楠木軒

對話萬向肖風:創業要成功,股東至少有耐心支持項目犯兩次錯

由 郎文芬 發佈於 財經


“區塊鏈領域出現阿里、騰訊這種級別公司還需5年以上。”萬向控股副董事長、通聯數據董事長肖風在接受採訪中表示。

肖風,公募基金領域的元老,1998年中國公募基金行業破土萌芽時,他牽頭創立老五家基金公司之一的博時基金;他也是公募基金領域的傳奇人物,掌舵博時基金13年,博時基金的管理規模由的20億飆升到1100億。

不過這已是過去的“故事”。2011年,肖風離開博時基金加入萬向,成為萬向控股金融體系中舉足輕重的人物,從此,金融+科技也開始成為他職業路上重要關鍵詞,特別是區塊鏈,國內較早的區塊鏈技術研究機構——萬向區塊鏈實驗室,以及國內最大的專業投資區塊鏈領域的基金——分佈式資本,都是在肖風的主導之下成立。

近期,雷峯網與肖風進行了一場對話,就其掌管的通聯數據首次更換CEO緣由,以及他對認知智能、區塊鏈、元宇宙等新技術在金融領域應用與發展問題進行了探討。


談區塊鏈、元宇宙:

該領域要誕生阿里、騰訊級別公司還需5年以上

1、近年來您一直涉足探索區塊鏈、元宇宙,原因是什麼?

之所以涉足區塊鏈、元宇宙,它和我的職業並不是完全沒有關係,我一直在從資產類別、配置策略這個角度去研究和看待這個東西。

作為一個資管行業的資深人員,我們需要去尋找這個世界上新的另類資產類別。新的另類資產代表新的生產力、生產關係,它的邊際收益、規模收益一定也高於傳統資產。

所以從這個角度來説,我關注元宇宙、區塊鏈,是一脈相承的。

2、三年前您接受採訪時説,區塊鏈領域會有像阿里騰訊這種級別的巨頭出現,現在是否有出現?

目前還沒有出現,國內外市場還沒有出現數千億美元市值這樣的區塊鏈公司,同時從對商業貢獻上來看,區塊鏈公司的商業貢獻值可能比市值還要低一點,所以它有一定的泡沫。

不過,我認為有泡沫也是好事,能吸引更多的資金、開發者、創作者願意參與進來,因為在泡沫情況下,他的投資回報會更高一些。而未來區塊鏈領域要出現阿里、騰訊這種級別巨頭,可能還需要5年以上的時間。


談投資:

創業項目是否能成功,最關鍵要保住“那口氣”

1、您在金融科技包括區塊鏈、元宇宙等很多賽道都已經觀察過,從投資人的角度來説,有哪一些項目是讓您覺得説踩到了一些坑,吸取了一些教訓,又有哪些項目讓您覺得回報率是比較高的?

帶創新性的事一定會踩很多坑,比如説通聯數據,如果不是產業集團的支持,它可能已經死過兩三回。

因為認知智能雖説每年都在發展,但是發展很緩慢, 僅靠外部融資,我相信大部分投資者可能不敢給你錢。

我在做通聯數據戰略回顧時,總結過一句話叫做:無知者無畏。所謂無知者無畏,就是根本不知道原來這裏面有這麼多坑,不知道它需要這麼長時間,要具備這樣長久的耐心,你才能夠做成這麼一點點事情。如果當初知道,也許就沒有膽量做。

但回過頭來想,所有的顛覆式創新,哪個不是無知者無畏,哪個會不踩坑,一定會踩很多坑,最終你創業項目能成,最關鍵的是你的氣得足夠長,你得保住“那口氣”。

對於創業項目來説,它這個氣最重要的就是,你有資金能夠支撐你去實現狂想,你的股東有耐心支持你至少犯兩次錯誤。

通聯數據踩了無數個坑,也經歷過許多坎坷,但是產業集團每年給1-2億,持續投錢進來,才有可能讓他看到花半開的時候。


談認知智能:

與投資結合發展之路還很長,需樂觀態度靜待花開

1、時隔九年,通聯數據首次更換CEO,由蔣龍接替王政的位置,這背後有怎樣的考慮?

通聯數據的發展路徑和互聯網大廠出來做金融科技的不一樣。9年前,我們是從行業邏輯出發,找更多資產管理行業的專業人士,包括王政,來了解該行業是否需要智能投資,以及如何把行業邏輯嵌入到技術系統之中,這是通聯數據發展的第一階段。

在行業邏輯梳理完之後,現在我們進入到第二階段,在這一階段,我們希望儘可能強化技術邏輯,把技術與行業融合在一起,兩階段的側重點不同。

蔣龍是擁有技術背景的人才,曾經有微軟亞洲研究院副研究員、阿里巴巴高級算法專家的任職經歷,這對公司未來發展會更有幫助,會把公司帶到一個更高的技術高度,這是此次更換CEO最核心的考慮。

2、這次“換帥”背後,也引發市場對通聯數據所在的智能投資賽道有所議論,比如該賽道是不是偽命題?對此,您怎麼看?

