🌻[新書介紹]"從0開始打造財務自由的致富系統:暢銷10年經典「系統理財法」,教你變成有錢人"
這陣子一些個股的飆法, 是不是讓您覺得賺錢很容易呢? 這並不是常態, 所以正確的投資與理財觀念很重要. 也請不要認為這樣(買這些飆股)能一夕致富喔.
今天要介紹的一本書, 就是作者藉由分享自己的理財方式, 希望讀者能夠參考自己的方法, 來有系統地打造一個理財計劃.
我年紀不小了, 所以不是這本書的主要目標族群😅, 不過倒挺建議剛入社會, 或是年輕人看看, 說不定會從裡面得到一些啟發. 你不理財, 才不理你. 如果能從年輕時開始擬定適合自己的理財計劃, 並養成習慣, 好好執行, 那財富指日可待!
柏客來網站:
https://www.books.com.tw/products/0010882103?loc=P_0004_053
🌻Fidelity Contrafund的Will Danoff訪談摘要
很扎實, 有內容的一篇訪談. 雖然不少內容都已經在自己的實作上了, 但有從他的談話中應證了以前的一些想法, 於是還是整理了一下筆記(不過也不是完全100%同意他的觀點就是(有寫在下方))
https://makingsenseofusastocks.blogspot.com/2021/01/fidelity-contrafundwill-danoff.html
🌻Microsoft(MSFT)財報結果
節錄CNBC的重點:
1. Azure revenue growth accelerated and came in above analysts’ expectations for the quarter.
2. Sales of new Xbox consoles didn’t hurt the margin of the Windows business as much as analysts had expected.
3. Revenue guidance for the company quarter beat expectations.
CEO的話:「過去1年裡,我們見證了席捲每家公司和每個行業的第2波數位化轉型的曙光。」
(中文文字來源: https://tw.appledaily.com/property/20210127/YQPVSZAXC5HV5GFAWVZACAT5QQ/)
原文: What we are witnessing is the dawn of a second wave of digital transformation sweeping every company and every industry. Digital capability is key to both resilience and growth. It's no longer enough to just adopt technology. Businesses need to build their own technology to compete and grow. Microsoft is powering this shift with the world's largest and most comprehensive cloud platform.
官方財報新聞稿連結: https://www.microsoft.com/en-us/Investor/earnings/FY-2021-Q1/press-release-webcast
🌻沒太follow ARK的新聞, 不過最近連續有三個媒體在報導. 這些基金對我來說, 算是動能投資的操作方式. 若碰到修正, 會拉回很多. 供參.
https://www.cnbc.com/2021/01/22/cramer-worries-about-investors-mimicking-ark-invests-cathie-wood.html
https://www.barrons.com/articles/ark-etfs-might-be-too-popular-for-their-own-good-51611234009
