区块链技术的认识精选(九篇)

前言：一篇好文章的诞生，需要你不断地搜集资料、整理思路，本站小编为你收集了丰富的区块链技术的认识主题范文，仅供参考，欢迎阅读并收藏。

第1篇：区块链技术的认识范文

关键词：区块链; 审计; 实时监督;

随着社会的发展, 会计师事务所审计已经有了较大的进步, 但仍然存在人力成本高、数据真实性难保证、覆盖面不全等不足之处。而近年来逐渐盛行的联网审计对这些不足进行了改进, 但又出现了数据安全性不强、系统维护成本高等新的问题。2008年, 经过比特币之父中本聪对多种计算机技术的巧妙揉合, 区块链技术诞生了。2015年, 英国著名的《经济学人》杂志发表了名为《The trust machine》的封面文章, 把区块链技术称为信任的机器。自此, 区块链技术进入了备受关注的黄金时代。该技术具有去中介化、可追溯、分布式等特点, 最初应用目的为了验证交易真伪, 这就相当于会计师事务所审计中的鉴证功能。随着研究的深入, 越来越多的学者认为区块链技术对进一步改进现行审计具有重要意义。黄冠华 (2016) 认为区块链能从数据记录与数据存储两方面改进联网审计、陈旭, 翼程浩 (2017) 设想了基于区块链技术的实时审计框架, 并认为区块链技术在改进审计实施流程方面具有优越性。在此背景下, 更深一步探究在会计师事务所审计中使用区块链技术的影响是有必要的。

一、区块链的含义与特征

区块链的英文是blockchain, 即block (区块) 与chain (链接) 的结合体, 简而言之, 区块链就是有多个区块相互连接形成的一条长链。这条链存在于虚拟信息世界, 每个区块就是一个数据块, 里面记录了一组采用哈希算法组成的树状交易状态信息, 这样可以保证区块和区块中的信息不能被篡改。区块链不是一项单一的技术, 它是包括点对点传输、密码学算法、智能合约、分布式数据存储在内的多种计算机技术的交叉整合。虽然学术界、金融界对区块链技术的定义多种多样, 但普遍认为区块链就是一个分布式数据库。这个数据库由全网节点共同维护, 共同记录, 除非控制整个系统中51%以上的节点, 否则将无法对数据进行修改。

(一) 分布式。

区块链实质上就是一种基于对等网络 (p2p) 的分布式存储方式。它的核心思想就是数据不再集中保存在中心服务器上而是分布式的保存在全网的各个节点, 任何一个节点受损都不会影响其他节点已经储存的数据。一旦数据有更新, 全网所有的节点能够快速同步新录入的信息。如果某节点上的用户故意或者不小心改动了该节点上的某一记录或某一账本, 系统在后续的运营中又会自动的给这个节点同步正确的账本。

(二) 去中介化。

很多资料在谈及区块链的特征时都提出了去中心化这一概念, 但实际上这是难以实现的, The DAO事件的发生说明没有绝对中心存在可能会带来很多不必要的困扰。因此, 使用去中介化这一概念比较恰当。去中介化就是节点与节点之间不再需要经过中介商就可以实现对接。这可以改变现行互联网的数据传输模式:区块链系统内的信息交流可以点对点进行而不再需要通过网络供应商, 因此数据的安全可以得到进一步的保障。

(三) 按合约执行。

区块链系统中任何交易都按照已经确定的规则和约定进行。这种规则和合约被称之为智能合约。智能合约本质上是一种协议, 这种协议存在于物与物之间。它采用了编程语言, 通过程序语言强制执行。当合约被约定后, 需要进行操作的时候, 系统会自动完成, 即使是系统运营方也无法随意对其进行改动。

(四) 可追溯性。

在区块链中, 每个区块都存在指向前一个区块的、以密码签名的方式形成的链接。通过这样的链接, 区块连成一条链, 从最新的区块可以一直往前追溯至最初创建的初始区块。而每一笔发生在区块链中的交易都会被记录在系统的区块中并被盖上时间戳。因此, 所有交易记录都可向前追查。无论该笔交易距今有多长时间, 只要区块链存在, 都可以在系统中查询到。可追溯的特点使得每一个数据的来源都有溯源记录, 数据的真实性从源头便可获得辨别。

二、区块链技术对会计师事务所审计的影响

(一) 保障数据安全, 增强数据可靠性。

传统会计师事务所审计方法以事后查账为主, 是对过去一段时间里被审计单位会计信息的监查。由于审计工作并不是随时随地进行的, 因此, 在经济业务发生后, 企业有对业务会计信息进行修饰甚至是篡改的可能。联网环境下, 虽然保证了实时审计, 但是, 电子凭证依然有被篡改的风险, 且被篡改后没有痕迹, 很难被发觉。同时, 会计师事务所与被审计单位之间数据信息的往来都由网络服务供应商进行管理。一旦网络服务供应商的服务器遭到黑客攻击, 存储在其中的数据不仅有被泄漏的风险, 更可能被直接摧毁。而区块链系统是去中介化的, 每一个节点都具有相同的地位, 都储存有完整的数据且数据是实时更新的, 任何节点受损都不会影响其他节点已经储存的数据。其次, 区块链系统可以根据各个节点账本的重合度识别真帐和假账, 与大部分节点的账簿记录不相符的节点将被自动划为假账。最后, 想要控制整个系统就必须要控制系统中51%以上的节点, 而这样做的难度大, 代价高, 几乎没有成功的可能。因此数据被篡改的可能性微乎其微, 数据的安全得到了有效保障。

(二) 简化审计工作, 提高审计效率。

传统的会计师事务所审计, 主要通过成立专项的审计小组进驻被审计单位对其进行审计检查。由于这些检查都需要人与人之间的通力合作, 如果审计员之间或审计员与企业员工之间出现沟通问题, 便会降低审计效率。此外, 一旦在审计过程出现审计资源配置不足或内部管理制度不完善等问题, 也会对审计效率产生不良影响。现行的联网审计虽然在一定程度上实现了非现场审计, 但仍需要审计人员自行将联网获得的原始审计数据转化为有效的审计信息, 而随着社会经济发展, 各类需要审计的数据都呈指数式增长, 这样的数据处理工作会耗费大量人力, 且效率不一定高。使用区块链技术后, 区块链的分布式数据存储技术使会计师事务所的审计人员不需要通过进驻被审计单位也能自如的对该单位的经营情况进行实时监督且不担心假账的存在。区块链特有的时间戳和不可篡改使得事务所不需要向银行或其他单位发送函证也能保证审计信息的可靠性。还可以结合大数据技术, 对获得的审计信息进行自动处理。因此, 只要保证某些必须由人工录入的原始数据是真实、准确的, 集中人力对源头信息进行审计即可。这样一来, 人工审计工作量大幅减少, 审计效率将显著提高。

(三) 促进全面审计, 规避审计风险。

为了能更好的提高事务所审计工作效率, 有效降低审计成本, 抽样调查方法在传统会计师事务所审计中被普遍应用。虽然抽样调查方法有统计学理论的支持, 但是, 它无法对每一项经济活动的有关数据进行监察, 只能通过数理统计的理论进行评估, 因此, 难以保证数据的可靠性, 审计风险也相应增加了。现行的联网审计虽然在全面审计方面取得了很大进步, 但是受到现有技术水平的限制, 这种审计模式只能获得被审计单位提供的信息, 在该单位与关联方的联系方面, 仍然难以获得来自关联方的第一手资料, 并没有真正实现全面审计。而运用区块链技术后, 区块链作为一个庞大的数据库, 一旦信息记录, 全网各个节点自动实时更新, 无需再向其他单位进行函证, 可以实现真正意义上的全面审计。同时, 区块链可追溯的特性可以帮助会计师事务所轻松获得审计数据的来龙去脉, 假账无处遁形, 有效的规避了审计风险。

三、在会计师事务所审计中应用区块链技术的对策

(一) 加大对区块链技术的研发力度。

现阶段区块链技术存在的问题主要是算力问题。区块链技术目前拥有的算力还没有达到大规模使用的水平, 其整体的运算能力还有待进一步提高。此外, 区块链技术的安全系数也有待增强。虽然区块链最引人瞩目的地方之一就在于它的安全性, 但2016年发生的最大众筹项目The DAO被攻击事件, 使区块链受到了前所未有的质疑。对于审计行业来说, 安全问题是尤其重要的。会计师事务所想要在审计中使用区块链技术很大程度上也是为了让数据获得更多安全性。因此安全问题的解决对在会计师事务所审计中推进区块链技术而言是非常关键的。总之, 无论是政府还是会计师事务所都需要加大对区块链技术的研发力度, 进一步完善区块链技术。

