「火星公开课」第163期 |宋鹏程：区块链衍生品和风险交易市场的发展

近日，据国外知名金融可视化网站How Much统计，全球金融衍生品市场高达532万亿美元，约为数字货币市场的2000倍。

市场规模巨大，但也存在中心化模式的痛点。9月1日21:00，SigmaIO CTO宋鹏程做客「火星财经创始学习群」，在分享“区块链衍生品和风险交易市场的发展”时，他将痛点概括为强中心化交易体系严重依赖于金融中介，中心化、同质化的产品设计创新不足，个性化定制能力差等6点。

在他看来，这些问题可以通过区块链技术结合人工智能和物联网技术来解决。解决方案的三个核心技术是：区块链智能合约、DAO自治组织、可信任物联网设备和人工智能预言机。

在此基础上，SigmaIO打造了一个基于区块链的衍生品和风险交易市场，通过灵活的产品定制、去中心化交易、智能清结算与理赔等，对传统的衍生品和风险交易市场进行改造和重构。

以下为宋鹏程分享原文，由火星财经（微信：hxcj24h）整理：

一、衍生品市场=数字货币市场*2000

SigmaIO是一个基于区块链的衍生品和风险交易市场。团队由一群在全球风险行业拥有长期成功职业生涯并对金融衍生品和风险产品有深刻理解的创业者和金融专业人士创立。

先简单介绍一下什么是金融衍生品和风险产品。金融衍生品（derivatives）是指一种金融合约。其价值取决于一种或多种基础资产或指数，合约的基本种类包括远期、期货、掉期（互换）和期权。风险产品主要是指各种保险产品。

大家现在都说数字货币市场规模大，那衍生品和风险产品市场有多大呢？整个数字货币加密市场的规模是2940亿美元（7月底），全球衍生品市场的名义规模是532万亿美元。这个市场是现在数字货币市场的差不多2000倍。

 

这个图里面有其他一些市场的全球规模，可以看到衍生品市场是最大的。这么大的市场肯定有很多巨头，那传统衍生品市场和中心化保险模式有什么痛点呢？

1.强中心化交易体系严重依赖于金融中介（交易所、投行、券商、担保机构，清算结算中心）。

2.中心化、同质化的产品设计创新不足，个性化定制能力差。

3.渠道为王，严重依赖保险中介代理。

4.繁琐的身份验证和投保流程，导致信息泄露和违规使用。

5.风控反欺诈数据和技术手段不足，互相不信任，骗保欺诈比较严重。

6.中心化组织管理机构庞大，效率低下，成本浪费严重。

二、直击痛点的3个技术

这些问题很多都可以通过区块链技术结合人工智能和物联网技术来解决。在此介绍一下去中心化金融衍生品和风险产品交易市场的方案。

解决方案的三个核心技术是：区块链智能合约、DAO自治组织、可信任物联网设备和人工智能预言机。

智能合约构建去中心化的系统连接风险保障方、风险承担方、风险计量方和数据服务方等机构与个人。

衍生品需求和风险保障方可以便捷的创建产品、转移风险；风险承担方收取风险费、承担风险；风险计量方提供量化定价，精算和大数据风控能力；数据服务方提供数据和人工智能，AI反欺诈等服务。

产品可以通过智能合约灵活地被创建，风险被无缝和高效地定价、对冲、转移和交易。智能合约保证交易的透明准确性，去除金融中介，提供智能清算结算和理赔。

DAO自治组织用来解决去中心化的生态管理问题。

将地理位置分散的各方聚集到一个共同的市场中，只需要拥有共同的利益目标就可以加入DAO，不需要基于现有社群。杜绝小团体的产生和内部腐败，不同的智能合约进行风险池管理，承保和索赔领域的共识管理。

从新机制的引入到保险理赔的评定、纠纷仲裁，均在链上投票决定，绝对公开公平。委员会成员的收入也由DAO合约自动分发。

最后通过可信任物联网设备和人工智能预言机解决数据上链的信任问题。基于区块链技术的的可信任设备，利用硬件非对称多重加密技术实现了数据签名，加密设备操作和双重设备认证等功能。结合相应的人工智能预言机，提供智能合约所需的可信任数据。

