姚期智：中国金融科技发展的真正挑战是什么？如何解决？

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雷锋。据《财经评论》报道，2017年9月17日，由清华大学五道口金融研究所和清华大学国家金融研究所联合主办的“第二届中国金融技术大会(2017)”在北京召开。2000年图灵奖获得者、中国科学院院士、清华大学跨学科信息研究所所长姚期智发表了题为《金融技术对计算机科学和生态学的影响》的主旨演讲。

雷锋。(公开号码:雷锋。此前有报道称，2016年10月，清华大学和蚂蚁金服宣布成立校级联合实验室，未来5年将在金融安全、区块链技术、人工智能和智能投资等前沿科技领域开展应用研究。这是中国第一个金融技术实验室，该实验室位于清华大学跨学科信息研究所。迪安·姚期智也是实验室的负责人。

在今天的演讲中，姚期智院士介绍了人工智能和大数据、分布式分类账技术、密码学等金融技术的核心技术，并以基于人工智能的风险控制、保护隐私的多方安全计算、隐私与监管的结合(应用零知识证明)为例，阐述了金融技术对计算机科学和生态学的影响。

姚期智院士表示，在金融科技方面，计算机科学的使用已经从台后转移到台中，这对核心金融系统的运行具有一定的价值。

以下是姚期智院士的发言记录。雷锋的人工智能财务评论已经编辑，但没有改变初衷:

金融技术对传统金融业的生态产生了巨大的影响。

我认为金融技术对计算机科学和生态学有一定的影响。我有许多计算机科学的教授和同事，其中一些从事人工智能，一些从事密码学。在过去的几年里，他们的主要工作是在金融技术领域。因此，今天我想和大家交流的是计算机科学家可以对金融技术做些什么(特别是在中国)。

今天开始，我将简要谈谈中国金融科技发展面临的重要挑战。接下来的大部分时间，我想谈谈面对这些挑战，为什么计算机科学会对金融技术产生影响，以及有哪些关键技术。因此，我希望在我们结束谈话后，我们会知道计算机科学不仅有一些关键技术，而且可以帮助金融技术的发展。同时，这些关键技术实际上非常先进，因此中间有许多研究组件。

所以如果我们想讨论中国的金融技术，让我们先来看看美国的金融技术。

中美金融技术差异:中国金融技术发展面临哪些重要挑战？金融技术在美国有一个相当全面的金融体系，有许多金融产品。因此，现阶段美国金融技术的一大部分是如何使这些金融产品和金融业务更加高效、更加实用和更加有效。

例如，投资——投资者的钱，到达账户基金，并通过许多中介。例如，一些操作资产的人销售金融产品等等，所以可能有很多人经过，所以这里的效率不好。

看看付款，这也很有趣。十年前，在美国一所商学院的案例中，他们说如果中国想做电子商务，挑战是没有基本的支付结构，但十年后，中国支付的成本比美国低得多，所以现在美国人会感叹在美国支付的服务成本太高，不方便。因此，我也在学习中国的移动支付。

同时，在美国有一个现象，因为它是一个非常成熟的环境，所以有很多规则。例如，报税等。，有许多规则和一些文件要做，所以所有这些都使其效率降低。因此，每个人都对它能否改变金融环境非常感兴趣。

中国和美国在金融技术上的不同之处在于，在过去的5年和10年中，中国金融技术的最大能量一直是创造一些新的金融产品。这是有历史原因的，因为互联网的兴起给了中国一个在中间制造一些新的金融产品的机会，没有必要事事都经历美国的历史经验。有了这个新环境，你有很多创新的事情要做。

中国有很多网络金融产品，也有一些美国做不到的事情，比如网络保险，几毛钱的保险单就可以自动处理赔偿。这种东西的成本比美国许多人的成本要高得多。

另一件非常重要的事情是，美国有fico，所以每个人(甚至个人)都有经济史。电子商务或其他借款人很容易有办法进行信用调查。但是，在中国没有这样一个历史悠久的制度，所以在这个时候，每个人都需要花费大量的精力来研究是否有不同的方法来做一个信用调查。

