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小女子自強不息儲錢有法 vs 男人冇憑據而又十分強烈的自信 Home Blogger
http://www.homebloggerhk.com/?p=4859Mr lumyeung,
睇左你blog裡面既買樓cases, 好多主角都係收入過20k 的, 所以我有d唔知點算…
小女子有第一城細單位一個 (自己名下), 3年前買的, 當時做9成按揭, 月供5k, 現在手頭有1M, 卻因為月入只有 15K, 相信過唔到銀行批按揭的壓力測試…. 咁係咪冇辦法買到第二個物業呢???
我只想到買連租約 — 但比5成又好似唔夠錢, 請問 lamyeung 先生可以比d意見我嗎??
有時間才覆啦~ thank you very much.
回覆小女子:
首先睇小女子個case，證明左誠哥講既野係正確既，有能力又負擔得到不妨買間自住，炒樓則可免則免。小女子可以諗第二間樓全靠佢幾年前做左上會既正確決定。
小女子人工大家都同意唔係高啦，但係都可以計到數買到第二間，做法確實比較複雜。關鍵係佢要放棄二年前做落既低息hibor plan。諗樣相信小女子三年前買第一城細單位應該係1.5mil左右成交，按息只約1%及分25年還符合佢月供五千之說法。
姑勿論佢做hibor定p plan，間樓而家爭銀行約1.2mil，而市價應估到2.5mil樓上。只要小女子肯轉按去另一個plan做五成，佢可以名正言順將而家間樓趁租貴租出去，每月多了九千至一萬蚊租金收入。
樓租左出去，你要搬返去同屋企人住半年，更好既係搵一D可租可賣既盤，先同業主租番半年，用租金抵銷租樓支出。半年後搵銀行先做pre-approval，到時儲齊半年既租金銀行入數結單可作你買第二間樓既收入證明。一般銀行信租金收入七成，咁你收入就可以upgrade到$23000啦。而再買間樓月供七千樓下應該no problem! 你到時可以同你租住緊既業主傾有冇興趣賣埋比你，咁又慳番筆傭，減低呢個movement需要用既洗費。
如果唔想搞咁多野，你就要用你呢一百萬cash去搵間連約樓，可惜冇租金收入證明銀行多數唔好加大你個人總入息。買樓放租亦要注意傢俱全包、租客質素、化妝裝修種種問題，趁後生多學習吧!
小女子月入只$15000，如佢將手上第一城出售應可再good一百萬cash出黎，手上可達兩百萬cash。 有此同人工極不對稱既流動資金，全靠由細樓先上會做起。以大數目統計，女性投資表現確實比男性好，相信原因有三個:
1. 謹慎及慬得分散
有時男人會話女人成日買埋D「雞仔注」，投資應該有大食大。可惜男人一係就投資係架車或模型上面，再唔係就一鋪過買大輸大….
2. 有耐性
男人較女人冇耐性應該唔使check都可判定真確。最大鑊就係男人一鼓冇憑據而又十分強烈的自信，見到個股票number就成副身家訓落去。買一次贏唔出奇，就係唔信你贏足幾十年，even股神都唔得! 買樓投資就係一樣要等既野，所以局長將劏房交比老婆打理十分正確!
3. 較認真
有研究指女人一般都守成十年寡，點解? 因為女性一向嫁大自己四到五年既老公，而女人平均去世年齡又大男人5-6年(好似香港係女88男83)，當你知道呢樣野仲唔認真「儲定彈藥」咩!
男人唔好睇完話諗樣啊, 希望你唔係呢種人，本樣最尾都係想你好!
小女子自強不息儲錢有法 vs 男人冇憑據而又十分強烈的自信(答) Home Blogger
http://www.homebloggerhk.com/?p=5718回覆小女子:
首先睇小女子個case，證明左誠哥講既野係正確既，有能力又負擔得到不妨買間自住，炒樓則可免則免。小女子可以諗第二間樓全靠佢幾年前做左上會既正確決定。
小女子人工大家都同意唔係高啦，但係都可以計到數買到第二間，做法確實比較複雜。關鍵係佢要放棄二年前做落既低息hibor plan。諗樣相信小女子三年前買第一城細單位應該係1.5mil左右成交，按息只約1%及分25年還符合佢月供五千之說法。
姑勿論佢做hibor定p plan，間樓而家爭銀行約1.2mil，而市價應估到2.5mil樓上。只要小女子肯轉按去另一個plan做五成，佢可以名正言順將而家間樓趁租貴租出去，每月多了九千至一萬蚊租金收入。
樓租左出去，你要搬返去同屋企人住半年，更好既係搵一D可租可賣既盤，先同業主租番半年，用租金抵銷租樓支出。半年後搵銀行先做pre-approval，到時儲齊半年既租金銀行入數結單可作你買第二間樓既收入證明。一般銀行信租金收入七成，咁你收入就可以upgrade到$23000啦。而再買間樓月供七千樓下應該no problem! 你到時可以同你租住緊既業主傾有冇興趣賣埋比你，咁又慳番筆傭，減低呢個movement需要用既洗費。
如果唔想搞咁多野，你就要用你呢一百萬cash去搵間連約樓，可惜冇租金收入證明銀行多數唔好加大你個人總入息。買樓放租亦要注意傢俱全包、租客質素、化妝裝修種種問題，趁後生多學習吧!
