人工智能引發的第二次自動化浪潮正引領新經濟變革，人工智能機器人的觸角終究也會伸向白領的工作。2016年10月18日，因果樹智能投顧圖靈發布會，推出了人工智能投顧產品，不僅能夠實現更高層級的企業搜索，還可以代替投行分析師寫報告。其結構之完整、數據之龐大、更新之迅速令人震驚。

因果樹創始合伙人滕放介紹，因果樹圖靈是人工智能時代的一個基礎工具，可以做到3s之內，回答一切投融資相關問題，信息量高達600TB。

3s獲取600TB知識因果樹依靠數據、技術雙壁壘

因果樹圖靈產品覆蓋全網20萬＋項目，1000+行業，10000+投資人和投資機構，數據量高達600TB，一是緣于獨特的數據源，包括三大運營商數據、知識產權數據，還包括定點行業數據，以及全網公開數據源，這數據量是支撐圖靈的基礎。

滕放表示，因果樹作為一家技術驅動型公司，如何深度挖掘和分析才是核心，因果樹已經自主研發并申請了多項軟件著作權和模型專利，這些核心技術成為產品的第一保障。

因果樹用了整整一年的時間，花費大量的人力、精力、財力，才有了今日的圖靈產品，但是圖靈僅僅是個開端，圖靈產品僅僅是因果樹在人工智能股權投融領域的一個嘗試。

人工智能版百度3s回答一切融資問題

滕放說，當前社會由于公司信息分散，非結構化，投行分析師和投行經理要花大量的時間查找資料，整理資料，做基礎的數據跟蹤和分析判斷。一個分析師可能需要使用二三十個網站，每個網站能找到的數據都非常有限，而且很多都不是能夠直接使用的。比如一個投行分析師需要從百度上查找關于一個項目的媒體報道，然后再去官網看產品形態，去論壇看用戶評價，從工商網站看基本注冊信息，再用第三方付費網站看用戶數據。分析師不光要找到這些數據，還需要把這些數據復制、粘貼整理出來。這些名校畢業、人中龍鳳的投行驕子，每天工作十五六個小時，至少由一般時間是在查找、復制、粘貼，這種事情和信息時代極其不匹配。這些耗費了投行人的大量時間，并且你想看很細的東西沒有，過往的數據也沒有?，F在用因果樹，只需要問一下，這些問題都可以解決了。

滕放表示，目前因果樹圖靈能夠回復基礎常見的三大范圍50類問題。

一是行業問題，比如這個行業好不好？這個的體量有多大？有沒有獨角獸出現？發展趨勢怎么樣？投資人喜不喜歡？

二是公司類問題，比如公司怎么樣？用戶有多少？創始人是誰？什么時間成立的？融資到什么階段了？競爭對手是誰？在行業處于什么位置？

三是投資方的問題，比如這個投資機構的合伙人是誰？投了哪些項目？鐘愛什么階段什么行業的？

對于沒有答案的問題，因果樹圖靈會推薦其他相關問題，并通過機器學習不斷完善問題，擴大知識覆蓋面。比如第一次問的時候沒有答案，很可能兩次三次就能給出滿意的答案了。

立足金融打造三把利刃

當前正是大數據和人工智能的風口，因果樹選擇股權投資這個方向，除了要在技術和數據上廣積糧、高筑墻之外，必須要有敬畏金融之心，要尊重專業，深入打磨行業模型。因果樹.圖靈產品其實是對整個股權投資市場的重構，為此，因果樹打造了三把利劍：

1、首建公司三級架構明晰大公司布局

因果樹圖靈的三級分類架構，能夠清晰地展現出大公司的架構。比如阿里巴巴30多個子公司，上百個產品線。市場如何去評估這些大公司的價值，如何弄明白這些大公司的布局？哪些子公司或產品是核心？在這之前市場上是沒有這些信息的，但是因果樹圖靈的三級架構填補了這種市場空白。

2、三級分類確定細分行業

滕放表示，創業創新將是國家發展的主旋律，當前國家鼓勵戰略新興行業發展，各大交易所優先鼓勵新興行業上市。但是，如何定義新興行業？用什么投票呢？某個公司想申請上市，我們該給它分到哪里？行業分類的滯后和評判標準的缺失導致我們流失了一大批優秀的企業。很多互聯網公司都選擇海外上市。

3、企業KPI為企業估值及發展戰略給出依據

衡量一個企業的價值還僅僅停留在金融財務指標上。我們應該從更多的緯度去評估一家公司，不錯過好的公司，也不鼓勵創業公司盲目擴張。80%創業公司的死亡是由于無謂的激素型擴張。圖靈產品給出的行業和企業KPI，將能夠促使市場更有序、更理智。