区块链技术的认知精选(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知主题范文，仅供参考，欢迎阅读并收藏。

第1篇：区块链技术的认知范文

乐观者认为，游戏和区块链具备天然契合的互补优势——一方面，游戏需要区块链技术助其实现装备的“确权”；另一方面，区块链也需要在游戏的包裹下打通现实世界里的应用场景，实现对第一批用户的教育。

不过资产打通后不可避免的金融属性，使区块链游戏蒙上了一层庞氏骗局的阴影，早期区块链游戏鱼龙混杂，不少玩家沦为等待被收割的韭菜……问题频发之下，区块链游戏能否挺过去伪存真的烈火，能否实现玩家心目中契约分明的桃花源，尚且需要时间的检验。

从一只“谜链猫”开始

“就是一只可以迭代进化的虚拟猫咪，最初有5万只初代猫，它们可以通过不断繁殖生产出各式各样的小猫。”DapDap游戏社区创始人Nike告诉《IT时报》记者：“现在这个游戏的玩家全世界有300多人，最热门的时候也不过一万多人。”

这款名为“谜链猫”的游戏，因为在以太坊上运行，大家更多称其为“以太猫”。尽管人们大多知晓这款游戏，但实际参与的人在全世界范围内十分稀少，原因在于其复杂的游戏交易流程以及与玩家现实财产的紧密联系。

在乐块游戏创始人宋阳眼中，谜链猫更像是一个可以进行收藏的手办。宋阳在玩这块游戏之初，买了几只猫，每天研究怎样才能生出更优秀的小猫，这个过程中他收获了非常多的乐趣。Nick同样是早期接触谜链猫的玩家，他回忆2017年末谜链猫风行的那段时间里，自己身边有很多朋友会买上一只初代猫送给女朋友或老婆，然后发个朋友圈炫耀——一只猫咪价格能达到几万元人民币。“简直就是炫富。”Nick笑着说：“如果我身边有人买了几只猫送给朋友，我们都会觉得他是土豪。”

尽管谜链猫的势头很快过去，如今这些猫咪也以接近500元人民币的价格被“圈养”在主人的智能合约上，但谜链猫掀起了一批以宠物繁殖和根据稀有程度进行竞价的游戏热潮，以百度开放的莱茨狗为例，养猫、养狗、养兔子，以太坊瞬间沦为“鸡犬不宁”的动物养殖场。频繁的动物交易拉升了此类区块链游戏的金融属性，不少人砸巨款进入动物“收藏界”，却落得无人接盘，空有一张动物图像存储在服务器上的下场。

谜链猫的创始人Benny在接受《IT时报》记者采访时表示，自己创作谜链猫的意图在于使更多人看到技术的价值。“人类学习的最好方法就是玩耍和实验，我们从小就这么做了，当我们成为成年人还是这样。”在Benny眼中，谜链猫是一个用于介绍区块链技术的优质玩具，正如由美国社交游戏开发商Zynga开发的Farmville游戏，帮助Facebook带来超过50%的流量，吸引国际上的用户注册Facebook并创建个人资料。谜链猫的目的，就是通过玩耍和实践使人认识到区块链的价值。

双面金融属性与“庞氏骗局”漩涡

深耕于区块链世界的人都明白，区块链自带金融属性，是因为其中的资产与现实资产间的可流动性以及区块链世界中的消费需求。这样的金融属性也导致一些游戏厂商正在精心设计有利可图的软件，试图在韭菜丛生的区块链原野分一杯羹。

Nick认为，区块链游戏整体规则抽象以后，其实与赌博非常相似。因为链上的东西有价值，游戏就是将价值通过规则进行流通，游戏有输有赢，所以这个过程就很像赌博。区块链游戏的某些特性也助长了传销和黑市的猖獗——对于黑市操纵者来说，这个市场具有匿名性，且跨境支付比较方便。在Nick眼中，这样的现象已经不是第一次出现，Nick告诉记者：“早在互联网诞生之初，创业公司只要加上一个‘。com’，就能融到很多钱。纳斯达克最开始就是互联网公司上去，经历一番泡沫的爆破，最终像谷歌、亚马逊这样的真金白银活下来了。”

很多区块链游戏创作团队认可区块链技术需要游戏，更甚于游戏需要区块链。在Benny这样的乐观者眼中，区块链借助游戏的糖衣飞入寻常百姓家，游戏使得区块链技术普及开来。但也有像Nick这样的悲观者认为，许多区块链ICO团队，需要游戏的落地帮助他们讲好下一个区块链的故事，帮助其获得更多的融资。“当前的大环境之下太多人热衷于割韭菜，故事要讲得更完满一点。”Nick 感叹道：“讲其他故事可能都落不了地，讲游戏是能落地的，因为游戏能做得出来。”

