离职员工手中的期权如何处理？AI说了算

很多从业者都听说、甚至亲身经历过与庞大财富失之交臂的状况。无论您是否行使自己的股票期权，在从公司离职的一瞬间，大家恐怕就彻底告别了这部分本应源源不断的重要收益。

兼并事件、首轮公开募股甚至是不同投资轮次，通常都会以书面材料的形式持续公布。但请注意，这里只披露结果、对于规划时间表却避而不谈。之所以总是拿结果说事，显然是想给股票买家、投资方乃至撤销的期权协议方提出警告。

所谓警告，就是提醒各方稳定持有公司股票的好处。以此为基础，公司能够防止员工离职冲击且不行使股票期权。所以，实际披露的相当一部分内容并非法律要求，大多数员工不会阅读完整信息，也并不理解自己离职后可以或者应该得到怎样的收益。

如今，我们正处于全新的技术时代。AI与机器学习(ML)正在颠覆企业的运营方式与业务流程。更重要的是，它也能让支持系统在员工离职时及时接收到警报。

员工权益补偿

员工权益是一种个人资本，能够为个人的长期财务增长做出重要贡献。但这种潜在收益往往因为沟通不足、缺乏理解甚至是难以兑现为流动资金等理由而没办法真正实现。不同的商业模式往往有着不同的复杂性与透明度，导致离职员工很难了解企业是否运营良好、持续盈利。

期权授予

拥有期权的员工，可以选择以固定价格购买相应数量的股票。

但员工在行使期权之前，必须解决两个主要问题：

资本：行使期权所需要的资本，通常为相当于一年或者更长时间的工资。对大多数人来说这份负担过重，因此干脆放弃挣扎、选择给自己手头留点活钱。

风险：入股是一项需要认真计算的风险，要求员工了解公司财务状况并做出相应的收益预测。

全球范围内运营着数以百万计的私营公司，其中一些每年能净赚数十亿美元。因此，我们需要一套以人工智能为基础的平台帮助离职员工，通过核算确定他们在离职时到底要不要行使期权。

员工资源

Scott Chou从1997年起就从事风险投资业务，而且一次又一次见识过身处这种困境的同事：“很多人选择不行使期权，这里涉及的股票规模极大、数字惊人。55%、75%甚至是80%的期权都没有得到实际行使。有时候，放弃的理由确实充分，毕竟公司运营得实在不好;但也有半数的放弃没有任何明确的原因。”

他的第一次尝试从一位同事开始。这位高管很清楚公司拥有良好的经营状况，但Scott却在文件中注意到这位同事不打算行使期权。即使是按照当前的估值直接卖出，他也能稳赚一笔钱，所以Scott很疑惑他为什么要放弃。这位同事解释说，根本卖不起的东西叫他怎么卖。于是Scott出了点钱帮同事凑齐了数额，最后二人按比例分掉了收益。在接下来的12到15年时间里，同样的状况又重演了好几次。

他意识到，这里存在着巨大的商业机会，但在适当的时机遇到可靠的合作方并不容易。Scott对此作出了奇妙比喻，“我觉得这就像是把100万美元撒在整个高尔夫球场上。我们已经习惯于直接跟CEO谈、做集中投资;但如果现在有上百万投资对象，各自在不同公司中从事着不同的岗位，那我们就很难了解到底谁需要帮助、谁手中把握着宝贵的期权。”

消费者业务

在接下来的十年中，Scott将这种基于流动资金与风险缓解目标的个性化援助演变为ESO基金。这个平台使用技术手段解释关于高管及企业人事变动的数据;在此之后，如果离职人员希望在离开公司时行使期权，则由平台进行消息传递、为相关员工提供针对性帮助。

他解释道，“这是一项消费级业务，所以我们得构建一套类似于消费级电子商务平台的方案来达成目标。为了保证我们每年能为成千上万的潜在用户提供准确的行使或不行使建议，还必须规划出信息收集机制作出精准分析。根据平台设计，我们会持续并自动收集来自不同企业的信息。这样，即使有人从我们从未听说过的公司打来咨询电话时，我们也总能立刻将之前掌握的全部相关材料整理出来，特别是那些我们并未实际接触过、但从尽职调查中搜集到的重要资料。”

要在正确时间提供理想的服务效果，机器学习技术当然不可或缺。ESO基金利用机器学习技术快速评估特定企业的健康状况与发展前景。通过及时记录每一笔交易与企业决策，平台就能持续训练模型以更好地发现投资机会。

每当成功或失败，模型都会重新通过数据进行训练、努力解释新的动态，例如哪些风投会在一轮融资中成为领投者。如此一来，模型就能准确发现那些有望走向成功的公司，而哪些很可能快速衰落，全程无需任何传统财务尽职调查。这一点特别重要，因为员工接触不到财务信息，ESO基金当然也不行。AI技术能够帮助他们在缺少这些关键信息的情况下快速采取行动。

Scott进一步解释道，“这套平台最大限度提高了我们快速给出合理答案的能力。我们的业务向来以便捷性为目标。在此之前，我们至少经历过两次需要在24个小时甚至更短时间内作出期权行使决断的情况。这些情况虽然极端、但同时也很有普遍性，毕竟我们没法那么短时间内申请到信用卡;如果需要的是10万美元，那么想申请房屋净值抵押贷款则至少需要30天。”

新的规则与更高质量的资源，将为企业员工们指明一条前进的通天大道。ESO基金正是体现AI与机器学习如何帮助人类将好点子变为现实的典型案例。Scott这样的探索者希望为人们节约资金，帮助他们争取以往根本把握不住的机会。所有这一切的实现，都离不开经过训练的算法与机器，但其背后又永远有着人类智慧予以推动。正所谓“于无声处听惊雷”，也许这种看似平淡的应用正是人工智能最重要的施展舞台。