⽬前很难全⾯预测⼈⼯智能将来在家族办公室中会执⾏哪些任务。可能是对现有流程的加速和介⼊，但更可能是完成我们现有流程未曾或不可能涉及的部分。能确定的是，在这样⼀个更⼩规模的家族办公室中，实际上会有许多AI“同事”。

  传统软件的基本定义，⽆论是⾯向企业（2B）还是⾯向消费者（2C），⽆论是SaaS还是本地部署，实质上是将组织的业务流程进⾏编码，实现⾼效机械化的重复执⾏。因此，⼀个⾏业软件的好⽤前提，是该机构的流程需要在⼀个极其扁平和简化的控制之下被梳理出来，Y终的权衡是在牺牲⼤量个性化和⾃由度，以换取机械化重复的效率。

  1. ⾃由度：家族办公室业务的核⼼是⾃由度和定制化，⽽⾮僵化流程。⼏乎没什么关键流程是需要重复的。

  2. 个性化：家族办公室业务覆盖的范围远远超出投资本身，从架构到投资、从身份到⽣活⽅式，因为有可能涉及的业务宽度和知识范围，使得每个家族办公室的核⼼⽬标都有所不同。

  3. 隐私：这⼀点不⾔⽽喻，直接引发使⽤第三⽅服务不可信，⽽⾃研成本过⾼。

  业务天然的“以⼈为中⼼”与软件“以规范流程为中⼼”的基础逻辑之间的冲突。

  这导致了⼀个结果：Excel + ⽹盘 + 微信，远⽐任何僵化流程的SaaS软件来得实⽤。因为Excel 不需要为流程服务。在进⾏了以上分析之后，我们不必因为不够数字化⽽感到焦虑（FOMO），反⽽应该反思传统意义上的SaaS形式的数字化本身是否是⼀种误区。⾏业内的先驱们应该对此有深刻的体会。

  直到第⼀天上⼿GPTs（OpenAI的⼀个允许⽤户⽤⾃然语⾔设计智能⻆⾊的平台），那种感觉就像在上课，带新⼈。

  这种强烈的感受源于过去⼈们为了获得软件的⽣产⼒，必须使⽤“机器的语⾔”，于是便有了产品经理、交互设计师、前端、后端、架构师等⼀系列技术岗位。这是许多家族办公室在外包或⾃建系统时学到的第⼀课。紧接着，出现了⼀个名为产品经理的⻆⾊，他们与业务沟通，设计流程与软件，这样的一个过程其实就是将原本灵活⽅便的流程固化为标准流程的过程，因为只有这样，才能编写程序。我将这⼀系列⼯作称为“⼈机翻译官”。然后他们的产出仍然是这样的：

  经过3个⽉，我们的”翻译官们“ 设计了⼀套家族办公室账单系统，但美元必须有单位，并统⼀为USD。如果使⽤了US$，则⽆法识别，⽽且只能在数字前使⽤，如果在数字后，就会报错。如果这仅仅是内部规则还好，让实习⽣适应改变⼀下就好（虽然看上去很傻），但我们要处理15个管理⼈和GP的投后报告，7个银⾏交易流⽔，让⾼盛修改⾃⼰的习惯可不容易。但任何⼀个⼤学毕业的⼈，在处理这样的一个问题上都毫⽆障碍。⽽这样的问题软件遍地都是。这不是机器服务于⼈的过程，⽽更是⼈服务于机器的过程（我们过去数字化实战的第⼆课）。

  如果标准化的输⼊输出不再是必要，机器语⾔不再是⻔槛，业务的灵活度和⼈的创造性得以释放，那么C位的就是懂业务、懂审美的原⽣业务⼈员。回到带学徒、实习⽣的过程（如果把AI视为⼀个⽣产要素，⽽⾮软件）。最重要的是，可以让亲⾃处理业务的⼈，直接像说话⼀样，使⽤⾃然语⾔优化Prompt、设计流程，直接使⽤AI能⼒。⽽不一定要通过那些昂贵⼜难⽤的IT⼈⼠，只有“互联⽹思维”，⽽缺乏“⼈际与⾦融”常识（过去数字化实战的第三课）。

  如果传统技术岗位，尤其是产品经理，可以慢慢退出江湖，因为⼤规模中间流程的缩减，对所有只有⼏个⼈到⼗⼏个⼈的家族办公室数字化来说，在成本上是极⼤的解脱。

  回顾互联⽹技术的发展历史，每次技术跃迁，都会形成⼀种组织架构形式，⽽这个形式是⼀个越来越原⼦化的过程，最终融⼊到各个⾏业中去。

  20世纪末，科技公司往往需要⼀个融资千万美元，⽤于聘请数⼗名⼯程师，再⽤1-2年时间推出第⼀款产品。这种不对称的投产⽐，直接引发了互联⽹泡沫。

  到了2009年，随着开源技术的兴起以及云计算逐渐成熟，接下来的科技创业需要不到10个⼈，就能够迅速发布产品（1-2个⽉）快速试错和验证，直接催⽣了Web 2.0和后⾯的移动互联⽹。Instagram和WhatsApp便是其中的极致。

  进⼊到2023年，随着开源技术、API技术和No-Code平台的成熟，为进⼀步提供了强⼤⽀撑。通过Replit平台，允许你使⽤⼿机App就可以部署和架设⼀套内部使⽤的AI ChatBot且独⽴⾃主的程序；如果对代码想有修改，通过Copilot就可以对代码进⾏调整和发布。这样就⼜将时间成本和⼈⼒成本降低了⼀个数量级。直接到1个⼈以天为单位。⼀定要注意到这个趋势，事实上对⻛险资本的需求也会更明显的变化。

