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4 月19 日，在FellowPlus 創投趨勢分享暨 2.0 數據產品發布會上，FellowPlus 聯合創始人兼 COO 王亮發表了主題為“數據驅動的一級市場投資”的演講，并宣布 FellowPlus 2.0 數據產品「法拉數據」正式發布，對產品的真實全貌進行了深度剖析。

他指出，中國的一級市場已經到了一個「蠻荒」時刻：信息化程度低，不規范的「私下交易」已經不足以支撐龐大市場的有效運轉。那么 FellowPlus 是如何用自己的方式重新解構、審視一級市場的？讓我們從他的演講中一探究竟。

以下為演講實錄。

王亮：大家好，我是王亮，是 FellowPlus 的聯合創始人兼 COO。剛才的幾個環節大家聊了很多觀點，我也學習到很多東西。在我的 PPT 里大家會看到不一樣的畫風，因為我做數據產品，是一個很互聯網的人，所以在我的 PPT 里大家會看到很多的數據，我今天就借這個機會給大家分享一下過去兩年多的時間，我和我的團隊在創投的信息化和數據化方面做了哪些東西。

首先我想邀請大家看一張圖，是一張二級市場股票交易所的圖：

我們能看到這里面有非常多的人，有 LED，滿地都是紙，大家拿著紙和筆計算股票的價格，無時不刻都在關注股價的變動，這是二級市場。那一級市場的交易是怎樣的？咖啡館、辦公室，這是我們一級市場的交易場所。

有一個段子不知道大家聽沒聽過：在北京這個城市，你隨便找一個咖啡館進去，不聊個互聯網創業、O2O、共享經濟，不聊個 100 億的項目，你似乎都不好意思點一杯咖啡。

我們對比一下，1980 年的二級市場，跟一級市場相比是有一個固定的交易場所的，然后有專業的經紀人在中間撮合，IPO 的公司會把自己的股價公布出來，大家充分的博弈。不是說隨便找個地方聊一聊去進行交易的。而一級市場不是這樣的，沒有固定的交易場所，沒有專業的撮合人在中間撮合，更多地只是在談，其實定價權掌握在投資人的手里。

項目的來源更是五花八門，更多是靠朋友的介紹，然后微信、郵件主動找上來，再通過互聯網的工具獲得一些。

那為什么會這樣？我想先跟大家分享一組數據：

第一個數據是互聯網創業項目的增長情況，我沒有把時間拉到很遠，大家可以看到從 2007 年到 2016 年，互聯網創業項目的數量增長了 4 倍。

再看投資主題，2010 年的時候大家比較多的在聊互聯網或是移動互聯網的投資，但現在就不一樣了，現在大家看到有 O2O、教育培訓、分享經濟，任何一個標簽都會被人認為是一個投資主題，或者是下一個投資主題，會有非常多的投資主題。

再看交易事件，我們也會看到 2016 年較十年前也有一個 50 倍以上的增長，當然 15-16 年這里的下跌是由于二級市場經濟周期的變化。

這個數據是在說，過去的 10 年里私募股權基金管理人的數量增長了 25 倍。

用剛才這些數據我想說明的一件事就是，在過去的 10 年里，一級市場無論是參與者還是交易數都呈現井噴式的增長。

然而我們今天看到，不規范的「私下交易」已經不足以支撐這么龐大市場的有效運轉。

而實際上，二級市場已經不是剛才 1980 年那張圖的樣子了，現在的你可以拿出手機去買賣幾乎任何一家上市公司的股票。

兩者之間呈現天壤之別。為什么呢？我們覺得更多原因在于，一級市場的信息化程度太低了，就導致這里面的交易其實是非常依賴于人的，它的成本高，退出周期長，可能要 5-8 年，也導致它的流動性特別差。

所以說，我們覺得現在中國的一級市場到了一個非常「蠻荒」的時刻。在這個時刻，大家甚至不能很快地回答一些關于投資的最基本問題，比如說哪一個是上升的行業，在什么時刻選擇進入和退出，誰才是好的基金管理人，好的項目在哪里，這些大家都不能很快地去回答。

那我們今天就來跟大家介紹一下，FellowPlus 是如何去解構這個市場的數據，并把它重新組合起來。我們希望用一個量化的視角帶著大家一起重新審視一級市場。

其實一級市場的信息和數據之前就有了，在左面我列了一些，包括流量數據、用戶的評論、新聞事件、工商信息等等，其實有非常多，這些數據流轉的非常快，但是它有本身存在的問題：沒有結構化，更沒有人從一個一級市場投資者和交易者的角度來設置一些數據產品。