小女子月入只$15000，如佢將手上第一城出售應可再good一百萬cash出黎，手上可達兩百萬cash。 有此同人工極不對稱既流動資金，全靠由細樓先上會做起。以大數目統計，女性投資表現確實比男性好，相信原因有三個:
- 1. 謹慎及慬得分散
有時男人會話女人成日買埋D「雞仔注」，投資應該有大食大。可惜男人一係就投資係架車或模型上面，再唔係就一鋪過買大輸大….
- 2. 有耐性
男人較女人冇耐性應該唔使check都可判定真確。最大鑊就係男人一鼓冇憑據而又十分強烈的自信，見到個股票number就成副身家訓落去。買一次贏唔出奇，就係唔信你贏足幾十年，even股神都唔得! 買樓投資就係一樣要等既野，所以局長將劏房交比老婆打理十分正確!
- 3. 較認真
有研究指女人一般都守成十年寡，點解? 因為女性一向嫁大自己四到五年既老公，而女人平均去世年齡又大男人5-6年(好似香港係女88男83)，當你知道呢樣野仲唔認真「儲定彈藥」咩!
男人唔好睇完話諗樣啊, 希望你唔係呢種人，本樣最尾都係想你好!
數學之美番外篇：平凡而又神奇的貝葉斯方法（一） stone
來源: http://blog.sina.com.cn/s/blog_60dce3cd0100in1p.html【轉自劉未鵬博客】
概率論只不過是把常識用數學公式表達了出來。
——拉普拉斯
記得讀本科的時候，最喜歡到城里的計算機書店里面去閑逛，一逛就是好幾個小時；有一次，在書店看到一本書，名叫貝葉斯方法。當時數學系的課程還沒有學到概率統計。我心想，一個方法能夠專門寫出一本書來，肯定很牛逼。後來，我發現當初的那個樸素歸納推理成立了——這果然是個牛逼的方法。
——題記
目錄
0. 前言
1. 歷史
2. 拼寫糾正
3. 模型比較與貝葉斯奧卡姆剃刀
4. 無處不在的貝葉斯
5. 樸素貝葉斯方法（又名“愚蠢者的貝葉斯（idiot’s bayes）”）
6. 層級貝葉斯模型
7. 貝葉斯網絡
0.
這是一篇關於貝葉斯方法的科普文，我會盡量少用公式，多用平白的語言敘述，多舉實際例子。更嚴格的公式和計算我會在相應的地方註明參考資料。貝葉斯方法被證明是非常 general 且強大的推理框架，文中你會看到很多有趣的應用。
1.
托馬斯·貝葉斯（Thomas Bayes）同學的詳細生平在這里。以下摘一段 wikipedia 上的簡介：
所謂的貝葉斯方法源於他生前為解決一個“逆概”問題寫的一篇文章，而這篇文章是在他死後才由他的一位朋友發表出來的。在貝葉斯寫這篇文章之前，人們已經能夠計算“正向概率”，如“假設袋子里面有N個白球，M個黑球，你伸手進去摸一把，摸出黑球的概率是多大”。而一個自然而然的問題是反過來：“如果我們事先並不知道袋子里面黑白球的比例，而是閉著眼睛摸出一個（或好幾個）球，觀察這些取出來的球的顏色之後，那麽我們可以就此對袋子里面的黑白球的比例作出什麽樣的推測”。這個問題，就是所謂的逆概問題。
實際上，貝葉斯當時的論文只是對這個問題的一個直接的求解嘗試，並不清楚他當時是不是已經意識到這里面包含著的深刻的思想。然而後來，貝葉斯方法席卷了概率論，並將應用延伸到各個問題領域，所有需要作出概率預測的地方都可以見到貝葉斯方法的影子，特別地，貝葉斯是機器學習的核心方法之一。這背後的深刻原因在於，現實世界本身就是不確定的，人類的觀察能力是有局限性的（否則有很大一部分科學就沒有必要做了——設想我們能夠直接觀察到電子的運行，還需要對原子模型爭吵不休嗎？），我們日常所觀察到的只是事物表面上的結果，沿用剛才那個袋子里面取球的比方，我們往往只能知道從里面取出來的球是什麽顏色，而並不能直接看到袋子里面實際的情況。這個時候，我們就需要提供一個猜測（hypothesis，更為嚴格的說法是“假設”，這里用“猜測”更通俗易懂一點），所謂猜測，當然就是不確定的（很可能有好多種乃至無數種猜測都能滿足目前的觀測），但也絕對不是兩眼一抹黑瞎蒙——具體地說，我們需要做兩件事情：1. 算出各種不同猜測的可能性大小。2. 算出最靠譜的猜測是什麽。第一個就是計算特定猜測的後驗概率，對於連續的猜測空間則是計算猜測的概率密度函數。第二個則是所謂的模型比較，模型比較如果不考慮先驗概率的話就是最大似然方法。
1.1
下面舉一個自然語言的不確定性的例子。當你看到這句話：
The girl saw the boy with a telescope.