(二) 加快区块链技术人才培养。

区块链技术作为近年来兴起的金融科技, 获得了学术界相当多的关注。但就国内而言, 虽然近两年有关区块链的书籍出版量较大, 但是总量上面来讲还是不多。国家应该制定相关政策鼓励各界学者, 尤其是金融科技领域的学者加快对区块链技术的研究, 以出版更多高质量的区块链相关书籍。其次, 时至今日, 高校区块链人才培养方案尚处于探讨阶段, 各高校对区块链技术的重视程度依旧不高。区块链技术现在尚存在诸多不完善之处, 需要相关人才对它进行研究改进, 方能使它更好的为包括审计行业在内的各个行业服务。因此, 各高校应该肩负起人才培养的责任, 对区块链提起足够重视, 早日制定出较为完善的人才培养方案, 为包括审计行业的各个行业输送更多区块链技术人才。

(三) 构建完善的区块链运行监管机制。

虽然国家鼓励区块链技术的发展, 并于2016年了《中国区块链技术和应用发展白皮书》。但尚未有针对区块链技术相关法律规章。而一项技术的法律属性如果不明朗, 会存在诸多的安全隐患, 以至难以得到社会上的广泛认可。因此, 政府针对区块链技术的立法监管工作应该跟上该技术的发展速度。此外, 虽然审计行业的先驱们已经意识到区块链技术会对审计行业带来的重大影响并开始积极对此展开研究。但是对于整个行业来说, 对区块链的认识和重视仍然远远不够, 针对区块链应用的行业监管制度还没有出台。因此, 审计行业应该积极行动, 尽早出台相关的监管制度, 让会计师事务所更加规范合理的使用区块链技术, 更加放心的享受区块链技术能带给它们的便利。

参考文献

第2篇：区块链技术的认识范文

让我们来看看对区块链冠以不切实际期望的七大误区：

误区1：具有高度的可扩展性 与传统的（基于服务器的）交易方法相比，区块链部署不具有真正的可扩展性，并且目前交易时间取决于缓慢的一方。它们只对某些类型的交易是可扩展的，比如有效载荷小的和接近某种极限的交易。你不能只在区块链上堆积信息。

误区2：是绝对安全的 尽管区块链基于加密标准，但确保隐私的方法完全在任何区块链标准和实施之外的。只有加密专家才能真正理解和验证区块链整合。但是，每个实施者都有责任确保安全性，因此这种处理方式很大程度上与旧时代的金融交易管理方式相同。

误区3：值得信赖 区块链确保交易和信息的完整性，否则在区块链中储存的任何内容都不可信赖。你需要通过确保在区块链中存储事实的各方值得信赖并能确保事实的真实性，才能确定它是真正可信赖的。这个治理模式允许多方对基础设施承担连带责任，同时需要安全访问才能在区块链中存储事实。

误区4：可在区块链中放入任何东西 区块链是一种以代码表示的协议，它并没有按照任何标准进行定义。没有标准机构来提供制裁的实施规则或指导。 通常情况下，你只能处理小型有效载荷，并且你仍需要所有参与者之间达成一致的标准，以便任何人了解存储的内容。

误区5：可在智能合约中表达任何东西 虽然这在技术上是可行的，但在实践中，区块链仅限于简单且易于理解的用例。智能合约本质上是非常复杂的。按照设计，一旦，你无法修改或修复它们。它们包含非常复杂的交互和不可撤销的结果。

第3篇：区块链技术的认识范文

今年以来，以比特币为代表的虚拟货币重新站上了风口浪尖，走入国内外投资者的视线。从4月1日以来，比特币的价格就上涨了两倍多，6月甚至突破3000美元。

抛开炒作因素，如果探究比特币的生产过程，不难发现，区块链才是比特币的核心和基础架构。比特币的崛起，体现了人们对于区块链的信任，这才是价格上涨的幕后推手。区块链不仅是一项新技术，更代表着一种新的理念和商业模式，它引发了一轮关于信任的变革，并可能成为新一轮互联网革命的关键词。

所谓“区块链”，顾名思义就是“区块+链”，是由一串使用密码学方法产生的数据块所组成的链条。每个区块包含三个要素：一是本区块的ID；二是若干交易单；三是前一个区块的ID。以比特币为例，其系统大约每10分钟创建一个区块，包含这段时间里全球范围内发生的所有交易。由于每个区块中包含了前一个区块的ID，因此可以由这个ID 找到前一个区块，如此往复，可以一直追溯到起始区块，从而可以生成一条完整的交易链条。区块链在每增加一个区块后，都会向全网进行广播，从而使得全球的参与者都保留一份拷贝，即使出现网络崩溃等情况，只要全球有一台参与此系统的计算机还能工作，这条区块链就得以存在。

由此可以看到，区块链技术具有一些优势。去中心化（Decentralized）：整个网络没有中心化的硬件或者管理机构，任意节点之间的权利和义务都是均等的，而且某一节点的损坏或者失去都不会影响整个系统的运作。去信任（Trustless）：参与整个系统中的每个节点之间进行数据交换是无需互相信任的，整个系统的运作规则是公开透明的，所有的数据内容也是公开的，因此在系统指定的规则范围和时间范围内，节点之间是不能也无法欺骗其它节点。集体维护（Collectively maintain）：系统中的数据块由整个系统中所有具有维护功能的节点来共同维护的，而这些具有维护功能的节点是任何人都可以参与的。可靠数据库（Reliable Database）：整个系统将通过分布式数据库的形式，让每个参与节点都能获得一份完整数据库的拷贝。除非能够同时控制整个系统中超过51%的节点，否则单个节点上对数据库的修改是无效的，也无法影响其他节点上的数据内容。因此参与系统中的节点越多和计算能力越强，该系统中的数据安全性越高。

因此，与现有的中心化系统相比，区块链更安全、更快速和更便宜。首先，去中心化的系统更安全。区块链能更好地抵御黑客攻击，同时由于避免了对单一中心的依赖，也有效防止了中心的道德腐败；其次，去中心化的系统更快速。在区块链系统中，交易结算几乎同步发生，交易双方在交易确认后不需要各自核对账目。在交易通过POW 或其他方式验证之后，新的区块将写入分布式账本，所有区块的账本将同时更新，所有节点仍共享完全一致的账本。最后，去中心化的系统更便宜。比如在银行结算领域里，区块链技术可以帮助银行节省跨境支付基础建设、证券交易和监管合规等方面的成本。据西班牙银行的奥利佛？威曼（Oliver Wyman）和风险投资者安泽米斯（Anthemis） 的报告，如果采用区块链技术，到2022 年以前银行每年在这些方面能够节约150亿-220 亿美元。德国的Fidor 银行在应用Ripple 协议后，某个业务的手续费由以前5 欧元/笔缩减为0.49 欧元/笔，为原有的1/10。

区块链诞生与发展蕴含着深层次的社会演进逻辑。区块链是对互联网思维的一次深化和实践。区块链去中心、去信任、透明、开放的机制，通过全网记账，P2P 协同建立“信用”，其核心不是“数字货币”，而是在不确定环境下建立“信用”的生态体系，在一定程度上体现出互联网思维和“人人社会”的理念。可以想象，未来的区块链技术如同现在的互联网技术一样，可在诸多行业前面贴上“区块链+”的标签。根据《BLUEPRINT FOR A NEW ECONOMY》，目前及未来，区块链将在三个层面有所应用，分别是区块链1.0、区块链2.0、区块链3.0。

第一个应用层面是“货币”（区块链1.0）。即把简单货币变为可编程货币（programable money），例如比特币、以太币、瑞波币等。以区块链技术为基础的数字货币构建了一种全新的、更安全、更便捷的去中心化数字支付系统。

第二个应用层面是“合约”（区块链2.0）。即，引入“智能合约”的概念，使得区块链技术的应用范围拓展至金融等领域。智能合约，是指用区块链的程序语言来订立合同和表达逻辑，由计算机判断合同结果，并在区块链上自动执行合同、自动交割，把需要人工介入的合同变成完全自动化、智能无歧义的合同。例如区块链+证券的应用：纳斯达克推出的Nasdaq Linq，作为纳斯达克私人股权市场的一部分，其核心优势是能提供一种不可篡改和永久保存的记录。

第三个应用层面是“治理”（区块链3.0）。即把区块链应用在社会各个领域，成为如同互联网的新工具，实现去中心化、去信任化的一切交易，包括医疗、选举、司法、通信、物联网等的“区块链化”，构成一个内容丰富、形式多样的可编程社会（progammable scoiety）。

第4篇：区块链技术的认识范文

关键词：FinTech；现状；创新

中图分类号：F832.2 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2016）23-0088-03

