然而，禾略并不是一家传统意义上的信息咨询公司。
过去哲学家们都在刷新神学，文艺复兴孕育了理性科学精神，代表进入了现代科学阶段。
什么叫文艺复兴呢？为什么叫复兴？其实就是"抄袭"。
大部分的文艺复兴本质上都是对古希腊文化的现代化，古希腊大部分的文化也大都是抄袭古埃及的，所以才有乔布斯的这句：“好的艺术家拷贝，伟大的艺术家剽窃。”
咨询是解决问题，不是寻找标准答案很多人都觉得咨询不好，其实并不是咨询不好，归根结底还是因为不够专业。
为什么会出现这样的问题？就像应试教育追求的是标准答案，而非正确性和可能性。大部分咨询公司是要客户心中的那个标准答案而非真正去解决问题，麦肯锡能做到全球知名的咨询公司，大部分原因是他们不是一家寻找标准答案的公司。
金字塔原理是什么？用我们的方式回答就是：“找到自变量和因变量来解决问题，进行主成份分析，然后回归。”然而麦肯锡不会用这样的角度去做咨询，麦肯锡的咨询方式是用人，尽管方法论非常优秀，但工具却非常原始，这就像牛顿看亚里士多德一样。
过去，人为处理信息叫做信息咨询
未来，用数据和机器的方式处理信息被称做信息科技
用这样的思维去看待麦肯锡，来思考我们现在做的内容（如神经网络、机器学习和各种数据分析等），其实跟麦肯锡一样，只是我们用的工具更加高级，仅从这一点上就可以判断我们从事的是信息科技而非信息咨询，并不需要犹豫。
在现代科学之前，所有的科学都被归类为哲学，就好像人工智能以前信息咨询和信息科技都统称为信息咨询；在信息科技做到人工智能以前，所有人都会觉得关于做商业解决方案的数据分析都归类为咨询。
对咨询盲区的探索信息咨询这个行业很大，仍然有很多空间值得我们去探索。
一直在听乔嘉和石磊的《资产风险大配置》，他们之前也在做投资咨询，主要是为基金公司服务，时机没到的时候经营情况也很一般。
其中有一节课说到：“为什么国家要告诉金融从业者什么是标准产品，除了标准产品之外的都叫非标产品，这在外国人眼里就像是一个笑话。”
非标行业也有监管，但大家还是想干一些有牌照没监管的事情，从这可以得知我们做的不是标准答案也不是非标产品，是非非标产品。
举一个比较形象的例子来帮助大家理解，就好比要求穿黑色西裤上班，裤长必须超过脚踝，不能超过鞋面两厘米，这个才叫做公司规定的黑色西裤，很多人觉得受不了，实际上但凡你不跟讲清楚规定，就会有人穿七分裤、窄脚裤等各式各样的裤子。
在比较发达的的经济体里很多事情是比较规范的，但大多数人受各种因素影响，很多做法就显得有些可笑。
房地产行业发展的程度比金融业更高一些，尽管以前也会有无证销售、无证开盘的现象，就算监管体系较之前更完善，对各种现象要求也更严格，但是分包的情况还是乱象丛生，现在监管部门针对信托产品上下穿透监管在收紧，这里面就有非非标玩法的影子在。
我们所处的这个时代是从愚昧走向科学的一个时代。之前，传统的咨询之所以做得很优秀，是因为有优秀的人去做信息处理；
现在，我们要用先进的工具来做信息处理，这就是我们要干的事情。
投资咨询和信息科技本质是一样的，从历史发展角度来讲就是咨询，但从未来的发展角度来讲是信息科技，过去跟未来的差别在于方法论的框架、工具的先进程度不同。我们还有很多的东西都还没有开始去做，我们还有很大的空间去做咨询的信息科技化，这也将是我们以后要钻研的核心内容。
赢率和赔率的选择公司一位小伙伴曾提出疑问，禾略是一家数据公司，数据做出来的结果不就是最真实的结果吗？需要去迎合客户吗？
我们要尊重客观事实，但每个人都会对不同的事实选择合适自己的、不同的解决方案。地球的生态是个事实，但是地球的物种却千差万别，因为在地球形成的过程中，每个物种选择了其认为的最适合自己的方式，所以有的变成了人，有的变成了其他的生物。
