0
| 本文作者： 溫曉樺 | 2017-09-17 18:31 |
雷鋒網(wǎng)AI金融評論報道，2017年9月17日，由清華大學五道口金融學院、清華大學國家金融研究院主辦的“第二屆中國金融科技大會（2017）”在京舉行， 2000年圖靈獎得主、中國科學院院士、清華大學交叉信息研究院院長姚期智，發(fā)表了“金融科技對計算機科學和生態(tài)的影響”的主題演講。
雷鋒網(wǎng)此前報道，2016年10月，清華大學與螞蟻金服宣布成立校級聯(lián)合實驗室，未來5年內(nèi)將在金融安全、區(qū)塊鏈技術(shù)、人工智能、智能投顧等前沿科技領(lǐng)域開展應用研究。這是中國第一個金融科技實驗室，而這個實驗室設在清華大學交叉信息院，院長姚期智同時兼任實驗室負責人。
在今天的演講中，姚期智院士介紹了金融科技中人工智能和大數(shù)據(jù)、分布式賬本技術(shù)和密碼學等核心技術(shù)，以及以基于人工智能的風控、保護隱私的多方安全計算、隱私與監(jiān)管的結(jié)合（應用零知識證明）的案例做出了金融科技對計算機科學和生態(tài)的影響。
姚期智院士表示，在金融科技里面，計算機科學的用途已經(jīng)從臺后走到了臺中，對核心金融體系的運作上產(chǎn)生一定的價值。
以下是姚期智院士演講實錄，雷鋒網(wǎng)AI金融評論進行了不改變原意的編輯：
金融科技現(xiàn)在對于傳統(tǒng)的金融產(chǎn)業(yè)的生態(tài)有了一個非常大的沖擊。
我想，金融科技對于計算機科學和生態(tài)，也有一定的沖擊，我有很多的計算機科學的教授和同事，他們有些做人工智能的，有些做密碼學的，他們現(xiàn)在主要的工作，過去的幾年都是在向金融科技方面做的。所以，今天我所想要和大家交流的是，對于金融科技（尤其在中國）計算機科學家能夠做什么事情。
我今天開始的時候，很簡短地講一下中國金融科技發(fā)展面臨有什么樣重要的挑戰(zhàn)。然后多半的時間我想要談一下，面對這些挑戰(zhàn)，為什么計算機科學對于金融科技能夠有影響，它到底哪些關(guān)鍵技術(shù)。所以我希望等一下講完了以后，大家會了解到計算機科學不僅有一些關(guān)鍵技術(shù)，它能夠幫助金融科技的發(fā)展，同時這些關(guān)鍵技術(shù)實際上是非常先進的，所以中間還有很多研究成份。
那么要談金融科技在中國，我們先看看金融科技在美國。
美國具有相當全面的金融系統(tǒng)，有非常多的金融產(chǎn)品。所以金融科技在美國，現(xiàn)階段很大的一部分是——怎么樣能夠讓這些金融的產(chǎn)品、金融的運作能夠更加有效率，能夠做得更實戰(zhàn)、更有效。
比如，投資——投資人的錢，到達賬戶資金，中間要經(jīng)過很多中介。比如說有一些資產(chǎn)經(jīng)營的人，就有些販賣金融產(chǎn)品之類的，所以中間可能要經(jīng)過非常多的人，所以這里面的效率不好。
再看看支付，在這里面也很有意思。十年以前美國一個商學院的案例里面，他們說，中國想要做電商，那么挑戰(zhàn)是沒有一個支付的基本架構(gòu)，但是在十年以后現(xiàn)在來看，現(xiàn)在中國支付的成本比美國要低得多了，所以現(xiàn)在美國人他們就要感嘆，在美國的支付的服務成本太高，也不方便。所以也正在向中國的移動支付方面學習。
同時美國還有一個現(xiàn)象，因為它是一個很成熟的環(huán)境，所以規(guī)則特別多。比如說報稅等等，有很多的規(guī)則和一些Paper需要做，所以這些都使得它的效率變得比較低落。所以大家都很有興趣，是不是能夠改變金融環(huán)境。