https://www.wsj.com/articles/the-story-behind-the-markets-hottest-funds-thematic-etfs-arkg-vegn-11610722419
🌻關於SPAC
高盛:美股的確已有泡沫現象 SPAC火熱
https://news.cnyes.com/news/id/4562981
GS的CEO在財報上也有提到SPAC: Goldman Sachs warned of the risks in SPACs"I do think SPACs is a good use case, versus a traditional IPO, and advantages for sellers and for investors and looking at this ecosystem. But the ecosystem is not without flaws. I think it's still evolving. I think the incentive system is still evolving. One of the things we're watching very, very closely is the incentives of the sponsors, and also the incentives of somebody that selling. And while I think these activity levels continue to be very robust, and that they do continue as we head into 2021 continue to be very, very robust. I do not think this is sustainable in the medium term...things I certainly think is the case is you have something here it's a good capital markets innovation. But like many innovations, there's a point in time as they start, where they have a tendency, maybe to go a little bit too far, and then need to be pulled back or rebalanced in some way. And that's something my guess is we'll see over the course of 2021 or 2022, with SPAC" - Goldman Sachs (GS) CEO David Solomon
Pictures來源: 出版社提供; https://www.cnbc.com/2021/01/26/microsoft-msft-earnings-q2-2021.html
powering 中文 在 李開復 Kai-Fu Lee Facebook 的最讚貼文
近幾個月,在AI賦能未來醫療的思考特別多,受美國「WIRED連線」雜誌邀請撰寫了一篇專欄文章。我相信十幾年後,不少國家和地區的醫療體驗在AI賦能的作用下將發生根本性改變。
原文刊於「WIRED連線」雜誌英文官網:
Covid-19 Will Accelerate the AI Health Care Revolution
https://www.wired.com/story/covid-19-will-accelerate-ai-health-care-revolution/
中文翻譯來自創新工場微信公眾號 2020-5-22
新冠大流行將加速醫療AI革新
