蚂蚁金服 CTO 程立新加坡演讲:小蚂蚁是如何“爬”上区块链的?

简介: 技术让世界更平等

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3 月,全球顶级支付金融类行业峰会 Money 20/20 Asia 在新加坡召开,包括蚂蚁金服、Google、Stripe、PayPal等公司集体亮相,而不论在演讲还是讨论环节,中国公司都是被提及次数最多的角色。


可以说蚂蚁金服在金融科技方面的影响力毋庸置疑。蚂蚁金服 CTO 兼国际事业群 COO 程立在 Money 20/20 Asia 首日发表了演讲。他结合移动支付、AI、区块链介绍了蚂蚁金服的基础技术战略,提出“技术让世界更平等”的观点。


程立开篇讲述了中国移动支付和金融服务普及的故事,包括珠峰大本营的藏族少年用二维码收费、奶牛养殖户贷款。这些国内用户习以为常的支付体验,对于 Money 20/20 现场的不少观众和嘉宾来说却是全新的认知。


在具体的技术应用中,程立梳理了蚂蚁金服在移动支付与普惠金融层面的诸多落地案例。比如,通过“微笑”来解锁自动贩卖支付的生物识别技术;3分钟申请、1秒到账、成本低于1500元的微贷服务;以及“即拿即走”的线下购物解决方案。


而在推动无现金支付等技术创新的过程中,蚂蚁金服积累和制定了系统化的 B.A.S.I.C 金融基础技术战略:区块链 Blockchain、人工智能 Artificial Intelligence、安全 Security、物联网 Internet of Things 和计算 Computing。


其中,区块链作为一种面向未来、提高透明度和可追溯能力的信任机制,天然契合电子商务平台供应链溯源和慈善项目进度追踪。而应用人工智能(AI)技术,蚂蚁金服支付体系的风险系数则大幅降低到了百万分之一,同时还能极大提高了只能客服的服务效率和准确度。


新技术创新和应用的过程中,仍旧会面临种种挑战,程立在演讲中表示,难点在于蚂蚁金服需要面对越来越多的智能设备产生的海量数据,让机器理解庞杂的金融系统,继续提供高效、普惠、适众的金融和技术服务。与此同时,蚂蚁金服也将继续推进与全球顶尖高校科研组织合作,并与蚂蚁金服的全球生态合作伙伴一起共同发展未来金融科技。


以下为蚂蚁金服 CTO 兼国际事业群 COO 程立在Money 20/20 Asia中的演讲实录:


大家上午好。


在过去的13年间,作为蚂蚁金服的一名工程师,我踏上了一条激动人心的旅程,致力于以科技服务千百万平凡的个人和小企业。从中,我收获颇丰,也非常乐意能够和大家分享我的一些心得。


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图上这名年轻人叫做次仁格旦,是我们的一位小商家用户。他的商店开在珠峰脚下,海拔5200米的一座帐篷里。通常,他要花上半天的时间才能到达最近的银行,而必须要携带和准备大量的现金和零钱也给他造成了巨大的不便。


就在去年,他在店里放置了一个二维码,而这个简单的二维码却给他带来了超乎想象的便利。游客可以直接用手机支付,他在即时收款的同时也免去了支付零钱的麻烦。除此之外,他还可以为手机充值、支付电费、存钱到银行,乃至在家购买基金。


张友生是一名牧民,养了几十年的牛。过去,他总为筹钱买牛犊和饲料发愁,又为牛的销路担忧。但自从蚂蚁金服和科尔沁牛业合作为牧民提供低成本的微贷之后,张先生说他再也不必为资金和销售忧心,只需要一心一意养牛。对他来说,生活更加美好了。


我们的服务为世界提供了更加公平的机会。而这也正是我们的热情所在。本质上,蚂蚁金服并非一家金融公司,甚至不是科技公司,而是一家服务公司,以科技和创新为所有人创造更加便利实惠的服务。


