选择创业领域要注意哪些方面

一个是要结合大环境大趋势，陈旧的、濒临淘汰的行业或者商业模式，肯定不能轻易选择。另一方面就是好好审视一下自己，看看自己擅长什么，有哪些宝贵的可以用得上。

比如，互联网+是当今的大趋势，而校园、教育又一直是朝阳产业，如果有一个领域能将二者结合，当然是再好不过了，譬如，互联网+校园洗衣，就非常值得一做。

首先，当今校园洗衣的市场需求很大，手洗、自助洗衣机等校园里的传统洗衣模式，已渐渐无法满足各方的需求了。对学生来说，平时面临没时间洗衣、不会洗衣、排队洗衣、衣物混洗不卫生、衣物晾晒不干等诸多问题，他们需要一种服务更全面的洗衣模式，帮助解决校园洗衣中存在的问题，以节省更多时间精力，感受更加美好的校园生活。

对家长来说，现有的洗衣模式存在不卫生、不安全、耗时耗力、影响孩子学习等问题，他们也希望有一种更便捷、更高效的校园洗衣模式，能够帮孩子解决问题，让他们更加放心。

对学校来说，校园洗衣问题也会衍生出费水费电、校园环境不整洁等诸多问题，如果一种智能化、网络化的洗衣模式出现，既能帮助他们解决问题，也能帮助学校提升“智慧校园”的形象。

此外，对于传统校园洗衣模式的运营商来说，自助洗衣机使用率低、洗衣营收少、代洗人工成本高、洗衣效率和质量有限，这些都是如今难以解决的痛点。他们同样期待一种全新的校园洗衣模式，结合智能化产品与技术进行转型，最终增加盈利收入。

除了解决各方需求外，如今在校学生(特指中学生和大学生)的思想观念、消费观念，相比过去发生了很大变化。其中一部分学生或因为“懒”，或因为重视有效时间的利用，他们宁愿多花一些钱，享受更便捷更优质的代洗服务，节省时间用于更重要的事情上。部分大学生的洗衣需求也更加多元化，除了“干净”“卫生”外，还有烘干、杀菌、特殊衣物特殊处理、手工刷鞋、干洗等需求。

再者，如今校园洗衣的市场容量也很大。以中学校园为例，根据国家统计局和教育部发布的2017年数据显示：截至2017年整个中学市场人数为8295万人。

综上所述，校园智能洗衣向智能化、网络化方向升级，是新时代的大趋势，市场前景一片大好。

你在遇到问题时，是先处理情绪，还是先处理问题？

怎么看待人工智能和区块链的狂热和泡沫

如果人类真的成功实现了强人智能，那么不是这个智能如何和人类相处那么简单，而是意识的进化出现了新的模式。强人工智能的出现，标志着一种智能可以创造出比自己更强的智能，并且再建的速度一定比人类研究第一代强人工智能要快，如此指数发展下去，意识的进化会完全超出人类的理解力。

区块链技术，特别是区块链货币，为无主义解决自巴黎公社以来的最大难题：“自下而上的个人联合体如何管理”，奠定了经济基础。一个超扁平化，去中心化的货币系统，对于信用货币时代的央行发币，是一种存在必然性的否定。不过目前的区块链技术还有很多需要改进的地方。

如何简单易懂的了解区块链

第一，需要认识到，区块链不仅是一场科技革命，更是一场思维方式的变革；

第二，区块链的社会认知广度在增加，认知深度尚显不足；

第三，在区块链1.0和2.0时代，区块链影响力的扩大，比特币价格的推升，与国际金融形势的悲观情绪有一定相关性，这既是对区块链技术的肯定，却也成为了游资进行投机的温床，紧随其后的区块链资产泡沫也无法避免；

第四，区块链目前还处于行业发展初期，与数字货币行业一日千里的表象背离的是，区块链技术的进步幅度较慢，随着TPS（TransactionPerSecond）的不断提高，相信在不远的将来，象征着区块链3.0时代的商用区块链项目将成为现实；

第五，从宏观层面讲，区块链是一个与现实平行的另一个世界，是现实在区块链世界中的映射。在这个新大陆创世之初，映射的效用是显著的，区块链世界被现实世界的固有模式所禁锢，方方面面都镌刻着前者的影子。所以，在区块链的研究领域，政策、传统行业等成为绕不开的关卡；

最后，从人类社会螺旋式上升的发展规律看，区块链是人类在寻求“自我”和人类社会永续发展的积极尝试，道路曲折而又光明，在历经技术迭代、思维、习惯的培养之后，将会迎来彻底蜕变。

文章简介：互联网时代，那些为传统行业提供“解决方案”的互联网人，通过发现用户痛点，适当时机切入，出现了很多颠覆传统行业的案例；区块链时代，随着技术日渐成熟，通过“解决信任”，有更多机会实现多行业颠覆创新；即便“互联网”都觉得难啃的汽车维修行业，都开始被“区块链”颠覆，还有什么不可能呢？

黑马学院创始人、董事长牛文文，常说的一句话是“中国所有的生意，都值得重做一遍”。牛文文这句话，更多是对互联网人说的，阐述的也是互联网对传统行业的改造、冲击、变革中带来的新机会。很多互联网人在为传统行业提供“解决方案”的过程中，不断发现行业痛点，很多人顺手把这个行业的“前辈”给解决掉了，江湖中一战成名。

一、在“提供解决方案”中，颠覆传统行业的互联网案例。

1.闪送（一种新型的快递模式，为用户提供专人直送，限时送达的同城递送服务）创立之前，团队主要是为国内的快递公司提供SAAS软件服务，帮助快递公司提供技术支撑和“解决方案”。在给众多快递公司提供“解决方案”的时候，发现了这个“同城”快递这个市场空白，创新模式，一战成名。截止到目前，闪送团队成员已经超过700人，服务覆盖177座城市，用户超过7800万，拥有闪送员超过41万。

2.艾佳生活（通过整合地产、设计师、品牌硬装、品牌家居等社会，打造一站式家装服务平台，专注简捷、品质的生活方式）创立之前，团队主要是为房地产开发商提供CRM客户管理系统软件服务，长期与地产商的合作与提供“解决方案”的时候，发现了家装市场的行业痛点，借助房地产长期合作，开启“家装3.0”时代，成立不到3年，合同额突破100亿，在家装行业激起了很大涟漪。

虽然我们可以找到很多这样的案例。BUT，在有些行业，即便互联网人努力尝试，前赴后继的想通过“互联网+”，或者“+互联网”进行颠覆，却大多铩羽而归，哪些行业？就是那些“信任危机”严重，仅凭互联网技术手段，无法突破和缓解的行业。

二、通过“解决信任”对多行业颠覆创新，“区块链ⅹ”将激发巨大活力。

区块链出现之前，世界的信用体系无外乎三种，第一是基于道德，靠道德约束解决信任问题。第二是基于信仰，基督教徒因为相信上帝，靠着一种共同的信仰，建立起一套信用体系。第三是基于，我们都以的公信力作为后盾，产生的制度设计。而基于这三个体系，对某些行业，或者行业的某些环节，始终难以形成闭环，互联网人解决的所谓“痛点”都是基于阶段性、具体场景的改造和颠覆。

区块链出现，世界上又多了一个新的信用体系基石---算法，它有一个特性，就是一致性。不论时间、地点，只要输入确定，经过算法，输出就一定确定。区块链基于这种特性建立起来的新型信用体系，让区块链在金融、能源、、医疗、版权、物联网、农业、慈善等很多行业，产生了新的变革机会。随着监管规范、行业规范、技术成熟度不断提高，区块链行业泡沫会逐步消失，并加速步入与实体经济紧密结合的新阶段。区块链1.0、2.0时代如果称之为“区块链+”，那么3.0时代应称之为“区块链ⅹ”，将更高效率的推动整个社会格局的变革。

三、汽车维修行业都将被“区块链”颠覆，还有什么不可以？

汽车维修行业为例，“信任”成为行业难以突破的痛点。产业链中信息不透明；生厂商和分销商无法掌握市场消费和库存的准确数据;维修商在海量库存中找不到合适的配件，订货难、送货慢;消费者找不到优质维修门店，耗时耗力。中国汽车后市场，就是万亿级，阿里、京东等互联网巨头，都曾携巨资杀入，却毫无波澜，成绩平平，互联网人在解决汽车后市场“信任危机”中，始终找不到突破口。

CarFix，身为汽车生命周期区块链令牌(VLB)的发行者，希望引导汽车制造商、经销商、维修店、保险公司、零部件经销商等许多汽车生命周期行业的参与者进入一个新的“时代”，用该公司的话说希望“改变世界上最过时的行业之一的面貌”。开发和建设一个区块链平台，为汽车生命周期行业带来透明度和记录不变性——从一辆汽车第一次在工厂的地板上组装好，一直到它在垃圾场被回收的时候，数据全程透明、无法更改。使用这个区块链来进行常规的维护工作，建立起消费者对维修人员的信任。

CarFix声称，它已经创建了一个包含交易软件平台、维修商店、备件供应商和经销商的生态系统。在这个系统里，任何维修工作都可以通过算法立即定价，算法和价格都是透明的，并且可以像预订酒店房间一样方便地预订维修服务。其生态系统中目前包括500多家维修店、10家最大的备件分销商、主要经销商和超过25万用户，其中5万是定期付费的客户。这个生态系统显然还在蓬勃发展，并将进一步加强区块链的核心功能——分散性和记录不变性。从本质上来讲，区块链令牌是在为曾经被认为是“不可信”的行业背书，帮助他们重新赢得消费者的信任。

随着EOS、AE等公链开发顺利，我们可以预见，将有更多的基于应用场景，解决现实问题的DAPP落地，区块链将很快渗透到我们生活的每个角落，与我们的生活融为一体。可喜的是，截止今年3月底，我国以区块链为主营业务的区块链公司数量达456家，产业初步形成规模。随着区块链技术创新发展逐步成熟，区块链应用已从金融领域延伸到实体领域，其中包括电子信息存证、版权管理和交易、产品溯源、数字资产交易、物联网、智能制造、供应链管理等领域，形成了一批“产业区块链”项目。

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在这个通货膨胀，钱不值钱的时代，如何保护自己的资产？对常人而言，最好的选择大概就是投资了。一般来说，投资可以是买股票、买基金、买不动产。

