第五百零一章大数据孵化
特别是量化投资的负责人艾比盖，更是感觉振奋。
现在的量化投资研究还处在初期阶段，多数还在对数据的整理中。
部分已经开始研究这个方向的公司，还都处在前期的预研阶段，说是重视但也不重视，目前投入都不大，很多干脆就是喊喊口号而已。
作为最早投身企业界量化投资研究人员，对此他最是有感触和发言权。
量化投资的策略，其实就是建立在丰富的历史数据和模型上的，对信息化、计算机化、数据化依赖严重。
而量化投资的研究人员，无一例外都必须是数学和数据高手，他们对信息的理解多是远超同时代的，数据和数据模型才是量化投资的根本。（着名的靠量化投资赚钱的文艺复兴基金，老板就是着名的数学家）
本来还想怎么去说服大股东给投资数据方面的研发，哪知道根本就不用了。
或许这次跳槽是真的一次机会呢？
他之所以跳槽鲲鹏，除了知道唐尼克本身就是量化投资研究领域的参与者外，就是前家公司对此的虚应故事。
其实这也是可以理解的，量化投资在90年代初还只是刚刚开始研究，毕竟互联网都才刚刚起步呢？哪有那么多的电子数据给你用，数据模型就更加的扯谈了。
特别是数据的组成和构成研究，需要的人员都是高级的数学精英人士，这类人本身都是高智商类型的，本来就少，成本就相对较高。
短期内怎么都没可能看得到收益的希望，以金融产业的人习惯了马上能够产出巨大的效益习惯来说。
这并不是一笔好买卖。
事实上他们的估计是没错的，量化投资真正的有成效产出，还得2000年往后，大数据的概念出来后。
但是，这在陈咨来说是问题吗？
别说他本身就是一直工作在计算机和互联网领域，就是不是，在2010往后，量化投资也是大多数金融客都听说过的名词。
“我希望，新世纪来临的时候，鲲鹏基金不仅仅是一家大型的基金公司，还是一家大型的金融数据服务公司。”
这是大股东对公司愿景和战略的最终综述，自然是让所有职员都必须关注的核心部分。
金融数据服务是未来大数据邻域最丰厚的一块肉。
也是陈咨布局大数据领域的一步先行棋子，同时也是契合智能产业的重要拼图一块。
比如‘彭博社’，这家和金融大数据占了点边的公司，在2010年左右的每年收入80亿美元，而数据收费中的前期投入固然大，但后期的成本低到发指，成为利润最高的公司之一。（其实是情报公司）
关键是这家伙的数据网络能够挖掘到很多公司的内幕消息，金融行业其实最赚钱的就是这些前置的消息、信息。
如果从现在开始起就布局金融行业的信息网络和大数据平台，结合启源咨询已有的咨询或者情报网络，陈咨不敢想象，未来的自己会养出怎样的一条怪兽。
这可不是陈咨在意的关键，怪兽不怪兽？只要恐惧的不是自己就好。
当然，这样的怪兽是不适合暴露给美国这样的山姆大叔眼睛下的。
“所以，各位亲爱的同事，我需要你们换一种思维来做这份工作和事业，或者说我需要大家以做实际的科技产品、或者工业产品的模式，来看待我们的每次投资交易，把每次的投资交易抽象成为产品来输出，我们不仅仅可以收获每次交易的收益，未来我们还能够让所有的这些操作数据，将产生更大的价值或者利益。”
“信息时代的金融行业，也必须全面的信息化，我们鲲鹏基金，不仅仅需要现在的盈利，还需要我们未来能够走在行业的前沿，利用这些数据模式来盈利，奠定我们先行者的地位。”
不管懂不懂，所有人都使劲的给面子的拍巴掌，大股东对公司长期走向战略的期望，显然和大家预计的只赚钱的目标不一样。
大多数人没听懂，但这新门道听起来好似好有道理一样？
数据和信息能够赚大钱，这在现在的别的行业看来可能觉得有点玄乎。
但是金融行业不一样，毕竟目前不但有‘彭博社新闻’还有‘汤森路透社’，都是营业额几十亿美元的大公司。
靠的就是数据和信息赚钱。
大数据时代其实最先应用大数据赚钱的产品，就是出自金融领域。
它的天然生态环境，就合适大数据的生长培养，符合它的孵化环境。
当然，陈咨说的这个模式，和‘彭博社’不大一样，一知半解的人是绝对大多数，就是艾比盖这样玩数学和数据的，都没觉得自己懂了，只有一个模模糊糊的预期的理解。
当即站起来问道：“陈董，您说的利用数据模式来盈利，是指我们的量化投资盈利吗？”
陈咨笑道：“当然不全是，不过现在不是合适的机会，有时间我们可以单独聊，不过你需要签署保密协议！”
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