Nick相信，市场是一个去伪存真的过程，但是过程中难免有各种各样的悲剧发生。作为玩家，“游戏就是找乐子嘛，打麻将打不打钱都是乐子，如果怀着找乐子的心态去玩，输赢就没那么重要了。”在Nick眼中，如果每个人都抱着投资套利的心态去玩区块链游戏，那么游戏本身就不是真命题。

下一站，装备确权时代？

今年ChinaJoy期间，由ChinaJoy、Cocos-BCX、DappReview、INBlockchain在ChinaJoy期间联合的《2018区块链游戏产业白皮书》明确了区块链游戏的概念，即通过分布式账本、智能合约、共识机制等技术，实现将游戏规则写入“智能合约”，使其上链之后自动运行的游戏模式。这样做的目的是保证游戏不受包括开发商在内的人为干扰，确保游戏资产的所有权和自由流通，重构开发商与玩家关系。

反观当下，无论是网易、腾讯、盛大这些传统游戏行业巨头，还是各式各样的中小型厂商，大家纷纷把目光投向了区块链这片尚未开垦的土壤。究其原因，区块链游戏产业白皮书数据显示，在过去20年，尽管游戏行业作为朝阳产业保持了高速增长，整个行业目前游戏用户共5.8亿，市场规模2500亿元。不过其爆发式的增长和迭代，本质上是需求端与供给端的红利释放与变革所带来的双重波动影响。短视频等娱乐方式崛起使得游戏行业用户红利衰减，游戏生命周期缩短，再加上2017年两大寡头市场占有率高达76.2%，在新增市场中占有率95.8%，几乎垄断了游戏创业者的成功机会。

深耕于传统游戏行业十年有余的Neil是一家传统游戏制作公司老板，Neil认为当下正是发展区块链游戏的好时机。

Neil眼中的区块链游戏已经与谜链猫系列的宠物繁殖类游戏以及FOMO3D为代表的资金盘游戏有了很大区别。Neil希望玩家在游戏过程中无需了解区块链、通证、私钥等词语和概念，只需要按照和传统游戏一样的规则来玩，但是在玩的过程中，玩家能够感觉到这个游戏真的不同，游戏中的资产好像真的是我的，于是才了解到这些性能的实现其实是基于区块链技术。Neil眼中的场景，也就是出现在无数区块链游戏玩家口中的“装备确权”时代。

“这是一个非常舒服的过程。”Neil告诉记者，“你只要使用了区块链技术，那么价值就是天然打通的。用户不需要过多的认知和理解，就会发现这个东西属于他，没有人能拿走，用户从而也会更加有黏性，这也就是我们需要寻找区块链应用场景的目的。”

第2篇：区块链技术的认知范文

该如何审视越来越快速迭代的一个个热点？

星瀚资本创始合伙人杨歌被业内赞誉为最懂技术的投资人之一。从清华大学物理系毕业的杨歌经历了7次创业，在创业中磨练了多方能力，会写代码的同时又懂金融，善于从基础理论上推演商业发展规律。

转型投资人后，星瀚资本的成绩单上有了鲲云科技这样明星级的人工智能芯片企业、国内领先的农业规划种植平台企业甲加由，以及不久前与豆瓣音乐完成合并的流媒体原创音乐平台V.Fine等明星项目。

面对市场热点不断地快速切换，杨歌认为要从底层逻辑来冷静审视，方能不错失真正的价值，不盲目追逐资本泡沫。

一、AI大浪潮是一条上扬价值线

“AI是个大浪潮，跟互联网是一个级别的大趋势。虚拟现实、智能硬件、机器人属于其二级子行业。这个大赛道的发展一定会是长期可持续发展的。”

杨歌认为，不能把AI简单的等同于区块链、小程序或是共享单车这样的行业热点来放在一起看待。相对于其他热点，AI是真正意义上继互联网之后的一个大趋势，其影响的领域将层层渗透，就如互联网对信息、游戏、购物、出行等领域的改造一样，这是一个长期昂扬向上的价值增长趋势。

而去年的图像识别、语音识别，包括自动驾驶等等都是围绕AI价值增长曲线波动的一个个热点。自动驾驶虽然很火，但还需要在数据、场景上完成优化并找到更优解决方案，才能在市场中应用，图像识别、语音识别则在商业化应用的初级阶段，还并未找到真正突破的应用爆发场景。

今年，AI似乎被区块链、小程序等热点抢了风头，主要源自于大众对AI的认知还需进一步深化，在AI方向有所布局的企业预期AI的话题性和功能性能为其产生价值。结果实际应用落地并没有市场期待的那么快。

“AI是你拿任何一个既成的模块都没法直接用的，需要根据场景一个个算法去运算，CNN、遗传算法、LSTM、优化算法等你可能都要试一遍，再进行算法简化、调优，才能有一点点效果。这个周期非常长，不像互联网网站的建设，无论是旅游的还是卖东西的，都是前端、后端的框架搭建起来就能看到效果。”

