这是2017年全年我们操作下来所有项目的统计，从中我们看到热点领域的中后期投资人其实是更加理性的，并不是大家想象的这样，有热点我们就拼命扑上去追。

　　举例讲，最近比较热的两个大的领域，我们内部叫法一个叫智能，一个叫大消费。

　　什么叫智能，就是包括人工智能和大数据这个方向;

　　所谓的大消费，就是比如说新零售和教育两个to C领域。

　　我分别来说一下，比如说智能这个领域，我们看到在我们内部智能里面偏AI这样的项目，他们平均的交割周期，从这个项目启动到最终交割的周期其实是六个半月，大数据项目其实是三个半月。

　　怎去区分呢?

　　其实AI的项目很多时候都是技术和团队驱动的项目，他们可能离商业化，或者是说离应用场景还是有一些距离。

　　大数据的项目可能不一样，比如我们服务的几个大数据项目，他们要么就是有成熟的客户，比如银行，有一个相对明确的实施的场景，另外又有比较清晰的商业化的合同。

　　还有就是比如说帮助互联网的公司去做客户行为分析的大数据公司，也是一样的，它有大量的客户，它有明确的商业价值和商业合同。

　　这两个的差别就在于，其实AI的项目虽然融资的节奏到了中后期，比如说B轮、C轮之后，融资的金额也变得比较大，但是因为整个的应用场景还没有那么成熟，商业化的节奏、进度也还没有那么清晰，即便是有了商业化，那你的可复制性又没有得到验证，所以投资人去考量这样的项目会变得更加谨慎。

　　反倒是大数据项目，其实商业化的场景比较清楚，并且商业化有了一定的进度，后续的可复制性也可以得到验证，因为它都是to B的生意。所以反而是这样的项目更容易去融到资。

　　大消费的项目也很有意思，新零售的项目，通常大家的考察周期会变得非常长，比如我们有两三个新零售方向的中后期项目，从启动到现在也过了小半年，所以其实我们预计总体的融资的节奏会是大概六个月以上，才会close。

　　这些项目并不是代表它不会最终融资成功，而是说我们看得到中后期的投资人，大家确实很现实，大家都会去仔细的考察这个公司应有的一些数据，比如说日商、坪效，比如说单店的成长以及你的供应链的成熟程度、比如你的毛利，会看很多这方面的信息和数据。

　　当一个零售的项目，比如说你在线下已经有两三百家店的时候，单就这些数据的梳理和准备可能都是一个相对长的周期，所以投资人对这些项目的判断可能会变得更加的理性，和花更多的时间去从数据中间，从结果中来看到你这个项目的真实价值。

　　为什么教育项目在大消费类项目里面，这个融资周期变得非常短呢?

　　其实也非常好理解，就是教育项目在过去，尤其是在线教育，都一直是一个叫好不叫座的过程。

　　什么意思呢?

　　就是说教育项目大家在线上拢了大量的流量，但是一直没有等到变现的爆发点。

　　但是就是在今年开始，整个80后父母教育意识的增强，以及互联网基础设施的逐渐的渗透，大家在支付能力、支付意愿都起来之后，互联网教育里大家的付费率开始急速提升，最终带来的是教育这个行业整体融资变得热闹起来。

　　最主要的原因还是整个行业本身迎来了变现的高潮，就是真正的有商业价值的机会终于来了。

　　所以才带来了整个教育领域的融资机会，融资的节奏变得非常的快。根本原因还是在于他们有机会看到规模的变现和潜在的利润了。

　　盈利成为机构判断中后期项目的重要标准

　　另外一个我们内部的真实数据可以看到，亏损收窄，或者是否盈利，成为了中后期项目重要的一个判断标准。什么意思呢?

　　我们会拿两个指标来看，一个叫项目的周期，一个叫每个项目term sheet的数量。

　　这中间我们看到，持续亏损的项目，平均的融资周期都在七个半月，就是说投资人就会持续的考察你，迟迟不敢下手，因为你一直在亏损，投资人不知道什么时候是个头儿。这个时候他们的信心就会受到影响。

　　但是如果是在投资人考察项目的过程中，或者融资过程中能看到亏损的收窄，或者能看到转盈利的那天，马上这个情况就会有所变化。

　　比如我们有个项目，在融资启动的时候，它单月的亏损是非常高的，在它融资真正完成的时候，它的亏损降到了当时单月亏损的五分之一、六分之一，收窄的幅度非常大。