【阿里巴巴集团】3万字详细版介绍阿里巴巴达摩院15个实验室研究领域和科研成果(16) |麻省理工学院|技

大规模图模型及图嵌入模型

基于企业知识图谱，运营数据，工作流的企业智能分析和决策支持引擎以及金融知识图谱的金融智能推理和决策支持引擎，来研究图模型及深度学习在金融场景下的网络和图上的大规模算法和创新应用，包括万亿级资金交易网络的推荐，营销和风控问题。

机器学习的数据安全和隐私保护

通过对隐私保护，信息安全和机器学习的结合以及多方金融数据源在互不共享数据情况下的分布式建模和分析的研究，不断提升其在金融多方数据利用能力。
产品及应用

金融大脑基于蚂蚁金服强大的技术积累，运用AI领域技术来形成金融领域的核心人工智能能力，赋能蚂蚁金服内部智能营销、智能安全、智能金融信息服务等能力，并通过平台化的产品，与生态伙伴和金融机构达成战略合作。企业图谱（风报）：一款基于NLP处理技术的企业金融智能信息服务系统，涵盖工商、诉讼、税务、行政处罚、投融资、高管变动、新闻事件等26大类企业情报信息。 “风报”包含全国近4,200万家工商登记主体信息，汇聚全网超过4万个数据来源的近10亿条行政公示、审判流程、企业信息披露和新闻媒体报道，并通过人工智能技术将非结构化的文本进行清洗、分析、关联，形成结构化的企业情报信息。自2016年上线以来，其已经在企业尽职调查、风险控制、合规审计、司法调查、行业研究和商机及投资机会筛选等场景上进行了广泛的应用，涵盖商业银行、保险、融资租赁、供应链金融、私募股权投资等典型客户。
智能客服（零号云客服）零号云客服由蚂蚁金融云和阿里云平台联合推出，目前已服务包括证券、保险、银行在内的3000余家金融机构。它是人工智能+公有云+云客服的综合解决方案（或私有云产品的部署），有效解决传统客服中心成本高、效率低等问题。目前，在不同行业应用中提供的自助服务占比高达85% ，并实现对用户来电、文字问答的24小时实时响应。
智能助理（小钻风） “小钻风”是通过语音、自然语言、图像与视觉、情感识别、人机对话等技术，结合相应的场景去理解用户信息、问题、意图与情感，以实现自然的人机交互及用户需求与服务的准确连接，进而提供一站式金融生活助理服务，并以平台的形式开放给行业合作伙伴。

研究团队

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漆远
漆远达摩院金融智能实验室负责人
蚂蚁金服副总裁，麻省理工学院博士，曾任普渡大学计算机科学系和统计系终身副教授。

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宋乐
宋乐达摩院金融智能实验室研究员
悉尼大学博士，世界知名机器学习专家，曾任佐治亚理工学院终身副教授。
金融科技区块链实验室致力于区块链中共识协议、密码学安全、跨链协议等技术的研究和应用，以商业与金融等应用场景为突破口，率先实现有自主权的工业级/金融级区块链系统。
研究方向

共识协议

针对混合共识方案、新型共识协议的工程实践、共识协议的性能提升等。混合共识方案主要基于学术界的最新成果提出创新与改进。新型共识协议的工程实践包括基于随机化算法的共识协议和基于DAG模式的共识协议。共识协议的性能提升，是指通过并行化处理传统共识协议，在维持协议正确性与活性的同时，高效利用多核机器的性能，进而使得传统BFT协议的性能获得提升，并适用于其他共识协议。

密码学安全与隐私保护

研究主要围绕账户模型下的隐私保护、无setup零知识证明、全同态加密算法的设计与应用。账户模型下的隐私保护需要同时满足：相关方和有权限的成员可看到信息的明文；不相关方从账本上只能看到无意义的加密信息；共识节点能够在加密信息上直接对交易合法性做判断，并对账户做相应操作。无setup零知识证明是对现有的zk-SNARK方案需要setup情形的改进。全同态加密是指在不解密前提下对密文进行任何原本在明文可行的运算，是同态加密算法的改进。