過去兩年我們稱之為 FellowPlus 數據處理引擎，它就像一級市場大腦一樣在實時地處理和思考數據，最后形成一個資產標準化的結構。

那接下來我們具體聊一聊，我們到底標準化了一級市場的哪些環節。簡單地說有三大點：投資主題、基金管理人和項目，我會舉幾個場景跟大家具體分析。

第一個我們聊一聊行研，也就是投資主題的問題。

那在有 FellowPlus 之前，或者說有一個結構化的數據提供商之前，大家都在如何去做行研？第一種就是比較有實力的大的基金，組建自己的分支團隊，在自己感興趣的賽道上做深入的研究，產生報告，供內部的決策，那顯然成本是很高的，效率是很低的。

第二種其實是絕大部分基金的主要狀況，他們在日常都在搜集一些資訊和數據，這樣從自己的日常工作和生活中就能感知這些行業的變化，從而選擇出自己的賽道。

FellowPlus 是怎么做的？

我們庫里面大概有 1000 多個投資主題，大到移動互聯網，小到共享單車，這些標簽都是來自于項目上的，我們通過互聯網對項目進行不斷的抓取，以及對它的介紹、報道不斷地分析，每個項目都帶來了很多的標簽。

并且我們有自己的一套對投資主題和標簽的還原體系，我們會分成三類，一類是行業，這是比較固定的；一類是投資模式，比如說是 O2O、共享單車等等；還一類是標簽，我們有更廣泛的標簽去描述，比如說這個創業團隊是阿里系還是騰訊系的，他是一個技術特別強的技術大牛等等。我們會從這些維度評價一個項目，然后把這些項目關聯到人和機構，用來評價他們，這個后面我會仔細的講。

這個地方我舉了一個實例。我列了三個投資主題，房地產中介、互聯網金融和分享經濟，大家可以看出來這是一個投資頻次增長率的變化。

這塊我想說的是，任何一個投資主題都會經歷一個萌芽期、成長期和成熟期的過程，但是假設我們今天隨便選一個投資主題，不通過研究我們是沒有辦法理性的感知它到底屬于什么狀態的。

那么通過 FellowPlus，大家可以通過看相關行業公司所處的階段，來認清你想進入的行業到底處在什么樣的時期。比如說分享經濟，有將近一半這樣的公司都屬于天使輪，屬于投資主題的萌芽期階段。

大家最關心退出，任何一個投資主題的退出情況，我們都是在整個互聯網上去實時監控的。（上圖）是互聯網金融投資主題退出的情況，大家可以看到在 2015 年的時候有 9 個收購和退出的。

這個圖可能會稍微復雜一些，綠色柱狀圖是交易頻次，折線圖是總的交易額。這個圖大家可以看出來，在 2015 年第四季度的時候的交易額是很高的，但是交易量相對少一些，說明這個節點的投資成本是非常高的。

那我們往前看，其實在第二季度的時候交易量很高，而交易額偏少，那可能有非常多的項目其實都屬于天使輪的階段。這個都是通過 FellowPlus 的數據看出來的，這個圖只是一個趨勢。

我剛才說到的是投資主題分析的幾個比較典型的場景。其實通過 FellowPlus 的數據能夠涉獵到更多的維度，只要是你關心的，比如說輪次，比如說單筆投資成本大概的趨勢變化是什么樣的，都可以看出來。

接下來我們聊 LP 非常關心的話題：如何評價基金管理人。之前大家會去看基金管理人的材料，看他寫了什么，他是看哪個方向的，管理了哪些基金，回報是什么樣的，然后他會希望從你這募到一筆錢，自己把事做的更好。在看了足夠多的材料之后大家會對一些有意向的基金進行深入的交談和盡職調查。

那 FellowPlus 是怎么做的呢？

我們處理的每一個項目上都帶著我們穩定、標準的標簽系統，然后我們根據每一個機構的投資行為，形成了它的投資風格和退出分析。

我們經常會開玩笑說到，一個機構跟 LP 說自己是投智能硬件、投移動互聯網的，但其實它拿到錢之后的投資行為不一定是按照當初的說法走的，或者他們對一件事情的標準可能都不一樣。那 FellowPlus 就會給 LP 提供一個客觀全面甚至是實時的維度，大家現在就可以通過 FellowPlus，按照一個機構或投資人的偏好去得到這樣的信息。比如說我要看投過分享經濟 A 輪的投資機構或投資人，你可以很快的得到那些數據。

另外一個，我想講的是一個投資人對一個投資基金管理情況的解構和歸因，給大家列一個結構圖：

這個結構中，一個基金管理人，下面有三期基金，分別投了一些項目，我們去虛擬這個基金管理人的回報在 5.12 倍，有 45 個已投項目，10 個退出，成績還是不錯的。那 LP 會問你到底是哪期基金投的更好一些，以及投的更好的原因是什么。其實基金是人來管理，哪些投資經理或是合伙人在這里面發揮了非常大的作用，說的簡單一點就是給這個基金賺錢了。

那我又虛擬了一個回報，中間數字比較多大家看的比較麻煩，我把重點拿出來了。其實投資人①在這里面起到了非常大的作用，他為整個基金貢獻了 9.66 倍的回報，那另外兩個投資人就一般般。

