“從現在開始，對集團所有員工進行綜合評價，製定好方案，修補替代，培訓轉崗”，
趙子明開口說道，
他受金龍員工離職的刺激，終於下定決心，批準了“智能換人”方案。
之前一直有所猶豫，什麽時候開始實行，畢竟對於很多人來說，轉崗都是一次巨大的挑戰，一旦失敗，粉身碎骨。
現在趙子明終於明白，他不是救世主，沒有人是救世主，巨浪襲來，每個人都得靠自己。
當然，這個過程不是一蹴而就，需要慢慢來。
“好”，王天寶點了點頭，
不管願不願意，這一天遲早會降臨。
隻要有利益可圖，資本家就不會有良心。
“注意保密”，趙子明開口叮囑，
“嗯”，王天寶自然知道其中的厲害，
可以說，這個消息隻要傳出去，必然會引起軒然大波，人心不穩都是小事，有可能被陰謀家利用，壓製人工智能的發展。
“還有，定級方案我看過了，你發給其他人，沒有意見的話，就在全集團執行”，
趙子明說起了另一件事。
為了適應即將到來的巨變，外部環境的挑戰和混合所有製的改革，快刀斬亂麻，在15年的最後一天，數字集團完成了員工職級改革方案。
此次調整，主要針對職工，不涉及組織架構。
根據方案，數字集團將員工分為管理崗位a和非管理崗位b。
a崗位分為10級，b崗位分為14級。
其中非管理崗位，從4級開始為研發工程師，一般由剛畢業的本科生擔任，碩士生從5級定崗。再往上為高級研發工程師、專家、研究員、科學家等。
a01為主管，與b06相當，a05為資深總監，有資格進入數字集團組織部，即高管團隊，a10為數字集團董事局主席趙子明。王天寶、沈依依定位a08級。
“好的”，王天寶回答，
這件事本來就由他負責，自然最為熟悉。
整個方案也是他參考公務員十級製度設計的，對於現在的數字集團來說，很適合，因為新一輪的擴展爆發。即將到來。
“沒別的事了，去把李玉叫過來”，趙子明開口說道，
王天寶點了點頭，聽從指示，開門把李玉叫了進來。
“我看你的報告，已經將智能投顧業務重心轉向b端（瞄準商家而不是用戶），最近有什麽進展沒”，
趙子明讓李玉坐下，開口問道。
助理很快將茶水倒好，退了出去，給兩人留下談話的空間。
李玉上任以來，從內外兩個方麵著手，大刀闊斧進行了改革。
一方麵，對外拓展信用業務，切入商業信用市場，依托雲風控平台，建立個人信用體係。
另一方麵，對原有業務進行改革，繼續縮小小額信貸，大力發展智能投顧。
利用獨特的金融數據處理能力，切入智能投顧b端，通過向券商、銀行輸出智能投顧體係，以b2b2c模式服務c端客戶。
李玉愣了一下，他還以為老板要問離職潮的事呢，準備了一番自我批評的話，沒想到問的是業務。
不敢怠慢，組織一下語言，李玉開口說道，
“我們將處理後的金融數據，輸出給資產管理機構用於投資決策，簽約客戶包括工總行資管、華夏金、嘉實基金、易方達基金、中信證券等……”
趙子明聽著李玉的匯報，條理分明，邏輯清晰，滿意地點了點頭，
因為離職潮而帶來的不滿，也消失了。
這叫愛屋及烏，作為親自培養的大將，趙子明天然具有親近感。
沒有任何證據顯示，半路入職的高管，比親自培養的接班人更不忠誠，但感情上，很容易有所傾斜。
總得來說，李玉的能力還是很強的，相比沈依依主政時，也有明顯的進步。
現在已經沒有人再說，李玉還不如一個女人呢。
他的威信已經確立了。
金龍貸雖然發現不錯，和銀行業相比仍然有很大不足，畢竟最大的客戶仍然掌握在銀行等傳統金融機構手裏。