在中國和美國不一樣的地方是，在過去的5年、10年，其實金融科技在中國最大的一些精力都是在創(chuàng)造一些新的金融產(chǎn)品上。這件事情也有歷史原因，因為互聯(lián)網(wǎng)的興起給中國一個機會，在中間能夠做一些新的金融產(chǎn)品，不一定要每個事情都是經(jīng)過美國的歷史經(jīng)驗。那么就是有了這個新的環(huán)境，你已經(jīng)有了很多的創(chuàng)新的事情可以做。
在中國有很多的互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)品，也有一些事情是美國不太能做的，比如說互聯(lián)網(wǎng)的保險，幾毛錢的保單能夠自動處理賠償。像這種事情它的成本就比起美國要經(jīng)過很多的人的經(jīng)手，要有效率得多。
另外一個很重要的，在美國有FICO，所以說每個人（即使是個人）都有一個經(jīng)濟的歷史，他很容易使得電商或者是其他借錢的人，能夠有方法做征信，但是在中國沒有這樣一種有長久歷史的系統(tǒng)，所以這個時候大家就需要花很大的精力研究有沒有不同的方法，來做一種征信的方法。
另外比如說移動支付、電商還有小額消費，把這些金融上的事情都下放到這些供應鏈上來做，所以這些都是非常有效率的。
所以，中國的精力很多都花在這。因為這里面有一個問題：
我們進到了一個以前別人沒有很長時間歷史經(jīng)驗的環(huán)境，所以這中間有很多的弊?。ū热缯f欺詐就很容易發(fā)生），所以風險這件事情就是——中國除了效率之外，我們要特別注重風險。在互聯(lián)網(wǎng)時代、AI時代、金融時代，這都是非常有活力的一個方向。
所以，比較起來看，在美國是在一個成熟的市場當中，保守地前進，中國是在一個高速的發(fā)展情況進入一個未知的領(lǐng)域。
在中國金融科技發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)，它最主要的問題是信任的問題，我們?nèi)绾文軌虬焉虡I(yè)融資環(huán)境不是那么成熟的、有歷史性的環(huán)境里面，能夠建立起一個金融系統(tǒng)，讓大家能夠非常信任它。在這里面大家對于一個運行的商業(yè)及企業(yè)來講的話，重要的就是它有怎樣的能夠做風控、能夠做風險的控制。
當然對于一個企業(yè)來講，他最好的方法就是——全國每一個人的經(jīng)濟資料他都可以得到，這樣的話對于風險就能夠控制得最好。但是想要追求這種效率的話，就會侵犯到別人的權(quán)利，就會侵犯到個人的隱私。對于社會的來講，一個非常大的商家能夠壟斷這些數(shù)據(jù)，這也是侵犯到社會的利益。
當然這些事情政府就不能不管，所以政府在這里面就必須監(jiān)管。所以這個核心問題是，在這方面的利益，基本上在于風控、在于隱私保護，還有政府的監(jiān)管，這三方面怎么樣能夠有一個平衡，能夠做出一個大家都能夠滿意，而且它的效率又非常高的系統(tǒng)。這就是一個需要做的事情。那么這如果處理不好的話，就會有一些嚴重的后果。比如說政府的監(jiān)控里面，不可能有一種政策的風險，它可能為了安全的緣故做一刀切，所以所有的這些都是一種可能的結(jié)果，所以必須要各方面都需要來討論。
像這樣的問題、理念，計算機科學怎么樣能夠幫助解決這些問題，事實上這里面有很多問題其實只有科學能夠解決，只有信息科學等等非常高端的技術(shù)，才讓我們能夠使得這種平衡能夠達到。所以我現(xiàn)在剩下的時間里面，要提到的是三個大的方向的技術(shù)：
方向一：人工智能和大數(shù)據(jù)。
