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BTA峰会 | 雷志斌:金融科技创新将重新定义量化科学和信息技术通讯的边界

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嘉宾介绍:

雷志斌博士现为香港应用科技研究院智能软件和系统群组研发总监,历任大数据和人工智能,金融科技,区块链,量化计算,云平台,和智能系统研发总监,主持完成多项国际区块链技术平台和系统的前沿开发和实际应用工作。香港中文大学(深圳)金融工程硕士学位顾问委员,曾任香港科技大学理学院金融数学,香港中文大学EMBA,香港大学电子电机工程,和香港中文大学信息工程论文导师。

演讲实录:

前面讲了关于区块链或是整个新的应用里的产品,我想花点时间讲一下区块链在金融科技上面,尤其是在香港我们做的一些应用方面的尝试,我想主要是讲一些技术。从我们这个角度讲,我们主要关心的是怎么样将网络、媒体以及我们说的安全、综合的技术用到这么一个新领域里面,尤其在金融科技创新里面,怎么样用这样一些新的平台去帮助很多应用落地。

简单介绍一下香港应用科技研究院。2000年成立,相当于香港版本的中科院,它的特点是应用科技:怎么样将一些科技,尤其是信息和通讯领域里边的一些技术用到我们实际的产业上去。我们成立十多年来也产生了大概几千个不同领域里面的一些知识转移、一些专利、一些技术,主要的领域包括金融科技、智能制造、下一代通讯网络、医疗健康、智慧城市以及国家社会中心。我们核心的技术领域包括智能软件、大数据、云计算、媒体等等之类的。所有这些技术围绕着一个主要的方向,可以看到从做硬件、信号到电子元器件、光电子、信息安全、通讯技术。基本上有一个想法,我们院里几百人的不是很大的规模,可以从芯片一路做到软件应用。我们的希望能够用一些技术去替代很多我们所说的传统行业,或者是说一些旧的系统升级。

从智能软件和系统这个角度看,我主要希望和大家分享怎么样用区块链建造一个平台。我们已经知道有很多数据收集的办法,整合这个数据一定牵扯到安全,怎么去实现?怎么在能够有安全保障前提下,再去进行智能性的应用?这都离不开最核心的人工智能技术。人机互动、数学模型,这是一个基础,在各个领域都能够用得上。我们讲的是一个大系统,横跨很多不同的应用范畴。一个嵌入式的系统,最后是一个小的IOT放到物联网里边,怎么统一的一个范畴?几个不同的范畴?从最右边看到的智能认知系统看,我们花了很多时间和精力去研究认知行为的大数据,怎么样去进行智能互动,怎么样进行认知系统和行为模型。很多建立这种(模型)和经济学规模来讲是分不开的,底下越来越多是边缘计算,从云计算到现在从云要拉下来,很多时候到了边缘,尤其到了链上面,它本身从性能、质量和它处理的效果来讲,在边缘计算有它很多的优势。所以我们说很多智能感知、时时基于场景的运用以及边缘式分布式的搜索,最终如果是一个各种各样的链存在的话,实际上是把现在已有集中式的搜索引擎,或者搜索架构要分布式去打散。怎么在这个结构里面进行有效的搜索?这是一个非常重要的问题。

另外,从云计算来讲,我们说分两类。一类是云计算的平台。其实我们说的区块链云计算是现在的一种实践方式,我们有很多云计算的架构。另外离开不了的是量化系统。大家提到通证,或者说商业模式,实际上就是在做这么一种量化。我们讲的金融大数据,或者说量化模型就是要从媒体、从网络、从安全几个角度来建构这么一个模型。我们说一些传统的应用,如机器人投顾、算法交易、量化投资,区块链最重要的一个应用,最终它是一个分布式。分布式大家诟病的POWU,如果你用它做量化投资,我们说有一千万人,可能每个人投资策略是不一样的,或者是说每个人大同小异还是有些区别的,因为每个人背景不一样。你可以想象一个人有十条投资策略,你就有一个亿的投资策略,你投到云平台上就会把他干掉,就是这么一个简单的应用。大家过去很熟悉的量化投资的应用,或者大家觉得很小众化的市场,放到上面就是一个需要区块链的计算。