你對這句話的含義有什麽猜測？平常人肯定會說：那個女孩拿望遠鏡看見了那個男孩（即你對這個句子背後的實際語法結構的猜測是：The girl saw-with-a-telescope the boy ）。然而，仔細一想，你會發現這個句子完全可以解釋成：那個女孩看見了那個拿著望遠鏡的男孩（即：The girl saw the-boy-with-a-telescope ）。那為什麽平常生活中我們每個人都能夠迅速地對這種二義性進行消解呢？這背後到底隱藏著什麽樣的思維法則？我們留到後面解釋。
1.2
貝葉斯公式是怎麽來的？
我們還是使用 wikipedia 上的一個例子：
一所學校里面有 60% 的男生，40% 的女生。男生總是穿長褲，女生則一半穿長褲一半穿裙子。有了這些信息之後我們可以容易地計算“隨機選取一個學生，他（她）穿長褲的概率和穿裙子的概率是多大”，這個就是前面說的“正向概率”的計算。然而，假設你走在校園中，迎面走來一個穿長褲的學生（很不幸的是你高度近似，你只看得見他（她）穿的是否長褲，而無法確定他（她）的性別），你能夠推斷出他（她）是男生的概率是多大嗎？
一些認知科學的研究表明（《決策與判斷》以及《Rationality for Mortals》第12章：小孩也可以解決貝葉斯問題），我們對形式化的貝葉斯問題不擅長，但對於以頻率形式呈現的等價問題卻很擅長。在這里，我們不妨把問題重新敘述成：你在校園里面隨機遊走，遇到了 N 個穿長褲的人（仍然假設你無法直接觀察到他們的性別），問這 N 個人里面有多少個女生多少個男生。
你說，這還不簡單：算出學校里面有多少穿長褲的，然後在這些人里面再算出有多少女生，不就行了？
我們來算一算：假設學校里面人的總數是 U 個。60% 的男生都穿長褲，於是我們得到了 U * P(Boy) * P(Pants|Boy) 個穿長褲的（男生）（其中 P(Boy) 是男生的概率 = 60%，這里可以簡單的理解為男生的比例；P(Pants|Boy) 是條件概率，即在 Boy 這個條件下穿長褲的概率是多大，這里是 100% ，因為所有男生都穿長褲）。40% 的女生里面又有一半（50%）是穿長褲的，於是我們又得到了 U * P(Girl) * P(Pants|Girl) 個穿長褲的（女生）。加起來一共是 U * P(Boy) * P(Pants|Boy) + U * P(Girl) * P(Pants|Girl) 個穿長褲的，其中有 U * P(Girl) * P(Pants|Girl) 個女生。兩者一比就是你要求的答案。
下面我們把這個答案形式化一下：我們要求的是 P(Girl|Pants) （穿長褲的人里面有多少女生），我們計算的結果是 U * P(Girl) * P(Pants|Girl) / [U * P(Boy) * P(Pants|Boy) + U * P(Girl) * P(Pants|Girl)] 。容易發現這里校園內人的總數是無關的，可以消去。於是得到
P(Girl|Pants) = P(Girl) * P(Pants|Girl) / [P(Boy) * P(Pants|Boy) + P(Girl) * P(Pants|Girl)]
註意，如果把上式收縮起來，分母其實就是 P(Pants) ，分子其實就是 P(Pants, Girl) 。而這個比例很自然地就讀作：在穿長褲的人（ P(Pants) ）里面有多少（穿長褲）的女孩（ P(Pants, Girl) ）。
上式中的 Pants 和 Boy/Girl 可以指代一切東西，所以其一般形式就是：
P(B|A) = P(A|B) * P(B) / [P(A|B) * P(B) + P(A|~B) * P(~B) ]
收縮起來就是：
P(B|A) = P(AB) / P(A)
其實這個就等於：
P(B|A) * P(A) = P(AB)
難怪拉普拉斯說概率論只是把常識用數學公式表達了出來。
然而，後面我們會逐漸發現，看似這麽平凡的貝葉斯公式，背後卻隱含著非常深刻的原理。
2.
