说起特赞，很多人可能会以为这只是一家对接设计师资源的平台，但创始人范凌强调，现在的特赞是一家提供资源供给和数据解决方案的公司，远非简单的“撮合交易”。
“当然，什么都是从脏活累活开始的，从一开始我们进行数据原始积累的时候，也是撮合交易的状态。“范凌说道。
哈佛设计博士毕业之后，范凌在大学教了十年书，在教书期间，他一直在研究的课题是人机交互。“我研究的东西叫高技能人才的线上工作，是指那些用脑和用心工作的人，我们通过互联网基础设施数据智能来辅助他们更好工作。难点是怎么用数据的方式来描述这些高技能人才比如设计师、创意学工程师、律师咨询、艺术家音乐家等等的工作形态，一直在研究建立这类人的动态数据模型。”
不过，这样的问题在于没有足够多的数据来支撑研究，范凌注意到了自己一直在经营的社区。在大学任教期间，他与设计系的学生一起搭建了一个叫 Design Matters 的社区，用于设计师交流和接受企业订单的平台，通过“科技+设计”社群的搭建、微信和知乎线上宣传以及 Design Matters 线下活动等方式，已经积累起了一个数十万人的学习型社群。基于既有流量，结合自己的研究方向，范凌组建公司“特赞”，用大数据和智能匹配技术为企业精确对接设计创意人。
前期注册设计师大多是由社群转化过来或者是设计师之间口碑相传的，特赞会定期举办设计师线下沙龙以进行交流、增加用户粘性。在获取 B 端用户方面，特赞先从广告公司、房地产公司和互联网公司切入，积累成功的案例后能用案例吸引更多用户。
给企业对接设计师的难点在于，如何把这个人的属性、此人产出的作品及需求端的公司需求都用数据方式标识出来，并将两者做匹配。首先对“人”做数据描述是一件非常困难的事情，一个人买了 1000 本设计类书籍也不代表他是个好设计师。其次把产出结果用数据来标准化也不是一件容易的事情，如何将这种差别用数据的方式表现出来自然是门学问。
技术的驱动力来源于数据。“垃圾只是没有放对地方的资源。”范凌借用弗洛依德的话说，“每个人的生活都能真真正正通过数据达到人性的描述。”如何来描述呢？特赞的方式有两种，首先会“挖掘他多方面的基本数据信息”，比如领英上的基本个人信息、读书及工作经历。描述人的第二个维度是“曾经拥有过的项目经历”，比如某设计师曾为星巴克做过营销业务，而星巴克所代表的品牌调性是温暖、手绘 、跨国企业、所服务人群属性可能是一二线城市高收入人群。所以该名设计师可能产出对这一类型的受众人群、设计风格和行业类型的设计作品更加得心应手，系统自然会给其打上相应标签。
在将“产出成果数据化”方面，特赞建立了一套图像分析引擎，能简要辨别作品好坏。举个例子，特赞能够区分一张海报上字体、Logo 的位置与形态是否符合相应规定。并通过系统将相关数据归类，以便日后查找。
除此之外，特赞与同济大学设立设计人工智能实验室，力图将设计师脱离重复繁琐的工作。将大数据和机器识别、机器学习技术结合在一起，可以智能理解客户需求、调配出类似设计方案、生成最佳性价比方案、制定设计流程并实时跟踪设计进度。
“科学就是那些我们能对计算机说明白的东西，余下的都叫艺术。”范凌相信科学能够赋能想象力。目前，特赞的技术引擎还可以实现智能合规检查，对交付于平台上的创意内容进行规范管理；智能创意生成，为不同品牌进行小数据样本的创意生成。
需要补充的是，特赞不久前还发布了两大技术引擎 Tezign.MIND（创意能力数据化引擎）和 Tezign.EYE（创意素材数据化引擎）。Tezign.MIND 是机器学习引擎，将供给方的创意、服务、商业能力等维度进行全面、实时的动态建模。Tezign.EYE 是图像识别引擎，将创意素材进行智能识别、合规保护和批量生成运算。这些数据资源背后是特赞过去三年沉淀的大量非结构化数据，数十万个供应方、百万条创意内容、千万次商业匹配数据。
对接服务是起点，但不是终点
“我们其实挺忌讳把自己局限在某个行业里的。虽然设计、创意、营销是特赞的起点，我们更关注的其实是企业智能化，是高端服务和非标服务上达云端的过程。”范凌说，特赞转型的重点，就在于此。
范凌说，B 轮开始后，特赞对人才的需求将更旺盛。他们一方面打算建立人工智能实验室，专攻设计、创意、营销的数字化、智能化；一方面也要加速特赞的海外进程，笼络更多资源和业务。“特赞是个平台，平台上的个人、企业、小工作室能根据企业需要提供不同的设计、创意、营销服务。以前，我们把这个资源的“池子”做好；如今，我们得建立“自来水系统”，让资源调用更方便，供给和需求的匹配更高效、更合理。”
在大量实操中，特赞观察到一个问题。比起普遍位于云端的消费者数据，企业自身的数据就像一个个孤岛，即便那些很强大的互联网企业亦然。“知识就只是沉淀在某些员工脑子里，而非整个企业的资源池中。这样的情况下，企业的发展很容易受到核心员工的流动影响。”范凌说道。
所以，特赞开始将工作重心放到企业数字服务上，范凌称之为数字资产沉淀。企业有价值的资源信息，一开始就可以数据化。范凌观察到，面对快速变化的消费者需求，传统的 to C 大公司如今都有极强的危机感。
如今，特赞平台上已有 3 万+供给方，服务了2 万+项目方。客户包括联合利华、星巴克、阿里巴巴、平安、蚂蚁金服、雀巢、霍尼韦尔、优酷、优信、Vivo 和奥迪等知名公司。成立三年共获得三轮融资，最近一轮为红杉资本、赫斯特资本等领投的数千万美元 B 轮融资。