一、FinTech的内涵

FinTech是Financial Technology（金融科技）的缩写，指的是金融和信息技术的融合型产业。主要是指，高科技和互联网公司借助移动互联、云计算、大数据等新兴技术开展的低门槛金融服务。FinTech与银行提供的服务和金融产品互为补充，不是颠覆的关系。

FinTech具体内涵包括如下几点。

第一，以数据和技术为驱动。从两个维度上讲，首先是数据维度，金融科技公司的数据规模要够大、维度要够广，且要合法；其次是技术维度，在数据基础之上，叠加机器学习、人工智能等新技术运用。

第二，提升行业效率，降低行业成本。FinTech可以快速、大规模获取用户；可以通过用户标签，更精准地找到特定的目标用户，提升转化率；可以利用大数据风控体系，减少人工审核。风险决定融资价格，风险控制得越好，资金成本也就越低。

第三，FinTech不应该跟传统金融机构抢生意，而应更多去做传统金融不能做或做起来成本很高的业务。

第四，服务金融机构。FinTech对传统金融机构不是挑战，而是服务与支持。一方面，金融科技公司的创新模式需要验证，另一方面，在用户体验要求上，传统金融机构跟金融科技公司存在一些认识上的差异。

二、全球Fintech行业的发展现状

（一）FinTech的融资规模

金融行业的每次变革都与信息技术发展密切相关，新技术的运用正在改变金融行业的生态格局。金融科技公司的崛起有着天时地利的因素。由于全球经济长期低迷，各国政策都在鼓励并支持金融新范式，金融科技公司则适时破土而出，传统金融机构和科技公司也都参与其中。全球在金融科技领域的融资规模在迅速扩大，2013年为 40.5 亿美元；2014年为122.1亿美元，较上年翻了3倍，其中11%的资金为A轮投资；2015 年预计超过 200 亿美元，增速达到 66%。截至2016年3月，共有1 400余家金融科技拿到总计超过350亿美元的融资。

（二）Fintech的公司性质

在 TOP50 金融科技公司中，有 5 家为上市公司，其中 4 家是美国的公司，细分行业包括借贷、支付和征信，最后一家为新西兰的财务软件服务公司。

（三）Fintech分布的地域

在 TOP50 金融科技公司中，美洲公司有 27 家，欧洲、非洲和中东公司有 11 家，亚洲公司有 9 家，澳洲公司有 3 家。从国家分布来说，美国公司占了半壁江山，有 25家公司上榜，中国排名第二，占有 7 席，英国排名第三，有 5 家公司入围，见图2。

（四）Fintech分布的行业状况

在 TOP50 金融科技公司中，借贷行业占比最高，为 30%，有 15 家公司上榜；其次是财富管理行业，有 9 家公司上榜；保险行业排名第三，有 6 家公司入围；支付行业排名第四，有 5 家公司入围。

三、FinTech带来的金融创新分析

（一）FinTech对金融服务的创新

金融科技公司致力于利用科技为客户提供更好的金融服务，包括提高金融服务的效率和降低金融服务的成本。信息技术的运用增加了金融服务的受众数量，并提高了金融服务的频率，因而扩大了整个金融服务市场的规模。虽然传统金融机构受到了来自新型金融科技公司的冲击，但是金融科技带来的最大影响是满足了过去传统金融机构无法实现的金融需求，服务了过去未被服务的客户，其实只是降低了金融服务的门槛，使普惠金融成为可能。

金融科技公司致力于为客户提供个性化的服务。金融科技公司根据大数据征信为贷款客户提供个性化的贷款方案和贷款利率，根据个人理财目标和风险属性选择最合适的投资组合，而这些服务只需点击鼠标即可完成。根据互联网用户的特征，更多创新的金融产品有望诞生。

（二）市场化贷款平台的创新

随着机器的入侵，新一代金融模式通过分享经济与数字化的结合，直接将资金需求方与供给方撮合在一起，这其中最大的入侵者是市场化贷款平台。

市场化贷款平台最初只是个人与中小企业的借贷空间，现在更多的机构投资者参与其中，目前约80%的资金来自银行、对冲基金和养老金等机构，早已超越了P2P所包含的内容。市场化贷款平台掀起了一场贷款范式的革命，贷款平台的核心部分在于智能化机器，贷款的审核、批准、定价、信用评分、资金支付全部由机器自动完成。换句话说，机器替代了传统银行中的信贷员、审批人以及后台的一系列流程，将贷款审批流程从几周缩短到几分钟的时间。机器通过数据的采集分析，直接将借款人与贷款人配对，并实时监控借款人资信和经营方面的动态变化，解决信用风险难题。市场化贷款平台在融资成本方面有很大优势，平台的支出平均只占贷款余额的2%，远低于传统银行的5%―7%。2014年美国市场化贷款平台交易额达55亿美元，据普华事务所预测，到2025年该平台规模将达到1 500亿美元。

（三）对支付的创新

经济活动中的每笔交易都要经过资金的支付和结算。几十年来，信用卡和借记卡一直占据着支付的绝对优势。进入互联网时代，随着智能手机的普及，体验经济崛起，第三方支付公司应运而生，移动支付成为众商家争夺的新战场。三星、谷歌、微软和美国一些大型零售公司也在构建自己的移动支付系统，争夺对客户体验的控制，一场硝烟弥漫的大战拉开序幕，2016年成为移动支付年。

美国的Paypal和中国的支付宝等运用网络和数字化技术，凭借强大的数据解析能力和安全保障技术，通过一系列应用接口程序，绕开传统的信用卡公司和银行，形成独立的支付平台。中国央行的统计数据显示，2015年第三季度，移动支付共发生45亿笔，总金额达到18万亿元，同比增长253%和194%。其中，支付宝在移动平台市场份额为70%，腾讯支付平台财付通19%。中国银联于2015年12月18日宣布同苹果公司建立合作关系，在中国推出Apple Pay，顾客只要将苹果手机靠近支持银联云闪付的 POS 终端，通过指纹认证即可，让顾客获得极致的支付体验。

（四）区块链――破坏性创新

区块链技术是机器重塑金融业的最具颠覆性的创新，意味着重新开创一个金融资产交易清算体系。区块链是一种以数字化形式在分类账本里完整记录公共交易的机制，并且这些记录是被所有网络共享，一旦交易被确认，就不能修改，每位参与者都可以查询到每笔交易历史。它同现有金融机构清算体系最大的不同在于去中心化，不需要任何一个中心服务器或中心机构就能完成工作。由于区块链信息透明，解决了金融业最令人头疼的信用问题，让交易活动更加通畅、高效。区块链（Blockchain）受到各大金融机构与科技公司的格外关注。

区块链的应用存在着丰富的想象空间。巴克莱银行已经为这项技术找出了45种用途，从客户身份信息的储存、跨境支付处理，债券或股票交易的清算和结算，到那些自作的智能合约如信用衍生合约等，再到如果一家公司出现违约机器会自动支付等。区块链技术将对现有金融机构的清算系统产生巨大冲击。

美国和英国的300多家技术初创企业正在紧锣密鼓地开发如何让区块链技术为金融服务，许多大银行的前高管也投入其中，如JP摩根的Blythe Mastes，CDS之母，正带领着区块链创业公司Digital Asset Holdings，再次站在金融创新的前沿。花旗集团正紧锣密鼓在其实验室开发行内模型，创建一种数字化货币Citicoin；高盛也于2015年11月申请将正在测试中的虚拟货币SETLcoin用于证券交易的实时清算。20多家大型银行之间签署了合作协议，旨在共同制定金融服务的区块链标准，打造一个全行业的新平台。另外，纳斯达克开始对区块链技术做试验，希望交易所的业务不被吞噬。

（五）智能化交易方面的创新

金融市场交易成功的关键在于智慧与速度的结合。2008年金融危机后，交易员操纵金融资产价格等违规频发，对比之下，机器主导的交易逐渐在金融市场上形成气候。未来几年，随着多层级计算机网络通过自主学习，在图像、语言识别方面产生技术突破，机器交易员必将全面替代人工操作成为金融市场的主人。

例如，利用新闻在影响市场走势方面的作用，道琼斯和彭博等金融数据供应商早已开设了专供机器阅读的新闻专栏， 为机器提供信息服务。同时，机器硬件技术方面的突破也让金融数据传输速度日新月异，0.001秒就可以拉开高频交易获利差距，在把握金融市场上转瞬即逝的套利机会和完成复杂的交易方面拔得头筹。

（六）理财方面的创新

机器在投资理财方面开始步入金融专业人士的神秘地带，自动理财软件的登场取代了理财师和财务顾问的角色，在降低手续费的同时，又借用了理财专家的智慧，解决了投资者的困惑。嘉信理财集团（Charles Schwab）、美国先锋集团（Vanguard）等大牌投资公司先后加入到自动理财的浪潮中，一方面希望新技术为公司带来创新活力，另一方面解决财务顾问正在老龄化的问题。目前理财顾问平均年龄51岁，30岁以下的不到5%。从理财师指示机器到机器指示理财师的转变迟早要到来。Future Advisor是一款在美国具有影响力的智能理财软件，由两位前微软工程师开发。软件根据现代组合投资理论建模，在市场机会的把控、股票的选择等方面模拟优秀金融理财师的思维，利用算法调整投资者年龄和风险偏好。智能理财软件Robo-adviser通过年龄、工资、投资目标和风险偏好等一系列参数，自动设计投资组合，由于大部分自动理财资金以跟踪一些主要股票和债券指数基金为主，目前已被大型资产管理公司黑岩集团收购。

参考文献：

[1] 李扬.中国发展消费金融研究[J].当代财经，2016，（2）.

