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觉得里面有一个思考非常好，摘录如下：
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第一个思考是做一级市场还是二级市场。这里面核心在于如何验证你的模型，如何验证你的数据。二级市场相对好验证一些，因为可以通过实时报价，实时具体的操作来验证，而一级市场是很难做验证的，这是关于一级市场、二级市场的思考。
第二个思考是做工具还是做交易。这个其实我们之前也有很多尝试，做工具面临的问题是产业链很长，从做数据到交易到完成到投后，流水线非常长。另外一个是做交易，对接投融资双方做交易类型的，这是两种不同的打法。
第三个思考就是做产品还是做项目。现在很多的大数据公司，包括在智能投顾领域，很多是以项目的方式提供服务。它没有具体的产品，只能按照别人的需求来开发一个项目，而这种方式是不能够快速复制的。
第四个就是到底是 2B 还是 2C。这是经常被大家问的一个问题。我认为在智能投顾领域， 2C 的只适合大的平台，而做这种资产端的，比较偏重于 2B。
第五个是要做一个专家系统还是真正的机器学习系统。我们认为，在现阶段专家系统还是必不可少的。因为这里面涉及到如何找到数据的使用场景，而现在的使用场景，很多还是依靠传统的专家来判断的，机器还是远远没有达到能够超越人类的地步。这其实也涉及到我们做这件事情的出发点到底是什么，是要超越人类，还是成为人类的伙伴，成为一个工具。
最后一个就是从短期目标到长期目标。说白了你怎么样去变现，怎么样去平衡你自己。做深度的技术上的研究，是有很大的成本的，而你短期要有很多的现金，要有业务的流量，所以你怎么平衡这个。
还有一个思考，如何更好的使用知识图谱？
阶段1 知识库搭建和找到数据应用场景
阶段2 基于知识图谱的搜索和分析引擎（对知识图谱使用第一步就是一个搜索问题，第二步根据场景变成一个分析推理问题）
