本报首席记者 龚丹韵

　　近日，哈佛商学院上海校友会举办的全球创业大赛亚洲区决赛在上海落下帷幕。

　　每年，哪些创业项目入围，投资人如何评价，总能给予创投方向某些新启示。

　　今年的创业大赛，入围项目不仅数量多，而且涉及生活的各个领域，不再集中于互联网模式，标志着如火如荼的创业整体进入新的阶段。在这个“技术驱动型”创业新阶段，上海又将如何发挥自身的优势？

　　监管，也是创业亮点

　　陆家嘴国金中心的夜晚灯火通明，一场由哈佛商学院上海校友会举办的创业大赛正在如火如荼地举行。

　　8个创业项目，每一个在8分钟规定时间内一一路演，并由评委当场提问、点评。场上的问答你来我往，气氛热烈而又紧张。

　　作为每年都会在上海举行的创业比赛，进入决赛阶段的这8个项目，此前就历经哈佛商学院上海校友会众多投资人的千挑万选。它们内容如何，商业模式如何，是否值得业内顶尖的天使轮、A轮的投资者青睐，也略微反映近期的创业风口，预示中国市场的投资风向。

　　几年前，当“双创”热潮刚刚激流涌动时，杀入决赛的项目，好几个来自大学生创业团队。但是近几年来，能够最终被选入路演的项目，普遍趋于成熟，创业者往往不再是初出茅庐的大学生，前白领、前高管辞职创业反而是多数。

　　这也从一个侧面印证，创业的热潮，渐渐走出野蛮生长的初级阶段，进入一个平稳发展的成熟期，一批有职场经验的专业人士加入创业大军，是一件好事。而投资人也趋于理性，不再会轻易为一个简单的“概念”或“故事”打动。他们更加谨慎，对创业内容要求越来越高。

　　而今年，特点更是鲜明。比如此次比赛夺冠的创业项目，涉及的细分领域在往届中不曾出现过——金融监管科技。

　　团队创始人李中毕业于哈佛大学商学院，曾在华尔街从事金融工作。全球金融危机爆发之后，李中亲眼见证了这场金融风暴怎样一点点溃于蚁穴，最终席卷全球。此后，李中回国进入中国证监会工作，几年后又被外派到国际证监会组织，从事国际监管标准制定等相关事宜。

　　一路走来，他目睹了成熟的金融市场如何运作，也更加理解金融监管工具是何等重要。

　　2016年，李中回国创业，内容就和金融监管有关。国内资产管理、私募基金等领域突飞猛进，规模日益壮大，市场风起云涌，也就意味着风险管控面临新的挑战与机遇。

　　“国内机会很好，市场很大，但还未成熟，就更有发挥的舞台。”李中这样形容。

　　比如，信息数据系统如今至关重要。2008年，华尔街轰动一时、500亿美元的麦道夫庞氏骗局破灭，被视为金融危机的导火索之一。根据专项检查，美国市场后续发现了上百个大大小小类似的庞氏骗局。换句话说，其实只要有心进行信息筛查，骗局是能及早发现的。吸取金融危机的教训，如今的华尔街，在某些业务流程的关键环节，投资人都会要求管理人和销售机构提供第三方信息系统的数据。

　　因此，一个成熟的金融市场，有没有信息技术服务的第三方公司，变得非常重要。而这类公司，中国市场上当下还比较少。这也恰恰是李中如今创业可为的地方，他希望能够给中国的金融市场提供类似的信息技术工具和服务。

　　有投资人困惑：中国市场，真的有人愿意自己花钱购买信息，主动要求别人检查自己吗？在纽约亲历金融危机的李中认为，自己感受过切肤之痛，中国市场当下或许还是“躺着挣钱”的时代，有些人暂时动力没那么足，但是资产证券化行业越是繁荣时，越需要居安思危。如今，机器人维修，国内的私募基金、信托领域规模已超过50万亿元，有2万多名管理人、约10万只产品，但能提供类似行业级信息服务的只有两三家机构。李中创业之后，行业前10名私募托管机构中，有9家已经成为他的客户。所以他有信心，这是行业未来大势所趋。

　　“从监管科技切入，正是当下迫切需要的痛点。”哈佛商学院上海校友会主席、投资人高毅分析李中夺冠的原因。

　　近几年，金融科技领域、P2P领域、私募基金领域等负面消息不断。不少人认为，背后原因之一，就是市场监管太弱。政府的监管只是其中一部分，不可能、也不应该把所有监管力量都寄托在政府一家上。及时面对市场快速的变化，发达国家的经验表明，还是市场上的第三方监管工具更加灵活好用，这些恰恰是中国市场当下非常稀缺的。

　　高毅相信，这种创业项目，无论未来发展如何，至少从监管入手是金融圈所有人都感兴趣的，也是上海作为金融中心，可以提前一步创新思考的地方。

　　人工智能，新兴的创业工具

　　近几年，人工智能时不时就会在路演中出现，成为创业频繁涉及的领域。不同于人工智能结合医疗、科技，这次比赛中，有一个项目是把人工智能应用于面试招聘。它切中热门领域的热门话题：类脑能否代替人脑选拔人才？什么才是企业需要的优秀人才？

　　方小雷在海外从事人力资源的相关工作多年，2017年回国创业时，他的第一考虑就是希望结合自己的专业。为此，他发现“简历服务”是许多公司正在尝试的应用服务。用人工智能+大数据，进行简历解析，快速从几百上千张简历中挑选出一批候选人。

　　“但是这种方式未必适合中国市场。”方小雷说。首先，应聘者的简历有水分，看起来最好的简历可信度未必高。其次，绝大多数招聘信息没有详细精准的岗位介绍，不少是从网络上直接复制模板，和真实的岗位需求关系不大。所以两者之间的信息匹配并不高。而欧美国家严格的个人背景调查流程，中国也不适用。

　　到2019年，国内一大批模仿西方模式的招聘平台、简历解析项目开始倒闭。方小雷意识到，这个项目要做，就必须啃下硬骨头：让人工智能真正学会“面试”人、“判断”人。

　　国际上目前有2种解决方案，一种是聊天机器人，但是通过聊天甄别人才的难度非常大，目前技术作用有限，最终，聊天机器人往往变成变相的客服机器人，而非真正面试。这套方案被方小雷舍弃。

　　第二个方向则是通过微信小程序提问，招聘者视频回答，人工智能在后台根据视频回答内容、微表情等分析应聘者。

　　关于机器解读人的表情，国际上已有一套算法研究，但中国人比较含蓄，还得根据中国文化重新调整，再让机器学习识别。

　　研发时，他邀请了一批资深面试官做评估，再让人工智能深度学习面试官的标准。去年7月，实测显示，机器和人的评估分析吻合度达到了74%。