插一句，个人创业或开个体店，也有点投资的意思，但这种投资风险极大、失败概率90%以上。创业和开店，更多的是投资个人，尝试个人发展方向，就资产投资而言，九死一生。

投资应该“生活+”，生活才是根本。“生活+投资”是为了让未来的更有希望，是把现有的资产投资未来，让未来有一个更好的资产回报预期。然而，因为风险承受、资产投入比例、投资知识等等各方面的认知能力局限，投资常常是一件非常折磨人的事情，情绪跟着市场波动，甚至常常严重地影响到生活……

如何破解投资带来的焦虑感？自从参与区块链投资，在经历过多次巨大的波动行情，心力煎熬后，以下是个人的粗浅的认知。

1、坚守投资的两条铁律

投资，首先应该遵循两条铁律。

铁律一：拿闲钱投资，即便归零也可以承受。

这一条在平常情况下，看起来似乎不难做到，甚至毫无感觉。那是因为：盲目自信，以及刀还没有割到肉！

在刚开始投资的时候，你是相当自信的，你是认为自己能够赚钱的，否则你也不会冒这个风险。但当你对市场预期良好，认为必然会赚大钱的时候，你会很快忘记这条铁律，进而抛弃，投入更多的资产去投资，甚至借钱投资。

市场总是波动的，甚至常常是很大的波动。在有浮盈的时候，一切都不是问题。一旦出现亏损，当刀真正割到肉时才会感觉疼。由于损失厌恶，心态立出现波动。即便投资的闲钱，都会有失落的情绪，进而影响生活。如果是借钱或者投资资产比例过重（比如70%以上），则更是没有办法心平气和的对待，更无法做到归零也可以接受。

所以，别高估了自己的承受能力，更别高估了自己的投资能力！否则，一旦亏损，必然会影响到生活。

铁律二：和时间做朋友，做长期价值投资。

投资向来都是一件长期的事情，1-3年算是短期，5-10年算是中期。你看好一个投资项目，一定要给它时间去“生长”，才会开花结果，最后才能有收获。

大部分刚踏入投资领域的人，都是急不可耐地想要马上看到“结果”。这不是投资，是投机，犹如上了赌桌，马上就可以看到胜负，体验到狂喜或失落。

参与投资这段时间内，我大概渐渐明白了一个道理：大部分人，包括我自己，从一开始都是带着投机心态的赌徒。这种赌徒心态，把投资当成了，就迫切地想有所收益，天天盯盘，打探各种消息，生怕错过几个亿……

那些在股市中频繁操作短线的人，其实就是把炒股当做，想从每一个小波段中获益，结果被专业机构收割。

投资是否成功，应该是眼光（价值判断）+时间+运气的组合。投资之前的分析判断至关重要，是最终收获的前提；时间是等待价值成长的过程；运气，是无法预知或无法控制的结果。

如果，对自己投资的项目的价值没有清晰的认识，且做不到长期；那么，在接下来的日子里，每一天你的内心都会随着市场波动而波动，偶尔欢喜、偶尔失落，又或大喜又或大悲，你的情绪几乎被市场牵动。

2、见好就收，你的承受能力有限

面对亏损，一开始我们遵守铁律“归零也可以接受”，这是在心态上提前给自己打的预防针。如果没有这个预防针，你很能承受不了损失的痛苦而割肉，也就是从投资中提前出局。当然，如果你看清自己投资的产品有问题，可能存在归零，那么即便是割肉，也要及时地退出，争取最少的损失。

还有另一种常见情况，即便是盈利了，也常常让人焦虑，特别是当市场回落，浮盈减少的时候，更是令人焦虑不安。

浮盈，为什么还会让人焦虑？因为不知道什么时候才是顶点。

在这个过程中，大概会有这四种情况：第一种是过早地卖出，第二种是恰当地时候卖出，第三种是因为犹豫不决错过最佳卖出机会，第四种是不为所动、坚决不卖。

可笑的是，至少90%的人都是第三种！在市场上涨的过程中，在喜悦中焦虑，在焦虑中盲目，人性的贪婪，把市场越托越高，最后泡沫破裂，一地鸡毛……

从结果上来看，第四种人和第三种人是一样的结果，都是没有卖出，错过最佳出货时机。但不同点在于第四种人是带有自愿的成分，在“长期价值投资”的信仰中摇摆、焦虑……

这里有必要把投资铁律二“和时间做朋友，做长期价值投资"拿出来说一说。既然是长期价值投资，那么面对市场行情好，大牛市的时候是不是不要操作，要做到第四种“不为所动，坚决不卖”？

可以说，很多人在上涨的行情中坚持“长期价值投资”的信仰，在市场崩盘后，又彻底陷入迷惘、沮丧。我们以为自己可以承受这种压力，实际上面对市场下跌，大部分人都很难承受这种错过最佳时机的压力，焦虑到影响生活。

这里主要问题是：因为“长期而长期”，不懂得变通，不会根据自身的情况来适当调整。

对于专业投资人而言，不为市场波动所动，坚决长期投资是可以理解。但作为普通人，面对超出预期的收益，可以适当地变通。具体的做法是：达到预期收益，分批出货。在整个上行过程中，出货量控制在20%。

这种策略，一来可以变现收益，回收投入成本；二来保持大部分资产仍然在参与中；其三，一旦市场突变，保住了部分收益，且有资金可以抄底。

所以，在上涨的行情中，不要死板地遵守“长期投资”。要见好就收，把获得的利润部分及时变现，当行情突变时，你的内心也就可以承受这种焦虑且不至于影响生活。

3、场外赚钱能力更重要

投资有很多运气成分，有时即便你做对了很多，可能运气也不一定站在你这一边。如果把财务问题都在投资上，则在投资的过程中很难接受“归零”的结果，也很难做到“长期”。

现实中，最常见的往往是很多人把财富的希望寄托于投资，且期望过大，在区块链投资领域尤其如此。过大的期望，自然让人陷入一种“迷信”和疯狂的状态中，从而也忘记了投资的原则。

即便在一个技术变革，充满红利的新市场，也不可能让大部分人赚钱，反过来甚至往往是90%的人被收割。当然，能够遵守投资铁律的人，基本可以避免被收割的命运，在运气好的情况下不赚钱都难。然而，绝大部分的人是做不到，其根本还是在于投机与投资的区别。

投资给我另一个较大的感触是：大部分人不适合投资（包括目前阶段的自己），不具备投资的能力（财力和智力），心力不足以应付投资带来的压力的焦虑感。

一个合格投资者，应该具备较好的场外赚钱能力，其次在心态上能够坦然面对投资带来的盈亏。当你不具备这种能力时，不是不可以投资，则应该投入自己内心真正可以承受归零的资金，至少这样你可以过好当前的生活。

别寄托于投资快速实现财富自由，这样你的心态会失衡。只有具备足够的场外赚钱能力，在面对投资的盈亏时，才会表现的淡然。盈利是对自己的嘉奖，亏损也可以承受。

4、区块链投资的疯狂与理性

历史上出现很多次新兴产业的投资泡沫，房地产投资、股票投资、互联资……每一次人们都以为找到了财富自由之路，很多人疯狂地参与其中，最终却一地鸡毛……

这一次区块链投资，更加疯狂，更加不理性，是不是意味着一次新的巨大泡沫正在形成？有意思的一点是，区块链泡沫已经反复破裂了几次，但每次又更加强势的反弹，更大泡沫形成……泡沫并非是没有价值，并非等同于旁氏，而是指有太多不理性的投资人涌入，短期内高估了资产价值。

区块链的价值在于解决了信用问题，极大地降低了资产之间的转移成本，甚至为零。虽然目前区块链技术还没有大量的应用，带来的实际社会价值也不高，但可以预见未来一定具备极大的社会价值。

就投资而言，无论区块链技术有多大的价值，最后获益的仍然是极少数人，而绝大部分人是被收割的韭菜！从人性的角度，绝大部分人永远是追高杀跌，非理性的投资，最终成分被收割者。这区块链价值无关，泡沫的形成，是人性的贪婪。

区块链投资，面临比传统投资大得多的变数，常常波动极大，这种情况极大地考验人的心力。更可怕的是，由于区块链投资目前缺乏监管和规范，大量不合格投资人涌入，更是极大地加重了泡沫的形成。

只有理性的看到其中的巨大风险，坚持做到：遵守投资铁律、见好就收、保持场外赚钱能力，才能够避免在这场泡沫中被收割，甚至获得超高的收益。

认知是一切成功的根本！单军强的数字签名：{"sig":"990a99e1379b6ddc4ce1ed8967609aedf69a4402acd9aded11f25eb1d8008412f28c4f255353e31e5f5f1f3bbf53208d2be76d29e9e32be4afb4daae62bcfe061","msghash":"7d6f455ddb98d5b723dadb8394360b16fc980d18156eac388ebacda5dd405200"}

区块链确有其事，所以区块链不是泡沫。因其技术含量要求很高，所以很多人不懂。能合理利用区块链技术的，会创造价值。不能利用区块链本身，而盲目借助区块链三个字当幌子炒作的，就是泡沫了。

比方，房地产是实物，房地产行业是买卖实物，但盲目的炒作，就会是大泡泡。

区块链用通俗点的语言来讲，就是利用技术手段使信息交互具有匿名性、不可更改性、去中心化、可追溯性、传递流程简便等特性的一种信息流转、使用的互联网形式，目前运用这一技术最为成熟的产品就是比特币。所以运用了区块链技术的比特币具有匿名性、不可更改、去中心化等特点。

运用区块链技术可以使各种数据的价值得以体现（或者变现），方便有用数据的交易，比如现在每个大型银行、阿里、腾讯、京东、百度之间的各自大数据是不会共享的，但是如果运用区块链技术的话有可能就会实现共享，因为区块链的匿名性可以保证只获取相关数据而避免隐私数据的泄露.

再比如在某一产业链中运用了区块链技术的话就可以使信息得以共享，每一个端口或者节点都能随时掌握整个链上数据的进度，使得生产效率大大提高，减少中间成本等等，从这些概念中可以看出区块链技术在未来应用前景是比较广阔的。但区块链不等用于虚拟币，虚拟币运用了区块链技术但这并不代表其合法性，货币不是谁都可以发行的，这不紧紧是谁背书的问题，这是关乎国家主权的大事.

