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[爆卦]嘉賓數字譜是什麼？優點缺點精華區懶人包

雖然這篇嘉賓數字譜鄉民發文沒有被收入到精華區：在嘉賓數字譜這個話題中，我們另外找到其它相關的精選爆讚文章

在 嘉賓數字譜產品中有5篇Facebook貼文，粉絲數超過0的網紅，也在其Facebook貼文中提到， 創新工場和BCG諮詢合作的「+AI改造者」系列：看看馬上贏如何在巨頭競爭下，用大數據驅動業務，實現傳統零售商和品牌商的雙贏。 改造者系列：科技巨頭下的AI企業制勝之道？-- 本文来自BCG微信公眾號，經授權轉載。 近期，創新工場聯合BCG波士頓咨詢旗下亨德森智庫，推出「AI融合產業：『改造者』如...

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「嘉賓數字譜」的推薦目錄

  • 嘉賓數字譜 在 Facebook 的最佳解答

    2021-08-25 18:12:03
    有 258 人按讚

    創新工場和BCG諮詢合作的「+AI改造者」系列：看看馬上贏如何在巨頭競爭下，用大數據驅動業務，實現傳統零售商和品牌商的雙贏。

    改造者系列：科技巨頭下的AI企業制勝之道？-- 本文来自BCG微信公眾號，經授權轉載。

    近期，創新工場聯合BCG波士頓咨詢旗下亨德森智庫，推出「AI融合產業：『改造者』如何促進AI普惠」系列研究。人工智慧在中國大陸有著明確的落地應用場景，大量的AI企業活躍於這些垂直場景中，我們定義這些企業為「改造者」。「改造者」通過傳授其AI技術和垂直行業理解，極大地打破了傳統企業應用AI的瓶頸。

    作為擅於趨勢前瞻的TechVC，創新工場長期看好AI領域，深入佈局，至今已經投出了7只AI獨角獸。在系列研究中，我們采訪了數家創新系AI企業，通過這些「改造者」的視角，探究傳統企業擁抱AI的範式與路徑。

    馬上贏是創新工場投資的大陸領先的快消行業大數據公司，其定位是中國快消品行業的風向標，零售監測的新標準，成為中國的「尼爾森」。通過信息化賦能小規模零售商，馬上贏打通一個個數據孤島，以大數據的方式挖掘零售數據的商業價值，為品牌商提供產品動銷數據與競品監控服務。

    為了讓數據更好地服務於新品研發和上市，馬上贏引入了PDCA（Plan, Do, Check, Act）循環，通過數據說話指導快消品快速迭代，提升零售商銷售收入。

    具體來說，品牌商可以在零售商的渠道內測試包括售價、外觀、營銷、陳列等要素，通過數據回饋指導新版本，實現往復循環。

    在采訪中，馬上贏創始人猴哥（王傑祺）表示，垂直領域內的AI創新需要符合企業自身的需求，要在巨頭的基礎設施之上，基於更好的訓練集和更專業的垂直行業知識，不斷突破行業壁壘，優化垂直領域的AI創新。

    ■系列導讀

    本系列由BCG亨德森智庫與創新工場董事長兼首席執行官李開復博士帶領的創新工場團隊共同推出，圍繞「AI融合產業：『改造者』1如何促進AI普惠」的課題，我們致力於探究傳統企業在應用AI過程中的關鍵要素與合作夥伴，以及傳統企業擁抱AI的範式與路徑。

    在零售領域，馬上贏致力於定義中國快消品零售監測行業的新標準，成為「中國的尼爾森」，通過免費為連鎖零售商提供市場情報和「零售數字化鐵三角」2，與零售商進行數據合作，將海量的線下快消品零售數據轉換成精准的市場洞察情報。

    1 「改造者」 通過傳授其AI技術和垂直行業理解，極大地打破了傳統企業應用AI的瓶頸，充當產業中傳統企業應用AI的橋樑。「改造者」包括AI企業與成功轉型AI的傳統企業。
    2 「零售數位化鐵三角」指通過PDCA循環迭代的方法提升零售商銷售收入。P=Plan：52周企劃；D=Do：會員營銷；C=Check：BI看板；A=Act：改進。

