美搜搜融資

『壹』 神馬搜索的融資模式是怎樣的

1.債權融資：最常見的即銀行貸款。但現在經濟形勢慘淡，銀行貸款都需要足額擔保（抵押、質押和保證），比如把房子車子押給銀行，然後股東再保證如果公司還不上錢由股東來還。
2.股權融資：找投資者往公司投錢了，常聽到的的PE/VC就是股權投資者。現在大家想上主板、新三板，主要目的就是為了股權融資。
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拓展資料：
企業融資方式有哪些種類？
我覺得企業融資方式即企業融資的渠道。它可以分為兩類：債務性融資和權益性融資。
前者包括銀行貸款、發行債券和應付票據、應付賬款等，後者主要指股票融資。債務性融資構成負債，企業要按期償還約定的本息，債權人一般不參與企業的經營決策，對資金的運用也沒有決策權。權益性融資構成企業的自有資金，投資者有權參與企業的經營決策，有權獲得企業的紅利，但無權撤退資金。
企業融資我建議到明德了解一下。北京明德天盛投資管理中心（以下簡稱「明德天盛」）是以戰略性投行服務為核心業務的專業化私募股權投資機構，主要為有上市意願的企業提供前期上市策劃服務和私募股權投資。
明德天盛團隊擁有豐富的項目投資業績及多家企業上市運作的成功經驗。中心聚焦於上市願望強烈、成長快速並有潛力成為細分市場行業龍頭的中國本土未上市企業，重點關注新能源、節能環保、生物醫療、消費連鎖等領域。明德天盛期待更多青年才俊加盟進來，共同創造中國投行業的美好未來。

『貳』 恆生電子股價為什麼低恆生電子2021年什麼時出中報搜索 恆生電子千股千評

你的注意力是否還放在券商板塊上？在這里提醒你，這個行業相比於券商行業，要更受追捧，從資本市場改革和財富管理需求的爆發所獲得的豐厚回報遠遠超出券商，它是券商可以依靠的後盾--金融IT行業，金融IT龍頭--恆生電子，就是我們接下來要分享的企業。

分析恆生電子前，這份我整理的金融IT行業龍頭股名單分享給大家，還不快點看一看：建議收藏！金融IT行業龍頭股一欄表

一、 公司角度

公司介紹：公司是國內領先的金融科技產品與服務提供商，主要面向證券、期貨、公募、信託、保險、私募、銀行與產業、交易所以及新興行業等客戶提供一站式金融科技解決方案，說得更通俗點，平時投資者交易的行情軟體，多為恆生電子製作，市佔率在60%左右，在資本市場 IT 領域是占絕對優勢的軟體類龍頭企業。

說完了公司的一些情況，我們要進一步做深入分析，了解公司所具備的投資價值在什麼地方。

亮點一：絕對的領先，絕對的龍頭

在技術方面金融科技行業自身有著較高要求，與行業內新進入的競爭者對比，公司持續經營20多年，擁有相當多的經營經驗，使保險公司既保持了領先地位，又保持了這種地位的穩定性。同時，公司在長期技術的積累當中獲得了客戶的認可，例如公司在證券行業的核心交易系統、基金等買方行業的投資管理系統、銀行業的綜合理財系統等都受到客戶青睞，這使公司形成正向循環，技術優異--吸引大客戶--創造大收益--反哺技術--進一步吸引客戶..龍頭的地位才能因此而得。

亮點二：更高的用戶粘性，更強的技術創新

對照普通行業的需求屬性，金融機構不一樣，一款交易軟體的內容可要包含很多的，比方說簡單的日常看盤，復雜的有交易、融資這類巨額金錢往來，以此而言，十分需要極高的穩定、安全屬性。這也就使得機構一經選擇，就沒辦法就隨心所欲的更換系統，將客戶與恆生的關系進行深度綁定，給公司帶來的收入是持續穩定的。

更加可貴的是，用戶粘性較高並不能讓恆生停止前進，跟同行相比，恆生無論是在研發人員還是在研發費用的投入水平上面都高一些，創新能力絲毫沒有停滯不前。

亮點三：引進來，走出去，買下來，打開國際市場

公司把國外先進產品帶了回來，把先進的技術學會了，並且超越它，接著將公司已有優勢產品拓展到發展中國家的證券市場，與此同時，也要在歐美市場上完成優質標的尋找並且進行並購，提升公司實力的同時藉助標的公司的渠道打入新的海外市場。對海外龍頭的追趕能得到實現，並增添公司盈利收入。

