今天和正在上大学的弟弟聊天数小时，有很多收获，总结一下。
1. 所有道理在其逻辑体系内都是成立的。如果不站在任何角度和立场，其实任何角度都没有所谓对错。所以，分析问题既要走出去，站在立场之外思考其逻辑，又要走回来，站在自己的立场上思考其对错。
2. 封建社会最重要的资源是土地，而现在是大数据。谁拿到最多的大数据，谁就是赢家。弟弟是理科生，他用了个很有趣的比喻，来说明曾今的定性分析和如今的大数据分析，他说就像由激素调节变成神经调节，更为精准，直达要害。
从市场的角度看，目前中国拥有最多数据的应该是马云了。但整体而言，没有任何一个企业拥有的数据超过国家，也就是政府。政府掌握的数据越多，从技术层面上对个体的掌控力就越强。1984的图景就离得越近。
3. 因为大数据的日益充沛，机器的学习能力呈指数级上升。AI在实际应用层面的深度也在加强。AI对生活各个场景的渗透也在加深。AI技术对金融领域的颠覆应该是最近比较频繁的新闻了。
对于银行业，目前主要体现在支付信贷体系，即对区块链技术的应用。其实支付宝就是一个很典型的案例。这方面蚂蚁金服进军迅猛，作为其网上信用支付功能实现的蚂蚁花呗，将其信用与生活中很多场景进行绑定。
比如，你可以利用你在蚂蚁花呗积累的信用积分（芝麻信用），免押金骑行ofo单车，免押金租车，甚至免押金租智能手机。
对于证券行业，目前我了解到的是量化投资，通过追踪一些指数进行投资。但之前在财新听香港的一位对冲基金经理讲说，这种fintech下的指数基金很容易被抄袭和复制，一般6个月左右就会失效。同时，AI技术只能根据现有的大数据推算，并不能预测到突变的路径。但弟弟认为，这只是时间问题，当大数据足够多时，突变也可被纳入机器的秒速学习中。
目前比较多的应该还是资产管理领域，只要是智能投顾，改变了传统的理财模式。比如马云投资的云峰金融，前段时间推出智能投顾产品“有鱼智投”。
还有精准营销，即通过大数据排选出相应定位的客户，进行营销。还有风险定价，陆金所6分钟就能完成风险审核。
4. 弟弟和我都认为，即便美国有谷歌，中国应该会在AI领域中走得更快。因为中国这种比较集中权利的体制，能够更高效的整合和利用大数据。而美国不但在这种效率上会大打折扣，个人隐私相关的法律也是障碍。毕竟中国很多技术的商业化都还在灰色地带游走。
5. 弟弟觉得AI技术的发展会加剧阶层固化，因为它提高了初创公司进入市场的门槛。而很大一批人都是通过这种渠道实现阶层上升的。
所以就又想起来鲁迅老爷爷的话，“无尽的远方，无数的人们，都与我有关。”
6. 我对弟弟说，硬实力很重要，但有时候一些关键节点上的决定因素确实软实力。不要忽视和人的交流和较量。这点我做得比较差。
7. 我鼓励弟弟寒暑假尽量多出去体验，实习或者义工。“争取把自己放在尽量多的场景中，锻炼自己的综合能力。”
不知道为什么，又想起来《比利·林恩的中场战事》中老班长说的“find something bigger than you.”
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