有点经济学常识的人都知道谁发行货币谁就掌握了经济金融命门，所以每个是不会允许这种事情发生的，之所以现在虚拟币火爆，一是因为既得利益群体的鼓吹，再就是区块链技术的去中心化使得没有谁能够关掉它（拿他没办法，杀不死禁不住）。

区块链技术还有一个命门就是在目前的计算机技术的前提下它是一种比较完美的东西，但这些架构运算模式将会在量子计算机模式的冲击下不堪一击，所以即使有着广阔的运用前景但如果量子计算机技术发展进度很快的话区块链技术也许会在很短的时间的过时。

当前区块链技术尚在早期的摸索中进行，受制因素还很多，现在就看谁先将区块链技术最先完美的在现实中解决实实在在的问题谁就能抢得先机。

区块链技术不是目前还没有造成泡沫，虚拟币泡沫倒是不小了，但受制于区块链技术的特性，比特币等运用了区块链技术的虚拟币短期内也无法完全禁止。从这一点上来看，区块链技术的实体运用确很难掌控，控制不好有可能使得很多事向无序化去中心化发展，去中心化从这个名字上就让所有主权国家感觉不舒服，所以态度都比较谨慎。

还有，市面上大多数虚拟币都是山寨币（完全跟区块链技术不搭边）纯粹就是传销模式的另一种外衣。

区块链联邦学习是什么？

只有先处理了情绪，我们才能解决问题。带着情绪，我们只会将问题变大，甚至对周围人造成伤害。大多数问题主要是情绪问题，比如觉得某一件事一定要完成而特别着急，着急到身边的人都变成了障碍和对立面;比如在讨论中因为某些观点不一致而产生了矛盾，很大程度上是彼此的证明心态作祟。

遇到问题，感受糟糕时，恰好是自我成长的最好时机。问问自己为什么会有这样的感觉;问问这件事不做会怎样;问问自己一定要得到外界的认可吗;问问自己为什么这么害怕行动。

情绪通了，有些问题将不再是问题，反而会变成让我们觉得有趣还能成长的人生通关项目。

因为情绪是人的底层操作系统，在焦虑的时候你满脑子都是痛苦焦虑，很多糟糕的事情来了立马想怎么办立马做。底层系统崩溃了，再使用所有的应用软件，其实都做不好。

能察觉自己情绪的人或善用情绪的人，也是一个高情商的人。好多人在说情商，情商不是口是心非，不是明明这个人不好看，你去讲一些和事实违背的说，你真好看;也不是八面玲珑见到每个人都去讨好;而是能够察觉自己的情绪，能够理解别人的情绪，善于管理情绪，最后还能经营好各种人际关系。

先控制好情绪，然后解决问题。若不然，问题是解决不了的，而且多数时候，只会让事情变得更糟糕。哪怕表面上解决了问题，由于态度和方式不正确，也必然留下隐患，一旦再度出现必然也是更大的坑!

如何激活你的社群

为什么说区块链融合隐私计算是必然趋势？

从更大的版图视角来看，要构建全面的隐私保护和治理体系，不仅需要融合区块链、人工智能、大数据、隐私计算等多种技术，还需要结合法律法规、监管治理等诸多策略。

在数字化社会中，大家对于数据生产要素有着更为强烈的需求，无论是用户服务、业务营销都需要使用大量的数据，尤其是在分布式协作的业务模式中，各方都希望数据能顺畅地流通，并合理地体现数据价值。但与之相悖的是，数据孤岛仍然存在，数据的粗放式使用仍待解决。

与此同时，合法合规成为大势所趋。不论是在国内还是国际上，与个人信息保护、数据安全相关的法律法规一一出台，都对个人信息保护和数据安全等方面提出了更为严格的要求。这意味着，要确保数据的安全，也要尊重个人的隐私权益；在数据全生命周期上，要求实现全面规范，达成合规地流通。

以用户为中心，在安全隐私前提下交换数据，并提供优质合规的服务，是数字化社会建设的趋势，需要在技术、业务模式、治理体系上做出更多的创新。在分布式系统里引入隐私计算、发展合规的数据等举措，都体现出这种创新精神。

在隐私计算领域，区块链、联邦学习和安全多方计算已然成为三大关键核心技术，而且这三大技术之间互有侧重，也有许多重合和联系。

其中，从区块链的角度出发，我们可以看到，一方面，区块链上的数据需要用隐私算法来保护；另一方面，区块链也可以成为隐私计算协作里的底座和枢纽：用区块链技术去记录、追溯多方协作中的数据集、算法模型、计算过程，并对最终结果进行评估和共识，持续优化协作效率。

此前几年，我们在区块链领域里探索应用落地时，常常是用区块链为业务场景构建“分布式账本”。合规的应用都会对用户和商户进行KYC（KnowYourClient），其中也存在不少待通过隐私计算等创新解法来解答的问题。

例如，身份信息是否可以向全联盟链公布？在交易时，交易里的金额、相关方是否明文公开？每个人拥有的资产，是否可以被随意查询？人们的业务行为，是否会在未授权的情况下被滥用？

例如，在消费场景的积分卡券业务中，商家和商家之间通常不希望过多地暴露自己的经营状况，比如有多少用户开卡、充值，以及每天的流水等；个人用户也不希望自己的消费行为被公开审视。

于是，在隐私问题尚未能彻底解决之前，我们通常用的办法是，引入核心权威机构参与共识和维护全账本，而其他参与者则分层分片，以不同权限的角色参与。但这样，在一定程度上增加了系统的复杂性，影响了用户体验，同时，给区块链应用的规模化和普及化带来了挑战。

目前，区块链也普遍用于政务领域，比如在智慧城市管理以及各种民生应用中，为大家提供“一网通办”的良好体验，这就需要多领域、多地域、多部门的通力协作。我们可以看到，政务应用覆盖面广，角色众多，数据存在多级别的敏感性和重要性。

区块链可以作为分布式协作的底座，通过数据目录、数据湖等方式，构建数据流转的枢纽，同时引入隐私计算和全面的治理规则，界定数据的边界，使数据在“不出库”的同时，依旧可以实现身份认证、隐匿查询、模型构建等能力。

从更大的版图视角来看，要构建全面的隐私保护和治理体系，不仅需要融合区块链、人工智能、大数据、隐私计算等多种技术，还需要结合法律法规、监管治理等诸多策略。

区块链隐私保护的场景丰富、角色众多，流程多样、数据立体，我们可以用“双循环”机制做进一步分析。

首先，我们从用户端出发，尊重用户对数据的知情权和控制权，把重要的数据交给用户管理。

比如，验证身份的“四要素”中，用户的身份凭据和****通常来自和运营商这些权威机构，当用户和某一个业务场景产生联系时，他们并不需要提供全部的明文信息，只需要选择性披露一些可验证的凭据，用以代替明文。

基于分布式验证机制即可实现多场景的验身，证明自己的合法身份，此时业务提供方即使未获得更多明文数据，但也不能拒绝服务。这就从根源上降低乃至杜绝了用户关键隐私的泄露风险。

其次，在业务方，依旧可以用诸如联邦学习、安全多方计算等技术，对用户已经授权的、合规集的业务数据进行处理。

在用户知情同意的前提下，在B端实现与合作伙伴之间的协同计算，数据不出库，隐私不泄露，但实现诸如风控、营销、广告等对业务运营有重要价值的事务。最终实现业务效果的提升，在给业务方带来效益的同时，也为用户提供更优质的服务，或者权益上的回报。其整个价值体系是闭环的，合规的，可持续的。

例如物联网和区块链，在集端，就需要给设备分配身份和标识，同时算法上要做到去标识，防泄露；在用户端，不但要提供个性化的服务，还要做到防止不必要的画像，在做到可验证用户身份和资质的同时，又不能无端地追踪用户行为轨迹；最终，在提供优质服务、安全存储用户数据的时候，又要尊重用户的意愿，包括注销退出的要求。

如此的“双循环体系”，可能不止是在技术上要求设备、APP、后台服务进行迭代的重构，同时其商业模式、运营治理观念等层面可能也会产生许多革新。整个链条会非常的长，需要做的工作也非常多，覆盖芯片、硬件、网络、软件、云平台等广袤的产业链。

目前来看，并没有哪一个“包打天下”的单一技术，可以满足“全链路”、“双循环”的要求。那么我们不妨把场景拆细一点，列举得全面一些，组合一些技术和方案，先解决某个场景里的痛点问题。

事实上，我们在和众多产业应用开发者交流时，他们更期望聚焦于具体的、迫在眉睫的问题，得到有针对性、可着手实施的解决方案，比如转账时隐匿金额、排名时不透露分数、投票时不泄露身份、KYC流程时不泄露等等。

特定场景下的问题常常可以基于隐私计算的某一个算法或一些算法的组合，针对性的去应对。我们可以日拱一卒，解决一个又一个的场景化问题，对之前可能有纰漏的事情亡羊补牢，对可预见的刚性需求引入新技术新思路，创新性地去实现。这样就逐步把数据安全的篱笆一点点扎起来，最终筑就数据安全的长城。

分布式协作中，许多场景是跨机构的、跨网络的，无论是区块链还是隐私计算，都会遇到要和其他合作方、其他平台互通的要求。我们看到信通院的相关工作组正在讨论多项互联互通规范，核心框架是要做到“节点互通”、“互通”、“算法互通”。

节点互通要求网络和协议等基础要素能互通。互通强调的是对的发布存储、寻址使用、治理审计（含删除数据、下线服务等），在这个层面上，大家都实现相对一致的视图，提供通用的接口。算法的互通则是非常细致和场景化的，每一种算法都有自己的特点，其密码学基础、运算规则、协作流程都会不一样，反过来对的管理资质和节点网络的拓扑，都会提出更多的要求。

在互通基础上还有“自洽性”、“安全性”、“正确性”等要求，而且随着领域的发展，不断增加更多功能的“扩展性”也非常重要。之前，可能大家是在埋头苦干，积累技术和经验，以后在落地时，则需要更注重接口和规范，开放心态，大家一起沟通共建，通过开源开放的方式寻求共识和共赢。

总结一下，关于隐私计算发展的几个思考：

第三，实现标准化和普及化，以推动新技术和新理念的规模化落地。比如相关的行业标准、评测体系，这对帮助从业者理清发展道路、达成行业要求大有裨益。

区块链发展这么多年，除了技术本身，其实最难的是“怎么解释清楚啥是区块链”。希望在科普推广方面，方兴未艾的隐私计算能有更多的新思路，实现更好的效果。

回顾区块链和隐私计算的热潮，我们看到产业和社会在呼唤数据安全和隐私保护，行业也已经有了不少可用的研究成果，得到了一定的认可。展望可见的未来，我们将更加开放、务实，聚焦用户和场景，探索规范的、规模化的、可持续的应用之路。

