导读：“这是一条相对艰难的道路，让机器去认知投资逻辑难以一蹴而就，金融的服务场景也更为复杂。我们希望给金融机构赋能，成为金融资讯领域的智能推荐管家。”
估值已经突破百亿美元的“今日头条”最近推出了一款汽车资讯App——懂车帝。加上之前的西瓜视频、抖音、火山小视频、悟空问答、内涵段子，今日头条正在通过不断分拆、投资子产品扩大其版图。
“你能看到一个趋势，今日头条已经在从一个‘泛阅读’的大市场向垂直领域进军，但是选择汽车这个领域还是相对谨慎的。”飞笛资讯创始人、CEO丘慧慧向21世纪经济报道记者分析。
她指出，今日头条的核心能力和市场机会是“千人千面”，它满足的是大众“一般性”阅读的精准推荐需求，其特点是按照兴趣、偏好来建立人和信息的关联，这种关联的逻辑、标签颗粒度还比较粗，通过AI对海量信息进行筛选、分发、推荐的难度相对低，从今日头条延伸出来的西瓜视频、抖音等仍然是这个维度。但汽车这个市场会更垂直，涉及对行业的理解，这可能代表了今日头条向垂直领域拓展的雄心。
丘慧慧说，今日头条教育了市场。“千人千面”的智能推荐模式正在被许多媒体、机构学习、复制。自2012年开始启动技术驱动资讯信息分发的潮流，并证明了推荐算法替代人工编辑的可行性，它是颠覆性的；随后一点资讯、ZAKER、搜狐跟进，腾讯、新浪、网易等门户直到2015年才反应过来，门户们的迟钝给了今日头条先发优势。
但到现阶段，智能推荐正在步入2.0时代，一方面智能推荐正在成为一种通用性技术，其次2.0的竞技场是在垂直内容分发领域，具体到不同行业、不同的应用场景中。财经媒体如果简单复制今日头条的模式，只会给读者用户推荐更多无用、无效的信息；再比如金融机构的客户端，是一个以投资服务、引导交易的场所，今日头条模式就更加无效，因为在投资场景下，需要按照价值和投资逻辑来推荐，而非兴趣。
如何看待智能推荐在2.0时代的机会与挑战？在这一领域深耕了4年的丘慧慧接受了21世纪经济报道记者的专访。
2016年以来，飞笛资讯已成为华泰证券、国泰君安、招商证券、国信证券、安信证券等大型证券机构和招商银行的服务提供商，目前正在协助金融机构设计和实施证券版、银行版的“今日头条”。
“这是一条相对艰难的道路，让机器去认知投资逻辑难以一蹴而就，金融的服务场景也更为复杂。我们希望给金融机构赋能，成为金融资讯领域的智能推荐管家。”丘慧慧说。
人机协同：人与机器各自干擅长的事
《21世纪》：算法推荐模式被各界看好，典型的如今日头条App，各大互联网公司也纷纷加大对技术算法的投入。有人说传统的媒体型分发模式将要被淘汰了，你怎么看？
丘慧慧：传统媒体的分发模式会被变革，但传统媒体找到自己定位，不会被淘汰。
放大到一个更大的内容生态来看，优秀的传统媒体基于它的新闻采编资格（一手信息获取力）、团队优势、品牌积淀，只要坚守优质内容底限，更爱惜品牌公信力，其历史形成的“自传播”半径仍然是很大的，本质是内容驱动分发。
被变革的是内容集成和分发的模式。在过去的内容稀缺时代，以新闻采编的生产机制来支持内容收集、生产、制作，以报纸作为传播载体是有效的。但在内容严重过剩的时代，海量信息的收集、分类、推荐，尤其是分类能力上，传统采编方式已无法解决信息要快而全，还要井然有序、精准推荐的问题。
《21世纪》：你提到在今日头条之后，智能推荐已经来到了2.0时代，相比1.0时代，现在有什么新特点？
丘慧慧：2.0时代对人机协同的考验会更大。1.0时代证明了算法推荐替代人工编辑的可行性，但只解决了基于兴趣、偏好“推荐什么”的问题，核心在于用户行为数据的获取及信息与人的关联算法，这对内容侧机器的理解力要求不高，大部分可以通过关键词进行识别。
但是往垂直领域做智能推荐，比如证券投资这个场景，智能推荐的逻辑要转换为投资需求、价值的维度，比如市场追逐的“美丽中国”概念受哪些信息驱使？哪些政策、产业信息与此相关？短期内不可能完全交给机器去完成。
飞笛资讯的实践是，由人来大量收集和分解研究机构关于宏观、产业、主题和个股的研究方法，以及A股市场上常用的投资方法，归纳出其中的驱动因子，形成飞笛资讯独有的知识图谱，用于驯化机器，形成一套智能标签体系。
