圖片來源:金山海報·創(chuàng)可貼

? ? 星環(huán)信息科技（上海）股份有限公司（下稱“星環(huán)科技”）公司圍繞數(shù)據(jù)的集成、存儲、治理、建模、分析、挖掘和流通等數(shù)據(jù)全生命周期提供基礎(chǔ)軟件及服務(wù)。星環(huán)科技擬發(fā)行股票數(shù)量不超過3021萬股，合計募集19.61億元。其中，大數(shù)據(jù)與云基礎(chǔ)平臺建設(shè)項目投入8.98億元、分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫建設(shè)項目7.09億元、數(shù)據(jù)開發(fā)與智能分析工具軟件研發(fā)項目3.53億元。

圖片來源：星環(huán)科技招股書（上會稿）

? ? 星環(huán)科技此次保薦機構(gòu)為中國國際金融股份有限公司（以下簡稱“中金公司”）保薦代表人為王帥,陳博。會計師事務(wù)所為天健會計師事務(wù)所（特殊普通合伙），簽字會計師徐晉波,能計偉。保薦機構(gòu)為九富公關(guān)顧問（上海）有限公司。

圖片來源：上交所·項目動態(tài)

? ? 星環(huán)科技招股書（上會稿）顯示，“近年來，大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)的應(yīng)用速度發(fā)展較快，截至本招股說明書簽署日，公司已累計有超過 1,000 家終端用戶，分布在金融、政府、能源、交通、制造等眾多國民經(jīng)濟支柱領(lǐng)域，具備廣泛的客戶基礎(chǔ)。其中，在金融領(lǐng)域公司已經(jīng)取得一定市場份額，國內(nèi)多家銀行、券商、基金等金融機構(gòu)已采購公司產(chǎn)品及服務(wù)，且助力多個客戶實現(xiàn)了分析場景中部分關(guān)鍵系統(tǒng)的國產(chǎn)替代”

? ? 可以看出星環(huán)科技在金融領(lǐng)域取得一定市場份額，涉及到金融的產(chǎn)品包括“大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺TDH”，可支撐金融風控與營銷“圖數(shù)據(jù)庫StellarDB”，可分析金融風險傳播等；“大數(shù)據(jù)云平臺TDC”可提供多租戶式云上大數(shù)據(jù)服務(wù)；“數(shù)據(jù)平臺Sophon Base”使用場景為金融反欺詐；“決策平臺FIDE”可應(yīng)用于金融風控。

? ? 另外，星環(huán)科技于官網(wǎng)主推其“金融風控數(shù)智化轉(zhuǎn)型解決方案Pierce”。據(jù)白皮書，Pierce主打金融風控應(yīng)用解決方案的產(chǎn)品及服務(wù)條線，為金融行業(yè)客戶提供端到端風控服務(wù)。應(yīng)用場景為集團風險事件（集團關(guān)聯(lián)企業(yè)全信貸風控）、小微企業(yè)風險（信貸風控和內(nèi)部評級體系）、資金交易（資金流向監(jiān)控和交易風險預(yù)警專家規(guī)則體系）。

圖片來源：星環(huán)科技官網(wǎng)

? ? 富凱IPO財經(jīng)通過星環(huán)科技業(yè)務(wù)類對比發(fā)現(xiàn)類AI獨角獸第四范式業(yè)務(wù)和星環(huán)科技有多業(yè)務(wù)重疊。星環(huán)科技于金融方面的用戶主要由監(jiān)管機構(gòu)和交易所、銀行、證券公司、基金公司和保險公司組成。第四范式同樣業(yè)務(wù)銀行、證券公司、基金公司和保險公司。

? ? 第四范式提供以平臺為中心的人工智能解決方案，并運用核心技術(shù)開發(fā)了端到端的企業(yè)級人工智能產(chǎn)品，致力于解決企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型中面臨的效率、成本、價值問題，提升企業(yè)的決策水平。富凱IPO財經(jīng)了解到，港交所2月23日披露，AI獨角獸第四范式向港交所主板遞交上市申請，高盛、中金公司為其聯(lián)席保薦人。這是第四范式第二次遞表港交所。上一次在2021年8月13日，由于6個月之內(nèi)未能通過聆訊，今年2月14日，第四范式的IPO申請狀態(tài)已轉(zhuǎn)為“失效”。按照港交所上市規(guī)則，若公司在失效后的三個月內(nèi)，遞交最新財務(wù)數(shù)據(jù)就可以延續(xù)審核狀態(tài)。

圖片篇來源：港交所·項目動態(tài)

? ? 第四范式港股招股書顯示，2018年至2020年，第四范式的營收分別為：1.278億元、4.595億元以及 9.422億元。截至2021年9月30日止的九個月里，公司營收13.447億元，超過2020年全年營收，相較于去年同期的5.739億元，增長了134.3%。第四范式仍處在虧損中，2018年、2019年及2020年以及截至2021年9月30日，第四范式分別產(chǎn)生虧損凈額人民幣3.724億元、7.182億元、7.502億元及14.776億元，累計虧損達33億元。

