获*机构亿元融资青睐，视野数科将以数据驱动万亿产业价值释放

作者：Leo

2005年，还在中金公司投行工作的刘雨濛，被上级安排了一个特殊的任务，拥有IT背景的他需要帮助公司筛选各类数据服务商。

投行为了弄清楚公司商业模式、运行规律、市场规模，需要整合不同垂直细分市场的数据，彼时的刘雨濛对接了矿冶、一级市场融资、股票、品牌份额等多个数据服务商，数据不仅维度繁杂且没有分析处理获得结果，如何与中金已有IT系统打通也是巨大难题。

9年后，回想起当年对接多个服务商的“恐惧”，刘雨濛决心亲自做一个“一站式解决数据采集与服务”的平台，视野数科诞生了。

服务金融起家，产业数据服务商崛起

刘雨濛与团队拥有丰富的金融领域经验，本人也操盘过诸如达能26亿元投资蒙牛乳业、德国嘉博化工收购山东济宁金威煤电等大型项目，接触了大量国内外数据产品，深刻洞察金融机构使用产业数据的痛点。

早期的数据服务模式，服务商依赖于挖掘大量原始数据，透过excel等工具简单结构化后提交给客户，接口繁杂且数据离散，分析员无法获得一手结果。尽管机构信息化投资额逐年增多，依然无法满足分析员与交易员对数据结果的要求。

2014年底，刘雨濛拉着团队开启了自己的创业路，凭借在中金、美驰等金融机构并购与投资经验，视野数科瞄准了金融机构数据挖掘的需求。

视野数科首要解决了数据挖掘与积累问题，并尽可能将多个产业维度数据集合到了一个平台。彼时中国大数据创业公司主要模式还是数据挖掘、清洗与售卖，经过半年产品研发与运营，视野数科一站式获取一二级市场投融数据、公司与市场等多维度数据。

随后视野数科开始客户试水，2015年中，涌铧投资了解到产品后非常兴奋，主动接触了刘雨濛，在了解视野数科的创业方向后，当天就签了TS（投资意向书），并于当周打了投资款。

天使投资人的果决不仅来自于对视野数科团队的认可，更是在“金融机构使用数据难”这一痛点有着强烈共鸣。随后2017年视野数科开启商业化，仅一个月，就与12家新三板公司、10家投资机构签约，其中不乏红杉资本，并成功将三家投资方都转化成了自己的客户。

证券业协会数据显示，证券行业金融科技采买投入不减。2017年到2019年，中国券商平均信息技术投入占上年度应收比重提升至8.07%，信息技术投入金额年增速超35%，头部券商在信息技术的采购额都超过了10亿元。

视野数科凭借对金融机构的充分理解，随后横向拓展多类型客户，成功获取招商银行、建设银行、中国银行、中金公司、招商证券、国信证券、普华永道、渤海人寿、中国信达等数百家机构客户青睐，实现产品在金融等多领域的全面布局。

目前视野数科相继完成了4轮融资，累计融资额近亿元，资方不乏政府、金融背景的知名资本，包括2015年12月获得涌铧投资、盛大资本的天使投资；2016年完成有成创投、涌金集团、盛大集团的千万级Pre-A轮融资；2018年8月获得清控银杏、首正泽富、杭州银行A轮5000万元投资；2021年7月获得考拉基金、清控银杏等老股东的数千万元战略投资。

由“数据驱动”到“分析驱动”的大数据商业模型

经过多年布局，视野数科已覆盖主流二级市场（上交所、深交所、新三板等）、工商局、发改委、债券、一级市场投融等全产业数据挖掘，涉及数万家融资机构项目、1500余细分行业、50种债权与全国监管等大量产业数据。

与早期的Wind、Capital IQ、Bloomberg类似，视野数科最初的壁垒是“数据规模”，但在刘雨濛设想中，DaaS（Data as a Service）才是大数据服务的*形态，其中行业认知的积累是关键。

在完成最新一轮数千万元融资后，视野数科开始对战略与业务进行升级。战略定位由“金融科技服务商”升级为“产业经济数据服务商”，在金融领域充分验证数据挖掘与基础模型搭建能力后，团队将目标市场放大到全产业领域，扩大了市场想象力。

其次，视野数科开始服务诸如政府、资管机构、互联网公司、传媒、制造、地产等多类型公司，客群的丰富变相提升了数据挖掘丰富度，视野数科覆盖了更多特色数据，进一步进化为产业经济发动机。

第三，众多客户需求也带来了产品的升级，过去以数据挖掘、清洗、交易为主要的产品服务，逐步积累为授信审批、风险评估、营销获客、政策扫描、客群分析等更接近分析结果的产品，视野数科开始利用数据智能分析参与到实体经济的服务中。

