圖：深圳職業技術大學分析報告撰寫實訓課

這款軟件正是由基礎數據研究與咨詢服務提供商深圳市原點參數信息技術有限公司開發。“通過這個實訓項目，學生們不僅能夠學習如何運用理論知識解決實際問題，還能夠熟練掌握金融分析和決策的能力。”這所高校電子與通信工程學院院長表示。

實際上，當學生們在課堂上通過這款軟件初窺商業世界的奧秘時，他們已經身處在“商業數據”的廣闊天地之中。

“商業數據的價值在于它能幫助企業做出基于事實的決策，提高運營效率，預測市場趨勢，了解客戶需求，優化產品和服務，從而提升競爭力和盈利能力。跟歐美國家相比，國內商業數據服務行業發展相對較晚，但是發展很快。”原點參數創始人曹文華說，“這是個千億級的市場。”

在全球范圍內，彭博Bloomberg、標準普爾S&P、穆迪Moody's等知名機構已經在商業數據領域樹立了高標準。然而，原點參數，這家成立于2017年的中國初創公司，正在通過整合AI大模型的能力挑戰這些傳統巨頭的領導地位，為中國金融市場帶來新的視角和獨特的價值。

它是怎么做的?

01 以高校、咨詢機構為起點

“目前，國內大概有2800所高校需要優質數據支撐學術科研或教學。而真正用到如標普、穆迪數據庫的高校少之又少，坦白來講就是因為國外數據庫價格太貴。”原點參數聯合創始人劉春偉在接受采訪時說，“所以一方面我們從這些‘價格敏感’的學校入手，另一方面我們也努力追求差異化，切入到已使用標普、穆迪等數據庫的高校。”

據了解，原點參數與各類高校應用場景深度契合的產品有兩款：「全球上市企業數據庫」和「分析報告撰寫平臺」。

圖：「全球上市企業數據庫」產品界面

「全球上市企業數據庫」主要服務于高校的教學與學術。它能夠提供中國、美國、日本、韓國、英國、德國等幾十個國家的上市企業數據，包括公司基本信息、企業公告、原始財務數據、標準財務數據、財務分析報告。據了解，這是目前國內唯一“全球上市企業數據庫”，且其數據要素已在“上海數據交易所” 登記、掛牌，并可交易。

此外，原點參數開發了有自主知識產權的“自動化跨準則轉換系統”，將所有國家/地區的上市企業財務數據，按同一會計準則完成標準化。最終實現了同行業企業跨國、跨區域的財務科目與財務指標數據的對比、排序。用戶可按國家、行業、年份、財務科目和財務指標5個維度對全球所有上市企業數據進行操作。

「分析報告撰寫平臺」實訓軟件的應用場景則在于高校應用型人才培養。它內置數十種分析報告工具和模版，通過對個人、企業、行業、產業的分析報告撰寫訓練，培養學生系統性商業思維能力、分析研究能力、報告撰寫能力，從而提升學生就業競爭力，拓展學生未來的就業機會。

原點參數能夠協助高校用真實數據輔助學習，它通過提供一系列實訓系統與分析工具輔助高校課堂教學，如分析報告撰寫、量化分析、證券投資、資本資產定價、Beta分析、文本分析等。

“教學中使用的所有底層分析數據都以原點參數數據庫提供的真實數據為支撐。”曹文華解釋道。

提供一套能夠服務于所有客戶的標準產品、且具有較低的交付成本……原點參數成功吸引了諸多高等教育機構的關注。截至2023年末，包括南方科技大學、深圳大學、深圳技術大學在內的國內200多所高校已開始采用原點參數提供的數據庫產品服務。

圖：深圳技術大學商學院院長Holger Haldenwang與原點參數聯合創始人劉春偉

除了數據庫等標準化產品，原點參數還為咨詢機構、政府等提供咨詢服務等定制化產品。以咨詢公司為例，他們需要了解市場的變化情況，如產業鏈的發展趨勢或產業鏈上下游企業的競爭態勢，以便更好地幫助客戶。

據了解，公司已為深圳市某街道辦提供產業鏈分析咨詢，為轄區產業優化提供依據，這一合作進一步證明了公司在數據服務領域的專業能力和市場適應性。

02 “三步走”，堅守基礎數據研究

高校的快速推廣不僅展示了原點參數產品在教育領域的巨大發展潛力，也為其更廣泛的市場應用奠定了堅實基礎。

這種市場擴展正契合原點參數的長遠愿景。公司擁有的基礎數據優勢使得產品延伸成為可能。以全球上市企業數據庫為基礎，原點參數進一步開發了“全球產業鏈數據庫”，目前主要應用于產業研究、商業決策支持和學術服務等領域。

“產業鏈是產業價值實現和增值的根本途徑。”曹文華用新能源汽車產業鏈舉例，“我們將新能源汽車產業鏈上、中、下游，如：原材料生產、技術研發、中間品制造、終端產品制造等環節，及每個環節涉及的具體產品、生產這些產品的全球上市企業進行映射。最終形成一套全球新能源汽車產業鏈圖譜。通過圖譜，用戶可快速分析整個產業鏈。”