二、不要盲目低估AI的复杂性

杨歌认为，目前市场对AI的认知相对简单化了，好像自动驾驶的实现指日可待，期待指数过高。而实际上AI的算法变化、搭建框架、落地方向等都是非常难的。

“我认为人工智能目前所需要解决的难点有以下几点：第一点是算法的变化特别快，组合越来越复杂。神经网络之后有对抗神经网络，基于神经元的卷积神经网络之后又提出了最新的胶囊神经网络（CapsNets），不断有新的算法产生，有些算法甚至连TensorFlow（谷歌第二代AI学习系统）都不支持。

第二个问题是人工智能与商业需要强耦合性。即必须要非常深度地了解关于算法的特性，同时还要了解商业场景，只有把对商业场景的理解转成算法语言，才能实现。而这并不是找到一个算法工程师就可以实现的简单过程。

例如，用CNN来做人脸识别、图像识别有效，但对自然语义理解就未必，实际自然语言理解中有很多上下文远距离相关的信息，需要LSTM来训练就更有效。”

三、AI距离C端应用还很远，TO B的商业化才刚刚开始

鉴于AI本身的复杂性，杨歌认为AI正在处在摸索成长期，底层技术基本上已经成熟，但是商业化过程还不是非常明确。

“五年之内，我认为AI的爆发点是在To B的应用上，就是基础层结构化数据的优化处理。”

杨歌将AI分层三层结构：底层是算法、芯片等；中间层是图像识别、语音识别、自然语义的识别、运动机能识别等；最上面的应用层则涵盖了自动驾驶、机器人、智能音箱、量化金融、AI教育等等。

目前，应用最广泛的图像识别、语音识别公司如科大讯飞、商汤科技、旷视科技、思必驰等业内领先企业，杨歌认为这些公司研发的中间层模块，很难独立形成商业场景，必须和应用层结合才可以。

据了解，目前这些公司在车载、音箱、安防、翻译机等方面进行了初步的商业化落地尝试。例如，智能音箱大多只能实现简单的对话和语音识别调用，远未达到无障碍的人机交互程度。

“这些场景的入口模块都需要完整的、完全标准的算法模块层，中间模块层，就是说语音识别、语义识别都需要非常精准，无论是器械，还是一个机器人，都需要中间算法模块层要非常成熟，同时需要底层芯片层也需要很成熟。

我预计大概五年之内，中间的模块层就能基本上成熟，在这个层面上一旦技术成熟，就会促成应用层的大爆发。应用层首先爆发的就是机器人，工业机器人会形成大范围的改造，家用机器人会高度的智能机械化。”

杨歌认为，AI的使用最重要的在于两点，一方面是要有成熟的海量数据，另一方面是要对场景问题进行精准的模型化设计。

智能驾驶虽然具备明确的使用场景，但场景模型化的算法方案却很复杂，另外也不具备已成型的可供训练数据集，需要模拟真实场景长期积累数据，目前在上述的两个必要方面都不具备优势。

“在未来的几年中，AI势必会爆发在量化金融、物流仓储大数据、有数据积累和标准的传统产业升级、以及机器人运动行为学习等方向中。”杨歌称，对于数据积累成熟，模型化场景清晰明确的行业，人工智能将会带来更多创新性的颠覆，这也是星瀚资本投资的主要方向之一。

“量化金融方向已经在爆发前夕，就差临门一脚。但这个行业大型公司主要在国外，中国在做量化金融的公司还有待壮大。”

四、如何正确看待小程序热点？

随着腾讯对小程序的开放进程加快，小程序近期形成了一个市场热点，多家依托小程序生态的创业公司都先后拿到了融资。

但杨歌认为，小程序只是微信生态的一个小模块，很难像互联网一样孕育百亿级别的商业模式，也很难形成一个大风口。

“小程序是微信缩短流量分发步骤的尝试。从PC互联网到移动互联网的经验都是，只要缩短了流量分发的中间步骤，就会带来流量的红利爆发。典型是微信支付对支付宝的超越，微信支付之所以后进入，但快速爆发超越支付宝，就在于微信支付无需跳出微信就可以直接使用，缩短了用户使用的路径，省去了切换的步骤。

但实际上，用户对这种通过缩短使用路径获取流量的逻辑已经有些疲劳了。今天很难说在微信中下拉菜单找到一个小程序定外卖与直接打开外卖软件，哪个让用户觉得更方便。”

杨歌认为，旧日那套通过缩减用户使用步骤就能获取流量红利赢得商业变现的逻辑已经达到顶峰，互联网已在一个潮流褪去的通道里，区块链可能是互联网后半程最后的一次小浪潮。但目前市场上运用区块链的投机行为过多，真正的商业价值还未展现。区块链也将成为AI爆发前的基础，承前启后。