    ■本期受訪嘉賓：猴哥（王傑祺）

    馬上贏正在建設覆蓋線下門店最多的零售監測網絡，為連鎖企業免費提供BI看板、52周企劃3、會員營銷和市場情報，推進連鎖企業數字化轉型。

    猴哥（王傑祺）是馬上贏的創始人兼首席執行官，清華大學學士，美國華盛頓大學碩士。他是原阿里巴巴集團資深產品專家，曾于美國UPS供應鏈部門擔任高級工業工程師。在創立馬上贏之前，他曾創業推出購物助手（如意淘），後被阿里收購。

    3「52周企劃」指依托馬上贏的大數據AI技術説明零售商實現精細化管理。零售商可以瞭解一年中每周適合銷售什麼類目的產品，與陰曆節日、陽曆節日、節氣、特殊事件（如比賽活動）關聯，提升門店的銷售計劃能力。

    ■對談實錄

    Q1 馬上贏為什麼選擇切入零售賽道？如何定義「中國的尼爾森」？

    猴哥：馬上贏致力於定義快消品零售監測的新標準，做「中國的尼爾森」，為零售商和品牌商提供服務。面向零售商，馬上贏免費提供ABC服務，即AI、big data（大數據）、Cloud（雲服務），以換取訂單數據；面向品牌商，馬上贏基於零售商的脫敏數據提供大陸市場情報，賺取收入。

    馬上贏發現，大陸的市場過於分散，零售的毛利又低，大量規模小的零售商缺乏足夠的IT費用以支援其獨立完成信息化應用，但他們對信息化的需求又是真實存在的。另一方面，品牌商有意願和能力為市場情報、動銷數據支付費用。馬上贏看到了零售商和品牌商的痛點以及購買力的巨大差異，嘗試通過為零售商和品牌商提供所需服務來提升整個行業的效率。

    馬上贏一方面向零售商免費提供差異化的信息技術服務，按零售商的需求提供BI看板和市場情報支援，另一方面向品牌商提供產品動銷數據與競品監控服務。此外，馬上贏還在著重提升AI演算法和大數據中台數據處理能力，以便支援更多零售商和品牌商的數據服務需求。同時，這些技術優勢和服務支撐能力説明馬上贏建成大陸覆蓋範圍最大的即時零售數據監測網絡。對於馬上贏和客戶而言，這是雙贏。

    在數據治理中，馬上贏需要做的是建立相對統一的內容體系，實現統一的度量衡。比如同一個條碼的商品在不同門店的名稱寫法不同，傳統方法是通過人工進行校驗和修正之後才能統一名稱入庫。馬上贏通過自己搭建的超1,600萬條碼的商品庫，使用AI演算法對零售數據做分類、清洗，並基於完善的商品知識圖譜體系標記商品屬性，再由BI看板提供數據洞察服務。馬上贏的這套全流程自動化體系，極大地提升了數據處理和情報產出的速度和效率。

    Q2 相比數據咨詢商、科技巨頭等其他類別的競爭對手，馬上贏的差異化優勢是什麼？如果品牌方想自己做零售大數據，馬上贏怎麼應對？

    猴哥：以往零售商想實現信息化必須高價購買專門技術公司的服務，只有少數資金充足的大零售商可以負擔得起，零售行業中數量眾多的中小型零售商往往望洋興嘆。而品牌方一般很難獲取到這些生意占比很大的中小型零售商數據，因而會尋求數據咨詢商的數據服務。但出於成本和利潤的考慮，數據咨詢商往往只服務最頭部的品牌商，在大陸可能只有幾百個品牌商能消費得起數據咨詢商的服務。相比之下，馬上贏合作的品牌商更加廣泛，從新銳品牌、區域性品牌到成熟品牌、頭部品牌，馬上贏都可以提供符合客戶需要的數據服務。