[2] 廖雯.基于经济增长的消费金融发展问题研究[J].金融在线，2016，（5）.

[3] 李娜.基于中英消费信贷比较研究[J].经济纵横，2016，（4）.

第5篇：区块链技术的认识范文

一、风控相关系统介绍

1. 相关系统介绍

风险相关系统建设总体思路为搭建统一的风险管控平台，以风险数据集市为基础，集成信用风险等计量，提供统一入口、统一系统架构、统一管理和统一风险视图的风控平台。风险管理类系统一般包含：风险数据集市、内评系统（含评分卡及评级模型等）、风险监测预警系统、资产风险减值系统、模型实验室等。具体介绍如下：

Ø 风险数据集市

作为整个风险相关系统的数据基础，集合所有风险管控所需数据，以企业级数据仓库为基础，建立风险应用领域数据模型，支撑上层各个风险应用。

风险集市模型：

应用架构：

Ø 内评系统

通过自身数据，应用相关模型估算PD、LGD、EAD等风险参数，通过自身数据构建申请评分卡、行为评分卡和催收评分卡，分别对贷前准入、贷中监控以及贷后调整进行定量风险估算。内评建模模型需要一定时间的违约数据积累，同时需要依靠内部客户相关数据和引入一定外部征信数据以及其他相关数据完成对客户评级建模。

Ø 风险监测预警

基于风险管理平台及数据集市，实现风险指标的监测和动态预警，对指标进行分类管理和预警及处置流程，从预警信号发生、识别、排查认定、处置、信号解除以及评价反馈等，建立完善的预警体系及处理流程。

监控信号从最初的简单业务指标信号逐步优化扩充为由预警模型经过数据分析筛选的预警因子，从识别单一客户预警信号到关联客户预警等。

Ø 资产分类减值

负责资产的五级分类，并进行资产减值准备计提计算。目前的IFRS9下的减值模型优化。

Ø 模型实验室

进行大数据分析建模的平台，基于数据仓库和数据集市，可进行评分卡模型的建模优化以及返回检验等。实现数据处理，准备，变量筛选，变量分析，建模，检验，模型指标分析以及模型监控等得统一平台，实现大数据风控的基础平台工具。

3. 风控与业务系统的关系

目前风险相关系统应用主要为被动接收外部业务系统数据，分析计量风险，将风险结果和指标等进行展示和提示。

部分应用以及嵌入到业务流程各个环节中，甚至对业务流程有强制影响。如：

Ø 申请评分在客户准入环节的应用，当客户评分低于某个值时，自动拒绝客户；

Ø 客户评分的值对客户授信额度的影响；

Ø 客户的行为评分对客户授信额度的自动调整；

Ø 业务人员在做单笔业务时可以进行违约率单笔测算，来考虑是否要进行该笔业务；

风险系统应当不仅进行事后的反应统计，应该逐步嵌入业务流程，更多进行事前、事中的预警和管控，体现风险管理的价值。

二、金融科技前沿技术应用介绍

Ø 大数据

大数据能够通过分析蕴含在大量历史数据中不容易被直观发现的规律及关系来预测未来一定概率下某些情况的发生。

越来越多的金融机构认识到数据的重要性，逐步开始建立企业级的数据仓库以及基于仓库的面向具体应用领域的数据集市。通过制定企业级的数据标准，数据质量检查规则、数据治理架构，以及数据责任部门等形成一套数据管理体系。

银行基于企业大数据平台的应用，主要包括客户细分及营销、差异化产品及服务、风险管理、智能投顾、反欺诈、反洗钱等；保险行业的差异化费率。

Ø 云计算

云计算是由分布式计算、并行处理、网格计算发展来的，是一种新兴的商业计算模型。

主要体现硬件及软件的集中维护、共享以及服务化。

分为外部公有云和企业自建私有云，出于安全性和保密性考虑，一般金融机构自建私有云。

能够为金融机构带来的好处包括通过共享降低成本，可靠性和扩展性好，服务集中管理维护，快速交付，快速部署使用云服务等。

Ø 区块链

来源于比特币，是一种分布式账本技术，一种通过去中心、去信任方式来共同维护并进行记账。分为公有链、私有链和联盟链。

特点：

1） 去中心化，去信任，不需要统一的信用中介，互不相识的各方可以直接进行交易。

2） 记录按时间序列记录且不可被篡改，并可以被追溯。

3） 每个节点拥有完整的交易记录，公开透明。

4） 安全性强，节点多，不存在唯一的中间节点，不易被攻击。

5） 智能合约，自动按规则执行约定好的合约规则。

金融行业应用领域包括支付、清算、供应链金融等。目前已进行区块链技术的业务如招行的跨境清算、邮储的资金托管系统等。

Ø 人工智能

Ø 物联网

三 、系统建设的思路

Ø 系统建设的驱动因素包括外部监管要求和内容精细化管理提升需求，目前中央企业投资的金融企业监管正在逐步加强。

Ø 系统建设需要循序渐进，不断迭代，分阶段建设，体现阶段性成果，再不断优化完善。系统实施时先搭建整体统一框架，再不断进行功能完善和数据完善。

Ø 系统建设是一个系统性的长期的过程，需要考虑关联业务系统的同步改造，同时需要结合公司目前系统、数据以及业务制度管理等的具体情况逐步推进。

四、系统规划建议

Ø 内部管理需求

随着公司风险管理水平的不断提升和对风险管理认识的不断深入，系统建设的驱动因素也逐渐从应对监管要求转化为提高内部风险管理水平，为公司正真规避风险、创造价值提供支持。同时不断将风险系统嵌入业务流程中，加强风险管理系统和业务系统的互动，从事后的风险分析逐步提前至事前的准入和风险判断，事中的风险监控和及时应对处置。包括客户评级管理，违约概率、违约损失率计算，客户行为评分，以及限额管理等。

Ø 系统短期规划建议

短期来看，主要搭建系统基础功能架构及数据架构，充分考虑未来系统的扩展性。初步形成风险管理数据基础，完成系统与财务、业务等系统的自动对接。

同时考虑到风险数据集市是整个风险应用的基础，下一步考虑进一步完善风险数据集市，完善数据模型，规范数据标准、进行数据治理，提高数据质量。同时制定与相关系统的数据对接标准，数据补录机制等，并基于数据集市完善风险指标监测及预警，风险报告报表，风险视图等,逐步完善全面风险管理体系，提高公司风险管理水平。

逐步将风控系统嵌入业务流程，将控制点前移，在业务系统中引入客户信用风险评级指标辅助决策。

第6篇：区块链技术的认识范文

作为异军突起的新生事物，近年来互联网金融一直处于不断创新和变革中，新潮迭起。一方面，联网金融正逐步深入社会生活，不断推动我国经济的转型升级和社会自由、开放，已经成为社会共识。另一方面，由于监管滞后和自律不足，许多并非真正的互联网金融服务平台，以“金融创新”的外衣为掩护，进行金融诈骗或者非法集资等非法活动。公安部数据显示，2016年一季度，涉及非法集资的立案数达2300余起，涉案金额超亿元案件明显增多；尤其是“e租宝”、“泛亚”、“上海申彤大大”、“中晋系”等恶性案件于近期内集中爆发，导致社会对互联网金融的质疑之声不断，加上 “三伪”（伪平台、伪专家、伪协会）盛行，经常一些不负责任的言论，致使社会广泛存在着一些不成熟和不理性的态度，很多人由三年前的趋之若鹜变成现在的避之不及，互联网金融正被快速地妖魔化和污名化。目前，互联网金融污名化的主要类型和表现形式如下：

