人造风口是资本极大浪费,创业者当具备“加减乘除”的能力 | 大咖周语录

数据猿导读

BAI创始人兼中国总部CEO龙宇表示,人造风口让资金扎推聚集,而非对投资做理性思考,比如共享概念从单车到充电宝,资本前赴后继地投入,造成资本效率降低,这是极大的资源浪费。

编辑:文璟

BAI创始人兼中国总部CEO龙宇:人造风口是资本极大浪费,创业者当具备“加减乘除”的能力

人造风口让资金扎推聚集,而非对投资做理性思考,比如共享概念从单车到充电宝,资本前赴后继地投入,造成资本效率降低,这是极大的资源浪费。像坟场一样堆积的炮灰车,这与本来让城市生活更美好、低碳、节能完全背道而驰,非常讽刺。

创业毕竟是物竞天择,考验的是谁具有更高超的商业智慧、更果敢的加减乘除的能力。

“加”是指迅速聚集早期团队和资源的能力;“减”,指抓住重点、找到自己的特色、单点突破的能力;“乘”,是将积累下来的数据、网络关系、供应链数据能力成倍放大;“除”,是指能够撒豆成兵,将庞大的企业分成模块化管理,每个人都是独立完整且有一定战斗力的作战单元。

原文链接:http://www.datayuan.cn/article/11531.htm

苏宁金融薛洪言:大数据做风控还存在很大局限性

就数据本身而言,目前市场上的许多数据都集中在BAT手中,所谓的大数据公司获取的数据源相对单一,或者其利用网络爬虫获取的非结构化数据,数据本身就可能存在政策风险。

从技术角度来看,风控对于精准度要求极高,如果一款风控模型的精准度只有50%,也就意味着不良资产率为50%,这绝对是任何一家企业都难以忍受的结果。然而,市场上并没有一款大数据风控模型能够“放之四海而皆准”。

事实上,互联网金融行业60%-70%的损失来自于欺诈风险,这些风险主要是作案团队或者欺诈团伙针对不同企业及企业产品发起攻击,但由于每家企业的产品流程和模式不同,场景也有区别,导致漏洞具有差异化,导致企业不可能共用一个风控模型。而且即使模型的个性化部分只占5%-10%,也需要投入极大的成本。

总体来讲,大数据风控发展还处于初级阶段,无论是数据丰富程度还是模型的有效性和完善程度,都有待进一步发展。

原文链接:http://www.datayuan.cn/profile/11481.htm

360董事长兼CEO周鸿祎:网络安全亟待解决,AI修复漏洞研究进展不大

未来,各单位的摄像头,智能音响、智能电视、电视盒子、智能汽车等,利用的多是Android或者Linux,那么都可能存在漏洞,成为攻击的入口,届时,整个互联网的防护难度将会大大增强,所以未来的网络安全形势必将越发严峻。

而人工智能发展到今天,是否可以通过AI来自动找寻漏洞并修复,这是一个全球探索的问题。

主要原因在于程序员的错误五花八门、千奇百怪、无规律可循,人类都没有总结出规律的情况下,怎么完全教会给人工智能呢?类似研究项目目前进展不大,若该领域有所突破,将对整个网络安全带来革命性改观。

原文发布于微信公众号 - 数据猿(datayuancn)

原文发表时间:2017-05-22

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