区块链使得我们分布式的计算更有效。在每个手机上面,如果你的手机上面能够给另外一个人去运算两条投资策略,它得到一些先机的话,远远比特定的某一种虚拟货币要更加适用。

除了本院研发能力之外,我们跟香港六所比较著名的大学都有合作。大学是上游,我们一些技术也通过我们院进行集合,为了发挥联动效应。在这里提一下,传统信息技术和金融科技创新它是有很大区别的。从传统IT信息技术角度讲,把IT用于金融,在过去几十年建立起来一个分层的商业模式,我们看到不管是从底层的网络层、操作系统、数据到做计算,每一层都有很大的独角兽,比如说做网络的思科,操作系统微软。我们认为金融科技创新是把这种继承的分层或者现有的架构给它打破。最简单的比特币,它直接就是一种模型系统体系,架构在网络上,中间不管你是什么样的操作系统,用什么样的方法进行计算,实际上没有本质区别。如果有一个好的商业模式,我实际上是可以架构我的网络,这个网络就是区块链网络,会议讨论的就是区块链。

在十年、二十年前进行这种分层架构的时候,大家想了很多办法,希望说层和层之间要定义好,这样不管是用谁的底层存储设备,上面的操作系统都可以用。再往上云计算,不管底层是什么样的物理层还是操作系统,我都是用云计算,意义就是使得我们成本降低。你买张三的软件,李四的硬件,甚至你什么都不需要的话,把一切都交给云计算的平台,这每一层都是创新。我们讲到一个最简单的例子,为什么区块链能够产生这么大的效应,其实就是把很多我们说的安全数据建到这个价格下。金融科技创新重新定义量化科学和信息技术通讯的边界。

上面基本上说的是建构量化科学的体系,底层就是信息通讯的平台。

实际上,金融科技创新本身就是一种交叉科学的创新。你需要的是金融和投资、数理统计、信息和技术,每一个领域都需要有一定程度的深入,才能够在这种交叉科学里面找到它的创新点。

从金融科技创新角度来说,四个方面建立起这个平台。一个是网络安全,我们做了大量的研究。另外是量化投资,怎么将金融大数据变成是一个产品。然后是人工智能,最后是区块链化的技术。

香港最早对区块链技术采取的也是这么一种支持和鼓励的态度:我们很早进行了白皮书技术的研发,香港经管局也成立了测试和设计中心,在一些监管下对一些金融或者区块链的技术进行测试。我们早期一个应用就是中国银行做的楼宇估值按揭管理,还有汇丰金融创新平台。

这是我们2016年做的最早的白皮书,去年底左右给了第二个白皮书,基本上就是从技术的归管以及应用的各个方面。当时我们采取了一些应用分析,一年之后看很多各地来分析这种应用场景,这些白皮书都可以从网站上去下载。

这是我们当时做的中国银行楼宇估值按揭管理,我们从区块链做了一个尝试:怎么样将区块链很复杂的概念很形象直观的表达出来,这在很多技术应用上也是很重要的一点。最开始我们跟很多银行高管接触,大家都觉得区块链的概念是忽悠,或者说非常抽象,不知道是什么东西。所以我们做了这么一个动画,将每一次你产生一个楼宇按揭的案例放到链上,所以每一个区块的产生是动态的,它可以跟心跳一样去展示。物业的物理位置及一些相关核心信息,如果没有区块链这样一套系统,本身也是对于物业中介、银行、买方、卖方、以及律师楼等牵扯到的四五方的一个直观的流程,但是放上区块链之后,它产生出来的ID、位置、核心的信息直观的显示在上面,这是我们觉得能够让应用场景能够接受和落地更重要的特点,也能和现有的工具结合起来。