經典著作《人工智能：現代方法》的作者之一 Peter Norvig 曾經寫過一篇介紹如何寫一個拼寫檢查/糾正器的文章（原文在這里，徐宥的翻譯版在這里，這篇文章很深入淺出，強烈建議讀一讀），里面用到的就是貝葉斯方法，這里我們不打算複述他寫的文章，而是簡要地將其核心思想介紹一下。
首先，我們需要詢問的是：“問題是什麽？”
問題是我們看到用戶輸入了一個不在字典中的單詞，我們需要去猜測：“這個家夥到底真正想輸入的單詞是什麽呢？”用剛才我們形式化的語言來敘述就是，我們需要求：
P(我們猜測他想輸入的單詞 | 他實際輸入的單詞)
這個概率。並找出那個使得這個概率最大的猜測單詞。顯然，我們的猜測未必是唯一的，就像前面舉的那個自然語言的歧義性的例子一樣；這里，比如用戶輸入： thew ，那麽他到底是想輸入 the ，還是想輸入 thaw ？到底哪個猜測可能性更大呢？幸運的是我們可以用貝葉斯公式來直接出它們各自的概率，我們不妨將我們的多個猜測記為 h1 h2 .. （ h 代表 hypothesis），它們都屬於一個有限且離散的猜測空間 H （單詞總共就那麽多而已），將用戶實際輸入的單詞記為 D （ D 代表 Data ，即觀測數據），於是
P(我們的猜測1 | 他實際輸入的單詞)
可以抽象地記為：
P(h1 | D)
類似地，對於我們的猜測2，則是 P(h2 | D)。不妨統一記為：
P(h | D)
運用一次貝葉斯公式，我們得到：
P(h | D) = P(h) * P(D | h) / P(D)
對於不同的具體猜測 h1 h2 h3 .. ，P(D) 都是一樣的，所以在比較 P(h1 | D) 和 P(h2 | D) 的時候我們可以忽略這個常數。即我們只需要知道：
P(h | D) ∝ P(h) * P(D | h) （註：那個符號的意思是“正比例於”，不是無窮大，註意符號右端是有一個小缺口的。）
這個式子的抽象含義是：對於給定觀測數據，一個猜測是好是壞，取決於“這個猜測本身獨立的可能性大小（先驗概率，Prior ）”和“這個猜測生成我們觀測到的數據的可能性大小”（似然，Likelihood ）的乘積。具體到我們的那個 thew 例子上，含義就是，用戶實際是想輸入 the 的可能性大小取決於 the 本身在詞匯表中被使用的可能性（頻繁程度）大小（先驗概率）和 想打 the 卻打成 thew 的可能性大小（似然）的乘積。
下面的事情就很簡單了，對於我們猜測為可能的每個單詞計算一下 P(h) * P(D | h) 這個值，然後取最大的，得到的就是最靠譜的猜測。
一點註記：Norvig 的拼寫糾正器里面只提取了編輯距離為 2 以內的所有已知單詞。這是為了避免去遍歷字典中每個單詞計算它們的 P(h) * P(D | h) ，但這種做法為了節省時間帶來了一些誤差。但話說回來難道我們人類真的回去遍歷每個可能的單詞來計算他們的後驗概率嗎？不可能。實際上，根據認知神經科學的觀點，我們首先根據錯誤的單詞做一個 bottom-up 的關聯提取，提取出有可能是實際單詞的那些候選單詞，這個提取過程就是所謂的基於內容的提取，可以根據錯誤單詞的一些模式片段提取出有限的一組候選，非常快地縮小的搜索空間（比如我輸入 explaination ，單詞里面就有充分的信息使得我們的大腦在常數時間內把可能性 narrow down 到 explanation 這個單詞上，至於具體是根據哪些線索——如音節——來提取，又是如何在生物神經網絡中實現這個提取機制的，目前還是一個沒有弄清的領域）。然後，我們對這有限的幾個猜測做一個 top-down 的預測，看看到底哪個對於觀測數據（即錯誤單詞）的預測效力最好，而如何衡量預測效率則就是用貝葉斯公式里面的那個 P(h) * P(D | h) 了——雖然我們很可能使用了一些啟發法來簡化計算。後面我們還會提到這樣的 bottom-up 的關聯提取。
為什麽支付寶一定很難做成社交，而又一定會繼續做下去？
來源: http://www.iheima.com/zixun/2016/0817/158192.shtml
阿里巴巴雖然運營很強、戰略很棒，但阿里巴巴一直都缺乏一個入口。
本文授權轉載自三節課微信公號（ID： ），作者黃有璨。