五、无人店的商业形态需要打造合理的成本模型

无人货架、无人便利店风风火火热闹了一年，但随着行业内得到资本助力的几家企业相继爆出裁员、业务缩水等负面消息，市场似乎对无人零售这种商业形态陷入了一种迷茫，很难看清其真实价值。

杨歌观察了一年则明确表示无人店的商业形态需要打造更为合理的成本模型，其逻辑有两点：

第一， 杨歌认为末端最后一公里的配送和分拣成本太高，太复杂，还是完全依赖人力。目前市场上几乎很难看到在这一块做到成本可以覆盖的团队。

第3篇：区块链技术的认知范文

作为世界上最资深的开源代码提供商，红帽公司年营收已经突破20亿美元，4次登上《福布斯》杂志“全球最具创新力企业”。最新一次的榜单上，红帽名列第25位。上榜企业的排名依据是其创新溢价：公司市值与来源于现有业务的现金流净现值之间的差额。

这种由瑞士信贷HOLT提供的专有算法，将差额归结于因创新而产生的溢价，反映了市场对“创新”价值的认可。而对于技术领域的企业，开源正成为创新的关键推动力。原因何在？

以红帽这家开源企业为例，其商业模式简而言之就是将开源社区的项目产品化，使普通企业客户更容易消费。即核心代码来自于完全开放的社区，每个人都可以看到并使用。但对于要求稳定性、安全性、快速响应的企业用户而言，这种免费的代码并不够好。有了源代码，如何与自己系统相结合、增强功能、调试故障、对接应用？这是企业用户的需求。

这时候，红帽公司上门表示：我可以负责解决所有这些问题，并提供持续的支持。客户预定一年或者几年的服务，红帽则负责结合企业的需求，将免费的源代码加工为具体产品应用，并提供从开发到质量测试，直至交付和后期维护服务。

为了保持技术的先进性，开源社区每6个月就会进行一次版本更新，这对绝大多数用户而言都太过专业。大量的人力财力投入要求及常换常新的技术壁垒，使得企业往往选择与红帽这样的公司合作，《财富》500强公司中，有90%以上都依赖红帽公司的企业开源解决方案。

这一现状，印证了德意志银行对2016年的预测：“开源模式在几乎每一个主要的基础设施和数据管理软件市场中，都成为强大的竞争者。”

事实上，成立20多年以来，红帽一直维持15%左右的增速，2016年实现20亿美元的营收。红帽大中华区总裁张先民向《财经天下》周刊透露：在未来5年内，公司年收入预期达到50亿美元，其中，中国将成为主攻市场。目前，中国是亚太区仅次于日本的第二大国，预计3年内会超过日本。

选择开源服务的企业遍布各行业，包括电信、政府公共事业、金融、医疗、油气行业等。在中国，电信、金融行业、政府和能源单位四分天下，为红帽各贡献四分之一的收入，中兴、华为、建行、中行、招行等都是其主要客户。

区别于其他任何市场，在中国，有上百家初创公司在做与红帽相似的事情。“对红帽而言，这是好坏参半的。”张先民告诉《财经天下》周刊，坏处是市场价被拉低，但好处在于，公司多就会把市场炒热――现阶段，好处的影响大过坏处。目前，相关项目规模正从此前的数万美元上涨至几十万美元，而红帽从20亿到50亿美元的年收入增长，靠的正是这样的市场机会。

张先民强调，经过两三年的竞争后，中国的开源服务市场会发生改变。用户对开源服务的认知更深，需求也更迫切，不会再只纠结于厂商可以提供多少功能，价格多低，而是会更在意万一出了问题谁来支持。

“他会考虑这个厂商是不是在这个领域有多年积累，有问题的时候，是否有24小时电话支持，有分布全球的服务来保障。”张先民说，企业甚至会担心，如果选择不当，也许还没过服务期限，连那家初创公司都找不到了。

第4篇：区块链技术的认知范文

关键词：数字货币；支付功能；差异对比；发展空间

中图分类号：F49 文献标识码：A 文章编号：1003-9031（2016）03-0079-05 DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2016.03.17

一、数字货币的概念特征及支付基础

（一）数字货币的概念

1.理论内涵。目前，理论界对数字货币尚未形成专门的学术定义，但对数字货币基本形成三种认识：一是数字货币等同于电子货币；二是数字货币是电子货币的一种；三是数字货币是一种独立的支付工具[1]。不同的认识源于两方面原因：一是数字货币是新兴事物，且主要是依托于信息网络技术的发展而逐步形成的，专业性和独特性使得其被蒙上了一道神秘的“面纱”；二是数字货币早期的理念创立者提供的仅仅是一种全新的思考方式，而技术的长期价值让数字货币展现于世人面前，显现出其蕴藏的巨大能量。

