这就是一个很好的生意。因为你收的利息远远超过银行利息。产品推出来以后，仅仅18个月，每个月就可以放出120万单，每年贷款额是三四百亿级别。利润是不可想象的，马上就要上市了。
所以，如果你切到了一个用户非常大的痛点，那就可以做2C应用。但是大部分AI应用是2B，而不是2C，毕竟大部分需求并不是小额贷款，而是银行、保险公司等等。
第二个问题，数据怎么办？
基本上有三种方法，第一个是自己努力累积。刚才讲的用钱宝，就是刚开始没有数据，那就只能用规则来贷款，就会犯错，坏账率就多，每次坏账都要付出血泪的代价，但是每一次赔钱就产生了新的数据，当数据足够了就可以用机器学习。用钱宝的数据是用血泪自己堆积出来的。
第二个方面是借力别人。比如说给招商银行服务，帮他做一个很好的风控引擎，数据就是在招商银行，招商银行不会把这个数据拿出来。做2B的好处是客户如果有数据，你就可以用上，用上了带不走，但是至少产品可以做出来。
第三种模式是创新工场的模式。创新工场在做一个特别大的计划，就是收集特别大量的数据，开放给创业公司使用。
腾讯科技：人工智能对于传统商业领域究竟是颠覆还是改良？
李开复：两个都有。如果你选择的业务暂时不颠覆，那就可以切一下。比如说用钱宝做的小额贷款，银行并不做，所以不是抢它的生意，反而可以帮银行挣点小利息钱，所以是双赢。但是可能下一步就有人要做房贷、车贷、甚至是教育贷款，这时候就要动到谁的奶酪？
另外是大公司，他们什么时候可以觉醒起来？他们手中的数据才是宝藏，如果他们的心态是我的数据是宝藏，我要自己做，那么99%的情况是不靠谱的。
最终大部分的传统公司还是被颠覆，历史告诉我们就是这样。因为如果一个传统公司靠他传统的模式，已经挣很多钱。他要靠新的模式来颠覆旧的模式，颠覆之后可能还没有以前赚的钱多，而且还有很多旧业务的内部势力会阻挡你做新业务，所以这个很难推。
