今天和正在上大學的弟弟聊天數小時，有很多收獲，總結一下。

1. 所有道理在其邏輯體系內都是成立的。如果不站在任何角度和立場，其實任何角度都沒有所謂對錯。所以，分析問題既要走出去，站在立場之外思考其邏輯，又要走回來，站在自己的立場上思考其對錯。

2. 封建社會最重要的資源是土地，而現在是大數據。誰拿到最多的大數據，誰就是贏家。弟弟是理科生，他用了個很有趣的比喻，來說明曾今的定性分析和如今的大數據分析，他說就像由激素調節變成神經調節，更為精準，直達要害。

從市場的角度看，目前中國擁有最多數據的應該是馬云了。但整體而言，沒有任何一個企業擁有的數據超過國家，也就是政府。政府掌握的數據越多，從技術層面上對個體的掌控力就越強。1984的圖景就離得越近。

3. 因為大數據的日益充沛，機器的學習能力呈指數級上升。AI在實際應用層面的深度也在加強。AI對生活各個場景的滲透也在加深。AI技術對金融領域的顛覆應該是最近比較頻繁的新聞了。

對于銀行業，目前主要體現在支付信貸體系，即對區塊鏈技術的應用。其實支付寶就是一個很典型的案例。這方面螞蟻金服進軍迅猛，作為其網上信用支付功能實現的螞蟻花唄，將其信用與生活中很多場景進行綁定。

比如，你可以利用你在螞蟻花唄積累的信用積分（芝麻信用），免押金騎行ofo單車，免押金租車，甚至免押金租智能手機。

對于證券行業，目前我了解到的是量化投資，通過追蹤一些指數進行投資。但之前在財新聽香港的一位對沖基金經理講說，這種fintech下的指數基金很容易被抄襲和復制，一般6個月左右就會失效。同時，AI技術只能根據現有的大數據推算，并不能預測到突變的路徑。但弟弟認為，這只是時間問題，當大數據足夠多時，突變也可被納入機器的秒速學習中。

目前比較多的應該還是資產管理領域，只要是智能投顧，改變了傳統的理財模式。比如馬云投資的云峰金融，前段時間推出智能投顧產品“有魚智投”。

還有精準營銷，即通過大數據排選出相應定位的客戶，進行營銷。還有風險定價，陸金所6分鐘就能完成風險審核。

4. 弟弟和我都認為，即便美國有谷歌，中國應該會在AI領域中走得更快。因為中國這種比較集中權利的體制，能夠更高效的整合和利用大數據。而美國不但在這種效率上會大打折扣，個人隱私相關的法律也是障礙。畢竟中國很多技術的商業化都還在灰色地帶游走。

5. 弟弟覺得AI技術的發展會加劇階層固化，因為它提高了初創公司進入市場的門檻。而很大一批人都是通過這種渠道實現階層上升的。

所以就又想起來魯迅老爺爺的話，“無盡的遠方，無數的人們，都與我有關。”

6. 我對弟弟說，硬實力很重要，但有時候一些關鍵節點上的決定因素確實軟實力。不要忽視和人的交流和較量。這點我做得比較差。

7. 我鼓勵弟弟寒暑假盡量多出去體驗，實習或者義工?！盃幦“炎约悍旁诒M量多的場景中，鍛煉自己的綜合能力?！?/p>

不知道為什么，又想起來《比利·林恩的中場戰事》中老班長說的“find something bigger than you.”