同盾的知识联邦是一个统一的安全多方应用框架，它支持安全多方查询、安全多方计算、安全多方学习、安全多方推理等多种联邦应用。知识联邦在借鉴一些相关技术的同时，也具备一定的独创性，尤其是在认知层和知识层联邦都是自主创新的。知识联邦与其它技术领域，如联邦学习、区块链、隐私计算、安全多方计算等，都有着紧密的关系。

谁说大象不能跳舞？

2020于全体银行而言，是一场无预告的终极考验，一轮最直观的金融科技对决。疫情让网点流量骤降到接近于0，全方位挑战银行线上服务水平，检验那些连年增加的科技投入，有多少真正变作数字化、智能化的一点一滴。

踏进2021，银行们迎来周密复盘、整装待发的最好时间节点。

在过去这一年，银行更努力地摆脱大象转身的刻板印象，告别以往被各路创新推着走的窘况，试图在金融科技和数字新基建的浪潮里承担更主动、开放的角色，以轻快敏捷的步伐持续向前。

没有一家银行不想拥抱AI，没有人愿意错过数智化转型的未来。在梳理数十家银行AI全布局，以及「银行业AI生态云峰会」多位嘉宾的分享过程中，我们逐渐发现银行业AI的那些挑战和困境，那些艰险之处同样是机遇所在。

数据安全与隐私保护

银行业AI，首先被AI本身正面临的数据困境，和日渐收紧的数据监管尺度拦住。

在技术维度不断向前奋进的同时，银行必然要思考的一个议题是：业务创新与隐私保护如何兼顾？

雷锋网AI金融评论主办的《联邦学习系列公开课》曾对这一问题展开过系统深入的探讨。第一节课上，微众银行首席人工智能官杨强就直接点明：“人工智能的力量来自于大数据，但在实际运用过程中碰到更多的都是小数据。”

平安科技副总工程师王健宗也在课上指出，“传统的AI技术必须从海量的数据中学习或者挖掘一些相关的特征，利用数学理论，去拟合一个数学模型，找到输入和输出的对应关系，比如深度学习中训练网络的权重和偏置，模型效果与数据量级、质量、以及数据的真实性等有着密切的关系。”

一个典型例子就是银行信贷风控：现在大部分AI应用都由数据驱动，信贷风控更需要大量数据训练，但大额风控的案例又非常少。“要是来做深度学习模型，只用少量这种大额的样本远远不够。”杨强解释。

小数据需要“聚沙成塔”，同时又面临侵犯隐私的可能。为此，网络安全与数据合规领域的立法进入了快车道，滥用数据和爬虫也受到过严厉整治。

虽然目前《数据安全法》还只是处于草案的状态，但是草案明确提出要关注数据本身的使用，需要在保护公民组织、相关权益的前提下，促进数据为关键要素的经济发展。

数据被称作是新时代的油田，但银行该怎样通过AI摸索出更高效、更合规的开工具？

在「银行业AI生态云峰会」第一场演讲中，微众银行区块链安全科学家严强博士就对银行必备的数据安全与隐私保护思维，进行了深入讨论。他指出：

在数字经济时代下，银行业AI发展必须要尊重“数据孤岛”作为数据产业的原生态，隐私保护技术则是打破数据价值融合“零和博弈”的关键，需要打通隐私数据协同生产的“双循环”。

而区块链是承载数据信任和价值的最佳技术，对于隐私计算和AI应用中常见的数据品质等难题，都可以通过区块链进行互补或提升效果。

联邦学习、TEE可信计算、安全多方计算等多个AI技术路线也正尝试落地于银行的核心业务场景。

AI金融评论了解到，除了微众银行，江苏银行2020年也已开展联邦学习方向的探索，他们与腾讯安全团队合作，基于联邦学习技术对智能化经营进行联合开发和方案部署，在联邦学习技术支持下进行金融风控模型训练。

银行数据库

以“数据”为线，银行前中后台的升级轨迹清晰可见。

如果说前些年的银行科技，讨论度更集中在前台智能化应用，那么如今中后台建设开始更多地来到聚光灯下，讨论它们为银行数字化转型呈现的价值和意义。

这当中的一个重要模块，就是银行数据库的改造升级。

我们曾经报道，Oracle自进入中国市场以来，在银行数据库市场，一直具有压倒性优势，也是许多银行的购首选。

由于长期使用Oracle，不少银行形成较严重的路径依赖。平安银行分布式数据库技术负责人李中原也曾向AI金融评论表示，系统迁移和重新建设需要大量成本，从单机变为多机群体，故障发生的故障发生的概率和维护成本都会加大，对整体系统运维将是巨大挑战。（详见《银行业“求变”之日，国产数据库“破局”之时》）

但随着银行业务创新需求愈发复杂，传统数据库在技术边界、成本、可控性方面越来越不相匹配；购数据库的来源单一也让银行陷入非常被动的处境。

而云计算的出现，让Oracle在数据库市场接近垄断的地位有所动摇，各大互联网云厂商杀入战场。

腾讯云副总裁李纲就表示，云化数据库胜在成本低、易扩容两大特点，任意一台X86的PC服务器就可以运行，理论上也有着无限的横向扩展能力，这都是Oracle等传统数据库难以企及的优点。

中国数千家银行由此获得更多选择余地，开始从集中式数据库迁移到分布式数据库，一场事关“大机下移”的漫长征途就此展开。

这场变革已有先行者，例如张家港行在2019年就将其核心业务系统放在了腾讯云TDSQL数据库上，传统银行首次为核心系统选用国产分布式数据库；2020年，平安银行的核心系统也完成切换投产，新核心系统同样用了国产数据库。

在「银行业AI生态云峰会」上，腾讯云数据库TDSQL首席架构师张文就深入分享了张家港行和平安银行这两个典型的数据库迁移转型案例。

以平安银行为例，其体量之大，意味着应用改造更具挑战性。张文解释道，为了配合此次改造，应用引入了微服务架构对应用进行了拆分和解耦。对账号的分布进行了单元化划分，以DSU为一个逻辑单元，单个DSU包含200万个客户信息，单个DSU同时处理联机和账务两种业务。

但国产分布式数据库也同样还在成长当中，张文也指出了目前金融级分布式数据库面临一系列挑战点，除了有可伸缩、可扩展的能力，更要解决高可用性、数据强一致性，同时探索更具性价比的性能成本，以及为金融机构打造更易上手的、更产品化的成熟解决方案。

中台建设

“中台建设”这个热门关键词，不再是互联网公司的专属。银行也不例外，甚至更需要中台。

银行这样的大型机构，架构极其复杂，还有跨部门多团队的协作，海量数据日积月累之下如同年久失修的危楼，更需要及时、持续的治理。

在看来，银行拥有大量的数据、技术和人才，却往往“各行其是”，部门之间没有配合意识、独立造烟囱；技术流于表面，无法链接、深入，这造成了银行的大量浪费。

中台的体系化建设和顺利运转，才能将这庞大体系中的“死结”一一梳开。

建设银行监事长王永庆就曾指出：中台建设是商业银行数字化经营转型的关键环节，认为商业银行数字化转型的必然归宿是生态化、场景化。

尽管商业银行在多年经营过程中沉淀了一定的竞争优势，形成了各具特色的内部生态系统，但目前仍是封闭的、高冷的，还无法满足数字经济对开放式生态化经营可交互、高黏性、有体感、无边界的要求。

因此，建行也已在数据中台先行一步，其落地上概括为5U（U是统一的意思），包括统一的模型管理、统一的数据服务、统一的数据视图，统一的数据规范以及统一的数据管理。

为求轻松支撑亿级用户，实现高时效、高并发场景化经营，招商银行近两年也在中台和技术生态体系的建设上持续发力。去年年底发布的招商银行App9.0，迭代需求点超过1800项，“10+N”数字化中台建设就占据了相当的比重。

如何构建金融机构需要的数据中台？

在「银行业AI生态云峰会」上，360数科首席科学家张家兴就用“三通三快”概括了数据中台的标准：

金融机构面对着海量用户、复杂业务，一个优秀的数据中台，必须是达到多业务打通，内外数据互通和用户关系连通，同时还要做到数据的实时处理快、使用快、需求响应快。

他进一步强调，数据与AI融合得非常紧密，如果数据中台和AI中台各自建设，两者之间将不可避免地存在割裂的现象。

基于此，360数科也推出了自己的数据AI融合中台，将最上层数据平台，到中间数据服务支撑的平台服务，再到整个数据资产的管理，到最下面整个数据技术架构的设计都进行调整，并且将自身沉淀的AI能力嵌入其中。

张家兴也在云峰会的演讲上透露，360数科研发了一项联邦学习技术——分割式神经网络，通过神经网络在高维空间，Embedding不可逆的特性，使得不同参与的数据合作方只需要传递Embedding向量，见不到原始数据，但最终可以使模型产生目标效果。

银行信贷智能风控

而在过去一年里，银行信贷风险管理，仍然是最引人关注的方向之一。

关注度一方面来自于，受疫情影响而剧增的逾期和坏账风险，如何借助技术手段“端稳这碗水”，把握好信贷支持尺度，成为银行、消金公司和风控技术服务商们的开年大考。（详见《信贷战“疫”：一场给风控的开年大考》）

而另一方面，2020年下半年起，针对金融科技或是互联网金融的监管“红线”逐渐清晰。例如《商业银行互联网管理暂行办法》，其中就明确提出了对商业银行的风险管控要求，和对合作机构的管理规范。

尽管结合AI、大数据的智能风控在银行科技应用中不再新鲜，但这并不意味着智能风控已经足够成熟——数据壁垒、自有数据累积、数据特征提炼、算法模型提升，被认为是大数据风控目前所面临四大困境。

某商业银行负责人就曾表示，在模型建设和模型应用过程中普遍存在数据质量问题，包括外部数据的（黑产欺诈）和内部数据的滥用等，在模型迭代方面，很多银行只追求迭代的速度和频次，而忽略了最终效果。

