（原标题：万达复星海航近期密集表态，出啥事了？） 不学诗，无以言。 高温烧烤模式下，总有人喜欢吟诵“七月流火”这几个字。殊不知，老祖宗说的是火星自西而下，天气转凉。一个朋友说，这件事情表明我们眼中所看到的事物跟真相之间可能隔着一条银河。 风口浪尖之上的海外并购恰是如此。 自2016年底以来，监管层踩下急刹车，整顿非理性海外并购的力度之大，意志之坚决前所未有。现在看来，监管的成效已经显现。 7月31日上午，商务部副部长钱克明在新闻发布会上表示，今年上半年对外直接投资3311亿元，下降了42.9%，非理性对外投资得到有效遏制。 来自商务部的另一组数据显示，上半年，房地产、文化、体育和娱乐业等海外投资同比下滑超过82%，只占同期对外投资总额的3%。 表态 7月29日，等不及飞机落地，复星郭广昌就从巴黎回上海航班上表态称，这次全国金融工作会议和最近对海外投资、中国金融乱相的梳理和规范，非常必要和及时。 这是他半个月来第二次通过内部信对外发声，且两次均在海外出差途中。半个月前，一则关于他失联的消息四处传播。后来，证监会查处了传播谣言的机构，郭广昌在飞机上发出了《谣言止于智者》的感慨。 无独有偶。7月21日，甩卖了近700亿元资产后，万达掌门人王健林主动表态：“积极响应国家号召，我们决定把主要投资放在国内。”而在之前，王健林曾对外宣称“自己辛苦赚的钱，爱往哪儿投”。 以前，安邦集团董事长吴小晖还公开表示过，安邦海外投资的钱都是自己从国际市场上找来的，没有花一分钱的国家外汇。但没多久，吴小晖已经因“个人原因暂不能履职”了。 海航集团虽未直接表态，但《中国经济周刊》记者关注到，海航官网首页上挂着的一篇文章是《不忘初心跟党走》，还有一篇《让党旗在非公企业高高飘扬》，透露些许别样意味。 这些资产动辄以万亿计算的超级企业，究竟发生了什么？他们为什么密集表态？ 监管 看清真相往往需要多个角度。 去年12月，国家发改委、商务部、央行、外汇管理局等部门已经联合定调，高度关注海外非理性投资倾向，防范风险。 今年，从央行行长周小川、外汇管理局局长潘功胜、原商务部部长高虎城到国家体育总局局长苟仲文等均反复强调了类似的说法。 刚结束不久的第五次全国金融工作会议再次强调，牢牢守住不发生系统性金融风险的底线，要求严控风险点。在此次会议前后，商务部、发改委、外汇管理局等多个部门又再次重申对非理性海外并购的态度：要防范对外投资风险，遏制房地产、酒店、影城、娱乐业、体育俱乐部等五大领域的非理性对外投资倾向。 密集的严厉发声之后，是全面从紧的实际举措。上述领域海外并购几乎全线叫停。这些被叫停的海外并购有很明显的特征：既不能带来什么紧缺资源和新兴技术，也不能扩大国内就业和增加财政收入。相反，这些高度依赖国内银行“内保外贷”的高杠杆并购不仅给国内金融系统带来了风险隐患，且很可能存在假借并购之名行资产转移之实。 所以，在监管部门要求下，各大银行摸底排查海外并购高杆杠风险，万达、复星、安邦与海航皆首当其冲。上周五，国家外汇管理局罕见点名民生银行、兴业银行等九家银行的地方分支机构，批评其在处理外汇交易时存在违规行为，总金额约达3.6亿美元。 若果真如王健林之前所言，海外投资的钱是自己辛苦赚来的，那他人自然不容置喙。然而，稍微翻看一下各大并购案的资金结构，就可知道国内银行资金是其主要来源。国内举债，海外并购，过高的杠杆是监管层与各相关方对海外并购民企的共同担忧。 重重压力之下，降低杠杆率也就成为万达、海航们共同的行动。 看起来，万达最为急切。7月里，万达一把卖掉了近700亿元的国内资产。王健林说，回收的现金将偿还银行贷款。他还表示，这次交易就是响应全国金融工作会议的要求，“去杠杆、降负债不仅是国家政策，企业尤其是大企业更应该积极行动起来。” 复星也在“卖卖卖”，今年已经回笼300亿元资金。郭广昌称，这几年复星在保持企业以适当速度发展的同时不断降低负债率，增强财务实力。“截止去年年底，我们的资本负债率是50.7%，这很健康。” 海航集团也异口同声地强调，在快速并购之时，集团的资产负债率却实现“七连降”，从7年前的82%降至59.5%。尽管资产负债率并不高，关于银行抽贷的消息仍不时传出。7月20日，海航否认了关于国外多个大银行对其停贷的说法。 多个主管部门给出的共同建议均是：有关企业要审慎决策。 理性 不过，这并不意味着海外并购被全面叫停。相反，被精准打击的只是特定领域的非理性投资。有些人质疑中国资本“走出去”战略转向，甚至牵扯到国家借机打击民企，就把正常的监管联想太过了。 商务部副部长钱克明在7月31日上午的新闻发布会上强调，中国政府鼓励有实力、有条件的中国企业“走出去”，这个政策没有变，也不会变。“特别是对‘一带一路’，对国际产能合作，对有利于国内产业结构升级，包括东中西产业梯度发展的对外投资，我们都是鼓励的。” 因为“走出去”是大趋势。 随着我国经济实力快速增长，对外并购不仅是企业快速发展的必由之路，也是国家整体发展战略的重要支撑。从2010年开始，我国就放宽了对外投资的限制，鼓励企业“走出去”，支持力度也不断加大。2014年，我国对外直接投资超越实际使用的外商直接投资，成为净对外直接投资元年。 在这一过程中，企业的感受最是敏锐。 作为中国中车的核心一级子公司，中车株洲电力机车研究所有限公司自2008年以来先后收购5家海外企业，2016年318亿元的营收中，海外收入占比近四分之一。 谈及这些年海外并购环境的变化，中车株洲所总经理李东林告诉《中国经济周刊》记者，以并购英国SMD为例，“从2月份签订意向协议，然后向国家部委上报材料，4月初就实现交割，间隔不过2个月，速度非常快。” 英国SMD是全球领先的深海机器人制造企业，这次收购让中国进入深海装备领域的时间大幅缩短。 今年以来，各部委在关注非理性海外并购的同时也始终强调，继续支持真实、合规的海外投资，支持有利于国内实体经济发展的跨境并购。 那么，为何要叫停房地产、影视等五个领域的海外并购?除了这些领域高杠杆、高溢价收购，以及担心资产转移与外汇流失等风险，还有更重要的因素，央行行长周小川曾一语道破，他说，“投一些体育、娱乐、俱乐部，对中国也没有太大的好处”。 也就是说，走出去的企业还要引进来，对国内实体经济有益的并购才是国家支持的方向。 中国化工集团收购对瑞士农业化学和种子公司先正达的收购案堪称其中的典型。 先正达是全球第一大植保公司、第三大种子公司，农药和种子分别占全球市场份额的20%与8%。今年6月底，中国化工集团宣布该并购案完成，为此项收购实际花费高达490亿美元，巨额资金主要来自银行贷款。 然而，经此一役，不仅中国化工集团大步转型，而且一举构筑了美国、欧盟和中国“三足鼎立”的全球农化行业格局。 中国投资有限责任公司副董事长、总经理屠光绍曾提出新形势下，中国企业参与海外投资并购时应当遵循的“三个标准”：要有利于中国经济发展方式的转变和技术创新,要有利于中国经济结构调整，要有利于提升企业核心竞争力，争取做到“走出去，引进来”。 这三个标准，适合于“走出去”的国企，同样适合于万达、复星、海航等“走出去”的民企们。郭广昌说，整合全球资源是为了更好地在中国发展。这句话算是说到点子上了。 靠谱众投 kp899.com：您放心的投资理财平台，即将起航！ ...
