蘑菇财富完成新一轮数千万元融资

深圳市蘑菇财富技术有限公司（以下简称：蘑菇）近日已完成新一轮数千万元融资，由德物资本和富坤创投共同投资。

本轮融资将主要用于大模型驱动的AI数智助手产品研发，以及跨金融细分市场拓展，从证券行业进一步延展到基金、期货、银行等机构客户。

蘑菇成立于2014年，是一家聚焦金融垂直领域的智能社交营销解决方案提供商。其过往投资方包括腾讯、碧桂园创投、KIP资本、常春藤资本和中南创投等。目前，公司主要基于企业微信，面向证券、基金、期货等资管行业企业提供覆盖客户触达到客户洞察、客群策略生成等投资者全生命周期经营的数智化服务。

此前，蘑菇主要经历了三个产品、服务演进阶段，完成了从「模拟炒股」H5到「财富小店」小程序，再到基于企业微信的「财富管理SCRM」的转变。在这个过程中，公司的核心服务逻辑并未改变，均旨在解决金融机构的展业难题。而通过技术和产品的迭代，蘑菇能够解决的需求痛点逐步从客户触达和转化，延伸到客户服务管理，帮助客户经理提升服务半径和服务效率。

现阶段，蘑菇计划在原有业务的基础上，从纵向和横向两个维度实现进一步增长：挖掘更多客户核心业务场景需求，提升产品附加价值，提高客单价；横向市场拓展，在开发基金、期货企业客户的同时，跨行开发银行企业客户。

提升产品附加价值方面，蘑菇一是将过去在服务客户零售金融领域沉淀的行业know-how和技术能力产品化为营销中台，以提升产品的复用性，支持客户将统一产品用于机构业务、渠道业务等多个部门。这一发展思路类似于部分泛行业SCRM企业早前的策略。

难点在于，尽管蘑菇企业微信SCRM产品的标准化程度已经达到85%左右，但中台模块的产品化需要对过往的业务流程和客户跨业务部门的需求共性进一步抽象。这个过程不仅需要蘑菇建立新的技术能力，还要求其对客户全业务场景有更深的理解。

为了解决上述问题，宋洪强表示：“除了加强自身能力的建设，我们目前的方案是与头部客户共创，把研发放在客户现场。同时由于蘑菇并不具备所有模块的独立服务能力，因此为了解决业务闭环需求，我们正扮演集成商角色，引入外部合作伙伴，例如神策数据、腾讯云来分别提供CDP、云端的能力。”

二是，蘑菇将目光聚焦于生成式AI技术在金融垂直领域的应用，计划面向金融机构推出策略模型「AI策略引擎」，并基于此为客户经理提供数字化助手，辅助其完成客户线索挖掘和实时策略制定。

宋洪强介绍，基于开源大模型和前期积累的营销策略数据、脱敏对话数据，以及客户提供的脱敏测试数据，蘑菇已经完成了初始版的金融垂直领域模型调优。当前AI策略引擎正在某Top3基金落地中。

但是，金融行业和实时策略制定这两个标签，意味着现阶段大模型的应用落地面临数据安全和模型准确度两个老生常谈的问题。如果客户出于数据安全的考量，要求私有化部署模型，那么关键数据和对话实时数据就难以用于反哺模型调优。监管层对合规性的高要求和客户对服务严谨性的高要求也是需要着重关注的因素。

对此，宋洪强坦言：“我们目前也是探索阶段，小步快跑、高度关注。一是积累工程化经验。客户具体数据不同，但数据结构类似。尽管未来需要针对不同客户分别部署模型，但相关经验的复用性比较强；二是我们选择以数字助手的方式来提供服务，也是考虑到准确性和合规性的问题，最终的决策还是客户经理来完成。”

同时他表示，从现有反馈来看，客户大多希望能尽早开始探索新技术，并愿意为之付出溢价。

市场拓展方面，挑战是蘑菇锚定的重点拓展行业已经有企业占据了山头，比如聚焦银行领域的屹通信息和腾银财智，聚焦基金领域的牛投邦，以及同样关注证券、基金领域的顶点软件。此外，金融行业也是泛行业SCRM玩家关注的重点领域。

在宋洪强看来，目前SCRM确实已聚集多类玩家，但仍存在较大增长空间，同时他表示：“泛行业往往偏SaaS，在金融机构一些业务场景很难走通。我们目前在证券、基金和期货细分领域已经服务了足够多的头部客户，后续拓新客难度不大。同时对金融这类风险厌恶的客户来说，我们有企业微信的官方认证，更容易建立信任关系。针对银行，我们也正在尝试建立标杆案例。”

中南创投基金于2019年7月参与了蘑菇财富的A轮融资。