1.创新失败论

为期一年的互联网金融风险专项整治工作已经在包括北京等地全面展开，众多小平台被淘汰也成为了事实。盈灿咨询、网贷之家联合的《P2P网贷行业2016年上半年报告》显示，今年上半年时间全国共减少了246家正常运营平台，预计正常运营平台数量仍然将进一步下降。野蛮生长的网贷行业将迎来“存量淘汰”阶段。对于诸如此类的情况，有人断言互联网金融的创新已经失败。

其实，任何事物都有其生命周期，但是在其刚出现的时候，就说它要退出，明显是时机把握和判断不太妥当。在专项整治后，近期的监管政策会给其带来较大压力，预计互联网金融领域优胜劣汰将加剧，但此阶段是真正去伪存真阶段，而规范发展的互联网金融企业或迎来壮大契机。

真正的互联网金融在中国才开始，尤其是作为一个全球性的浪潮，仍将蓬勃发展。当前中国的互联网金融只是向规范发展迈出了第一步，不是发展过了，而是发展不足，远远没有到结束或者消亡的阶段。

2.新词替代论

国外高盛、富达等全球顶级的传统金融巨头向科技公司转型， Fintech概念全球大热，已经成为国内互联网金融企业跟风的目标，像理财范、积木盒子、京东金融、宜信等平台也定位为金融科技公司。有人认为，随着金融体系融入更多元的科技因素，如智能机器人、VR、生物验证技术等，互联网金融一词就显得捉襟见肘了，从金融业态发展与更替的宏观视角上看，金融科技的概括性更强，有望取而代之。同时，国内互联网金融监管收紧， P2P平台转型寻出路。为此，甚至有一些企业和专家急于撇清不规范甚至违法的行为导致的行业被“污名化”，认为中国的互联网金融已经病入膏肓，必须让位于Fintech，改头换面才能重获新生。

事实上，任何事物都有本质性。互联网金融会从2013年伊始，即从中国发力到全球互动，Fintech是西方世界回应中国互联网金融热潮，是新技术引领下的一个潮流，与中国互联网金融的本质及主要的形式一致。目前我们面临的金融变革，是新技术革命驱动下的金融创新，具有全球性、技术性、数字化等共同特征，是以新的一代信息通讯技术为代表，涵括了大数据、云计算、创新平台、移动互联、物联网、区块链、人工智能等宏阔的技术领域。这些不断迭代和升级的新技术浩浩荡荡，遍布我国国内外各个角落，不仅影响着传统的实体产业，也影响着金融等过去称之为虚拟经济的部分。今天这种革命也才在进行之中，互联网金融作为其中的一个领域，只是我们看到的非常少的层面，有足够的未来和发展空间。名称只是个符号，不是可以隔离污名化的金钟罩，为撇清历史问题而将简单将名称由互联网金融替代为Fintech的做法，不利于总结行业发展过程的经验教训，也不符合我国的行业发展现实需要。

3. 历史虚无论

很多人认为2013年是互联网金融的元年，主要是基于有人对当年业界巨头联手合作试水互联网金融而提出一问，并将其定位为互联网金融产业聚合聚变之年：“2013年，网络逆袭，成王败寇，历经十余年酝酿的互联网金融产业爆发在即，其能够颠覆传统的主流金融模式，开启属于自己的产业元年吗？”对此类现象，主流媒体积极跟进热炒。实际上，互联网金融发展历程中，2013年是媒体热点报道的元年，并非互联网金融创新的元年。这个元年是媒体给它的宣传定位，并不是产业或者技术的元年。

我们不可歪曲和否定的是，早在1998年央行科技司陈静关注到互联网金融将会影响中国的金融，主要应用计算机信息技术等进行打造升级，通过央行构建了一些新的技术支持平台，从而把运用互联网技术打造的传统金融叫做互联网金融。而后专业报告《历史的脚步》，主要从互联网金融服务的发展对我国金融业产生的深刻影响、电子商务网上支付、网上银行、人民银行在互联网金融服务方面开展的相关工作四个方面介绍了1998年至2001年互联网金融服务及其在我国的发展，从而澄清了很多谬论。

互联网金融的概念和相关的研究，比通常所说的还要早很多，社会上普遍说互联网金融是2013年才出现，或者说是2003年伴随支付宝而出现等说法不准确，不符合历史事实。尊重互联网金融发展的历史，我们需要坚持一切从客观历史事实出发，将单个的历史事件放入我国这些年经济高速发展和社会进步的历史长河中去研读和理解。

4. 以偏概全论

很多人认为互联网金融是以P2P、众筹为代表，以至于流行误导老百姓的“线下P2P”的说法，很多的研讨会、媒体报道也不自觉地就把伪P2P当做P2P的标签，而把P2P当做互联网金融。事实上，我们要划清的界限和澄清的事实是，互联网金融不只以P2P、众筹为代表，而是以电子银行为起点，包括互联网银行、互联网保险、互联网证券、互联网基金、互联网消费金融、互联网支付、互联网借贷、互联网征信、互联网风控等将近十多种类型和模式的广泛领域。

从2003年开始，因电子商务发展的需要出现了支付宝、易宝支付等电子支付，互联网金融是从电商领域中孵化出继而进入民间领域，发展起来的基石是支付，2007年在中国因互联网技术和民间金融结合而出现的P2P借贷和股权众筹，从来就只是互联网金融的一个支流。2015年7月十部委联合的《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》中，P2P、众筹也只是其中列示的互联网金融业态的一小部分。互联网金融本质来讲是金融的一种新业态，与让人谈虎色变的伪P2P等存在本质区别。 互联网金融去污名化的对策

“污名的施加是社会建构的过程”，认识不清、不规范甚至违法的行为导致“污名化”现象严重，使得互联网金融的社会形象遭到严重的破坏，同时也使得众多从业者承担着巨大的心理压力，并通过互联网迅速地传染、深刻影响整个生态。这是互联网金融行业亟待解决的问题和瓶颈。2016年乃至“十三五”期间，我国互联网金融规范发展的要求愈加明确。研究互联网金融的污名化理论的意义在于探寻去污名化的策略。要正确看待互联网金融就不能与一些行业污点混为一谈，更不能依据偏见而影响相关政策制定和执行。因此，我们对于互联网金融去污名化提出如下对策建议：

第一，厘清概念界限

对于互联网金融的基础理论研究亟待加强。互联网金融的概念现在还相对模糊和宽泛。但是基本边界应该清晰划定。我们认为，互联网+非法集资不等于互联网金融。非法集资早已有之，不是因为有了互联网才出现，也不是因为互联网才变得更加恶劣，是因为有了互联网才会更加容易检测到和参与其中。现在有了互联网，可以随时查资料来了解哪里有非法集资和非法集资的情况怎样，所以互联网+非法集资不是互联网金融，而是非法集资在互联网上的一种延伸。要打击非法集资，但是不打击互联网金融，在互联网上的非法集资还是非法集资。

互联网+金融诈骗也不等于互联网金融。金融诈骗也早已有之，在没有互联网金融之前金融诈骗更为恶劣。通过互联网的验证，信息不对称的现象有了较大的改变。有了互联网，骗子可以更快和更多一些对互联网没有经验的人进行诈骗，而对有经验的人来说有了互联网，则可减少被诈骗的概率。

互联网+金融创新才等于互联网金融。过去认为互联网+金融不是互联网金融。例如之前在网上售卖基金销售，直到余额宝将其变成一块钱可以理财的产品时，才变成了草根可以参与的互联网金融创新，并迅速红火起来。现在互联网金融平台出问题的关键是因为没有运用技术和真正的创新，而在做互联网理财或者互联网理财计划、有集合资金形成资金池，都存在非法集资嫌疑。

第二，坚守三线准则

互联网金融要有底线。现在法律明确规定的、非法集资底线和不能形成区域性的金融风险以及系统性的金融风险底线，是法律底线和风险底线，也是政府监管部门的明确规定。

互联网金融要明确政策红线。政府一直鼓励创新，但是对于创新的政府红线，央行以及其他的监管部门通过白皮书、各种会议的和一些文件等等是在不同的阶段发挥作用。

互联网金融划定业务的界线。互联网确实是一个跨界集成很多边界的一种新的形式，但是掌握这种界限，还是一个基本功，特别是要掌握一个业务过程中的产品所连接的经营者与消费者全力与义务的界线。