银行工作人员表示，部分产品要求购买人工作单位与银行有合作关系，单位必须在银行指定的白名单中 记者走访 并不是所有风险评级达标的投资者就可以购买银行理财产品。 近日，《证券日报》记者发现，一些银行专属理财产品比普通理财产品年化收益率高0.1个至0.5%个百分点，但是，大多只有新客户、高净值客户、私行客户才有资格购买。 业内人士表示，近年来，银行推出的专属理财产品层出不穷，所谓的“专属”仅是在门槛、期限、收益率等指标上略作调整，更多是银行产品营销的噱头，都打着专门为某个群体设计的幌子，宣称总额度有限，实际上，产品跟市场上的已有产品结构上并无本质差别。 部分银行 凭“关系”给优惠 有时候“拼爹”似乎远没有“拼单位”有效。 近日，本报记者走访部分银行发现，银行在售的理财产品不是你想买就可以买的。在某国有大行一家网点，记者在理财产品单子上看到，排在最前的几款产品收益率相对较高，最高能达4.7%，但是银行工作人员却表示:“这几款产品您都无法购买，这几款产品要求工作单位与我们行有合作关系才有资格购买，合作的单位必须在我们指定的白名单中，没有业务合作关系的则无法申请。”但是，该行的工作人员却一直没有询问记者的工作单位，直接就肯定地回答：“这几款带‘薪’字的理财产品基本上很少有人可以购买，大部分的投资者都没有资格购买，您可以看看别的基金产品或保险产品。” 另一家股份制银行的理财经理告诉《证券日报》记者：“这种名单制的理财产品其实是银行吸引企业大客户的一种手段，几个大可户就给包了，普通投资者很难分到一杯羹。” 本报记者登录某国有大行的手机银行并发现，有几款收益率相对较高的理财产品特别吸引眼球，但是却无法购买。记者点击同意并购买，页面上却出现一个对话框显示“该产品当前剩余额度已不足，若您预约过该产品，请点击‘确定’按钮继续购买；若您未预约过该产品，请点击‘取消’按钮购买其他产品”。另一款收益率相对高一些的理财产品，记者在点击购买之后，页面却显示“该产品仅向我行特定客户开放，请选择其他产品”。然而，其他产品的收益率却比上述两款明显偏低。 另外，新客户对中小银行来说是必争的优质客户群。针对该类客户群，各家银行也是想尽各种办法，很多银行通过高收益的理财产品来吸引新客户，但实际效果并不理想，因为这种高收益理财产品，新客户只能享受一次的机会，产品到期后就没有资格再买此类产品，同样也就无法享受高收益了。 比如，一家城商行推出的几款名为“新客户专享”的理财产品，其中一款期限为98天，起售金额为100万元，预期收益率最高为5.4%；另一款期限同样为98天，起售金额为5万元，预期收益率为5.25%；而该行其他普通的理财产品预期收益率大多为4%多。该行的理财经理告诉本报记者：“中小银行揽储的压力相对于国有大行更大，客户资源也较少，因此比较愿意通过高收益率理财产品吸引客户，以扩大客户源。” “秒杀”式产品 被指饥饿营销 “秒杀”也一直是银行理财产品销售的一种常见手法。 “有的银行经常会推出一些‘秒杀’的高收益率理财产品，其实大多是一些噱头，一般额度不多，期限不长，有些会限制单笔购买限额，然后通过‘秒杀’的方式营造出很‘抢手’、很难买到的情景”，某股份制银行的理财经理表示，“这也是饥饿营销的一种策略，将投资者渴望购买高收益率理财的心理激发出来，这期秒杀不到，还会来关注下期产品的预售信息。这样一来，银行不仅宣传了自己的品牌，也赢得了投资者的持续关注，不过，在广告效果达成之后，产品的实际收益率会回归正常水平。” 正在银行办理业务的一位大妈告诉《证券日报》记者:“我经常收到银行发的短信，时不时会有一些‘秒杀’的高性价比的理财产品，但是很难抢到，这种秒杀的产品不仅要靠速度还要看运气”。本报记者在采访中发现，这种“秒杀”产品除了收益高、门槛低之外，额度也相比其他产品少很多。 靠谱众投 kp899.com：您放心的投资理财平台，即将起航！ ...
（原标题：8月新规：多项银行手续费取消 强化统计违法责任追究） 个人异地本行柜台取现手续费取消、经营农药需满足多项条件、强化对统计违法行为责任追究、军人铁路出行将“依法优先”……一批新规将于8月起实施，这些实惠你享受到了吗？ 资料图：山西太原，民众展示银行卡。 中新社记者 张云 摄 个人异地本行柜台取现手续费等取消 发改委、银监会发布《关于取消和暂停商业银行部分基础金融服务收费的通知》，规定自今日起，取消个人异地本行柜台取现手续费。各商业银行通过异地本行柜台(含ATM)为本行个人客户办理取现业务实行免费(不含信用卡取现)。 《通知》明确，暂停收取本票和银行汇票的手续费、挂失费、工本费6项收费。此外，各商业银行应继续按照现行政策规定，根据客户申请，对其指定的一个本行账户(不含信用卡、贵宾账户)免收年费和账户管理费(含小额账户管理费)。 增值税税控系统产品价格降低 据发改委关于降低增值税税控系统产品及维护服务价格等有关问题的通知，自今日起降低增值税税控系统产品及维护服务价格，要求税控系统产品购买和技术维护服务费用抵减应纳税额。 此外，通知还要求加强技术维护服务及价格行为监管。有关技术服务单位提供服务时，要与用户签署服务协议，严格履行合同中约定的职责和服务内容，提供及时、优质服务；不提供服务或降低服务质量的，不得收取费用。有关技术服务单位和税控系统产品供货单位，向用户强行推销或搭售扫描仪、计算机、打印机等通用设备的，以乱收费查处。 资料图：图为一座在建中的大桥 规范公路水运工程施工安全生产条件 交通部6月颁布的《公路水运工程安全生产监督管理办法》今起施行。据交通运输部安全与质量监督管理司巡视员黄勇介绍，新《办法》修订的主要内容可归纳为“一界定、一规范、五完善”。 即界定公路水运工程安全生产的主体责任和监管责任；规范公路水运工程施工安全生产条件；完善公路水运工程施工安全风险管控与事故隐患排查治理双重预防机制；完善安全生产违法违规信息记录制度；完善行业安全监管责任追究制度；完善施工现场安全生产重点危险环节的管理制度；完善从业人员安全培训考核制度。 强化对统计违法行为责任追究 《统计法实施条例》于今日起施行。条例从源头上规范统计调查活动；加强统计调查的组织实施；明确统计资料公布的主体权限及要求；强化对统计违法行为的责任追究。 《条例》规定，尽可能减轻统计调查对象的负担。统计资料能够通过行政记录取得的，不得组织实施调查；通过抽样调查、重点调查能够满足统计需要的，不得组织实施全面调查。 《条例》指出，大面积发生或者连续发生统计造假、弄虚作假，统计数据严重失实应当发现而未发现，发现统计数据严重失实不予纠正的，对相关的地方人民政府、政府统计机构或者有关部门、单位的负责人，由任免机关或者监察机关依法给予处分，并由县级以上人民政府统计机构予以通报。 简化办理专利优先审查手续 国家知识产权局新近颁布的《专利优先审查管理办法》今起正式施行。新的《办法》扩展优先审查的适用范围，涵盖实质审查阶段的发明专利申请、实用新型和外观设计专利申请；完善优先审查的适用条件，扩充和丰富了适用优先审查的情形；进一步简化办理优先审查的手续；优化优先审查的处理程序，规定了因一些事由出现需要停止优先审查程序，按照普通程展处理的具体情形。 根据该办法，涉及节能环保等国家重点发展产业；涉及互联网、大数据、云计算等领域且技术或者产品更新速度快等情形的，可请求优先审查。 资料图：新疆农民利用高科技产品飞机对农作物开展空中喷洒农药。李江帆 摄 农药经营者当满足多项条件 为进一步加强对农药生产、经营等环节的监管，农业部公布的《农药经营许可管理办法》于今起施行。该办法规定，农药经营许可实行一企一证管理，一个农药经营者只核发一个农药经营许可证，许可证有效期为五年。 《办法》规定农药经营者应当具备下列条件：有农学、植保、农药等相关专业中专以上学历或者专业教育培训机构五十六学时以上的学习经历，熟悉农药管理规定，掌握农药和病虫害防治专业知识，能够指导安全合理使用农药的经营人员；有不少于三十平方米的营业场所、不少于五十平方米的仓储场所，并与其他商品、生活区域、饮用水源有效隔离；兼营其他农业投入品的，应当具有相对独立的农药经营区域；以及有可追溯电子信息码扫描识别设备和用于记载农药购进、储存、销售等电子台账的计算机管理系统等。 此外，《农药登记管理办法》也于今起实施。办法指出，未依法取得农药登记证的农药，按照假农药处理。 全国铁路系统开展军人出行依法优先工作，自今年8月1日起全面展开。图为资料图 军人乘坐火车出行“依法优先” 中国铁路总公司、中央军委后勤保障部联合决定，在全国铁路系统开展军人出行依法优先工作，自今年8月1日起全面展开。 优先对象包括军队人员及其随行家属。军队人员暂定为：中国人民解放军和武警部队现役军人、文职人员、军队离退休干部、革命伤残军人，凭中国人民解放军和武警部队军官证、文职干部证、警官证、士官证、义务兵证、文职人员证、军队离退休干部证、革命伤残军人证证明身份。可享受优先政策的随行家属数量原则上不多于2名，不需要出具与军人本人的关系证明。 靠谱众投 kp899.com：您放心的投资理财平台，即将起航！ ...