2.实践概念。从最早的Bit Gold、B-money等数字货币实验，到将数字货币概念首次大规模引入公众视野的比特币，显现出数字货币发展的速度之快。基于此，数字货币可以定义为依靠密码技术来创建、发行和实现流通的电子货币，它是电子货币形式的替代货币。目前，流行于世界各国的数字货币有上百种，如比特币、莱特币、无限币、夸克币、泽塔币、元宝币等。

（二）数字货币的主要特征

1.去中心化。与传统货币不同，数字货币的去中心化特征十分突出。一是数字货币运行、发行不依赖于中央银行、政府、企业等机构组织的支持或信用担保，而是依赖信息技术、密码算法、网络协议等来实现，理论上确保了任何个人、机构、政府等都不可能操控数字货币总量或制造人为通货膨胀。以比特币为例，它的货币总量按照预定设计的速率逐年增加，并最终在2140年达到2100万个的上限。二是数字货币没有一个集中的发行方，而是通过网络节点的计算产生，理论上任何人在任何时间、地点都可以参与制造数字货币，如比特币每10分钟向网络中释放50个（后调整为25个），并逐步减半。

2.匿名性强。不同于以法定货币为基础的电子交易时身份的验证，数字货币具有较强的匿名性特征[2]。一是数字货币交易可以在购买初期就实现匿名，用户仅需提供资金或通过信用卡就可以购买数字货币，交易过程中较少涉及到用户的身份信息。二是数字货币的匿名性还在于其有不同于传统电子交易的替代支付方式，使得整个交易过程中外人无法辨认用户身份信息。如在Ukash支付平台，用户申请时不需拥有银行卡或账户，也不需要注册和提供任何个人信息，即可将现金兑换成19位编码的代金券，在所有支持Ukash支付系统的国际网站上均可以使用，较好地实现了数字货币交易过程的匿名性。

3.支付便捷。数字货币不受时间和空间的限制，能够快捷方便且低成本的实现境内外资金的快速转移，整个支付过程更加便捷有效。以货币跨境转汇为例，传统货币转汇境外需要通过银行机构进行较为复杂的手续，如金融电信协会的业务识别码、特定收款地的国际银行账户号码等，同时，完成整个资金转移过程耗时较长，一般为1-8个工作日，并且需要支付较高的手续费；而数字货币则能实现境外转汇的低成本便捷化服务，如通过Paypal办理境外转汇业务时，可以在接受支付命令后即时将转汇金额记入到收款人的Paypal账户，实现业务交易的即时性。

（三）数字货币的支付基础

数字货币依托信息技术构建了分布式价值传导网络，形成新型的支付网络――分布式支付系统（见图1）。整个分布式支付系统中存在数量不定的支付节点，用于交易、支付等信息的存储维护，并形成公开、透明、无法伪造“区块链”，促使支付交易不依赖第三方中介机构顺利实施[3]。

1.技术层面。数字货币是依托于区块链技术完成点对点的价值传输，并以区块的形式记录全网数据库的所有交易行为，确保不会发生重复支付和虚假支付的情况。一是数字货币区块链是以巨大的运算力和维护成本为代价，在互联网上构建一个可靠的数据源，没有中心化的概念，能够被各个行业所应用；二是分布式支付网络体系中，单一支付节点完成交易有效性的初步确认，再经由互联网传播获取认可后，最终确定交易的有效性。这其中，由于数字货币的固有属性和信息技术特征，能够保障交易双方的隐蔽性，且可以避免重复支付和虚假支付的情况。

2.应用层面。数字货币以算法来模拟货币，突破法币增发的风险和区域局限，且能够有效解决跨境支付的便捷性，实现交易的无摩擦支付。一是数字货币通过互联网避免了来自传统银行系统与国家边界的资金转移障碍。一方面，传统跨境支付需要经过多个机构，且交易数据会被记录下来，而数字货币则只需通过网络进行交易确认即可，不经过任何第三方机构，也不会形成任何资金跨境交易记录；另一方面，法币的使用面临现金额度、地理区域等的限制，而数字货币则突破了这些障碍，能够在全球范围内实现无障碍转移流通。二是数字货币实现了无摩擦支付，提升了资金跨境支付与转移效率的同时，降低了资金跨境支付与转移的成本。这一点，由数字货币支付便捷的属性特征就可以很好的说明，跨国贸易、跨境支付为数字货币支付提供了应用场景和发展空间。

二、数字货币在支付领域的发展状况

数字货币的出现最早可以追溯到Bit Gold、B-money等，伴随时间的推移，尤其是比特币引起全球的广泛关注，数字货币发展更加迅速。基于数字货币交易属性来看，数字货币在支付领域发展呈现出新状况。

