深圳市蘑菇財富技術有限公司（以下簡稱：蘑菇）近日已完成新一輪數千萬元融資，由德物資本和富坤創投共同投資。

本輪融資將主要用于大模型驅動的AI數智助手產品研發，以及跨金融細分市場拓展，從證券行業進一步延展到基金、期貨、銀行等機構客戶。

蘑菇成立于2014年，是一家聚焦金融垂直領域的智能社交營銷解決方案提供商。其過往投資方包括騰訊、碧桂園創投、KIP資本、常春藤資本和中南創投等。目前，公司主要基于企業微信，面向證券、基金、期貨等資管行業企業提供覆蓋客戶觸達到客戶洞察、客群策略生成等投資者全生命周期經營的數智化服務。

此前，蘑菇主要經歷了三個產品、服務演進階段，完成了從「模擬炒股」H5到「財富小店」小程序，再到基于企業微信的「財富管理SCRM」的轉變。在這個過程中，公司的核心服務邏輯并未改變，均旨在解決金融機構的展業難題。而通過技術和產品的迭代，蘑菇能夠解決的需求痛點逐步從客戶觸達和轉化，延伸到客戶服務管理，幫助客戶經理提升服務半徑和服務效率。

現階段，蘑菇計劃在原有業務的基礎上，從縱向和橫向兩個維度實現進一步增長：挖掘更多客戶核心業務場景需求，提升產品附加價值，提高客單價；橫向市場拓展，在開發基金、期貨企業客戶的同時，跨行開發銀行企業客戶。

提升產品附加價值方面，蘑菇一是將過去在服務客戶零售金融領域沉淀的行業know-how和技術能力產品化為營銷中臺，以提升產品的復用性，支持客戶將統一產品用于機構業務、渠道業務等多個部門。這一發展思路類似于部分泛行業SCRM企業早前的策略。

難點在于，盡管蘑菇企業微信SCRM產品的標準化程度已經達到85%左右，但中臺模塊的產品化需要對過往的業務流程和客戶跨業務部門的需求共性進一步抽象。這個過程不僅需要蘑菇建立新的技術能力，還要求其對客戶全業務場景有更深的理解。

為了解決上述問題，宋洪強表示：“除了加強自身能力的建設，我們目前的方案是與頭部客戶共創，把研發放在客戶現場。同時由于蘑菇并不具備所有模塊的獨立服務能力，因此為了解決業務閉環需求，我們正扮演集成商角色，引入外部合作伙伴，例如神策數據、騰訊云來分別提供CDP、云端的能力。”

二是，蘑菇將目光聚焦于生成式AI技術在金融垂直領域的應用，計劃面向金融機構推出策略模型「AI策略引擎」，并基于此為客戶經理提供數字化助手，輔助其完成客戶線索挖掘和實時策略制定。

宋洪強介紹，基于開源大模型和前期積累的營銷策略數據、脫敏對話數據，以及客戶提供的脫敏測試數據，蘑菇已經完成了初始版的金融垂直領域模型調優。當前AI策略引擎正在某Top3基金落地中。

但是，金融行業和實時策略制定這兩個標簽，意味著現階段大模型的應用落地面臨數據安全和模型準確度兩個老生常談的問題。如果客戶出于數據安全的考量，要求私有化部署模型，那么關鍵數據和對話實時數據就難以用于反哺模型調優。監管層對合規性的高要求和客戶對服務嚴謹性的高要求也是需要著重關注的因素。

對此，宋洪強坦言：“我們目前也是探索階段，小步快跑、高度關注。一是積累工程化經驗。客戶具體數據不同，但數據結構類似。盡管未來需要針對不同客戶分別部署模型，但相關經驗的復用性比較強；二是我們選擇以數字助手的方式來提供服務，也是考慮到準確性和合規性的問題，最終的決策還是客戶經理來完成。”

同時他表示，從現有反饋來看，客戶大多希望能盡早開始探索新技術，并愿意為之付出溢價。

市場拓展方面，挑戰是蘑菇錨定的重點拓展行業已經有企業占據了山頭，比如聚焦銀行領域的屹通信息和騰銀財智，聚焦基金領域的牛投邦，以及同樣關注證券、基金領域的頂點軟件。此外，金融行業也是泛行業SCRM玩家關注的重點領域。

在宋洪強看來，目前SCRM確實已聚集多類玩家，但仍存在較大增長空間，同時他表示：“泛行業往往偏SaaS，在金融機構一些業務場景很難走通。我們目前在證券、基金和期貨細分領域已經服務了足夠多的頭部客戶，后續拓新客難度不大。同時對金融這類風險厭惡的客戶來說，我們有企業微信的官方認證，更容易建立信任關系。針對銀行，我們也正在嘗試建立標桿案例。”

中南創投基金于2019年7月參與了蘑菇財富的A輪融資。