    數據咨詢商從少數零售商那裏提取商品月度銷售匯總數據，再將數據整合為大盤情報，賣給少數頭部品牌商。但馬上贏從「激活生態」的角度出發，説明零售商提升數據運營能力，獲得大量一手銷售訂單數據，可以為品牌商提供更詳細的數據洞察服務。此外，馬上贏由AI賦能數據清洗和BI交付，從而可以提供即時的、更細顆粒度的看板，可以提供細到省級、地級市級、業態級、SKU級顆粒度的數據。

    相比電商巨頭，馬上贏選擇線下快消品零售行業，覆蓋更多的線下零售商，涉及更豐富的業態，有大賣場、大超市、小超市、便利店、食雜店等等。在商品品類的選擇上，馬上贏暫不拓展美妝、服裝等電商渠道占比超過50%的品類，而選擇線上化率相對更低的品類，如食品、飲料、日用品。這些品類消費時效性高、頻次高、單價低，線上購物場景並不適合線下。

    至於品牌方自己做零售大數據，馬上贏早前就思考過這個問題。我們和大品牌都聊過，如果建立品牌方自己的銷售追蹤網絡是否可行，得出的結論是不可行。一是單一品牌方來做大數據，做完了只能自己受用，成本攤下來很不合算，還不如投資AI企業，實現專業化分工；其次，品牌方還有一些技術壁壘解決不了，攻克下來只會對成本端造成更大的壓力，得不償失。

    Q3 馬上贏在賦能零售商和品牌商的過程中遇到的最大挑戰是什麼？

    猴哥：最大的挑戰來自於行業裏不透明的競爭——現在做AI的企業太多了，很多企業會虛報準確率，噪音特別大。

    AI在每個垂直行業的落地需要很多行業知識，其次才是疊加AI演算法。但很多傳統企業對AI的期待特別高，導致市場上各種聲音魚龍混雜，每個企業都在講述「AI萬能」的故事。馬上贏不會激進地過度承諾，但這種冷靜和狂熱之間的衝突會帶來很多麻煩——當別的AI企業過度承諾其自動補貨的準確率高達95%的時候，馬上贏如果表示我們的準確率位於70%—85%的區間，傳統企業就會輕視我們的實力。現在，垂直行業裏缺乏行業組織或者專業機構來做客觀、公允的第三方普查。比如在圖像識別、自然語義處理領域，都有比較公認的訓練賽，大家用演算法的跑分說話，相對而言就比較客觀。落到垂直領域裡，每個企業自己報數據，很多時候就會有水分。

    馬上贏曾經考慮把收集的數據脫敏之後貢獻出來，讓大家有一個公平的舞臺競技，但是很難運行起來。僅僅共享數據不足以激勵演算法團隊，需要行業組織定期舉辦競賽、活動等，或者像Netflix舉辦推薦演算法比賽，通過資本來激勵大家參與，僅僅靠社區運轉不起來。

    Q4 你認為未來AI企業的發展趨勢是什麼？

    猴哥：有能力的巨頭要持續加強行業的基礎設施，讓開發AI的人能有更好的工具，讓雇不起博士生的企業也能應用AI，實現技術普惠。同時，垂直領域內的AI創新需要符合企業自身的需求，AI企業要在巨頭的基礎設施之上，基於更好的訓練集和更專業的垂直行業知識，不斷突破行業壁壘，優化垂直領域的AI創新。我相信這是我們的生存之道——「科技巨頭靠算力，我們靠設計」。

    同時，大陸的零售行業在洗牌，有很多更具備數據化思維的新品牌在躍躍欲試。以前是渠道經濟，在社區裏搶到點位就能有流量，未來是有技術、數據和管理能力的品牌才能從老品牌手中搶到點位。此外，隨著許多快消品牌逐步上市，出現資本外溢，更多的人會開始創業，疊加當前快消巨頭的二代交棒窗口，零售領域將有新一波浪潮湧動。我相信，未來的零售行業會更加擁抱數據，擁抱AI。