上周，支付寶9.9上線。
實話說，這次改版，用“整容”來形容可能已經不太恰當了。我們完全可以用尺度更大一點的詞來形容之，比如說：變性。
看起來，支付寶已經下定決心，要在社交這條路上死磕到底。
很多朋友責難支付寶產品經理是吃了什麽藥，做出這麽“不可思議的”產品來，但其實他們可能錯怪了支付寶的產品經理。
請相信，對於支付寶這樣體量的產品來說，類似9.0和9.9這樣令人瞠目結舌的改版，決策絕對不是某小挫PD（阿里對產品經理的稱呼）能做出來的。這樣重要的決策背後，沒有“上頭”的指示絕不可能完成。
我們不妨在此大膽做個預測——
首先，就個人來說，我們長期看衰支付寶的社交之路。
其次，我們認為，哪怕明明知道不太靠譜，阿里和支付寶也一定會在“社交”，或者再說大一點，是“入口”這條路上繼續矢誌不渝的走下去。
這篇文章，我們就來具體探討下上述兩個問題。我們會先聊後者，再來聊前者。
一、為什麽阿里和支付寶一定打死都要做“社交”？
1.1 “戰略”優先的阿里
互聯網圈內，一直有一種說法：騰訊強在產品和用戶。它的成功，往往是從用戶端一點點演化出來的成功。譬如說，在最初做QQ時，馬化騰從未想過有一天自己原本想要幾十萬賣掉的一個小通訊工具，最終能夠成長為一個社交帝國。
相反，阿里則強於運營和戰略。它的成功，則往往是自上而下高瞻遠矚式的，即依靠少數人長遠而敏銳的戰略眼光找到“正確的方向”，然後傾全軍之力逐次擊破之，最終大獲全勝。
馬雲就曾在2014年公開表達過：
阿里今天的成功，事實上是過去戰略布局的成功。
這個差異，決定了兩家公司在進行一些關鍵性決策時候的決策邏輯和工作方法。
在騰訊，決定一個產品要不要投入重大資源去做的邏輯，可能是先給你點空間自己去倒騰倒騰，甚至不排斥內部好幾個差不多都很像的產品搞出來都一起跑跑看，一段時間下來，哪個產品能夠贏得用戶的認可，數據更好口碑更佳，資源才會顯著向它傾斜。
如微信的誕生，便遵循著這一邏輯。
而在阿里，可能會有所不同。
在阿里內部，一款產品如果要投入重大資源，往往是基於高層在“戰略”層面已經想清楚，有了結論的結果。
於是，老大們一聲令下，大家才跟著大幹快上，最後成就某個結果。
回顧阿里的諸多成功產品，從最早的阿里巴巴，到淘寶、天貓，再到阿里雲，幾乎都是這一決策邏輯的產物。
而關於“社交”，阿里其實也早就有過類似的嘗試。我們在此，不妨簡要借著這一邏輯來回顧一下阿里的“社交”之路。
1.2 阿里的“社交”史
早在2010年，當時筆者還身在阿里。那時微信還沒上線，米聊剛剛開始。
那時候，馬雲曾公開說過：淘寶即社交。
在阿里內部，馬總的指示就是最高指示，於是整個公司開始紛紛行動起來。
有一群同事開始做出了自己的產品——淘江湖。這個產品曾經提出讓買家和買家建立圈子，讓買家給其他買家推薦商品，就像開心網一樣的產品形態。
在我印象里，這是阿里第一次提出要做社交。
後來，淘江湖不太給力，當然原因有很多，這個老板們就不再過問了，因為老板們總是說：不戀過往，不懼將來。
所以阿里出手投資了微博，算是占據了社交大趨勢性產品的一個重要席位。
占據了微博的阿里一開始也想讓微博幫著賣女裝，後來發現效率還不如淘寶客，於是就開始做財務和戰略投資狀考量。投資陌陌，估計也是一樣的原因。
再後來，微信突然開始異軍突起，帶來了老大們越來越多的壓力。
於是，淘寶主動屏蔽了來自微信的訪問，就像當年主動屏蔽了百度對淘寶的收錄一樣，希望借此砍斷用戶對微信的依賴。
然而，微信訪問不了淘寶，直接導致的卻是微商大行其道，微店和口袋通開始逐步做的有聲有色起來。
於是，阿里開始拿出自己的大殺器：來往！
來往上線後，所有的阿里同事，必須拉300人加入來往，這被算做了與年終獎直接掛鉤的KPI——阿里內部自上而下推動一件事的能力和共識，可見一斑。
當時，就連馬雲老大也親自上陣，在來往里發布各種動態，一時間來往成了戰略級產品，用戶數也快速突破了1000萬。
這個1000萬真的很快，因為阿里有5萬員工，還有10萬離職員工，所以每個員工拉入300人就足夠超過1000萬的。
但，阿里漸漸發現，“社交”領域下的這種自上而下，似乎並不太好使。
到了2015年，來往就基本就快活不下來了。然後，一部分來往團隊加入了釘釘，沒想到釘釘火了……