前百度金融CRO、融慧金科CEO王劲进一步指出，数据规范和治理体系不健全，数据质量差且缺失率高，技术能力不足，复合型科技人才匮乏等因素都是银行等金融机构无法做好模型的重要原因。

王劲曾在有着“风控黄埔军校”之称的美国运通工作17年，负责过全球各国各类产品相关的700余个模型提供政策制度和独立监控。在云峰会上，他也结合自身二十余年风控经验，剖析了金融风险管理中的那些理念误区。

“很多人并不是特别理解，风险管理永远是一个寻找平衡点的科学。”王劲认为，风险管理平衡有着这样的核心三问：

他也解析了银行等持牌金融机构做好风险管理平衡的核心要素，谈到风险管理最重要的就是对数据的把控，“金融公司成立之初就要思考数据的生命周期。首先要从对业务产品和客户的选择当中，决定需要什么样的数据。”

数据战略是一个相对长期的落地过程，机构首先要立下数据选择的原则和条件：要考虑的不只是数据的合规性、稳定性和覆盖率，更要考虑数据的新鲜度、时效性和时间跨度。

从模型建设的角度出发，王劲指出，一个卓越的风控模型应当具备辨别力、精准度、稳定性、复杂度和可解释性五大要素，“原材料”数据、模型架构和算法的选择，衍生变量的出现，对模型的监控和迭代，以及对y的定义和样本的筛选，无一不影响模型的“锻造”。

在他看来，银行等金融机构如果能在身份识别和控制、数据安全管理、风险模型管理，和自动化监控体系方面，做到高效完善，将会是非常理想的一种状态。

RPA与内部流程优化

还有一个关键词，在各家银行年报中出现频率越来越高，那就是RPA（机器人流程自动化）。此前AI金融评论也曾举办《RPA+AI系列公开课》，邀请到五位头部RPA厂商高管分享RPA与金融碰撞出的火花。

RPA的定义，很容易联想到2012年左右的“流程银行”转型潮。当时的流程银行，意为通过重新构造银行的业务流程、组织流程、管理流程以及文化理念，改造传统的银行模式，形成以流程为核心的全新银行经营管理体系。

如今银行的转型之战，全方位升级为“数字化转型”，内部流程的优化改造在AI和机器人技术的加持下持续推进，RPA也迅速成为银行数字化转型不可缺席的一把“武器”。

达观数据联合创始人纪传俊在「银行业AI生态云峰会」上指出，RPA+AI为银行带来的价值，最明显的就是减少人工作业、降低人工失误，提升业务流程效率，同时也提高风险的预警和监控能力。

AI金融评论注意到，已有多家国有大行将RPA投产到实际业务中。

以工商银行为例，RPA在工行的应用覆盖了前台操作、中台流转和后台支撑等多个业务场景，在同业率先投产企业级机器人流程自动化（RPA）平台并推广应用，全行累计46家总分行机构运用RPA落地实施120个场景。

建设银行同样也引入了RPA，建立国内首个企业级RPA管理运营平台，敏捷研发业务应用场景100个，实现人工环节自动化、风险环节机控化。

农业银行方面则透露，农行目前还处于技术平台建设阶段，之后将以业务、财务业务等为试点落地RPA需求。其实施策略，是建设全行统一的RPA技术平台，面向总分行各部门输出RPA服务。

中国银行在2017年底，旗下公司中银国际就已有RPA的概念验证，团队成功投产20个机器人，分别在不同岗位执行超过30个涉及不同业务流程的自动化处理工作，也与RPA厂商达观数据展开了合作。

纪传俊也在云峰会上分享了目前AI+RPA在银行各大典型场景的落地：

例如智慧信贷，面向的是整个银行最核心的流程——信贷流程，分为贷前、贷中、贷后三大阶段。其中涉及数据查询、数据处理、财务报表、银行流水等专业环节，需要完成基础信息的录入、尽调报告的审核，而这些环节中的大量重复劳动，可以基于AI、OCR、NLP等技术自动化完成。

区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。所谓共识机制是区块链系统中实现不同节点之间建立信任、获取权益的数学算法。

1、狭义来讲，区块链是一种按照时间顺序将数据区块以顺序相连的方式组合成的一种链式数据结构，并以密码学方式保证的不可篡改和不可伪造的分布式账本。

2、广义来讲，区块链技术是利用块链式数据结构来验证与存储数据、利用分布式节点共识算法来生成和更新数据、利用密码学的方式保证数据传输和访问的安全、利用由自动化脚本代码组成的智能合约来编程和操作数据的一种全新的分布式基础架构与计算方式。

扩展资料：

1、2008年由中本聪第一次提出了区块链的概念，在随后的几年中，成为了电子货币比特币的核心组成部分：作为所有交易的公共账簿。

2、到2014年，“区块链2.0”成为一个关于去中心化区块链数据库的术语。对这个第二代可编程区块链，经济学家们认为它的成就是“它是一种编程语言，可以允许用户写出更精密和智能的协议，因此，当利润达到一定程度的时候，就能够从完成的货运订单或者共享证书的分红中获得收益”。

3、在2016年，俄罗斯联邦中央证券所（NSD）宣布了一个基于区块链技术的试点项目。许多在音乐产业中具有监管权的机构开始利用区块链技术建立测试模型，用来征收版税和世界范围内的版权管理。