字數有限，因此有很多關於恆生電子深度報告和風險可以提示，學姐幫大家整合到研報當中了，還不趕緊看一看：【深度研報】恆生電子點評，建議收藏！

二、 行業角度

現前國內資本市場還在發展時期，而資本市場的持續改革將會進行催生出大量的IT投入，來幫助證券交易系統的擴容、迭代與完善，這讓行業有更多的機遇去增長。

另一方面，居民財富持續增長、"房住不炒"、打破銀行剛兌等因素都在或多或少地引領居民財富往資本市場轉移，並且這些因素可以讓財富管理獲得比以往更快的發展。同時，基金資管規模的不斷擴大帶動了IT 運營投入需求，帶動金融IT行業的持續發展是有必要的。

三、總結

總的來講，恆生電子作為行業的領跑者，又積極主動的去創新和擴張，在未來行業的飛快發展下，公司的發展將會變得越來越好，但文章內容上有一定的滯後，假若想清楚的了解恆生電子未來的行情，點擊鏈接之後就會有專業的投顧幫你診股，看下恆生電子估值具體是個什麼樣子，是高還是低：【免費】測一測恆生電子現在是高估還是低估？

應答時間：2021-10-04，最新業務變化以文中鏈接內展示的數據為准，請點擊查看

『叄』 去哪裡能找到一些需要投融資的企業

能判斷背馳的公式誰多編不出來的，KDJ，macd，其實都是一樣背馳只有用眼可以看出來他是隨時發生的，我給你一個公式做個參考用

『肆』 在瀏覽器中,搜索出讓和融資有啥區別

沒有區別，區別在於你在哪個網站搜而不是瀏覽器，這跟瀏覽器沒有關系。

『伍』 搜搜貸網路借貸平台是如何保證借款人的真實性

借款人不還錢，在一定期限內要產生很高的利息；如貸方經確認借方屬惡意拖欠，經法院、公安可採取強制措施--拘留、拍賣房產、不動產；借款人不還錢代價太大了！

『陸』 網路借貸平台

搜搜貸網路借貸服務平台

『柒』 在百度上能找到投資合夥人嗎

找投資人有兩種方法，一是你主動去找投資人，二是等投資人來找你。

根據以往創業者的融資經歷，一般沒有融資經驗的，只能是你去找投資人了。

方法有以下幾種：

一、把你的產品或項目放到免費的平台上進行推廣。比如，現在比較熱門的平台：抖音、美拍、微博、斗魚直播等進行推廣。

二、吸引媒體對你的關注及報道。這樣可以增加你的曝光度，更容易被投資人看到。

如：網紅Papi醬在2016年曬出了她的清純范兒畢業照，其畢業的消息被各大媒體爭相轉發，作為美貌與才華並存的奇女子，papi醬的火爆程度讓其他網紅無法望其項背。

三、把產品或服務發到融資平台。不過這也有可能會引起同行的關注及刺探消息。

四、先組建自己的創業團隊，做出一定的成績，然後得到實際的成果後，有一個談判的基礎後，再去尋找天使投資人。因為除了項目本身外，天使創始人是很看重創始人及其團隊建設的。

實際上，融資就是找資金。那也可以嘗試另外的途徑，比如進行債權融資或股權融資.

債權融資，即通過銀行和其他信貸公司進行融資，也就是平時我們講的貸款。對公司來說，債權融資是很好的融資方式。通過借貸擴大自己的資金實力，企業可以快速地發展。但是，這種融資模式也有它的不足：

1、融資額度校它的額度要和企業的資產總額掛鉤的，一般只能達企業凈資產額度的50-60%。企業如果有較大的發展項目，需要較大的資金量時，一般很難解決；
2、需要抵押和擔保。抵押和擔保是少不了的。而且資產只能抵押和擔保一次;
3、資金使用周期短。到了時間，無論多大的資金額度，必須全部還清後才有可能再次貸出來（有時貸不出來了）。

股權融資。也就是用企業的股權去融資。從事這種融資的組織主要是風險投資公司和私募股權基金公司。這些金融組織它們找到好的企業後，通過投資來佔有企業的股份。等到當企業做強做大後，通過上市或出售股權把投資退出，從中獲利。這種融資方式有以下幾種好處：

1、沒有利息;

2、無須擔保;