7月31日，中国互联网金融协会（下称“协会”）官方微信发布消息称，协会统计分析专业委员会于近日召开本年度第二次工作会议，听取协会统计分析部关于《2017年中国互联网金融年报》编写、互联网金融统计监测系统（二期）建设以及互联网金融风险监测预警等方面工作情况的汇报，委员们就上述议题开展专题讨论。据了解，主任委员盛松成、副主任委员刘扬及来自人民银行、银监会、证监会、保监会、国家统计局、外汇局和协会会员单位的委员出席了会议。 会上，委员们对2017年的互联网金融年报编写工作给予肯定。同时，对年报的内容表述、数据展现等提出修改意见和建议。人民银行调查统计司张文红副司长表示，未来年报工作应继续保持全面详实的风格，按照监管要求不断完善业态划分，如实反映行业发展面貌。会议听取了协会统计分析部关于互联网金融统计监测系统（二期）建设和互联网金融风险监测预警等有关工作情况的汇报。统计监测系统（二期）开发工作已于今年4月完成，预计8月正式上线，届时将实现行业统计数据采集方式由按月收集总量数据向每日采集逐笔数据的根本转变。在综合利用行业统计申报数据、扫描抓取数据以及非结构化舆情数据等多种来源的基础上，协会互联网金融风险监测预警工作已形成了旬、月、季、年多频度和报表、报告、指数等多层次的产品体系，服务于互联网金融日常监管、行业自律和风险专项整治工作。 另据了解，会议期间，人人贷、搜易贷、首金网、邦帮堂、网信普惠、玖富普惠、陆金服、合拍在线、中融宝、城满财富10家会员单位参加了统计分析部召开的统计监测系统（二期）上线联调测试工作培训。此前的4月24日，协会互联网金融统计监测系统（一期）正式上线推广。至此，直报机构超过200家，报数机构的交易规模占所在行业比重超过80%。据协会方面透露，随着互联网金融统计监测系统的上线，协会将根据各机构数据报送的及时性、准确性和完整性对报数机构进行考核，并定期于协会官方网站发布各机构数据报送情况，促进报数机构按时报送数据并不断提高数据质量。 靠谱众投 kp899.com：您放心的投资理财平台，即将起航！ ...
近期的网贷行业不太平静，从陆金所 “被点名惊魂72小时” 到红岭创投宣布清盘网贷业务退出P2P市场，两大巨头引发的风波考验着投资者对网贷行业的信心。 在新一轮监管政策加码下，网贷行业洗牌效应明显，随着大标平台陆续调整方向，市场有两个现象值得投资者警惕：一是随着大额标逐渐被处置，网贷行业的一些资产会出现短暂性 “枯竭”，一些还在大干快上冲量的平台风险是否可控？另一个是近期过半数接入互金协会的平台自曝0逾期，这些数据背后有多少“水分”同样值得关注。 监管定调：防止P2P引发金融风险蔓延 从2016年开始，监管层对互联网金融的态度开始“降温”，除了进一步明确监管主体，明确规定地方金融办承担辖内P2P的具体监管职能外，网贷新规还正在一步一步收窄网贷平台经营范围，今年7月15日的全国金融工作会议，“加强互联网金融监管”，这个主基调也没有变化，“风险控制”优于“规模与速度”的监管思路已经非常明确。 一系列的政策效应中，最突出的就是对大标模式的封堵。去年8月四部委联合发布的网贷新规明确规定，同一自然人在同一网络借贷信息中介平台的借款余额上限不超过人民币20万元。近期互联网金融风险专项整治工作领导小组又下发通知，规定各类交易场所不得将任何权益拆分为均等份额公开发行，还特别强调要求人民银行分支机构会同各地整治办清理整顿辖区内交易场所于互联网平台违法违规合作经营。 红岭创投是业内大标模式的代表，比如一个上亿的标的拆分上线到平台对接众多的投资者。这种模式虽然省力，但标的一旦出现问题，势必影响大批投资者，红岭此前就发生过多起这样的事件，最后都是平台刚性兑付来平息。 一直以来，为吸引资金，依靠债权收益权拆分获得高预期年化利率，是很多P2P平台的做法，国家对大标模式的封堵，就是为了实现加强资金端风险的管控，避免出现大范围的违约引发金融风险。互金业务说到底还是做得资金的借贷生意，生意要做得长久，不能依靠这种隐藏“高风险”的资产模式来维持。 资产荒下：冲量等于作死？ 随着监管措施的落地，各大平台面对各大平台最近交易量普遍下跌的现象，不少市场投资者开始对网贷行业的发展表示信心不足。数据显示，2017年1月-5月，前20大平台的月度交易量月均环比增速为-7.18%，远低于行业平均值0.37%，其中大部分超大平台的月度交易量都下降了15%以上，很多此前火爆的平台现在的发标频率都大幅下降。 业内人士指出，新的监管细则的出台，平台在受到限额制约会主动减少甚至取消大额标发布后，优质小额资产不能及时补充，平台交易量必然会受到影响。因此无需过分解读交易量下降问题，相反，资产荒下那些交易量猛增的平台要值得注意。 数据显示，部分平台的贷款余额规模仍在还在快速上涨，部分平台的吸金速度甚至惊人，爱钱进、51人品、首金网、投哪网、友金所、宜贷网等平台的贷款余额环比增长幅度也比较大，分别为14.56%、17.99%、14.41%、27.36%、13.87%、12.11%。其中，深圳理财平台小赢理财是6月份整个行业贷款余额环比增长最多的平台，高达40.12%，规模约为343.38亿元，超越了同样位于深圳的红岭创投，成为了整个广东省贷款余额规模排在最靠前的平台。 小赢理财数据 截止2017年7月30日 贷款余额高，意味着平台的借贷规模大，也代表着平台的业务能力比较强，但同时，可能相应的流动性风险也比较高，借款方无法如期还款（质量差的资产），平台的兑付压力也比较大，对平台自身的抗风险能力要求较高。但在当前环境下，业内人士指出那些贷款余额还在快速增长的平台资产端质量堪忧。 纵观网贷行业近两年的发展，几乎是处于粗放式生长阶段，资产端专注做细分市场优质的网贷平台并不多。直到“校园贷”、“现金贷”等资产相继被明文禁止和大标模式被封堵，网贷平台核心竞争力的比较，才真正转移到资产端挖掘和运营能力的较量。 除了那些具有海量的数据优势，可以依靠线上挖掘产业链上的众多小微客户的互联网巨头，比如阿里小贷主要针对淘宝卖家，这些卖家的数据都由阿里掌握，在风控上显然具备优势，京东白条依托平台的客户流量和积累的大数据，在线上获客和消费者数据分析上也有得天独厚的优势，大部分网贷的企业要想要获得长足发展，必须要靠线上垂直细分的场景或者线下人力去挖掘资产，这两种模式单笔额度小，加上以及人力和运营上的投入，就要求企业对细分市场的理解要深入，在人力和运营上要不断精耕细作，通才能获得稳定的收益。 