PayPal創辦人Peter Thiel給畢業生的建議:去做父母、老師認為你做不了的事
PayPal創辦人Peter Thiel給畢業生的建議:去做父母、老師認為你做不了的事
2016.05.26 | 創業

編者按:美國大學院校有一個傳統,那就是畢業典禮時一般都會邀請社會名流來給畢業生做演講。比方說今年加州大學伯克萊分校請到的是 Facebook 的 COO Sheryl Sandberg,哈佛大學請到的是著名導演史蒂芬·史匹柏,MIT 請的是麥特·戴蒙。但是美國頂尖的私立文理學院漢密爾頓學院卻請了一位儘管很出名但卻不大可能成為大學座上賓的人物—Peter Thiel。這位 PayPal 幫的核心成員經常說高等教育存在泡沫,甚至拿出了 10 萬美元為誘惑鼓勵學生輟學創業。有什麼理由請已經21年沒替別人工作的人給準備工作的學生演講呢?Peter Thiel替院方想了一個理由,因為他是是靠思考未來為生的。大學畢業是未來的開端,作為技術投資者,他投資的就是新的開始。但 Peter Thiel 也給了學校一點面子,最後還是肯定了傳統的價值。而他認為,美國乃至於西方世界的傳統就是不循規蹈矩,勇於創新。

圖說明
圖片來自:Flicker

我開始職業生涯的時候做的並不是這個(指技術投資)。1989年,當我像你們一樣坐在這裡的時候,我可以告訴你我想做一名律師。說真的,我並不知道律師整天都幹些什麼,但我知道他們先得上法學院,而學校我是很熟的。

從初中到高中到大學,我一直都按部就班,不斷地跟別人比,直奔法學院時我就知道,我還得跟別人比從小就一直參加的那種考試,但我可以告訴大家,現在我做這個是為了成為一名職業人士。

我在法學院表現不錯,足以讓我拿到紐約一家大型律師事務所的工作,但結果發現那是一個奇怪的地方。外面的人個個都想進來,而裡面的人卻個個都想逃出去。

在裡面待了7個月零3天後,我離開了那家事務所,我的同事都很驚訝。其中一位告訴我說他不知道逃離惡魔島是有可能的。現在聽起來也許有點奇怪,因為要想逃離你所要做的,不過是走出大門別再回來就行了。但大家卻發現自己很難離開,因為自己好不容易經過層層競爭才爬到這個位置的,怎麼捨得輕易放棄呢?

離開那家律師事務所之後,我得到了一個最高法院書記員的面試機會。這有點像是作為律師能拿到的最高獎勵了。絕對是競爭的最後階段。但我輸了。那時候我徹底崩潰了,仿佛世界末日到了。

大概10年後,我碰到了一位老朋友。他曾經幫助我準備那次書記員的面試,我們已經好幾年沒見了。他見到我的第一句話不是「嗨 Peter」或者「你還好嗎?」,而是「沒當上書記員是不是很高興?」因為要是我沒有輸掉那最後一次競爭的話,我們都知道我永遠都不會離開自中學以來就一直走下去的軌道,我就永遠也不會搬到加州跟人一起創業,就不會做任何新的事情。

回想起來,我想成為律師的抱負看起來不像對未來的規劃,更像是不在現場的託辭。是向任何人—父母、同事,更重要的,是對自己做出解釋手段—看吧,沒必要擔心。一切都循規蹈矩。回顧過去,結果證明,我最大的問題是按部就班卻沒有認真思考自己要去哪裡。

我跟人一起創業(編按:指PayPal)的時候我們採取了相反的辦法。我們有意識地去著手改變世界的方向。方向非常明確,計畫非常宏大。我們的目標不亞於用新的數位貨幣取代美元。

我們的團隊很年輕。創業的時候我是唯一超過23歲的人。當我們推出第一款產品時,第一批使用者就是在我們公司工作的那 24個人。外面有數百萬人在全球金融產業工作,當我們把計畫告訴其中一些人時,我們注意到一個很明顯的模式:在銀行業做得越久的人越認為我們永遠不會成功。

他們錯了。現在全世界的人每年要靠PayPal周轉2000億美元。我們的確沒有實現自己更大的目標。美元仍然占統治地位。我們沒有能統治世界,但在這個過程中我們的確創辦了一家成功的企業。更重要的是我們知道了儘管做新東西很困難,但遠不是不可能。