此外，如移动支付、电子商务和小额消费，所有这些财务事项都委托给这些供应链，因此这些都非常高效。

因此，中国的大部分能源都花在了这里。因为这里有一个问题:

我们已经进入了一个其他人没有很长历史经验的环境，所以有很多缺点(例如，欺诈很容易发生)，所以风险是——除了效率之外，我们应该特别注意中国的风险。在互联网时代、人工智能时代和金融时代，这是一个非常动态的方向。

因此，相比之下，美国是在一个成熟的市场中保守地前进，而中国正以高速发展的态势进入一个未知的领域。

中国金融技术发展的挑战:信任是中国金融技术发展的挑战。它的主要问题是信任。我们怎样才能在一个不太成熟和不太有历史意义的商业融资环境中建立一个金融体系，让每个人都非常信任它呢？在这种情况下，每个人对一个正在运行的企业和企业说的是它如何进行风险控制和风险控制。

当然，对于一个企业来说，他最好的方法是他能得到全国每个人的经济数据，这样他就能最好地控制风险。但是如果你想追求这种效率，那就会侵犯他人的权利和个人隐私。就社会而言，一个非常大的企业可以垄断这些数据，这也违反了社会的利益。

当然，政府不能忽视这些事情，所以政府必须监督它们。因此，核心问题是，这方面的好处主要在于风险控制、隐私保护和政府监督。如何在这三个方面之间取得平衡，从而建立一个大家都满意并且效率很高的系统呢？这是一件需要做的事情。如果处理不好，会有一些严重的后果。例如，在政府的监管下，不可能有政策风险，可能为了安全而制定一刀切的政策，所以这些都是可能的结果，所以各方面都要讨论。

解决信任问题带来的挑战:人工智能、大数据、区块链等问题和想法，以及计算机科学如何帮助解决这些问题。事实上，有许多问题只能通过科学来解决，只有像信息科学这样的高端技术才能使我们达到这种平衡。因此，在接下来的时间里，我想从三个主要方向来介绍这项技术:

方向1:人工智能和大数据。

方向2:分布式系统的可靠性和一致性技术。

方向3:密码学。

这三个领域都是很大的领域，特别是人工智能本身是一个很大的领域，另外两个也是一些独立的领域，有很长的历史。在过去的三四十年里，我做了很多事情，获得了很多理解。

但其中许多都处于理论层面。现在，金融技术的出现带来了生态影响。原因是人们发现积累了大量的知识，突然有了一个可以带来非常重要结果的地方。因此，如果这些能量从这些场中辐射出来，这种生态将会改变。现在我想给你们看一些例子。这些例子也是我们学院老师参与的一些项目。

项目示例1-基于人工智能的风险控制:无监督学习我们刚刚提到了最重要的问题，这是中国的风险控制问题。

几年前，因为我们很快进入这个时代，许多人试图在中间作弊。这件事已经发展到一定程度，他们甚至成立了许多诈骗集团。他们是有组织的，他们分工合作。他有许多变化。通常，他看不出什么样的人是坏人。有人合作作弊吗？人工智能和大数据可以给我们这个机会。

到目前为止，许多处理欺诈的方法，例如使用黑名单，已经慢慢地失败了，因为欺诈组织也非常聪明，他们甚至可以使用人工智能来找出对付你和调查他的方法。因此，有其他方法可以做到这一点，如何及时发现这些欺诈与人工智能是一个非常重要的问题。

然后，我们医院有老师参与的项目。在过去的几年里，我们建立了一个基于大数据和机器学习的反欺诈平台。基本上，你可以从数亿用户和他们的行为中找到一些特征。与此同时，在这些人中，你可以看看是否有任何用户实际上似乎属于同一诈骗集团。

因此，他在这个平台上做了几件事(我只谈其中的一件事)。这个东西是给很多用户看的。从他们的特点来看，是不是有很多人在一起搞诈骗？这种方法使用非常高端的人工智能技术，称为无监督学习。

普通的机器学习意味着你知道正在发生什么，并且你可以根据它们的特征来区分哪些是好的，哪些是坏的。但是因为这些诈骗集团，他们使用奇怪的方法，所以你不知道他们表面上有什么特征。因此，您必须使用一种非常先进的无监督学习方法，这种方法可以使机器自动找到特征并自动查看它们。