（一）支付应用更加广泛

近年来，数字货币在全球及我国越来越受到关注，支付应用更加广泛。一是从使用者来看，企业支持数字货币支付应用的有所增加，以比特币为例，2014年，微软（Microsoft）、戴尔（Dell）、维基百科、旅行服务网站Expedia、假日酒店、英国电商Cex、美国在线电商Tiger Direct、法国连锁零售商Monoprix等数以万计商家开始尝试采用比特币支付。二是从供给方来看，国内参与数字货币支付事业的创业者增加，据不完全统计，国内支付平台大约有10家（见表1），其中，以GemPay、YardPay发展最为迅速，二者数字货币（比特币）的支付量提升也较为明显。

（二）平台功能日益完善

伴随数字货币的不断发展，其支付平台的功能也在不断的完善，促使商家、客户更加容易的接受和使用数字货币进行支付。一是多个数字货币平台的业务推广和应用，丰富了数字货币支付平台的功能。如Coinbase可以提供钱包支付、交易汇兑、安全存储等业务；Blockchain.info是全球最大的比特币钱包和区块信息查询网站；比特币ATM机的推出使用等。二是辅助的推陈出新，提升了商家、客户对数字货币支付的认可度和使用度。如数字货币支付平台GoCoin推出电子邮件和短信账单功能，商家可以通过GoCoin平台的电子邮件和短信账单功能创建发票进行支付，与此同时，短信账单可以为客户提供实时查看他们账单信息的链接，便利客户对信息的掌握和了解。

（三）平台融资数量增加

数字货币的广泛关注度以及业务拓展的空间性，为数字货币支付平台赢得了资本的青睐，这一点在国外发展较为成熟的数字货币支付平台融资上尤为明显。根据《2014年国内数字货币行业发展报告》的统计显示，2014年比特币钱包和支付的融资额占到数字行业全部融资额的40%左右。其中，比特币OnChain的钱包服务商Blockchain.info获得融资3050万美元；比特币支付处理商BitPay获得融资3000万美元；比特币支付处理商获得融资1450万美元；多重签名BitGo获得融资1200万美元。

（四）监管争议依然不断

有鉴于数字货币的各类风险以及监管的缺失，各国对数字货币的监管态度、策略存在较大的争议。具体包括四类：一是全面禁止型。以泰国、俄罗斯、台湾等为代表的国家和地区，明确表示了对数字货币（比特币）的抵制和封杀，不承认数字货币且不得在境内进行支付等一切行为[4]。二是积极支持型。以巴西、韩国、肯尼亚等为代表的国家和地区，对数字货币（比特币）的发展采取“友好”政策，积极支持其发展。三是审慎观望型。由于缺乏对比特币行业的规范和监管规则，部分国家对比特币发展采取审慎观望的态度，如日本、印度等。四是适度监管型。部分国家和地区对比特币监管进行积极探索，采取适当监管策略。如欧盟、德国、法国着重对数字货币（比特币）的风险关注，给予适当的风险警告和提示；澳大利亚、新加坡、西班牙则利用现有的税法、电子支付法等对数字货币（比特币）的发展进行约束管理；美国则是主张推动立法监管的，加利福尼亚、纽约先后出台AB-129法案、“BitLicense”法案对数字货币（比特币）进行立法的监管。

三、数字货币支付与各类支付的比较

（一）数字货币支付与传统支付的差异

数字货币以分布式支付系统为基础，试图构建一个完全开放的支付体系，与传统支付的差异性较为明显（见表2）。

1.支付系统。数字货币支付是基于一个完全开放的系统平台运作，能够在全球范围进行支付，不受时间、区域的限制；传统支付是在较为封闭的系统中运行，支付行为多以境内为主，且易受时间和空间的限制，不提供全天候、跨境的一些支付服务。

2.交易媒介。从流转媒介来看，数字货币支付是利用信息技术以数字化的方式进行款项支付，而传统支付是通过现金、票据、银行卡等物理实体流转来完成款项支付；从支付媒介来看，数字货币支付以最先进的网络为基础，而传统支付则是传统的通信媒介。

3.支付效率。数字货币支付流程较为简单，用户只需要一台连接网络的PC机，就能够方便、快捷、高效的完成支付行为；而传统的支付受限时间、空间以及操作流程等多重限制，难以实时完成资金支付流转，尤其是应对跨境交易和支付的时候。以比特币跨境支付为例，它可以实现实时到账，而使用Visa、Master等支付工具则需要1-3天甚至更长的时间才能到账，同时，在提现时间上比特币也有优越性，能够从5-7天缩短到2-3天。

4.支付成本。数字货币支付的流程简单化、操作便捷化以及支付的实时性、跨区域等特征，使得数字货币的运作成本、交易成本等都比较低，因此，整个支付成本也会相应大幅的降低。对应地，传统支付由于依赖传统银行及支付网络，需要缴纳由银行及其他支付网络收取的跨境费，支付成本相对较高。仍以比特币跨境支付来看，发送比特币只需要支付0.001个比特币（折合人民币仅需几毛钱，且与支付额度大小无关），而使用Visa、Master等则需要支付总金额5～8%的高额手续费。