  过去⼏个⽉，笔者在为家族办公室重新搭建系统时，直接将交付速度加速到了天为单位， 选择了名为Glide的No Code平台（同类还有Retool、Glide、Aritable，国内有⻜书多维表单、Coze等产品都为⼀个⼈的数字化做好了基础设施准备）。在这一些平台中，⽐如语⾳识别、PDF解析、识别、各类⼤模型AI能⼒接⼊，都通过⼀个配置设置，⼀段⾃然语⾔的Prompt就可以实现。⽽对于现有的⼯作流，可以直接通过Office 365中的Excel或者Google Sheet；也可以⽅便对接企查查接⼝、Bloomberg接⼝，微信接⼝都通过API进⾏了预置。

  这样带来的变化⼗分直接的，⼏乎前⾯三个教训（课）都可以被很好地解决。更少的⼈意味着更低的沟通成本和管理成本，对于家族办公室业务来说，更少的隐私暴露⻛险；更短的时间意味着所有的流程可以在使⽤过程中快速调整，通常⼀个业务流程通过1-2天就可以搭建完成。因为新建和调整的成本都极⼤降低，使得业务的灵活性和⾃由度得以保证；让过去的不可能，变成了可能。

  在选定⼀个合适的⼯具底座，因为Applications就是按需插拔，Agents就是按需雇佣或培训，数据和API服务可以每时每刻订阅（通常按⽉），像乐⾼⼀样组装，那么我们只需要将关注点回归到数据质量和数据流动问题上，⼀切流程设计都是为了更⾼效地产⽣数据和Insight。

  ⽽整个数字化蓝图的设计核⼼其实是业务的理解和设计，⾸选⼈⼠⼀定是业务背景的⼈，甚或是 CEO本身，⽽⾮科技或科技背景的⼈，或者是⼀个学习能⼒超强的新⼈，这将是重新评估未来实际和部署AI的重要标准。

  Social Capital的CEO Chamath PalihapitiyaY近在⼀个播客中讨论了AI对创业、投资和公司组建的影响。他表示，AI正在以前所未有的速度迭代，创新的步伐已缩短⾄天和周。这将改变公司的创⽴⽅式，未来达到MVP（Y⼩可⾏产品）的团队规模可能会缩⼩到3-4⼈，⽽不是过去常⻅的40或50⼈。

  然⽽，OpenAI的CEO Sam Altman将这⼀趋势推向了更极致的设想。他在⼀次采访中提到，他与⼀群科技公司CEO的⼩团体中有⼀个赌注，赌的是何时会出现第⼀个仅有⼀⼈的⼗亿美元公司。在没有AI的情况下，这⼏乎是⽆法想象的，但现在却有几率会成为现实。

  ⽬前很难全⾯预测⼈⼯智能将来在家族办公室中会执⾏哪些任务。可能是对现有流程的加速和介⼊，但更可能是完成我们现有流程未曾或不可能涉及的部分。能确定的是，在这样⼀个更⼩规模的家族办公室中，实际上会有许多AI“同事”。

  ：家族办公室业务需要对整个市场和环境保持敏感性，快速获取关键信息。同时，家族办公室需要处理来⾃银⾏、管理⼈、各类律所服务机构的⼤量资料。如何有效组织信息源，通过⾃动摘要、翻译、⽐对进⾏浓缩，并根据家族办公室的需求进⾏整理，尤其是对复杂交易结构的⾦融⽂件和合同的分析与解读，这是AI可以⼤显身⼿的领域。2.

  ：这是⼀项显⽽易⻅的繁琐⼯作。过去，这些任务占⽤了机构⼤量时间去获取更及时、更汇总性的数据。但现在，随着Excel Copilot等产品以及多模态（即具有视觉能⼒的⼤模型）的介⼊，能够迅速分类处理和统⼀数据，为创建图形或图表所需的格式。3.

  ：在家族办公室业务中，对核⼼⼈员的业务知识宽度要求⾮常⾼。虽然在执⾏层⾯能够最终靠OCIO、OCOO的⽅式，但如何挑选并与各类合作伙伴快速进⼊⻆⾊进⾏识别和沟通特别的重要。对于全新的领域，LLM（⼤型语⾔模型）是快速学习新知识的随身⽼师。与传统学习框架不同，它允许⽤户从问题和实际的需求出发，通过问答快速学习和拓展知识边界。典型的场景包括如何快速完成对中欧酒庄市场的调研⼯作。4.

  ：随着专业Agents软件如Harvey、xbanker等AI产品的出现，⼤量的专业⼯作能够最终靠订阅⽅式外包给这些拥有⾏业数据积累和Know-How积累的公司，完成基础分析、检索甚⾄基础投研⼯作。这些软件的付费⽅式通常⾮常友好，按Token或输出数量计费。同样，在家族办公室的Marketing、旅⾏规划等⽅⾯也有相关服务商。如何筛选和“聘⽤”这些服务商将成为未来的关键。5.

  ：随着API和No Code平台技术的加快速度进行发展，虽能像乐⾼⼀样定制⾃⼰的内部数据系统和知识库，但在处理特殊情形时，我们仍就需要⼀些编程介⼊。只要具备基础的Python知识，就可以⾮常⾼效地完成这些我们叫做脚⼿架⼯作的代码任务，完成内部数字化的最后⼀公⾥。

  当所有这些都逐渐被AI替代后，很明显，⼈类在公司组织中的⻆⾊将发⽣变化。⼈类只需设定最初的愿景，保证其运作，从⼀个乐师转变为⼀位指挥家。我们更需要像看待“⼈”⼀样看待机器。

  当然，未来的迭代速度和形式怎么样发展，我们⽆法准确预测。但保持敏感、保持变化和开放，主动拥抱AI，理解和包容其优势，未来⼀定属于最擅⻓使⽤AI的组织和团队。

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