人工智能與投資結合發展的路很長,因為他和圍棋裏的AlphaGo不一樣,下圍棋是在一個19*19的空間裏,邊界、規則都很清晰,機器能快速學習做到比人更厲害。

但投資基本沒有邊界,影響股價的因素也多得一塌糊塗,目前智能投資的模型還遠不到窮盡其變化的階段。

所以我們需要有靜待花開的態度,等待一整套技術發展成熟,同時我們也樂觀認為這一天一定會來,且會越來越近。

這不是我盲目樂觀,而是從技術、社會學等各個角度印證的。

萬向控股從12年開始至今,每年都在支持通聯數據的發展。從股東角度,我們基本上可以用一句話來概括我們的態度:靜待花開。

這和個人創業者的想法會不一樣。個人創業可能沒辦法用靜待花開的策略來看待這件事情,因為你需要不斷取得進步,不斷向投資者證明,這件事很快會開花,不然你就拿不到下一筆錢。這就是互聯網大廠、資本行業內出來創業的人會面臨的風險。

作為一個金融控股集團,我們可以把它養起來,花更長時間。同時,我們股東、董事會也看到了智能投資技術在不斷成熟,我們做的事情每年都有效率上的提升。

3、科技和金融是否難以融合?

我把科技對資管行業的推動分為三個階段:

第一階段是通訊技術時代,誰能抓住這一波通信技術帶來變化,誰就能成功上位,Bloomberg news(彭博社)就是例子。雖然當時他的內容還是採用傳統的方法,但它用專線+終端的方式讓資管行業的信息及時性、專業性、接收方式產生了巨大變化。

第二階段是大數據分析時代,數據分析技術、數據收集方法與互聯網、雲計算、大數據結合在一起做分析,能夠讓人腦看不到的東西看得更清楚,這就推動資產管理行業更高效、便捷,比如這一階段出現的black rock(貝萊德集團)、阿拉丁等。

第三階段是認知智能時代。認知智能可能會對資產管理行業帶來巨大甚至顛覆性變化,但這個階段還在進行當中,真正看到它帶來深刻變化,可能還需十年。


談金融科技公司:

專做“定製化”服務,不能稱之為商業

1、金融科技公司與資管公司之間的定位是怎樣的?

資管公司和我們通聯數據等第三方金融科技類公司實際上是一個相輔相成的關係。

金融科技公司成就資管公司,能有更多時間去做有價值的事。比如説,三張報表的財務分析就可以完全由我們技術開發商來提供,因為對於資管機構、基金經理分析員來説,他們最有價值的東西並不是去把三張表給做好,而是跨領域學習知識,比如做半導體投資,就要懂芯片;做醫療大健康投資,就要懂生物醫藥;做鋼鐵投資,就要懂週期、宏觀經濟等。

與此同時,資管公司也會反饋很多經驗給我們,讓我們把經驗算法化、模型化,提高認知智能的決策能力。

比如,當我們為100家公司都提供這些基礎性服務時,我們也從100家公司裏面得到很多反饋,並把這些反饋變成一個通用的東西,輸送給更多公司,這樣大家都站在別人的肩膀上來做事情。

2、資管系統有很多場景,您認為哪些場景能夠輸出標準化的功能模塊?哪些場景的個性化訴求更加強烈,我們又是如何滿足?

資管系統的中後台是一樣,前台系統和投資相關的系統是不一樣的。

越是中後台,它就越應標準化,如果每家公司都不標準化,要定製化,這對於我們來説是巨大的挑戰,因為不同的公司做不同的東西,就無法把它模塊化去服務其他人。

類似蓋房子,來你們家蓋完,我不可能説把磚頭、木頭再搬到另外一家去蓋,這辦不了,只能從頭再開始做一套,這就變成了一個“施工隊”。

這種“施工隊”做法不能稱是商業,因為這種每一次固定成本、邊際成本都很高,而互聯網經濟最核心的經濟規律就是固定成本高,邊際成本很低。

所以個性化定製化的東西應該由各家公司完成,或者説有一些小型的開發公司完成,而我們更希望是去提供一些標準化、模塊化的服務。

3、對於一家第三方金融科技公司,技術方案怎麼滿足數據隱私要求?

這個技術方案我們早就已經解決了,完全符合證監會、保監會、銀保監會的要求。我們是用混合雲的辦法,客户的數據是在私有云上,我們是在公有云上,私有云的數據不會倒流到我們這來。