經歷過這樣一次創業之後你就沒那麼多限制、沒那麼多禁忌、沒那麼多恐懼了。不要浪費你的無知。走出去,去做你的老師和父母認為做不了的事,去做他們從來沒想過要做的事。

這並不是說教育和傳統沒有價值。我們可以從漢密爾頓學院的一位校友,1905級的Ezra Pound那裡汲取靈感。Pound是一位傑出的詩人,甚至還稱得上是一位先知,他用幾個字宣告了他的使命:「推陳出新」。Pound 說「推陳出新」的時候實際上指的是舊的東西。他希望用新的方式來呈現傳統的精華。

在漢密爾頓、美國以及叫做西方的那個世界,我們都是一項不同尋常的傳統的一部分。這項傳統本身就跟做新的事情有關。培根的新科學,牛頓發現的真理書上從來都沒有寫過。我們這一整個大陸就是一個新世界。這個國家的創建者建立的是那個時代的新秩序。美國就是前端國家。除非我們去尋找新東西,否則就是不忠於傳統。

那我們做得怎麼樣呢?今天有多少是新東西呢?說我們正處在快速變化的時代已是老生常談,但事實更接近於陷入停滯卻是公開的秘密。電腦是變得越來越快了,智慧型手機也總是更新換代。但另一方面,飛機變慢了,火車脫節了,房子很貴,而收入卻不漲。

現在 「技術」這個詞的意思已經變成資訊技術。所謂的技術產業開發的是電腦和軟體。但在1960年代的時候,「技術」的內涵可要豐富得多,不僅僅指電腦,還包括飛機、機器、化肥、材料、太空旅行等等各種各樣的東西。技術在每個前端都取得了進步,引領著我們進入一個有著水下城市、可以上天攬月以及能源便宜到無法計量的世界。

都說美國是一個發達國家,這讓它跟其他發展中國家有了區別。這種說法裝得好像蠻中立的。但我發現其實偏頗得很。因為這無異於說我們做新東西的傳統已經完了。當我們說我們是已開發(developed)國家時,我們說,「就是這樣。」歷史已經結束了。我們說一切要做的事情已經做完了,現在剩下的唯一一件事情就是等著世界上的其他人趕上我們。要是按照這種觀點的話,1960年 代的夢幻願景美好未來就是個錯誤。

我認為我們應該強烈抵制這種認為我們的歷史已經終結的誘惑。當然,如果我們選擇認為自己無力去做任何不熟悉的東西的話,我們也許也是對的,但只能通過自我實現來證明。但是我們不應該歸咎于自然。這只會是我們自己的過錯。

熟悉的軌道和傳統就像那些陳腔濫調—到處都是,這些說法有時候也許是對的,但往往沒有任何依據,只是說多了就變成真的了。我今天就特別舉兩個例子來作為結束。

第一個所發來自莎士比亞,他寫過這條很出名的忠告:「忠於自己(To thine own self be true)」。這句話的確是他寫的,但卻不是他說的。這句話出自波洛尼厄斯(Polonius)之口,儘管他是丹麥國王的高級顧問,但哈姆雷特對他的描述很精確—一個令人生厭的老糊塗。

所以實際上莎士比亞告訴了我們兩件事情。一是不要忠於自己。你怎麼知道有自我這麼一個的東西存在呢?你的自我也許是在跟別人競爭中被刺激出來的,就像我這樣。你需要約束你的自我,要把它培養好、照顧好。而不是盲從於它。莎士比亞的意思是說,你應該質疑忠告,哪怕是來自長輩的忠告。這裡的莎士比亞就是忠於我們西方傳統的榜樣,也就是說不會尊崇那些僅僅是傳承下來的東西。

另一條是這個:「把每一天都當作生命的最後一天來過。」採納這一建議的最好方式是正好反著做。把每一天都當作你會長命百歲來過。意思是說,首先,你應該把周圍的人也當作會在你身邊待很久來對待。你今天做出的選擇很重要,因為它的影響會變得越來越大。

愛因斯坦說複利是宇宙最強大的力量就是這個意思。這不僅僅跟財務或者錢有關,還有建立經得起時間考驗的友誼和關係會讓你得到最好回報的意思。

從某種意義來說,你們所有人今天之所以出現在這裡,是因為得到漢密爾頓學院招生辦公室的許可,讓你們考驗開展一段學習之旅,這段路現在走完了。從另一種意義來說,你們在這裡是因為找到了一路上相互支持的一幫朋友,而你們的友誼還將繼續。如果照料好你們的友誼,將來它就會給你帶來複利。

到目前為止你所做的一切都會有正式的結局,都要 「畢業」。你應該,我也希望你會花點時間去慶祝迄今取得的成就。但記住,今天的畢業典禮不是又一件有結局的事情的開端,而是永遠的開始。我不想再耽誤你們趕路的時間了。謝謝。

本文授權轉載自:36氪

關鍵字: #Paypal #創新創業
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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

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Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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