（二）数字货币支付与网络支付的差异

网络支付尤其是第三方支付的兴起与发展，是现代支付体系的一个重要补充，其在支付体系、交易媒介、支付效率等方面有着传统支付不可比拟的优越性，某些属性特征与数字货币支付较为相似。对比来看，数字货币支付与网络支付最大的差异集中在两个方面：支付成本与跨境支付。

1.支付成本。数字货币通过互联网绕开某些来自传统银行体系与国家边界的资金流动障碍，尤其是在进行跨境贸易的时候，资金划拨与支付仅承担少量的费用，潜在地为商家与客户节省手续费。反观网络支付，尽管相较传统支付已经节约了很大的支付成本，但费用的节省相对有限（见表3）。

2.跨境支付。2013年国家外汇管理局下发《支付机构跨境电子商务外汇支付业务试点指导意见》（简称“指导意见”）后，第三方支付机构跨境支付开始试点，允许参加试点的支付机构集中为电子商务客户办理跨境收汇和结售汇业务，一定程度上推动了跨境业务支付，但《指导意见》同时对跨境业务范围、交易金额等做出了规定和限制。但数字货币支付则不受时间、区域、金额的限制，能够实时完成跨国贸易和跨境支付，显示出其在跨境支付的优越性。

四、对数字货币支付功能发展的几点思考

数字货币的出现推动了支付体系的创新发展，在国际贸易、跨境支付等方面尤其有优势，能够通过互联网快速实现全球范围内价值的交换，未来拥有较大的发展空间。但推动数字货币及其支付功能发展需要强有力条件支撑，我们认为需要从如下几个方面进行思考和探讨。

（一）数字货币的稳定性：如何保持

数字货币汇率不稳定、币值波动大，是数字货币支付功能规模化实现的最大障碍。币值的不稳定既会影响消费者持有数字货币的信心也容易造成交易中的某方出现“隐性”损失，而这些都会最终影响数字货币支付功能的实现及推广。

从支付功能实现的角度来看，保持数字货币币值稳定可以循着三个思路：一是短期内可以考虑“币值锁定”模式，即在交易过程中以与交易额（数字货币）等值的法币来对币值进行锁定，以此来维护交易过程中因数字货币币值波动给卖家造成的经济损失（见图2）。二是中期内构建数字货币消费“生态圈”，奠定数字货币支付的基础。数字货币支付是服务于数字消费的，没有消费的支付是虚假的、无基础的，由此，打造如同“淘宝+支付宝”运作模式的“跨境电商+数字货币”模式，将数字货币支付应用到真实支付场景，形成“货币―支付―消费”的生态圈。三是长期来看需要探索对数字货币的立法监管，从规范金融市场发展、防范系统性风险以及金融犯罪等方面对数字货币进行监管，维护数字货币的相对稳定性，保障数字货币作为一种支付手段有效运行。

注：N表示买家交易确认时数字货币，M表示卖家收款时数字货币，X表示两种情况下的等值法币数量。

（二）数字货币成本优势：如何延续

前文分析显示，数字货币支付的突出优势之一在于支付成本较低，但伴随监管的强化、经营的推进以及外界的竞争，数字货币的成本优势能否延续值得关注。一是监管的强化会增加数字货币的经营成本，这部分成本将会被分摊到用户身上；二是数字货币与传统支付的成本累积过程与阶段不同，未来可能会面临网络管理成本和经营成本的增加，增长的成本也将会分摊到商家或者用户身上；三是传统支付面临竞争压力，也可能会降低收费或者吸收数字货币的技术，数字货币成本优势会被缩小。

不可否认，成本优势为数字货币的推广使用带来契机，中短期来看这一优势还是会显现，但长期来看，成本优势将不再是数字货币的“专美”，因此，从发展持续性来看，数字货币未来发展不能“偏安一隅”，除了拓展和发挥信息技术带来的成本、效率、时空等优势以外，还需要构建更加匹配数字货币发展的战略理念，与支付系统中的同行“合作竞争”，应对来自银行、支付平台的竞争。

（三）数字货币支付应用：如何推广

数字货币支付应用依赖于用户群，用户数量的多少决定数字货币支付能否持续发展。据统计，目前全球最大的两家比特币钱包公司Blockchain.info、Coinbase拥有用户约600万，而这得益于国外对比特币的合规建设和立法监管。比较来看，国内比特币支付生态环境相对匮乏，用户群体和数量相对有限，一方面，比特币还是一个小众概念，一般人尚难以理解，接受度也不高；另一方面，受币值波动、政策不明确等影响，公众对比特币的认知上还存在一定的误区。