當初李玉決定為金融業提供智能投顧服務時，在公司內部引起了強烈的反對。
不少人說他腦袋發昏，自廢武功。
要知道，隨著公司業務重心轉移，小額信貸收入下滑，智能投顧和雲風控已經成為公司盈利的主要來源。
現在把技術輸出給第三方機構，把市場拱手讓出，讓人無法理解。
智能投顧作為一片藍海，憑借金龍貸的技術優勢，可以在這裏麵躺著掙錢。
然而，一旦將相關服務提供給銀行、基金等老牌金融機構，對方憑借著自己多年積累下來的優勢，可以輕鬆吃下大部分市場。
金龍貸與之相比，幾乎沒有任何優勢。
不過，李玉還是堅持己見，將智能投顧的業務重心轉向b端，最終取得傲人成績，證明了自己的眼光。
尤其是上市後首個月財報出來，盈利創下十二個月來最高，推動金龍貸市值不斷上升，有望突破1100億元，達到10%的增值，贏得了各方的一致好評，擺脫了沈依依的陰影。
其實對趙子明來說，此舉巨大的收獲，並不僅僅是發展了多少客戶，掙了多少錢。
他當初之所以同意李玉的觀點，看重的是傳統金融機構積累的龐大數據。
金龍貸為各大銀行機構提供定製服務，相應的就會獲得一部分金融數據。
其中包含分析師數據（官方或非官方）、交易所數據（公開或半公開）、上市公司財務數據和客戶原始數據。
這類數據，原先的券商和銀行都會收集，並和內部數據一起處理。
加工、處理數據的能力不同，也就造就了不同的智能投顧水平。
金龍公司得到這些數據，不僅僅可以作為智能投顧係統資產端的主要數據，還能為整個風控體係的建立，提供巨大幫助。
在某種程度上來說，服務收費是小頭，數據收獲才是關鍵。
隨著數據的不斷積累，甚至可以成就數據霸權。
一旦積累到一定程度，就是天然的護城河，堪比技術壁壘。
趙子明開口說道，
他受金龍員工離職的刺激，終於下定決心，批準了“智能換人”方案。
之前一直有所猶豫，什麽時候開始實行，畢竟對於很多人來說，轉崗都是一次巨大的挑戰，一旦失敗，粉身碎骨。
現在趙子明終於明白，他不是救世主，沒有人是救世主，巨浪襲來，每個人都得靠自己。
當然，這個過程不是一蹴而就，需要慢慢來。
“好”，王天寶點了點頭，
不管願不願意，這一天遲早會降臨。
隻要有利益可圖，資本家就不會有良心。
“注意保密”，趙子明開口叮囑，
“嗯”，王天寶自然知道其中的厲害，
可以說，這個消息隻要傳出去，必然會引起軒然大波，人心不穩都是小事，有可能被陰謀家利用，壓製人工智能的發展。
“還有，定級方案我看過了，你發給其他人，沒有意見的話，就在全集團執行”，
趙子明說起了另一件事。
為了適應即將到來的巨變，外部環境的挑戰和混合所有製的改革，快刀斬亂麻，在15年的最後一天，數字集團完成了員工職級改革方案。
此次調整，主要針對職工，不涉及組織架構。
根據方案，數字集團將員工分為管理崗位a和非管理崗位b。
a崗位分為10級，b崗位分為14級。
其中非管理崗位，從4級開始為研發工程師，一般由剛畢業的本科生擔任，碩士生從5級定崗。再往上為高級研發工程師、專家、研究員、科學家等。
a01為主管，與b06相當，a05為資深總監，有資格進入數字集團組織部，即高管團隊，a10為數字集團董事局主席趙子明。王天寶、沈依依定位a08級。
“好的”，王天寶回答，
這件事本來就由他負責，自然最為熟悉。
整個方案也是他參考公務員十級製度設計的，對於現在的數字集團來說，很適合，因為新一輪的擴展爆發。即將到來。