我們的數據產品找到了這里面的關鍵者，其實這并不是什么高深的分析方法，大家也都會去做，但有一個非常煩人的問題是：現在備案的私募基金管理人規模已經將近 2 萬了，你要同時去很快的分析 2 萬個人的架構，你應該怎么做？這就是我們作為一家互聯網公司，數據公司，為大家提供的一個工具。

那我給大家說一下我們是怎么做的，我們先不說美元基金，就人民幣基金來講，它的基金管理公司和基金的關系以及到項目的一整套穿透，已經存在于中國公開的工商信息里面，但實際上挖掘工商信息并不是那么簡單的事情，剛才那張圖其實是非常傻白甜的結構。

實際操作中你會發現基金，或者說一個工商實體，它會承擔非常多的角色。一個有限合伙人可能是一支基金，可能是一個公司的員工持股公司，一個自然人。一個有限公司可能是 LP 的身份，也有可能是 GP 的身份，都是不好說的。

所以說我們用現在整理來的數據進行了一些交叉對比，并通過一些大數據的方式來挖掘這里面所有的信息，我們可以大概率的確認說，它的角色是 GP 還是 LP，甚至是說幾個角色可能都承擔過，并且對外的每一個關系，占股也好，控股也好，我們都可以大概率的確認，這樣我們就能很快的獲取上張圖我講到的關系。

那有人說你講的是大概率，那小概率怎么辦？我們的一些公開信息有去定向的不斷跟這個圈子去接觸，然后我們會有一套非常專業的運營流程來保證這個信息越來越準確，這就是我們如何去穿透一個基金管理人，找到他投資管理成功的原因和方法，這樣他就可以幫助 LP 或者是 VC 去分析其它的基金到底是什么樣的。

接下來就是項目了。

項目在圈子里聊的非常多，大家之前看項目都會看商業計劃書，看新聞，看創業者訪談，對特別感興趣的項目進行盡職調查。

我們 FellowPlus 有這么幾個維度去看項目，可以幫助大家在非常感興趣的賽道上快速篩選出頭部項目。

第一個就是最重要的基本信息，它是誰，處于什么樣的行業，以什么樣的模式經營公司，還有其產品的基本業務介紹。

另一個就是它的新聞輿論，像一些科技媒體做的報道對其是如何評價的，它的團隊畫像，我們對其招聘信息的分析，這樣我們就能很準確的去定位該團隊到底是技術驅動還是市場和商務驅動等等。

流量就是我們對應用商店的評論抓取，通過我們算法的整合來對比一個項目在細分賽道里的流量到底處于什么樣的位置，結合這些我們會給項目打分，呈現它在行業里到底是一個什么樣的位置，是在頭部、腰部還是腿部。

以上，是我們產品的部分，我們用我們的方式還原了投資主題、基金管理人、項目，并且我舉了一些大家經常會用到的數據分析場景。

那其實想借這個機會，也宣布一下我們數據產品的中文名。其實在創辦這家公司、選 FellowPlus 這個名字的時候我們是很喜歡的，Fellow 是小伙伴的意思，Plus 就是給大家更多的想象力，我們希望給大家提供更多的服務和幫助，幫助一個行業更好的發展。

那其實最近在跟很多人接觸的時候，很多人就說你這個英文名我記不住，能不能給我一個中文名，你們到底有沒有中文名。我們就決定起一個中文名，并且讓大家記住，而且希望跟 FellowPlus 的發音能有一些相似，同時是要契合我們想做的事情。

我們整個 Logo的 icon 其實是一個大寫的 F，這讓我想到物理中的電容單位「法拉」，跟 Fellow 的聲音相似。同時我們知道，電這個東西在人類的歷史上起到很大的作用，在第二次工業革命當中具有劃時代的意義。

FellowPlus 也想為一級市場打造一個基礎設施，成為一級市場的水電煤。因此我們數據產品的中文名字就叫做「法拉數據」，希望大家記住并且喜歡它，我們以后會越來越多的宣傳這個名字。

前段時間我看了一些新聞，第一個是關于高盛這家公司，他們用 200 名工程師取代了 600 個交易員；另一個是貝萊德集團，也在嘗試用機器人、用 AI 取代一些初級的基金經理的工作。

我認為，隨著時間不斷的變化，隨著我們對數據不斷的積累，如果一級市場的數據量足夠大、足夠真實、足夠及時，我相信互聯網技術在里面的應用將會為投資人群體不斷賦能。

最后大家會漸漸發現，碰運氣、憑經驗、憑感覺的一級市場投資越來越少，最后剩下的是優秀投資人之間關乎趨勢和價值的判斷 PK 。最后我想說，希望在不久的將來，把理性且重復的工作交給 FellowPlus，把投資藝術還給投資人。謝謝大家。

* 本文來源：微信公眾號“FellowPlus智庫”（ID：FellowData），原標題：FellowPlus COO 王亮：把理性重復的工作交給我們，把投資藝術還給投資人。

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