最終，原點參數的一切努力都指向一個核心目標：建立符合中國市場需求的信用評級體系。為了實現這個目標，原點參數將自身發展劃分為了三個階段：

第一階段：基礎數據服務，即提供數據庫服務。

第二階段：數據分析服務。幫助客戶提供定制化的分析服務;例如某行業全球產業鏈上下游的梳理和分析。

第三階段：風險管理與信用評級咨詢服務。為債券市場、供應鏈金融市場提供風險管理和信用評級服務，以及方興未艾的ESG評級、虛擬資產評級等服務。

目前，原點參數正處于從第一階段向第二階段的過渡期。

對于商業數據服務行業未來的發展趨勢，曹文華相信，未來商業活動對數據的依賴將不斷增強，對數據的準確性、可靠性、時效性有更高要求。原點參數一如既往的擁抱新技術，如大數據、AI等，以加強其在金融領域的信用風險評級和全球產業鏈分析能力，并在高等教育領域協助學生應對AI挑戰，提升其數據分析能力。

“擁抱新技術。”曹文華說，“未來機遇和挑戰并存，我們將持續堅守基礎數據研究的核心，確保在這一領域保持領先。”

03 基礎數據：未被開發的藍海市場

據了解，原點參數聚集了來自世界頂尖金融機構和科技公司的杰出人才，研究團隊50%是國際會計、金融、經濟專業背景、并持有CPA、CIIA、FRM等證書的專業人員;50%是大數據、機器學習、數據挖掘等專業技術人員。

創始團隊同樣豪華：

創始人曹文華，曾在IBM、ORACLE等世界500強跨國科技企業任職，積累了豐富的金融行業大數據應用和信息化解決方案的從業經驗。

聯合創始人葉利亞，先后在晨星資訊(Morningstar)等機構工作，擁有注冊國際投資分析師(CIIA)和金融風險管理師(FRM)資格，專注于企業風險評估體系的研究及全球企業財務數據的標準化和分析。

另一位聯合創始人劉春偉，現任中華職教社深圳分社委員，曾在政府機關和國內著名高校工作，之后成為人工智能領域龍頭企業的高管及獨角獸智能制造企業的合伙人，擁有豐富的社會資源和銷售體系建設及管理經驗。

創始合伙人胡巍，曾任職于平安證券和安信證券，擁有20年的系統開發及管理經驗，主導過量化交易平臺、大數據平臺以及智能投資顧問等項目的開發。

“我們還邀請了來自銀行、人工智能、IBM和埃森哲的專家擔任公司顧問，為公司的發展提供寶貴的指導和建議。”曹文華說。

在談及創業初衷時，曹文華先介紹了評級機構的誕生。

評級機構的核心職能在于為眾多的債券、股票、基金等證券提供專業評級，幫助普通投資者分析這些證券的風險大小。這種社會分工的細化催生了評級機構的出現。

當前在全球范圍內，評級機構的市場被三大巨頭——穆迪、標準普爾、惠譽國際——幾乎壟斷。這些百年老店都是私人公司形式，卻囊括了全球95%的評級業務。他們的盈利模式主要是向證券發行方收費，同時向投資者免費提供評級信息。

“而國內風險管理和評估機構普遍采用的評估方法和體系，實際上源自于國際巨頭如美國的標準普爾和穆迪，它們幾乎主導了整個市場的評估規則。”曹文華說。

這也是原點參數成立的初衷。“公司創立的初心是構建一套符合中國市場特征的動態信用風險評價體系和標準，以填補國內債券市場和供應鏈金融市場在評估標準上的空白。”曹文華表示，但團隊也知道，要實現這一目標，核心在于依賴大量可靠且高質量的數據。于是，原點參數準備先聚焦于數據收集與分析，并確立了以基礎數據結合信用評級服務的戰略定位。

何為基礎數據?

圖片來源：AI生成

“簡單來講，基礎數據就是從底層數據開始、自下而上，通過收集、挖掘海量數據，然后建設自己的數據庫。”原點參數聯合創始人葉利亞介紹說，“在原點參數成立之前，我們研究了眾多國外數據公司，發現它們都是從基礎數據入手。比如鄧白氏、Morning Star、標準普爾和穆迪，這些行業先鋒都是以自己的數據庫和分析模型為基礎，逐步發展成行業標桿。”

基礎數據的重要性也逐漸被市場發展所驗證。近幾年來，隨著全球大數據發展的進程加快，全球數據消費量和國內數字經濟規模穩步增長。據IDC統計，2021年全球大數據和分析支出約2157億美元，相較于2020年增長約10.1%，且預計未來五年全球大數據和分析支出將進一步提升，復合增長率約12.8%。

但在我國，數據分析行業暫未形成行業龍頭。國外公司例如 Nielsen Holdings Plc、Palantir Technologies等，年營收都在百億級別，而國內公司披露的年營收幾乎都沒有超過十億。

“目前，數據分析行業在我國尚屬新興行業，新興參與者眾多，處于快速發展期，行業集中度低，數據分析服務供應商普遍體量較小。”潤土投資合伙人吳踐表示。

“大家都知道AI三要素：數據、算法、算力。數據是基礎，AI產業的高速發展催生了大量的數據需求。這些大數據需要進行大量的預處理(特征化、標量化、向量化)，處理后的數據才能為人工智能算法所用。另外，中國本土數據服務公司的主要優勢在于商業與政府部門對數據分析及洞察服務的需求持續增長。此外，受過國際公司培養且熟悉本土市場的人才漸趨成熟與大數據技術的應用不斷加強，為行業發展提供了強有力的技術支撐。”吳踐說，“這些也是潤土投資原點參數的主要原因。”

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