这是最近在香港做的一个行业区块链平台,这个合作伙伴本身它是做贷款的,做的按揭。现在变成了这个平台是不同的行业,虽然是应用于一个贷款,或者说一个互联网金融的垂直应用,但是实际上所有的客户享有一些共性。不管是烟酒行业、红酒、白酒行业,大家可以想方方面面面对的都是同样的,有中介,有买方,卖方,有借的银行,还有一些律师楼办这样一些交易。同样道理,你牵扯到一些看看你的资质征信,大家面对的是几百万的香港人口,所以这个平台就变成了一个,如果你被验证有这个资产足够的时候、去买房子的时候,你买红酒也是可以买的,或者说两个不同行业里面可以交叉去销售。

另外一个应用是汇丰做的银行帐号虚拟管理平台。虽然你在银行里边都会要你的身份证,住址证明,或者银行流水,但是实际上这两套系统完全没有联合在一个平台上。区块链是非常好的案例能够让双方两个完全垂直的行业(其实就是同样的一个用户),他可能是在运营商这边改变了他的电话号码,但是为了找到客户用他另一个电话号码,经常发现一些信息不对称。所以在虚拟平台下面,客户是我们制造的一个虚拟账号,这个账号把银行的身份与在电信运营商的身份捆绑在一起,这种捆绑使得商业上面的追踪、销售推广或者一些更新变得非常有效。这是一个比较经典的案例,最后做出来的这个APP是无缝的。我们可以想象,现在上万的APP通过底层打通,它实现了一种身份绑定,就会更加有效。

另外,我们做的就是跨境贸易金融。尤其是香港,跟现在的大湾区和深圳贸易上面有严重的信息不对称。我们这种贸易商的隐性成本,占到贸易额的10%~15%,本身它就牵扯到了方方面面,如海关、买方卖方、银行出口等等,很容易就实体化。很多贸易需要做一些银行抵押贷款,它本身是一个跨境的贸易平台。所以我们的合作是希望深圳它有一个对外贸易综合信息服务,也是一种区块链平台。怎么样跟香港或者新加坡对接有这样一个信息对称?这样能够产生的效益是非常高的。

我刚才说了从数据,从安全角度怎么样能够去利用平台来进行应用的尝试,我们想看到底什么是数据。数据是我们整个平台所要用的最基础的,它可以是加密的钥匙,可以是我们现在说的货币,也可以是内容,也可以是软件,甚至是网络,也可以是一种组织市场,或者是经济社会。最后什么是智能数据,怎么样去商用?

我们希望不管什么样的产品,它的始终数据也好,延伸数据也好,最终能够跟经济产生这种现金流的应用,实际上中间要经历过这种建议模型,或者生产车间的加工,来产生这样的产品,最后它可能是一种产品设计和创新,将这种实体经济,我们看到是一个实实在在看得见摸得着的产品,也可以是一个软件,到最后某种程度也产生一个新的现金流,这中间设计上要经过一个数据到算法模型到一个产品设计。

我们每天都产生大量的数据,有些数据是有效的,有些数据是无效的,有些数据是可以在很大的社交网络下面能够帮助我们预测、盈利、市场,产生不同的业务模型。现在区块链技术有一个模式性,现在没有一个非常好的办法从一个区块链上面去找区块链外面的数据。我们知道在很多区块链应用里面最难的就是上链那一刻,上链的数据不可信的话,后面的数据怎么做都不行。还有我要有一个很信得过的办法,有一个预测,他讲的话你去问他,不管他是服务还是什么,他给你的数据能够信得过。

现在最大的问题是虚拟世界和现实世界这一关怎么跳过去,还有一些服务像TLS这种协议去解决一个信任的问题,也有一些像应用,我希望在我们的共识算法上面再去达成一个共识。比如你是一个保险行业的应用,现实世界里面这个人有没有看病?去医院问。区块链上也有一种办法,就是找这种共识。如果有五个人说看到他去了,那他就是确实去了。另外就是TEE,本身这个环境都是可信的,还牵扯到安全性的问题。我们说的,如果你有一种办法进行硬件绑定,机器有机器的数据,人有人的数据,我们把指纹或者人脸的一些功能跟这个硬件钱包硬件的钥匙捆绑在一起。什么意思呢?你可以放心,这个钱只有你自己可以去用。还有一些密码,这个除了钱包的用途之外,还有一个很重要的用途就是在社交网络里,大家都说电报是一个非常安全的一种社交网络,但是实际上如果你用了硬件绑定的话,点到点,端到端加密安全的保障,你可以很快的达成我们说的这种信任传递。

