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螞蟻金服 CTO 程立新加坡演講:小螞蟻是如何“爬”上區塊鍊的?

螞蟻金服 CTO 程立新加坡演講:小螞蟻是如何“爬”上區塊鍊的?

3 月,全球頂級支付金融類行業峰會 Money 20/20 Asia 在新加坡召開,包括螞蟻金服、Google、Stripe、PayPal等公司集體亮相,而不論在演講還是讨論環節,中國公司都是被提及次數最多的角色。

可以說螞蟻金服在金融科技方面的影響力毋庸置疑。螞蟻金服 CTO 兼國際事業群 COO 程立在 Money 20/20 Asia 首日發表了演講。他結合移動支付、AI、區塊鍊介紹了螞蟻金服的基礎技術戰略,提出“技術讓世界更平等”的觀點。

程立開篇講述了中國移動支付和金融服務普及的故事,包括珠峰大學營的藏族少年用二維碼收費、奶牛養殖戶貸款。這些國内使用者習以為常的支付體驗,對于 Money 20/20 現場的不少觀衆和嘉賓來說卻是全新的認知。

在具體的技術應用中,程立梳理了螞蟻金服在移動支付與普惠金融層面的諸多落地案例。比如,通過“微笑”來解鎖自動販賣支付的生物識别技術;3分鐘申請、1秒到賬、成本低于1500元的微貸服務;以及“即拿即走”的線下購物解決方案。

而在推動無現金支付等技術創新的過程中,螞蟻金服積累和制定了系統化的 B.A.S.I.C 金融基礎技術戰略:區塊鍊 Blockchain、人工智能 Artificial Intelligence、安全 Security、物聯網 Internet of Things 和計算 Computing。

其中,區塊鍊作為一種面向未來、提高透明度和可追溯能力的信任機制,天然契合電子商務平台供應鍊溯源和慈善項目進度追蹤。而應用人工智能(AI)技術,螞蟻金服支付體系的風險系數則大幅降低到了百萬分之一,同時還能極大提高了隻能客服的服務效率和準确度。

新技術創新和應用的過程中,仍舊會面臨種種挑戰,程立在演講中表示,難點在于螞蟻金服需要面對越來越多的智能裝置産生的海量資料,讓機器了解龐雜的金融系統,繼續提供高效、普惠、适衆的金融和技術服務。與此同時,螞蟻金服也将繼續推進與全球頂尖高校科研組織合作,并與螞蟻金服的全球生态合作夥伴一起共同發展未來金融科技。

以下為螞蟻金服 CTO 兼國際事業群 COO 程立在Money 20/20 Asia中的演講實錄:

大家上午好。

在過去的13年間,作為螞蟻金服的一名工程師,我踏上了一條激動人心的旅程,緻力于以科技服務千百萬平凡的個人和小企業。從中,我收獲頗豐,也非常樂意能夠和大家分享我的一些心得。

螞蟻金服 CTO 程立新加坡演講:小螞蟻是如何“爬”上區塊鍊的?

圖上這名年輕人叫做次仁格旦,是我們的一位小商家使用者。他的商店開在珠峰腳下,海拔5200米的一座帳篷裡。通常,他要花上半天的時間才能到達最近的銀行,而必須要攜帶和準備大量的現金和零錢也給他造成了巨大的不便。

就在去年,他在店裡放置了一個二維碼,而這個簡單的二維碼卻給他帶來了超乎想象的便利。遊客可以直接用手機支付,他在即時收款的同時也免去了支付零錢的麻煩。除此之外,他還可以為手機充值、支付電費、存錢到銀行,乃至在家購買基金。

張友生是一名牧民,養了幾十年的牛。過去,他總為籌錢買牛犢和飼料發愁,又為牛的銷路擔憂。但自從螞蟻金服和科爾沁牛業合作為牧民提供低成本的微貸之後,張先生說他再也不必為資金和銷售憂心,隻需要一心一意養牛。對他來說,生活更加美好了。

我們的服務為世界提供了更加公平的機會。而這也正是我們的熱情所在。本質上,螞蟻金服并非一家金融公司,甚至不是科技公司,而是一家服務公司,以科技和創新為所有人創造更加便利實惠的服務。

