「明略数据」获 10 亿元 C 轮融资，由华兴、腾讯投资

“明略数据”已于去年完成10亿元C轮融资，本轮投资方为华兴新经济基金、腾讯产业共赢基金。

明略数据是秒针创始人吴明辉在2014年新成立的公司，定位大数据分析，主要应用在公安、金融、工业领域，其产品由底层MDP大数据安全存储平台，中间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组成。公司已经于2016年8月完成B轮2亿元人民币融资，由红杉资本中国基金领投，分享投资、任子行(A股上市公司)、A轮投资人硅谷天堂联合参与。

拿公安场景举例，当案件发生之后，最关键的就是找线索，也就是把社会运行机制下的人、事、地、物、组织等要素联系到一起，即搭建知识图谱。之前靠警员人工串联关系，耗时较长。而明略通过数据、算法，可以挖掘出很多潜在信息。假设有一起杀人案件，公安纪录在案的只有户籍系统中的家人信息，其实根据场景可以分析出是熟人作案或者生人作案，用算法模型就可以找出关联人，并进行嫌疑分析。而在预防性案件中，可以对监控范围内的人进行分类，危险性较高的人群进行重点监控、行为分析。

不同类型的案件、不同的应用场景下，对于机器学习来说，最难的就是行业知识图谱的建立。吴明辉解释到，“BAT在做的人工智能都是通用型大脑，而明略可以理解为垂直大脑，相对简单很多，即便行业再复杂，两三年内也会落地应用。”每换一种类型的案件，明略提供的相当于破案引擎，把公安的破案逻辑附在产品中，当积累、训练的模型足够多，就自然成为公安破案的知识分享系统。

同理，明略数据的产品逻辑可以应用到金融、工业上。例如，在金融领域中鉴别内幕交易，关联关系的分析就很关键，保险行业中的连环担保、骗单等也是类似。而在高端制造业、轨道交通领域，通过采集设备、传感器的信号数据，可以分析出整车运行结果的原因。在这个过程中，埋传感器是通用的步骤，DMP存储也是通用的环节，但石油化工、轨道交通行业的业务形态不一样，面向业务做诊断的逻辑完全不一样，所以需要把抽象化的引擎做好。

至于盈利模式，明略数据采用项目制服务客户，客单价在百万元级别。

据悉，公司已经服务了省、市级公安局、交通银行、中国人民银行、光大银行、中国中车、上海地铁等客户。帮公安行业实现5-20%的破案率提升，帮助金融行业风险监测效率提升3000倍，为工业提供准确率大于98%的故障诊断系统。在过去的2017年，明略数据的获客能力提升了200%，项目的交付能力提升了100%，年营收超过2亿元。

团队方面，明略数据现在有430多位员工，75%左右为技术，核心团队来自清华、北大等，并在国际学术会议上发表多篇论文。