作者介紹：

熊昊，阡尋科技執(zhí)行董事，總經(jīng)理。香港大學(xué)計(jì)算機(jī)系博士。曾任上海證券交易所資本市場(chǎng)研究所博士后研究員，研究領(lǐng)域?yàn)榛ヂ?lián)網(wǎng)證券與金融大數(shù)據(jù)，國內(nèi)早期互聯(lián)網(wǎng)證券領(lǐng)域研究人員之一，主持包括證券國際化在內(nèi)的多個(gè)證券系統(tǒng)重點(diǎn)研究項(xiàng)目。

12月13日，安信證券2018年度投資策略會(huì)在深圳香格里拉大酒店隆重舉行，我司執(zhí)行董事兼總經(jīng)理熊昊博士受邀在策略會(huì)的人工智能專場(chǎng)發(fā)表主題為《AI與金融：能與不能》的演講，以下為其致辭摘要。

熊昊博士表示，在與券商資管私募交流下來發(fā)現(xiàn)，大家對(duì)人工智能是什么，人工智能能夠解決什么，我們?cè)趺慈ダ萌斯ぶ悄苋ソ鉀Q問題，大家存在著身份認(rèn)識(shí)上的分歧。演講中，熊昊博士給大家分享了阡尋科技在實(shí)踐中的一些想法思考和應(yīng)用。

隨著這幾年深度學(xué)習(xí)技術(shù)的迅速發(fā)展，大家會(huì)把這個(gè)人工智能自然而然的去等同于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，但實(shí)際上深度學(xué)習(xí)只是機(jī)器學(xué)習(xí)這個(gè)技術(shù)的一個(gè)分支，而機(jī)器學(xué)習(xí)又是在人工智能技術(shù)領(lǐng)域的一個(gè)分支，深度學(xué)習(xí)并不能代表人工智能的全部?，F(xiàn)在市場(chǎng)上一談到這個(gè)人工智能馬上就反應(yīng)過來去用深度學(xué)習(xí)，很多人把這兩個(gè)問題等同起來，但是實(shí)際上人工智能和金融的結(jié)合不等于深度學(xué)習(xí)這個(gè)技術(shù)和金融的結(jié)合。深度學(xué)習(xí)這個(gè)概念在上個(gè)世紀(jì)就已經(jīng)提出，提出以后之所以沒有得到發(fā)展的一個(gè)原因是它的數(shù)據(jù)量不夠豐富和計(jì)算能力不算強(qiáng)大。但在本世紀(jì)開始隨著海量的數(shù)據(jù)上網(wǎng)，隨著摩爾定理發(fā)揮功效，我們掌握了計(jì)算能力，數(shù)據(jù)水平越來越強(qiáng)大，深度學(xué)習(xí)開始漸漸的發(fā)揮了它的作用。深度學(xué)習(xí)是通過海量數(shù)據(jù)輸入，通過強(qiáng)大的計(jì)算能力去計(jì)算出相應(yīng)結(jié)果的一個(gè)過程。這個(gè)方法已經(jīng)在很多的領(lǐng)域應(yīng)用，尤其是在圖像識(shí)別領(lǐng)域取得了巨大的成功。

隨著多年的實(shí)踐下來，我們發(fā)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的方法也存在的一些缺陷，包括近期的NIPS國際頂尖會(huì)議上提到的一個(gè)缺陷就是在于深度學(xué)習(xí)的不可解釋性，就從輸入到輸出得出結(jié)論的過程是不可解釋的，連調(diào)試調(diào)節(jié)的過程也是不可解釋的。所以在金融這種偏嚴(yán)謹(jǐn)而且需要一種確定性邏輯的場(chǎng)景中，深度學(xué)習(xí)并不能解決所有這樣的問題。那AI應(yīng)該去解決一些什么問題？應(yīng)該解決是what why和how。目前人們所采用的AI算法深度學(xué)習(xí)是黑箱，只解決了人類層面的what的問題，但是對(duì)機(jī)器層面的what和why的問題基本上是無能為力的?，F(xiàn)在文本分析領(lǐng)域最常見的就是通過機(jī)器做自動(dòng)化的翻譯，不論是翻譯結(jié)果還是翻譯過程都并不會(huì)被機(jī)器所理解。泰國發(fā)洪水的新聞會(huì)給整個(gè)市場(chǎng)帶來什么樣的影響，以及他的影響因素是什么問題，現(xiàn)在這個(gè)深度學(xué)習(xí)黑盒算法是無能為力解決的。解決這個(gè)問題，需要通過去點(diǎn)亮這個(gè)知識(shí)圖譜或者智能推理這個(gè)科技樹。阡尋在實(shí)踐中已經(jīng)做基本做到了能夠去解決why和how級(jí)別的一些這種問題。