    ■要點回顧

    1. 不只是技術層AI要有標準，應用層AI也需要標準。垂直領域應用AI需要由行業組織或龍頭企業牽頭制定公認的行業標準，從而促進AI企業公平有序發展，這也將反哺傳統企業，促使傳統企業的AI應用提質增效。

    2. 「科技巨頭靠算力，AI企業靠設計」，結合巨頭提供的行業通用基礎設施和「改造者」特有的垂直領域數據集和算法，各取其長，方能最大化傳統企業應用AI的效率。

  • 吉先生與吉太太的吉霸婚生活

    嘉賓數字譜 在 吉先生與吉太太的吉霸婚生活 Facebook 的最佳貼文

    2019-08-23 21:00:03
    有 21 人按讚


    提醒一下，再過三小時華碩書團就要結團了！！
    如果週一沒看到直播的話，記得看重播吧！！！！
    #吉太太自認為真的介紹的很詳細呀

    華碩書團的介紹還有特別小嘉賓的現身唷！！
    如果想省略前面的閒聊，可以直接跳到八分半開始看唷❤️！

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    然後不要忘了如果是付款方式選匯款的話，要記得在三天內付款唷，不然會被取消訂單！！

    吉太太首次直播，請大家來點鼓勵吧！有點怕！
    #華碩文化超精美的童書繪本書團來囉👏
    #立體書有聲書一次買好買滿
    #為了寶寶親子共讀一定要看

    話說，我一直都很喜歡給地瓜球看書，所以如果是我覺得不錯的書籍我就會給她看，
    如果真的覺得很棒，我也會努力幫媽咪們爭取團購價的優惠！
    這次給地瓜球看了華碩文化的童書，
    我發現他們家的童書很不一樣，尤其是立體書和有聲書，
    不只是寶寶喜歡，媽媽也好喜歡💜~

    🔹寶寶一定很愛的趣味認知立體書（共有五本）
    ⚡️生日派對 ⚡️公主 ⚡️動物們 ⚡️數字 ⚡️交通工具
    這一打開，媽媽跟寶寶都是一直哇哇哇的驚呼，因為這真的太厲害了吧！！
    每一個細節都不馬虎，且都是手工黏製而成的，超美的啦！
    #男寶超推交通工具 #女寶非公主莫屬

    🔹歡樂好聲音系列
    ⚡️廚房遊戲有聲書
    書本裡面有著幾款食譜，底下的火爐可以點火，還會發出紅色的火光～
    按鈕有炒菜聲、果汁機等等的聲響，還可以唱歌唷～～

    ⚡️超市遊戲有聲書
    把超市搬回家的概念，寶寶可以學習當小店員或者是顧客，
    刷條碼、買東西還能刷信用卡，也有紙鈔跟錢幣，
    寶寶完全沈浸在這個好玩又有趣的遊戲裡！

    ⚡️抱抱床邊故事
    一起協助小動物們回床上睡覺，也可以藉由小動物的悄悄話，讓寶寶學習到收納、睡前刷牙的好習慣唷！！

    ⚡️醫生我來了
    讓寶寶不再害怕看醫生，也可以讓寶寶更有同理心，對於生病的人和小動物們多點愛心跟同情心唷！
    單字有中英對照，可以順便學英文！

    ⚡️呼嚕嚕睡覺囉
    很適合睡前聽的小故事和音樂，有充滿磁性的說故事姊姊還有很催眠的莫札特安眠曲，
    這本書讓地瓜球第一次聽就很快入眠～～（真的超神奇，不誇張）

