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这本书我断断续续看了2个月，足以体现我最近的懒散和书本的不吸引人。但是总的来说，信息量还是很大的，江南愤青陈宇是个非常自负，切有自己见解的人，他对银行金融的看法比较独到，部分可以借鉴。
首先，对于阿里淘宝的诞生，它创造了多少就业，也必然制造了多少失业，因为在扁平化的过程中，许多节点会被打掉。
在信息时代，是信息爆发的时代，但是！信息增加并不意味着信息对称；互联网只是增加了信息对称的可能性，而非真正提高了信息对称的实际数字。如果是专业人士，那么要做到信息对称，需要做大量的收集和分析，提高了信息收集的成本，但的确可能提高对称。然而如果是普通人，没有专业素质，就会收到更多的噪音信息，从而更减小了正确信息的比例。（这个点，同时也可以用在金融专业机构存在必要的论证上）
关于BAT是否能打败银行，陈宇借鉴了银监会前副主席刘明康的话：只要大客户在，银行就不会变成恐龙（被灭绝）；互联网金融若要进军大客户，需要考虑是否有足够的资本来覆盖尾部风险(大客户需要大量的人力物力，和风险对抗能力)。
任何不以风控为核心的金融创新，都是耍流氓。
对于道德在商业中的地位，我比较同意，尤其在金融领域更是如此。他认为任何一样事物，如果依赖道德进行控制，必然是不符合商业模式的。因为道德是锦上添花，不是社会最低规则，道德很多时候是经不住考验的，一个时时需要拷问良心的企业，本身就不符合商业模式。
美国的银行也是从混业经营转变成分业，切断了风险的联动性。而目前我们中国的银行业处在分业经营状态，且不成熟，是否可以混业是一个疑问。
现在P2P之所以可以如此之火，很大程度上是获得了‘管制红利’。（比较好理解，就不再扩展）
所谓平台，就是去中心化。比如滴滴打车，快的打车。利用移动端的信息发布，点式的收集匹配信息。过去的中心公司叫车，明显在速度和高峰时期处理能力上，和平台式无法比拟。但是平台化也有自己的弊病，比如由于各自寻求匹配的自我优化过程，和个体差异性，很多匹配的效率非常低，也就是说滴滴等的司机或客户爽约，迟到，服务不好的概率要比一般的大。淘宝中，假货泛滥，而且大数据也会造成信息不匹配和精确营销欺诈。
唐宁的宜信做的非常大，他是以个人名义进行借贷的，而在拆分大资产包的时候，他利用了期限拆分和金额拆分两个技巧。主要是利率的差额空间，小包更收投资人欢迎。
为什么说互联网金融好？第一点，因为它降低了筛选成本，比如京东因为先天拥有了大量供应商的数据，所以在打造京东金融的时候，就有很低的对供应商的筛选成本。
陈宇对于大数据在金融领域的应用颇有微词。他认为大数据是无效的原因有三：一，金融是看天吃饭的。时机决定金融行业的起伏，数据只有辅佐。二，金融行业不完全符合大数据所要求的逻辑前提。统计学的前提有相同特征的样本筛选和需要足够多的数据来覆盖偶发性偏差。后者足够大的数据本身就是一个绝对的难题。三，陈认为‘过去推演未来’的命题是伪，所以根据大数据推测不同时期的个体表现是不可靠的，因为在不同时期（比如从屌丝变高富帅）人的表现会不同；同样，预测经济趋势也是不可信的。（关于这点，我个人认为过于挑剔，但是的确大数据并不能完全相信，最多作为辅助分析手段）