DeltaCard庞然：创业真正的机会往往存在于行业的变革期

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　　创业家&i黑马讯（任雪芸） 6月2日，由创业黑马主办的“新To B 增长革命实验室公开课”在京举行，DeltaCard创始人庞然出席活动，并以“众海投资生态圈标杆企业分享”为主题的演讲。

　　以下为其演讲节选，经创业家&i黑马编辑：

　　很高兴见到大家，其实我算不上老师，和大家一样，都是还在路上的创业者。

　　我先分享一下创业心得。今天在座的创业者中很多公司都做到了A轮B轮，所以，我仅是从个人角度分享创业观点。自2009年从中国移动出来，到今年，我的创业生涯已经走过了10年，我一直在反思哪些信息是这个过程的关键，列了以下三点。

　　首先，市场需要创业者，创业者在市场上有必然的位置。任何一个非颠覆性的行业都不是创业者真正的机会，真正的机会往往在行业变革的阶段。

　　为什么？因为，那些变革的事，巨头不是不能干，而是在某一些时间段内巨头存在左手打右手的现象：如果要对原有的事业进行冲击，势必会产生犹豫。因此，对创业者而言，这个犹豫的时间其实正是机会。

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　　举例来看，腾讯做的其实是运营商做的事，那移动能不能干？当然能干，那为什么干晚了？因为市场只认头部，势头起来后，后面的企业根本跟不上。

　　再比如，搜索引擎第一家是雅虎，通过门户给用户提供有效信息；谷歌通过搜索发现了展现信息带来的一系列商业变化，因此超过雅虎成为了巨大的公司；脸书通过社交快速崛起，形成了社交网络的一波红利；360杀毒软件借助杀毒快速的进入终端，展开后续的方式；支付宝干的是银行的事，银行晚了一步，自己的市场被支付宝给拿走了。

　　这些例子都能看出，行业变革中间有无数的机会展现给创业者，而我们要干的事就是抓住这些机会，并且把它快速落地，商业变现。

　　众海投资的黄海军总刚刚提到了认知的问题，创业拼的是什么？拼的就是认知。

　　变革虽然有机会，但是其实是很难的，我们在变的都是大企业，而VC和创业者的需求在某一些环境下应该是共赢的，所以我们首先要想清楚，该创哪些业。

　　第二是我个人的体会。创业本身很难，成功是偶然，失败是必然的。但是，创业者要保证一个好的心态。当创业的机会出现时，要能够快速整合所有的资源去抓住它，抓住了就可能有好的发展，抓不住也要保持好的心态继续去干。

　　我是技术出身，而且还是写代码出身，以技术基础创业，到后来发现技术要转化成产品才行，没有产品不行，再到后来补运营知识、补市场知识、补和投资人打交道，跟着再发现：所有的事都是人和，我们所有的经验都能解决人和。但是，天时地利却很难控制。

　　第三，创业者VC和非创业者VC差异很大，众海就是创业者产生的VC。

　　创业做成非常难，你花了非常多的心力投进去，而业务会给你真实的反馈，这时，你一定要听到创业者给你的反馈，因为他是理解创业者问题的角色。

　　过去十年中，我遇到很多非常难的点，帮我走过来的人都是创业者。创业者帮助创业者是有意思的事情，今天在座的都是创业者，我也是，大家在各领域都有自己擅长的事，我们公司刚做一年的时间，也希望大家能多给我们一些帮助。

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　　借这个机会向大家介绍下我的项目。

　　我的公司名字叫DeltaGrad，是国内第一家把AlphaGo技术应用到人工智能领域的公司，我们团队是国内最早的计算机围棋冠军团队，最好的成绩是在国际比赛上拿到第三名。我们的项目2017年初启动，应该是目前在国内做深度学习时间最长的团队。这两年我们一直在做中国芯。

　　我们的团队是慢慢完善的，我和卢本捷都是技术出身，因为我们是纯技术背景，面对的却是金融的事，所以我们和金融行业沟通时说服力不太大。这时，我就找到好朋友Cui.yuyang，她已经在金融行业扎根了多年。

　　我们所做的事是希望用科技的方式转变传统的金融证券行业，所以我们需要品牌更具科技感，因此找到黄焱焱，让她作为大陆内地品牌的负责人。

　　张建锋则作为个人投资人参与团队，也盯了一年的业绩，他自己有27年的从业经历，他看到我们的技术有可能会对证券领域带来一些变化。

　　国内用机器管理钱的比例现在非常低，整个市场中大概只有5%，而发达国家这一比例超过了50%。我们面对的市场有巨大的上升空间，并且这两年国内的大环境下房地产投资升值不多，投资渠道变的越来越窄，大量的钱都在往证券走。

　　而怎么样能够给客户带来更好的升值，正是这个市场存在的机会。

　　基金经理是成本很高的职业，培养一个人需要十年的时间，除了金融的理论体系学习之外还需要一些盘感，看完数据要有一些直觉的能力。基金经理和业绩挂钩，这是很残酷的市场，基金经理的培养成本非常高。所以，我们想看看能不能用机器的方式去替代基金经理，让机器管理钱，这样能把资产管理成本下降。

　　传统量化的做法是在逻辑层面，让机器按照投资经理投资的逻辑学习，然后把它程序化，再按照程序去操作。

　　刚刚也在跟众海投资的鲁众总探讨，量化大家都在做，美国做了二三十年，那国内为什么没有特殊的优势？这两年技术上有一个明显的进展就是深度学习，深度学习的实质其实是尝试获得人类直觉的能力。DeltaGrad做的就是将传统量化升级为深度学习。

　　我们目前的核心产品是机器人基金经理，选股、策略、操作都由机器人基金经理掌握。

　　从2017年11月份，DeltaGrad开始做实盘资金测试，截止到2019年1月份，完全靠机器管理的业绩做到了6.19%，这个业绩在私募网高风险时段内超过了95%的人类基金经理。

　　我们的商业路线分三步。首先做私募基金，这个基金的管理者就是机器基金经理。第二，在深度学习能够产生更多有效策略的情况下，我们有能力给B端输出基金，帮助他们管理钱。第三，我们考虑帮助B端和C端把钱运转起来。所以，我们认为，靠新的技术突破去做已有的行业和事情是有机会的。

　　我们的技术路线是先用神经网络做机器人，接着给机器做自我博弈的平台，利用更强的机器能产生更强的数据，更强的数据能产生更好的效果。目前内部已经可以把机器人的生产实现流水线化的操作，这样机器人的产出效率会极大地提升。

　　目前已完成十个机器人，可以覆盖3300多只股票，能管理的资金是10亿。未来会把机器人应用到更多的市场，这样就可以把整个管理资金规模放大。