螞蟻金服的支付服務始于14年前。擔保交易是我們實作的第一個創新,它解決了早期電子商務中的信用問題,所用的技術比較簡單,屬于标準網絡應用。

2010年,我們發現了一個棘手的使用者體驗問題。使用者必須點選幾十個網頁,通過多次認證和授權才能完成一次支付,使得支付成功率低于70%。為了優化付款流程,我們和合作銀行進行商談,發明了新的支付手段,也就是快捷支付。使用快捷支付的使用者隻需一次性綁定銀行卡到支付平台,之後便由支付平台直接向銀行發送付款訓示。這大大提升了使用者的支付體驗,也使支付成功率快速升至95%。

快捷支付實質上是一個新的信任模型,在這一模型中,支付平台在受信于使用者和銀行的同時負責保護使用者的資産。起初,我們認為最大的技術難關在于如何使用這種方法将所有的銀行聯系起來,但之後我們發現,真正的挑戰在于如何控制支付風險。得益于即時風控技術,快捷支付獲得了成功,如今已成為網絡和移動支付的标杆。

我們進而将支付服務迅速擴充到智能手機領域。

2013年,我們推出了“餘額寶”,它不僅是新型的貨币基金,更是新的支付方式。推出後不久,它就吸引了數億的使用者。為了處理大量的實時交易,我們使用了分布式架構和雲計算,在幾個月内将合作夥伴的資金管理系統移植到螞蟻金服的金融雲和大資料平台。雲技術和大資料技術保障了餘額寶的平穩和高效運作。

随着移動網際網路時代的到來,我們開始思考如何使用手機進行線下支付。可供選擇的途徑可謂多種多樣,包括NFC、藍牙、聲波、條形碼,以及二維碼,但它們無一能在使用者體驗、手機支援和成本方面都有完美表現。最終,我們選擇了二維碼和條形碼,并定義了兩種标準的線下支付方式:一是商家掃描使用者二維碼或條形碼,二是使用者掃描商家二維碼。二維碼支付的創新用最廉價的“貼紙”取代了昂貴的Pos機,使得再小規模的商店也能接受手機支付。

2014年,新的支付服務“花呗”誕生。這一支付手段建立在消費者信用的基礎上。它的成功依賴于基于AI的新型信用和風險管理技術,以沒有信用卡或傳統信用記錄的普通使用者為目标群體。支付服務創新從未停止。去年,我們啟動了一項新的名為“微笑支付”的服務,主要使用生物識别技術和最新傳感技術。在不使用手機的情況下,使用者隻需要朝自動販售機微笑即可完成支付。這一支付方式在使用者體驗和安全方面踏上了一個新台階。我們認為,這就是未來的支付。

微貸是我們着重開發創新的另外一個領域,從名為“訂單貸”的低風險微貸入手。“訂單貸”基于商家未完成的訂單量為它們提供貸款。在該服務首次推出的2010年,第一筆貸款隻有1300元人民币。但這一模式卻是前所未見的。

在那之後,我們嘗試根據商家的銷售資料建立信用模型,并建立了C+P模型,C即Computer,計算機,P即People,也就是人。結合計算機的強大力量和人類知識,我們能夠為更多的商家提供微貸服務。然而,成本居高不下,使用者體驗也有待提升,商家需要三天才能拿到貸款。

随着信用模型的不斷明晰,我們實作了跨越式的發展,确立了新的名為3-1-0的微貸服務标準。商家3分鐘申請貸款,1秒到賬,0人為幹涉。每筆貸款的成本低于2元人民币,而使用者體驗也做到了極緻。這是巨大的進步和巨大的成功,為數百萬商家提供了可用可負擔的貸款。

如今,我們正努力将微貸服務擴充到電子商務生态系統中的其他參與者,到農村地區,并将我們的信用技術和貸款平台開放給合作夥伴。每一個服務的創新都需要新的技術突破。

我們相信未來是數字經濟的天下,金融服務必須數字化以服務新的經濟。數字金融能夠幫助我們實作人類共同的夢想,建立一個包容的和可持續的世界。從我們的經驗來看,我們已經在很多領域部分實作了這一新的金融夢想。

