cn/201704/20170407411344.shtml

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