有一次我与谷歌做自动驾驶的人交流，我跟他们说：“你能不能告诉我对于自动驾驶什么时候能够实现？”他们的答复是五年之内一定不行，十年以内在某种程度可以。

实际上在投资领域里面，人工智能是最先被应用的，比较典型的是华尔街用算法实现量化交易。最近比较明显的变化，从微软的人工智能首席科学家邓力博士离开微软去做对冲基金的人工智能应用可以看出，原来人工智能以应用偏重为主，但是现成可用的人才知识储备不足，导致人工智能领域的科学家被批量挖走。 所以不管大公司还是小公司，创业的时候还是要尊重科学规律。

人工智能引发的机会

根据我们的研究初步判断，Fintech（金融科技）是人工智能最先入手的领域。而这个领域最先有小公司大量出现，主要表现在量化交易、风险控制、信用评估等应用方向上。

比如在旧金山的一家公司Credit Karma，这家公司一共有几百个人其中60%以上是数据科学家，他们给创业者、消费者做信用评估、信用报告，除美国出具信用报告的机构Cape Analytics免费外提供给其他机构的报告都要收费，之后提供个人的银行贷款保险等服务，靠算法生存让这家公司每年的年收入超过6亿美金。

另外一个小公司Betterment，以目标导向型为基础，通过ETF进行自动化配置，有税务优化算法，提供快捷的开户流程，高效的资金转移、转出。其普通用户收取每年0.25%的管理费，200万美元以上的用户实行零管理费。为大型机构客户提供资产负债的比配或对接。正是这样让小公司跟大机构一样做量化做交易，使得他的管理净资产达到90亿美元左右。

其次，人工智能引发和助力的机会领域：保险。

人工智能对于保险行业的推动相比其他两个一点也不弱。左边是2B，右边是2C，寿险跟P2P规模比较大，中间商效率平台有一些，还有中小企业做保险。

例如Cape Analytics，这个公司是给2B大保险公司服务，通过自建云平台和AI深度学习算法分析获得的地理图像数据。根据图片评估房屋的价值，让保险公司能进行准确而又快速的报价，并且投资计算机视觉和机器学习，改进保险公司的自动化财产承保的模式。2016年Cape Analytics第一轮融资达到1400万美元。

另外，OSCAR是在纽约的一个公司，这个公司最大特点向消费者提供保险服务即2C服务，保险行业除了获客以外就是控制保险费用成本。他们控制保险成本一套非常行之有效的办法，就是在病人出现病况以后，系统保证用户第一时间打给Oscar，由Oscar指引病人到最经济最有效的就医渠道，这种方法即提高了用户的体验又大幅度降低了保险从业者的支出成本。Oscar的业务范围一年内从纽约扩张到加州、新泽西和德克萨斯州，总用户数达到14.5万人，增长了3倍多，目前估值27亿美元。

企业服务在美国已蓬勃发展、中国尚在起步

中国企业服务市场比美国落后了很多，主要集中在管客户、管员工、IT系统跟供应链方面。这是因为在美国企业级市场，已经有大量2B服务的公司，能够输送大量的2B创业者，而这一市场中国才刚刚起步。如何追赶这一市场，我们认为：公司要靠能力产品化来解决问题，而不是仅靠关系、服务来发展业务。

我们看到美国有一批HR领域的服务，开奖，从最简单的轻度雇佣如临时工到薪资福利待遇、上岗培训、员工绩效考核评估等，每个领域都有创业公司出来，atv，而这个过程里面也有小公司不断被大公司兼并收购，双方实现双赢的例子。

Namely是针对有100-1000 人的中型公司，功能覆盖计算薪酬、核对考勤、管理健康保险、记录员工的绩效表现以及公司内部信息分享等。收费模式上，Namely采用包月的形式，每位雇员的费用从20美元至50美元不等。 这个公司在美国发展比较好，这个方式是否可借鉴，中国创业者可以参考以及他针对2B的用户是中等规模企业如何服务。