“未来我们贯彻以‘数据’提供‘服务’，在数据挖掘基础上建立分析模型，不仅输出数据结果，还能为客户提供分析报告，也就是数据分析结果。”在刘雨濛看来，客户需要的不仅仅是数据，应该是解决问题的能力。

例如在政府机构，产业政策需要充分的理论与实际验证，地方该发展什么产业、引进什么公司都需要客观理性的数据分析，政府不仅需要打通体制内沉睡的数据，还需要串联外部的产业数据。

透过精心设计的数据模型、分析模型，视野数科为东营等地方政府提供“数据到方案”的落地产业规划报告，直接帮助当地明确产业发展路径。

除了常规需求，视野数科也期望通过服务典型客户，积累更多行业know how，布局多元化产品，降低对定制项目的依赖，实现标准数据与标准产品的商业模式。

中国信达曾就“不良资产”挖掘需求找到视野数科，希望找出中国市场内“有效、符合要求”的资产；中国银行就企业信贷产品提出具体画像，希望视野筛选优质企业客户。

刘雨濛分析，尽管这些需求并不常见，考虑AMC（资产管理公司）与商业银行普遍存在类似问题，产品团队通过服务典型客户逐步构建挖掘、分析模型，在未来服务合伙伙伴中可以复用相关技术与产品思路，实现“定制化产品”到“标准产品”的演变，而这也是视野数科战略升级的重要部分。

在积累并系统整合了行业认知后，视野数科未来也计划为客户提供由咨询到数据应用的服务，借助多产业数据模型搭建经验，视野数科可以解决诸如专精特新小巨人潜在名单、地方产业规划发展路径、银行贷款客户风险评级等特殊需求。

在今年下半年，视野数科产品将更新至2.0版本，届时将大幅提升数据库产品结果精准度，也将优化海外数据源头，与纳斯达克等底层数据源机构达成合作。

数据服务商的演变与发展

与传统数据交易服务商不同，刘雨濛认为数据服务商的核心能力虽然在数据，但价值实现并不依赖于交易。

仅在5、6年前，政府端开始积极发起大数据挖掘与应用，各类服务商活跃于挖掘政府公开数据，打包出售工商企业数据，一份千万级企业信息，市价百万的数据在当时十分吃香。但几年后，这类数据已被充分挖掘，企业客户可以花更低的成本获取，数据交易的价值溢出已非常低。

在视野数科看来，结构化数据、数据报告都是数据价值产品体现，叠加分析逻辑、分析模型的报告与结果才是数据价值本质，一家数据服务商必然要经历4个成长阶段：

*阶段，数据服务商掌握某一维度数据门路，找到种子用户，能建立基础的处理模型并输出一定结果，类似于早期二级市场服务商采集交易数据，提供交易分析服务。

第二阶段，拓展数据维度，积累数据规模，构建竞争壁垒，尽管数据挖掘不存在技术壁垒，但数据积累量难以在一朝一夕完成，数据清洗、结构化都是服务商长期发力的关键，此时服务商会拥有一批稳定且典型的客户。

第三阶段，拥有强大的B端销售网络与服务团队，不仅可以持续挖掘客户需求，还能围绕需求构建产品，同时运营客户实现复购。

第四阶段，服务商在客户群中抢占用户心智，达成权威、专业的品牌形象，服务商单依靠品牌红利就能不断拉新、复购。

刘雨濛评估，目前视野数科正处于第二向第三阶段过渡，在战略升级中拓展数据量同时，公司也在积极构建覆盖全球的销售服务网络。

在数据产品设计上，视野数科遵循了“标准品”与“定制品”并进方式，除了数据交易、数据挖掘、数据加工、基础应用服务外，团队还会筛选出可复制的定制需求，逐步实现标准化。

产品团队会评估需求可复制性强弱，在同类型客户中是否普遍，此外面对IT开发复杂的项目，也会拒绝掉纯外包落地的需求，同时也会评估团队现有能力，“不打无准备的仗”。

刘雨濛坚持“客户至上”理念，力求在服务新客时就充分展示数据挖掘、服务能力，鼓励客户主动提新需求，围绕重点客户打造标杆案例，实现业务实践价值，充分树立服务品牌。

“作为数据服务商，我们也非常重视数据安全，不仅有完备的商业道德约束，在技术和服务模式上也能充分保障用户数据资产安全。”

视野数科采取落地服务与隐私隔绝，将公开采集数据注入到客户数据库中，向客户公开数据采集来源，还能从技术上避免带走客户数据的危险。

在中国大力推进企业数字化转型当下，有效利用数据无疑是重要切入点，以数据采集并提供交易的蛮荒模式势必将转为数据精细化运作，以“数据驱动结果”的视野数科毫无疑问将抓住变革先机，尽管开垦产业需要不少时间，以技术、数据为底层服务，基于产业逻辑的数据服务才能在场景生态中实现产业价值。