【不耻夏问】 NO.5 记录第一篇人物专访整理

创始人说 | 量化派周灝:回国创业是因为二十年后自己不想有遗憾

周灝是一名海归,同时也是一名学霸。本科学的物理,后来到华尔街做金融。他认为各个学科最后都会回到数学,数学回到哲学,这是最本质的一个连接。

很多人对量化派并不熟悉,创始人周灝简单解释为量化派把人和人之间的关系、人本身的各个维度的判断变成了一个数学问题。量化算法把需要人去判断的事情转化为一个机器需要去判断的过程。

关于人工智能 | 金融的本质不会变,改变的是效率

一个企业的成功一定是建立在一个大的浪潮和趋势里面。当下中国有两大趋势:一是整体金融业不断地革新和演化,未来将诞生一批类似于第一资本的金融公司,这是中国独有的;二是整个世界正在经历数据驱动并改变以前人要做的事情。

人工智能时代,人和机器是相伴相随、一同前行的过程。华尔街曾经有很多交易员,但是周灝年初再回到美国的时候,他发现很多交易员已经被机器替代完成自动化交易了。曾经难以想象会研发的这么快,但侧面说明了很多工程师团队在扩大。人慢慢不再做那些重复性的劳动,开始做更多创造性的劳动。因此人工智能不太会改变金融的本质,它会改变的是效率。

关于数据 | 无法照搬美国,只好原始积累

周灝认为如果把美国信用模型照搬到中国,会发现很多数据一是空的、二是假的。很多国外做金融的人会把这个事情做成一个咨询,然后陷入很难扩张的一个阶段,最终会成为人力依赖。这也是量化派在2014的时候没有做太多纯业务的事情,而是选择回到底层去解决这个痛点。

移动互联网时代产生了海量数据,这些数据是非常有价值的。周灝选择将数据积累作为突破点,因此量化派当时做了两件事。一是跟各个场景、各个合作伙伴去合作,得到用户源之外的场景会和量化派提供一些变量。二是通过用户授权的方式,将用户的信息孤岛联通起来成为数据基础。量化派仅用了一年的时间就搭建了一个实时的、能够触达用户信息的渠道和网络,然而这个基础美国用了三百年。

关于回国创业 | 两个人影响了他的人生轨迹

周灝认为做创业的人是不愿意去等待的,在他的内心深处总有一种想要去做一些不一样东西的冲动。读大学时,大家都在好好读书,他会在三伏天骑自行车去发传单、做问卷,平时会做很多小的创业,去尝试一些新的东西。他曾一度平衡要不要离开华尔街,选择回国创业。后来周灝谈到有两个人深深触动了他。

一位是周灝的大老板,在摩根斯坦利做到最高级别的华人董事总经理。在一次午餐的时候,周灝谈到自己的创业梦。他的老板说:“如果我再年轻二十岁,我就回国了。我不希望过二十年之后你像我这样。“周灝被这样一句话深深震撼,他不想二十年之后自己也有遗憾。另一位是他的太太,当周灝和他太太商量回国创业的时候,她说:”如果你相信这是你要追求的东西,我们可以一起回。“这个也成为了周灝回国的最后一根引线。

关于团队管理 | 选择放权,创造团队自己的文化

量化派在最开始的阶段选择解决数据积累的问题。但是随着公司业务的不断扩大,周灝反而希望打造一支小而精悍、不断驱动发展的“特种兵”。公司有许多工程师,希望发挥他们自己的积极性和创造力。另一部分与业务相关的,更多来自华尔街的一种狼性文化,主张目标达成。如何在公司内部平衡两种不同的文化运作,成为摆在周灝面前的一道难题。

周灝最终选择放权。针对不同的团队,他的领导者有足够的权利去孕育和培养他自己的文化。从放权的角度来看,专业的人去做专业的事情。不同的团队要创造他自己喜欢的文化,这样他们之间不会有更多的冲突。

关于创始人 | 细数周灝的四宗“最”

最挑战——B轮融资

在整个创业的过程中,很多时候都是一种如履薄冰的感觉,哪怕在最顺心的时候。

最挑战是在B轮的时候,融资相对比较困难。因为那时你的业务模式初步形成,但交易规模还没有起来。那个阶段对周灝最大的挑战和帮助是让他从以前关注业务,到去完善自己跟投资人的沟通跟交流。

最关键——市场、团队和趋势

量化派从刚刚创立到实现爆炸性的增长,周灝认为最关键的因素有三点。一是市场,选对了方向非常重要;二是吸引了最合适的人进来;三是商业模式的打磨和不断调整来适应潮流。就像冲浪一样,你首先要选择浪的方向,其次要是一个比较好的冲浪手,最后冲浪的姿势也很重要。

最正确——黑森林法则

坚持数据改变世界这件事情是他做过最正确的一个事情。周灝自称是白羊+处女的星座。白羊那一面会让他非常坚信他相信的东西。周灝有一个黑森林法则:创业过程好像在一个黑森林里面找路,如果你在黑森林里面找路,你今天尝试一个方向,明天尝试一个方向,你多半是走不出去的。如果你能够找到一个确定的一个向北或者向南的方向,你一直往前走,就能够走出这个黑森林。因此哪怕看到前面有一条捷径,但是你觉得方向是这个方向,也要沿着自己的方向走,不能去抄捷径。

最狂野——数据驱动世界

周灝最狂野的想法是希望量化派在未来能够成为一个吸引海量用户、数据和算法,最终赋能和驱动其他很多行业的引擎角色。因为他坚信数据驱动世界。

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