在金融領域中，數據給投資者帶來了很多的便利，如傳統終端Wind、Choice等，然而在這么多的數據當，對投資者而言如何快速的發現和及時把發現的數據運用到商業中是一個困境，傳統的金融終端僅僅以“羅列”的形式顯然無法滿足投資機構的需求，傳統數據反映了因變量，而大數據則有能力發現每一個因子對結果的影響，并且總結出公式和模型。大數據則有能力發現每一個因子對結果的影響，并且總結出公式和模型。大數據可以運用技術手段，分析、挖掘、解決“拓寬融資渠道、提高議價能力、降低投資風險、快速發掘優質企業”等實際問題。大數據的運用已經逐步成為金融科技的發展方向之一。大數據是一種資源，也是一種工具，具有很高的商業價值。

金融SaaS誕生，解決了成本的革命性降低，規避了建設性風險，更加安全、穩定、有保障；并且解放了生產力，降低了使用門檻，可以讓從業人員快速熟練使用。告別傳統金融終端的同時，也擺脫了繁雜的安裝部署過程，擁有更強的適應性。金融SaaS平臺在技術架構、商業模式和服務體驗三個角度進行變革，將“產品為中心”轉變為“以用戶為中心”。兼具SaaS與大數據的優勢，三板慧SaaS平臺應運而生。找機會、判價值、降風險、知趨勢、看權威，五大核心價值成為三板慧進駐新三板市場的契機“快、深、懂”三大產品特點，將機構的專業技能與數據的創新型用途相結合，最后通過情景化的應用回歸到產品服務中去。“不斷深入·只為淺出”的品牌核心理念，也表現出了以數據深度為特色，持續不斷的為用戶提供所需產品，以及客戶體驗至上的企業愿景。

對于中小型企業來說如何掛牌新三板、如何IPO，需要科學化的分析指導，從而解決投融難題；如何更早的發現高成長性的企業，也是投資機構面臨的現狀。三板慧放眼全市場，將信息覆蓋范圍不斷擴大，從“新三板+場外市場”兩大板塊到未來的IPO全覆蓋，通過重新鏈接人、企業、事件、資本四元素，并打通多級市場的數據，挖掘數據背后的核心價值，以人工智能為方向，運用文本識別、機器學習、知識圖譜三大國際主流技術，提供投融決策中所需的數據支持，輔助投資決策。

快，是基礎

新三板與場外市場龐雜的信息量，很難通過傳統的人工方式進行整理和錄入，三板慧SaaS運用文本識別+機器學習+人工智能三大技術，實現了超越人力極限的信息處理方式；在技術層，通過數據聚合+文本識別+數據挖掘，快速過濾出有效信息；經過對于信息的進一步挖掘，提煉出價值，最終實現在第一時間的消息傳達。信息經由發現、處理、到達三階段處理，最終以具體的功能展現給用戶，其中包括：IPO企業預測、新聞情感分析、新三板升降層預測以及即時公告信息的深度解析。尖端技術手段的應用，是對于傳統金融終端行業的一次本質性變革，運用技術發現價值，從而解決市場參與者的基本需求。

深，是差異

三板慧SaaS正是基于快速挖掘場外市場、新三板市場、IPO投融過程中產生的有效信息，運用知識圖譜與圖形數據庫，將全市場中的人、企業、事件、資本進行多層鏈接，將隱藏在信息背后的價值進行了直觀的呈現。這一點，也正是與傳統金融終端最為直觀的差異。用戶不再需要大量的數據查詢、導出、分析，三板慧扁平化的界面直接把結果進行了展現。無論是多維度的公告解析、投資偏好、企業股權關系、供應鏈上下游情況統計，都是通過技術變革為用戶帶來的應用價值。另外，將企業融資信息、資本分析、征信信息等30項基礎信息進行匯總，支持跨市場企業對標以及IPO預測與監控，也突破了傳統金融終端相對獨立模塊的數據產出，將數據不斷深化，提供了投研過程中所需的數據支持。

懂，是核心價值的體現

三板慧SaaS平臺通過半年的時間定向邀請金融從業機構深度使用，不斷完善自身功能，成功打造出了三板慧SaaS2.0，并建立了SaaS+場景化應用的產品體系，先后與多家新三板主辦券商以及天星資本等權威投資機構取得戰略合作，在“不斷深入，只為淺出”的發展方向上快速前行。作為榮獲中國國際高新技術成果交易會頒發的《最佳新三板服務商》、入駐中國品牌創新發展工程等，攬獲多項國家級項目成果獎項評選的創新型大數據平臺，三板慧的產品核心價值在“懂”上最可以被體現。

所見即所需，是“懂”的第一層含義，其中最為核心也是區別于傳統金融終端的便是將投研所需的數據可視化，并且支持跨設備使用，用戶工作時間用SaaS，路演現場用路演助手APP，督導業務用督導助手，根據需要自主選擇場景化應用。另外，順應互聯網行業投資熱點，在企業畫像和投資人畫像上進行了深加工，配合國際主流扁平化圖表展現方式，預覽更便捷，提供數據一鍵導出服務。

所需即所問，是“懂”在解決用戶進行多維度數據查找過程中的應用，其中包括了常用的30類企業維度信息，包括工商信息、知識產權信息等等，幫助使用者告別多方查詢的機械勞動，并且在傳統的個股關注上增加了新聞關注功能。對于諸多中小型企業和投資者而言，熱點投資動向是了解市場的重要關注點，三板慧SaaS為此增加了新三板市場定增與交易現金流向的多種統計，可以更快速的獲得投行動態及行業趨勢。

所問即所需，解決了數據查閱和模糊搜索不直接、不精準等難題，使用自然語言搜索直達結果，可以滿足用戶口語化的搜索方式，并且智能延展出多維度的信息，運用知識圖譜的表現形式進行展開，呈現出深層的數據關系。案例搜索的功能，可以讓用戶查閱歷史真實信息，通過研讀實操案例規避風險。另外，在資訊的查詢過程中，平臺通過機器學習，及時推送重要資訊，減少時間成本。簡言之，查詢是三板慧滿足用戶快速獲取信息的一種集成。

所得即所歸，可以說是三板慧在人工智能領域的一次行業性的實踐，成功實現了價值發現與風險預測的功能，包括基礎層轉創新層預測、IPO預測+動態追蹤，以及對于企業的創新能力評估，這些功能代表著數據價值的本質，直指投融核心，這是傳統金融終端所無法實現的深度挖掘。

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