    🔹甜心書
    🔸促進社會領域系列
    ⚡️我喜歡爸爸 ⚡️我喜歡媽媽
    拉近親子間的距離，讓彼此更加的親密！

    ⚡️小心危險
    讓寶寶增加對於危險的事物的認知能力和應對唷

    ⚡️圓圓的球咚咚
    學習和了解朋友間禮讓的重要性～

    🔸促進語言領域系列
    ⚡️開心的遊樂園
    小動物一起在森林遊樂園玩耍，敘述中有許多擬態詞讓孩子學習！

    ⚡️噗嚨噗嚨開心的旅行
    乘坐不同的交通工具來趟冒險的旅程

    ⚡️大象啊！大象啊！你在做什麼？
    利用手指和小動物們演奏樂器，也可以增進寶寶的觸覺能力和發展唷～

    ⚡️猜一猜．它是什麼？
    利用聯想，發揮寶寶的想像力！

    以上是這次在華碩文化書團中，我們先挑選給地瓜球閱讀的書籍，
    如果大家的寶寶也跟地瓜球差不多年紀（剛滿兩歲），
    我覺得這些書都會很適合給寶寶閱讀的唷～～

    親子共讀顧名思義就是大人小孩一起閱讀，我相信閱讀習慣是可以培養的，
    只要挑選孩子齡的書籍，陪伴孩子一起學習成長，
    孩子一定會愛上閱讀這件事情的😍～～

    🔺閱讀心得文：https://mrjimrsji.pixnet.net/blog/post/356138216
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  • 莊逸希

    嘉賓數字譜 在 莊逸希 Facebook 的最讚貼文

    2019-02-15 10:49:58
    有 81 人按讚


    ［香港讀Master，嘥錢嘥時間］　置地記者講起讀Master（http://bit.ly/2SLz8qU），我又講下。

    首先快講我嘅真人真事經歷，免得你質疑我冇資格講。我在2000年夏天在港大畢業，精算，second lower。然後冇返過工，9月去咗英國讀書，在Warwick（冇錯，陶傑嗰間）讀MSc in Financial Mathematics．唔知讀一年定一年半，總之2001年中秋節我返咗香港，然後開始咗大半年好爽嘅雙失生涯，見咗好多份工都見唔成（我唯有同自己開脫：果時失業率個個月升，而我返嚟正係911後冇耐）。到2002年我開始返工，教書。2004年轉咗去做蕉行。以上種種，舊文有寫。（http://bit.ly/2FRQfBk　贏在起跑線？人生唔係一條直線）

    我當年去讀Master，原因好簡單—唔想返工。到英國話收咗我，我更加仆到去，就同老豆老母（已離婚，但居然都同心協力）講科水。你話換著係香港？可能我都讀，讀左就抱憾終生，但唔使擔心呢個問題，因為根本冇人收我。Second lower嘛，堅記車房堅叔話齋，second lower就好難搵Master讀架，邊個想收second lower？ 咁多個米高佐敦？

    而我返到香港，居然都仲有搵Master繼續讀，咁就梗係搵MPhil啦。讀完MSc又MSc？不過又係好彩，畀人百般羞辱（其中包括中大數學系某博士，屌佢老母啦，同科相輕，質疑我讀呢啲火箭數學嘢唔識抽象思維喎，同我講即係例如呢，我地講limit要用Delta-Epsilon Approach—我仆你個街我中五已經識啦！你唔撚睇我A level 拎乜grade？），最後又係多謝佢地各院校不娶之恩，收咗我嘅我應該都幾大鑊。
    ________________________________________
    讀Master？首先問你點解想讀，二來問你去邊度讀。我嘅短答案係，在香港讀嘅，就唔好浪費時間了。在外國讀，好啲，不過都唔好以為有乜回報，你當係消費，心理易平衡啲。

    想讀Master嘅人，心態各有不同。首先講係最好嘅，即係讀完Degree接住去嗰啲。最出色嘅，當然係為知識嘅，諗住做科研嘅，讀上去做Doctor嘅。咁你梗係去讀 MPhil啦，然後去送薄餅讀PhD。我冇讀過MPhil冇過薄餅，冇得評論。只能叫你睇返我朋友廖博士 軒翥而翔 嘅鴻文（http://bit.ly/2SO4cGM）。客觀地講，博士學位膨脹甚快（懶搵數據），而有幾多學校請，大家心照。請嘅會唔會請本地大學嘅博士，更加心照。我年少時正係香港兩大變三大三大變八大定十九大時，明明以前唔使薄餅都教得嘅位，變咗全部要有薄餅，就請咗好多人。呢班友就梗係霸住屎坑等退休。加上而家大家知道，研究院十居其九係大陸啲學霸，食樹皮偷渡落嚟，個個都省級狀元，勁過你勤力過你，你覺得你夠佢鬥？Think Again．不過都係嗰句，我冇做過就無謂潑人冷水，要追夢嘅自便。本人其實唔係討論MPhil