这里面还做过一些社交网络,人和人之间,你和你的朋友之间,你可能还在微信或者在脸书上面建立一种联系,如果你们双方之间都能够进行一种硬件绑定,你们之间的谈话只有你们能够看见,其他任何人看到的信息都是经过加密的,或者没有办法解密的。像硬件钱包,我们是一托二,你原来的钱包损坏了,你也可以放心,你在钱包里头的虚拟货币,或者虚拟资产没有丢失,因为你还有一个备份。

区块链另外的一个局限性,除了安全之外,就是它的使用上面,它比较容易在链上进行资产配置。比如说你把钱放到智能合约里边,我们说贷款、债券,本来设计上就是一千个人里面,一万个人里面就有保障,其他的小保险,大多数人是不会触犯到那个条款的。但是这个金融衍生产品在这么一个区块链的平台上面是比较难实现,原因是你的钱必须锁定在上面。

如果我们说区块链局限性的话,另外一点,刚才讲了,数据、安全性、现在有说图态的加密,如果是一个很安全的数据的话,你是没有办法在别人的计算机上面进行应用,原因就是这个安全性,你是不可能把一些非常隐私的数据放到另外一个节点上面去计算。所以说这个图态加密,XY如果是我们讲的,你不需要被人共享的,但是HFY是一个函数,它进行运算的时候不建议去到另外一个平台上去算,但是你还是能够保证这个结果的。如果这样大规模实现的话,实际上就能够达到这个要求。昨天也有嘉宾提到,真正能够进行大规模的还是有很大差距,这方面我们也做了一些尝试。这是我们以前商用过的,微分群钥广播加密,能够在物联网上面能够被大型应用,其实几个很关键的,以效率性、安全性,还有大规模的扩展性,是不是可以在EPU的情况下面都可以用到各种设备上。

一个好处是什么?如果是个数据本身,经过加密引擎放到云存储平台上,如果你不用加密的方式,或者微分群钥的加密,你这个服务器会变成一个云介,本身这里面不同的用户,它其实为了去接受这个内容,它需要去拿的数据是不一样的。通过微分群钥加密的方式,我们可以说,这几个用户里面你如果能看的是0,不能看的是1,你可以使你的内容进行加密之后,放到任何的第三方,或者任何节点上去做运算,做出来之后告诉你,但是不能够看内容的。比如说它本身是0看不了内容,它可以去帮你进行运算,帮你进行处理,但是它并不知道里面处理的是什么内容,你可以算,算完之后将计算分成一百个,你并不期望所有一百个人回过头来是出一个结果,实际上就可以用这样的方式做一些数据运算。

当你有这样一些,我们说的基础的对于数据的处理,对于安全的处理之后,我们再谈下一步怎么再智能化的处理,怎么利用这个平台优势,正是宏观的生态系统,我们都知道底层支撑平台,底下现有的网络,这些我们叫做已有的电信网络运营商,我们是不可能把它踢出去的,一定是中间很重要的组成部分,再到上面我们看到了是把区块链当成一种服务,就是把敏感的计算放到里面。这种知识要打通的话,我们从微观的结构来看,从数据结构到你的模型,到最后计算在哪里发生,这个实际上都是从微观上来讲要进行支持的。

传统数据库不光是传统数据库有一些去中心化的问题,还有一个很重要的问题:它没有办法去解决这个复杂事件。传统的数据库关系型数据库对数据进行存储,你没有办法完全根据事件驱动。事件驱动本身来讲对区块链的处理,这是一个节点,同时又不会牺牲掉每一个处理的事件,它的隐私性。所以驱动的共识算法是一个核心,大家对这个事件是一种共识,这个事件是很简单的转移货币,这种事件非常简单明确,甲方乙方,A给了B多少,有些事件比较复杂。比如说要去买卖某一个资产,或者说核反应堆的燃料要加多,还是加低,这样一些事件不是一个简单的,它一定有它自己行业里特殊的数据流和事件流的定义,这个就需要我们建构区块链结构。

