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| 編輯推薦： |
重磅推荐。本书由美图秀秀董事长、隆领投资创始人蔡文胜，北极光创投创始人、董事总经理邓锋，源政投资董事长杨向阳重磅推荐，图书专业度及内涵可见一斑。
作者和渠道资源。桂曙光先生是京北众筹和天使茶馆合伙人，资深天使投资人，也是天使投资领域的专业研究者，出版及翻译过多本投资题材类著作。其中《创业之初你不可不知的融资知识》曾加印多次。罗明雄先生是互联网金融领域的专家，京北金融集团创始人及总裁，常年在上海交大、北大等MBA、EMBA课堂授课，其专著《互联网金融》被上海交通大学金融系选为重点推荐书。天使实战学院是京北金融旗下推出的投资人培训机构，常年面向有志成为天使投资人的高净值人群开设精品实战课程，未来将在全国十余个分馆陆续开课。截至目前，导师名单涵盖一半以上国内*活跃的天使投资人，近半数入选2015年度中国*天使投资人top30。学员、导师皆可主动宣传，同时也将与中关村为主的多家孵化器开展合作。
选题新颖，实用有效；系列读物，随时更新。本书观点来自一群国内资深天使投资人多年的经验，他们熟悉投资过程中的各种问题与解决方法，内容具有极强的实操性和专业性。本书所有案例和理论均为投资人的亲身体会和
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| 內容簡介： |
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随着“互联网+”概念的风靡及“双创”战略的推进，举国上下已进入空前的创业与投资热潮。这一切，给了众多高净值人群投身天使投资的客观条件与理由。投资究竟投什么？如何提高投资成功率？如何成为一个优秀的天使投资人？天使投资如何牵手优秀项目？如何区别真创业与假创业？如何让被投企业迅速壮大？如何处理与创始人的关系？如何设计投资条款？……本书观点来自23位中国最活跃的一线天使投资人，跟他们学投资、做融资，清晰领会专业投资人的赚钱逻辑，纵览不同领域的发展态势，发现常识之外的投资机会，体悟哲思妙语般的投资心得。纯干货、全实战，看得懂、学得会，非常适合意欲参与早期投资的人士、正在从事投资的人士及创业融资的人士阅读学习。
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| 關於作者： |
桂曙光，京北投资合伙人、天使茶馆合伙人、天使实战学院执行院长、视频节目《天使说》主持人。作为国内第一家市场化运作的天使投资人培育机构，天使实战学院聚集了国内最活跃和最资深的天使投资人导师，旨在响应号召，为中国培养一批天使投资人。
桂曙光同时也是中关村元和天使产业研究会秘书长，有丰富的实业运营、股权投资、并购及上市经验，目前在多家企业担任顾问或董事。曾任《经理人》杂志“公司金融”专刊特约顾问及撰稿人，《创业邦》《创业天下》《国际融资》等杂志撰稿人。在清华大学、北京大学、上海交大、中国科学院大学、中欧商学院等讲授投资、融资、互联网金融等主题课程。
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| 目錄：
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推荐序 1 做喜欢的事情是快乐的
推荐序 2 做早期投资，要“价值发现”，更要“价值增加”
推荐序 3 想投出好公司，需要“教练+园丁”心态
自 序 1 我们用尽全力，做中国最靠谱的天使投资人服务平台
自 序 2 在战争中学习战争，在投资中学习投资
风口指南针
早期投资的七大趋势与十大新蓝海
互联网金融的机遇：去监管化，去中心化
金融创新领域的机会怎么找
全民运动时代，跑步骑行都是大生意
“去中心化”与“消费升级”有玄机
汽车后市场：当4S店遇上互联网金融
“互联网+餐饮”有前途
当年Airbnb找你融资，你也会拒绝吗
做天使投资，一定要看二级市场
投资即创业
投资不是做慈善，法律概念要清晰
创业寻龙诀
六种创业者千万不要投
敢吃螃蟹才能做好天使投资
投O2O模式的企业要懂“生态链投资”
看清创业者的AB面
早知道他们这么成功，我就押重注了
从失败中获取价值
不怕寒冬，也不怕与BAT擦肩而过
经济不好时投资移动娱乐恰好
天使非常道
砍出猪八戒的“熊六刀”
天使投资“1234法则”
遵循农夫法则：三年从3000万元估值做到40亿元
MP3投资理论：怎么抢到好项目
远离不靠谱的商业模式
投资人段位论：相信美好，不要相信太过美好
预测未来的最好方式，是创造未来
愿赌服输，敢于把投资当作消费
学员心语 你好，天使
致 谢
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| 內容試閱：
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十大新蓝海领域
在趋势之下有哪些领域，有什么样的投资好机会？
1. 互联网“老三样”
互联网领域的“老三样”——电商、广告、游戏已经成为“建筑材料”。这几个领域目前已经到了一个高度细分的竞争环境，想跑出来下一个BAT很难，但仍有投资机会。对于早期投资来说，除非有比较明确的退出途径，比如有上市公司或者巨头要并购或投资，否则还是要谨慎。
2. “移动互联网+”