二、区块链衍生品和风险产品举例

接下来分享几个区块链衍生品和风险产品的例子。

第一个例子是区块链数字资产世界的衍生品和风险产品。

腾讯安全联合知道创宇发布的《2018上半年区块链安全报告》显示，2018年上半年区块链领域因安全问题损失超过27亿美元，其中11亿美元是由于数字加密货币被盗。区块链因自身机制的安全、生态安全和使用者安全三个方面造成的经济损失，分别为12.5亿、14.2亿和0.56亿美元。

交易所、投资者和矿工都需要衍生品和风险产品来管理和对冲风险。

衍生品合约包括：数字资产的期货、期权 (Futures, Options)；数字资产隐含波动率产品 (Volatility Products) ；数字资产互换产品 (Swaps) ；数字资产利率和借贷市场 (Repos) ；数字资产一揽子标的ETFs－数字资产回购计划（Buybacks）。

风险对冲产品包括：加密货币账户安全保险、加密货币价格稳定计划、挖矿成本保护计划、异常交易保险、退市保险。

这些都是在传统金融市场经过时间检验的产品，在数字货币市场应该可以直接推出。

第二个例子是一个传统的产品：航班延误险。

我们基于AI机器学习动态定价航班延误险，首先获取航班历史数据，训练初代人工智能神经网络模型，写入智能合约。用户直接通过智能合约购买产品，通过数据预言机获取航班动态信息，加上动态购买和理赔数据，不断迭代训练人工智能神经网络模型，实时更新智能合约。整个定价、购买、理赔过程全部去中心化和自动化。

第三个例子是基于IOV车联网ADAS技术的区块链商用车车险，这个产品我们已经落地推广了。

使用可信任车联网ADAS设备结合智能合约和DAO技术，我们可以重新定义P2P汽车保险，将人这个不确定因素的影响降到最低。从投保、批单、理赔全程自动化智能化，降低整个系统的摩擦成本，使所有参与者受益。

在区块链车联网智能保险的整个体系中，可信任车联网ADAS设备能够将行车数据数据采集上链。用户在投保时提交设备公钥地址，保险公司绑定保单数据和设备公钥并记录到区块链智能合约中。

在车辆使用过程中，车联网ADAS设备采集行车数据通过行为分析器分析驾驶特征，使用设备私钥签名后上传到区块链上。

用户在申请理赔时，向智能合约提交理赔申请，智能合约自动调用用户驾驶习惯历史数据，调用人工智能理赔服务进行初步理赔审理并返回给保险公司，保险公司对用户进行理赔。

团队已将IoV车联网ADAS设备部署在多地的大货车、客车、危险品运输车辆中，实时获取车联网大数据并为差异化精算定价与风险控制提供支持，为区块链应用落地奠定基础。

四、重塑传统衍生品和风险行业

最后简单介绍下整个生态的技术特点。首先介绍一下整个区块链网络的拓扑结构：

系统是由记录风险交易信息的主链和记录特定产品模型和执行的子链组成，主链使用DPoS共识机制，实现了完整的去中心化区块链体系，提供应用框架和核心协议两大模块，支持多语言的智能合约和虚拟机，通过共识机制保证数据安全；同时为了适应不同的产品逻辑和模型，我们会把不同类型产品分配到不同的子链上。

应用框架模块结子合链上的智能合约和链下前端进行交互，针对不同的衍生品&风险场景，形成协议和组件，提供解决方案。

所有子链通过分层的方式，在保证隐私的前提下，提供身份验证、零知识证明等多种信息验证方式。

分布式信息标识技术实现方案使用主秘钥和多层子秘钥进行信息ID管理，并通过多层Merkle Tree保存和验证。

主秘钥对应该实体在SigmaIO 风险交换网络主网的秘钥，子秘钥则是在多层子链下的秘钥。通过父链的秘钥可以推导出子链的秘钥，而子链秘钥无法推断出同级或者父链的秘钥。ID的关联验证则通过在主链上的跨子链的交易来实现。