方向二：分布式系統(tǒng)的可靠性和一致性技術(shù)。
方向三：密碼學。
這三個領(lǐng)域都是非常大的領(lǐng)域，尤其人工智能本身就是一個非常大的領(lǐng)域，其他的兩個也都是一些自己獨立的領(lǐng)域，在這里面有非常長的歷史。過去的三四十年做了很多的事情，有了非常多的了解。
但是很多的都是在一個理論的程度?，F(xiàn)在金融科技的產(chǎn)生，產(chǎn)生一個生態(tài)的沖擊，它的原因就是因為大家發(fā)現(xiàn)，這些積累下來非常多的一些知識，它突然之間有一個地方能夠造成一個很重要的結(jié)果，所以這些能量從這些領(lǐng)域放射出來的話，所以使得這個生態(tài)會發(fā)生改變?，F(xiàn)在我想講幾個例子給大家看一看，這幾個例子也是我們院里面老師參加的一些項目。
我們剛才提到一個最重要地問題，對于中國來講就是一個風控的問題。
在前幾年的時候，因為我們進入這個時代非?？欤允沟煤芏嗳嗽谶@中間想辦法詐騙，這個事情它發(fā)展到一個程度，他們甚至成立了很多的詐騙集團，他們是有組織的，他們分工合作，他有變化多端的，平?？床怀鰜硎裁礃拥娜耸遣涣挤肿樱袥]有一些人伙同來做詐騙的事情。人工智能加上大數(shù)據(jù)，就能夠使得我們有這個機會。
到目前為止，很多想要對付詐騙的方法，比如說他用一個黑名單，這種方法慢慢地就失效了，因為詐騙集團也很聰明，他們甚至可以用人工智能，想出對付你們的偵查他的方法。所以說需要有別的方法來做，如何能夠用人工智能的方法及時地發(fā)現(xiàn)這些詐騙，這是一個非常重要的課題。
那么，我們院里面有老師參加的項目，在過去幾年里面來建立一個基于大數(shù)據(jù)和機器學習的一個反欺詐的平臺，基本上你可以從幾億的用戶里面，從他們的行為上可以找出一些特征，同時在這些人群里面，你能夠看一看，有沒有哪些用戶他們其實是看起來屬于同一個詐騙集團。
所以說這個平臺里面，他做了好幾件事情（我只談這其中的一件事兒），這件事情就是看很多用戶，你從他們的特征上面來看，是不是其中有一堆人是大家聯(lián)合在一起從事一個欺詐的。這種方法用的就是非常高端的人工智能的技術(shù)，這種叫做無監(jiān)督學習的方法來學習（unsupervised learning）。
普通一般的機器學習是說你知道是怎么回事兒，你根據(jù)他們的特征，你來分辨這里面哪些是好人、哪些是壞人。但是因為這些詐騙集團，他們用了千奇百怪地方法，所以你也不曉得他們從表面上看有什么特征。所以你必須要用一種非常高深的unsupervised learning的方法，這種方法使得這個機器在里面自動找尋特征，自動地來看。
另外一個就是做這個平臺，你做好了以后，你怎么樣讓別人愿意用這個平臺。因為機器學習這個東西像一個黑盒子一樣，你只知道他的結(jié)果相當好，但是你不知道這里面到底是什么原因，這里面會不會冤枉好人，這里面可能還有一個法律問題。所以說做這種平臺不是一個容易的事情，要非常高深的技術(shù)，同時還要配合這個。
這個是我們院里面一個老師所參加的項目。
這是一個很昌盛的領(lǐng)域，基本上大家重視隱私，但是大家的數(shù)據(jù)有的時候要合在一起才能夠真正地做成一件事情。我們院里面有一個項目，這個具體的場景就是做一個多頭的借貸防范，在這個里面譬如說有一個人向一個互聯(lián)網(wǎng)的金融公司借錢，那么這個互聯(lián)網(wǎng)的金融公司就想知道你是不是現(xiàn)在已經(jīng)欠了很多錢了，我是不是就不應該再借給你。