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2020年元旦前夜,一家位於加拿大多倫多市的人工智能(AI)企業BlueDot捕捉到一些異常:中國武漢市海鮮市場周邊出現多起罕見肺炎病例,BlueDot迅即反應,運用自然語言處理、機器學習等技術,結合大數據和定位追踪,迅速向合作的政府部門和公共衛生機構客戶傳送警報並報告擴散狀況。BlueDot所監測到的異狀,正是數月後撼動全球的新型冠狀病毒肺炎(Covid-19),這比世界衛生組織首度公開警示新冠病毒的時間還要早上9天。
BlueDot的AI平台示範了人工智能技術對重大疫情能起到早期預警的功用,過去幾個月裡,AI在這場全球抗疫戰的許多方面發揮了獨特作用:從疫情預測到篩檢,從接觸警示到快速診斷,從前線無人配送到實驗室藥物研發,人工智能助力防疫派上了不少用場,為特定場景應用賦能。
隨著疫情在全球蔓延,AI技術的創新應用也在各地相繼落地。在韓國,基於地理位置的信息傳遞已經成為控制病毒傳播的重要工具,當人們靠近確診病例時,就會收到基於位置的緊急信息提醒。在中國大陸,阿里巴巴推出的AI算法能夠在20秒內診斷出疑似病例(比人類檢測快了近60倍),準確率高達96%。無人配送車輛很快被投入到人類難以承受的場景,代替人類執行高傳染風險的運輸任務。湖北、廣東等省份的多家醫院相繼使用機器人為病人或被隔離家庭運送食物、藥品和物資。而在美國加州,電腦科學家正在研發能遠程檢測獨居老人健康情況的系統,一旦老人出現身體異常症狀,系統就會發出即時警報。
不過,目前人工智能在公共衛生體系的應用仍顯零散也未成體系。坦率說,過去四個月內,AI在抗疫之戰中的表現並不十分突出,我最多只能給它打分“B-”。新冠大流行暴露了我們的醫療系統的脆弱性:預警響應不充份、通報信息不精確、醫療物資分配不均、醫務人員超負疲憊、醫院病床緊繃、疫苗研發週期長等諸多痛點。當然,AI的零散表現也有客觀原因:醫療體系可說是現代社會各類運轉體系中最為複雜、陳舊不堪且難以變通的一種;且在新冠疫情襲來之前,我們並沒有真正意識到醫療體系問題的緊迫性,沒有提前採取相應的技術預防措施;最為關鍵的是,我們缺少建構AI解決方案所需的大數據。
把目光看向未來,我看到以下兩個AI賦能醫療的樂觀因素。
首先,作為AI燃料的醫療大數據已被激活。舉例來說,機器學習數據科學平台Kaggle組建了新冠病毒開放研究數據庫,名為CORD-19。它將相關數據進行彙編,並把最新研究集中收錄,匯總的格式可被機器讀取和解析,以便於AI進行機器學習。至今這個數據庫收錄了12.8萬篇包含Covid-19、冠狀病毒、SARS(非典型肺炎)、MERS(中東呼吸綜合症)等關聯術語的醫學專業學術文章。
其次,眼下全世界的醫學專家和電腦科學家都將精力集中在解決疫情問題。 X大獎基金會創始人彼得·戴曼迪斯(Peter Diamandis)估計,全球現在有多達兩億名的醫師、科學家、護士、技術專家和工程師投入防治冠狀病毒的相關研發中,他們正在進行數以萬計的實驗,並以「前所未有的透明度和速度」共享信息。
3月16日Kaggle發起「新冠病毒研究挑戰」,匯集與疫情相關的大量信息,包括病毒的自然歷史、傳播和診斷方法、以及從過往流行病學研究中汲取的經驗教訓,幫助全球各地衛生機構及時掌握最新情況,以做出基於數據的分析決策。該項目發布後的五天內被瀏覽超過50萬次,下載量逾1.8萬次。在大陸疫情爆發後不到一個月,阿里巴巴便推出了一種AI算法,該算法基於5000多個新冠肺炎確診病例進行訓練,並關聯到治療後續諸如肺部白色陰影縮小等的成效追踪。隨後,阿里巴巴將其云端AI平台向全球醫療專業人員開源,與合作夥伴聯手部署更大批量的匿名數據,推出包括疫情預測、CT影像分析、冠狀病毒基因組測序等模組。
據估計,現今全球醫療數據的規模每隔幾個月就翻一倍。 2019年一份覆蓋19個國家AI醫療市場的研究估計,AI醫療市場的年複合增長率為41.7%,從2018年的13億美元將增長至2025年的130億美元,主要分佈在六大領域:醫院工作流程、可穿戴設備、醫學影像和診斷、診療計劃、虛擬助手、以及最重要的藥物研發,新冠疫情期間浮現的種種需求,將加速AI賦能醫療的場景落地。