二是打造这个平台。在你做好之后，你如何让别人愿意使用这个平台？因为机器学习就像一个黑匣子，你只知道它的结果相当好，但你不知道原因是什么，是否会有错误的人，以及可能会有法律问题。因此，做这个平台不是一件容易的事情。这需要非常先进的技术和合作。

这是我们学院一位老师参加的项目。

项目示例2:保护隐私的多方安全计算。这是一个非常繁荣的领域。基本上，每个人都重视隐私，但有时每个人的数据必须结合起来才能成为现实。我们医院有一个项目。这个特定场景是为了采取长期贷款预防措施。例如，在这个项目中，如果一个人向一家互联网金融公司借钱，那么互联网金融公司想知道你现在是否欠了很多钱，以及我是否应该不再借钱给你。

然而，如何知道这些数字是一个问题。因为基本上，你不能问其他金融公司你是否借钱给这个人。如果你问他，别人可能不想告诉你，因为每个人都在竞争和抢客户。那么你如何做好这种事情，让每个人的隐私(包括谁和他借了多少钱)都不为人知，你又如何做好呢？这听起来不可能，但事实上，在密码学中，它有一个伟大的方向，这就是所谓的多方安全计算。在这种情况下，基本上你可以保护每个人的隐私，因为任何人都知道可以计算的事情。

让我告诉你为什么这听起来不可能。

比如说，有我们两个人(你和我)，我想卖一幅画，你能付多少钱买这幅画，我们两个人有没有办法一起交流，然后知道你出的价格是否足够买我的画？现在，如果你第一次听到这个问题，你想不出解决它的方法，但是你不透露你自己的任何隐私，也就是说，如果这个交易失败了，这两个人完全被对方的隐私迷惑了，但是它可以在多方计算中完成。

多方计算是如此好的一件事(我们已经知道它几十年了)，为什么直到现在它仍然没有用，主要是因为把它投入实际使用并使它在计算机上可操作仍然是一个非常困难的问题。所以现在突然之间，在过去的一两年里，多方计算已经成为一个非常热门的话题(在密码学中)，在最高级别的会议上经常有很多关于如何做到这一点以及如何将其付诸实践的文章。

项目示例3:隐私与监管的结合(零知识证明的应用)清华大学的一个精英班有一个本科生，他做了一个毕业设计，我觉得很有意思。每个人都认为区块链很有用。有一种方法可以让区块链的每个人都保持隐私(即零现金系统，其核心是零知识证明)。基本上，每个人都不知道别人的数据，但在这种情况下，你就变成了一个无用的人，基本上你什么也做不了。

因此，问题是，这个学生想做什么，他如何激活零现金的区块链，谁在监管单位，他想监控哪些账户，拥有这个账户的人必须在每次交易的同时写一份报告给这个监管单位，但你必须让这个区块链的其他人满意，并觉得你是在按照规则办事。然而，你不能公开这件事。

密码技术之一，他可以用一点知识证明某事已经完成，但它根本不知道这件事的细节。因此，在这件事情上，它所做的是，如果我被监控，那么每次我做一个交易，我都会向监控机构发送一个报告，同时，我会把它交给区块链的所有其他用户，我会给它一个证明，我的两个报告是相同的，也就是说，我没有欺骗这个监管单位，实际上我做了这件事情。这件事可以在一无所知的情况下完成。最重要的是如何使它变得高效和可管理。

在总结的最后，我将总结:

我们刚刚看到了如何使用先进的计算机技术来使金融技术有效工作，并对欺诈做出贡献，这就是为什么许多计算机科学家对它非常感兴趣(甚至在学校里)。他的目的不是赚钱，而是给他们一些新的机会做一些前沿研究。

最后，我想提一提的是，基本上在金融科技方面，他在从台湾到台中的愚蠢计算中，完全发挥了电脑的辅助作用，可以真正为核心金融系统的运作带来一定的价值。因此，我认为这一发展对我们学校的老师来说是非常高兴的，因为我认为我们将来也有机会培养金融科技人才，为社会和国家服务。

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