只是，釘釘雖火，卻算不上是嚴格意義上的社交產品，或許把它理解為是個高級的ERP和CRM更合適。
至此，在“前支付寶時代”的阿里社交之路，大體梳理結束。
接下來，我們聊聊為什麽阿里“社交”的重擔，在阿里內部會落到了支付寶身上。
1.3 阿里“社交”戰略背後的邏輯
事實上，在PC時代和移動時代，阿里對於入口都有天生的不安全感。
在PC時代，搜索是入口，瀏覽器是入口，社交平臺也可以被算做入口，但一個獨立的電商品牌和網站，想要成為入口，是難上加難的。
某種意義上，阿里只是在PC端通過淘寶和支付寶快速建立了用戶的品牌認知，並且通過壟斷商家和商品庫形成了反向入口效果。但本質上，阿里可能一直都沒能解決“入口”問題，雖然淘寶每天有著超過8000萬UV。
為了延續在PC端的打法，阿里在移動戰役一開始就重金投資了UC瀏覽器（當時排名第一的移動端瀏覽器）。
就像我們提到的，阿里的決策多是依靠戰略推演來做出的。當時的阿里，在戰略上希望通過占領瀏覽器，打開自己在移動端的入口。
在當時阿里的戰略推演中，他們認為未來移動技術的演進路線不會是Native app，而是Cloud app，所以會更多支持H5的技術。於是他們全資收購了UC瀏覽器。
但後來，阿里突然發現事情的發展偏離了他們的預期——Native app發展的非常瘋狂，這個時候，阿里再次展現了他們卓越的戰略判斷和決策能力——他們開始做手機、投資手機廠商。
最早，阿里雲和天語合作了大黃蜂手機，自己也嘗試做過阿里雲手機，失敗後，阿里投資了魅族，乃至後來又與錘子手機發生了點關系，這一切的背後，都源於阿里希望控制手機的OS/Launch，從而控制入口。
事實上，就像我們說過的，阿里的戰略推演和決策能力是卓越的，而阿里看到的這些趨勢也都沒有錯。
只是，微信通過自己的持續努力，把自己從IM通信軟件，變成了瀏覽器，進而還可能要變成一個OS/Launch了。
這是一件所有人都能想到，但沒人覺得能做到的事情，現在的微信，居然有可能快要做到了。
不出意外，在微信上線了應用號之後，阿里的壓力將繼續加大，百度也是一樣。
1.4 重擔在肩的支付寶
支付寶，是阿里最核心的拳頭產品之一。
從2004年支付寶誕生到2013年微信支付上線的近10年時間，支付寶幾乎壟斷著C端支付市場，超過80%的支付份額對支付寶來說都是小菜一碟。
套用最近奧運期間的話風，這是一款“金牌早已拿到手軟”的產品。
但，從微信開始，事情在變。
從微信紅包開始，微信開始祭出了一系列有的放矢的動作。這之後，千年老二財付通披上微信支付的新衣後搖身一變，開始扶搖直上，直追支付寶市場份額。
短短兩年時間，按照第三方統計，支付寶竟至少丟失了30%的市場份額。
微信支付的市場份額其實不用看第三方統計，其實你大可回想下自己的使用記錄：你的生活里，支付寶用的頻繁度和微信支付使用的頻繁度之間，占比如何？
對大多數人而言，這個差距可能正在逐漸縮小。
要知道，對一款“習慣性金牌”的產品來說，只要有人與它“差不多”，那就是它輸了。
就當下來看，支付寶應該還是占有一些優勢地位，但支付寶無法接受在支付領域丟掉自己的位置，也無法接受曾經自己一家獨大的支付領域，現在竟然橫生生被微信支付殺出來搶走了大量份額。
當然，重要的還不是支付領域的地位。
某種意義上，支付寶還擔負著阿里巴巴在移動端入口的重要責任。
就像我們說的，阿里巴巴雖然運營很強、戰略很棒，但阿里巴巴一直都缺乏一個入口。
可以說，阿里巴巴基於電商的戰略地圖把後端的服務和產業整合的很到位，但在前端卻一直缺乏一個強勢的入口。
時至今日，用戶在互聯網上的各類行為，無論瀏覽還是查詢還是尋找服務，其第一觸點還是在微信上、在搜索里，除購物外有多少用戶會把淘寶、天貓作為入口呢？
如果要做“入口”，你一定會選擇一款頻次盡可能高，且關聯相關場景盡可能多的產品。
在阿里內部，首當其沖的幾款用戶型產品，無非淘寶、天貓、支付寶。淘寶和天貓的使用頻次對一部分用戶來說或許還可以，但無奈使用場景過於單一。
而支付寶，作為一款支付類產品，它無需被“購物”和“電商”綁架，而是擁有可以關聯到各類生活、服務場景的可能性。
所以，在阿里看來，支付寶才是最有可能成為“入口”的集團主力產品。
而假如微信想要來侵蝕掉我的支付份額，我何不通過社交來打微信？