换言之，在当前“资产荒”的问题没有解决的情况下，那些还没在细分市场形成强大深耕能力且试图“冲量做大”的平台，就很容易埋藏风险，这也就是上述人士认为资产荒下交易量猛增的平台要值得警惕的原因所在。同理，虽然当前出现的资产缺口确实需要一定时间补足，但接下来，垂直深耕能力越强的平台，止跌逆势回升的能力越强，未来的潜力就越大。 严控下再现 “骗局、忽悠”，集体零逾期率的背后 互联网金融产品和运营的合规性还在进一步摸索，出借人之间的债权转让、备付金、逾期率等标准都尚待厘清，风险和收益的平衡还在探索中，目前的不规范则突出体现在“零逾期率”等混乱的行业标准上。对于最近超过半数平台自称零逾期秒杀一众银行，不少投资者表示担心数字有“水分”。 7月26日，又有6家互金平台接入了中国互金协会互联网金融信息披露服务平台。目前，共有40家平台接入该系统并进行了信息披露。已经披露业绩的40家平台中，金额逾期率为零的有21家，分别为中融宝、开鑫贷、房金所、金银猫、东方汇、翼龙贷、有利网、易通贷、微金客、财富星球、海金仓、玖富普惠、抱财网、爱钱帮、小油菜、网信普惠、邦帮堂、凤凰信用、首金网、搜易贷和安心贷。 项目逾期率为零的有19家，分别是中融宝、开鑫贷、房金所、金银猫、东方汇、翼龙贷、有利网、易通贷、微金客、财富星球、海金仓、玖富普惠、抱财网、爱钱帮、小油菜、网信普惠、邦帮堂、凤凰信用和首金网。 目前各平台对逾期和坏账的定义千差万别，统计口径及计算方法差异较大。但不少业内人士认为，网贷平台真实逾期率起码在3%甚至以上，至少不会比银行低，零逾期不太可能。在大标盛行的时期，只要控制好0逾期率还是可以实现的，但网贷平台的客户群体是数量众多的资质信用条件都比银行客户差的客户群体，数据显示2016年平安银行不良生成率高达到1.76%，而中国银行不良生成率较低水平为0.27%，银行尚且不能做到零逾期，这样漂亮的逾期率不仅让银行等传统金融机构汗颜，还顺便碾压了拥有海量借款人数据的阿里小贷。 这里还可以对比两家已在纽交所上市的互金公司的逾期率情况 ： 今年初，信而富的招股书中显示，其生活贷款的整体违约率(逾期180天以上)截至2014年底、2015年底和2016年底分别是7.3%、11.8%和14.9%。而宜人贷披露的2016年的财报中也显示，截至2016年12月31日，2015年促成的A、B、C、D借款的累计净坏账率上升至5.1%,6.6%,8.2%和6.7%符合预期。而逾期15-89天借款的总逾期率为1.7%。作为行业上市系平台，信而富和宜人贷逾期和坏账率尚如此之高，其他平台可想而知了。 为什么超过一半的企业敢于这样堂而皇之的挂出零逾期率呢？ 首先是业内缺乏统一的核算标准问题。逾期是指借款人在借款合同约定的期限内(含合同约定的宽限期或展期后到期)未足额归还本金或利息。中国互金协会给出的定义是，借款人在借款合同约定期内未足额归还的本金或利息。很明显，这一定义中，关于金额逾期多久并未给出具体规定。那么什么时间内算为逾期，一周？一个月？一个季度？各家对此并没有形成统一的统计标准。 其次是，行业内普遍存在的刚性兑付现象也影响逾期率的计算。很多平台使用风险准备金来解决金额逾期的情况发生，如果发生了逾期，平台启用风险准备金对这部分逾期资金进行前期垫付。有些平台的做法则是与小贷公司合作，如果发生金额逾期，由这些借款机构承担，平台可以不把这部分金额计算为平台的逾期。 此外，目前行业主流对逾期率算法就是截止某一时间点的逾期金额，除以当前在贷的贷款余额，但是这种算法有一个弊端，就是当月贷款余额增加也就是分母数值增加的话，会稀释逾期率，也就是说在同等逾期金额条件下，当月贷款余额越多，则逾期率越低。 逾期率是代表一个平台的资产情况和风控水平的重要指标，但严监管下的，部分平台“钻空子”挂出零逾期，一方面会误导投资者盲目相信网贷是一个零逾期零坏账的行业；另一方面，零逾期这种显然违背常识的数据披露，也会让清楚行业情况的投资者对网贷行业的信息披露产生不信任，长此以往，最终只会导致市场对这个行业的风险承受能力变得越来越弱。 靠谱众投 kp899.com：您放心的投资理财平台，即将起航！ ...
从 “北上广” 下达互联网金融专项整治办法，到各地网贷备案征求意见稿出台；从针对校园贷、现金贷的专项整治，再到银行存管属地化、禁止债权转让等，今年以来动作频频的互金整治被称为“严监管年”。然而，从各项数据来看，互金整治依然任重道远。 第一网贷最新发布的《2017年7月份全国P2P网贷行业快报》显示，7月份，全国P2P网贷成交额3679.63亿元，环比增长4.65%，同比增长65.39%。截至7月末，网贷业贷款余额1.51万亿元，环比增长4.65%，同比增长65.39%。其中，20万元以上的贷款余额1.02万亿元，环比增长0.21%；100万元以上的贷款余额6808.82亿元，环比增长1.77%，以上指标均创出历史新高。 值得关注的是，这与央行等国家十七部门联合印发的《关于进一步做好互联网金融风险专项整治清理整顿工作的通知》（以下简称《通知》）的“双降”（降低机构数量和业务规模）、“双零”（存量不合规业务降至零、不得新增不合规业务）的要求背道而驰。 数据显示，截至今年7月底，主动关闭、提现困难、失联跑路问题平台等累计2803家，环比增加59家；网贷平台平均综合年利率为8.67%，环比上升0.2个百分点，已连续4个月上升，4个月共上升了0.52个百分点；银行资金存管已经上线的平台有440家，已签订银行存管协议未上线的有661家，银行存管进展加快；风险监测预警系统风险池的风险预警平台4620家，占总平台数量的66.15%，环比增加108家。 对此，中国P2P网贷指数课题组负责人胡尔义认为，“双降”、“双零” 是《通知》要求。其中明确规定：“整改期间，从业机构存量不合规业务要逐步压降至零，不得新增不合规业务”（前为清零，后为零增长）。《通知》强调“采取有效措施确保整治期间辖内互联网金融从业机构数量及业务规模双降”。不过，7月份的P2P网贷大数据表明，从业机构数量及业务规模在增加；虽然大标典型红岭创投等网贷平台宣布清盘或转型，但进展缓慢。 靠谱众投 kp899.com：您放心的投资理财平台，即将起航！ ...