    畢業去讀Taught Master（MA MSc MStat一大堆）嘅，九成就係啲唔想返工嘅人，咁其實係OK的。冇錯，只係將個問題推遲一年，但推得一年得一年嘛。況且工可以邊讀邊搵，分分鐘畀你搵到份好嘢就讀都慳返（都唔記得講，當年我嘅教育文憑PGDE就係咁樣畀港大殺咗訂，因為之後我冇教書，去咗做蕉行）。但真係除非好大件事，好冇錢，唔識講英文，要餐餐都食到譚仔。否則，強烈建議你唔好在香港讀。原因下面會再講。

    好啦，最麻煩嘅，其實係啲做做下嘢走去讀Taught Master嘅友，亦都係呢度嘅讀者。又不外乎係兩種人。有啲係做得幾年嘢，可能唔開心，可能同人炒大鑊，可能畀條女飛咗，總之想逃離職場。呢啲例子我都聽唔少。或者有啲係條女做得唔開心，自己又有錢，就供埋佢去讀，又得。但一般嚟講，一係就唔做嘢，開始返得工呢，為療傷去讀Taught Master，應該冇乜用。

    你自己計下，讀Taught Master要幾多錢，加上科乾咗嗰一兩年嘅人工。然後仲要再搵工，一個唔該一讀完金融海嘯你就仆街。況且，你唔鍾意都好，少不免會有老細或HR覺得，呢條友做幾年又走咗去嘅，會唔會之後都係咁？係好戇鳩，但HR就係戇鳩架啦，今日先知？貪過癮呀要減壓呀失戀療傷嘅，你過澳門應該簡單啲，自己計下用嗰堆錢可以做幾多嘢—最重要係，你放工先去嘛！唔使辭咗份工去澳門！所以，真係要讀，就Part Time。死都攬住份工。

    另外，仲有堆比較正路嘅，係為事業，即係為錢。例如係做咗幾年嘢覺得自己有啲不足。但，千萬唔好係因為呀乜水讀過你冇讀，真係唔關事的，人戇鳩你又戇埋一份？邊個話你知老細升職睇人有冇Master？我歷任老細冇一個讀Master，亦都冇一個係CFA。因為李嘉誠真係唔使識落石屎。

    如果係覺得自己不足，係好事，總好過覺得自己好醒。我年代唔少理科高材生，其實好叻仔，但大學走去讀工程或電腦。畢業之後覺得好瀨嘢喎，人工低工時長又溝唔到女，想轉型，就去讀金融（而家風水輪流轉，到啲金融撚扮Tech撚去Coding 去區塊鏈）。我見過啲成功例子，但其實我覺得，唔使用劍嘅，你讀個CFA咪得咯。真係事必要讀嘅，搵Part Time嘅嚟讀。辭咗份工去讀書，真係點計都唔啱數，邊個同我講我都話唔好。冇咗嘅人工，加埋學費，加埋要搵過工，未見官先打八十大板。你計下幾多年先回到本？知識？你咪撚玩啦。你睇我啲文肯定獲益多過你讀啲濕鳩Taught Master。仲唔使錢添。仲可以在公司睇添。