應該說，這就是阿里巴巴將支付寶打造成社交一體化入口的邏輯。
在阿里的戰略決策依據上看，支付寶社交化假如做好了，能解決兩個問題：
伏擊甚至打破微信在社交上的壟斷地位。
提供更多交易場景，讓支付的“金牌”更加穩定。
但假如做不好呢？
我不知道他們是否考慮過這個問題，在我看來，支付寶做不好社交的最大風險只有一個——把自己做的四不像，丟失支付“金牌”的可能。
但，這個決策，阿里和支付寶可能不得不做。
因為：入口不可能不爭，來到家門口的敵人也不可能不打。與其坐以待斃，不如殊死一搏。
如果說，2年前的阿里和支付寶可能對微信還更多持有的是觀望和防禦心理，到了今天，阿里和支付寶已經到了必須要主動出擊的時候。
甚至是，支付寶的很多產品經理們，也未見得就會反感這個決策——畢竟，一個舉全公司之力All-in對抗一個超級王者式的重大項目交到你手里來做，這種機會可能是畢生難得的。
這樣的項目，要是贏了，可以拿出來吹一輩子。而即便是輸了，可能也在情理之中，甚至還可以有幾分悲壯和蕩氣回腸。
無論哪一種結果，看起來對於個人的職業生涯發展，都只有好處，而難有壞處。
所以才說，阿里和支付寶要做社交，做入口，可能是一種“一定會繼續下去”，不會停下的決策，直至成王敗寇。
二、我們為什麽長期看衰支付寶
2008年前後，馬雲在國外有一次演講，主要是講支付寶與paypal的區別。
他說：支付寶不是paypal，支付寶是信用支付、擔保交易，paypal是交易工具。
從支付寶誕生的第一天起，支付寶就是一個擔保交易的角色存在。
在商業誠信還沒建立的時候，支付寶作為一個支付中間者，降低了買家和賣家的風險，當然主要是買家風險，這讓淘寶快速發展，甚至後面超越ebay和易趣。
作為誠信的第一個基石，支付寶在大淘寶體系里面有著重要的基礎性作用。與此同時，支付寶也借著電商的快速發展形成了支付市場份額的急速占領。
可以說，除了遊戲（騰訊財付通）和行業解決方案（快錢）領域，支付寶在大眾消費領域都做的很好，以至於後來擴展到水電煤氣、電話卡充值等服務里面去。
所以，在整個阿里內部，支付寶是肩負著交易基礎+未來想象的雙重空間。這也是為什麽馬雲在阿里整體上市前，把支付寶拆出來，後又劃入螞蟻金服的原因了。
但顯然，現在的商業環境與2004年比有了很大的變化，現在在微信里買東西或者淘寶買東西已經不太在乎商家不發貨的問題。
即使不發貨或者出了問題，消費者也會相信平臺可以出面解決問題，而不是支付渠道的問題了。
比如用看到一個朋友在朋友圈分享了一個每周快遞鮮花的公共號，毫不猶豫的就購買了，背書的顯然不是微信支付，而是朋友關系以及微信平臺。
平臺，而不再是支付渠道來做為誠信的擔保者，這一現象對支付寶可以說是徹底的打擊。
如果支付寶沒有擔保交易的價值，那麽只能淪為一個支付渠道，這是阿里不能接受的，決不能接受！
支付寶事實上的支付渠道價值和阿里內部的不認同之間產生了矛盾。
這一矛盾引發了超越支付寶產品層面的變化：夾雜了阿里希望的支付寶不能成為支付渠道，要往用戶面前走，成為生活的入口！
生活的入口，不是交易的入口，這奠定了支付寶的性別。
於是我們看到從9.0到9.9版本，支付寶一直在找自己的定位。
雖然，從支付到生活圈，就像微信從通信到朋友圈一樣，看起來支付寶也可以做到微信那樣的地位。但支付寶的決策者顯然忽視了一個問題，那就是即使生活圈和朋友圈做得一樣，支付寶的服務窗做的和公共號一樣多，也還存在著一個悖論：
支付=通信？
要知道，支付是基於場景的偶發性事件，雖然它也挺高頻。但通信是主體間性的必然要求。（請腦補主體間性-intersubjectivity）
馬克思說過：人是社會關系的總和。但他可沒說過：人是支付關系的總和。
人天生有通信的訴求，所以通信自由被認為是人類的幾大自由權利之一。
但你有聽人呼喊過要去爭取支付的自由嗎？
基於支付寶的改版，我有幾個問題想拋出來供大家討論：
其一，產品的核心模塊迷失對支付寶是不是個問題？
微信的核心產品形態是對話框，無論是訂閱號、群、IM都是在對話框這個基本形態下展開。
用戶對微信有很強的辨識度，他是一個通信工具，然後是一個社交平臺。
支付寶的決策者希望給用戶一個什麽樣的辨識度呢？
這一版我們基本看不到了。