近几日，有投资人找到侦探爆料，称在2016年4月份投资了信和财富一年期产品，原本在今年4月份应到期退出，可是至今，信和财富依旧没有完成兑付。 据侦探了解，目前逾期已经超过130天，已经引起很多投资人的恐慌。 而信和财富兑付危机其实从去年就开始了，不过没想到目前的情况越来越严重。 初现危机，承诺最迟一个月兑付 据凤凰财经WEMONEY报道，自去年10月以来，多家第三方论坛就陆续出现关于信和财富延期兑付的质疑帖。根据投资人展示的由业务员发布的“重要通知”，信和财富根据监管要求，自2016年10月1日起，对于之前在信和财富进行线下投资的客户到期之后的回款规则做出调整：自客户投资到期之日起，信和财富为客户寻找债权受让人；转让未成功前，客户持有等待期间收益，转让成功日期最快3个工作日，最晚不超过一个月。 虽然信和财富一开始声称“转让成功日期最快3个工作日，最晚不超过一个月”。不过，事实证明，声明只不过是画饼而已，因为这些承诺很快就被他们自己打破了。 危机加剧，逾期兑付超一个月 有投资人在线下购买的月息通产品本该在2016年11月27日回款，但直到2017年1月3日仍然没有回款。 而通过投资人提供的截图，可以看到信和财富工作人员，也表示兑付时间已经远超一个月了。 继续画大饼，逾期兑付超100天 有投资人于2017年4月19日在论坛发帖，称当日信和财富只兑付到2016年12月30日的回款。逾期兑付已经超过100天。 最新情况，逾期兑付已超130天 侦探前几日加入了名为“信和财富维权”的QQ群，根据群内投资人发布的回款短信截图，截止2017年7月27日，信和财富只兑付到2016年3月15日出借的一年期项目。也就是说，这笔款应于今年3月15号左右兑付，已经逾期超130天。 对此情况，投资人曾与信和财富的客服沟通，客服的说辞还是去年的那一套，声称产品到期之后债权需要匹配，具体什么时候可以匹配上并不清楚。 所以，现在的处境就是：无限期的等待。何时兑付？天知道。 除此之外，网络上还有自称信和财富的员工发帖，称离职快三个多月，工资和提成至今没发。 危机扩散至金信网与信和大金融 公开资料显示，信和财富隶属于“信和财富投资管理（北京）有限公司”。法人代表王杨，共两个股东，分别是夏靖（持股99.5%）、信和迅捷办公服务（北京）有限公司。可见，夏靖为信和财富实际控制人。 而金信网是由金信金融信息服务（北京）有限公司运营，公司法人在2015年11月由夏靖变更为夏昕，大股东股东也由夏靖变为夏昕，通过2014年报可知，以前夏靖占股98.5%。据知情人士透露，夏昕为夏靖亲属。 而业内还有一家信和大金融由“信和上融网络科技（北京）有限公司”运营，此公司法人为王杨，以前的实际控制人也是夏靖，后变更为刘善芳。 而目前信和财富的兑付危机，已经影响到了金信网与信和大金融。 上图为信和大金融的资金净流入图，可见从今年2月份开始，资金正在大量流出，最高的时候，单日净流出竟然过亿元。 而金信网的情况也并不比信和大金融好多少，很明显从去年年底开始，每日资金净流出的情况开始加剧，最多是单日资金流出超8000万元。 在维权群内，投资人相互打气，也有投资人担心线上的兑付情况。 曾因涉嫌非法吸存被查，被点名涉嫌非法集资 此前据《绍兴日报》报道，2016年5月10日，绍兴市政府投融资咨询类公司“百日整治”专项行动办公室发布消息称，自3月初开展专项整治行动以来，绍兴49家投融资咨询类公司被查处，92人被警方刑拘或取保候审，其中信和财富绍兴分公司在被调查之列。 此后的2016年5月13日，信和财富在北京召开媒体交流会时也承认了此次被调查事件。 信和财富法务部人员在交流会上称，绍兴警方是以涉嫌非法吸收公众存款的缘由开展调查，没有最终确定，并强调“应该是普查”。据其介绍，2016年5月6日，信和财富在绍兴的两个分支机构，员工18个人都接受了调查，其中有2人取保候审，3人以涉嫌非法吸收存款被拘留，但目前没有资金被冻结。 值得注意的是，早在2015年7月22日，大连市政府在其网站上发布了《涉嫌非法集资广告的通告》，通告中列举了多家涉嫌非法集资的P2P平台，其中就包括信和财富。 大连市处置非法集资领导小组办公室在公告中称，以上企业在我市各公园、超市、早晚市场和商场向不特定对象发布各类投资理财宣传资料，承诺年化收益8%~15%不等，经与相关部门核实，上述企业属于普通类工商企业，不具备对社会公众开展投资理财业务的牌照和资质，不能建立资金池，不能从事与投(融)资理财业务相关的金融业务，更不得以任何名义、任何形式向社会不特定对象吸收资金。 公告还提醒广大市民，不要轻信高收益、高回报广告，不要被新名词、新形式所蛊惑，不要参与或从事非法集资。 讽刺的是，即便在目前信和财富无法如期兑付的情况下，信和财富、金信网、信和大金融这三家公司还做着价格不菲的百度品牌专区。 据此前媒体报道，P2P行业在百度做品牌专区，费用在每月几十万到上百万之间，知名度较高平台每月价码更高。 如果不幸，信和财富投资人款项一直无法追回，不知道百度会不会承担相应责任，毕竟，给金融毒瘤做推广，危害程度丝毫不比推广那些莆田医院低。 靠谱众投 kp899.com：您放心的投资理财平台，即将起航！ ...
（原标题：被骗48万元！公司群里除了她竟全是骗子） 笔者7月30日从韶关市公安局获悉，7月28日中午，乳源瑶族自治县警方接到当地一家公司财务余女士的报警电话，称被骗子诈骗公司公款48万元。接报后，韶关市反诈中心迅速介入，抢在嫌犯取款之前冻结了全部资金。后经调查，余女士所在“公司QQ群”里除了她，竟然没有一个真正的同事。 “老总”QQ下指令 财务信以为真 7月28日11时30分左右，韶关乳源某公司财务余女士收到公司老总通过QQ群发来的私聊，老总要求余女士查询所谓“保证金”到账情况。余女士查询后发现“保证金”没有到账。“老总”称自己正在开会，要求余女士以“取消合同”为由联系“谢总”。 公司“老总”交代的任务，余女士自然不敢怠慢。电话联系“谢总”，对方竟然表示已经将款项转入到“老总”的私人账户!余女士随即向“老总”汇报，“老总”竟然也表示确实收到了这笔48万元的款项。 “老总”随后要求余女士马上从公司账户出钱，“退还”48万元给这位“谢总”，会议结束后再跟她联系。既然是公司领导的指示，余女士没有提出异议，照做了。从“老总”首次联系自己到款项汇出，仅仅耗时16分钟。 转账后，余女士忽然发觉情况不对，因为根据她的了解，老总这个时候不应该在开会。余女士马上打电话联系老总，证实自己果然被骗!余女士立即打电话报警。 骗子利用木马程序 伪造“李鬼”QQ群 乳源县警方接到余女士的报警电话后，韶关市反诈中心立刻介入调查，反诈中心民警飞速奔向银行工作台，紧急止付、银行员工紧急查询资金流向、开展冻结……最终，这笔总额48万元险被骗走的资金被成功拦截。 发现被骗后，余女士和公司的同事们都很纳闷，所谓的“老总”到底是谁?为何公司工作QQ群里发生的事情同事们都不知道?经仔细检查，余女士和同事们发现，所谓的“工作群”里，同事们的名字、头像都是真的，但是除了余女士，没有一个真正的同事在群里，他们都是骗子冒充的!经了解，余女士的电脑在前不久中了病毒，而骗子正是利用木马程序窃取了余女士的QQ，并利用她原先工作群的信息，伪造了一个除了她全是骗子的“李鬼”QQ群，再抓住公司老总外出的时机，冒充老总对做财务的余女士实施“精准诈骗”。 靠谱众投 kp899.com：您放心的投资理财平台，即将起航！ ...
