美女博士归国创业：大数据时代没有旁观者(2)

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于是，在美国奥斯丁家的后院里，她时常仰望星空，感受着腹中那个小小的、同自己一起脉动的心跳，筹划着未来事业的雏形，就如同在孕育着两个小生命，令人期待。

夏天的德州刮着燥热的风，在儿子满月的当天，陈玮收拾好了行装。郑重地合上了奥斯丁那个家的门，就如同在心中同自己的过去划了一道分界符，她感到自己的手心有点湿润，内心却无比坚定。

踽踽独行的拓荒者

2014年，人工智能被列入国家发展战略规划，在阿里巴巴等IT巨头及无数中小科创企业的努力下，杭州的每一个角落似乎都在散发着迎接智慧城市的讯息。这一讯息和着陈玮的激情就这样在此停下了脚步。

与朋友合租了一层办公室，3个联合创始人加上几个技术员，6、7个人相约着去看了一次钱塘江大潮，吃了顿便饭，当晚回公司敲下第一行代码，这就算是开张了。

“真的是十分随意了，但心潮是澎湃的。”谈及这段经历，陈玮也忍不住大笑出来，露出洁白的牙齿，十几年海外生活在她性格中打下的烙印清晰可见，大开大合，恣意张扬。

在杭州不论工作环境还是平台，与美国相比有着天壤之别，但陈玮并不在意，还开玩笑说自己是共享办公模式的先行者。

大数据在金融行业的应用在美国已经算得上相当成熟了，但在国内还在初期发展阶段。一开始，陈玮试图将在美国已经十分成熟的经验依样画葫芦照搬到中国来。通过对用户的消费记录、配送信息、退货信息、购物数据等进行风险评级，寻找符合风控标准的用户，为符合标准的个人提供以消费为目的的贷款，力求建立中国人的个人征信体系，填补市场的空白。

但，这其中包含海量的文本信息，依靠人力去完成这个实体抽取过程，显然是不现实的，所以一般是用机器去抽取。而在美国，这项技术非常成熟，但都是基于英文进行的模型训练。中文和英文属于两个完全不同的语系。中文的语言特定更加复杂，关系类型体系也不通用，中文关系抽取的公开语料更是少之又少，极大影响了中文实体关系抽取的准确率。于是陈玮决定自己开发一个机器学习平台。这是她创业遇到的第一个坎。

“每天一睁开眼，就面临各种困难。”谈到那个艰难的时期，陈玮再一次展示了她的乐观：“但是不要怕，努力面对，如果不行就再睡一觉，也许一觉起来就想到解决方案了。哈哈哈哈哈！”

要知道，像亚马逊这样的大公司当时也才刚刚开始推出类似的平台，事实证明，这一步陈玮是走到了点子上。自主创新的机器学习平台，过程虽然艰辛，但奠定了誉存大数据平台建设的基础。此后，在帮助数据的清洗融合、建模分析和服务应用等方面接连取得突破。

技术层面的突破给陈玮带来的喜悦是巨大的，可还没来得及庆祝一下，就被现实一棒打回了地面。

这个时代中国面临一次重大的变革，但大多数人和大多数企业并没有准备好，很多企业甚至根本不知道大数据可以用来做什么！“我们首先要逾越的障碍是要从零开始培养市场、培养客户，实在太难了。”

于是，每一次的客户拜访都几乎演变成一次大数据基础知识的科普，陈玮甚至准备了一套10分钟金融大数据的入门PPT。但因为领域太新，国内没有可以借鉴的实例，有时嘴皮都磨破了，还是没有办法说动客户。

总有一些体会因为印记太深而难以抹去，比如说失败。“那一次挫折感挺大的。”

当时，公司研究了一款针对通讯行业的金融大数据产品，因为公司落脚在杭州，所以首先想到的客户就是浙江电信。

公司3位创始人轮番上阵，精心准备了介绍产品的PPT，多次去浙江电信登门拜访、推广，始终无法取得浙江电信负责人的认可。直到后来甚至发展到去蹲守、逮人，几轮围追堵截，浙江电信几乎将他们3人列入了黑名单。

“我们真的是努力到无能为力了！”陈玮依然笑着，只是这次的笑容中多了一丝苦涩。

这一经历，让陈玮意识到，在中国从事大数据行业，技术过硬只是一方面。但首先，你还必须是一个拓荒者、布道者。

▲图片拍摄：雷辉

“必须要有这个觉悟，只是当时缺乏对国内市场环境的了解，有点被打蒙了。”

冬日里的杭州，多雨而阴郁，似乎天气也在配合陈玮当时的心境。

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