这已经远远不是“文本关键词”匹配，而是信息的潜在价值理解，与信息深层次的价值关联。这个过程的实现要通过人引导机器，定义机器的动作，推动机器学习的提升来达成，是人与机器的协同。
2.0时代智能推荐的另一个门槛在于场景。垂直领域的服务场景复杂度融合了许多业务的逻辑，“隔行如隔山”本身就是一道深不可测的门槛，而对场景的理解深度决定了信息与人的关联度和算法的生成，在这个算法中，用户行为数据可能只是阈值之一，还有大量的业务逻辑需要人去完善补充。
《21世纪》：能否再详细介绍一下飞笛资讯的智能标签系统？
丘慧慧：简单来概括，飞笛资讯的标签体系要解决的是信息如何变得“有用”的问题。
首先通过我们独有的知识图谱驯化机器，飞笛资讯对收集到的每一条信息都可以打上越来越丰富的标签，这个标签不是简单的描述资讯主体的关键词，而是从投资市场角度分析影响行业、公司、股价的驱动因子。
比如给一条信息贴上“天然气”、“价格上涨”这类标签，很容易做到，但是贴上“天然气价格-行业本身景气度指标-产业链景气度指标-业绩”这类标签并建立相关性就很难。
飞笛资讯标签体系的构成都围绕着投资需求和价值预判来完成，辅助用户投资决策，帮助用户在海量资讯噪音中找到最有价值的信息，并辅助用户快速判断其影响范围和程度。
金融资讯生态变化：刚需从机构转向个人
《21世纪》：在智能推荐之前，新媒体对中国传统媒体产生了巨大冲击，你觉得这几年财经内容产业生态发生了哪些变化？
丘慧慧：金融资讯、财经内容在需求端的爆发应该是始于2001年中国入世前后，现在仍占据财经报道主流的多家媒体基本都诞生于这几年。那个时期财经信息相对稀缺，也正是财经媒体的黄金时期，门户崛起对传统纸媒的冲击也仍不大，这是内容供给侧相对强势的时代。
正是由于强势，纸媒与门户网站都疏于在垂直细分领域转型与深耕，这给了后来万得、大智慧、同花顺、东方财富们以机会，它们更专注于价值维度的数据挖掘和产品服务能力构建。比如万得，它走的是一条信息封闭服务的道路，以价值与服务建起了收费墙，万得应该最接近于“中国版彭博”，只是它无法突破新闻采编的门禁。
在这一轮转型中错过了向产品和服务深耕，是决定后来传统媒体应对新媒体冲击比较乏力的关键。
《21世纪》：如果说产品和服务是上一轮财经金融资讯决胜的关键，那智能时代决胜的关键又是什么？
丘慧慧：智能推荐来临后，新的时代命题又来了。在财经信息中，用户侧的痛点是什么？假设你是普通的证券投资散户，持有方大炭素，需要炭素价格的异动播报，这类信息通常由专业的产业数据服务提供商提供，每年以打包一个账户的方式销售，成本在两万到几万元不等。对于一个只需要获得炭素单一数据的散户而言，几万元是个非必要成本。
同样，相似专业数据服务都要付出较高成本才能获取，比如彭博、万得。但是我们知道，彭博、万得是为专业投资机构，或有机构属性的专业投资者（如研究员、投顾）服务的，它并不针对个人投资者——在一定程度上，这导致了信息的不平等。
随着金融机构移动化布局的逐步完善，移动支付渗透率越来越高，中国个人投资者的教育水平、投资意识在上升，对高质量金融信息的需求也在上升，这部分人越来越具备高价值信息的判断、支付能力，但他们的需求没有在供给端得到满足——这是一个巨大的市场机会，也非常具有挑战。
《21世纪》：具体的挑战是什么？
丘慧慧：挑战之一在于，提供金融信息的参与者更多了。有在上一轮金融信息服务中胜出的万得、同花顺，他们很早就在布局智能板块，也有像飞笛资讯这样，从资讯维度切入的新兴供应商，还有金融机构本身也在着力对资讯服务进行研发。
挑战之二在于，生态更复杂了。在内容侧，有来自传统媒体的新闻、社交媒体的观点评论、金融机构的研报、数据公司的行情和产业数据、上市公司的公告等等，对不同信息源的标签化、数据化处理都不是一件易事；而在用户侧，不同于今日头条、腾讯快报这类解决“一般性”阅读需求的大平台，它们针对的是一个基数比较大的群体，用户数据庞大而集中，MAU（月活跃用户数）基本在亿级以上，而金融行业高质量的用户数据相对分散，目前相对活跃的证券机构月活也就在大概百万级以上。
内容的复杂度、数据的分散化、场景的专业性决定了金融资讯的智能推荐的实施难度，但飞笛资讯愿意接受这个挑战。（编辑：何苗）
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