国外著名的影片《肖申克的救赎》想必大家都不陌生,男主角安迪因为精通财务制度方面的知识,懂得报税和合理避税,所以不仅在监狱里很吃香,而且还借此契机逃离了固若金汤的牢笼。财税的重要性可见一斑。在我国,个人的财税服务需求今天暂且不论,光是企业财税服务需求早已发展成了一片蓝海。
有研究发现,美国2C与2B企业市值约2:1,而中国仅为100:1,这对于拥有8000多万家中小企业的中国而言,无疑是一座巨大的金矿。粗略估算,企业的财税市场规模也至少在千亿人民币了,所以在中国企业财税服务是一个非常好的发展方向。从行业竞争来看,随着中小微企业快速发展、互联网不断渗透,目前财税服务领域正处于快速发展期,巨头也还没有形成,潜力十分可观。
今天我们不妨从【融资角度】去寻找一些极具代表性的互联网财税服务公司,去认识、解读最近财税服务行业的风向标。因为不管再好的点子,如果在创业初期,不能顺利融资,都有较高的风险石沉大海。
资本寒冬,投资机构更加谨慎
与企业服务领域的其他类别相比,资本寒冬的今天,投资机构在财税领域的投资显得非常谨慎。纵观整个行业差不多都处在Pre-A轮、A轮的阶段,小编针对近两年财税服务领域的融资情况进行了不完全统计。
企业名称 |
融资阶段 |
融资金额(单位:人民币) |
投资方 |
慧算账 |
A+轮 |
1.5亿 |
川融资本、IDG等 |
大账房 |
A轮 |
7500万 |
千橡集团 |
云账房 |
A轮 |
数千万 |
中路资本 |
账王 |
Pre-A轮 |
3000万 |
银杏谷资本 |
轻松财税 |
Pre-A轮 |
2300万 |
华映资本 |
云算盘 |
Pre-A轮 |
1500万 |
/ |
噼里啪 |
Pre-A轮 |
千万 |
金沙江创投 |
e账柜 |
天使 |
1000万 |
/ |
易代账 |
/ |
/ |
/ |
账无忧 |
/ |
/ |
/ |
顺利办 |
/ |
/ |
/ |
(资料来源:网络收集整理)
分析上图,不难看出,目前互联网财税服务领域的机构主要来源于两类,一类是传统代账公司转型,另一类是互联网公司直接切入。从服务模式上看,这些公司有的注重平台的撮合,有的注重SaaS工具的运用。然而无论什么样的形式,无疑他们都想在这个领域分得一杯羹,行业竞争可谓十分残酷。由于众多投资机构纷纷看好企业服务领域,财税类服务公司的融资事件在逐渐增多。
当然对于拥有敏感神经的投资人来讲,国家政策、行业未来、企业利润成本、用户留存等实在的数据,都是他们更关心的问题。川融资本执行合伙人张冰月曾在一次会议上表示:“国家未来或将进一步出台相关减税政策,减轻我们企业的税收负担,但与此同时,企业也将面临严格征税,记账、报税情况会全面纳入监管范围,这也就对代理记账公司的服务质量提出了更高的要求,所以我们对于投资的企业会进行严格核审,除了模式外,财税平台的服务质量、用户续费率等等都是我们重点考虑的。”
财税服务竞跑路上企业并不孤单
互联网的快速发展,代理记账机构想要搭上所有投资人的关注并不是件容易的事。至少从融资方面看来,并非所有财税服务机构都能够活得不错。
易代账、账无忧、顺利办等这些财税服务平台可以说“背靠大树好乘凉”,有用友、金蝶、神舟易桥这些强有力的母公司做依靠,一开始就有比较强的造血能力,所以并未高调的活跃于资本市场。而对于大账房、云账房、噼里啪等处在Pre-A轮、A轮的企业来说,经历了残酷的市场考验后,他们的产品或者商业模式已逐渐成型或有雏形,给了投资者希望。在资本助推下,发展将会更加游刃有余,争取在格局未定之前,获得一席之地。
当然,比较来看,慧算账的融资步伐相对较快,能够在寒冬中连获两轮融资,其商业模式应该说是经得住考验的,慧算账的投资方中除了有资本大鳄IDG“不离不弃”外,同时还不断吸引着一些新的战略投资者的加入。细究原因可能不外乎两点,一是服务模式,二是发展潜力。另外,其螺旋式迭代上升的发展速度,也相当博人眼球,深受投资人青睐。
结语
眼下,企业财税服务热度不减,入局者在竞跑路上并不孤单,谁掌握了资本的青睐,或许谁就更有话语权。我们通过投资机构投资的项目、投资轮次与金额这个独特视角,实际上可以观测到一个行业的发展情况及未来想象空间。相信会有更多的资本涌入这个市场,期待2017年变化。
好文章,需要你的鼓励
南洋理工大学研究团队开发了WorldMem框架,首次让AI拥有真正的长期记忆能力,解决了虚拟世界模拟中的一致性问题。该系统通过记忆银行存储历史场景,并使用智能检索机制,让AI能准确重现之前的场景和事件,即使间隔很长时间。实验显示在Minecraft和真实场景中都表现出色,为游戏、自动驾驶、机器人等领域带来广阔应用前景。
AWS通过升级SageMaker机器学习平台来扩展市场地位,新增观测能力、连接式编码环境和GPU集群性能管理功能。面对谷歌和微软的激烈竞争,AWS专注于为企业提供AI基础设施支撑。SageMaker新功能包括深入洞察模型性能下降原因、为开发者提供更多计算资源控制权,以及支持本地IDE连接部署。这些更新主要源于客户需求,旨在解决AI模型开发中的实际问题。
MTS AI研究团队提出RewardRanker系统,通过重排序模型和迭代自训练显著提升AI代码生成质量。该方法让13.4B参数模型超越33B大模型,在多种编程语言上表现优异,甚至在C++上超越GPT-4。通过引入困难负样本和PPO优化,系统能从多个代码候选中选出最优方案,为AI编程助手的实用化奠定基础。