同样一个事实演变出来的解决方案，其实就是这些物种生态面对地球这个生态的解决方案，形式是非常丰富的。
为什么我们觉得中国的孩子从小接受的是应试教育，因为需要给大家灌输一个标准答案。
当我们在什么都不是的时候到了地球这个生态里面，第一反应可能选择做个人，但是有可能过了几千年之后，这个选择可能会变得不正确。就像恐龙最早统治地球，假如那个时代的恐龙穿越到现在的第一反应是做恐龙，怎么会做人这么渺小的生物，这是标准答案，显然这是不对的。
那什么是对的呢？
事实是一个矩阵，一个是赢率一个是赔率，赢率是做这件事情有多大概率能成功，赔率是你成功了会有多少的回报。
会发现当你把事实讲完后，所有的企业都在这个事实里面去做选择，为什么我们做的周期预测哪怕很多人对它半信半疑，但这依然是未来一个非常重要的产品，因为它解决了盈利的问题。
假如所有人起点都一样，那在什么时点上赢率更高？这个问题没法回答，因为所有人都不一样，所以赔率也不一样。
有的人在某个时点做一件事赔率会更高，本身是因为他的能力和呈现出来的操盘手法更优秀，所以他们面对同样的周期做出来的动作跟选择的方式肯定是不一样的，毕竟对应的赔率不一样。
很多开发商说我们的周期预测不对，本质上还是因为我们不了解开发商的赢率和赔率。
很多同学刚刚毕业，我们可以从职业选择的角度去看这个事情：
公务员：赢率非常高，没背景则赔率低，反之； 大企业：赢率高，赔率低，因为有很多优秀的人都在竞争为数不多的高级岗位； 创业型企业：赢率低，赔率可能很高。不是说行业不好，而是大家会思考处于某种位置的赢率和赔率，这是为什么很多职业经理人跳槽后就能换一个高的职位，本质也是这样，他们愿意牺牲赢率去获取更高的赔率。
当我们去跟客户讲的解决方案或者建议时，他们其实不是质疑你讲的事实，而是质疑你的选择，这种情况下对待进取型和保守型的客户，要采取不一样的选择。
在更高的层面审视价值有位朋友觉得我们报告讲的内容都对，但对甲方来说没有太大的意义。我认为这不是批评，因为每个开发商的体量都是不一样的，大体量的开发商他们怕输，小开发商是想赢。
《风险资产大配置》里讲的金融资本内容非常专业，专业穿透力非常强，听了之后会有一下子被打动的那种豁然开朗的感觉。（此处并无打广告嫌疑）
思考了禾略发展缓慢的原因有两点：第一点是我们的时代还没到，第二点我们确实还不够专业。
这个不专业不是用人来服务客户不专业，这不是我们追求的目标，只是一个过渡方案，但又必不可少，令人焦虑的点是我们在新工具和新方法更新迭代的速度。
虽然每周例会都会分析经营指标，但企业收入只是一个关键问题并非是重要问题，重要的是我们在专业能力上以及我们对这个行业或者这个经济体持续的贡献能力，但从目前的状态来讲它并不关键。
我们的产品能够帮客户解决什么问题？这个问题不需要焦虑并且根本不需要去想，我们只需要想我们做的这些东西有没有价值，这个价值不止商业价值。
从前的人认为星球的运动轨迹是圆的，因为圆形非常完美，后来哈雷发现行星的轨迹是椭圆形的。有人会想，花了那么大的精力就得到这么一个结论有意义吗？有商业价值吗？能给人民群众提供什么好处呢？并没有。但是把时间轴拉长，从整个人类发展史角度去看，这件事情的意义是非常重大的。
我们有一些工作可以理解为跟哈雷发现行星轨迹是椭圆的形一样，比如建设技术架构和搜索。
用科学的光照亮世界，发现这个世界并没有标准答案，于是我们要接受它的多样性，接受有很多的选择（赢率跟赔率的组合），基于这样的选择，会发现有很多的实现路径。