    有冇例外？有，如果你去外國讀，就另一種玩法。當然外國讀by default就係full time，香港啲遙距乜乜，又係浪費時間浪費金錢。外國讀有乜好？兩個。首先，老細或HR都係膚淺嘅，外國緯度高啲，月亮真係圓啲的。蕉行嘅老闆標哥請我，就係因為我在Warwick讀。你即管話佢膚淺，但佢就係決定請人嗰個。後來我發現佢根本唔請任何Local大學嘅人，佢之後請個大陸仔都係澳大利亞讀大學的。第二，舊文寫過，Warwick嘅一年，係我生命中好重要嘅一年（http://bit.ly/2SG2SWh）。唔係佢地教得有幾好（實則我好少上堂，捽住腳趾都叻過啲鬼仔啦），而係在外國，一條友，冇王管，種種嘅文化衝擊。睇好多無聊嘅書，諗好多無聊嘅嘢，去好多無聊嘅地方，好多痴線嘅想法同核心價值，就係嗰時形成的。你話係咪幫到工作？唔知，你可以話我好彩，遇到標哥。但無論如何，你當係消費，都已經抵。幫到你加人工或仕途就額外嘅。

    在香港讀呢？你可以計數。你諗下你個Master可以令你加到幾多人工（if any），然後睇下幾耐先會回到本。唔計錢的話呢？上面嗰段講嘅國體驗，你全部都冇。得罪講句，你話你在港大（我母校，唔怕講）讀MSc，啲女／仔都覺得你係有啲問題的。
    ________________________________________
    仲有一種，其實應該分開嚟講，係MBA。又係嗰句，我冇讀過唔應該評點咁多。但正如 置地記者所講，人人都知讀MBA唔係為讀書，係為識人。所以你見大陸啲MBA好多靚女去讀—無非係釣金龜，塞張房卡畀佢，今晚玩救你（http://bit.ly/2SJml8m　EMBA的房卡故事）。因為好多大陸白手興家，書又冇乜讀過嘅大老闆，都會走去讀。

    不過，潑冷水都要講句，香港啲MBA，就你懂的。另一朋友話頭，個盲點就係，人人都諗住入去識人，結果就好多九唔搭八嘅人去讀。MBA同社交網絡一樣，有好強嘅Network Effect ：原本已經多勁人嘅，咪更多勁人去讀咯。原本就騎呢嘅，就只會係一堆騎呢人。把關收生嘅當然係會講佢地點嚴格點乜，但真相大家都知。

    因緣際會，有位工作上嘅前輩，家住成億嘅單位（我等牛屎仔眼中好貴架啦），耶魯School of Management畢業。因為佢，我有次在北京都參加佢地 嘅活動。係真係唔同的。甚至佢地自己有個場，定期畀啲校友交流下，叫啲客席嘉賓（例如本人）去講下。

    ________________________________________
    都係講返錢。無論MBA又好，Taught Master又好，都面對一個好大嘅問題：回報率越嚟越低。

    我反對人讀Master ，但絶對贊成人讀Degree，都係因為回報。有學位嘅工，都仲係高過冇學位嘅工（雖然差距收窄左，好多以前中學生做得嘅工都係大學生做）。香港讀大學有一個好重要嘅誘因：學費平。香港大學本科嘅學費，N咁多年冇加過—你人工再話停滯不前都好，都有加到。麥當勞時薪都貴過當年啦，但大學學費冇加過喎！

    相反，香港嘅Taught Master我唔知。但MBA肯定加咗好多價。而我在Warwick 讀嘅嗰個MSc呢？當年，18年前，係9000鎊。而家？係35000鎊，四倍咁滯。咁你估下，而家畢業生嘅人工，會唔會係我當年嗰啲嘅4倍？梗係冇啦。所以好簡單嘅例子就話你知，個回報肯定跌緊。

    MBA嘅情況，以我所知都係一樣。MBA係大學最現實嘅課程，亦係其中一個最吸錢嘅課程。往往賣點就係，讀之前幾多幾多人工，讀之後幾多幾多。呢啲統計全部都有水份，但，作數亦不能作得太離譜，即使你睇官方數字，呢啲increment，都冇乜增長 —但學費貴咗好多。原因亦好簡單，因為一街都MBA，而掉轉頭，邊有咁多中層？去中層化亦係近年企業嘅一大趨勢。
    ________________________________________
    結論：唔係為錢嘅，唔好讀。要讀嘅，就去外國。真係在香港讀嘅，讀Part Time。MBA？一樣。

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