萬向控股副董事長肖風認為，“在一系列算法基礎上，區(qū)塊鏈會重建一個新的商業(yè)文明體系，在一個更高的維度重建一個東西，也不是要顛覆誰。人工智能和區(qū)塊鏈，二者最后會歸到一起，通過算法來驅動這個世界。”推動區(qū)塊鏈和人工智能算法的結合對驅動數字化轉型具有重要意義

 

　　國家網信辦此前表示“未來人工智能的進一步發(fā)展會產生更加復雜的多重社會關系，其中包括智能體與人類之間、智能體之間的交互問題。傳統(tǒng)人類社會中的社會關系，主要是人和人之間的關系，在一定情況下才會涉及人與動物、人與自然之間的關系。但是伴隨著人工智能和物聯網等技術的發(fā)展，社會關系會產生新的變化。例如，在一個家庭中可能會出現幾個甚至幾十個智能體，那么，如果這些智能體與人之間的交互仍然需要人來處理的話，那么最終人類將不堪重負。智能體出現的初衷是為了幫助人類解決問題，但是如果智能體產生的新的大量復雜關系，都需要消耗人力來予以解決，那智能體將成為人的負擔。從這一意義上看，智能合約就變得至關重要。智能合約是智能體之間通過某種算法，按照人類社會的一些原則和準則自動達成的交易。這其中有兩個關鍵：一是智能體之間要自動達成交易，二是智能體需要模仿人類社會的一些共同文化原則。如果智能合約的制定違背人類基本價值觀，那這一定是危險的。因此，智能合約的設計一定要符合人類基本價值觀和共同的行為準則。從這個意義上講，區(qū)塊鏈和人工智能恰恰是智能革命技術的AB面。英文來看，人工智能（AI）和區(qū)塊鏈（Blockchain）的首字母恰恰也是A與B。”

 

　　人工智能從誕生之初就一直有類似的討論，它取代部分人類工作也是在所難免，但必須認識到，歷史的車輪從不會停歇，新的技術出現總是誕生新的生產力和生產關系。機器人取代部分人類的工作，但同時新的智能時代也會催生新的商業(yè)模式，創(chuàng)造新的就業(yè)機會，為企業(yè)提供新的增長動力。

 

　　當前，隨著互聯網的普及，作為金融領域的新興分支，市場微觀結構理論一直是學術界和業(yè)界廣泛關注的焦點之一。而當前，強化學習和深度學習，包括兩者的結合：深度強化學習，已經成為機器學習中最為熱門的研究領域，在市場微觀結構領域的最佳交易執(zhí)行問題、做市商問題中皆表現突出。機器智能算法能否對企業(yè)和金融市場數字化轉型需要時間和實踐的雙重檢驗。 近期，北大-睿智Fintech聯合實驗室第一期結題項目之一的《機器學習算法在金融市場微觀結構方面的應用現狀》對如上課題進行了深入研究，項目負責人、北京大學金融數學系副教授程雪進行了結題匯報，詳細介紹了項目組的研究成果，對機器學習在最佳交易執(zhí)行問題中、在做市商問題中、在預測問題中的應用，以及在市場微觀結構領域的其他應用進行了深入探討。

 

　　關于最佳交易執(zhí)行問題有許多研究，基本上都是基于非常嚴格的假設，通常與實際金融市場的交易過程非常不符。深度強化學習是近幾年來機器學習領域的熱門之一。我們可以直觀地認為，強化學習的目標是在智能體與環(huán)境進行交互的過程中，幫助智能體學習最優(yōu)策略，也即一個從狀態(tài)變量到動作的映射。

 

　　目前來看，深度強化學習在做市商問題中的運用是相對較新的研究方向，不像經典強化學習已 得到了較為廣泛的實證，但我們不妨將其視作未來可行的嘗試方向之一。”程雪表示。在高頻交易和深度學習同時于21世紀10年代進入爆發(fā)期后，為了解決高頻交易中市場微觀結構數據的顆粒性（granularity），許多學者將機器學習特別是深度學習引入了金融領域。“不過，由于對于市場微觀結構問題，我們通常知之甚少，所以在進行模型設計的時候，不能對模型進行過多的假設。”程雪表示。由于高頻交易在21世紀初才面世，以及深度學習也在2012年之后才進入爆發(fā)期，所以機器學習在市場微觀結構中的預測問題相對不多。“但可預見，隨著深度學習的成熟和新網絡的設計，以及市場微觀結構領域的發(fā)展，機器學習在預測問題上的應用也將越來越多。”程雪介紹。

 

　　“無論是傳統(tǒng)機器學習模型還是深度學習模型，監(jiān)督學習和強化學 習在金融領域的應用并非只限于上述典型問題。”程雪介紹，除了監(jiān)督學習和強化學習，另一類強大的機器學習方法——無監(jiān)督學習也有它在市場微結構領域的用武之地。

 