为了实现加密的私有衍生品的交易，需要实现链上的加密信息交换。我们通过多级非对称密钥交换来实现私有风险交易，首先在SigmaIO主链上使用DIFFIE–HELLMAN算法，给加密交易打上特殊标记，建立初始的安全加密通信信道。

交易双方进行安全的密钥交换操作，该信道直接建立在SigmaIO网络中一个特殊的层级级上，交易各方无法获知对方的物理位置和在网络中的其他信息。

我们相信区块链技术必将重塑传统衍生品和风险行业。

问答环节：

Q1: 区块链车险现在怎么样购买?

A1: 我们现在提供的是大货车司机群体的自保/互保产品，主要和各地的物流公司和大货车群体合作。针对普通乘用车的区块链保险产品还没有。大货车的DAO自保/互保是国家鼓励的。普通的车险需要保险牌照，现在要和传统保险公司合作来开展。

Q2：想问一下团队背景，是否有过往经验能够把这个项目落地？

A2：我们团队由一群在全球衍生品与风险行业，金融科技和AI行业拥有长期成功职业生涯的创业者和金融专业人士组成。所有核心成员和顾问均毕业于美国、加拿大和中国的顶尖大学（清华、北大、斯坦福大学、哥伦比亚大学，纽约大学、滑铁卢大学）。

团队的衍生品成员拥有多年华尔街金融（雷曼兄弟、巴克莱资本、瑞士信贷、法国兴业）经验。

风险产品负责成员在全球知名保险和再保险（慕尼黑再保险、英杰华、宏利）、量化交易与加密货币交易（Blackrock Asset Managment）公司工作过。

区块链技术团队在智能合约和IT架构领域拥有丰富的领导经验和创业经历。

Q3：交易系统性能怎么解决呢？

A3：我们主链会使用Graphene架构，是DPoS共识的，保证1000以上的TPS吞吐量。现在EOS和BitShare都验证了这个性能，然后每个风险产品类型和模型单独开一条专门的侧链，防止主链拥堵。主链上只记录产品的交易信息，所有的计算，数据上链，合约执行都在子链完成。最后执行结果再记录到主链。

Q4：指数型衍生品和参数化保险数据你们是是如何获得的？

A4：我们数据获取有两个途径，一个是已经上链的可信任物联网设备，这些设备都拥有硬件加密和签名能力，可以保证数据的真实性，比如行车数据等；第二个途径是现有的官方的数据接口和渠道，我们会对接2个以上的数据通道互相验证来保证数据的准确性，比如从中航信获取航班数据，从不同气象网站获取天气信息等。

嘉宾简介

宋鹏程 / SigmaIO CTO

清华大学基础科学班本科，纽约大学博士，拥有10多年软硬件开发经验，在美国从事智能照明IoT设备设计与研发。归国后加入区块链数据公司Factube.com. 对以太坊DApp开发和数据上链有深入的研究。现为清华大学互联网产业研究院兼职研究员，专注于区块链可信任设备的研究与开发。

对话发起人

夏丰 / Spark Capital创始合伙人

Capital创始合伙人，UCL伦敦大学学院工程硕士，2016年底进入区块链行业，自建矿场并开始挖矿，2017年初创立区块链投资基金Spark Capital，提供区块链项目孵化，数字资产管理等专业服务，目前共投资孵化50+区块链项目。

杨楠 / INB资本人民币基金管理合伙人

毕业于北京大学，曾服务于银行业咨询公司、金融科技公司，并创办一家金融科技企业。目前负责INB资本人民币基金管理及投资银行业务。INB资本是区块链世界最有影响力的投资机构，所投项目包括：Steemit、BTS、Cocos、Mobilecoin、Hydro、RSK、Decentraland、Press.one等。

 

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