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    依图科技再获1亿美元融资 银行资管开始青睐人脸识别

    每日经济新闻 2018-07-18 01:18

    从依图科技最新两轮的融资来看,不难发现,银行资管的比重开始增加,不过一位接近公司的人士向《每日经济新闻》记者表示,“这大概是一个巧合,恰好两次资方都是银行,投资机构看中这个赛道。”

    每经记者 张韵    每经编辑 宋思艰    

    7月16日晚间,依图科技官方微信宣布,公司近期又完成了1亿美元融资,投资方是兴业国信资管。事实上,依图科技于6月12日刚刚完成2亿美元的C+轮融资,当时的估值已达150亿元。

    据不完全统计,2017年至今,仅在人脸识别领域,商汤、旷视、云从、依图四大独角兽企业共计发生了13起融资事件,该技术也是继指纹识别之后被广泛应用于安防、金融、医疗等领域的个人身份鉴定技术。

    对于连续大笔融资的涌入,依图科技CEO兼联合创始人朱珑却看得淡然。正如他在此前采访中所说,“现在我们每次融资时钱很多,但跟你聊得来的不多。我更看重跟谁聊得来,喜欢我这个人,不要只看中我赚钱的能力。AI泡沫就算破灭,也不会对我们有很大影响,因为钱只会集中到优秀的人手上。

    两轮融资中,银行资管比重增加

    继获得高成资本、工银国际、浦银国际2亿美元C+轮投资后,依图科技又完成了兴业国信资管1亿美元的战略融资,两者相距的时间仅仅为1个月。

    依图科技在官方微信中表示,兴业银行和依图C+轮投资者工商银行、浦发银行同属中国十大银行,相信新投资人的金融产业经验能帮助依图人工智能技术更快在全行业拓展。

    从依图科技最新两轮的融资来看,不难发现,银行资管的比重开始增加,不过一位接近公司的人士向《每日经济新闻》记者表示,“这大概是一个巧合,恰好两次资方都是银行,投资机构看中这个赛道。”他表示,将会继续投入到人工智能基础性技术的研究、以及新业务的布局和新领域的拓展。

    依图科技投资人真格基金合伙人兼CEO方爱之表示,金融领域一直是依图深耕的一大领域,产品覆盖刷脸取款、智能网点和远程核身解决方案等。此次兴业国信资管的助力,相信会让依图更加从容顺利地“开疆拓土”。

    据了解,依图科技成立于2012年,主要应用于智能安防、医疗、金融等场景,客户包括公安部、中国边检、华西医院、以及京东金融等。

    在此之前依图自主研发的金融行业解决方案已覆盖银行、证券、基金、保险、汽车金融等各个领域。例如,2017年初,农行首台“刷脸取款”ATM在浙江分行试点上线,依图已实现“刷脸取款”的研发落地。

    今年1月,中国人民银行发布了《关于优化企业开户服务的指导意见》,明确指出,央行将鼓励银行积极采用技术手段提升账户审核水平,包括鼓励银行将人脸识别、光学字符识别(OCR)、二维码等技术手段嵌入开户业务流程。

    业内人士表示,这一变化将有助于银行提升开户环节的办事效率,节省人力物力、进一步降低成本。但考虑到人脸识别等技术现阶段的发展状况,如何平衡人脸识别通过率和用户实际体验,仍然是金融行业需要解决的问题。

    数据与场景成为下一个竞争增长点

    根据第三方机构IDC报告显示,截至2017年12月底,中国计算机视觉应用市场规模达15.45亿元,与2016年相比增长184%。其中,政府、金融、互联网是计算机视觉技术支出规模最大的3个行业。

    受行业利好,计算机视觉领域创业公司普遍进入“军备”竞赛阶段。除依图科技之外,旷视科技、商汤科技、云从科技等同类公司也已先后获得多轮过亿级融资,纷纷踏入独角兽行列。

    清华大学计算机科学与技术系教授邓志东向《每日经济新闻》记者表示,从企业成长的速度来看,AI技术从研发到产业落地需要经过漫长的过程,要通过大数据采集、清洗、标签、资源整合、组织管理再到算法优化才能应用到特定领域。

    据前瞻产业研究院发布的《人脸识别行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》显示,预计未来一段时间人脸识别市场规模将保持20%左右的增速,到2022年,全球人脸识别市场规模将达75.95亿美元。

    目前,上述四家公司整体份额已达69.4%,领先BAT以及大华、海康等传统安防厂商。“但值得注意的是,人工智能企业若只以单一领域的技术进行竞争,未来仍将面临压力,因此建立体系对人工智能企业来说至关重要。”人工智能学者刘峰向《每日经济新闻》记者表示,人工智能企业应该更多地向“类大脑”看齐。

    邓志东认为,当下海量数据与场景选择成为了获得资本青睐的两大优势,随着产品商业价值的不断提高,独角兽企业若要进入下一个快速增长期,必须在数据优势与多模态场景两个方面提高识别精度,突出企业竞争优势。

    眼神科技创始人、CEO周军此前向记者表示,单一的生物识别技术都是有缺陷的,在海外,指纹、虹膜、人脸识别是关注度最高的三个技术,在应用商业化的程度上也是依次由高到低排序。从整个生物识别技术行业来看,生物识别技术在应用时需要互补,多模态是生物识别必然的趋势。

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