? ? 來看一下星環(huán)科技經(jīng)營情況，報告期內(nèi)公司經(jīng)營活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流量凈額分別為-14,304.17萬元、-20,122.27萬元、-19,095.23萬元、-23,839.81萬元，銷售商品、提供勞務(wù)收到的現(xiàn)金分別為11,398.42萬元、17,740.67萬元、24,872.67萬元、35,200.22萬元。星環(huán)科技招股書（上會稿）顯示，經(jīng)營性凈現(xiàn)金流持續(xù)為負，主要系公司尚處于快速成長期，研發(fā)及銷售投入較大，導(dǎo)致公司支付的工資薪酬及相關(guān)費用持續(xù)增長，同時公司銷售環(huán)節(jié)對客戶存在一定的信用期，從而導(dǎo)致經(jīng)營活動流入的現(xiàn)金未能覆蓋流出的現(xiàn)金。同時公司呈現(xiàn)持續(xù)虧損的狀態(tài)。截至2021年12月31日，公司累計未彌補虧損為41,617.34萬元。

? ? 星環(huán)招股書（上會稿）披露案例，應(yīng)用案例：某銀行基于 Sophon 的反欺詐系統(tǒng)隨著銀行業(yè)務(wù)量和業(yè)務(wù)種類的快速膨脹、實時性要求愈發(fā)的高、多種業(yè)務(wù)以及信息的融合越加豐富，銀行信息系統(tǒng)也愈加需要智能化和體系化。以某銀行為代表的智能反欺詐實例中，該銀行采用 Sophon 機器學習平臺進行數(shù)據(jù)分析處理、模型開發(fā)及模型評估和測試，搭建了毫秒級實時響應(yīng)、自動化模型迭代、智能化模型應(yīng)用為一體的反欺詐機器學習智能識別模型。其中，使用 Sophon KG 對多種業(yè)務(wù)系統(tǒng)來源風險源數(shù)據(jù)（例如結(jié)構(gòu)化的交易數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化的文本數(shù)據(jù)）進行融合，以及交互式的業(yè)務(wù)洞察，充分使用圖計算進行復(fù)雜關(guān)聯(lián)關(guān)系查詢，探查可能的未覆蓋風險；使用 Sophon Base 的大數(shù)據(jù)對接能力和 200 余種內(nèi)置分布式機器學習算子，通過有監(jiān)督、半監(jiān)督和無監(jiān)督的分布式算法對存量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行回溯性分析、根因分析和預(yù)測性分析，同時結(jié)合數(shù)據(jù)探索以及知識圖譜提供的風險線索，靈活使用代碼建模和拖拉拽式低代碼建模模塊，快速搭建風險量化模型并加以調(diào)優(yōu)、驗證和模型監(jiān)測；通過 FIDE 將機器學習模型打包發(fā)布成API 接口調(diào)用服務(wù)，為風控業(yè)務(wù)提供實時決策服務(wù)，對潛在的欺詐客戶進行實時攔截，從而降低銀行的資金風險，同時滿足了金融風控業(yè)務(wù)的高召回、低延時、高并發(fā)需求?；赟ophon 機器學習平臺開發(fā)的反欺詐機器學習模型提升了銀行關(guān)鍵業(yè)務(wù)場景的反欺詐監(jiān)測、識別和處理的能力。

? ? 星環(huán)招股書（上會稿）披露案例，應(yīng)用案例：某銀行小微金融智能風控解決方案小微金融智能風控為當前銀行的戰(zhàn)略方向之一，相對于個人客戶或中大型法人客戶，小微企業(yè)信息缺失嚴重且生命周期短，行業(yè)缺少有效的風險評價標準；且小微企業(yè)風險經(jīng)常與其法人風險、供應(yīng)鏈風險、行業(yè)風險形成復(fù)雜關(guān)聯(lián)，針對小微企業(yè)風險的精確動態(tài)量化和違約概率預(yù)測較為困難。公司從小微企業(yè)和與其相關(guān)的輿情事件角度出發(fā)，通過風險事件庫、企業(yè)關(guān)聯(lián)關(guān)系、專家規(guī)則制定、模型算法等方式，構(gòu)造十余種關(guān)系類別，為某銀行構(gòu)建了風險事件關(guān)系圖譜，實現(xiàn)基于企業(yè)間關(guān)聯(lián)關(guān)系的風險事件傳導(dǎo)分析和風險影響預(yù)測。公司搭配銷售了分布式圖數(shù)據(jù)庫 StellarDB 產(chǎn)品，在進行圖補全和計算時具有較好處理性能，能夠融合更多維的企業(yè)和事件風險決策、計算和推理。在系統(tǒng)上線后，針對缺失有效風險信號的客戶進行風險提前感知預(yù)測，輔助客戶經(jīng)理和風險經(jīng)理進行定向風險排查，有效對可能還款能力變?nèi)醯目蛻暨M行風險問題預(yù)測提示。