新金融體系的核心能力有三:其一,可以以更低的成本,實時和動态地連接配接使用者、商家和各服務夥伴;其二,可以基于新技術和資料更好地實作全面金融風控;其三,也是最重要的一點,是在數字世界,任何值得信任的人都可以有機會被信任。

為了解決連接配接、風險和信任的問題,我們采用了大量的技術。這些技術可以分為四類,即互動技術、決策技術、交易技術和連接配接技術。數字時代的新技術為我們提供了新的機遇,去改進我們與消費者的互動方式,處理風險和做出信任決策的方式,在1秒内處理成千上萬交易的方式,以及我們和世界各地的合作夥伴聯系溝通的方式。

建立新金融體系的經驗告訴我們,未來的數字金融,乃至數字經濟和數字社會,擁有五大基礎數字技術支撐。

(1) 區塊鍊(blockchain),能夠幫助我們建立可靠的全球互聯系統,可用于儲存、交換以及處理資料。(2)人工智能 (AI),能夠幫助我們建立一套智能系統,為消費者提供更低廉、可持續以及最優的服務。(3) 安全(security),是保障資訊系統安全和穩定的支柱。(4)物聯網(IoT),是連接配接物質世界和數字世界的橋梁,使物質世界得以享受數字世界帶來的變革。(5)計算(computing),充足的計算能力是數字世界得以運作的前提。

我們和合作夥伴正緻力于建構這一數字服務和技術金字塔。

我們認為區塊鍊技術的核心價值在于提供了一個新的信任機制。在過去2年間,我們已将區塊鍊技術應用到了可多個不同的領域中。

比如,我們使用區塊鍊提升慈善行業的透明度,加強互助保險合同中的信任,確定租房合同的真實性,以及提升電子商務供應鍊的透明度和可追溯性。這些應用大都基于聯合區塊鍊,并且無一涉及數字貨币或ICO。

然而,區塊鍊技術的實際應用會産生諸多問題。以電子商務供應鍊為例,為了支援電子商務供應鍊,區塊鍊中的節點需要設定在不同的大陸,而這又會影響一緻性算法的公平性;如果我們想将所有的供應、分銷和銷售記錄儲存在同一鍊條中,就意味着鍊條必須能夠支撐每秒成百上千次的交易;并非所有的記錄都必須對所有的參與者開放,是以我們需要一個綜合的機制可以保護鍊條上資料的隐私和所有權;最後,背後的鍊系統應該是高度可用的。

是以,在過去的2年間,我們開發了一套産業級區塊鍊系統以支援實際應用,着重解決上面提到的安全、可用性、性能和部署方面的問題。今年,螞蟻金服計劃公開我們的區塊鍊技術,并和合作夥伴共享區塊鍊技術的價值。

在AI技術領域,我們的設想是變AI為FI,也就是變人工智能為金融智能,充當數字世界的金融大腦,并為我們所有的服務提供動力。

随着機器學習,尤其是深度學習技術的進步,機器感覺,包括圖像、聲音、視訊和自然語言處理取近年來得了巨大的成功。然而對于金融服務來說,預測以及決策的能力遠比簡單的感覺和了解重要。這些能力和全面的金融知識圖譜構成了未來金融大腦的核心。

金融大腦是我們風險、信用和消費者服務的核心動力。有了它,我們可以将支付風險降低到百萬分之一以下,在24小時之内回複數百萬條消費者問詢,進而極大地提升市場營銷的投資回報率,将微貸業務擴充到數百萬小商戶,并為幾億人提供信貸。以我們的智能消費者服務系統為例,目前它的消費者滿意度比人工服務要高。

在踏入數字時代之前,我們需要做好足夠的安全能力準備。數字安全的支撐至少包括三個方面。首先是可靠普遍存在的身份。其次是能夠深度了解金融交易,發現并控制各類金融風險的風險大腦。再次是能夠保護消費者資料和隐私的綜合系統和機制。