其二，支付寶的社交化能解決支付場景被微信支付搶奪的問題麽？
對這個問題的答案，我們存有一定疑問。
如果支付寶想強化自身的支付份額，我想或許更應該通過加強線下合作、搭建更多支付場景和進行更多的商務拓展來實現，而不是靠增加一些社交功能來實現。
就好比：以滴滴出行和微信的結合為例，當時拉動微信支付必然是打車這個支付場景，而騰訊則是通過投資並購才獲得了滴滴的支付通道，而不是依靠搞了個朋友圈來強化了自身的份額。
其三，支付寶的社交化可以讓用戶對支付寶的認知發生改變嗎？如果真的改變了，對於支付寶是好還是不好呢？
如果說，以前的支付寶就是一個可靠的第三方支付平臺，或者可以定位為“移動錢包”的話，到了現在這個狀態，我已經很難用一句話來描述支付寶了。
然而，變化還在發生。我覺得，如果真的把支付寶定位生活入口，或許應該明確告訴用戶，並且形成一個明確的認知呈現出來。
對我來說，現在支付寶強行加入了這麽多內容，會讓我有點迷失。
而，用戶迷失是用戶流失的前奏，對於做產品來說，這是常識。
三、題外話：一臺ATM機的社交化嘗試
身為一個產品或運營，我們把9.9版本的支付寶稱為是“一臺ATM機的社交化嘗試”。
所以，如果要問我們怎麽看支付寶做社交，或許可以打這麽個不一定恰當的比方：
他們是想要要讓我們在ATM機面前聊聊家長里短，秀秀生活八卦，或者是在POS機面前曬個旅遊照片。
甚至，你也許會在ATM機面前邂逅了你7年前的前女友，所以元芳，你怎麽看？
毋庸置疑，這一定是一個會顯得很奇怪的事情，而支付寶的同誌們顯然也意識到了大家會認為它很怪異。
於是，他們拉了卡爾·本茨和懷特兄弟來站臺，用來證明“一切發明創造都是在怪異的眼神下淡定前行的”。
我們沒有生活在本茨年代，也沒有見過懷特兄弟，但我知道支付寶的前世今生，我認為兩者還是不一樣的。
本茨的汽車、懷特兄弟的飛機的發明都是有跨時代意義的，是前人所沒有做過的嶄新的創新和發明，看著就覺得不可思議。
雖然支付寶也讓人覺得“不可思議”，但這個不可思議背後的邏輯是：
為什麽會這麽做呢？為什麽支付寶做了個“四不像”呢?
如果說支付寶新版本的啟動頁對我有什麽啟示，那可能是：發明了汽車的本茨在他的某一個型號的汽車里，學習萊特兄弟，做出來一輛能飛的飛機汽車混合體。
可以講，9.9版本是一個重要的版本，他終於實現了支付寶全面平臺化的舉措：有了支付、O2O、社交、媒體、團購……
如果說9.9還給未來的10.0留了那麽一點點空間，我只能說：遊戲！（雖然這版本已經有了，但我們不能低估支付寶突破極限的能力）。
而這樣一個看起來如此複雜的產品能夠被柔和在一個107M大小的app里，實屬難得。
要知道，光“美團”這個APP就已有101M大小哦，親~
更重要的是，這麽多複雜的需求和功能，居然支付寶還能在首頁的產品設計和陳列上做到比較規範和合理的擺放，我覺得PD掉了多少頭發只有自己知道了。
此外，繼9.0全面Copy了微信“朋友圈”之後，9.9版本的支付寶在“可能認識的人”這個模塊上居然使用了主流社交軟件“instgram”和Facebook的橫向拖拽的的設計，真正做到了橫向+縱向360度無死角使用。
所以，有人曾經說過：抄襲也是一門學問，不容易學啊！
當然，這版本支付寶也不是都是抄，也有創新啊。比如對於信息流里的圖文互動，除了點贊和評論外，多了一個打賞！
“微信訂閱號打賞放的那麽深，我們可以直接放到首頁流里~”
你可能會想：親，你是有多土豪呢？看到一個圖文幾句話就開始打賞了啊？
如果各位同學你們這麽想就完全忘記這個產品的定位了。
作為在“ATM面前的社交平臺”，當然可以在取錢的時候順便給你一毛小費了。在這個邏輯下，你是不是開始變得容易理解了呢？
感謝我吧，記得在本文結尾打賞哦~
所以，總結起來，作為一款“ATM機和POS機面前的社交平臺”，9.9版本做到了！
之所以我不把他叫支付寶，而特指9.9版本，是為了那些為支付寶而付出了艱辛的前輩內心考慮……
這的確不關他們什麽事的。
就像今天的百度，也不關我們些離職的前員工什麽事啊~
就著話題，稀里糊塗不知所雲的說了這許多，講得不對的，還請多包涵指正了。
匿名用戶
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