? ? 第四范式應(yīng)用案例

圖片來源：第四范式官網(wǎng)

? ? 最后分享兩個例子，是否有相似處。

? ? 其中一個是硬實時交易反欺詐。這個案例主要體現(xiàn)了性能優(yōu)勢，筆均處理時長只有6毫秒，然后TP99可以控制到20毫秒內(nèi)。另一方面，從風控能力上看，特征維度比傳統(tǒng)風控要大很多，且使用了模型加規(guī)則的雙引擎。我們之所以能在雙引擎上實現(xiàn)高性能，主要得益于我們的內(nèi)存時序數(shù)據(jù)庫，這也是內(nèi)部的重要模塊。

?圖片來源：第四范式官網(wǎng)

? ? 另一個例子是某全國股份制銀行的全渠道反欺詐系統(tǒng)項目，其中涉及規(guī)則500+，實時計算指標2000+。在業(yè)務(wù)效果上，系統(tǒng)每月幫助行方發(fā)現(xiàn)攔截高危風險近1萬筆。左側(cè)是接入某股份制銀行之后的架構(gòu)。

? ? 創(chuàng)始人孫元浩采訪稱“服務(wù)客戶1800-2000家”招股書披露服務(wù)超1000家與招股書披露不一致 中金公司信息披露是否真實？

? ? 創(chuàng)始人孫元浩2020年在接受媒體“周到上?！辈稍L函時表示“市場規(guī)模來看我們現(xiàn)在覆蓋了從金融，能源，政府交通，制造，教育，醫(yī)療這些行業(yè)大概有近20個行業(yè)。同時我們現(xiàn)在大概有個1800近2000個客戶在使我們的產(chǎn)品。目前公司在全國有八個城市設(shè)立了分公司或者子公司。但是招股書卻稱，“截至本招股說明書簽署日，公司已累計有超過 1,000 家終端用戶”;。創(chuàng)始人孫元浩稱1800-2000家客戶是在夸大宣傳誘導(dǎo)市場還是中金公司及保薦人王帥,陳博底稿工作存在疏漏導(dǎo)致創(chuàng)始人孫元浩和招股書披露存數(shù)千家客戶差異化？信息披露是否真實？

? ? 根據(jù)《證券發(fā)行上市保薦業(yè)務(wù)管理辦法》（以下簡稱《保薦管理辦法》）第二十六條規(guī)定，在發(fā)行保薦書和上市保薦書中，保薦機構(gòu)應(yīng)當就下列事項做出承諾：有充分理由確信發(fā)行人符合法律法規(guī)及中國證監(jiān)會有關(guān)證券發(fā)行上市的相關(guān)規(guī)定；有充分理由確信發(fā)行人申請文件和信息披露資料不存在虛假記載、誤導(dǎo)性陳述或者重大遺漏；有充分理由確信發(fā)行人及其董事在申請文件和信息披露資料中表達意見的依據(jù)充分合理；有充分理由確信申請文件和信息披露資料與證券服務(wù)機構(gòu)發(fā)表的意見不存在實質(zhì)性差異；保證所指定的保薦代表人及本保薦機構(gòu)的相關(guān)人員已勤勉盡責，對發(fā)行人申請文件和信息披露資料進行了盡職調(diào)查、審慎核查；保證保薦書、與履行保薦職責有關(guān)的其他文件不存在虛假記載、誤導(dǎo)性陳述或者重大遺漏；保證對發(fā)行人提供的專業(yè)服務(wù)和出具的專業(yè)意見符合法律、行政法規(guī)、中國證監(jiān)會的規(guī)定和行業(yè)規(guī)范；自愿接受中國證監(jiān)會依照本辦法采取的監(jiān)管措施；中國證監(jiān)會規(guī)定的其他事項。在實施證券發(fā)行注冊制的板塊，前款規(guī)定的上市保薦書承諾事項由證券交易所具體規(guī)定。

? ? 《保薦業(yè)務(wù)規(guī)則》第三章第二十條規(guī)定，保薦機構(gòu)盡職調(diào)查應(yīng)當按照法律法規(guī)、監(jiān)管規(guī)定、自律規(guī)則等要求，對發(fā)行人進行全面調(diào)查，充分了解發(fā)行人的經(jīng)營狀況及其面臨的風險，并有充分理由確信發(fā)行人申請文件和信息披露資料已充分披露投資者作出價值判斷和投資決策所必需的信息且內(nèi)容真實、準確、完整。保薦機構(gòu)及其保薦代表人應(yīng)當在盡職調(diào)查工作底稿等文件中詳細記錄所執(zhí)行的盡職調(diào)查范圍、步驟和內(nèi)容。

參考資料來源：

1、企查查信息查詢支持

2、上交所官網(wǎng)

3、第四范式官網(wǎng)網(wǎng)

4、星環(huán)科技官網(wǎng)

5、星環(huán)科技（上會稿）

6、星環(huán)科技（問詢反饋）

7、騰訊視頻
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