在後疫情時代,我期待AI將加速融入醫療體系,賦能並推動醫療改革。其中深度學習(Deep Learning),即以一種高效方法運算海量、多維數據的能力,是AI結合醫療最為可期的機遇之一。深度神經網絡(Deep Neural Networks)作為AI的一個子領域,已經被用於醫學掃描、病理切片、眼科檢查甚至結腸鏡檢查,以得出準確而快速的算法判讀。十幾年後,不少國家和地區的醫療體驗在AI賦能的作用下將發生根本性改變。
AI賦能醫療,首先能簡化及優化現有的醫療流程,例如醫院的作業流程,保險履約的繁複流程。將AI與RPA(Robotic Process Automation 機器人流程自動化)結合,可對某項工作流程進行智能拆解及優化,進而大大提高醫療系統的運營效率,預約看診、保險理賠及其他流程性工作都會得到效率提升。AI還能加快早期診斷信息的收錄並實現自動化,AI技術所能處理的文本、語言、數字的體量,無論在數量上還是精度上都是機器級別,遠非人類所及。
有了充份的醫療大數據作為基礎,AI還能為每個人或者每個群體建立健康數據基準量表。當我們掌握個體健康數據,就可以根據跟踪動態數據的波動變化,進行數據驅動的診斷,並對潛在大流行疾病的徵兆進行早期追踪研判。然而,再先進的技術系統要做到真正有效,勢必需要與既存的公共衛生警示和匯報機制形成高效鏈接,此類信息斷層即是新冠疫情在早期爆發期間存在的具體缺失。
再上一個層次的AI賦能體現在助力新藥研發、基因組測序、幹細胞、CRISPR(基因編輯)等醫學突破方面,AI模型和算法應用都有其用武之地。在製藥行業,研發一種新藥往往需要付出高昂的投入,某次成功前必有多次付諸流水的失敗試驗,也連帶消耗巨大的時間和金錢成本。現在,科學家們可使用AI機器學習來模擬上千個變量,測試它們的複合效應會對人類細胞反應產生何種影響,這類AI新藥研發的技術已被用於新冠病毒疫苗和其他療法。創新工場所投資總部位於香港的AI藥物研發公司Insilico Medicine是首批對新冠病毒快速響應的企業之一,這家公司利用生成式化學AI平台設計出新藥物小分子,以複製主要病毒蛋白為靶標,早在2月5日便公佈了這些小分子結構。 AI為新藥發明開闢了一個新時代,用人工智能技術來換取藥品研發週期的時間和成本,整個製藥行業勢將迎來翻天覆地的變革。
不久的將來,隨著醫療科學和電腦科學進一步融合,我們將進入一個全面自動化的AI時代,到時人們可以通過可穿戴設備、生物傳感器、智能家居檢測設備等來確保自身和家人的健康。可穿戴設備和其他物聯網設備的數據質量和多樣性大幅提高,將能產生一個有效的良性循環。穿越到未來,下一場疫情在大範圍蔓延之前就應該能夠被跟踪、追溯、攔截並消滅無踪。
或許再過15年,許多人的家裡都會有AI個人助理照料我們,幫著解決全家人的日常健康所需。機器人或者無人機負責把我們的藥品送上門,如果需要進行手術或者外科治療,通常會由機器人操作,或由機器人輔助人類外科醫師完成。在未來,醫生和護士將把更多的精力放在機器無法勝任的任務上,醫療專業人員及富有同情心的護理人員,將同時具備護士、醫療技師、社會工作者、甚至心理諮詢師的技能。他們會使用經AI強化的診斷工具和系統,但更多的時間會與患者溝通,安撫他們的傷痛,為他們提供情感扶持。在我的想像裡,15年後的醫療健康場景可能是這個樣子的:
***
2035年一個冬季早晨,我醒來後就覺得有點喉嚨痛。我起身去洗手間,刷牙的時候,洗手間的鏡子通過紅外傳感器測量了我的體溫。刷完牙後一分鐘,我的私人AI醫師助理發出了警報,顯示我的唾液樣本部分指數異常,並在輕微低燒。 AI醫師助理建議我在家進行指尖探針採血。我在泡咖啡時,醫師助理返回了分析結果,判斷我可能是得了這個季節正在流行的兩型流感其中一種。之後,我的AI醫師助理建議,如果我覺得有必要聯繫家庭醫生的話,有兩個時間空檔可以跟她視頻通話。通話之前,家庭醫生已經收到我所有症狀的詳細信息,她給我開了一種減充血劑和撲熱息痛,一會兒無人機就把藥品送到我家門口。
***
當然,凡涉及到患者的醫療記錄,就得談談隱私和數據保護的關鍵問題。我認為,任憑有用的數據各自孤島式的存在、不善加利用、不從中提煉有價值的信息、不用以推動社會進步,是相當不負責任的做法。技術產生的問題應該由技術解決。隨著AI技術浪潮而出現的諸如數據保護等問題,應該有更為創新的技術方法來應對。