这个行业要能够落地,最关键的不是说把这些简单关系型数据放到数据库里,关键你能不能够通过这样区块链的方式达成这种共识。这种共识必须得是很自然的在底层独立于数据能够产生那种事件,因为我们关心的不是数据,关心的是事件。事件发生了我们采取一些行动,这样的一些逻辑关系有很多这种事件的代数运算。还有一些非常复杂,我们看到很多实际上都是牵扯到人,尤其是在人工智能里边,不是100%的用机器可以替代,这个时候我们可以看到底层是数据流,上边是事件流。事件流是有人在里面,这个人有时候是对事件的序列有关系的,我们很多时候不知道是AB引起的C,还是AC引起的B,这里面是个引函数,A的钱一定到B那儿,B就一定没有钱,这是非常简单的逻辑,如果我们观察某一个股票的价格和另一个货币交换的价值,他们之间的关系往往很难说谁是因,谁是果,我们说隐性函数和显性函数变得更加重要了。

那么在应用当中,底层有一个分布式的大数据支撑平台,就是我们产生整个事件流的机制,上面是说区块链行业应用的实际操作,怎么样将所有产生出来的这些执行事件能够进行相应的把它进行控制,有些事件它的优先级高于其他事件。

所以这个基础上面,我们也进行智能区块链的隐性,实际上各种不同的应用我们都进行过一些尝试,就不详细说了。基本上我们说区块链创新,在学校里面进行过培训,这也是刚才讲的底层的网络通讯,数学科学到信息技术,到量化投资。从几个不同的信息技术去进行创新。

最后,区块链+行业,我们认为区块链真的要落地了,实际上是离不开行业本身。对于行业本身的理解,将重要的一些事件驱动能够架构到区块链的结构上,通过这个流数据的处理来进行自动的处理。最后想说一下,如果要是能够做到这一点的话,我们通证的方式将风险进行量化的控制。

我们看到了这个架构,区块链是有创新的技术和应用,底层是区块链的平台,再往上是融合这种通信技术。我们可以看到在行业里面本身的大数据,如果它不产生数据,这个行业或者这个应用基本上也不用考虑区块链了,基本上来讲如果它能够产生数据,各个行业都在产生数据,它可能数据以什么样的产品来定义它的数据结构,它流程是怎么样的,能够让它联动起来,之后我们再建构这种金融科技投资或者服务的话才能够有效。

我们觉得区块链科技创新本身是撬动万亿市场,底层创新平台,这是我们一个大概的统计。比如在能源领域、金融领域、汽车、物流、健康和医疗技术,国际科技合作,消费电子等等之类的,这些都是我们觉得比较有前途的都是上千亿的市场,都是建构在每个行业里边有它特殊行业的应用,这些行业应用本身通过数学模型方式将它的逻辑进行自动化的处理,然后放到区块链平台上面,去执行这种跨行业的区块链创新。

最后,我们认为区块链核心是怎么样将数据搬上来,以及最终进行智能的控制。

谢谢大家。

主持人:雷博士可以介绍一下香港科技研究院,大家可以介绍一下?

雷志斌:开始我有一个介绍,我们应该是香港回归的时候,董建华第一位特首的时候成立了一个应用科技研究,有点相当于大陆的中科院,进行一些基础性的研究,将技术进行产业化,能够给业界去使用,像金融科技,智慧城市这也是我们的方向。

主持人:它跟对外也有很多的业务商业上的合作是吧。

雷志斌:对,我们定位是中游,上游是大学进行基础性的长期的研究,下游业界进行一些应用,我们将是将一些应用技术能够产业化,变成生产力,或者是能够进行应用的落地。

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