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今天有人给你说给你1000亿做百度或者做淘宝，或者来做微信，你是不可能成功的。你可以把这个钱砸进去获取用户，做各种各样的事情，打造你的品牌，但是今天淘宝平均的数字你就没有办法超过。比如说他平均一个用户来到淘宝网站他可以赚到几块钱，这个数字他是经过十几年的运营的。
他每天都有AI在背后算，我要怎么样去展示网页，给一个新来的用户看，才让他有最大的概率在我这里购买。
而且这些大公司很厉害，我们看一个公司的财报可以看很多的数据，我们可以看一个公司的用户量、活跃用户量，可以看他的营收、利润，每一个互联网巨头都可以调整这4个按钮。你可以想像一下，淘宝用户这个季度已经远超预期了，我们要得到用户的留存，所以我们就把人工智能的学习的目标函数修改一下，这个月我们钱是要赚的，但更重要的是用户的时长，那么你看到的网页突然就变了，针对每一个用户不同的喜好页面会显示不一样，真的就是千人千面。
所以淘宝是可以调整，你看到的所有的网页来优化怎么样得到最高的营业额，怎么样得到最高的收益，怎么样得到最多的用户留存，怎么样得到更多的用户转发，怎么样得到更高的用户平均时长。一个公司的CEO把这4个综合说我们的战略怎么走，现在AI都可以做，AI给CEO说什么样的指标，最重要的背后就可以调整，这就是第一批浪潮最大的机会。
还能不能再投第一批浪潮？实际上不能再投了。第一批浪潮首先要有品牌和流量，当我们投一个新的流量入口，可以是像今日头条、快手这些有新的流量的公司，但是要先有流量后做AI的这类公司。
投第一波的AI的话，只能投流量很大的公司，帮他把AI做好，赚更多的钱上市，所以反过来的话不是说不可能，是非常的困难。
美图也是一个案例，在座很多的美图的用户，美图每个人都在贡献数据，你在自拍就是在贡献数据。但是美图是怎么标注的，有人知道吗？自拍之后，假如说我们是用一个自动的自拍，美化度是2，然后自拍了以后，下面我可能做什么事情，三件事情：分享、储存或者删除。对美图来说意义是什么？分享一定是美的好的，储存也是美的不错的但是略差一点，但是删除的一定是美的不好的。所以美图要不断的调整自己的AI，收了一大堆的数据拿来做更多导致用户分享的美化效果，还有那些会导致用户储存的效果。
当然千人千面，所以每个人可能喜欢储存的不一样，也许中国人都喜欢白一点，但是非洲人喜欢白但是白一点点就可以了，那些在海滩的人还喜欢自己有点晒黑一点，这个还是要看个人的。
这些标注就让美图现在有一个很难撼动的地位，它的电商不能跟淘宝比，搜索不能跟百度比，但是它的照片尤其是自拍的，尤其是女孩子的自拍，一定是世界最多的，谁还能比它做出更美的效果？很困难。大量的AI的滚动，大量的数据，使AI滚动起来非常的重要。
2、以业务流程为中心，激活已有的数据，创造商业价值
第一波讲完了我讲第二波，第二波浪潮，很多的公司包括传统的公司，内部有很多的数据。过去你存数据可能就是为了一个财务、备份、合法等等的理由把数据存了，存了不当一回事，比如说医院的病例。银行每次的交易的记录，都不见得很重要。
但是今天AI来了我们如果要优化银行，银行要决定出一个新产品了，该推给哪个用户？因为每个用户的推送一定是有限的，能不能把最合适的产品推给最合适的用户？因为推多了就会烦了，这就基于你过去存的数据。我要知道客户的可信度，用了多久我们的服务，存了多少钱。可能还有一些数据是我们没有的，没有的就要去猜，比如说我们其实很需要知道一个用户的身家，那么银行存款不见得会告诉你，但是有外部数据可以帮你猜出来。
我举一个美国的例子，比如说一个人在花旗银行存了10万美元，但是有30栋房子，所以他的身家可能是3亿美元。一个很好的AI不但会把银行里的10万美元算出来，还会在美国的公共数据里面找出来，因此30亿美元的富翁，我们会推适合他的合适他的产品。银行推送广告的转化率，也就是你作为银行用户收到一个短信或者说一个电话，或者收到微信的推送，然后你的购买率经过AI提升65%，以前1万个人，100个人买，现在165个人买了，这对银行的利润增长非常巨大。