好消息是,近年聯邦學習(也被稱為分佈式學習)已經在數據保護上取得了顯著的進展。基於聯邦學習技術,患者的數據將永遠不會離開所在的醫療機構、醫院或個人設備伺服器等原始存儲設備,機器學習模型將在獨立的數據庫基礎上進行訓練處理,再進行後續整合。聯邦學習、同態加密,結合可信硬體執行環境等技術,將進一步確保數據的計算、傳輸、存儲過程能夠適配不同的隱私偏好,以因應不同國家與文化對於隱私保護的需求差異。
這次新冠肺炎疫情還驗證了一個事實:整體人類命運是共同體,人們對未來運用AI等先進技術共度難關寄予一致的期盼。歷史上,國際合作曾消滅了全球延燒的天花,也幾乎根除了小兒麻痺症。公共衛生無國界,控制及消除流行病是個毋庸置疑的共同目標。在醫學領域,每個國家都能從他國的研究基礎上學習受益並攜手並進,全球化的數據科學,將進一步幫助人類獲取對健康和疾病最為深刻、最為全面的洞悉。
AI有潛力協助我們為下一次疾病大流行做更充份的準備。這需要醫學專家、AI科學家、投資者和決策者傾力協作,也需要關注醫療保健領域的投資人為聰明的創業者和科學家注入新一波動能。
經歷這次疫情,我們應清醒地意識到,要將人類醫療體系推往新的高度,著實需要傾盡全球之力。
創新工場董事長兼首席執行官
李開復博士
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中國擺脫“抄襲效仿者”帽子,成全球領頭羊
近日,麥肯錫全球研究院(MGI)發表了最新報告《數字時代的中國:打造具有全球競爭力的新經濟》,提到三股推動力將為中國帶來轉型機遇。我和麥肯錫全球研究院院長華強森(Jonathan Woeztel)一起寫了一篇評論。我們認為,那些成功抓住這一商機的企業,很可能將快速發展壯大,價值將從那些反應遲緩的企業,轉向那些敏捷的、建立在全新商業模式之上的挑戰者身上。大規模的創造性顛覆將剷除中國行業效率較低的狀況,從而幫助中國經濟的全球競爭力躋身新梯隊。
以下是文章全文:
中國已經穩固奠定了作為C端互聯網技術全球領導者的地位。
中國有全球最大的電子商務市場,佔據了全球零售電商40%以上的交易額;在自動駕駛汽車、3D打印、機器人、無人機和人工智慧等領域,風險投資規模位列全球三甲;全世界1/3的獨角獸企業(估值超過10億美元的創業公司)都來自中國;中國科技企業的運算效率保持著世界紀錄。
雖然中國總體的服務貿易仍呈現逆差,但近年來,在互聯網領域,中國已實現每年150億美元的順差。
推動中國取得如此矚目進步的是阿裏巴巴、百度和騰訊等互聯網巨頭。這三家公司在各自領域分別擁有5~9億月活躍用戶,它們的崛起則得益於相對開放友善的政策環境。比如,監管機構在支付寶推出網上轉賬服務整整11年後才開始對轉賬額度進行限制。
如今,這些互聯網巨頭正利用其強勢地位不斷投資中國層出不窮的創業群體。阿裏巴巴、百度和騰訊總共投資了30%的本土創業公司,例如滴滴出行(500億美元),美團-點評(300億美元)和京東(560億美元)。
憑藉全球規模最大的市場以及充足的風險投資,中國不少企業已經擺脫了“抄襲效仿者”的帽子,轉型成為強大的創新企業。
他們在這個全球競爭最激烈的市場上摸爬滾打,發展出複雜的商業模式(如淘寶的免費增值模式),並建立了堅固的壁壘以保護自身業務(比如美團-點評餐飲手機app,連送餐服務也一併涵蓋在內)。因此,中國創業企業的估值往往會比西方同行高出許多倍。
此外,中國在一些特定領域居於全球領先地位。從直播(例如抖音這款唇音同步和視頻分享app)到共用單車(摩拜和ofo在中國已經擁有每天超過5000萬人次的騎乘量,並正在向國外擴張),中國正引領全球趨勢。
更值得一提的是,中國處於移動支付的前沿。可以進行點對點交易的中國手機用戶多達6億人,而且交易過程幾乎完全免費,交易量遠比美國的第三方移動支付要多得多。
隨著中國企業的技術能力日益提高,中國的市場優勢正在轉變為數據優勢,這對於人工智慧的發展至關重要。
