以图片、视频分析为切入点，Insight想借AI技术改变未来营销投放方式

据了解，目前社交分享中68%为视觉内容，其中超过三分之一的社交媒体用户分享过好的品牌、产品或店铺信息。而传统基于NLP技术对文本数据进行营销处理的方式，已不能满足对图片、实时视频数据的分析；为此，市场上也有不少公司以此为突破点，做为创业方向。

Insight（络策网络科技），是一家位于上海的人工智能技术公司，其核心便是通过自主开发的神经网络、深度学习、图片和视频分析等AI技术，汇聚并分析来自全球的社交内容和企业内部的结构化内容，为企业提供实时在线的大数据分析服务以辅助决策。

创始人 Jeff Lin 告诉36氪，目前 Insight 以图片、视频分析为核心，已构建了一个大数据分析服务平台，涉及四款产品模块，包括针对来自社交网络内容分析的SocialListener和KOLWatcher、针对企业内部大数据分析的XDCruncher和NeuralOperator。据了解，主要面向汽车行业、零售行业、政府机构等用户群体。 其中：

SocialListener，主要提供舆情监控服务，用户可以根据自己的需求设置相关的数据来源、关键字，以获取潜在用户的精准画像，同时可以提供相关的数据对比服务。

KOLWatcher，主要基于KOL的精准投放服务，现已积累超15万的KOL库，覆盖近30个不同行业，不仅可以实现每一个小时更新，还能为用户给出媒体报价去投放、跟踪。相比于微博易、新榜等基于粉丝量、文章评转赞为依据所面临的作弊问题，Insight 用AI自学习方式，数据维度更广，通过综合检测粉丝转赞和评论内容来计算KOL的具体价值，结果相对更为精准。

XDCruncher，主要面向企业内部使用，架接于企业内部数据系统之上，用户不需要写码，仅通过拖拽便可获得可视化画像，以帮助企业快速把大量繁琐数据结构化。据悉，目前Insight已经与通信运营商展开相关深度合作，以帮助公司投放部提供更精准的数据。据了解，鉴于企业内部数据的特殊性，该产品模块并不在数据平台上呈现。

NeuralOperator，包括7个独立的神经网络，可以支持不同品牌的logo识别、人脸识别、性别识别、年龄识别、场景识别、背景识别、表情识别等。其中，基于社交内容主要面向品牌用户，针对企业，目前主要服务于铁路、电力等政企客户。

从效果来看，以高铁运营为例，京沪单程路线会产生30万张照片，目前主要依靠抽样人工监测，很难真正看完，影响高铁运营的安全性，而借助Insight的产品仅需27分钟，未来将做到实时处理。针对品牌用，以用户看视频过程为例，以往多通过DSP、Cookies方式，基于用户的历史行为数据做广告投放推荐，相对延后，而Insight则可以通过实时检测视频播放内容，精准匹配度更高。

关于Insight的数据来源，一方面来自于微博、专业论坛、及Facebook、 Twitter、Instagram等社交渠道，通过购买及抓取方式获取；另一方面，则来自于企业内部数据。在盈利方式上，Insight 也采用了常见的Saas服务模式，具体根据用户的数据调用量按月收费。

Jeff也表示，在市场推广方面，其一是通过自由团队拓展，其二则通过跟渠道代理商、方案承包商合作。据悉，公司已经陆续合作数十家客户。此外，Jeff也表示，Insight基于众多数据的积累，还会不定期推出相关产品的Insight排行榜，不仅能为消费者及企业提供免费服务，同时也可以让部分企业发现数据背后真正问题所在，从而成为主动获客的一种方式。

事实上，算法作为人工智能的核心，在技术实现上主要分为两种流派，其一是工程学方法，即利用大量数据处理经验来改进提升算法性能；其二是模拟法，通过模仿人类或其他生物所用的方法或机理提升算法性能，即如遗传算法和神经网络。

论及市场竞争，目前国内市场典型类似的企业如菱歌科技，同样是基于人工智能技术的营销管理系统提供商。相比之下，Jeff表示，区别于多数公司采用的工程算法，Insight的核心在于选择以神经网络方式作为底层解决方案，其优势在于其灵活性和自学习的特点，长期来看会更有优势。此外，Jeff也表示，Ingsight的团队在过往的经历中积累了很多实战经验。未来，公司也会继续向后端延伸，重点参与并改变传统的广告投放方式。

据了解，创始人Jeff，作为连续创业者，曾担任NAVTEQ中国区CEO和合资公司总经理，在电信、导航、数字内容、位置服务和移动互联网有着20多年的经验。公司团队现在分布上海、芝加哥和波士顿。

资本层面，Insight曾于2017年1月获得来自德同资本和飞拓无限的数千万A轮投资。下半年，公司将开启A+轮融资计划。