第三，创新治理手段

第7篇：区块链技术的认识范文

关键词:智慧物流；区域；发展

一、智慧物流的含义、发展背景、现状及趋势

智慧物流就是传统物流与信息物理系统(CPS)相结合，是信息物理系统应用于物流领域所产生的一种新型物流业态。信息物理系统(CPS)是融合了互联网、物联网、大数据、云计算、人工智能、区块链等技术形成的技术体系，是物质世界互联互通、虚实融合的智慧系统，这个系统的产生与发展，给社会及国民经济各行业带来了巨大冲击，推动着包括物流业在内的各行业的发展创新。智慧物流的提出最早源于IBM(国际商业机器公司)公司2008年提出的“智慧的地球”概念，最初理解是在物流运作的各个环节都以信息技术为基础、纳入信息系统的控制之下，实现系统全面的感知、处理、调整，使物流更好地服务于社会。随着物联网(IOT)技术的发展与应用，我国于2009年提出了“智慧物流”概念，开始了智慧物流的探索与发展。随着“智慧物流”三大核心系统的发展，2017年以来，智慧物流已经成为业界高度关注的话题，无论是电商企业还是物流企业，都开始大力发展智慧物流。特别是各级政府也认识到智慧物流的重要性，开始推动智慧物流的发展。2009年国务院提出了“感知中国”建设战略，物联网被正式列为五大新兴战略产业这一。2010年，“智慧物流”入选物流业十大关键词。2016年，国务院常务会议决定“要推动互联网、大数据、云计算等信息技术与物流深度融合，推动物流业乃至中国经济的转型升级，这是中国物流业的‘供给侧改革’”。这标志着智慧物流的发展上升到国家层面。物流业是应用物联网技术最主要的行业，随着二者的深度融合，智慧物流已经进入全面发展的时代。主要表现在以下几个方面：一是信息感知、采集的技术与产品全面应用。仓储盘点、物流分拣、快递收件与配送等领域手持终端已经全面普及。特别是在快递领域，手持终端设备正在向与手机融合、小型化化方向发展。2018年物流领域手持终端产品产销量同比增长30%以上。二是人工智能技术得到深度探索与初步应用。物流机器人全面发展。仅2018年销量增长至少在2万台以上，同比增长50%以上。无人机、无人仓、无人港开始出现并快速发展。无人机配送网已经在江苏、陕西、云南、广东等地尝试常态化配送，预计目前物流领域参与货运、配送的无人机有1万架左右。从企业看，京东于2018年2月获得民航西北地区管理局的授牌，成为陕西省无人机航空物流多式联运创新试点企业，也是国内第一家以省域为范围进行无人机物流配送的国家级试点企业。2018年3月，京东无人配送站开始运营，可以实现无人配送中转。2018年3月，顺丰速递获得中国民用航空华东地区管理局无人机航空运营(试点)许可，可以在指点的授权空域内商业化运营。同年5月，中国邮政EMS水陆两栖无人机试飞成功，“饿了么”获准开辟中国第一批无人机即时配送航线，目前已有17条无人机航线，覆盖面积达到58平方公里。等等。无人驾驶货车开始上路进行测试，“无人配送车”开始在特定区域常态化运营，并在繁忙的市区继续进行配送测试。在青岛、厦门、上海，无人港码头空无1人，巨大的集装箱被稳稳抓起、平移、放下，无人驾驶车辆来回穿梭运输。三是仓储智能化水平不断提高。全自动化仓储系统已经日趋成熟完善，仓储系统是到目前为止物流智慧化水平最高领域。特别是在制造业物流领域，无人的全自动化物流系统发展最早，由于产品品类简单，产品包装标准，智慧无人化仓储已经越来越普及。四是大量物流装备已经接入互联网。据有关媒体报道：到2018年底，全国已有600多万辆道路运营车辆、近4万辆邮政和快递车辆、3000多座内河导航设施，近3000座海上导航设施使用北斗定位导航。使用GPS定位导航的货运车辆估计更多。这些接入互联网的货运车辆，以信息互联、设施互联带动物流互联，推动了智慧物流的发展。五是货运互联网吸引了大量资金投入。利用物联网打造的车联网，实现了货物运输的透明化管理，实现了货运资源优化整合与最佳配置，降低了车辆空驶率，提升了货物跟踪与追溯的信息化水平，是近几年来物流领域资本投资的热点，吸引了大量资金投入，资本聚集已呈饱和状态。目前，5G应用已经开始试点。随着人工智能的不断发展，传统物流领域各环节的自动化、智能化水平将迎来快速发展。

在制造业物流领域，自动化立体仓库、自动输送分拣系统、装卸、搬运机器人等将高速增长。物流系统网络化、智能化水平不断提高，将成为工业互联网的一部分。在电商物流领域，手持智能终端系统、智能终端自提货柜快速增长。在物流配送中心，智能拣选系统、机器人等也快速增长，智能化、网络化水平不断提高。在信息系统领域，大数据、云计算等与物联网不断融合，成为引导电商物流配送、整合物流资源、建立物流网络的神经系统。云仓储系统将得到较大发展。在商贸物流领域，仓储业转型不断升级，智能物流系统快速发展。带托运输、按托盘进行货物的定位与追踪、按托盘订货交货将快速增长。智能周转箱循环共用系统增速较快。在智能追溯领域，各项感知技术和自动识别技术如RFID、视频技术、传感技术、条码技术等应用更为广泛。物流技术装备的可视化、智能化水平不断提高，发展空间巨大。在“物流业+物联网”创新方面：智慧物流操作系统将开始应用，并推动全面的创新与升级。人工智能在物流系统各个环节得到应用并不断创新。区块链技术与物联网不断融合，推动供应链金融等领域应用与创新。物流领域大数据计算模式将不断创新，边缘计算、雾计算出现，会朝着实时/离线计算融合方向发展。机器视觉技术应用更为广泛，在仓储自动化、管理智能化方面发挥更重要作用。仓储柔性自动化系统和作业模式不断成熟，相关技术标准将得到全面推广。

二、智慧物流得到高度重视的客观必然性

智慧物流的产生源于物联网在物流领域的应用，目前尚处于研发推广期，还没有发展到大规模的应用阶段，之所以受到高度关注，在于：

(一)这是物流业在国民经济中的地位决定的物流业在国民经济中被定位为基础性、战略性、先导性产业，是融合了运输、仓储、信息、金融等产业的复合型服务业，在国民经济中处于十分重要地位。对于其重要性，有专家学者曾这样论述：在一个城市甚至一个地区，可以没有工业、农业，但绝对不能没有物流业。国家也十分重视物流业的发展，从出台《物流企业分类与评估指标》，到印发《物流业发展中长期规划(2014-2020年)》，再到《关于积极推进供应链创新与应用的指导意见》，既彰显了物流业的重要性，也为物流业的又好又快发展提供了政策支撑。

(二)这是解决我国物流业目前存在问题的必然途径我国虽是世界第一物流大国，但也存在着物流成本高物流效率低的突出问题。据统计，我国的物流成本占GDP的比重在14%左右，而欧美等发达国家则在8%～10%之间。存在这一问题的主要原因，主要在于物流各个环节存在信息不对称、资源利用率运营效率低、人工成本高等诸多因素。要解决这一问题，必须推进互联网与物流业的深度融合，利用现代信息技术，整合集约物流各环节资源，不断提高运营效率降低运营成本。同时加大物流设施装备升级改造力度，提高物流机械化、自动化、数字化水平。

(三)这是信息化时展的客观要求信息时代信息和信息化是社会发展的基本动力，数字化、网络化、电子化是信息社会新的经济运行模式。《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》以来，各行业各领域与信息化的融合不断深化，转型升级不断加快，信息化助推经济发展的作用凸显。在社会信息化水平日趋提高的环境下，物流业智慧化水平水涨船高是客观必然。

三、区域推动智慧物流发展的对策建议

智慧物流的发展显然还处于初级阶段，还很不充分。尽管如此，智慧物流发展不平衡的问题已经显现。这种不平衡主要表现为，东部、南部等经济发达地区的物流企业的智慧化水平明显优于中西部、北部等经济欠发达地区。既使在同一行政区域内部，经济条件优越的地方物流企业的智慧化水平也高于经济条件弱的地方。为了不输在“起跑线”上，各地政府不同程度地把推动智慧物流发展提上了议事日程。根据多年来的学习、考察及思考，同时借鉴了有关专家学者的研究成果，对各级政府如何引导推动本区域内智慧物流的发展提出以下建议。

(一)推进行政管理体制创新从业务角度看，智慧物流涉及工信、交通、商务、科技等部门。从现行的管理体制看，对物流的管理却比较分散，各地政府主管部门并不统一。有的发改部门管理，有的交通部门管理，有的商务部门管理等等。这种多头管理的方式，造成了管理职责不清晰、投入分散、办事效率低下、信息不对称等问题，不利于智慧物流的发展。为了解决上述问题，需要将管理物流的职责进行集中。为此，有的地方政府成立了物流局(办)，作为政府管理物流的职能部门，有的地方成立了物流工作专班，将过去的分散决策、分散投资统筹起来，为物流企业发展提供最优的资源、最短的流程，全力引导推动智慧物流有序快速发展。上述创新做法，取得了较好效果，值得各地学习借鉴。另外，最好将既懂信息化又熟悉物流运作的专业人才充实到行政管理队伍中，用专业的人管专业的事。