但是，怎么樣能夠知道這些數(shù)目，這就是一個問題。因為基本上你也不可能去問別的金融公司，說你有沒有借錢給這個人，你問他別人可能也不愿意告訴你，因為大家都是在競爭、搶顧客。所以像這種事情你怎么樣能夠把它做好，而使得每一個人的隱私（包括他向誰借錢、借了多少錢），這種事兒全部都不知道，你怎么樣做。那么這個事情聽起來不可能，但是實際上在密碼學里面，它有一個很大的方向，就是叫做多方安全計算。在這個里面基本上你任何大家明著可以計算的東西，你都可以保護大家的隱私來做的。
我跟大家講一下為什么這件事情聽起來不可能。
譬如說我們現(xiàn)在兩個人（你和我），我想賣一個畫，你能夠出多少錢來買這個畫，我們兩個人在一起有沒有方法能夠交流，然后知道你想出的價錢夠不夠買我這個畫。現(xiàn)在如果第一次聽到這個問題的話，你怎么樣來想也不可能想出一個方法，能夠解決這個問題，但是不泄漏任何你自己的隱私，就是這個交易如果做不成的話，這兩個人對對方的隱私是完全摸不著頭腦的，但是在多方計算里面是可以做到這件事情的。
多方計算這么好的一個東西（我們已經(jīng)知道幾十年了），為什么到現(xiàn)在大家都一直沒有用，主要是因為這個問題要把它實用化，讓它變得在計算機上能夠操作，還是一個相當困難的問題。所以現(xiàn)在突然之間在過去的一兩年里面，多方計算變成了非常熱門的題目（在密碼學界里面），在最高級的會議里面常常有很多的文章都是關(guān)于做這個，怎么樣把它實用化的這種方法。
清華大學有一個精英班里面有一個本科學生，他做畢業(yè)設計是做的這樣一個問題，我覺得蠻有意思的。大家覺得區(qū)塊鏈非常好用，有一種方法能夠使得區(qū)塊鏈里面每個人都保守他的隱私（就是Zerocash的系統(tǒng)，核心是零知識證明），基本上大家都不知道別人的數(shù)據(jù)，但是像這種情況里面，你也變成一個沒有用的，基本上你什么事兒也不能做。
所以這個問題是，這個學生想做的事情，他是怎么樣把Zerocash這個區(qū)塊鏈，能夠把它激活起來，監(jiān)管單位有哪一個人，哪些賬戶，他想要監(jiān)控，你擁有這個賬戶的人，必須每個交易的時候，同時要寫一個報告給這個監(jiān)控單位，但是你要讓這個區(qū)塊鏈上面別的人都滿意，覺得你這個人是按規(guī)矩做事兒。但是，你又不能把這件事情公開。
在密碼技術(shù)里面其中一個技術(shù)，他可以把一個知識可以證明一件事情已經(jīng)做了，而它對于這件事情里面的細節(jié)完全都不知道。所以說在這個事情里面，它所做的事情就是，如果我是被監(jiān)控的，那么我每次做一個交易以后，我要寄一個報告給監(jiān)控機關(guān)，同時我要給其他所有區(qū)塊鏈上的用戶，我要給它一個證明，證明說我這兩個報告是一樣的，就是我沒有欺騙這個監(jiān)管單位，而且實際上我做了這件事情。這件事情也是零知識能夠做出這件事情的。主要的就是要怎么樣讓它有效率、有管理。
最后我總結(jié)一下：
我們剛剛看到了怎么樣用計算機的先進技術(shù)，能夠使得金融科技非常有效地運轉(zhuǎn)，也能夠在欺詐上做出貢獻，這也是為什么有很多的計算機科學家對此非常有興趣（既使在學校里面），他的目的并不是為了賺錢，而是說給了他們一些新的機會，能夠做一些最尖端的研究。
最后，我就想提到，基本上在金融科技里面，他使得計算機的用途從臺后完全是一個支持的做很笨的計算的角色，走到了臺中，能夠真正地在核心金融體系的運作上，能夠產(chǎn)生一定的價值。所以我覺得這個發(fā)展對于我們在學校的老師非常高興，因為我覺得我們也有了一個機會能夠培養(yǎng)出金融科技方面的人才，將來能夠替社會、國家服務。
雷峰網(wǎng)原創(chuàng)文章，未經(jīng)授權(quán)禁止轉(zhuǎn)載。詳情見轉(zhuǎn)載須知。