3、不用還款。

至於合夥人，你應該從哪裡找？希望你能從以下著名的互聯網三巨頭BAT公司合夥人構成中得到啟發。

提到騰訊，我們腦子里就想到馬化騰這個名字。而實際上，騰訊在創業階段，一共有5個合夥人。他們主要是馬化騰的同學和同事。其中馬化騰、張志東、許晨曄和陳一丹是從中學到大學的校友，前三位是深圳大學計算機系的同學，而曾李青則是馬化騰姐姐的同事，也是許晨曄的同事。就是這樣同學和朋友關系組成的合夥人團隊，分工明確、各有所長、相互信任、價值觀一致，才有了今天的騰訊。

眾所周知，李彥宏，網路的創始人、董事長兼首席執行官，全面負責網路公司的戰略規劃和運營管理。在網路創業初期，團隊合夥人有七人分別是：李彥宏、徐勇、劉建國、雷鳴、郭眈、崔姍姍、王嘯，又稱「網路七劍客」。而他們分別是李彥宏通過公開招聘渠道邀請其加入的及通過校友活動接觸到的。在創業過程中，網路曾面臨兩次重大的挑戰：一是創業初期，李彥宏拿著120萬美金做公司，原計劃6個月花光的錢，公司做了一年計劃，所以堅持到九月份等到了第二筆融資。第二次是當世界上所有使用人氣質量定律的搜索引擎公司或被人收購，或推遲上市時，網路根據李彥宏總結的 搜索引擎第三條—自信心定律推出競價排名。後來在李彥宏的領導下，網路不僅擁有全球最優秀的搜索引擎技術團隊，同時也擁有國內最有優秀的管理團隊、產品設計、開發和維護團隊；在商業模式上，同樣具有開創性

當然，阿里巴巴也一樣。在創業階段，合夥人共18名，也就是著名的18羅漢，從合夥人背景資料來看，除5名合夥人不能確定加入阿里的背景及和馬雲的關系外(不納入計算范圍內)，其他合夥人均與馬雲是夫妻、同事的親人、朋友、校友、師生、合作夥伴等系。

雖然電影《中國合夥人》里說，「千萬不要和最好的朋友合夥」。但從以上三家公司來看，在創業前期，在同學、同事、同志、同行、同鄉中選擇合適的合夥人是創業前期里尋找合夥人最靠譜、最高效的方式。

『捌』 求我國中小企業融資數據、融資結構、融資成本數據資料

據說萬德、清科有此方面數據，搜搜把

『玖』 如何評價季逸超，Peak Labs 和 Magi 搜索引擎

正面評價：

@季逸超 團隊的工程能力非常強，少數幾個人在一年裡可以搭起來可用的demo，水準不輸於我見過的任何一個優秀的工程師。有這樣高效的團隊，相信往後會越來越順利。

知識圖譜的構建和應用也會是文本相關的各種任務上下一個增長點。Google花了很大力氣在做，M$也是，學術界對這方面的關注和投入也在持續增長。我相信往後的幾年，即使是這塊沒能出現類似Uber， Airbnb這樣的顛覆型產品，起碼能把我們日常使用到的各種工具，例如搜索，siri等，的效果提升到一個新的級別。

最後，Maji找准了國內這塊市場的空白，抓到了很好的切入點，原先團隊的積累也讓Magi在資本市場上一帆風順，最後這個問題和36氪的PR（宣傳）也做得很好。例如和PR成功案例，watson，的聯系，以及各種超出科研基金申請報告中描繪的科幻遠景。這些都是每一個有志創業的年輕人需要思考和學習的。

總之，我覺得magi能成功，以後如果沒有被Bai抄了去，就會被Bai買了去。我猜會傾向於買了去，畢竟Bai自己從頭開始做，要花的人力成本也不低了。國內也很難找到對應的人才。

同時也有很多懷疑：

疑惑1：
是demo里的那些長query（搜索詞條）。長query得理解是非常非常難的問題。更不提理解中文的這種毫無固定格式的問句了。demo中出對幾個復雜長query出一些好結果很簡單，真正應用做的好么？去試了插件的demo後，我覺得做不好。從demo的效果反推的技術來說，離真的做好demo中提到的那類長query，我個人感覺不是量的差距，是質的差距。

為什麼？類比的話，Watson無數工程師，不差錢的IBM毫無業績要求的完全當做一個PR項目來做，目的就是為了Jeopardy。才能對英語這種，有W和H的顯示問句意圖表達的語言，且是Jeopardy固定格式的問題，能夠做到比較好的效果。這個過程大概花了5年。除了有很多QA領域的專家以外，還有很多工程師的hard code提效果。
而Watson至今離真正商用遙遙無期。我甚至不覺得watson可以真的商用。（我個人對QA的感覺是往後這個東西會真的商用，做到滿足大多數日常問答需求。但這個過程可能要5年起步。而且這件事情可能發生在Google，可能在Apple的Siri，也可能是MSR先有paper，但是如果是IBM，我會很吃驚。）

