AI Finance的一些产品思考

AI Finance的一些产品思考

1/ AI fiance to C 的一大核心问题是如何让投资成为一件像喝饮料一样常见而习惯性的事情?客观来讲,当前的中国普通老百姓,是没有能力去做理性分析的,还没有基本的财务知识、投资知识。真正在中国的C段高效成长的,是迎合一夜暴富的幻想式的商业产品。说得直白些,就是依靠坑蒙拐骗、以投资有风险作为保护伞的流氓生意。而如果你真正要做一些理性的投资事情,你要面对的这个市场商业环境,其实是不成熟的,是不够的。要教育市场、找到愿意做出理性投资而不是暴富幻想的人群,其实是那群有一定的教育背景但又不得法的中产阶级。

那什么是这群特定的中产人群的使用入口?

我的一个思考是:像《得到》这样的平台所提供的商业案例分析课程。

这个时候不得不承认《得到》产品的坚持和它所建立起来的人群社区。愿意在《得到》付出的,其核心应该是中产阶级,一群知道知识重要性但却又无力改变现状的人。你很难定义这群人的属性,要说积极进取,其实是有的,否则怎么肯花钱买课程。可要说实质的进取,又是没有的。因为那种焦虑感,可能能够维持一段时间,但会在接下来更长的时间里,放弃艰难的执行。

在这样的人群筛选下,《得到》建立起了一个很神奇的社区。这个社区愿意为它的组织《得到》贡献利润,愿意跟随精神领袖到处拼杀和尝试产品。而这个,正是AI fiance面向C端用户的重要潜在先行人群。

对To C业务来讲,重要的是满足普通的人性。它的使用成本一定要足够的低,甚至纵深式的挖掘都可以被舍弃,但一定要简易操作。

另一个是,这个操作的使用频率要足够高。这就涉及到你必须要洞察出普通人群的共同潜在痛点。这个痛点是如此巨大,非用不可(《为什么程序员需要知道互联网行业发展史》)。

或许,投资并不是一个刚需,因为那是锦上添花。可是,了解自己的行业现状,了解自己是否正在一艘下沉的船上,这个是刚需,是巨大的痛点,它关乎每一个人的饭碗和生死存亡。

2/ 在学习商业和投资过程中,会涉及那些工具相关的痛点?

  • 当看到商业分析中给出的某个数据时,我想立刻有一个工具能让我找到这个数据的官方出处,或者是有分量的、值得信赖的数据来源
  • 这个工具不仅能够让我找到这个数据的出处,我还希望搜索到其它公司的这个数据,并附上它值得信赖的数据源?能否让我快速拿到这个信息?
  • 当我对一个行业开始做研究的时候,其它相关的指标能否帮我拿到?
  • 能否推荐给我相关的指标,让我能够更好地深入理解这个行业?为什么这个相关指标对我来讲是重要的?
  • 能否让我很快速地找到相关的历史数据指标,让我做一个纵向对比?又能否让我找到相关的其它行业的数据指标让我做一个横线对比?能否直指统计的核心,把相关的东西放到一起看一看?(《数据思维二三事》)

3/ 对于To B业务来讲,重要的是推荐投资产品和风控。

推荐投资产品,需要分析师能够在广袤的市场信息中,洞察出一些相关性。例如投资界广为传播的一个故事:当年iPhone生产时,一直没有公布其供应商。但一些分析师觉察出来了某几个不起眼的原料生产企业,几个月出现了一定的小幅增长,并且这个增长和iPhone的出货量高度相关。经过进一步的研究,断定它们是iPhone供应商的可能性很大,于是跟投和推荐这几个公司的股票,赚取了高额利润。

这样的分析方式,其实特别适合算法来做。试想,茫茫多的数据,一个个地去检查相关性是一件非常低效和枯燥的工作。为什么不让算法来做检查,随时监测市场的动态?让算法实时地计算相关指标,一旦满足某种程度的相关性,立刻预警,作为潜在的推荐者。同样的,一般的普通人来讲,他有一些对自己所在行业的监测需求。仅仅通过新闻来指导行业动向已经变得越来越不可能。因为数据量正在激增,你很难把各个方面的数据整合吸收。

你需要有更为巨大的数据吞吐工具。这个工具能够按照你自己的偏见和观察规则,去筛选信息、去过滤信息。

一个关键的问题便是,如何能够让这种“定制个人偏好、个人观察规则”的事情变得容易和可复制?这个产品是否有足够低的使用成本,让用户可以简单地归纳自己的偏好和观察规则?能否像一款游戏那样去自由组合自己的偏好和观察特征?

4/ 很多新技术之所以不能广泛应用,并不是因为它不具备应用场景,而是应用它的成本过高。举个例子,在手机相机普及之前,摄影是一个需求,即便是数码相机的出现,也没能让其成为国民级的刚需。可是,当手机相机一出现,国民级的美图需求变成了刚需,曾经的大头贴变成了绝对的古董。曾经作为重要传播信息工具的传真机变得异常尴尬。哪怕是一张纸条、一个写在黑板上的通知,都可以通过照片进行快速的记录、传播。应用之广泛,让人瞠目结舌。

而这些需求,是能够在胶卷时代想到的吗?那关键点在哪里?成本,极端低廉的使用成本。

而Android系统也做了同样的事情。客观的讲,iPhone打开了移动互联网的大门,但那毕竟是小众需求。而Android则开启了移动互联网时代,以极低的使用成本让智能手机成为国民级的、能够普及到乡镇、农村的产品。丰富的应用需求和使用诉求,会因为它的极地的成本,被疯狂地释放。

那么同样的,对于AI、区块链,这些规律同样使用。当它们不再成为资本的热门关注对象时,实干家便能够更为专注地投入时间和精力。而一旦在工程上有了巨大突破,大幅度地降低了它们的部署成本和使用成本时,AI的时代才会真正到来。

而如今的AI,特别是AI在围棋上的大放异彩,像极了曾经相机领域出现革命性的光学器件的突破,拍摄出真正的彩色、高清晰度的照片。没错,这是人类的进步和巨大突破。但,它不是市场的重要事件,不是普通老百姓的重要事件。AI还有更多的工作要做。当它们可以像手机相机一样被轻松使用时,AI的时代,就会到来。


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