經過了十多年的發展,我們的風險引擎如今已經進化到了第5代,其核心正式由AI驅動的風險大腦。AI使風險引擎具備四大能力:(1)“感覺”,即對整體風險情況的意識;(2)“AI識别”,即能夠極大提高風險識别引擎準确度的先進的AI技術;(3)“自動駕駛”,指能夠基于風險情形自動改變政策的系統,能夠極大減少人為幹預;(4)“進化”,能夠實作以小時而非月為機關的風險模型更新。這也是為什麼我們能夠将資金損失率降低到百萬分之一的原因。

在數字身份方面,我們投入了大量資本研究所學生物識别,特别是金融級的人臉識别,并聯合合作夥伴成立了網際網路金融身份認證聯盟(IFAA),旨在推廣數字身份的各項标準。目前,超過30%的使用者通過人臉識别登入我們的應用,極大地改善了使用者體驗。

資料安全和隐私也是我們關注的重點領域。通過使用和風險引擎相類似的人工智能技術,每一項資料使用都會被仔細監測和分析,以及時發現誤用或洩漏。同時,通過更新資料和計算平台實作内置安全和隐私狀況的加強。此類基礎設施層面的持續投資一直是我們的優先考慮。

物聯網是一個非常廣闊的領域。目前,我們關注的重點是如何使用物聯網技術提升各種使用場景中的支付體驗。

舉例來說,在購物方面,我們正在和合作夥伴一同探讨在沒有手機的情況下如何支付的問題,如何實作新一代自動販售機的創新,以及如何開設能夠帶來“即拿即走”體驗的商店。目前在過渡階段,我們正在研究新的互動技術,用于支援有手機或無手機狀态下的快速登記和結賬。

盡管現階段我們的重心隻是創造新的支付體驗,相信等一切皆互聯一切皆智能的時代到來之時,服務的提升會有更多可能的路徑。而我們現在要做的,就是做好準備。

為了支援數字轉型,我們正在建立新一代的計算平台。

這一架構的左側,是我們的交易技術,包括名為SOFA的分布式中間件,以及名為OceanBase的分布式事務性資料庫。SOFA和OceanBase共同支撐着支付寶25.6萬每秒的交易峰值。

在這一架構的右側,是資料和流水線運算,用于實作端到端的金融決策和分析服務。其主要特點是安全,實時,極端高效,以及成本效率高。我們也希望它可以友善使用,因為工程效率是一項關鍵要求。

在支援層,有公用儲存平台、統一的資源管理平台和新硬體平台。

建立和管理如此龐大的計算系統結構需要大量的投資。好在我們擁有雲計算平台可以提供這些服務。鑒于大部分雲計算平台的目标并不是金融應用,是以我們以雲服務的方式向合作夥伴們開放我們的技術。

盡管基礎技術在進步,我們依然面臨着諸多的可能性的挑戰。這些可能性也為我們明天做出突破提供了機遇。

比如,我們依然不知道當數十億的智能事物實作互聯時,如何才能有足夠的計算能力來處理龐大的資料流。我們依然不知道如果讓機器了解極端複雜的金融系統和經濟。并不存在普适的數字身份——KYC稽核和身份認證依然是消費者擷取數字金融服務時要面臨的巨大障礙,而數字世界的安全性和穩定性也還不能滿足我們未來的需要。

但我們對未來依然樂觀。通過合作和開放,我們相信可以和合作夥伴一道克服這些挑戰。懷着這樣的信念,我們于若幹年前開始開放我們的技術。

2015年,我們啟動的金融雲服務,包括一套完整技術堆棧,涉及金融交易中間件、資料庫和金融資料處理平台。之後我們将開放的平台進行了更新,以作為API為合作夥伴提供更多樣的商務服務,幫助他們與數億的消費者建立聯系。我們還開放了我們的風險引擎和信用引擎,幫助消費者和合作夥伴更好地管理他們的交易和信用風險。除此之前,我們開放了數字身份服務以幫助合作夥伴進行身份認證和KYC。

在我們的綜合技術服務的幫助下,銀行可以在幾個月的時間内将傳統業務處理系統更新為數字銀行系統。

我們還和頂級大學和科研機構合作,解決今天和未來最為迫切的問題。比如,我們邀請Michael Jordan,世界最頂級的人工智能科學家出任科學智囊團主席。我們還和清華大學合作進行人工智能金融領域的研究,并和UC Berckley RISELab合作解決實時安全計算的問題。

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