“沒別的事了，去把李玉叫過來”，趙子明開口說道，
王天寶點了點頭，聽從指示，開門把李玉叫了進來。
“我看你的報告，已經將智能投顧業務重心轉向b端（瞄準商家而不是用戶），最近有什麽進展沒”，
趙子明讓李玉坐下，開口問道。
助理很快將茶水倒好，退了出去，給兩人留下談話的空間。
李玉上任以來，從內外兩個方麵著手，大刀闊斧進行了改革。
一方麵，對外拓展信用業務，切入商業信用市場，依托雲風控平台，建立個人信用體係。
另一方麵，對原有業務進行改革，繼續縮小小額信貸，大力發展智能投顧。
利用獨特的金融數據處理能力，切入智能投顧b端，通過向券商、銀行輸出智能投顧體係，以b2b2c模式服務c端客戶。
李玉愣了一下，他還以為老板要問離職潮的事呢，準備了一番自我批評的話，沒想到問的是業務。
不敢怠慢，組織一下語言，李玉開口說道，
“我們將處理後的金融數據，輸出給資產管理機構用於投資決策，簽約客戶包括工總行資管、華夏金、嘉實基金、易方達基金、中信證券等……”
趙子明聽著李玉的匯報，條理分明，邏輯清晰，滿意地點了點頭，
因為離職潮而帶來的不滿，也消失了。
這叫愛屋及烏，作為親自培養的大將，趙子明天然具有親近感。
沒有任何證據顯示，半路入職的高管，比親自培養的接班人更不忠誠，但感情上，很容易有所傾斜。
總得來說，李玉的能力還是很強的，相比沈依依主政時，也有明顯的進步。
現在已經沒有人再說，李玉還不如一個女人呢。
他的威信已經確立了。
金龍貸雖然發現不錯，和銀行業相比仍然有很大不足，畢竟最大的客戶仍然掌握在銀行等傳統金融機構手裏。
當初李玉決定為金融業提供智能投顧服務時，在公司內部引起了強烈的反對。
不少人說他腦袋發昏，自廢武功。
要知道，隨著公司業務重心轉移，小額信貸收入下滑，智能投顧和雲風控已經成為公司盈利的主要來源。
現在把技術輸出給第三方機構，把市場拱手讓出，讓人無法理解。
智能投顧作為一片藍海，憑借金龍貸的技術優勢，可以在這裏麵躺著掙錢。
然而，一旦將相關服務提供給銀行、基金等老牌金融機構，對方憑借著自己多年積累下來的優勢，可以輕鬆吃下大部分市場。
金龍貸與之相比，幾乎沒有任何優勢。
不過，李玉還是堅持己見，將智能投顧的業務重心轉向b端，最終取得傲人成績，證明了自己的眼光。
尤其是上市後首個月財報出來，盈利創下十二個月來最高，推動金龍貸市值不斷上升，有望突破1100億元，達到10%的增值，贏得了各方的一致好評，擺脫了沈依依的陰影。
其實對趙子明來說，此舉巨大的收獲，並不僅僅是發展了多少客戶，掙了多少錢。
他當初之所以同意李玉的觀點，看重的是傳統金融機構積累的龐大數據。
金龍貸為各大銀行機構提供定製服務，相應的就會獲得一部分金融數據。
其中包含分析師數據（官方或非官方）、交易所數據（公開或半公開）、上市公司財務數據和客戶原始數據。
這類數據，原先的券商和銀行都會收集，並和內部數據一起處理。
加工、處理數據的能力不同，也就造就了不同的智能投顧水平。
金龍公司得到這些數據，不僅僅可以作為智能投顧係統資產端的主要數據，還能為整個風控體係的建立，提供巨大幫助。
在某種程度上來說，服務收費是小頭，數據收獲才是關鍵。
隨著數據的不斷積累，甚至可以成就數據霸權。
一旦積累到一定程度，就是天然的護城河，堪比技術壁壘。