文| 铅笔道 记者 程用杰

2015年，魏清晨创立“翼开科技”，项目名是“EmoKit ”，定位为“AI情感智能商用引擎”，通过人的心跳、语音和表情等数据可以分析出人的情绪波动，从而测出人是否撒谎。该产品已在金融反欺诈中获得应用，通过对贷款者的语音和视频分析，评估出贷款者的欺诈风险。

目前，EmoKit产品已经在一家金融机构的线下门店和APP上线，订单金额300万，另有4家P2P也在最后的业务对接中，预计8月能完成订单。该公司的主要收入来自项目开发，已累计完成1000万订单。

当前，魏清晨正在寻求Pre-A轮融资，金额为2000万，主要用于团队建设和市场拓展。该公司曾在2015年7月获得600万天使轮，投资方是星火金融。

注：魏清晨承诺文中数据无误，为内容真实性负责。铅笔道作客观真实记录，已备份速记录音。

2016年2月，铅笔道曾经对EmoKit做过报道《融资600万 他的引擎为用户评测情绪问题 而后匹配音乐等内容 用户1500万》。

此前，EmoKit通过语音采集数据，对其音频、音色、音调等数据给出人的情绪类型，并因此推荐相同类型的音乐，让用户的情感通过音乐产生共鸣，从而排解情绪。该系统情绪识别精度超过80%。

为了进一步提高EmoKit情绪识别的精度，融资一年后，团队基于机器视觉、深度学习、荧屏压力感应等技术，实现针对人脸表情和手写笔记的情绪识别。

EmoKit的用户一直以来都是对接程序开发者，其免费合作伙伴有科大讯飞、谷歌和海尔等知名机构，从这些机构免费获得相应的音频数据和图像数据，协助合作伙伴对普通用户情绪分析。到2016年12月，该平台有3000名技术人员在上面开发，通过免费API获得2000万用户，百万日活。

魏清晨介绍，以谷歌的智能语音助手为例，同一个人说同一句话情绪不一样意思，也可能表达相反的意思。”

去年5月，EmoKit在语音和静态图片基础上，增加了动态视频识别情绪。在算法上，建立模型分为两部分，分别是专家模型和训练模型，专家模型是分析人面部肌肉和肌肉群一般代表人的什么情绪，训练模型是得到一套完整的数据模型。 “我们最终得到是回答者的动机，是趋近还是回避，这是我们和测谎仪的差别，回答的真实性需要工作人员另外去对比。”

很快，魏清晨发现钱已经烧的差不多，公司还没有找到清晰的盈利模式，技术开发者的付费意愿不强。他开始在各行各业寻找落地场景，最终与金融机构合作，选择金融反欺诈作为应用场景落地，并实现了情绪结果的场景转化。

去年6月，EmoKit从合作方获得5万条视频数据和30万条音频数据，且有用户环境数据及其贷后行为标签（逾期或违约）。经过6个月的算法研发和数据训练，最终建立一套完备的训练模型，可以分析出测试者的欺诈风险。

今年6月，EmoKit产品正式在一家金融机构的线下门店和APP上线，作为其风控的最后一个环节。该机构一般设置30~40道题，前半分钟会问一些特别简单的常规问题，获得个人音视频模型。在之后设计一些业务问题，后台分析系统会根据模型给出用户在某个问题上的意图是“回避”还是主动，最后评估出用户骗贷的可能性。“如果风险很高，系统设置会追问一些问题。”

魏清晨说：“我们召回的是被人工风控遗漏下来的隐性欺诈风险，其中欺诈客户查全率70%，非欺诈客户误判率低于15%。”

魏清晨坦言：“当前你最大的问题还是市场推广，银行和保险这样的大客户很难拿下来，网贷平台最近连续暴雷，有好几家已经签了协议，模型都跑出来，后来对方又撕毁协议不要了。”

除了金融反欺诈，EmoKit打开的应用场景还有在医疗上的精神健康分析，目前已和北京回龙观医院合作，获得相关诊断数据对精神分裂症和抑郁症患者做一个分析评估，可以减少心理医生30%的工作量。

EmoKit还与南方某公安局合作，获得20T的审讯视频资料 。“也许，再高明的犯罪嫌疑人，在警方的审讯面前，都无所遁形，不用严刑就可以获得供词。”

目前，EmoKit产品已经在一家金融机构的线下门店和APP上线，订单金额300万，另有4家P2P也在最后的业务对接中，预计8月能完成订单。该公司的主要收入来自项目开发，已累计完成1000万订单。

当前，EmoKit团队共18人，在资金到位之后，将会扩充至30~50人，重点需要一支高效的市场队伍。

魏清源表示，情绪结果场景转化，是商业化的第一步，未来将要把服务标准化，做成一个SaaS平台，服务于金融、医疗、公安、教育等场景，按照算法调取的次数收费。

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编辑 | 薛婷  校对 | 张潇予

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