蚂蚁金服的支付服务始于14年前。担保交易是我们实现的第一个创新,它解决了早期电子商务中的信用问题,所用的技术比较简单,属于标准网络应用。


2010年,我们发现了一个棘手的用户体验问题。用户必须点击几十个网页,通过多次认证和授权才能完成一次支付,使得支付成功率低于70%。为了优化付款流程,我们和合作银行进行商谈,发明了新的支付手段,也就是快捷支付。使用快捷支付的用户只需一次性绑定银行卡到支付平台,之后便由支付平台直接向银行发送付款指示。这大大提升了用户的支付体验,也使支付成功率快速升至95%。


快捷支付实质上是一个新的信任模型,在这一模型中,支付平台在受信于用户和银行的同时负责保护用户的资产。起初,我们认为最大的技术难关在于如何使用这种方法将所有的银行联系起来,但之后我们发现,真正的挑战在于如何控制支付风险。得益于即时风控技术,快捷支付获得了成功,如今已成为网络和移动支付的标杆。


我们进而将支付服务迅速扩展到智能手机领域。


2013年,我们推出了“余额宝”,它不仅是新型的货币基金,更是新的支付方式。推出后不久,它就吸引了数亿的用户。为了处理大量的实时交易,我们使用了分布式架构和云计算,在几个月内将合作伙伴的资金管理系统移植到蚂蚁金服的金融云和大数据平台。云技术和大数据技术保障了余额宝的平稳和高效运行。


随着移动互联网时代的到来,我们开始思考如何使用手机进行线下支付。可供选择的途径可谓多种多样,包括NFC、蓝牙、声波、条形码,以及二维码,但它们无一能在用户体验、手机支持和成本方面都有完美表现。最终,我们选择了二维码和条形码,并定义了两种标准的线下支付方式:一是商家扫描用户二维码或条形码,二是用户扫描商家二维码。二维码支付的创新用最廉价的“贴纸”取代了昂贵的Pos机,使得再小规模的商店也能接受手机支付。


2014年,新的支付服务“花呗”诞生。这一支付手段建立在消费者信用的基础上。它的成功依赖于基于AI的新型信用和风险管理技术,以没有信用卡或传统信用记录的普通用户为目标群体。支付服务创新从未停止。去年,我们启动了一项新的名为“微笑支付”的服务,主要使用生物识别技术和最新传感技术。在不使用手机的情况下,用户只需要朝自动贩售机微笑即可完成支付。这一支付方式在用户体验和安全方面踏上了一个新台阶。我们认为,这就是未来的支付。


微贷是我们着重开发创新的另外一个领域,从名为“订单贷”的低风险微贷入手。“订单贷”基于商家未完成的订单量为它们提供贷款。在该服务首次推出的2010年,第一笔贷款只有1300元人民币。但这一模式却是前所未见的。


在那之后,我们尝试根据商家的销售数据建立信用模型,并建立了C+P模型,C即Computer,计算机,P即People,也就是人。结合计算机的强大力量和人类知识,我们能够为更多的商家提供微贷服务。然而,成本居高不下,用户体验也有待提升,商家需要三天才能拿到贷款。


随着信用模型的不断明晰,我们实现了跨越式的发展,确立了新的名为3-1-0的微贷服务标准。商家3分钟申请贷款,1秒到账,0人为干涉。每笔贷款的成本低于2元人民币,而用户体验也做到了极致。这是巨大的进步和巨大的成功,为数百万商家提供了可用可负担的贷款。


如今,我们正努力将微贷服务扩展到电子商务生态系统中的其他参与者,到农村地区,并将我们的信用技术和贷款平台开放给合作伙伴。每一个服务的创新都需要新的技术突破。


我们相信未来是数字经济的天下,金融服务必须数字化以服务新的经济。数字金融能够帮助我们实现人类共同的梦想,建立一个包容的和可持续的世界。从我们的经验来看,我们已经在很多领域部分实现了这一新的金融梦想。