　　當前，全球已逐漸進入數字化時代，數據已成為企業(yè)的核心生產要素，人工智能的提出，到現在為止，已經有幾十年的時間，但是在最近兩年才有了爆發(fā)式的增長。究其原因在于，云計算、物聯網、大數據等技術的日益成熟。云計算為人工智能提供開放平臺，物聯網確保數據的實時分享，大數據為深度學習提供無線的資源。另外，2018年以來區(qū)塊鏈技術的發(fā)展，能夠彌補人工智能在數據安全和數據因素方面的缺陷，為人工智能的場景應用提供可靠的保障。

 

　　與這些顛覆技術的有機結合驅動了人工智能技術不斷升級，為實現其由“智能感知”向“智能思考”與“智能決策”的演進打下了扎實的根基。 暴走時評表示“：區(qū)塊鏈技術的誕生解決了數字經濟所面臨的很多緊迫問題，這項技術的安全性、數據保存以及聯網功能可以規(guī)避傳統(tǒng)的網絡安全障礙，實現當代企業(yè)的信息共享要求。對于云技術、機器學習應用來說，區(qū)塊鏈作為底層架構必不可少，因為它可以彌補其他技術的很多不足，只有以區(qū)塊鏈為基礎，醫(yī)療保健、金融、商業(yè)和數字經濟才能實現數字化轉型的潛力。”

 

　　“當前以區(qū)塊鏈技術為核心構建的新型IT基礎設施，正在從底層架構上改善數據安全的相關問題。”成都信息工程大學區(qū)塊鏈產業(yè)學院教授何晉說，區(qū)塊鏈技術，簡稱BT（Blockchain Technology），也被稱為分布式賬本技術，可簡單理解為一種“分布式共享數據庫”，具有信息公開透明、記錄難以篡改、不依賴中介機構的非中心化3個主要特點。

 

　　“區(qū)塊鏈的主要作用就是讓數據可跟蹤、可信任，從而推動信息互聯網向價值互聯網演進。在已運用區(qū)塊鏈技術的系統(tǒng)中，無須中心化機構審核，就可以通過自動執(zhí)行智能合約，來有效解決參與各方的信任問題。”何晉說，基于區(qū)塊鏈的系統(tǒng)架構具有去中心化的特點，能夠做到等，為人工智能技術和區(qū)塊鏈鏈結合應用在實際的市場和服務中提供了有效的證明。

 

　　今年5月，工信部、國家網信辦印發(fā)《關于加快推動區(qū)塊鏈技術應用和產業(yè)發(fā)展的指導意見》，進一步明確了區(qū)塊鏈行業(yè)未來10年的發(fā)展目標：到2025年，我國區(qū)塊鏈產業(yè)綜合實力達到世界先進水平，產業(yè)初具規(guī)模；到2030年，我國區(qū)塊鏈產業(yè)綜合實力持續(xù)提升，產業(yè)規(guī)模進一步壯大。

 

　　“指導意見的發(fā)布，說明我國區(qū)塊鏈發(fā)展的頂層設計已基本完成，對行業(yè)的整體發(fā)展有著重要的指導意義。”何晉說，隨著政策力度加大以及區(qū)塊鏈技術的不斷成熟，區(qū)塊鏈在防偽溯源、供應鏈管理、司法存證、政務數據共享、民生服務等場景中已經初露鋒芒。

 

　　然而，區(qū)塊鏈技術本身仍然面臨安全、可信、擴展性等問題。受限于底層技術、場景和商業(yè)化等多種因素，區(qū)塊鏈目前還沒有真正實現規(guī)模化落地。

 

　　AIMM可有效保護數據交互，作為區(qū)塊鏈技術領域中比較主流的系統(tǒng)協議，近來AIMM（Artificial Intelligence Market Make）火了一番。AIMM也被稱為“智能算法做市系統(tǒng)”，它是一個分布式的流動性提供商系統(tǒng)協議，你可以把它理解為是一個金融市場服務和做市商協議。雖然區(qū)塊鏈對于為這些數字化工具提供支持來說必不可少，但其作為整合者的作用才為創(chuàng)新帶來了額外的優(yōu)勢。

 

　　許多企業(yè)和領袖剛剛開始認識到智能算法技術的廣泛影響，超越區(qū)塊鏈作為實現數字化轉型的必備工具這一范疇之外的影響。在“區(qū)塊鏈的真相（The Truth about Blockchain）”一文中，Marco Lansiti及Karim R. Lakhani表示，區(qū)塊鏈“有可能成為所有交易的記錄系統(tǒng)。如果這成為現實，那么經濟將再一次發(fā)生根本轉變，因為新的基于區(qū)塊鏈的影響力和控制力來源出現了。”無論這種轉變影響的范圍有多大，對區(qū)塊鏈這種底層架構的需求就已經顯示了這項技術作為未來幾年網絡化及數據驗證新標準的可能性。