4、区块链的时间戳服务和存在证明，第一个区块链产生的时间和当时正发生的被永久性的保留了下来。

5、比特币公司BTCC于2015年推出了一项服务“千年之链”即区块链刻字服务，就是用的以上原理。用户可以将通过这项服务将文字刻在区块链上，永久保存。

参考资料：

真正的人生烂牌是什么？

口述|梁文斌资深新媒体营销及强黏性社群研究者和实践者，多家知名企业社群咨询顾问，公众号“社群那些事”创始人：知乎专栏作者，在行认证行家，自2012年开始研究并投身于新媒体及强黏性社群营销的实践中。致力于为小微创业者提供新媒体及强黏性社群营销的咨询和服务来源|以太创服A+社晚八点分享有关本文的主题——如何激活你的社群，我们可以分两个部分进行阐述，第一个部分是为什么要激活你的社群。社群营销有三个基本设，第一个设是越信任越转化，大家越信任你，在微信群里面能够转化的可能性越高；第二，微信群的互动能够带来信任；第三，微信群越活跃，转化的可能性越大。这是社群营销的一个基本设。第二个部分是，为什么要做激活社群的动作，是因为在绝大多数社群营销的现场，我们可以发现社群营销用了很多工具。不管是活码也好，不管是建群宝也好，爆汁裂变也好，也不管是小U管家机器人也好，这些工具在微信生态下面，特别是微信群生态下面的应用的越来越广泛。但是这些工具的运用其实并不能带来一个状况的改善，这是目前社群营销的现状。首先我们分析来自《小群效应》的微信群数据，这组微信群的数据体量较大，每天新建的微信群大概有两百万到三百万之多。但是两百万到三百万的微信群中，40%以上的群会在七天里面死掉，只有30%左右的群会艰难的活过一个月。所谓死掉就是在七天以后，微信群中已经基本没有活跃度，只有30%的群在一个月以后还有一些活跃的迹象。对于绝大多数人非常热衷的500人的微信群，其实活跃人数也不超过社群成员总人数的10%。我们可以发现，绝大多数人建社群，很多时候都是靠到处发红包，拉人建群，或者将二维码发至朋友圈，或者微信群里面，基本上靠人力，没有一套系统化的运营机制。绝大多数社群建好之后，建立者并不主动运营，希望它能够自动活跃起来，其实这只是一个幻觉。例如导演拉了一批演员到片场，结果导演却离开了，导演又如何能够希望演员去主动拍戏。这个道理换到线上的微信群其实也是一样，每一个社群都是需要强运营的，这是我第一个基本的观点。我认为社群活跃有两个基本条件，这两个基本条件是基于一个设，第一个设是工具价值另一个叫情感价值。什么叫做工具价值？汽车能够提供运输，打印机能够提供打印的功能，这都属于工具价值，那么手机可以提供通讯功能，包括我们使用的建立社群的各种工具，这都是工具价值，因此社群首先要满足一个工具价值。第二个设，所谓的情感价值，例如豆瓣社群里前面几年有一个叫做“**音乐”的社区，这是典型的社群的情感价值。所以作为社群建立者首先要做的事情，是评估社群能满足两种价值的哪一种，或者是两种价值的合二为一，这是我们首先要思考的。我们自己建了一个社群组织者的社群，这是一个什么社群？又有什么痛点？很多人在转发文章的时候，会请别人帮助转发，其实在群里面发红包求转发效率很低，很多人拿了红包就不转发了，这是很典型的一个痛点。这个社群的门槛是微信好友人数300以上，或者微博粉丝数200以上的人才能进。这个社群的典型活动，是在群里面发定向红包，每个人五毛，说清楚任务、要求，觉得自己可以做的再抢，抢红包不转发的直接移出。我们会看到这个社群不提供别的价值，只提供转发的价值，提供分享的价值，这就是典型的工具价值。那么第二个工具价值的很经典的案例，是一个叫做“10万+分享群”的社群。这个群建立的目的只是分享所有有关现在文章阅读量达到10万+的文章，而且这个社群里面从来不允许任何方式的聊天，每次只是把分享的链接放到微信群里。对于很多新媒体的从业者来讲，他们非常希望知道现在在朋友圈里面哪些10万+的文章正在被阅读、正在流行、正在被转发，这个社群就提供了一个很经典的工具价值，就是帮你找到，因为每个人都会去分享10万+以上当前正在流行的文章，那么这个微信群很典型的一个价值就是10万+的一个索引。所以我们建立社群之前，首先要问自己这个社群到底解决了社群成员什么问题，这是从你社群组织者的角度来看待。那么换成社群成员的角度来看，即参加你的社群到底有什么好处。对于绝大多数想建社群的人，首先问的问题是我应该用什么工具去建这个社群，这些工具的问题其实是其次，最重要的问题是想清楚社群到底提供什么样的价值，因为进入社群的人都是理性的，他们一定想从这个社群里面求得一些价值，求得一些产品，求得一些服务，这才是根本问题，因为从社群本身来讲就是一个产品。如果社群是你的产品，那么现在就请问自己几个问题，你的产品准备给用户提供什么服务，是帮助链接相关人群，还是帮助链接，这是第一点。第二个，满足了哪些需求，解决了哪些痛点，是人脉方面，还是知识方面。第三个，为什么你的社群比别人的社群有优势，是人群高端，还是服务专业。第四个，怎么设计激励体系，是物质上做激励，还是精神上做激励，这些是我们首先要思考的问题。除了工具价值以外，我们提到的第二个价值叫做情感价值。对于社群来讲，如果想让社群活跃，那么第一个要做的事情就是满足每一位社群成员的存在感。因为在社群里面，都不是明星，但其实在几百人的社群里面，每个人其实都可以做网红，而且只有你请他作为社群里的网红出现，他才会有存在感。这里面有几个设，第一个设是三人行必有我师，而且每个人在世界上都是独一无二的存在，社群一定要想尽办法，让他展现自己的专长，这是非常重要的。接下来举个例子，对于一个二手物品的交换群，在这个微信群里面对于二手物品怎么清洁一定有专业人士，这是第一点。第二，针对二手物品怎么拍更加漂亮，社群中一定有人对单反、对摄影很感兴趣，他知道怎么把二手物品拍的更加漂亮。第三，关于二手物品的价格评估和选购，一定也有人很有经验。第四，有关二手物品怎么保养，也一定有人擅长。因此对于一个二手物品交换群而言，已经有的这几个点里面，大家已经我们可以找到每个领域的专业人士发言，这对于在社群里面打造网红有很重要的作用。例如运营母婴社群，其实母婴社群是自带活跃的，因为对于妈妈来讲，有很多很多的话题可聊。但是还是有很多人认为自己的母婴社群不够活跃。其实如果稍加留意一下，我们就会发每一个母婴社群下面都有很多的细分话题。例如宝宝睡不着怎么哄，宝宝换牙要注意哪些细节，每一个细分的话题下面都有在这个方面比较擅长，或者是有经验的妈妈，这就是可以挖掘的社群网红，进而请她们出来做一个分享。围绕社群运营的主题，在社群中其实可以找到很多细分领域里面的IP，因此，我们应该意识到，社群应该是去中心化的，对于每个社群来讲，以前的模式里面是一对多的上客模式，也就是说我说你听，只有一个中心，但是这个模式是不平衡的。比较好的模式是在社群中塑造多个IP，也就是多个中心。去中心化有几个好处。第一是减少单个中心不可靠的风险；第二，当社群树立多个IP的时候，每一个IP都会带来流量；第三，每一个每一个小的IP都会有很强烈的参与感，这才是满足每一个社群成员在这个社群里面都能找到自己的存在感的方法。但是满足这个存在感其实有很多的准备工作，下面将介绍几个精细化运营的方法。第一个精细化运营的设计叫做入群的门槛，因为只有同频才有话聊。《小群效应》中介绍了几个原则，包括“三近一反”原则：相近兴趣、相近年龄、相近地域的相互帮助，却又存在冲突和协作的人群，在一个社群里面会比较活跃。例如同城、同医院、同月龄段的妈妈一定会有更多的话题。门槛可以分成两个类型，一个门槛叫做有形门槛，第二个叫做无形门槛。有形门槛例如经济条件。第二个无形的门槛，很多的社群要求资历，经验，或者领域知识，这都是典型的无形门槛。还有一个无形门槛是制，互联网上最大的产品经理人社群就是一个典型的通过制进入社区的无形门槛的案例。第三个无形门槛是任务制，例如B站，在进入B站的时候，加入者会被要求答题，这就是一个典型的任务制的无形门槛。转发才能进入这个社群其实也是门槛，因为转发的动作，相当于在微信的朋友圈里面去消费了你朋友的信任，这也一个典型的无形门槛。内容本身其实也是一个门槛，就像我们自己做的很多自媒体的一个内容，它本身也在起一个筛选的作用，它也会被归类到前面的无形门槛中，这就是内容筛选的一个作用。第二个精细化运营的方法，就是信息调查，我曾经做了一个尝试叫做信息的登记，去登记每一位用户，例如从什么渠道了解到社群，他已经有什么样的，需要什么。关于搜集成员信息，可以取观察朋友圈的状态、私聊每一个社群成员，为加入你社群的成员做分组，加标签等。我们坐做信息收集的目的，是因为我们想在每一个细分领域里面找到这些细分领域里面的每一个独立的IP，能够让他们各自找到自己的存在感在社群里面，因为只有在社群里面有存在感，他们才会活跃，如果没有存在感，他们不会发言也不会说话。前面的准备工作做好了，下一步就是激发分享。分享其实有很多种形式，比方说一句话、一张、一个表情、一句语音，这些都是分享。大家为什么会去分享？因为每一个社群的人、都有诉求，这个诉求其实分成两点，第一点叫做利益诉求，直接商业转化寻，比如我自己做的社群，如果有自己做社群的工具也好，社群的小程序也好，社群的软件也好，它在社群中分享的，有自己很强烈的利益诉求。第二个是有存在感的需求，比如我自己做了10万+的文章，比方说我做了朋友圈的一个刷屏动作，这些都是可以值得得瑟、值得炫耀、值得去寻找共鸣的，如果能找到这些社群成员的诉求，能够请他们来做分享，这个分享就会变得很简单。满足存在感的还有一个方式——@，如果把这个场景换到线下来，你就会发现@其实就是把话筒递到用户嘴边的方式，这是在社群里面体现存在感的非常重要的技巧。有关满足存在感，其实非常考验运营人的情商，《社群营销》的一个曲线显示社群成员数量在增长的时候，日均的信息量在不断的增长，但是人均的信息量在不断下降，因此社群成员数量在增长的时候，每个人的存在感是在降低的。数据显示150人到300人之间的群会比较活跃，同时每一个人都希望加入大群，但是却在小群活跃。当然这个数据并不一定适合所有的行业、所有的人群，但这是一个基础的观察。以下分享几个常见的激活小技巧，第一个小技巧叫做换群机制，设有两个教室，每个教室500人，当交流进行到到第二天的时候，同样教室中的人已经没有什么话可以聊，这时候可以把其中两个群的500人各自250人换到另外一个群里面去，此时社群会呈现另外一种活跃，这就叫做换群机制。第二个机制叫做淘汰机制，淘汰机制实际上也是门槛，因为门槛不只存在于用户加入的时候，这个淘汰机制的KPI可完全由社群管理者设定。这些设置不一定由人工去统计，它完全有可能用微信群机器人统计。淘汰机制的典型例子是行动力社群，例如跑步、读书、减肥、早起、吃早餐这些需要长期坚持的活动，可以用来建立行动力社群，然后设立进入门槛，也可以设立对赌机制，比如京东金融开展的“早起”活动，用户缴纳一百元押金，如果按时早起，押金会按时每天返还，没有早起的人的押金也会随机发放给早起成功的用户，这样的机制也会保持社群的活跃。这些创造活跃的机制或方式本质上都属于刷新机制，一个社群只有不断涌入新的元素、新的玩法，社群才会活跃。还有一个机制叫做快闪机制。例如把公众号里面的人全部导入微信群中，每个人在微信群里面按照固定格式填写城市、昵称、，那么每个人都按照固定格式在社群中发言。快闪机制最重要的特点是微信群会在一段时间以后解散，因此微信群会迅速充满想要获取需要的人，这样的社群也会非常活跃。

区块链如何解决保函痛点(区块链保险解决的问题)

真正的人生烂牌是不能做自己生命的主人——面对欲望眼巴巴张望、面对困难自我否定、面对诱惑无法抵抗、面对失败一蹶不振。步步踩在人性的弱点。人终将脱离襁褓独自面对生活的起起落落、风风雨雨，真正的人生烂牌不是贫穷的出身、不是羸弱的身子、不是突然的天灾、不是平庸的外表、更不是所谓不好的命运。可谓强者自省、弱者抱怨。

本篇内容如下：

什么是真正的烂牌？

如何积极对待人生？

人生一副牌子，没打到最后都不能确定是不是烂牌。但是，有些注定是烂牌。

那烂牌是怎么产生的呢？主要有以下原因：

缺乏人性的韧性，无法接受生活中的苦难

缺乏对可能性的洞察力，闭塞视野

避开重要问题，选择舒适的区域

首先，我想到的是某变形节目中，贫困的山区孩子去大城市感受别生的甘露，导致有的山区孩子立志努力学习改变命运，有的孩子却在大城市“染上”了“公主病”。不同的价值观催生了不同的人生轨迹，显然，立志改变命运的孩子不一定成功，但是染上公主病的孩子在醒悟之前永远不可能翻身。

范进中举是古时科考时代的悲剧，现代高考又何尝不是每个人心中的一根刺？落后农村女孩高考落榜，平平而终的例子是有的，不甘早早相夫教子、学技创业的例子也是有的。

面对命运的挑衅，不同的人给出了不同的答卷，当然也有空卷“英雄”。但是，我们的人生本身就是一次又一次考试，每个人都不经排练、预习。生活的结果也在答卷人的作为下反馈出来。

事物是曲折发展的，面对人生的答卷，精细并及时行动，才是对生命负责的正确态度。无论遇到多少不测，只要人还活着、信念没死，就有答卷的能力。那我们如何把人生这副牌打好呢？我有以下建议：

一、锻炼人性的韧性，有承受苦难的能力和不为之屈服的勇气，做自己人生的勇士

每个人的人生都多多少少有一点烂牌的成分，但是知难而退等于谢绝所有逆风翻盘的机会。《老人与海》中的老人就是充满人性的韧性的典例，85不是一个数字，老人在独自出海前准备好的韧性和勇气才是他的运气所在。最终大鱼只剩下骨架，但是老人却成为无可非议的勇士。

二、培养洞察人生可能性的能力，不给自己的人生设限、画圈，做自己人生的智者

人的认知也限制着一个人能走多远的路。如果人的洞察力、认知能力有限，能打的牌可能少得稀碎。高考并不是一个人唯一的出路，人总有独到的天分和潜力。可能上天在下一个关口就给你准备了礼物，而你却画地为牢，最终一成不变，一事无成。

而但凡有人逆风翻盘，这就不是一个糟糕的时代；但凡有一个人抓住了机遇，那就没有真正的不可能。

三、勇于挑战人生中最核心、最困难的问题，做自己人生的强者

一个人能把一副好牌打得稀烂，或者达不到应有的结果，其中重要的原因就是逃避了人生中重要但困难的问题，选择了最舒适度的区域，然后把一切怪罪到“时运不济”。直面人生痛点，勇于解决最核心的问题，才能成为真正的人生强者，而这种强大，无关牌的好坏。