新金融体系的核心能力有三:其一,可以以更低的成本,实时和动态地连接用户、商家和各服务伙伴;其二,可以基于新技术和数据更好地实现全面金融风控;其三,也是最重要的一点,是在数字世界,任何值得信任的人都可以有机会被信任。


为了解决连接、风险和信任的问题,我们采用了大量的技术。这些技术可以分为四类,即交互技术、决策技术、交易技术和连接技术。数字时代的新技术为我们提供了新的机遇,去改进我们与消费者的互动方式,处理风险和做出信任决策的方式,在1秒内处理成千上万交易的方式,以及我们和世界各地的合作伙伴联系沟通的方式。


建立新金融体系的经验告诉我们,未来的数字金融,乃至数字经济和数字社会,拥有五大基础数字技术支撑。


(1) 区块链(blockchain),能够帮助我们建立可靠的全球互联系统,可用于储存、交换以及处理数据。(2)人工智能 (AI),能够帮助我们建立一套智能系统,为消费者提供更低廉、可持续以及最优的服务。(3) 安全(security),是保障信息系统安全和稳定的支柱。(4)物联网(IoT),是连接物质世界和数字世界的桥梁,使物质世界得以享受数字世界带来的变革。(5)计算(computing),充足的计算能力是数字世界得以运行的前提。


我们和合作伙伴正致力于构建这一数字服务和技术金字塔。


我们认为区块链技术的核心价值在于提供了一个新的信任机制。在过去2年间,我们已将区块链技术应用到了可多个不同的领域中。


比如,我们使用区块链提升慈善行业的透明度,加强互助保险合同中的信任,确保租房合同的真实性,以及提升电子商务供应链的透明度和可追溯性。这些应用大都基于联合区块链,并且无一涉及数字货币或ICO。


然而,区块链技术的实际应用会产生诸多问题。以电子商务供应链为例,为了支持电子商务供应链,区块链中的节点需要设置在不同的大陆,而这又会影响一致性算法的公平性;如果我们想将所有的供应、分销和销售记录储存在同一链条中,就意味着链条必须能够支撑每秒成百上千次的交易;并非所有的记录都必须对所有的参与者开放,因此我们需要一个综合的机制可以保护链条上数据的隐私和所有权;最后,背后的链系统应该是高度可用的。


因此,在过去的2年间,我们开发了一套产业级区块链系统以支持实际应用,着重解决上面提到的安全、可用性、性能和部署方面的问题。今年,蚂蚁金服计划公开我们的区块链技术,并和合作伙伴共享区块链技术的价值。


在AI技术领域,我们的设想是变AI为FI,也就是变人工智能为金融智能,充当数字世界的金融大脑,并为我们所有的服务提供动力。


随着机器学习,尤其是深度学习技术的进步,机器感知,包括图像、声音、视频和自然语言处理取近年来得了巨大的成功。然而对于金融服务来说,预测以及决策的能力远比简单的感知和理解重要。这些能力和全面的金融知识图谱构成了未来金融大脑的核心。


金融大脑是我们风险、信用和消费者服务的核心动力。有了它,我们可以将支付风险降低到百万分之一以下,在24小时之内回复数百万条消费者问询,从而极大地提升市场营销的投资回报率,将微贷业务扩展到数百万小商户,并为几亿人提供信贷。以我们的智能消费者服务系统为例,目前它的消费者满意度比人工服务要高。


在踏入数字时代之前,我们需要做好足够的安全能力准备。数字安全的支撑至少包括三个方面。首先是可靠普遍存在的身份。其次是能够深度理解金融交易,发现并控制各类金融风险的风险大脑。再次是能够保护消费者数据和隐私的综合系统和机制。


经过了十多年的发展,我们的风险引擎如今已经进化到了第5代,其核心正式由AI驱动的风险大脑。AI使风险引擎具备四大能力:(1)“感知”,即对整体风险情况的意识;(2)“AI识别”,即能够极大提高风险识别引擎准确度的先进的AI技术;(3)“自动驾驶”,指能够基于风险情形自动改变策略的系统,能够极大减少人为干预;(4)“进化”,能够实现以小时而非月为单位的风险模型更新。这也是为什么我们能够将资金损失率降低到百万分之一的原因。