中國企業曠視科技(Face ++)最近完成了4.6億美元的C輪融資,這是截至目前全球範圍人工智慧領域規模最大的一筆融資。科大訊飛(一家市值140億美元的語音識別技術企業)以及海康威視(市值500億美元的視頻監控企業)也都是在各自領域中全球最有價值的企業。
在中國市場,另外一個重要的發展趨勢則是“線上線下融合(OMO)”——這也是除人工智慧之外,創新工場另一個重點投資的方向。物理世界正在變得數字化,企業可以掌握消費者所處的位置,移動路徑和身份識別,並將這些數據上傳,用於塑造線上體驗。
舉個例子,OMO商店將配備可以無縫識別客戶身份及潛在消費行為的感測器,就如同目前電子商務網站可以做到的一樣。同樣,OMO語言學習可以將遠程授課的國外教師、協助維持課堂氣氛的本地助教、糾正發音的自主軟體以及批改作業和考試的硬體結合在一起。
但是,即便中國在此方面處於領先地位,但商業化應用總體仍然有所滯後。不過這一狀況正在快速改觀。
麥肯錫全球研究院的一項新研究發現,三大推動力——去仲介化(摒棄中間人)、分散化(將龐大的資產分解為多個組成部分)和非物質化(從物理形式轉變為虛擬形式)——到2030年,或可轉變(與創造)10~45%的行業總收入。
那些成功抓住這一商機的企業,很可能將快速發展壯大,其規模將足以大到影響全球,並激勵更多在海外的創業者。價值將從那些反應遲緩的企業,轉向那些敏捷的、建立在全新商業模式之上的挑戰者身上。大規模的創造性顛覆將剷除中國行業效率較低的狀況,從而幫助中國經濟的全球競爭力躋身新梯隊。
中國政府對中國作為互聯網強國的未來有著宏偉的規劃。在國務院領導的“大眾創新、萬眾創業”號召之下,中國已經新建了8000多個專案孵化器和加速器。政府的“創業投資引導基金”為風險投資和私募股權投資者提供了總額達274億美元的資金——這是一項擁有特殊贖回獎勵措施的被動性投資。目前中國政府鼓勵各方資源,計畫投入1800億美元在未來7年內建成本國的5G移動網路,同時支持量子技術的發展。
國務院同時還出臺了發展人工智慧技術的指導方針,目標是到2030年使中國成為全球人工智慧創新中心。目前正在建設中的雄安新區可能成為第一個專為自主駕駛車輛設計的“智慧城市”。而廣東省政府則制定了到2020年實現自動化覆蓋率達到80%的宏偉目標。
這樣的願望必然會在勞動力市場激起波瀾,首先將影響日常的白領工作(如客戶服務和電話行銷),其次是是常規的藍領工作(如流水線作業),最後甚至會影響到一些非常規工作(比如駕駛甚至放射影像診斷)。最近一項麥肯錫全球研究院研究發現,在一個高速實現自動化的情境下,約有0.82~1.02億的中國勞動者需要重新找一份工作。
對失業者的再培訓,以及防範數字巨頭攫取扼殺創新的壟斷地位,都將是中國政府面臨的重大挑戰。但政府堅定擁抱新興數字時代、實施扶持性政策以及避免過度監管的意願,已經使中國在這一浪潮中佔據了明顯優勢。
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麥肯錫的这份報告有很多亮点:
比如下面這組數據:
▌以電子商務為例,十年前,中國的零售電商交易額不到全球總額的1%,如今占比已超過40%。據估算,目前中國的零售電商交易額已超過法、德、日、英、美等五國的總和。
▌中國互聯網用戶的移動支付普及率從2013年的25%躍升至2016年的68%。2016年,中國與個人消費相關的移動支付交易額高達7900億美元,相當於美國的11倍;
▌全世界262家“獨角獸”(估值超過10億美元的私營初創企業)中有三分之一是中國企業,總共占全球“獨角獸”總估值的43%;
▌中國風投行業發展迅猛,投資總額從2011-2013年的120億美元躍升至2014-2016年的770億美元,在全球的風險投資總量比也相應從6%提升到了19%,大部分風投資本流向了數字技術;
▌在虛擬現實、自動駕駛汽車、3D列印、機器人、無人機和人工智慧領域,中國的風投規模位居世界前三;
報告中文版地址:http://www.mckinsey.com.cn/%E5%88%B02030%E5%B9%B4%EF%BC%8C…/
英文版地址: https://www.mckinsey.com/…/digital-china-powering-the-econo…