第8篇：区块链技术的认识范文

［关键词］人工智能；包装专业；人才培养转型

人工智能时代，是继农业革命、工业革命后，人类现代社会的第三次浪潮时代。以人工智能、大数据、物联网等为代表的新技术、新应用应运而生[1]。包装产业作为典型的传统产业，人的操作技能与经验曾发挥着决定性的重要作用，对生产效率、产品质量等有着重要的影响。然而，随着包装产业向绿色化、数字化、智能化、融合化的技术升级与转型，企业的岗位设置和人才需求也正在发生巨大变化[2]。为了深入了解包装相关产业的转型，深圳职业技术学院传播工程学院会同中国印刷科学技术研究院针对四类包括包装印刷生产企业、包装设计公司、设备制造企业和终端品牌客户在内的28家大中型代表性企业开展了“人工智能时代包装人才需求的调研”。本文将结合这次调研结果，探讨人工智能时代高职院校包装专业人才培养转型。

一、包装相关企业用人现状分析

根据调研数据分析，对于包装印刷生产企业，人员占比最大的是印刷生产人员和印后加工人员，这体现出目前我国包装印刷生产行业的现实情况，即印刷生产及印后加工自动化、数字化、智能化水平都处于较落后的状态。但随着数字车间、智能工厂的建设，印刷生产、印后加工、质检、仓储物流岗位将更多地被智能化设备所替代[3]，因此这些岗位的人员需求度将逐年降低。对于包装设计公司，人才需求主要集中在策划及包装创意设计人员，且设计师岗位工作目前受到人工智能技术的冲击较小。这也说明在人工智能时代，设计师岗位结构变化不大，因为设计岗位属于智力劳动型岗位，对设计师的专业知识和创新能力要求较高。作为包装印刷企业服务商的设备制造企业，其主要人员岗位均集中在产品研发人员、产品生产人员及售后服务人员。在这次人工智能技术革命中，设备制造商将发挥着重要作用，其产品要满足智能化的需要，就必须掌握并应用人工智能相关的技术，所以未来其产品研发岗位必定是设备制造企业的核心岗位，且对人才的要求较高，需求较旺盛。而对于最受毕业生就业喜欢的终端品牌客户其产品研发人员的比例远远高于前三类企业，产品研发人员一直是终端品牌客户关注的主要岗位，未来需求也将保持稳定。在调研中我们还发现，除了上述固有岗位结构变化外，对于包装类企业在人工智能时代也将催生一批新的就业岗位，如IE工程师、智能设备操作员、云服务平台运维人员、智能化信息管理人员、智能化物流管理仓储人才、智能化服务平台的运营人员等，这些新岗位的出现为包装高职教育提出更高的人才培养要求。

二、人工智能时代对包装专业高职人才培养提出的新要求

人工智能时代，技术创新不断涌现，包装产业结构也随之调整，在人才知识结构和专业技术能力要求两方面对包装专业高职人才的培养提出了新要求。

（一）人才知识结构要求

根据调研数据分析，从企业选择数量来看，人工智能时代，包装专业人才需要具备的知识，按照占比排前的依次为“包装策划与营销知识”“包装结构设计”“智能包装技术”“包装造型设计”。在人工智能时代，包装专业人才需要跨界融合的趋势越来越明显。作为一个包装从业人员要不断强化市场营销意识，根据包装产品的属性与特点，结合市场与消费者需求进行设计开发，并将功能、结构、装潢、材料、生产工艺等方面的因素同时考虑，进行针对性、多样化包装设计。例如，包装设计已由单品包装转为系列化的包装设计，一套茶叶包装可扩充为茶叶包、茶叶盒、茶叶手提袋等多种包装产品。另外，人工智能时代，智能包装必定成为包装行业的主流趋势，因此，日常工作中，包装设计师在保留包装产品基本功能后，还应设法提升产品的附加价值，进行品牌推广的同时需增加感知、监控、定位、记录等相关信息的辅助包装设计功能，帮助客户对产品流通全程进行跟踪、监控，以提高供应链整体效率，使客户安心放心使用产品[4]。与此同时，包装专业人才还应具备数据统计与分析、AR/VR/HTML5等新技术知识，可以帮助包装设计师了解消费者的心理动态，设计出更符合消费者需求的包装产品。

（二）专业能力要求

人工智能时代，随着客户需求的提高、包装承载功能的丰富，包装相关企业对于包装专业人才的能力有更高的要求，各调研对象对必备能力的选择，从选择的数量上来看，对于包装专业人才必须具备的能力排名靠前的分别是“对市场品牌的敏感度与审美”“包装造型与外观创意设计能力”“包装产品策划能力”和“包装结构设计能力”。这充分说明包装专业人才属于智慧型人才，需为客户提供品牌策划与设计方案。为此，首先要了解客户需求，对设计品牌的起源、特点及标志有一定认识，才能正确、清楚地进行需求定位；其次才是设计环节。而人工智能时代，包装专业人才的竞争，将不再局限于纸面上的设计图案，创新思维将成为当前包装策划设计人才的核心竞争力。

三、人工智能时代高职院校包装专业人才培养转型建议

人工智能等新技术与包装产业的融合对包装教育提出更高的要求和人才培养规格[5]。高职教育作为一种比其他教育类型更贴近市场、更注重实用性的教育，需要及时调整专业定位和人才培养目标。

（一）专业定位

高职教育以市场和就业为导向，企业需要什么样的人才，我们就应当培养什么样的人才，从前面的调研数据可知，无论是知识结构还是能力要求，策划和设计都是最重要的两个点。包装策划指根据产品特色与生产条件并结合市场与消费需求，对产品的市场目标、包装方式与品牌定位进行整体方向性规划定位的决策活动。包装设计则是一个大设计概念，包含装潢设计、结构设计、造型设计、运输包装设计、工艺设计等[6]。目前包装人才培养方面各院校更多偏重于设计、技术方面，而忽视了策划。未来，整个行业对具有市场数据分析、文案写作、创新思维、市场营销的策划类人才将有更多的需求。包装人才，策划先行，包装专业需在策划类课程建设、师资培养等方面投入更多精力。

（二）人才培养目标

包装产业的融合性特点使得包装专业人才跨界融合的趋势越来越明显。未来，行业将更需要能提供包装整体解决方案的复合型高技术高技能人才，因此在人才培养目标的制订上将体现以下三个方面的特点。1.具有跨学科、跨专业知识背景调研数据显示，包装企业从业者往往身兼数职，需要同时掌握多种专业知识和业务知识。例如包装策划人员，一方面要有市场营销知识和品牌推广能力，对于客户消费心理有基本的分析和判断；另一方面还需要具备设计思维和设计技能，同时还应对各种包装材料、包装形式、包装工艺有深入了解。因此包装人才培养，不仅要具备包装设计、包装材料、包装工艺等知识，还要具备计算机软件应用、市场营销等方面的知识和技能以及人工智能基础知识。2.具有运用大数据分析、人工智能、物联网技术的能力目前包装企业还面临设备操作智能化水平低、数据信息交互机制缺失、生产劳动强度大的局面。为了更快地推进包装企业的智能化，实现高质高效，包装企业现阶段更需要一批既懂包装专业知识，又精通大数据分析、信息化、网络化、智能技术的技术型人才。包装专业人才同样需要运用大数据分析客户需求、客户喜好，同时能够将人工智能技术、物联网、区块链技术引入包装设计中，发展智能化包装。3.具有创新思维创新是企业发展最核心的动力，从前面的调研也可以看出，在人工智能时代，创新技术和创新设计已经成为企业的第一核心竞争力，特别是作为包装专业人才，需要通过策划、创意设计进行包装的创新以满足功能上的新要求和视觉上的新鲜感。没有创新思维，就像无本之木，没有办法实现包装在功能、形式、外观、材料等方面的创新。企业首先看重的就是创新思维，其次才是专业能力。高职院校应在平时教学中注重培养学生基于专业知识的发散思维，通过各种竞赛锻炼创新实践能力。应积极组织学生参与“包装之星”“世界之星”“全国包装设计职业技能大赛”等科技竞赛，以赛促学，以赛育人，参与设计专题讨论交流，切实提高学生的专业素养和培养质量

