01.30 巴曙鬆教授主持、胡本立先生主講:金融界數字技術的演進和展望

40年(1979-2019):金融界數字技術的經歷、回顧和展望

巴曙松教授主持、胡本立先生主講:金融界數字技術的演進和展望

【特邀嘉賓】

國際數據管理協會中國區創始和現任主席 胡本立先生

胡本立曾任世界銀行首席信息技術官,負責世行信息技術總體架構的設計、開發和運行,支持世行的戰略和使命;繼後任香港證券及期貨事務監察委員會首席信息官、顧問;中國證監會戰略及規劃委員會委員;中國社保基金理事會高級技術顧問;國際數據管理協會顧問、副主席,負責國際數據標準;惠普(中國)諮詢總顧問等。近年來專注數據管理,尤其是關於人、數據、計算機之間互動的認知科學過程,工程技術和各種工具。他曾獲得物理學學士,計算機科學碩士,完成哈佛/斯坦福/歐盟商學院聯合舉辦對企業高級主管關於戰略、變革管理、金融和財務的培訓。

【會議紀要】(文中“我”指主講專家,文中觀點僅僅代表主講人個人觀點,不代表任何機構的意見,也不構成投資建議,僅供內部討論)

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目前大量金融領域的文章和討論都會提到的兩個關鍵詞是 “數字化”和“虛與實”。本期主要從人與機、人與數據互動的角度簡要地梳理數字化核心技術的發展歷史、內涵和界限,以及它們是如何通過改變人的行為而最終影響經濟和金融。這不是一個直接過程,人與數字技術、數據的互動,從產生到使用、循環,貫穿始終的是以人為本的驅動過程。數字技術的發展是人對如何處理數據認知進步的結果,人又通過使用數字技術後自身行為的變化帶來了今天的數字化時代。

一、40年跨度數字技術演進的主要方面

40年的跨度變化巨大,同時也促使我們反思哪些基本沒變。以下四張圖代表了那些沒變的支撐了巨大變化發生的基礎。

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實際上數字化的一些基本理論基礎和技術發展在上世紀30年代就已經誕生,主要是怎麼從模擬變成數字,上面四張圖基本是現在整個數字化技術如何在四五十年來發展到今天的數字化社會。圖1是馮·諾依曼設計的計算機架構,主要包括cpu、內存、input和output設施,現在的計算機無論如何複雜,基本還是基於這種架構。圖2是網絡的分層,經過多年發展,共包括底端的物理層、數據連接層、網絡層、傳遞層等七層。計算和網絡基本概括了目前數字化技術的基礎。圖3解決的是數字化的關鍵問題。在數字化之前,通信、電話、計算實際上都是通過信號模擬,這就存在一些問題,比如計算上不精確,傳遞中有噪音,遠距離傳輸信號有失真等。針對這些問題,香農給出了通信系統的模型,從信號源到中間噪音源、接收站,再到終點。數字化實際上是一箇中間階段,兩端是人與自然界產生的數據或者叫信號。我們現在討論的4G 、5G技術,信息在物理世界大氣層傳遞的時候是模擬的,只是中間過程數字化,能夠起到糾錯、保真等作用。 圖4實際和圖3類似,只是中間加入了計算機、人與自然界之間數據是如何循環,有人的地方就變得複雜,比如概念怎麼產生、如何表示等問題。圖1到圖4從技術的角度反映了數字化是怎麼回事。

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數字化技術包括它引起的一系列技術發展,如人工智能、大數據等,最關鍵的變化還是在硬件,進入數字化時代的主要原因和基礎是計算能力和網速,這兩個瓶頸的解決和進步又帶來了“智能”分佈的變化,從中心到平臺、到雲、到現在的邊緣計算端,都與計算能力和所處位置的網速有關。其次是人機界面的變化。機器的處理能力和網速加快,人和機器的關係主要通過界面來發生。從最開始的鍵盤,到後來發明的鼠標、觸屏,與人的互動進入一個新的界面。第三是操作系統數據庫和應用的分工,剛開始在圖1中的架構裡只有處理cpu和計算memory兩塊,操作系統和數據管理、應用在計算機裡不是分開的,直到80年代才開始分開。最後一點是網絡接入方式,網速和快速傳遞的內容(音頻、視頻)變化。