人生有烂牌，说明还有逆风翻盘的机会，可怕的是一味逃避、掩耳盗铃。

心理学上有一个重要的说法，“知行合一”真正含义是你有什么样的认知就会有什么样的行动。所以，那些会逆风翻盘的人是真的想未来幸福快乐，而那些人生一副牌烂到底的人不是不想改变，只是更喜欢保留现在的快乐从而变得思维麻痹。

所以总结一句话，人生漫漫，有因必有果。

用影响性提问的方式，客户的痛点和兴趣点

浙商银行的区块链应收款平台解决了什么痛点

1、解决了传统供应链金融面临的核心企业确权操作繁琐。

2、供应商异地难等问题，是解决产业链中小微企业融资难、融资贵的良方。

区块链如何解决痛点，改变社交网络

其核心价值是能解决现行社交网络行业痛点，即：

安全性不足

低质量内容泛滥

自由权益受限

内容输出者无法得到应有收益

缺乏归属感与参与感

目前，常见的社交平台都是中心化社交。而中心化社交平台逐渐显露出一些问题：面对虚新闻的无力，商业广告降低内容质量，用户无法收到想看的原生内容，只能接受平台的分发等等。区块链让社交领域看到了新的解决方案。基于区块链技术搭建起来的社交内容发展平台的出现给社区类平台提供了新的发展思路。用户可以通过发表优质内容以及参与内容投票赚取平台发放的奖励，从而保证高质量内容的持续产出，形成良好生态。

区块链是一种技术，能够实现去中心化（Decentralized）。区块链技术也为社交网络提供发展新思路：

非对称密钥等加密手段解决信息安全瓶颈

去中心化平台运营保障用户自由权益和内容质量

社区投票机制为优质内容提供激励

而Hi享就是广州舜峰科技打造的一款致力于“区块链+社交”的App软件。Hi享以区块链为底层技术的社交平台，以内容为导向，通过积分激励、内容创新和增值等方式吸引用户积极参与平台话题、创作、分享、互动、聊天等，建立“物以类聚，人以群分”的社群，把同类人汇聚在一起，降低信任成本和社交成本。平台提供分布式共享账本技术、实现高效记账，打造诚信、和谐、优质的社区服务平台，且提供数据溯源。

Hi享-区块链网络技术的应用（区块链+社交），特点：

很好的解决了信息安全问题

点对点的数据可靠交付，更直接、更高效

弱中心化管理

倡导社区共享、自治的理念

产品核心功能

征信系统-运用区块链技术，构建社区诚信体系

信息安全-非对称密钥等加密手段解决信息安全瓶颈

匿名发布动态/阅后即焚内容-大胆分享你内心的秘密

兴趣圈-通过圈子发现志同道合的好友

奖励机制-输出内容产生价值，赚取HI币

产品核心价值：

构建安全、和谐、诚信的社区服务平台

技术特点

平台提供分布式共享账本技术、实现高效记账，打造诚信、和谐、优质的社区服务平台，且提供数据溯源。

8月28日，中国银行业协会组织召开“中国贸易金融跨行交易区块链平台”（简称“CTFU平台”）建设座谈会。会上，中国银行业协会与中国工商银行、中国农业银行、中国银行、中国建设银行、交通银行共同签署《CTFU平台服务协议》，正式拉开CTFU平台应用投产的序幕。

区块链作为金融领域的新技术，应用场景不断拓展，对整个银行业产生了深远的影响，各家银行也加大了对区块链技术的重视，利用区块链技术解决当前行业痛点。

银行业有哪些痛点？

[if!supportLists]1，[endif]审核验证成本高。目前银行很多操作都需要线下进行操作，而且银行业务依赖于纸质单据，在审核验证过程中需要大量的纸质材料，这样会消耗大量人力物力。

[if!supportLists]2，[endif]风险监控难。银行贸易涉及广，交易链条长，结算方式多，有时监管数据会出现未及时更新的情况，这将给银行带来潜在的业务风险。

[if!supportLists]3，[endif]信息共享难。在交易链上的各个部门之间相对独立，每个部门之间有着属于自己的系统、标准与管理模式，信息透明度低，这让各部门之间的信息难以共享。

[if!supportLists]4，[endif]融资成本高。银行为降低自身风险，要求融资缴纳保障金，提供抵押、质押、担保等，这进一步加大了企业的融资成本。

区块链又是如何解决这些痛点的？

以CTFU为例，中国银行业协会会长、中国建设银行董事长田国立介绍CTUF平台时，指出平台将发挥四个作用：

1，实现跨行贸易金融产品交易信息的标准化、电子化和智能化，促进供应链金融发展。

利用区块链技术，将交易信息上链，将各个银行间的标准进行统一，再将各种纸质材料电子化，减少人力物力成本的同时，还能确保交易信息的可信度，促进供应链金融的发展。

2，提高贸易融资效率，降低融资成本，增强金融服务实体经济质效。

在区块链内，信息将变得更为透明，银行内部各个部门之间的沟通也变得更为方便快捷，提高了融资过程中各方的协作效率，融资流程得到优化，降低了融资成本。

3，利用区块链技术“分布式存储、交易可溯、不可篡改”等特点，有效防控贸易金融业务风险。

利用区块链的不可篡改的特性，结合数字签名与交易追溯，可以有效实现信息可信化，有效解决银行的信任成本与审核验证成本，便于银行对贸易金融业进行风险管控。

4，有利于共享和利用，提升协会服务会员水平。

在区块链技术的帮助下，各家银行之间能通过端对端的进行数据交换与有效核验，将与信息进行共享与利用。

目前看来，贸易金融与供应链金融是传统金融中区块链最具可行性的应用场景。但区块链技术所带来的可能性肯定不仅限于此，银行对区块链技术的探索将越来越多，区块链技术在贸易金融领域的探索与应用值得期待。

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思维能力｜四步升级你的结构化思维

用影响性提问的方式，客户的痛点和兴趣点

客户的问题是被你问出来了，但他的伤疤揭得还不够，客户感觉有没有你的产品都无所谓，是因为你还没有引起他足够的痛苦。你应该再通过影响性提问让他进一步认识到问题的严重性，让他不敢怠慢，加强问题需要解决的急迫性。

正确话术解析:

(1)销售:“如果这样的问题长期持续下去，对您公司的发展些有什么影响呢?”

(2)销售:“您的老板会如何看待这个问题呢?"

(3)销售:“姐，我特别好奇，是什么影响您做出选择，从餐饮行业直接转战到美容行业呢?而且现在事业还这么成功?”

互联网法院能解决哪些实际痛点？

这是我的杏壳力（Thinker）训练体系搭建过程的NO.1篇精华干货笔记

旨在把我所学到的提升思维体系的方法论和感悟输出为可供自己反复消化吸收、可给需要的人带来新知启发和思路的「知识小晶体」

笔记的目的在于总结和指导实践

而思维力知识体系的搭建却是为了优化更新自己的「软件系统」，升级系统才能更好的兼容更多的应用，排除更多的bug.

本篇学习笔记的课程为：得到精品课-李忠秋的「有效训练你的结构化思维」

1.在接触或了解了很多大牛和成功的前辈之后，发现他们之所以如此“牛叉”和“强大”，都有一个共同的特点：高效的思维方式。

2.在工作和生活中我一直很困惑：为什么同样的一个任务，总能够有人可以又快又精准的给出“庖丁解牛式”的解决方案，我该如何修炼和习得这样的能力。

3.磨刀不误砍柴功：在工作的协同和日常处事中不少见到“用战术上的勤奋来掩盖战略上懒惰”的人。而“结构化思维”确是一种可以贯穿到生活和工作方方面面的一种处理和解决问题的“利器”，是大脑的磨刀石，找到这块好的磨刀石，我也能更加高效的磨好我的“刀”

4.日常沟通中的体会和痛点：有的人用简单的几句话就能在会议上获得高效的反馈结果，可是有的人还没想清楚自己想说什么，就霹雳吧啦的说了一大堆，结果无人会意，浪费了大家的时间。

1.“哎，我这人表达能力不行，你不要让我去和业务方对接，我说不清楚！”

2.“这个述职PPT我真不知道咋写，我写作能力不行啊！”

3.“小李这个项目的交付时间又延期没完成，肯定是能力不行吧？”

等等

1.不是你的表达、写作或是沟通能力不行，根本的原因是因为你没有形成快速有效处理信息的思维方式，逻辑结构不清晰。

2.你认为的那些“反应快”很聪明的人，那些处理事情麻溜又靠谱的人，那都是因为他们更加懂得通过有效的思维方式，对信息进行归纳整理，准确的抓住核心，“三思”而后行。

3.每个人的大脑容量都是有限的，但是它偏爱有规律的信息，有时候不是我们不会记忆，不会处理信息，而是方式不对

part1.科普：用金字塔原理解析一个案例来介绍什么是结构化思维

part2.应用步骤一：通过纵向的分析，教你怎么从凌乱的信息中筛选有效的信息。核心方法论：识别结论、理由和事实。

part3.应用步骤二：通过横向的分解，教你如何使用mece法则来完成归纳整理信息的工作。

part4.应用步骤三：总结了提炼信息结论的两种方法和运用方法-工作总结用归纳法，说服别人用演绎法

part5.应用步骤四：如何用"论、证、类、比"四个原则清晰有效的表达自己的信息。

「什么是结构化思维」

“结构化思维”简单来说，就是 面对问题的时候你可以通过某种结构，把它拆解成一个个你能解决的部分。

「一个使用案例」

拆解案例：如何把一杯200ml的水装进100ml的杯子？

STEP1:分析装不下的原因

1.杯子太小装不下

2.水是液态的，会流

3?.外部环境因素，地球有重力

4.通过金字塔模型拆解为下图

STEP1:针对每一个问题分析解决方案

（1）从杯子方面来分析：

a. 从材质上考虑可以考虑换个像气球一样的杯子。随着水倒进去，这个杯子就会变得越来越大，

b.从个数上考虑用两个100毫升的杯子，总之你所有的办法都是解决容积问题的。

（2.） 从水会流动这方面来分析：

才水的材质考虑可以把水冻成冰柱，那么，哪怕是300毫升的水也可以放到杯子当中去。

（3. ）从外部环境方面来分析：

从环境的条件考虑地球是有重力的，那就可以考虑把水和杯子拿到太空当中去，这时候水变成水球，再多也装得下。

在案例中所用到的思维方式叫做：金字塔结构

金字塔结构的特点：

1.先总后分

2.从整体到局部

3.不拘泥于细节

4.从无序到有序

「当没有明确目标的时候，如何使用金字塔模型处理海量的信息」

方法：倒过来

最上面的一层是你接收到的各种各样的信息，经过归纳、提炼，进入到下面一层，最后沉淀下来，可以得到最底层的结论。

结构化思维的纵向的总分结构

在工作和生活中面对的两种信息：

①你有明确的目标，或者是待解决的问题。

那么，在主动识别信息的时候，就要特别去关注信息和你的目标之间的关联性。

如何找到信息和目标之间的关联性？

-找关键词：以研究比特币为例。你应该识别的关键词，就是 “比特币”、“虚拟货币”、“挖矿”， 或者是比特币的创始人 “中本聪” ，这样的关键词。

②第二种，是被动地接受大量的复杂信息。

这时，就需要用 结构化思维的方式 来对信息进行高效识别。

（1）识别结论、理由、事实

STEP1:找到信息中的“结论”