7月31日下午，红岭创投在深圳召开战略转型交流会，红玲创始人周世平携红岭创投总裁项旭，以及四位副总裁陆斌、张旭明、陈宜伦、徐国杰集体出席。 7月27日，红玲创始人周世平亲自在官方网站上宣布将在3年内清盘网贷业务。外界认为，这或与红岭创投的 “大单模式” “刚性兑付” 在互联网金融专项整治背景下无法持续有关。 平台8年坏账8亿（亏损、收不回来），不良资产50亿（预计能收回），继续垫付可能爆掉。 在与投资人交流时，周世平回答了红岭为何要退出P2P。周世平坦言，红岭创投做了8年以后，觉得心很累，因为要垫付资金。管理层认为目前红岭创投还是比较粗放的，平台有2700多亿元的交易量，为投资者赚了60多亿，但平台不仅没赚钱，还有8个亿的坏账（亏损），这8亿，我们估计是收不回来的。 除上述8亿坏账（亏损）外，另外不良处置目前总体规模还在50亿左右。这一部分，红岭创投去年跟今年一直在处置，估计到今年下半年，大概完成了80%。估计到年底大概还有10亿左右的不良资产留待明年处置。50亿不良资产处置下来才有可能兜底回来，像福建漳州项目明显能给我们兜底回来两亿多的利润，所以50亿不是损失掉了，有可能未来会给我们产生价值的，目前预计50亿能回来。这大概还需要两年的时间。 整体还在风险可控的范围内。但长期垫付下去，平台的压力会越来越大，也可能会爆掉。 对于垫付压力大，周世平解释说：“原有借款是借给房地产企业，不还钱去拿他的钱和土地，但资产后期处理比较大概3-4年，最大问题是流动性，成本很高。未来中小型房地产企业资产压力会更大，这也是为什么我们要进行处理。上市企业的资产流动性，处置起来很快。以前是千亿的交易，未来是一两百亿的交易量，用有限的精力做高效的事情。” 周世平称，没有哪个平台能做到无风险，有好多公司说自己没有坏账没有不良，你们自己想想这样的情况存不存在。周世平说，做网贷资金成本远高于银行，还有运营成本，最高的是垫付成本。成本高是正常现象，亏钱也是。 不过，周世平强调说，相比垫付来说，网贷行业最大问题是没有好资产。周世平说，他年轻的时候炒股票，4万变成60几万，后来1997年，亲戚朋友加进来300多万，炒股只剩下30万，所以才有了红岭创投这个投资收益较为稳定的平台。有大数据、好场景、有好资产端的网贷公司还有发展空间，具体能剩下多少不好说。对于垫付问题，周世平表示，不管银行还是信托，大家都垫付，网贷也有垫付。靠投资人承担风险，说明这个模式还没有成熟。 自称做P2P是个外行 周世平在交流会上诚恳的表示，自己做P2P是个外行。“红岭创投做了这么多年，我还是个外行。我1993年进入资本市场，基本能判断上市公司风险点，未来合作伙伴都是上市公司，他们不敢跑路，因为违约成本很高，这是我擅长的，所以才有底气转型。” 周世平称：“老周退出网贷并不意味着网贷行业没有前景，是因为老周不擅长。” 红岭控股未来产品将设浮动收益 周世平表示，前期通过投资宝为今后转型做了一些前期的尝试，所以这次清理的是网贷而不是全部。未来公开产品信息，设定浮动投资收益，由投资人自己决定这个标可不可以投，风险自己承担。 对于外界一直关心的红岭创投没有上线银行存管一事，周世平也给出正面回应。周世平表示，红岭创投已在6月、7月跟平安银行、工商银行签过存管意向书，但具体进展到哪一步要看平安银行、工商银行的流程，看能不能通过。主要原因是，红岭创投历史上形成的坏账，银行不愿意承担风险。 未来五年转型大金融生态 周世平在演讲中讲述了红岭创投未来5年的战略规划蓝图，提出未来将在产业金融、创新投行、资产管理和财富管理等四大板块进行布局。 周世平在回答投资人提问时表示，红岭创投第一阶段的使命已经基本完成，后面就是在3年内将不良资产清理完毕。届时，红岭创投将通过股权收购并入红岭控股，未来对外就是红岭控股一个品牌。 周世平话大篇幅介绍了红岭创投理想中的“产融生态圈”。其中，产业金融方面，红岭在股权融资方面要重点发展产业基金、私募股权基金以及风险投资基金，资金来源方面，周世平提出和基金公司、保险公司、银行理财以及地方政府对接，另外，资管公司和信托公司也是很总要募集对象。在债权融资方面，红岭的重心是发展融资租赁公司和商业保理公司。一方面，红岭可以向信托或资管公司等提供租赁资产或应收资产；另一方面，红岭意在打造2B的资产交易平台。从红玲公布的产业金融生态图来看，红岭要在资产和资金两个方向上同时发力，打造一个完整的闭环。 创新投行主要是指融资、并购财务顾问以及投资业务，主要包括三大板块：融资财务顾问，并购财务顾问，以及投资+财务顾问。其中，红玲提出，要致力于打造精品创新投行，专注产业升级、消费升级领域，重点关注新能源和健康材料等领域。并购财务顾问主要是对接成熟项目和上市公司资源，为并购双方提供项目资源和资金支持。 说的直白一点，红岭看到近几年国内火热的创投气氛和并购热潮，也想冲进来分一杯羹。只是，在当下FA行业已经日益泛滥、竞争激烈的大背景下，红岭作为一个投行的圈外人贸然杀进来，是否能成功尚待验证。 资产交易方面，红玲希望把自己打造成一个资产交易信息中介以及系统集成商。简单说，红岭希望成为一个包括金融资产、票据交易和保险资产等各类资产的交易平台。问题是，今年类金融资产交易所是监管层大力清理整顿的对象。2月份，证监会再次发文，要求各地清理违法违规交易所，原则上每个省一个类别只保留一家，且6月底未通过部际联席会议验收的交易场所予以撤销关闭。在这种整顿大背景下，红岭如何拿到地方资产交易所的审批牌照？ 财富管理方面，红岭也提出了一个综合财富管理平台的战略框架。一方面，对普通理财人群，红岭将提供货币基金、私募和信托产品、保险、互联网理财等，还可以在资产配置方面提供规划服务，退休计划等。对高净值客户，红岭计划提供当下火热的家族信托、税务、海外医疗、教育以及投资等服务。 靠谱众投 kp899.com：您放心的投资理财平台，即将起航！ ...
编者按：本文原作者是Erik Brynjolfsson和Andrew McAfee。Erik是麻省理工数字经济学专业负责人，麻省理工学院斯隆管理学院管理学教授以及NBER研究顾问。他的研究方向是信息技术对商业战略、生产效率和性能、数字经济和无形资产的影响。Andrew则是一名重要的麻省理工学院研究员，研究数字技术如何改变商业、经济和社会。 250多年来，技术创新是经济增长的根本动力。其中扮演最重要角色的是经济学家所说的通用技术，例如蒸汽机、电力和内燃机。每一次通用技术的兴起都推动了新一轮的创新浪潮。例如，内燃机促进了汽车、卡车、飞机等的出现，进而又催生了大型零售商、购物中心甚至新的供应链。而诸如沃尔玛、UPS和Uber这样的多样化公司又利用相关技术创造出了有利可图的新商业模式。 我们这个时代最重要的通用技术就是人工智能，特别是机器学习。所谓机器学习是机器无需人类的具体指令就可以不断提升其性能。在过去几年中，机器学习已经变得更加高效，并被广泛的使用。现在我们可以构建出能够自我学习如何执行任务的系统。 为什么这很重要？两个原因。首先，我们人类的认知水平是有限制的，很多事情是我们无法解释的，比如如何识别人脸或者如何决定在围棋对赛中的下一步。在机器学习之前，这种无法表达出自己认知的现象导致我们无法将许多任务的执行自动化。但是现在有了机器学习的帮助，我们可以做到这一点。 其次，机器学习系统往往是非常优秀的学习者。他们可以在大规模活动中获得惊人的表现，比如监测欺诈或者诊断疾病。机器学习系统正被广泛部署在整个经济体系中，其影响将是深刻的。 在商业领域，AI在早期通用技术的规模上有着革命性的影响。虽然它已经被世界各地数千家公司所使用，但是绝大多数潜能还尚未被挖掘出来。随着制造业、零售业、交通运输业、金融业、医疗保健业、法律业、广告业、保险业、娱乐业、教育业等各行业转变核心流程和商业模式，充分利用机器学习，AI效应将会在未来数十年内被放大。目前的瓶颈在于管理、实施和商业构想方面。 但是，像许多其他新技术一样，人工智能已经产生了许多不切实际的期望。我们可以看到很多商业计划都涉及了机器学习、神经网络等技术，但实际上却没有什么联系。例如，一个号称使用AI技术的约会网站并不会让约会过程更加高效，提出AI可能只是为了方便融资。本文将抛开不切实际的成分，来深究AI真正的潜力，探寻它的实际意义以及可能遇到的障碍。 如今要如何面对？ 人工智能一词是由达特茅斯大学数学教授John McCarthy在1955年创造出来的，他于次年组织了有关AI的学术性会议。