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數字化理論和技術的實現開始於奈奎斯特–香農定理,是連續信號(通常稱作“模擬信號”)與離散信號(通常稱作“數字信號”)之間的基本橋樑,解決了模擬信號難以被計算和長距離傳遞不失真的問題。香農的“信息論”與我們一般認為的信息不一樣,甚至會感到有悖(信息量與無序有關,與信息的含義無關等)。與“數據”相比(腦內腦外的區別和聯繫),“信息”是什麼不容易解釋清楚。現在討論的數字化,只不過是兩端中間的計算機計算和數字保真傳遞的階段或過程,端外的世界,自然界和人的世界,仍是模擬的。因此現在的數字化改造,還是要發揮人的作用。

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二、數字化時代的現狀和展望

人機融合的過程中,我們越來越依賴機器,現在已經有人開始提出這些問題,在依賴計算機的過程中,需要知道怎麼管理包括人工智能方面的智力等。還有個現象是概念不清,交叉和分離很困難,物理數據還好,但是經濟金融方面的數據挑戰會很大。另外碎片化數據時代如何把碎片化的知識、不同來源和質量的數據融合起來,也是一個機會和挑戰。

關於信息對稱和信息孤島問題,儘管有很多文章提出各種解決方法,但目前沒有看到能夠很好解決的方案。人工智能專家楊強教授的方案可能比較接近,但是也沒有達到真正在數據理解的層次上解決數據孤島問題。還有就是共享和共識的區別和聯繫,從數據共享到真正達到共識要複雜得多。不論技術多麼先進,最終還是要以人為本,而人與數據的認知過程仍缺乏應有的理解,理解後對我們怎麼管理好數字化時代和提高數據質量、標準都會有幫助。

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從外行的角度看,經濟金融領域存在幾個問題。一是語言經濟學和傳統的金融數據、金融模型如何融合,微觀和宏觀數據怎麼打通等。這源於微、宏觀經濟學的隔閡,現在要打通不是件容易的事。二是金融風險和危機時提出的要解決“數據缺口”問題仍然存在,儘管國際貨幣基金組織、金融穩定委員會花了大量的精力去解決數據缺口,但可能要從方法論上尋求其他的角度來考慮解決方案,現在數據量越來越大也有些失控的感覺。三是如何平衡數字時代的創新和監管也是個新問題,在概念和如何操作上仍不清楚。監管本身有一個博弈的過程,怎麼平衡很重要,但是具體怎麼做還有不少問題有待解決。

“虛和實”與數字化技術的進展也有關係。在對“數字貨幣”的辯論中,究竟是電子,還是虛擬或數字,最近又回到使用E-Money ,數字經濟恐怕也有類似的困惑,希望我們對數字時代如何認知和平衡好虛與實的關係有新的進步。

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三、問答環節

Q1:您怎麼看中國國內主要金融機構的數據化進程和前景?

A1:實際上不單是中國國內,我看到很多國外諮詢公司的報告可能都有一個誤解,就是認為使用了數字化技術就達到了數字化改革的目的,我認為數字化改革更多是一個管理的問題,是人的問題。技術是工具,但是怎麼用好這個工具,是另一個問題。

Q2:請問對界定虛實世界的方法或者模型,您有什麼建議?您怎麼評價10年代人對虛擬世界的態度和關係?

A2:我認為虛擬世界實際上也是“實”的。孩子玩遊戲不是閉了眼睛憑空猜想,屏幕上的東西對人來說還是有刺激的,腦外的都是數據信號,腦內的東西現在還搞不清楚。腦細胞是實的,但是它的功能包括概念的形成過程等現在還不清楚。10年代後的人對虛擬世界接受很容易,他們跟我們長大的環境不一樣,很小就跟機器打交道,長大後才能分清楚,屏幕上是什麼,和現實世界是怎樣聯繫。10後能夠自然的將遊戲中的虛擬世界和現實世界區分開來。我認為金融領域裡很多虛的東西與遊戲裡的虛擬人物、語言等有一定關係。如果在遊戲裡面能夠把不同人物的不一樣的行為表現寫到遊戲規則裡去,對於發現金融風險可能會有幫助。這樣代價可能更低一些,因為通過遊戲能夠模擬出最後是否會造成災難,或是相互之間應該怎樣博弈。

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