人類和機(jī)器交互在信息接收和信息理解。在信息接收端里，圖像識(shí)別和語音識(shí)別技術(shù)開始成熟，我們已經(jīng)慢慢的可以把物理世界的東西電子化到虛擬世界中，那么AI之后要攻克在信息理解端。在金融領(lǐng)域的應(yīng)用，我們不可能只是接收資訊，我們?cè)诮鹑陬I(lǐng)域中更加需要攻克理解的問題，需要加以應(yīng)用AI手段對(duì)資訊進(jìn)行理解。我們主要是從詞法、句法、語法上的語義理解去解決信息理解端的問題，把資訊從物理世界采集到虛擬世界，在金融領(lǐng)域會(huì)更有價(jià)值。在推進(jìn)語義理解解決信息理解端的問題和信息接收端的圖像識(shí)別語音識(shí)別等所需要的科技樹并不一樣，這意味著不論是金融機(jī)構(gòu)還是科技機(jī)構(gòu)在這個(gè)過程是存在著彎道超車的機(jī)會(huì)。所謂的語義理解，就是我們要理解這段話里的零散的字詞段其所表達(dá)的意思。但是通過市面上一些深度學(xué)習(xí)類似的方法很難去做到這一點(diǎn)。因此阡尋采取了第二個(gè)科技樹 - 知識(shí)圖譜，把知識(shí)圖譜的技術(shù)引入來解決金融領(lǐng)域語義理解的問題。

知識(shí)圖譜的技術(shù)是谷歌公司于2012年提出的一個(gè)技術(shù)。包括實(shí)體知識(shí)圖譜和事理知識(shí)圖譜，實(shí)體知識(shí)圖譜說明的是實(shí)體之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，事理知識(shí)圖譜說明的是事件之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。通過知識(shí)圖譜在后臺(tái)做支撐，可以讓整個(gè)數(shù)據(jù)活起來，讓整個(gè)數(shù)據(jù)深入到語義理解的階段。現(xiàn)在市場(chǎng)上基本所有機(jī)構(gòu)都在做知識(shí)圖譜，大部分是上市公司或者非上市公司股權(quán)關(guān)系的知識(shí)圖譜，通過知識(shí)圖譜之間發(fā)現(xiàn)潛在的關(guān)系，或者實(shí)際控制人共同的信息。第二種知識(shí)圖譜，是通過我們之前的積累，將上市公司常用的、常見的行為以及這個(gè)行為會(huì)導(dǎo)致哪個(gè)常見的行為出現(xiàn)，用知識(shí)圖譜進(jìn)行推理的事件集的知識(shí)圖譜，叫做事理知識(shí)圖譜，它可以對(duì)一個(gè)事件發(fā)生是否會(huì)導(dǎo)致另外一個(gè)事件必然發(fā)生以及怎么發(fā)生做一個(gè)圖譜化，讓我們不但知道事件發(fā)生，還能夠去指導(dǎo)事件發(fā)生的影響，能達(dá)到回答why或者h(yuǎn)ow這樣的問題。第三個(gè)知識(shí)圖譜是我們自己建的，把上市公司之間的主營業(yè)務(wù)產(chǎn)品之間的上下游關(guān)系通過知識(shí)圖譜表征出來。這有助于我們解決why或者h(yuǎn)ow這個(gè)問題。舉個(gè)例子，中汽協(xié)發(fā)布了汽車6月份銷量上漲，在語義理解上，最多能理解到把非結(jié)構(gòu)化的文本解讀成結(jié)構(gòu)化的文本，但是很難用機(jī)器自動(dòng)化推理出這個(gè)事件對(duì)整個(gè)市場(chǎng)的上下游產(chǎn)品的意義，那么通過產(chǎn)業(yè)鏈級(jí)別的知識(shí)圖譜，可以做到這一點(diǎn)，新能源汽車上漲會(huì)對(duì)哪一些公司和哪一些產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生影響，這整個(gè)過程全部是由機(jī)器去自動(dòng)完成的，沒有經(jīng)過人工的干預(yù)。這是屬于知識(shí)圖譜的科技樹而不是深度學(xué)習(xí)的科技樹，我們點(diǎn)知識(shí)圖譜這個(gè)科技樹，期待達(dá)到解決傳統(tǒng)上不能解決的why和how級(jí)別的問題，那么這是AI發(fā)展的一個(gè)現(xiàn)狀。

