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曲俊杰:传统金融如何与区块链、隐私计算融合

近日,2020 第二届 CHAIN PLUS 区块链新金融峰会在上海举办,本次峰会主题为“重构新一代金融基础设施”。峰会由 The Blockchainer、捷璨资本主办。矩阵元首席技术官曲俊杰受邀参加峰会并发表主旨演讲,并与金融行业及科技领域专家学者和业内顶尖实践者共同探讨中国进入区块链新金融时代的创新与发展。

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曲俊杰:传统金融如何与区块链、隐私计算融合插图

以下为曲俊杰先生演讲内容精选:

感谢大家,今天的主题是《重构数据价值 定义数据未来》,我们已经进入数据时代,所有资源有一个数据镜像叫数字孪生。矩阵元是做隐私计算和区块链的,所以我今天的第一个题目是传统金融和隐私,第二个题目是传统金融和区块链。
曲俊杰:传统金融如何与区块链、隐私计算融合插图1

从个人经验谈,传统金融遇到隐私有很多种切入点,比如资产安全授权管理、客户个人信息、客户信用评级信息等,有的企业在传统金融业界有非常珍贵的数据,独家的数据一旦被拷贝流出,数据可能就不值钱了。

曲俊杰:传统金融如何与区块链、隐私计算融合插图2

怎么解决这些问题?我们提供了一个解决方案,矩阵元产品之一叫做数据隐私计算协作平台,是实现数据资产权属确认与价值交易的基础设施,是充分保护数据隐私安全的有效工具,致力于实现数据要素合规、有序的流动,释放数据要素潜能,实现数据价值赋能,是基础隐私计算 + 区块链 + 分布式身份认证的组合拳。任何一个资源在数字世界首先要有一个孪生镜像,通俗点儿讲要有一个 ID,单独资产也罢,打包资产也罢,都要有一个身份,交易对手方、关联各方也要有一个身份,怎样把身份识别出来?答案是分布式认证加数据隐私保护,这之后才能做到数据确权。只有通过密码学技术保护好数据,数据才能越用越值钱,只有保护好数据才能够做到有效确权,之后才能够做交易,甚至在隐私保护下可以做所谓分时租赁,实现各种各样的权益划分。

曲俊杰:传统金融如何与区块链、隐私计算融合插图3

下面聊一聊基于 TensorFlow 的隐私计算框架 Rosetta。Rosetta 的名字取自古埃及的罗塞塔石碑(Rosetta Stone)。其上记载着古埃及象形文字,埃及草书和古希腊文三种文字。这里 Rosetta 寓意着承载和结合隐私计算、区块链和 AI 三种典型的技术。

Rosetta 是基于 TensorFlow 的隐私 AI 框架,目的是能够降低 AI 开发者的门槛,让其能够在不需要了解技术细节的前提下使用隐私计算技术,将原来传统的数据处理方式很方便地切换到隐私计算的方式下来。

Rosetta 最终目的是要为 AI 提供快速、高效、稳定的基于隐私计算技术的开发框架,以解决在 AI 应用中数据的隐私保护问题,降低熟悉 TensorFlow 的 AI 工程师使用隐私计算技术的门槛。如果已经有了一个 AI 应用,那么工程师只要修改极少量的代码,就可以把原来的应用迁移到隐私计算的框架下来,最终实现大规模商用。

今天说的两个题目,一个是隐私,一个是区块链,在这之上如果想组织好自己商业落地必须有分布式 ID。跨域的意思是可以是跨行业、可以跨国境,也可以跨系统,不同领域会有不同的法律、不同的监管,想落地必须符合监管,上链也须合规合法。我们在这方面花了很大力气把分布式 ID(DID)系统做出来,能够适合不同场景的不同合规的需求。
曲俊杰:传统金融如何与区块链、隐私计算融合插图4

下面和大家分享一下传统金融回到区块链有哪些可以结合的地方:区块链在共识型风控、共识型估值、共识型相互认证、尤其是在实时清结算方向可以发挥巨大作用。在我们做区块链底层的时候就已经提前考虑并做了大量工作,我们想把区块链和隐私计算结合起来才能够真正达到共享。只要约定好就必须坚决执行,通过区块链技术是可以做到的。还有共识性相互认证,各方都能把合同认准之后自动执行,这样风险敞口容易控制住。共识性估值就是交易之前总要估值,认为资产低估还是高估,应该买还是卖,数据源是什么,应该怎么去做。这对复杂的结构化产品非常有效,估值经过共识模型推导出也容易成交。为了实现这些功能,矩阵元在系统中做了很多技术上的突破。

曲俊杰:传统金融如何与区块链、隐私计算融合插图5

做数据行业的银联是我们的目标,在这之前要让数据流动,数据只有流动起来才能产生价值。流动之前要对数据隐私加以保护,所以隐私计算至关重要。矩阵元深耕密码学多年,在 2018 年就承办 CIS 密码学会,亚密、欧密、美密都在赞助,在区块链、密码学方向都拥有大量软著、专利、同时我们也跟大量国际和国内学术机构进行合作。

曲俊杰:传统金融如何与区块链、隐私计算融合插图6

这是我们对数据生命周期的理解,从采集阶段开始,数据一定要真实,数据如果不真实上链则毫无作用。所以数据采集、身份的认证、怎么存储、怎么计算、如何交换、如何共享,如何保护都非常重要。今天我的分享就到这,谢谢大家!

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