现在越来越多的领域应该称为“+移动互联网”，因为这些领域的本质跟传统行业的属性密切相关，移动互联网更多的作用是帮助企业展示或传递信息，使这些产业往更深的层次优化和整合。其中一些慢热行业，可能会有系统性的大机会。
（1）医疗健康。医疗服务有很大的机会，但是获得投资的项目中，已经发展起来的并不太多。一方面，医疗行业的资源非常集中，现在慢慢有了一些变化，如分层次医疗服务、多点执业逐步打开，通过移动互联网的方式匹配供求可能会带来更多的投资机会，比如复星昆仲基金投的挂号网。另外，医患和医医关系方面一直没有很好的模式，其中也有商业化的机会。还有就是养老与护理，未来父母年纪大了、生病了，子女该怎么去照顾？如果找社区医院的医生或者护工，怎么保证品质？再者，个人健康管理领域如何跟多层次医疗服务打通闭环？健康是个大行业，问题的背后就是各种机会。
（2）测评与个性化教育。舆论和教育系统都觉得中国的教育不能总靠考试成绩来选拔学生，现在教育部也在选30个试点城市开始做一些测评，这种趋势意味着潜在机会。
（3）金融。金融领域里面要么是大的机会，要么可能出现不属于创业公司的机会。资产管理未来会有很大的机会；移动互联网到底能给保险行业带来什么样的新机遇，目前尚未明确。基于不同场景和细分人群，利用大数据，可以做出很多特定的保险产品。征信是金融行业的基石，没有信用会使业务开展成本很高，基于大数据的征信系统，有可能分传统征信机构一杯羹。中国消费金融的主要表现是信用卡，可以结合大数据做一些布局。比如租房往往要先交押金，但如果你信誉好就可以不收押金。这实际上是打开了消费金融的消费信贷。不同的企业都有可证券化的资产，资产证券化也意味着投资机会。量化交易在中国相对较少，但在美国的二级市场，量化交易大部分是通过机器来完成的，我们可以具体设计模型做交易，用平台对接资金和交易策略。
（4）房地产。一线城市可能进入了存量市场。现在很多房地产商在探索琢磨如何去掉中介公司，现在可能还有难度，因为中介能提供一些不错的服务。房地产金融未来的机会，可以是跟生活贷、首付贷结合的这一类服务。
3. 传统行业的信息化
（1）农业。互联网农业水很深，从源头的种植养殖、农村电商，到整个生产过程和消费过程，农村金融和电商的空间大，难度也大。因为基础设施相对比较薄弱，整个农村、城镇人口的密度比城市要差很多，确实需要一些创新。
（2）物流。物流过去占中国GDP的18%，现在占16%。美国的这个数据是10%，其中6～8个百分点的差距在于中国的物流行业效率非常低。最近这些年出现各种各样的物流解决方案，针对不同场景的物流解决方案中会有很多机会。
（3）制造业。其演变跟个人消费习惯的变化有关，需要衍生出适合新的消费模式下的柔性化生产和智能化生产方式，这里面反过来会对制造业有一些新的要求。传统行业中，互联网相对渗透比较低的领域，未来肯定有机会存在。
4. 从消费互联网到企业互联网领域
美国的基金，包括天使基金或者VC基金，在企业互联网端的投资约占40%以上，而中国企业互联网端的投资非常少。2015年是企业互联网元年，中小企业在企业互联网或者移动互联网端的应用在提升。第一，整体经济放缓后，企业效率需要提高。第二，因为移动互联网的发展，很多原来不能覆盖的场景可以覆盖了。很多企业服务领域，从最早期工商注册到商标、专利申请、代记账，到销售管理、人力资源管理、协同行政办公、法律服务、OA等，都有大量天使期的项目出来。需要仔细鉴别的是，为企业提供的服务必须是解决痛点和刚需，帮他挣钱、省钱的。第三，是围绕开发者的服务，包括云计算基础设施、测试、开发硬件等也有市场。
5. 从实物电商到服务电商
“懒人”经济在过去一两年间发展得很快，涌现出了大量上门服务。我们要揭开补贴的面纱，找到真实的用户需求。简单地靠补贴带来一堆订单对于公司长远的商业模式没有什么太大价值，反之，如果补贴能加速改变产业结构，培养了稳定的用户需求，就可以认为是不错的模式。
6. 从流量经济到智能化
流量变现相对可以预期，只是转化率高低的问题，但未来简单靠流量变现不容易。因为，第一，流量都在巨头手里。第二，移动互联网使流量碎片化。未来趋势是数据经济和智能化，用不同的流量跟其他方合作获得更多的数据，线上线下打通之后，对用户进行更好地描述和分析，能够提供用户需要的商品和服务模式，这就是数据分析和智能化。另外人工智能和机器人，意味着替代人去解决人力成本上升的问题。但机器人领域还处于早期阶段，基本发展路径应是从工业机器人、商业机器人、到家庭机器人这样的进程。
7. 从软件到硬件
智能硬件发展是不是真的到了拐点？其实很多智能硬件是不是刚需，还是要看与行业结合的程度。医疗健康、制造业、教育、娱乐等产业，与垂直领域结合会更好。对于天使投资来说，只要有好的团队，就值得做一些布局。
8. 内容经济
现在互联网渠道，如爱奇艺、腾讯等各种视频平台以及电视台的线下渠道，已发展到一定的成熟阶段，优质内容及内容平台已成为稀缺产品。复星在境外看了很多体育类的项目，体量较大，上游会有不错的机会。
9. 中国人走出国门的需求
越来越多的中国人开始走出国门，比如旅游、境外消费、投资理财、移民等，现在也有人用量化的方式做，比如海外的ETF产品和债券产品。
10. 大数据的深入应用
大数据本身不是个行业，需要和各个垂直领域深度结合，现在这个领域还处在比较早期的阶段。现在很多所谓的大数据，多是某一类用户的一部分数据，还处在数据的积累状态。有一些好的项目可能会在数据的挖掘和应用上下功夫。
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