那么AI與金融的能與不能在哪呢？在經(jīng)過各種交流，熊總有以下總結(jié)：

不能的東西是什么？其實(shí)這里說了很多，抽象來看什么東西是AI現(xiàn)在無法解決的呢，第一，缺乏數(shù)據(jù)的：神算黑天鵝和無“數(shù)”之炊是典型的缺乏數(shù)據(jù)，AI無法去解決這些問題。無論是你點(diǎn)亮的是哪一個(gè)科技樹，AI都是需要數(shù)據(jù)去培育的，第二，缺乏計(jì)算能力的模糊思維和情感關(guān)懷是無法去解決的。

先舉個(gè)例子，什么叫神算黑天鵝？現(xiàn)在從市場(chǎng)上的一些宣傳和金融機(jī)構(gòu)對(duì)我們提出的一些需求來看，有一些會(huì)讓我們?cè)噲D去預(yù)測(cè)出市場(chǎng)的一些黑天鵝事件，我認(rèn)為這是AI在短時(shí)間內(nèi)無法達(dá)到了。黑天鵝為什么叫黑天鵝？就是因?yàn)樗跉v史上發(fā)生的次數(shù)很少，缺乏充足的數(shù)據(jù)去推測(cè)。AI在缺乏數(shù)據(jù)的情況下，怎么能夠去把這些事情預(yù)測(cè)好呢？這是一個(gè)不現(xiàn)實(shí)的事情。比如說一件從來沒有發(fā)生過的事情，英國脫歐。歷史上本來就沒有出現(xiàn)過英國脫離歐盟這個(gè)事情，讓AI去做這個(gè)預(yù)測(cè)，我認(rèn)為這個(gè)對(duì)AI要求太高了，不現(xiàn)實(shí)。這種歷史上沒有發(fā)生過的事情的預(yù)測(cè)，我把這種需求定義為神算黑天鵝。

第二個(gè)例子叫巧婦難為無“數(shù)”之炊。AI應(yīng)用在二級(jí)市場(chǎng)是能發(fā)揮威力的，因?yàn)槎?jí)市場(chǎng)的企業(yè)是比較市場(chǎng)，尤其是天使輪和A輪這樣的市場(chǎng)項(xiàng)目，有些機(jī)構(gòu)也試圖用AI的方法去解決，我個(gè)人認(rèn)為是不靠譜的。因?yàn)楹芏噘Y訊、很多信息都是依賴于線下去收集的。但應(yīng)用在一級(jí)集的，連基礎(chǔ)材料都沒有，怎么能夠說可以用AI手段去解決這些問題呢？

上面舉的這兩個(gè)AI不能的例子是因?yàn)槿狈?shù)據(jù)，下面舉的這兩個(gè)例子是缺乏計(jì)算能力。缺乏計(jì)算能力的問題，在未來如果計(jì)算能力取得突破的情況下，我認(rèn)為是可以解決的。什么叫缺乏計(jì)算能力呢？比如說人類的模糊思維，其實(shí)人類的模糊思維抽象的來看，無非就是人類走到每一個(gè)選擇的時(shí)間節(jié)點(diǎn)的時(shí)候，都會(huì)有很多的分叉，每一個(gè)選擇的分叉都是以2的次方去增長(zhǎng)，這個(gè)對(duì)于傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)的計(jì)算能力是無法達(dá)到的級(jí)別。如果我們?cè)诹孔佑?jì)算機(jī)方面取得了突破，有可能能夠讓AI達(dá)到這方面的能。這是我認(rèn)為AI不能的一個(gè)場(chǎng)景。反過來講，AI不能的這個(gè)場(chǎng)景，對(duì)應(yīng)AI能的場(chǎng)景是什么呢？很簡(jiǎn)單，就是數(shù)據(jù)豐富并且現(xiàn)有的計(jì)算能力可以支撐的場(chǎng)景。比如說基于歷史預(yù)測(cè)未來，對(duì)于已經(jīng)發(fā)生的事，利用AI去預(yù)測(cè)或評(píng)估一下它的影響，和再次發(fā)生的可能性，這是可以的。

