"我過去太多的失敗，是因為一直在做自己喜歡的產品，而不是市場要的。AppWorks 每屆都會舉辦 mentor day。完結後，看見傳回來的評分，可以理解別人怎樣理解我們的產品。這些意見可轉化成 Landing page 的痛點解決文案 。"
- 來自香港的 AW#15 阿石

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【尋找 Seafood 的故事】

在香港，很多姓石的，都是漁民。一般大家都在香港附近水域捕魚。廿多年前，不知我爸爸在那裡得到靈感，他決定要到越南養Seafood，那裡成本較平，魚養大後駛船把seafood運到香港。低價養，高價賣，是真正的『南海』策略。

但理想的idea背後，執行力永遠才是重點。他創業的風險，不只是押上身家，同時需要押上性命。他一次往返越南途中，魚船被風浪打沉了。他掉在大海中，在太陽下到水平線前，被一艘路過的船救起。有否保險？那個年代不接受漁民買的。

相對我爸爸，我現在的創業風險低得多了。因為再失敗，反正死不了。

數年前，渣打發給我白金信用卡只有 $5000港幣信額額。原因是欠過債，多次創業失敗中沒出過糧。

雖則享受創業的過程。但同時必須要有賺錢作為目標。就如電腦遊戲，過程中也要有勝利作為目標，才夠好玩。

昨晚，一位很久沒見面的朋友約我出來談創業。令我回想起，什麼時候進步得最快。就是當我開始走出房間，離開設計師的椅子，懂得開門造車。去參加 networking，認識了各行各業的老闆。碰到一位又一位的 seafood(師父)，跟他們去學習。

一次參加商會。碰巧遇到一位木工seafood，名叫威信哥。LV 、愛馬士等世界級品牌都是他的客戶。
我問他，『你會做衣架嗎？』我把手稿給他看。他看兩眼，竟說沒問題。

『嗯， 那MOQ一隻可以嗎？』我即時再問。那時銀行存款只得三、四位數字。心想，反正死不了。

『無問題。大有大貴人，小有小貴人。』
就這樣，一間世界級的製作公司，替我製作一隻衣架，開始了掛住你衣架的業務。

用有限信用卡信額投放了第一個 Facebook 廣告。接到訂單，賺到現金的話，不用先付製作費，而是即時再加大廣告費，擴大回報。因威信哥給我一個月數期。

他不時替大品牌製作大型道具或商場展覽裝飾。

我每次到他公司取貨時，會順道看看他製作的道具，同時學習他的管理哲學。

一個大型活動需要很多人手配合，而且必須準時完工。當中有什麼心得？

他指著公司裡的魚池說：『養魚，先養水。』不愧為seafood ，每次都是一句起，兩句止。留白，點到即止、無聲仿有聲、潛龍勿用。

故此我總要問另一位 seafood : Google。用0.2秒得出結果：『先創造優質的氛圍，才會有優質的人材』。時隔數年，還記得這句說話。

想成功，要有一個環境，那裡要有一班熱切渴望成功的人。

於今年，我們成功申請加入 Appworks。其他 startup 朋友好奇，我們既然沒打算找投資者，為什麼要來，還要跑來台灣？

來Appworks之前 ，我只認識林之晨。已忘記什麼時候買了他第一本著作。來了兩個月，發現：

這裡有好水，好 seafood。

Seafood day:
我過去太多的失敗，是因為一直在做自己喜歡的產品，而不是市場要的。
AppWorks 每屆都會舉辦 mentor day。完結後，看見傳回來的評分，可以理解別人怎樣理解我們的產品。這些意見可轉化成 Landing page 的痛點解決文案 。

三人行，必有seafood：
這裡最大特色，經常有免費午餐、晚餐。每個星期五會聚了一班 startup 朋友來。知識上學習最多的，其實是從其他 startup 身上學習。過去我只認識 Ai (Adobe illustrator) ，現在明白了更多 AI (artificial intelligence)；跟不同行業，不同的地方的startup 交流。大開了眼界。

AppWorks #16 第一階段截止日 10/23:
心動不如立刻，即時填寫表格，反正死不了：
https://appworks.tw/accelerator/

(趕快分享給正在創業的朋友)

後記：mentor day 完結後，我跟林之晨說，你們的 appworks school 辦得很好，我把他 copy 到了我的行銷育成計劃裡。『很好啊』他回覆。正想再請教他如何『養魚』，例如，Appworks 同事無限有薪假期是如何操作？然後，他電話剛巧響起。有機會再分享一下。

我爸跟林之晨很相似，一個養魚，一個養 seafood。

下圖：1) 傳說中的威信哥。2) Mentor day

#我在AppWorks認識到最神的Seafood

當人工智慧比人更懂得如何賺錢時，金融家們都開始害怕了

2017/3/12 《合作媒體》PINGWEST

「機器學習能幫我們找到更多的相關數據，數學模型能幫我們更好作出預測，而且能即時地不斷自我修正的學習。」

這段話聽起來像是科技應用研討會上的發言，然而說這話的其實是 Upstart 的創辦人兼 CEO Dave Girouard。Upstart 是家美國網貸新創公司，服務傳統金融機構不重視的年輕客群 —— 它開發了新的信用評分模型，為沒幾年的信用和工作記錄的年輕人提供貸款。

