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题记：
我们在解方程的时候总是变量越少，规则越确定越容易解。这也
正如千亿级个人征信市场从数据源、牌照、评分模型的发展规律来看。虽然海量、多维、及时、准确数据源和评分模型是最重要的环节。有时候行业的演进是漫长的。企业首先要活下来。才能伴随整个行业的成熟而成长。譬如，美国个人征信整整走了百余年，伴随大量的行业内兼并重组才形成三大评分公司的竞争格局。在人工智能刚开始的情况下，抓住行业成长机会的公司才有机会在发展中不断成长。这不仅仅是谁的技术更先进的问题。
当然，先进的技术是前提。我们判断类似征信行业有三类企业：
1）牌照公司：通过牌照优势占据政府、政策支持等头部效应，占领数据高地。
2）领先技术服务公司：这些企业凭借稀缺的技术优势构成这些企业的成本环节。迅速形成现金流和规模性高维数据技术服务的技术升级。
3）细分稀缺数据源公司：稀缺数据具备采集清洗及并购价值。我们认为是抓住了产业演进尾巴，可以跟随产业一起成长一样。人工智能的跑出线创业公司，应该是真正从战略角度选对切入点，然后伴随产业成长的一些公司。
就是题记我们所提及的解方程原理。同样是技术公司，主流分析技术都类似，为什么是某家公司算法优化得更好能跑出线：
人工智能涉及的变量比较多。细分研究领域包括机器人、语音识别、语义识别、情感识别、图像识别、自然语言处理等。
仅以SARI为例，其应用场景涉及的技术基础包括：语音识别、语义识别、情感识别、自然语言处理等。相对干扰因素较多。例如：地方口音、不规范语法、上下文语境理解误区等都影响反馈效果。实现的道路就会比较漫长。所以产业初期，我们判断选取细分方向及应用场景技术比较聚焦，进行高纬数据卡位的公司会有更多机会。
今天我们选取的企业就是这样一家公司。
法海风控对自己的定位是一家人工智能技术服务公司。基于现阶段人工智能所处的技术能力实现范围，选择了需求非常刚性的金融风控领域，首先实现人工智能对人工的替代。
让我们来看看这家公司非常出色的战略部署：
首先，从内容形式、格式相对规范、语法规范的法律文书开始切入。成为国内数据量最大，数据完整的没有法律争议、版权争议的合规法律文书数据库。这对金融风控来说是刚需。（直接避免了上文列举的干扰因素。形成细分行业优势）
然后，进一步接入行业规模最高质合规数据通过对金融风控场景做技术支撑形成金融行业应用及SAAS产品服务。这样做得好处是，初期从对风险依赖度高的金融切入，产品比较容易聚焦、技术干扰因素少、客户见效快。
标杆用户为国内大型银行、个人征信机构、BAT。例如：
1、为招商银行、兴业银行、中国人民银行等银行提供信贷征信系统：其核心产品银行风险控制系统已在五大国有银行、八家股份制银行等多家总行及分行机构中有了深入应用。
2、为国内八大个人征信公司提供战略技术支持服务：
法海风控以完备的司法、工商、税务和环保等89类数据及优秀的技术服务和切近客户需求的产品应用服务于芝麻征信、阿里巴巴、鹏元征信、邓白氏、益博睿等。
3、为BAT企业提供技术支持，进一步优化字段积累、算法和积累现金流。
4、成为中标委全国金融标准组成员。
从而拥有多样丰富的收入模式和现金流：
1、提供DAAS服务输入标准产品。为各大国有银行股份制银行提供基于人工智能的信贷风控系统服务。
2、定制化服务：人工智能场景的定制输出，实现按条按年按月按监控服务按监控对象的个数收费。
3、给大银行提供风控培训。按课时收费
以上为战略层面，接下来我们看产品策略及优势：
1、采用机器学习、神经网络算法、自动获得行业涉及所有网站。深度广度相结合自动遍历网站所有频道。采用机器学习对频道人工智能自动精确分类。
2、自动、批量智能清洗。法海通过网页结构可视化技术，自动识别网页宽度、段落、类别进行矢量化清洗。适用全部结构化及非结构化数据。区别于竞品正则表达式和页面DOM结构树的方式，合并网站数量少，对大批量网站需要单个识别，效率低的缺点
3、采用非结构化文字来描述整个过程，而不是采用表格等易解析的格式。以裁判文书为例，裁判文书中蕴含大量的信息。某些信息比较容易解析（法院、案号等），有些则较难解析（判决金额等）。法海通过采用NLP，进行中文分词、词性分析、句法分析、逻辑分析，将判决结果结构化。可得到精确判决金额。
4、区别于ALPHAGO的运作原理：
快速走：子网络（相对计算量小的神经网络）-专家训练网络-自我替身网络-价值判断网络，通过职业棋手对弈的棋局出专家训练网络，通过电脑自我对弈的大量棋局运行提升出自我替身网络，最后进入输入一个对弈局面，自动计算出黑白子胜率的价值判断网络。
法海的运作原理为：
快速走：专业知识学习网络（引导学习哥哥行业信息，遍历行业所有网站，遍历网站所有频道，频道自动分类）-有监督的专家训练网络（决策树、朴树贝叶斯SVM、深度学习、卷积神经网络。）-自我提升网络（亿级样本训练，实现自我学习提升、中文分词、多向匹配、移进规约、句法分析、依存关系分析，NLP自然语言解析）-价值判断网络（输入主体名称，可以判断出该主体所涉及风险信息的风险级别）
使得法海人工智能具备计算更加复杂、准确度高、返回速度高的超出行业技术优势。
以下是该项目档案：
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