四、结语

第9篇：区块链技术的认识范文

关键词：数据管理数据安全技术手段

1数字经济时代企业数据安全面临多重挑战

当前，云计算、大数据、区块链、人工智能等技术创新和应用创新不断赋能经济社会各领域，新产品、新业态、新模式不断涌现，数字经济的内涵和外延不断丰富。数字经济发展的同时，也带动了数据的产生、流通和应用更加普遍和密集，使企业数据安全防护面临新的挑战。

1.1新设施带来的安全挑战

网络基础设施是国家、企业和个人核心数据的载体，是数据安全保护的重要基础性环节。从网络基础设施的传统界定范畴来看，主要包括存储设备、运算设备和其他基础软件等。然而，随着新技术新业务的发展与创新，数据基础设施的范畴不断扩展，数据中心(IDC)和移动终端等集成了存储、运算以及基础软件的功能，成为日益重要的数据基础设施，也开始面临越来越多的挑战。一方面，攻击者更多的将注意力集中到存储海量数据的云计算数据中心，其遭遇DDoS攻击的占比达到70%。另一方面，信息泄露事件频发，数据泄露和丢失已成为数据中心面临的巨大安全风险。根据RiskBasedSecurity公布的数据，2019年已经发现超过3800多起数据泄露事件攻击了企业或者机构，并且在过去的四年里增加了超过50%。

1.2新技术带来的安全挑战

分布式计算存储、数据深度挖掘及数据管理可视化等新技术能够大大提升数据资源的规模存储和处理能力，但也给企业数据的防护带来了新的挑战，云计算和多业务融合是其中显著的代表。首先，云计算的主要特点是采用了分布式的存储和计算，该方式能够有效防止个人数据在本地出现大规模泄露，但目前黑客已经可通过分析信息分片的方式，对被分割的原始数据进行复原。其次，随着多项信息通信技术的融合，新型业务的复杂度进一步提高，也带来了更加复杂的应用安全风险，使得原有的安全防护技术和体系难以应对。对于单一的技术而言，通常已经形成了比较完善的安全解决方案，而随着多项技术的交叉融合，针对单一技术的解决方案可能不再有效。例如，英特尔处理器在2018年5月初，又被曝出发现8个新的“幽灵式”硬件漏洞，攻击者可以窃取运行在同一个物理内核的另外一个进程的隐私数据，显示出云主机系统与虚拟机之间的兼容问题。

1.3新应用带来的安全挑战

数字经济时代的新应用主要体现在信息通信技术与交通、金融、医疗等领域融合所产生的新的互联网应用、平台和场景，如自动驾驶、网络约租车、智能投顾等。计算机信息技术对大数据的收集、储存、归类、处理及分享创造了更加方便和灵活的方式，许多企业决策、问题分析、模型构建等问题都要借助大数据分析来实现，大数据在各个领域的广泛应用，不仅有助于提升各个领域的工作效率，同时也对计算机网络信息安全的防护和管理带来挑战。首先，垂直行业线下管理机制自成体系，不同部门各司其职，在互联网引入后，部门间的监管职责边界较为模糊，已有线下管理职责发生交叉，目前尚未形成广泛认可的监管体制框架，给新业务的安全管理带来挑战，网约车平台监管就是明显的例子。其次，数字化生活、智慧城市、工业大数据等新技术、新业务、新领域创造出纷繁多样的数据应用场景，使得数据安全保护具体情境更为复杂。最后，企业隐私保护的安全责任更加突出，近年来各类隐私泄露事件层出不穷。据英国科技研究机构报道，Facebook公司于2019年12月再次出现数据泄露问题，超过2.67亿用户数据被泄露，任何人都可以直接访问该数据库。这反映出了互联网平台企业在确保数据多渠道流通的同时，需要更加注重保证数据的机密性、完整性和可用性。

1.4企业自身安全防护基础和意识不足

数字经济时代，虽然企业不断完善信息化相关手段和举措，但在利用新技术进行数据安全防护方面仍然比较被动。在基础安全防护方面，我国在芯片、系统中央处理器(CPU)、核心元器件等硬件方面仍然主要依靠进口，且尚未形成安全自主可控的软件系统生态，企业信息化建设在底部就面临安全威胁。在安全意识方面，企业重技术、重业务、轻安全的思想还普遍存在，过度重视信息化设备和技术，对于数据安全防护紧迫性的认识不够，影响了相关投入。根据相关数据统计，在企业信息化建设工作中，有超过50%的企业依然未设置防火墙，45.4%的企业未设置安全审计系统，超过60%的企业没有设置网络入侵监视系统。

2数字经济时代完善企业数据防护体系的总体思路

2.1明确企业层面的防护目标

对企业而言，最为关键的防护目标是平衡好国家安全、企业商业秘密、业务正常运行和客户合法利益这四方面。一是应满足国家相关法律法规对于个人信息保护、重要数据安全等方面的制度性要求，履行企业自身的合规义务。二是还应确保企业自身数据和用户数据的安全性、机密性、完整性、可用性。

2.2构建以数据为中心的安全防护体系

数据安全防护建设需要以“数据为中心”。具体而言，需要进一步明细数据来源、数据质量、数据生命周期、数据应用场景。基于此，构建起由数据安全制度规程、管理机制、技术手段组成的全面覆盖的数据安全防护体系，形成闭环管理链条。(1)数据安全制度是企业数据安全实践的指导。党的十八届四中全会提出有关全面推进依法治国的重要论断，要求坚持法治国家、法治政府、法治社会一体建设，实现科学立法、严格执法、公正司法、全民守法，促进国家治理体系和治理能力现代化。因此，企业数据安全制度和规程应建立在国家整体对于企业商业秘密、国家重要数据、个人隐私保护制度的基础之上，进一步根据企业自身业务流程，明确具体场景下的数据收集、处理、存储、使用、转移的规则和责任主体。(2)数据安全管理统筹是落实企业数据安全实践的关键。随着企业IT系统和环境的不断完善，运维服务、系统集成、数据存储的规模不断扩大，信息和数据安全对于企业而言愈发重要。在这种态势下，企业应着眼全局、把握细节，成立专门的数据安全管理机制，自上而下建立起相应的组织架构，确保企业数据安全的全生命周期管理的战略、制度能够有效实施。(3)数据安全技术手段是企业弥补数据制度不足的重要保障。技术的变化永远超前于制度的构建，新的信息技术不仅会带来新的安全风险，也是数据安全管理的重要辅助手段，为落实企业数据安全管理制度的总体目标提供技术支持。例如，云端技术将定义新的网络安全导向，近年来厂商积极研发新技术，未来将有更多企业和用户选择虚拟机间安全问题的解决方案；可视化工具能够有效洞察每台虚拟机的独立行动和互动，采用流量监控、应用识别及用户识别等技术，帮助用户鉴别是否存在攻击和非正常行为。

3企业开展数据安全防护实践的措施建议

数字经济时代，企业应进一步加强技术研发，同步完善各项管理措施，实现“技管”与“人管”的有机结合，实现企业数据安全管理的目标。

3.1技术防护措施建议

企业应按照数据收集、存储、传输、使用、共享、销毁这一全生命周期加强数据安全的技术防护。(1)在数据的收集环节，企业重点工作为对于数据进行分类、对于数据类型和安全等级进行达标。同时，企业还应将相应功能内嵌入运维管理系统，保证各类数据安全制度有效地落地实施。(2)在数据的存储环节，企业可以采取数据加密、硬盘加密等多种技术方式保障数据物理存储的安全性。对于企业在云端数据的安全，则应按照数据中心或云计算安全评估技术标准要求，严格根据数据类型进行对应的技术手段。(3)在数据的传输环节，企业重点工作包括采用加密或匿名化等手段对于数据进行处理。一方面，应通过非对称加密算法等不同技术手段对于数据传输链路或直接对于数据进行加密。另一方面，由于个人信息的收集、传输、处理标准较高，数据泄露风险日益严峻，企业还可通过算法等技术手段对于个人信息进行匿名化处理，再将相关数据用于流通领域。(4)在数据的使用环节，企业既可以沿用配置防火墙、数据加密等传统网络安全防护措施，也可以采用数据安全域、数据日志管理和审计等、数据流量异常监控等新的数据安全技术措施。(5)在数据共享环节，企业可加强对于共享第三方主体的背景审查，并且将共享和披露数据的具体场景与具体的数据安全域技术进行结合。此外，还可以构建统一的数据共享平台，采用许可或授权的方式对数据离开平台进行管理。(6)在数据的销毁环节，企业需要采用硬件或软件方式，实现磁盘中数据的永久删除和不可恢复，包括硬盘粉碎机、硬盘折弯机等硬件处理方式，以及多次填充垃圾信息等软件数据处理方式。