正值高考填报志愿期间，对于考生以及家长而言，如何填报志愿想必是一件很令人头痛的事情。在前些天，虎嗅君参加了Ipin公司的发布会，会上公司CEO杨洋介绍了一款帮助考生填报志愿的“神器”，声称可以解决学校招生以及就业信息不对称的问题。
iPIN的两位创始人均有不错的数据挖掘方向的学术背景。CEO杨洋在美国获得信息学博士学位，创办iPIN前曾任哈尔滨工业大学副教授。另一位创始人潘嵘博士曾在美国硅谷的惠普实验室研究人工智能多年，现在依然是中山大学副教授。
不过坦白讲，刚开完发布会虎嗅君是不太接受这个产品的，尤其是“为前程导航”以及“完美志愿”这两个slogan感觉有些难以接受，难道数据分析能为人生导航？目的地都不知道在哪怎么导？虎嗅君当时也是第一个离开发布会的媒体。但是回头细思当年自己在志愿填写时的焦虑，也能明白填报志愿时的这些痛点的确存在。虽然数据不一定能导航人生，但考生可能真的需要多些数据以支撑志愿判断以及填充信息缺乏而带来的心理焦虑。
因此虎嗅君又与iPIN的CEO杨洋取得联系并更深入的了解产品的一些细节，下面我将介绍这个产品的主要功能以及直接贴出与杨洋之间的Q&A。网址在此，有需要的嗅粉可以领走。
产品主要功能有主要有三点：
• 查询大学就业报告静态数据
• 查询各专业就业前景静态报告
• 根据往年录取情况做志愿填写分析
前两项都是静态数据的查询，数据的结构化做的非常棒，能够根据专业、学校、省份等不同的维度查看需要的信息，输出的报告内容也非常详细，包括薪资、行业分布、地区分布、录取分数等。其中特别值得一提的是，竟然对不同专业的男女比例也做了详尽的分析，这个实在是良心之举，详情见下图：
虽然详尽，但免费的静态的数据并没有太神秘，第三个功能填写志愿填写分析则比较有意思了。根据网页左侧的条件筛选，网站会自动计算出可冲击、较稳妥、可保底的学校名单，并可以按照学校、分数、月薪、知名度甚至女生占比等维度进行排序。
下面Q&A部分，虎嗅君直接贴出与创始人杨洋的对话：
Q：iPIN的数据来源是哪来的？目前收集了多少？
A：就业数据主要通过猎头公司，还有一部分高校就业办主动提供的信息。一共收集了4000万人毕业近十年内的的工作履历数据，其中有2000多万条是薪酬数据。
Q：这些数据是如何被加工成信息的？
A：由于获得的信息非常的凌乱，需要使用人工智能的模式识别技术来将信息梳理到规整可用。将人的成长信息碎片化和规整化以后，用机器来学习人的发展规律。比如一个人想去做律师，以他目前的条件，应选择读什么样的学校和专业。这里面的规律不是简单统计能获得的。而是机器经过数千万次的反复学习后，会拥有自己的分析能力。然后当人有个性化请求的时候，它会根据具体情况给出分析结果。
Q：目前只有本科数据么？
A：不是，蓝翔也可以覆盖的到，但是目前只开放了本科的数据，过几天会把大专数据放出来。
Q：为什么想做这样的一个产品？
A：简单说，就是希望高考生填志愿的时候能清楚的知道未来读某个学校某个专业的出路到底是怎样的。据我们的数据显示，绝大多数专业学生的最后出路和这个专业的宣传是差异巨大的。这就是严重的信息不对称。iPIN要解决好这类问题。大多数大学毕业生对自己当年填报的高考志愿感到后悔，并且大部分人在从事和自己大学专业无关的工作。这不仅浪费了国家巨额的教育资金投入，也浪费了数千万人宝贵的4年青春。
Q：从填完志愿到毕业找工作隔了4年时间，行业发展趋势你们能预测？
A：这个不敢预测，我们只能根据历史数据进行分析。
Q：“可保底学校”真的能确保吗？
A：预测都是概率，统计上看了是不可能百分之百的。但是这个我们是根据过往几年全国考生的详细数据计算出来的，概率是非常大的。会有些因素加大我们判断的难度，比如上海外国语大学在很多省份招生很少，即使考出了非常高的分数，录取概率也不会很高。
Q：这些数据本身会不会影响到录取分数线？
A：有可能的，去年有一家媒体找我们拿了一份薪资/考分比的全省录取排行，也就是性价比排行。结果这家媒体的影响力比较大，导致一个高校在那个省的录取分一下子拉高了30分。所以从此之后我们再不对外披露这种数据了。
Q：目前有什么竞争对手？
A：明显的竞争对手还暂时没有，潜在的也许LinkedIn吧。他们拥有海量的全球数据，而且有优秀的数据团队，不过我们的优势是数据更加丰富。
Q：iPIN未来的规划是什么？
A：iPIN的口号是“为前程导航”，未来希望为每个人提供个性化的职业发展导航服务。这就像开车的人会经常用导航仪一样。导航仪的核心是：地图+当前位置+导航算法。离开了地图，导航仪就是个空壳。所以为前程导航，需要一张特殊的地图。如果说高校就业大数据是一个教育地图，那么iPIN的高考志愿填报向导就是我们制作的一个基于这张图的导航应用。
Q：iPIN的项目门槛有多高？
A：做iPIN这个项目的技术门槛非常高。这个项目是我在美国读博期间研究项目的延伸，创业之前已经做了多年的准备。但即使是这样，最终花的时间依然是预期的2倍以上。数据从采集、聚合、构架，到机器学习，自然语言处理，复杂数据分析，预测模型，大规模运算，可视化，数据应用。每一个环节都有不少的困难要克服，需要多个领域的专家紧密联手来实现。除了技术，竞争门槛还有跨界，两个做人工智能的大学教授创办的互联网企业即便是全球来也很少有，我们背后还有一帮子中美两国的教授们支撑着。组建一支理想的大数据应用团队本身就是一件挺难的事情，尤其是在中国。即使是BAT要想复制iPIN，周期也会是一年以上，而一年时间足够我们走的更远了。
Q：打算怎么挣钱？
A：iPIN的数据和人工智能技术可以应用在很多领域，目前HR行业和金融领域是最需求最大，我们正在尝试从这两个领域去变现。
Q：介绍下融资情况？公司什么规模？
A：iPIN于去年底获得中科招商数千万元人民币的A轮融资。目前接近50人。这个项目不仅技术难度很大，而且牵涉面广，所以我们核心团队的平均年龄接近30岁。
转载自虎嗅网
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