在数字身份方面,我们投入了大量资本研究生物识别,特别是金融级的人脸识别,并联合合作伙伴成立了互联网金融身份认证联盟(IFAA),旨在推广数字身份的各项标准。目前,超过30%的用户通过人脸识别登录我们的应用,极大地改善了用户体验。


数据安全和隐私也是我们关注的重点领域。通过使用和风险引擎相类似的人工智能技术,每一项数据使用都会被仔细监测和分析,以及时发现误用或泄漏。同时,通过更新数据和计算平台实现内置安全和隐私状况的加强。此类基础设施层面的持续投资一直是我们的优先考虑。


物联网是一个非常广阔的领域。目前,我们关注的重点是如何使用物联网技术提升各种使用场景中的支付体验。


举例来说,在购物方面,我们正在和合作伙伴一同探讨在没有手机的情况下如何支付的问题,如何实现新一代自动贩售机的创新,以及如何开设能够带来“即拿即走”体验的商店。目前在过渡阶段,我们正在研究新的交互技术,用于支持有手机或无手机状态下的快速登记和结账。


尽管现阶段我们的重心只是创造新的支付体验,相信等一切皆互联一切皆智能的时代到来之时,服务的提升会有更多可能的路径。而我们现在要做的,就是做好准备。


为了支持数字转型,我们正在建立新一代的计算平台。


这一架构的左侧,是我们的交易技术,包括名为SOFA的分布式中间件,以及名为OceanBase的分布式事务性数据库。SOFA和OceanBase共同支撑着支付宝25.6万每秒的交易峰值。


在这一架构的右侧,是数据和流水线运算,用于实现端到端的金融决策和分析服务。其主要特点是安全,实时,极端高效,以及成本效率高。我们也希望它可以方便使用,因为工程效率是一项关键要求。


在支持层,有公用储存平台、统一的资源管理平台和新硬件平台。

建立和管理如此庞大的计算系统结构需要大量的投资。好在我们拥有云计算平台可以提供这些服务。鉴于大部分云计算平台的目标并不是金融应用,因此我们以云服务的方式向合作伙伴们开放我们的技术。


尽管基础技术在进步,我们依然面临着诸多的可能性的挑战。这些可能性也为我们明天做出突破提供了机遇。


比如,我们依然不知道当数十亿的智能事物实现互联时,如何才能有足够的计算能力来处理庞大的数据流。我们依然不知道如果让机器理解极端复杂的金融系统和经济。并不存在普适的数字身份——KYC审核和身份认证依然是消费者获取数字金融服务时要面临的巨大障碍,而数字世界的安全性和稳定性也还不能满足我们未来的需要。


但我们对未来依然乐观。通过合作和开放,我们相信可以和合作伙伴一道克服这些挑战。怀着这样的信念,我们于若干年前开始开放我们的技术。


2015年,我们启动的金融云服务,包括一套完整技术堆栈,涉及金融交易中间件、数据库和金融数据处理平台。之后我们将开放的平台进行了升级,以作为API为合作伙伴提供更多样的商务服务,帮助他们与数亿的消费者建立联系。我们还开放了我们的风险引擎和信用引擎,帮助消费者和合作伙伴更好地管理他们的交易和信用风险。除此之前,我们开放了数字身份服务以帮助合作伙伴进行身份认证和KYC。


在我们的综合技术服务的帮助下,银行可以在几个月的时间内将传统业务处理系统升级为数字银行系统。


我们还和顶级大学和科研机构合作,解决今天和未来最为迫切的问题。比如,我们邀请Michael Jordan,世界最顶级的人工智能科学家出任科学智囊团主席。我们还和清华大学合作进行人工智能金融领域的研究,并和UC Berckley RISELab合作解决实时安全计算的问题。

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