这些例子很多，二级市场的投资肯定是会用AI，现在还没用的很好，但是未来会开发，未来的AI角色会越来越大。现在大家讲量化，还是不是讲速度，讲智商？其实讲的是融合，是把各种各样的数据融合起来，不只是看股票的指数，看股票未来走势怎么走，还会把每一个季度的财报读进来，读的时候会看出不一样的地方，比如说管理团队，上季度说我们非常乐观，这个季度说我们乐观，少了非常两个字，AI就可以提出一个红灯让你做更聪明的判断。
AI可以容纳大量的数据，数据越多，做的越好，这些数据可以是多样性，一个分析报告的文字，还有股票的走势，还有社交网络的正向和负向，还有格隆汇说了什么，雪球上做了什么，这些全部可以综合起来，这是投资方面特别适合用大数据的。
而且不要认为只有二级市场，这次我到美国跟谷歌在投资委员会做了一个机器，不止是几个厉害的投资人，几个GP，几个合伙人在那投票，机器还要投一票。机器也就是各种的数据，有历史可以看到让机器投票得到的回报是多少。我们会看到以后一级市场二级市场都会用到AI，但是你用AI你的数据一定要整理好，如果你是没有数据化的公司，不可能有AI，数字化以后还要去整理，整理以后需要专家，专家来帮助你调解。最开始是辅助，最后是协助，最后是机器来做，机器为主。
金融界根本就是一个人创造的虚拟数字游戏，根本就不适合人来做的，抱歉。但是它不是一个很自然的事情，人写一首诗人抱着孩子是很自然的事情。金融界数字多，标注清楚，而且是非常客观，股票不是涨就是跌了，保险费不是涨就是没涨，贷款不是还了就是没还，没有模糊的空间，没有情感优势，所以是适合AI来做的。AI统治金融界应该是一个迟早的事情，当然也可能要20年，30年，也可能有些领域一两年就发生了，也可能二级市场更合适，也许天使投资更安全，这个需要时间来验证。但是我觉得AI作为比人类更强的投资方法这个是确定的，然后在银行、保险等等领域都有机会。
医疗有没有机会？我觉得医疗的机会是特别巨大的，但是因为有数据的问题，有标注的问题，相比金融的数据量大，标注精准，医疗的就比较麻烦，我们协和级别的医生可以有多少来做标注，比如说癌症的医疗，活了就是正面，没活就不是正面。当一个人来他可能活10年20年，50年，数据累计太慢所以又带来一些问题，所以医疗我觉得真的应该做，但是不是那么容易做。
如果要投第二波浪潮的，我觉得是非常需要有一个懂大数据的CTO，不一定要是一个特别牛的AI的科学家，他要有务实的经验。他如果在谷歌的搜索，或者说百度的凤巢，做过这类的工程师是非常适合。还要有年轻的人懂调参数，还有懂商业经验的人做CEO，你做这个软件要卖给同行，要会卖，卖企业级软件并不是容易的事。
这波浪潮里，比较著名的是追一科技，他做的是客服，每一个客户发生的问题，要退货，或者有疑问，或者掉了一个充电器，针对运营商也好，银行也好，滴滴也好，会把用户交易纪录全部收进来，然后这些用户一般会给客服打分的，如果客服办的不满意，可能6个月以后不做这个服务了，可以作为大数据的标注。当然一个公司卖的产品是很有限的，在滴滴上面发生的事件投诉也就那么多，车子没来等等的，或者说在一个保险，或者我的花费，月费该怎么缴等等。
我们追一科技也开始在使用，也开始进入好几个大的银行，那么它的精确已经超过人类，客户满意度还在提升中，所以我觉得这是时间问题。中美的企业包括印度的外包就有2000万个客服，这些都会被集聚起来，客服被取代之后，一个聪明的机器客服是很会趁机帮你打品牌推销产品的，比如说我退了一个oppo 的手机，说要不要买一个小米，也不是说它更好，他也有一个目标，卖出这个产品是第二个目标。AI客服机器人推荐的一个链接点击率是50%，所以这会比百度的广告更有效，这会变成企业促销的工具。
3、实体世界的智能化
传统商业谈完了，我们来谈谈第三波浪潮。当我们把全世界过去没有储存的数据突然捕捉起来，然后拿它来做有意思的事情，比如说我们的天猫精灵，在捕捉我们的语音，这是一个例子。比如说我们在购物中心或者说一家商店，或者说美国的亚马逊，或者说有超级商店的这个投资，还有一些无人商店。无人商店其实是重要的部分，商店的无人其实就两个部分，一个就是说，用AI来识别谁买了什么东西，然后帮你去付账，然后经过这件事情让你觉得很酷，让你节省时间让你不用排队结账这是优势。