从那以后，也许是因为这个吸引人的名字，AI领域已经被给予了太多的期望。1957年，经济学家Herbert Simon预测，计算机将在10年内在国际象棋比赛中击败人类。（实际上花费了40年。）1967年，认知科学家Marvin Minsky认为只需要一代人，创造人工智能的问题将会得到实质性的解决。虽然Simon和Minsky都是顶尖的科学家，但是他们对AI的认知却是错误的。所以当他们提出这种夸张的预测时，遇到了一定程度的质疑。 让我们先来看看AI目前所做的事情，以及提升的速度。目前AI在两个方面获得了巨大突破：感知和认知。感知方面，已经有一些实际性的进展。虽然语音识别还远远算不上完美，但是现在已经有上百万人正在使用，例如Siri、Alexa和谷歌助手。现在你所看到的文字就是通过语音录入计算机，并以一定的精度进行转录，从而比打字的速度更快。斯坦福大学计算机科学家James Landay及其同事进行的一项研究发现，语音识别平均要比手动输入快到3倍。而曾经8.5%的错误率也下降到了4.9%。更令人震惊的是，这一重大性能提升并不是从过去十年开始发生的，而是从2016年夏天开始的。 图像识别也得到了显着提升。你可能已经注意到，Facebook等应用现在可以从照片中识别出人脸，并会有提示你贴上人名标签。运行在智能手机上的应用几乎可以识别出所有的野生鸟类。图像识别甚至取代了一些公司总部的身份卡。过去，用于自动驾驶汽车的视觉系统在以30帧的频率识别行人时会频繁出现错误；而现在这一数字提升到了3000万，识别错误率也不断下降。用于识别图像的大型数据库ImageNet拥有数百万张各种常见与不常见的图片，它的错误率从2010年的30%以上降至2016年的4%。 由于采用了基于更多更深的神经网络方法，近年来性能提升速度正在加快。虽然视觉系统的机器学习方法仍然没有达到完美程度，但是它们却能比人类更精确的识别出图像的差别。 第二类重大突破主要在认知和问题解决上。现在机器已经战胜了最好的扑克玩家和围棋玩家，而此前专家们预计至少需要十年时间才能达到这一程度。谷歌的DeepMind团队使用机器学习系统将数据中心的冷却效率提升了15%，虽然机器学习系统仍然是由人类专家进行优化的。网络安全公司Deep Instinct正在使用智能代理来检测恶意软件，并通过PayPal防止洗钱。新加坡一家使用IBM技术的保险公司可以实现自动索赔，而数据科学平台公司Lumidatum的系统可以提供及时建议，改善客户支持。华尔街几十家公司正在使用机器学习来决定交易，越来越多的信贷决策都是在它们的帮助下完成的。亚马逊通过部署机器学习系统来优化库存，并改善向客户提供的产品建议。Infinite Analytics开发的机器学习系统可以预测用户是否点击特定广告，改善在线广告的展示位置，改善在线零售的客户搜索和发现流程。 机器学习系统不仅在许多应用中替代旧的算法，而且在人类曾经最擅长的任务中表现优越。虽然这些系统远未达到完美程度，但是它们的错误率只有约5%，性能高于人类。即使在嘈杂的环境中，语音识别也几乎达到了人类的水平。这也为工作和经济的转变提供了巨大的可能性。一旦AI系统在给定的任务中超越了人类的表现，它们就会很快占领这一领域。例如，无人机制造商Aptonomy和机器人制造商Sanbot正在合作使用改进的视觉系统将保安工作实现自动化。软件公司Affectiva正在使用AI系统来识别出对照组中的喜悦、惊讶和愤怒情绪。深度学习创企Enlitic利用AI系统扫描医学图像来帮助诊断癌症。 以上都是非常令人印象深刻的成就，但是这些AI系统的适用性仍然是狭义的。例如，它们在ImageNet数据库上的卓越表现，并不总是出现的，其中照明条件、角度、图像分辨率等都会导致结果的不同。更简单的一个例子是，它们可以将一篇中文文章翻译成英文，但是却不知道具体汉字的意思。如果有人出色的完成了一项任务，我们一般会认为这个人也可以出色的完成类似任务。但是机器学习系统往往是被训练完成特定的任务，所以它们的知识并不具有一般性。对于计算机狭义理解必然包含广义理解的这一谬误可能是人工智能发展过程中最不切实际的说法。现在的机器还远未达到能够跨领域执行任务的程度。 理解机器学习 关于机器学习有一点是最重要的：机器学习代表了一种完全不同的软件创建方法。机器从示例中自我学习，而不是针对特定结果进行明确的编程。这也是在以往做法上的重大突破。在过去50年的大部分时间里，信息技术及其应用的进步都是编码现有的知识和程度，并将之嵌入到机器中。实际上，“编码”这个术语就是表示将开发人员大脑中的知识转变成机器能够理解和执行的形式的过程。这种方法有一个根本的弱点：大多数知识都是默认的，我们无法完全解释它。我们几乎不可能编写出如何让一个人学习骑自行车或者识别人脸的程序。 换句话说，很多事情是我们无法描述的。这个事实是非常重要的，它被称为波拉尼悖论（Polanyi's Paradox）。哲学家和博学者Michael Polanyi在1964年的时候提出了这一悖论。波拉尼悖论不仅限制了我们对事情的描述，也限制了我们赋予机器智能的能力。很长一段时间，波拉尼悖论也限制了机器在经济中更有效地发挥作用。 但是机器学习克服了这些限制。在第二次机器时代的第二次浪潮中，人类所构建的机器正在从示例中自我学习，并使用结构化的反馈来解决问题。 机器学习的不同之处 人工智能和机器学习有很多相同的地方，但是近年来大多数成功的例子都是在监督学习系统。在这一系统中机器被给予了许多特定问题正确答案的例子。这个过程几乎就是从一组输入X到一组输出Y的映射。例如，输入可能是各种动物的图片，正确的输出可能是这些动物的标签：狗、猫、马。输入也可以是声音波形，输出可以是“是”、“不”、“你好”、“再见”。 成功的系统通常会使用拥有数千甚至数百万个示例的训练集，其中每一个示例都被标记上了正确答案。系统还会不断的加入新例子。如果训练能够顺利进行，那么系统的预测将会具有高准确率。 驱动这种成功的算法依赖于一种被称为深度学习、使用神经网络的方法。深度学习算法比早期的机器学习算法具有显著的优势：它们可以更好地利用更大的数据集。随着训练集中示例数量的增加，旧系统的性能将会得到提升，但是这一提升是有限度的，因为新加入的数据并不会导致更好的预测结果。AI领域的巨头吴恩达认为，深度神经网络不应该是这样的结果，更多的数据应该会得到更好的预测。有一些大型系统会使用3600万甚至更多个示例进行训练。当然，使用极大的数据集则需要更强大的处理能力，这也是大型系统为什么会运行在超级计算机或专用计算机体系结构上。 通过大量行为数据预测数据就是监督学习系统的潜在应用。主管亚马逊消费者业务的Jeff Wilke认为，监督学习系统已经在很大程度上取代了基于记忆的滤波算法。在其他情况下，用于设置库存水平和优化供应链的经典算法已被基于机器学习的更有效和更稳定的系统所替代。摩根大通引进了用于审核商业贷款的系统，以往需要贷款审核人员花费36万小时完成的任务只需要短短几秒钟就可以完成了。此外，监督学习系统也被用于诊断皮肤癌。 标示一组数据并用它来训练监督学习系统是比较简单的，这就是为什么监督学习系统要比无监督学习系统更加常见。而无监督的学习系统则依赖于自我学习。我们人类就是优秀的无监督学习者。我们所接收的大部分知识都是没有标示的数据。但是要想开发出成功的无监督机器学习系统却是非常困难的。 如果我们可以打造出稳定的无监督学习系统，那就会开启无数的可能性。这些机器可以以全新的方式来看待复杂的问题，帮助我们找到人类不了解的事物内部模式。 该领域另一个虽小但不断增长的部分是强化学习。这种方法被嵌入到了Atari游戏视频和围棋比赛中。它也有助于优化数据中心的电力使用，并为股市制定交易策略。Kindred创造的机器人使用机器学习来识别和排序他们未曾见过的物品，并加快消费品配送中心的分拣过程。在强化学习系统中，程序员指定系统的当前状态和目标，列出可允许的操作，并描述限制每个动作结果的环境要素。通过使用经过允许的操作，系统可以找到最接近目标的方式。这些系统也可以处理人类能够指定目标但不一定需要亲自操作的任务。例如，微软使用强化学习来选择MSN.com新闻报道的标题，当链接被更多的访问者点击时，会给予系统一个更高的分数。系统会在设计师给予的规则的基础上尽可能的最大化分数。