我引用了圣經(jīng)里面的一句話來描述AI比較擅長(zhǎng)干的事：已有之事將來必有，已行之事將來必行，太陽底下無新事。在這種情況下AI能夠發(fā)揮它的價(jià)值，因?yàn)樗鼘?duì)歷史上的這些事件已經(jīng)有大量的數(shù)據(jù)去訓(xùn)練，得出市場(chǎng)對(duì)某一類事件某些事情的應(yīng)對(duì)和其影響，而一旦有類似的事件歸類出來，AI能很快的去找到。

第二個(gè)事件就是在茫茫數(shù)據(jù)中尋找觀點(diǎn)，這正好應(yīng)了我們公司logo里的小蝴蝶，蝴蝶效應(yīng)。在海量的數(shù)據(jù)中AI能夠通過一些規(guī)則，通過一些學(xué)習(xí)去找到一些看似根本就沒有關(guān)聯(lián)，但其實(shí)關(guān)聯(lián)度很深的實(shí)體之間的一些關(guān)聯(lián)，我認(rèn)為在原則上來講，AI的能與不能就是在這里。

我沒有舉哪個(gè)業(yè)務(wù)方向我們能夠用AI去實(shí)現(xiàn)或者不實(shí)現(xiàn)，因?yàn)槲艺J(rèn)為每一個(gè)人對(duì)業(yè)務(wù)方向?qū)崿F(xiàn)功能的理解是不一樣的，我只是用一個(gè)大的原則，試圖去涵蓋我們能做和不能做的事情。我們?cè)诘谝粋€(gè)部分講完了AI的技術(shù)現(xiàn)狀，在第二部分講完了AI的能與不能，第三個(gè)部分我會(huì)去講我們金融機(jī)構(gòu)如何和這個(gè)AI企業(yè)去合作，怎么去擁抱AI這個(gè)技術(shù)的發(fā)展，所以第三部分叫金融與AI正確的擁抱方式。

我應(yīng)該是2013年入行的，正好是伴隨著互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展，也見證了整個(gè)市場(chǎng)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融也好，金融科技也好的整個(gè)態(tài)度。這幾年的從業(yè)經(jīng)歷告訴我，在市場(chǎng)上，我們的金融機(jī)構(gòu)對(duì)AI也好，新的技術(shù)也好，基本上存在著兩種比較典型而且比較偏極端的認(rèn)識(shí)。第一個(gè)我們叫它高冷派，高冷派一個(gè)最常見的說法就是金融的本質(zhì)是金融，任何東西都無法改變金融的本質(zhì)，所以技術(shù)發(fā)展跟我沒有任何關(guān)系。其實(shí)對(duì)這一派，我們的想法是技術(shù)確實(shí)不能改變金融的本質(zhì)，金融本身永遠(yuǎn)不會(huì)因?yàn)槠渌麞|西而改變，但是我們可以改變實(shí)現(xiàn)這個(gè)本質(zhì)的路徑，進(jìn)而重構(gòu)這個(gè)業(yè)態(tài)。

第二個(gè)派別我們叫做降臨派，這個(gè)名字取意自三體，他們認(rèn)為技術(shù)這個(gè)三體能夠決定與取代一切，金融人將無處安生，這也是我們現(xiàn)在看到很多新聞媒體，尤其是偏AI這種新興媒體的報(bào)道，每天都在鼓吹A(chǔ)I能夠取代金融的這個(gè)和那個(gè)。當(dāng)然，我們?nèi)绻虢鹑谛袠I(yè)和AI行業(yè)很好地去擁抱，首先必須去打破這兩個(gè)心魔。會(huì)有這兩個(gè)心魔，我們要回顧一下技術(shù)與業(yè)務(wù)相愛相殺的歷史。