如果Magi能夠做到demo中顯示的長query的分析效果，甚至不需要做其他的任何事情，就可以有大概讓兩位創始人一起高科技人才引進的Eb1A類綠卡這種級別的論文，然後也可以被Google，IBM或者Bai二話不說的收購。

所以我覺得要麼是Magi的團隊是不世出的天才，一年時間，沒有用戶訓練數據，幾個人，還是中文，可以做到demo里長query的效果，要麼這個就是為了PR目的的誇大。

疑惑2：
Magi所謂的自動從非結構化信息中抽取知識圖譜。Magi主頁上寫的是：
Magi 日益增長的結構化資料庫中目前擁有950個大類3300個子類的2100萬個對象, 囊括從電子游戲到天體物理、從AV女優到美國總統的方方面面信息, 並抽象出了超過1億6000萬條事實的知識網路

這個效果非常驚人。
非常驚人。
非常驚人。
（重復表示強調）

驚人到什麼程度呢？如果這是真的，這950個大類，3399個子類，2100萬個對象都是真的可用級別的話，那麼：

1，創始人把這個寫出來可以拿任何一個相關領域頂會的Best Paper，會成為Information Extraction領域的新的明星。

類比：Open Information Extraction和我們學校的NELL是比較有名的自動從非結構化信息抽取知識圖譜的工作。前者是University of Washington at Seattle的，後者是CMU的。兩個組光做這兩個系統，都做了超過5年。CMU的直接是機器學習系的系主任領頭，抓取和分析程序幾年來沒有停止過，但是還是做不到Magi的1/10的級別，雜訊也特別多，尚未達到可用級別。數量和質量都不如直接用Wikipedia的mp。而Wikipedia的對象大概有多少呢？500萬左右。

2，Google或者MS會直接願意買，別的什麼都不要，就只是這個系統。

類比：Freebase Freebase (需翻牆...) 是知識圖譜里最好用的。2010年Google花了大價錢買了下來。花了多少錢沒有公布，但是Freebase之前已經拿了$57M的融資，Google花的錢應該是這個的兩倍起，那就是一億美金往上。

Google買了下來之後花了很多人力去提升Freebase的質量和數量，還有社區的貢獻，自動和非自動的方法都上了。4年之後，Freebase的量級是多少呢？
3700萬個對象，5億的事實，77個大類
和幾百個小類（具體沒有數了）。

而這3700萬個對象裡面，可用的部分，即信息全面，有名稱，文本描述的有多少呢？

還是500萬。這是Google和我們組合作發布的網頁實體標注里用到的對象集的大小。

而且，這些統計都是英語。

所以如果Magi主頁上宣傳的是真的，那麼幾個人，一年時間，通過在已有的Wiki，網路之類的地方之外，在中文這個比英文更難得語言上，做出了超過Google花了$57M以上收購，並作為下一個核心增長點耕耘了4年的Freebase的效果。

同時，甚至可以說Magi憑借幾個人的力量，解決了中文分詞剩下5%的問題里的一大半，從此中文分詞甚至可以說是一個solved problem。眾所周知現在分詞95%的情況下已經可以做到非常好了，剩下的5%是罕見詞的問題。而這裡面絕大部分是命名實體，也就是所謂的對象。
而2100萬的命名實體是什麼概念呢？一般中文分詞能夠切分出來的詞的數量，大概在幾十萬的量級。在這幾十萬的基礎上，一下子加了2100萬的命名實體，想必從此之後：
任何一家中文信息處理公司都基本不用再為分詞擔心，
所有在線廣告可以直接通過這2100萬的命名實體效果提升一個量級，
所有中文輸入法不會再出現需要一個個選單字的問題，不需要再選擇download神馬行業詞庫，只靠這2100萬，似乎就夠了。

如果這些都是真的話:
跪求公布數據... 跪求深度合作... 跪求不要賣給不開源的黑心大企業。
同時真心為我的懷疑道歉，並求Magi給面試機會......

為了人類文明的進步，前進！前進！前進！

『拾』 P2P網路貸款系統開發哪裡可以做這種

打破銀行業壟斷，是近期金融改革的重點，P2P網路借貸平台行業迎來了發展最好的機遇， 我們的客戶p2p平台上線2個月，即能達到2,3千萬的融資交易額，吸金能力不容小視！
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