当然，这也意味着强化学习系统会以你明确奖励的目标为优先，而不一定是你真正关心的目标（比如客户终身价值），所以正确且清楚的制定目标是至关重要的。 将机器学习应用于工作 对于希望使用机器学习的公司来说，这里有三个好消息。第一，AI技术正在迅速普及。目前数据科学家和机器学习专家是非常稀缺的，但是网络教育资源和大学教育正在填补这一需求。其中最好的在线培训（比如优达学城、Coursera和fast.ai）不仅仅在教授入门概念，他们也在让聪明积极的学生达到能够创造工业级机器学习部署的水平。除了培养自己的员工，一些对AI感兴趣的公司正在使用诸如Upwork、Topcoder和Kaggle等在线技能平台寻找具有专业技能的机器学习专家。 第二，现在可以根据需要购买或租赁必要的算法和硬件。谷歌、亚马逊、微软、Salesforce等公司正在通过云架构建立强大的机器学习框架。这些竞争对手之间的竞争将会创造出更多更好更强大的机器学习功能，让众多想要部署机器学习系统的中小公司受益。 最后一个好消息是，你可能不需要所有的数据就可以高效的利用机器学习。由于大多数机器学习系统都经过了大量数据的训练，其性能有了很大的提升。当然，这也意味着拥有最多数据的公司将会成为最后的赢家。这里的“赢”是指在单一应用的全球市场占据主导地位。但如果是指拥有显著提升的性能，那么只需要有足够的数据就可以很容易的实现这一目标。 例如，Udacity的联合创始人Sebastian Thrun表示，他的一些销售人员在回复聊天时要比其他人更加高效。Thrun和他的研究生Zayd Enam意识到，他们的聊天日志本质是就是一组被标示的训练数据，完全就是监督学习系统所需要的。有互动的被标示为成功，其他的则标示为失败。Zayd使用这些数据来预测成功的销售人员可能会对某些非常常见的查询做出响应，然后与其他销售人员分享这些预测，以推动他们更好的表现。经过1000个训练周期，销售人员的效率提高了54%，一次可以服务两倍的客户。 AI创企WorkFusion也是采用了类似方法。它与众多公司进行合作，提升了诸如国际支票支付和金融机构大型交易处理等后台流程的自动化水平。这些流程尚未自动化的原因是很复杂的，因为相关信息并不总是以相同的方式呈现，有些解释和判断是必要的。WorkFusion的软件可以在后台匹配从业人员的工作，使用他们的操作行为作为分类认知操作的训练数据。一旦系统对分类过程具备足够的信心，它将接管整个过程。 机器学习正在推动三个层面的变革：职业，业务流程和商业模式。以职业为例，通过使用机器视觉系统来识别潜在的癌症细胞，可以将放射医师解放出来，让他们专注于真正关键的病例，专注于和病人的交流，专注于和其他医师的协调。业务流程方面，亚马逊通过引入基于机器学习的机器人和优化算法，对物流中心的工作流和布局进行了改造。商业模式方面，则是利用机器学习个性化智能推荐音乐或电影。不再以消费者选择为基础销售单曲，而是提供根据预测个性化用户播放列表的订阅服务进行销售。 请注意，机器学习系统并不能替代完整的工作、流程和商业模式。大多数情况下，它们是作为人类活动的补充，让我们的工作更有价值。新形势下最有效的分工规则并不是“把任务都丢给机器完成。”而是让机器去处理可以自动化完成的步骤，剩下的具有价值的部分由人类来完成。例如，优达学城的聊天销售支持系统并不是接管所有对话的机器人，相反，该系统会给销售人员提出建议如何提高效益。整个系统仍然由人类来负责，但是会变的更加高效。这种方法通常也比包揽一切的机器更为可行。它可以给参与者带来更好更满意的工作，并最终给客户带来更好的结果。 设计和实施结合了技术、人类技能和资本的系统需要经历大量的创意思考和计划。而这是机器所不擅长的地方。 风险和局限 第二次机器时代的第二次浪潮带来了新的风险。特别是机器学习系统通常具有很低的“可解读性”，这意味着人们难以确定系统是如何完成决定的。深度神经网络可能拥有数亿个连接，每一个连接都参与了最终的决策。因此，这些系统的预测往往无法用简单明了的语言进行解释。不像人类，机器并不能很好的讲述故事。他们无法给出接受或拒绝申请人的理由，无法给出推荐某种药物的理由。具有讽刺意味的是，即使我们已经开始克服波拉尼悖论，但是我们面临着一个逆向版本，即机器知道的比它能描述的多。 这造成了三种风险。第一，机器可能具有隐藏的偏差，这不是来自于设计师的意图，而是来自于用于训练系统的数据。例如，如果一个系统可以通过使用过去人力资源员工做出的决策数据来学习接受哪些求职者进行面试，那么它可能会无意中形成对种族、性别等的偏见。此外，这些偏见虽然不会作为一个明确的规则出现，但是却会嵌入在数千个因素的微妙交互中。 第二个风险是，与基于明确逻辑规则的传统系统不同，神经网络系统处理的是统计事实而不是文字事实。这可能难以完全确定该系统可以在所有情况下都能正常处理，特别是在训练数据没有提供的情况下。缺乏可验证性会成为关键任务应用中的一个问题，比如核电厂控制，或者涉及生死攸关的时刻。 第三，当机器学习系统发生错误时，出错是几乎不可避免的，而诊断和找到具体出错位置是很困难的。得出解决方案的基础结构可能是难以想象的复杂，如果系统训练的条件发生了变化，那么解决方案则不是最优化的。 虽然所有这些风险都是真实存在的，但是我们想要的并不是完美的标准，而是最好的替代方案。毕竟，我们人类也是有偏见的，也会犯错，有时也无法解释某个决定是如何达成的。基于机器的系统的优点是，随着时间的推移，它们可以得到改进，并且在呈现相同的数据时会给出一致的答案。 这是否意味着人工智能和机器学习是没有限制的？感知和认知涵盖了很多领域。我们相信，在大多数灵越，AI将会很快达到超人的水平。那么AI和机器学习有什么是无法做到的呢？ 我们有时会听到“人工智能无法很好地评估具有情感、狡猾的人类，它们是没有人性的。”我们不同意这一观点。像Affectiva那样已经处于或超过人类表现的机器学习系统，可以根据声音或面部表情来辨别人的情绪状态。而其他系统在面对世界上最优秀的扑克玩家时，也能在最复杂的德州扑克比赛中击败他们。准确的阅读一个人是一件很微妙的工作，但不是什么魔术。它需要感知和认知的协作，而这正是机器学习最擅长的领域。 毕加索认为计算机是无用的，因为他们只会给你答案。这套用到现在AI也很适合。实际上鉴于机器学习的惊人表现，它们是非常有用的。但是毕加索的想法给我们提供了另一个角度。计算是用来回答问题的工具，而不是提出问题的设备。 同样，被动评估某人的精神状态或士气与积极改变之间存在着巨大差异。机器学习系统非常擅长前者，但是在后者却仍然远远落后于我们。我们人类是一个具有深刻社会性的物种，非常擅长于利用同情、骄傲等来达到激励和启发的目的。2014年，TED大会和XPrize基金会宣布将会给予第一个登上TED舞台、并能赢得观众起立鼓掌的人工智能奖励。估计这个奖项很快就会被领走。 我们相信，在这个机器学习超级强大的新时代，人类面临着两个方面的问题：弄清楚下一步需要解决什么；说服很多人解决问题提出解决方案。 很快，思想和机器之间的分裂状态将会结束。仍然保守成见的公司将会发现自己落后于拥抱机器学习的竞争对手。 技术进步带动了商业世界的构造变化。与蒸汽时代和电器时代一样，那些不愿意接触新技术的人将会在新的技术潮流中落败下来。相反，那些持有开放思想的创新者将会看到过去的限制，提出创新的想法，并付诸实践。机器学习最大的遗产之一可能就是创造出新一代的商业领袖。 我们认为，人工智能，特别是机器学习，是我们这个时代最重要的通用技术。这些创新对企业和经济的影响不仅体现在它们的直接贡献中，还体现在引导创新的能力上。通过更好的视觉系统、语音识别、智能解决方案等，将会创造出全新的产品和流程。 一些专家想的更深。现任丰田研究所的负责人Gil Pratt将目前的AI技术潮流比作5亿年前的寒武纪大爆发，后者创造出了大量新的生命形式。在未来一段时间内，我们将看到大量新产品、服务、流程和组织形式的出现，也会看到大量事物的消失。 虽然很难预测哪些公司将在新的环境中占据主导地位，但是有一点是明确的：适应性最强的公司将会蓬勃发展。那些能够快速感知和抓住机会的组织将会在AI创造的世界中占据优势。所以成功的策略就是愿意尝试和学习。如果主管没有尝试过机器学习领域，那就说明他没有做好本职工作。在接下来的十年中，AI不会取代到管理人员，但是那些使用AI的管理人员将会淘汰掉那些没有使用AI的人。 靠谱众投 kp899.com：您放心的投资理财平台，即将起航！ ...