我們把這個(gè)相愛相殺的歷史分成了三個(gè)階段，第一個(gè)階段叫做算盤加賬本的階段，技術(shù)是一個(gè)工具的時(shí)代。在這個(gè)階段，技術(shù)手段替代了算盤賬本，是金融行業(yè)進(jìn)入到初步的電算化或者說信息化的一個(gè)時(shí)代，技術(shù)在這個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)只是輔助的工具，便利了金融，但是確實(shí)沒有對(duì)業(yè)務(wù)產(chǎn)生直接的影響。這一個(gè)時(shí)代也是造成高冷派對(duì)技術(shù)的印象形成的直接原因。隨著時(shí)代的發(fā)展，我們走到了渠道時(shí)代。在渠道時(shí)代這個(gè)階段，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)開始切入到金融行業(yè)，叫做挾流量以令諸侯，無往而不利。他們采取的打法其實(shí)很簡(jiǎn)單，野蠻人依托的就是它的流量?jī)?yōu)勢(shì)，而不單純是技術(shù)優(yōu)勢(shì)。以流量加標(biāo)準(zhǔn)化的金融產(chǎn)品的方式橫掃一切，我們對(duì)他們的戰(zhàn)術(shù)總結(jié)取自于一部著名的電視劇——《我的團(tuán)長(zhǎng)，我的團(tuán)》里面的一句臺(tái)詞，叫做：萬年不變小日本，大炮轟完步兵沖。步兵沖完大炮轟，基本上就是處于一個(gè)流量為王的階段，用流量加簡(jiǎn)單標(biāo)準(zhǔn)化的金融產(chǎn)品，降臨派的痛苦記憶也來自于這個(gè)時(shí)代。

隨著渠道時(shí)代的結(jié)束，技術(shù)在金融行業(yè)的浮土或者浮在表面的東西挖完了以后，我們便走入了第三個(gè)階段，這是技術(shù)人格化的階段，AI技術(shù)開始真正的興起，我們會(huì)在金融領(lǐng)域生產(chǎn)出各種各樣不同的AI，比如說AI分析師、AI交易師、AI操盤師。在這個(gè)階段我們面對(duì)的是一個(gè)技術(shù)和業(yè)務(wù)發(fā)展深度融合的階段，這個(gè)階段的特點(diǎn)主要表現(xiàn)在幾個(gè)方面，一是技術(shù)將成長(zhǎng)在業(yè)務(wù)場(chǎng)景而不是浮在業(yè)務(wù)場(chǎng)景上面，第二個(gè)是流量并不能的一切，場(chǎng)景的理解能力才是關(guān)鍵，這意味著在渠道時(shí)代，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)或者技術(shù)企業(yè)包打天下的思維是不可持續(xù)的。第三個(gè)就是人工智能與區(qū)塊鏈的新興技術(shù)將賦能金融的一些場(chǎng)景。在第三個(gè)時(shí)代就是將金融和AI相擁抱的時(shí)代，這會(huì)產(chǎn)生的一個(gè)時(shí)間特點(diǎn)。那么我們?nèi)绾稳肀н@樣一個(gè)時(shí)代？首先要明確一個(gè)中心思想，在這個(gè)時(shí)代產(chǎn)品開發(fā)既不是技術(shù)人員的事情，也不是業(yè)務(wù)人員事情，而是一個(gè)相對(duì)融合的一個(gè)事情，因?yàn)檫@是一個(gè)融合的時(shí)代。AI和金融結(jié)合的過程中，如果抱著甲乙方的思維去做，那么會(huì)造成的結(jié)果就是技術(shù)人員沒有深入到金融的本質(zhì)，并沒有改變金融的業(yè)務(wù)形態(tài)，也沒有去提升金融真正的痛點(diǎn)和效率，而業(yè)務(wù)人員會(huì)不停地埋怨技術(shù)人員，并沒有帶來真正的價(jià)值，這種擁抱的方式不對(duì)。第二個(gè)方面我們認(rèn)為要清晰定義利益，因?yàn)殡m然在上一個(gè)時(shí)代—渠道時(shí)代，金融企業(yè)已經(jīng)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)或者技術(shù)企業(yè)產(chǎn)生了很大的一個(gè)恐慌的情況。舉一個(gè)例子，金融企業(yè)在合作過程中一定要定義出其最核心是什么，其實(shí)是我能給出去的，和我認(rèn)為自己不能給出去的。這個(gè)可能說的比較虛，那么我舉一個(gè)簡(jiǎn)單的例子，入行之初我是做信息安全出身的，我當(dāng)時(shí)跟一家這種大型的機(jī)構(gòu)合作，我會(huì)跟他們CEO匯報(bào)，我說您的這個(gè)系統(tǒng)容忍這個(gè)攻擊的容忍度是多少？他說我的系統(tǒng)不能夠容忍任何的信息安全問題存在，那我心里給他的建議是讓你把這個(gè)系統(tǒng)關(guān)掉吧，這是一樣的道理，就是我們?cè)诤献鞯倪^程中，因?yàn)樗且粋€(gè)融合時(shí)代，是一個(gè)知識(shí)共享的時(shí)代，我們經(jīng)常會(huì)問合作方金融機(jī)構(gòu)，你們能夠貢獻(xiàn)出什么樣的知識(shí)或數(shù)據(jù)。因?yàn)榇蠹冶簧弦粓?chǎng)戰(zhàn)爭(zhēng)嚇怕了。