什么是结论：

结论就是中心思想，它首先是个观点，也就是从一定的立场或角度出发，对事物和问题的看法。

怎样提取出结论：

a.找到对方话语里表示结论的提示词

比如：因此、由此可知、可以断定、所以、表明、我要说的重点是、证明了、问题的实质是……等等。

b.关注信息中的几个重要位置

比如：因此、由此可知、可以断定、所以、表明、我要说的重点是、证明了、问题的实质是……等等。

c.如果是面对面地交谈，你可以问问对方：“所以呢”。

STEP2:辨别支持结论的理由

为什么要辨别理由：

判断一个结论是否有价值，首先要去观察这个结论是不是有理由支撑。

如何找到对方话语里表示理由的关键词

比如：原因是、因为这个事实、有下列原因、鉴于、证据是、第一、第二、第三等等。

STEP3:找出信息中有哪些是事实

前面说的结论、理由可以是主观的，但是事实一定是客观的。

什么是客观的：

数据和不带感彩的事例是客观的。它是通过金字塔结构拆解到最后，支撑结论和理由的东西。

为什么事实很重要：

接受信息时，只有最后的事实是可靠的，并且用它来支撑前面的理由和结论的逻辑是顺畅的，那你接收的整个信息才是完整可信的。

结构化思维的横向拆解

「 为什么要信息分类」

一个分类里相近的事物会更容易记一些

「用什么方法来分类」

MECE（法则来自于麦肯锡）

中文释义：相互独立、完全穷尽

原则：不能有交叉，也不能有遗漏，也就是“不重不漏”

五种分类的方法：

①二分法

就是把信息分成A和非A两个部分。

比如国内、国外，他人、自己，已婚、未婚，成年人、未成年人，左右，男女，收入和支出，专业和业余等等。

②过程法

也就是按照事情发展的时间、流程、程序，对信息进行逐一的分类。

你在日常生活当中制定的日程表，解决问题的6个步骤，达成目标的3个阶段，其实都属于过程分类。过程分类法特别适合用于在对项目进展和阶段的汇报上。

③要素法

这种分类方法是用于说明事物的各个方面特征的。

比如说优秀员工的7种品质、公司的组织架构图等等，

都是把一个整体分成不同的构成部分。可以是从上到下，从外到内，从整体到局部。

④公式法

可以按照公式设计的要素去分类，只要公式成立，那这样的分类就符合MECE原则。

比如：销售额=单价×数量

这里就是把销售额通过公式拆解成了单价和数量。

⑤矩阵法

比如我们在安排工作的时候，有一种分类方式，是把你的工作分成以下四种：

（1）重要紧急，（2）重要不紧急，（3）不重要但紧急，（4）不重要也不紧急。

然后可以把它们填到4个象限当中去，这4个象限就是我说的2×2矩阵。这种分类方式就叫做矩阵法。

这种分类方式的关键在于，你要使用2次二分法。

MECE的好处：不仅仅是可以对全部信息进行归类整理，还在于，你对事物的构成要素进行MECE思考的时候，甚至可以激发你没有想到的点子，拓展你的思路。

特定场景的分类模型

①3C模型

公司（Company）

顾客（Customer）

竞争对手（Compe）

②做市场营销决策的时候的4P结构

是由产品（Product）

价格（Price）

渠道（Place）

营销（Promotion）四个词的首字母构成

两个方法：①工作总结：用归纳法? ②说服别人：用演绎法。

归纳法的关键字：所以呢

演绎法关键字：三段论，大前提。

「什么是结论？」

结论是有中心思想的主题句。

这是一种从特殊到一般的思维方式，也就是说根据许多个别事物的特殊性来概括出同类事物的特征。

例子：喜鹊是鸟，喜鹊会飞。乌鸦是鸟，乌鸦会飞。所以结论是凡是鸟都会飞。

但是！需要注意：确保你所罗列的要点是穷尽的。否则，得出的结论就有可能不是正确的。

如何找共性：

描述性概括和行动性概括。

①描述性概括： 简单来说，就是找出事物属性上的共同点。

②行动性概括： 找出结果的共性

请注意这两种提炼方式得出的差别：

第一种概括的 是事物属性上 的共同点；

第二种则是 往前更进了一步，导向最终的结果。

所以最好的方法是： 先找到事物本身的共性，再通过总结事物发展的结论，给出一个完整有意义的结论信息。

例如：工作本身的共性是：培训

工作结果的共性是，提升了学员对营销的热情和参与度。

由金字塔底部开始，把所有要素进行归类，由下向上的推演过程。

「概括不彻底的情况」

你没有将结论推演到金字塔顶，错误地将一个子结论误认为是真结论。

解决方法：多问一个"所以呢"直到问不下去

也就是大家比较熟悉的亚里士多德的三段论演绎法

1.大前提

2.小前提

3.结论

通常大前提是事物的共性，小前提是具体事物，结论是具体事物的性质。

例子：大前提，所有人都会死；

小前提，苏格拉底是人；

结论，苏格拉底一定也会死。

注意：这里需要注意的是，大前提一定要满足无可争议这个条件，否则说服就无法达到效果。

「容易引起争议的前提」

1. 大前提是主观判断

2. 在大前提当中，罗列特别冗长的信息。

第一个争议如何避免：

大前提要尽量引用普适的真理或者是客观事实，比如大家都认可的公理、定理或者是行业规律。

第二个争议如何避免：

罗列大前提要素的时候，尽量不要超过3项。

「常见的表达误区」

为什么我的汇报让你听不懂，就是因为开头没结论，细节之间没有分类，话与话之间还没有联系。

「清晰表达四原则」

“论、证、类、比”

①?论

结论先行：一次表达只支持一个思想

最好能够出现在开头，这叫结论先行。?

②证

证：也就是以上统下。

任何一个层次的要点都必须是它下一个层次要点的总结概括。

直到最后一个层级的内容是客观事实或数据为止。

③类

归类分组

④比

逻辑递进

所以每个要点都需要按照一定的逻辑顺序进行排列。

没错，有结构的表达就 是以结论为开头，层层论证结论，最后再强化结论的过程。

纵向上，顶层是总结论，然后支撑结论的要点要层层下分，直到客观事实跟数据；横向上，每一组要点都有一定的规律和分类，彼此也是有逻辑关系的。

「重要的事情说三点」

①首先，你要给出个结论；

②然后，再给出支撑这个结论的三个理由。它们之间还要符合“论证类比”的原则。

横向上要符合“类”和“比”，话题不能有遗漏和疏忽，还要有先后次序；

纵向上，要符合“论”和“证”，挖掘思考的深度。

本门课程的主讲人李忠秋老师希望这门课程能够达到的目标是：让学习者能够开始“透过结构看世界”，而这样的思维能力不是听完短短不到一小时的课程就能内化为自己的能力，实践和刻意练习才能把“道理”变成“过好这一生的方法”

真正的做到：思考清晰、表达有力、生活清爽、工作高效

近日，中国首家互联网法院在杭州正式设立了。有人戏称，从此可以像网购一样上法院打官司了。毫无疑问，互联网法院在中国是一个新生事物，是互联网思维和中国司法制度相互催化的创新结果，也是中国法治一系列深化改革后水到渠成的结果。

杭州互联网法院不仅仅是归口管辖互联网类案件，如果只做到这一点，则不过是知识产权法院的翻版而已。互联网法院最具有革命性的改革是以互联网方式和互联网思维来审理案件。从很多方面看，轻巧、便捷、包容的互联网世界和法院里高度程序化和严肃庄重的气息似乎格格不入。更关键的是，如果说创新定义了互联网，那么保守则是法院应有的气质。在一定意义上讲，法治实际上并不欢迎创新。当互联网一日千里的发展总是让人“想不到”之时，法院给人们的却是一种关于确定性的安全感。

但是，互联网和法院这种精气神上的差距，并不影响两者在某些方面进行结合，最终催生出同时有利于互联网发展和法治建设的结晶。杭州互联网法院可以视为互联网思维在法院中的试验田，积累一些改革经验，解决其他法院存在的痛点问题。

在杭州互联网法院起诉案件，最为省心的一点无外乎不需要收集被告的主体信息，如果是网购交易的话，甚至不需要现场收集有关交易的证据，法院会自动从相应平台上导入这些数据。到普通法院办案时，为了办案需要而收集案件当事人的身份、婚姻、社保、账号等信息，常常是一个令律师和当事人都很头疼的问题。杭州互联网法院在这一方面承袭的正是一些网购平台倡导的用户体验至上的做法。

另外一个值得期待的是，互联网方式在司法领域的深度运用，有望改变司法领域传统的档案及记录方式。互联网的信息和知识呈现方式是前所未有的，突破了传统的以文字记录历史的呈现模式。司法领域中存在的各种笔录，例如，警察的审讯笔录、法院的庭审笔录等，目前来看是一种相对落后的信息呈现模式，效率低且容易被歪曲。互联网方式的运用，是否可能改变笔录方式，乃至改变其他所有司法材料的呈现？如能够实现这一点，那么，将来可能基于信息化后的全案资料，对司法人员的各个环节进行智能化监督，从根本上提高司法效率和司法公正，这无疑非常值得期待。

是好事情呀，最起码能很快解决大家遇到的法律问题。