正文
人这辈子，到了一定年纪，尽量少折腾，别乱抓机会。因为很多陷阱都是扮演成机会的形式出现，一旦抓错一次机会，踩一次坑，往往这辈子就很难有第二次机会了
。机会也不用多抓，往往一辈子抓一次机会，成功了，你就牛逼了。坑和机会，就代表了两个事物的两个极端特征。许多错误一个就致命，许多机会，一次就让你人中龙凤，与众不同。
所以，大数据预测本身并不重要，重要的其实是结果应用。用在哪里比什么都重要。 很可惜这个公司的应用是在信贷领域，所以我就基本上把这个公司给宣判死刑了，我从来不认为信贷业务可以进行所谓的风险定价。同时，我也不认为信贷领域预测有什么实际意义，她是个典型的作对一百次没用，做错一次就死的领域。
借贷行业它是个风险收益极度不匹配的行业，风险高于收益，从而带来的结果就是再多的收益都会被一次风险事件给打没，所以这种行业，你只有不断的持续的对，才可以继续
。
所以，做再多对的事情比不上一次错误，也就意味着你除非百分之百的预测正确，否则你预测率1%跟90%，没什么差别。只要达不到百分之百也就意味着死。
如果让我给建议的话，我到是建议他们改变下方向，往创投行业走走，为什么呢？
因为创投行业属于，你错误一百次没关系，一次正确就可以让你足够伟大，譬如某投资人，投资了个京东，立刻封女皇称号。之前在错误投资死一百次都没关系。 之所以为什么认为大数据无法进行风险控制和风险定价的逻辑我已经讲了一百次了，可以去查阅我过去的文章这里就不解释了。这里到是可以
扯淡下目前所谓的现金贷和消费贷款，我大概一年前写过文章，这两个行业都是属于典型流量比风控成本贵的行业
，
什么意思？就是你对一个人进行风险定价的成本付出所带来的收益可能都不够你去找个客户的钱。
所以这个市场就非常有意思，真正赚了很多钱的人都是那些流量方，也就是拉皮条的。而提供资金的人又累又苦，最后还承担了极高的风险，看上去很高的利润背后是庞大的不可测的风险。这个说明什么问题？
说明两个非常可笑的悖论是那些理论专家们自己打自己耳光的逻辑。
第一个逻辑就是如果一个市场真的是真的有需求的话，其实是不会出现这种情况的，如果到处都是缺钱的人的话，还需要所谓的获客成本么？就如同一个城市里嫖客很多，妓院很少的话，需要你去拉客么？一定是人满为患啊。只有一个城市里妓院很多，嫖客很少，才需要妓女站街去拉客才要付所谓的成本出去啊。所以专家们说现金贷满足了很多市场需求，我觉得就是扯淡呢？目前的市场里获客成本已经到了极为高昂的地步，个别城市为了争夺客户还发生了激烈的群架事件，说明了什么呢？
说明了客户需求是有限的，而供给是明显超越了需求的。
第二个逻辑就是反证了风控是无效的，因为供给是无限的，需求是有限的，所以大家不计一切成本去获得客户，当你千方百计花费了很多钱获得客户，最后发现客户不符合你的风控标准的时候，你怎么办？
你必然是降低你的风控要求，不然你就会饿死
。现实就是这样的，本来一个貌美如花的妓女，非才高八斗的书生不接客，后来青楼越来越多，她就两个选择，要么从良退出这个行业，要么就是降低标准，哪怕是个卖猪肉的，也闭着眼睛安慰自己关灯了都一样。