在融合時(shí)代，互聯(lián)網(wǎng)搞定一切的時(shí)代，搞定數(shù)據(jù)。很多金融機(jī)構(gòu)嚇怕了，會(huì)很保守說：我不能！我不能讓你知道我的任何東西，包括數(shù)據(jù)、知識(shí)、邏輯都不能讓你知道，因?yàn)槲乙ケＷo(hù)。但是我們反過頭來想，這真的是我們核心的競(jìng)爭(zhēng)力嗎？這真的是我們?cè)诩夹g(shù)和業(yè)務(wù)和發(fā)展過程中做得最好的一個(gè)平衡嗎？如果我們不解決這個(gè)問題，那么我們很難去擁抱好AI時(shí)代，這是我提出來的一個(gè)問題。

最后一個(gè)部分，借這個(gè)機(jī)會(huì)來講一下我們的實(shí)踐，相當(dāng)于給我們做一個(gè)小小的廣告，那么我們自己開發(fā)了一個(gè)中國Kensho賦能器的概念，這是我們阡尋科技的產(chǎn)品線之一，那么什么叫做賦能器？我們和美國的Kensho做了一個(gè)對(duì)比，它的目的是制造出一個(gè)機(jī)器分析師替代掉華爾街，很長(zhǎng)一段時(shí)間也一直有人質(zhì)疑這個(gè)東西，我們從很多交流過程中發(fā)現(xiàn)，它的一個(gè)大問題是它把這個(gè)體系做封閉了，做了科技公司不應(yīng)該做的事情，他試圖把技術(shù)和業(yè)務(wù)都做掉，我們?cè)谖〗?jīng)驗(yàn)以后，我們采取了阡尋技術(shù)，阡尋基礎(chǔ)知識(shí)，加強(qiáng)券商獨(dú)特知識(shí)的一個(gè)基礎(chǔ)體系，我們?cè)噲D搭建的是一套Kensho的技術(shù)架構(gòu)，讓券商的知識(shí)，在我們的架構(gòu)深度融合，打造成千人千面，一個(gè)券商一個(gè)Kensho的體系。從做一個(gè)無所不包的機(jī)器分析師到做一個(gè)機(jī)器分析師的培訓(xùn)學(xué)?；蛘邫C(jī)器分析師的生產(chǎn)器。

那么我們可以給大家看一下我們做的移動(dòng)版的案例，限于今天的時(shí)間和篇幅，這只是其中功能之一。比如說，當(dāng)一個(gè)事件發(fā)生時(shí)，觸發(fā)推理引擎去輸出對(duì)該事件能夠有影響的重大關(guān)聯(lián)股票產(chǎn)品，必須溯源相應(yīng)的路徑，其實(shí)就是解決我一開始提到的用知識(shí)圖譜去解決why和how級(jí)別的問題，這是我們做的第一個(gè)實(shí)踐工作。第二個(gè)是做產(chǎn)業(yè)鏈的知識(shí)圖譜，向人們?nèi)フ故菊麄€(gè)市場(chǎng)的關(guān)聯(lián)關(guān)系，這一套體系的建設(shè)就是按照我剛才所說的Kensho的概念和與券商合作去建立一套技術(shù)的一個(gè)體系。這是我們未來基于區(qū)塊鏈新興技術(shù)，想打造的一個(gè)知識(shí)共享系統(tǒng)，可以在這里先把PPT放出來跟大家分享一下，由于時(shí)間關(guān)系，我就不具體向大家講述了。這是我們現(xiàn)在做的產(chǎn)品的二維碼，大家感興趣可以掃一下，我的分享就到這里，謝謝大家的時(shí)間。