是的，在紐約最近的一次金融科技高峰會 LendIt 上，金融家完全拱手將舞台讓給了科技。

人工智慧成為金融市場上的「新寵」

理解金融科技，就要理解科技是提供金融服務的中心。人多、錢多、數據多的金融業一直在可以實現產業變革的推手，而人工智慧是當下最令人興奮的科技之一，為這個古老的產業提供了更多的可能。金融家們對人工智慧的期待，普遍集中在提高效率和擴大規模上。而人工智慧已經取得突破的一個應用場景，就是改變了企業與客戶互動的方式。

從直播答題節目出道的網紅超級電腦 IBM Watson 擔起了這個重任。Watson 的最新案例正是智慧投資顧問：和以前依照規則和人群圖譜進行分析猜測的做法完全不一樣，Watson 現在能夠通過識別自然語言和人臉表情來「理解」客戶的需求。

這項人工智慧服務能從手機和其他智慧設備隨時隨地啓動，「聽懂」你的語氣，「看懂」你的小表情，並「讀懂」你的歷史數據，再據訊息做出並不機械的反應。這也是這項科技最有趣的地方。它不是按圖索驥，把你放在規則之間比長比短，而是結合你的風險偏好和理財目標，給你個性化的推薦。

也就是說，人工智慧在答疑解惑之餘，還能發現客戶潛在的金融需求。這種聰明互動能像多米諾骨牌一樣整個將金融服務活化。 在前端提供個性化的客戶服務，在決策黑盒中優化授信和決策，在後台用於風險控制。

科技在以意想不到的速度，幫這個古老產業進化

其實 Watson 這樣的例子已經有很多，包括華爾街和矽谷鼓吹科技改造金融產業已經有很長一段時間，主角從雲端計算到大數據再到人工智慧，但是需要清醒地看到的是，無論是大數據還是人工智慧，科技並沒有徹底改變金融規則，而是讓規則更更加完善。

作為美國主要的信用評價體系，FICO 長期以來通過審核人們的銀行戶口、有多少存款、償還了多少貸款這些數據來做出信用評價。但是由於年輕人信貸歷史比較短，交易記錄比較少，所以一般信用評分分數比較低，不得不說，這樣的體系就讓年輕消費者陷入了「沒借過錢所有沒有信用記錄-沒有信用記錄所以借不到錢」的輪迴。就像下面這個諷刺漫畫里說的那樣：

而 Upstart 的智慧算法可以把更多數據納入進來。它並沒有完全推翻 FICO 的規則，而是進行了完善。它在自己的網貸系統中將社會因素加入了分析範疇，把年輕人教育程度和工作經歷加入考量範疇，從而給年輕人貸款進行更合理的考量。

它的 CEO Dave 在創業前曾在 Google 負責企業應用。他說，「人工智慧並不能重新發明授信機制。這裡科技能參與破壞性創新的玩法是，讓符合標準的借款者，能更容易地借到符合他風險水平的貸款。」

正如 Upstart 扎根於矽谷，越來越多的科技人才在金融產業掌握了更多話語權。

Sentient Technologies 是當前人工智慧領域融資額最大的創業公司之一，它們從李嘉誠等其他頂級投資人手裡融到了一億多美金，想做的就是把人工智慧應用到金融市場上的大量交易中來。Jeff Holman 是個華爾街老兵，也是 Sentient Technologies 的投資負責人，他正不遺餘力地為自家公司旗下即將公開交易的新對衝基金搖旗吶喊。

Jeff 領導一支 15 人的對衝基金團隊，他的團隊裡有 11 個工程師，卻只有 4 個金融從業者。他向 Pingwest 解釋了這樣的人員配置：「投資團隊裡的工程師會控制算法生成的虛擬交易員，來高速處理各種數據包。」

根據他透露，Sentient Technologies 本身有個 30 人的算法科學家團隊，這些人 20% 的時間也用在交易算法的優化上。他們會根據一個三年的歷史數據包創建虛擬環境，讓算法不斷進化，從而找到更有效的交易方式。就像 Alpha Go 不斷通過虛擬對弈進行強化一樣，由於 Sentient 的科技積累可以將 1800 個模擬交易日壓縮到幾分鐘之內，算法在虛擬環境下的學習和優化速度比人類交易員要快得多。

「人工智慧又不是魔法，它沒有從根本上改變什麼。最大的不同，是進化算法可以自我學習。期待人工智慧將對衝基金徹底改變的人們怕是要失望。」Jeff 說。人工智慧似乎和人類智慧觀點一致，認為分散風險、建立一個更多樣化的投資組合是個好選擇，只不過和人類的差別在於，它能把這個觀點執行得更好。

這支規模為 1000 萬美元的基金將於今年 11 月開始交易。或許到時，科技能幫這個產業進化到何種程度的猜測，就能得到答案。

在人工智慧如暴風驟雨一般席捲交通、零售等各大領域時，金融產業也對它充滿了期待。前渣打銀行的首席創新長、宜信新金融產業投資基金高級合夥人 Anju Patwardhan 說：「許多金融家對人工智慧看起來十分期待，但他們真正指的其實是機器人流程自動化（RPA, robot process automation）。在這個領域目前對人工智慧的應用，許多還是停留在將規則處理自動化來提高效率這個層面，還沒有涉及人工智慧更深層的領域。」

「這不是說目前的進展不夠激動人心。只是路還很長。」

附圖：▲人工智慧成為金融市場上的「新寵」

資料來源：https://www.inside.com.tw/…/artificial-intelligence-in-fint…