离职员工手中的期权如何处理？AI说了算

很多从业者都听说过，甚至经历过错失巨额财富的情况。无论你是否行使自己的股票期权，在离开公司的那一刻，恐怕每个人都会告别这个本该源源不断的重要收入。

并购、首次公开发行甚至不同的投资轮次通常以书面材料的形式持续发布。但是，请注意，这里只披露结果，但避免了规划时间表。我们之所以总是谈论结果，显然是为了警示股票购买者、投资者乃至被撤销期权协议的当事人。

警示是提醒各方稳定持有公司股票的好处。在此基础上，公司可以防止员工离职的影响，不行使股票期权。因此，相当一部分实际披露是法律没有要求的，大多数员工不会阅读完整的信息，不了解离职后可以或应该获得哪些福利。

今天，我们正处于一个全新的技术时代。AI和机器学习(ML)正在颠覆企业的运营方式和业务流程。更重要的是，它还使支持系统能够在员工离开时及时收到警报。

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。然而，这种潜在的利益，由于沟通不充分，缺乏理解，甚至难以作为流动资金来实现，就无法真正实现。不同的商业模式往往具有不同的复杂性和透明度，这使得离职员工很难知道企业是否经营良好，是否持续盈利。

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。

然而，在员工可以行使期权之前，他们必须解决两个主要问题：

资本：行使期权所需的资本，通常相当于一年或一年以上的工资。对于大多数人来说，这个负担太重了，所以干脆放弃奋斗，选择给自己留点生活费。

风险：持股是一个需要仔细计算的风险，需要员工了解公司的财务状况，做出相应的收益预测。

全世界有数以百万计的私营公司在运营，其中一些公司每年可以赚到数十亿美元。因此，我们需要一个基于人工智能的平台来帮助离职员工，并通过会计来决定离职时是否应该行使选择权。

员工资源

周斯科特从1997年开始从事风险投资业务，一次次看到同事陷入这种困境：“很多人选择不行使期权，这里涉及的股票规模极其庞大，数量惊人。55%、75%甚至80%的期权并未实际行使。有时候，放弃的理由真的很好。毕竟公司经营不好。但其中一半人在没有任何明确理由的情况下放弃了。”

他的第一次尝试始于一位同事。这位高管非常清楚公司的经营状况良好，但斯科特在文件中注意到，这位同事并不打算行使这一选择权。即使直接按照现在的估值卖，也能稳定盈利，所以斯科特很纳闷为什么要放弃。这位同事解释说，有人告诉他如何销售他根本买不起的东西。于是斯科特拿出一些钱，帮助同事们提高金额，最后两人按比例分享了收入。在接下来的12到15年里，同样的情况重复了好几次。

他意识到这里有巨大的商机，但在合适的时间遇到可靠的合作伙伴并不容易。斯科特对此做了一个绝妙的比喻，“我觉得这就像在整个高尔夫球场上扔100万美元。我们习惯与CEO直接对话，进行集中投资；但如果现在有数百万投资者，每个人都在不同的公司从事不同的职位，我们将很难知道谁需要帮助，谁持有有价值的期权。”

消费者业务

在接下来的十年里，斯科特将这种基于流动性和风险缓释目标的个性化援助变成了ESO基金。该平台利用技术手段，对高管和企业的人事变动数据进行解释；之后，如果辞职员工想在离职时行使选择权，平台会传递消息，为相关员工提供有针对性的帮助。

他解释说，“这是一个消费业务，所以我们要构建一个类似于消费电商平台的解决方案来实现目标。为了确保我们每年能够为成千上万的潜在用户提供准确的建议，我们还必须规划一个信息收集机制来进行准确的分析。根据平台设计，我们将持续自动收集不同企业的信息。这样，即使有人从我们从未听说过的公司打来电话，我们也总能整理出我们之前掌握的所有相关材料，尤其是那些我们实际上没有接触过但从尽职调查中收集到的重要材料。”

要在合适的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和发展前景。通过及时记录每一笔交易和企业决策，平台可以不断训练模型，更好地发现投资机会。

每当成功或失败时，该模型都会通过数据进行再培训，并试图解释新的趋势，例如哪些风投将成为一轮融资的主要投资者。通过这种方式，该模型可以准确识别那些有望成功的公司和那些可能迅速衰落的公司，而无需任何传统的财务尽职调查。这一点尤为重要，因为员工没有获取财务信息的渠道，而ESO基金肯定没有。在缺乏这些关键信息的情况下，人工智能技术可以帮助他们迅速采取行动。

斯科特进一步解释道：“这个平台大大提高了我们快速给出合理信息的能力。

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。