有鉴于此，推广数字货币及其支付应用将成为数字货币相关平台（公司）一个重要的工作内容。一是相关平台（公司）需要投入一定的人力、物力对数字货币进行宣讲、介绍，让普通大众对数字货币有更多的了解和认识，提升对数字货币的接受度。二是挖掘数字货币在现实生活中的应用场景，重点关注支付应用环境，探索推进数字货币应用场景发展。

（四）数字货币风险防控：如何监管

数字货币潜在的风险伴随其应用逐步显现出来，如币值波动风险、技术平台风险、洗钱犯罪风险等。风险的暴露既不利于数字货币发展，又对社会金融秩序造成影响。首先，风险的产生使得部分国家对数字货币采取“堵截”或“全面禁止”的监管策略，不利于数字货币的推广应用。其次，风险不确定性使得社会大众对于数字货币的应用态度较为谨慎，持有或利用数字货币进行交易、支付等行为也会减少。最后，数字货币的潜在风险还容易引发社会金融秩序的不稳定，如利用数字货币洗钱犯罪、数字货币币值的暴涨暴跌等。

基于风险防控及发展视角来看，有效的监管对数字货币发展应用十分必要。一是借鉴国际上有效监管实践经验，如美国加利福尼亚的“AB-129”法案、纽约的“BitLicense”法案，以及新加坡、澳大利亚的税收政策等，结合国内数字货币发展实际情况，适时完善我国数字货币立法监管路径和体系。二是监管体系构建方面，可以考虑将数字货币纳入相对成熟的金融监管体系当中，如将数字资产交易平台纳入到互联网资产交易平台管理办法。

参考文献：

[1]樊云慧，栗耀鑫.以比特币为例探讨数字货币的法律监管[J].法律适用，2014（7）：48-52.

[2]蒲成毅.数字现金对货币供应与货币流通速度的影响[J].金融研究，2002（5）：81-89.

第5篇：区块链技术的认知范文

文章分析了社会对互联网金融人才的能力需求，指出了构建互联网金融专业课程体系的基本思路。文章详述了高职院校应从专业基础课程、专业核心课程、专业实践课程和专业能力拓展课程四方面来构建互联网金融专业课程体系，进而提出了促进互联网金融专业课程体系有效实施的路径，如建立由学校、行业、企业组成，专兼结合的复合型教学团队；夯实基于“双导师制”的校企合作订单人才培养模式；改革教学方法、手段和教学组织形式等，以培养符合社会需求的复合型专业人才。

［关键词］

互联网金融；高职；课程体系；实践教学

［课题项目］

本文系2016年度浙江省教育厅一般科研项目“高职互联网金融专业课程体系的构建与实践”（项目编号：Y201636161）和2015年度浙江省高等教育课堂教学改革项目“基于翻转课堂的项目驱动式课堂教学模式研究——以‘互联网金融产品推广’课程为例”（项目编号：kg2015747）的阶段性研究成果。

互联网金融主要利用互联网、信息通信等技术实现资金融通、支付、投资，并提供中介服务。随着社会经济和信息技术的发展，互联网金融已融入人们日常生活的方方面面。互联网金融行业的迅猛发展，导致专业人才的大量短缺。中国经济社会理事会和中关村互联网金融研究院联合课题组2016年的《中国互联网金融人才体系建设研究报告》指出，在未来5～10年内，中国互联网金融行业人才缺口将达百万人以上。互联网金融行业的快速发展对从业者的能力和素质提出了更高的要求，传统的金融人才已难以满足互联网金融行业对复合型人才的需要。

一、互联网金融人才能力需求分析

互联网金融具备金融和互联网两种属性，这就决定了互联网金融从业人员必须具备互联网思维，既要具备较强的风险意识，对业务操作风险、市场风险、技术风险、流动性风险等常见风险有较强的防控能力；又要掌握必要的信息技术、数据分析、云计算、网络安全等技术知识。因此，互联网金融从业人员不仅要具备扎实的专业基础知识和技能，也要具有较强的学习能力和创新思维方式，以适应瞬息万变的互联网技术与金融创新。

二、构建互联网金融专业课程体系的基本思路

构建互联网金融专业课程体系可以更好地规范人才的培养过程，提高人才培养质量。高职院校应按照岗位能力要求的相关性来设置课程，促使课程结构与岗位能力相匹配，以提高学生的职业能力，为社会培养高素质的互联网金融人才。

1.夯实基础，强调能力。高职院校应设置专业基础课程，使学生全面掌握现代金融业务的基本原理、方法等基础理论知识，提高学生互联网金融信息技术的应用能力，并在加强信息技术与金融产品交叉结合的基础上，注重加强学生的基础能力培养，提高其分析、解决实际问题的能力。

2.强化实践，突出特色。应用型人才的培养离不开实践教学环节，在构建课程体系的过程中，职业院校应提高实践教学在整个课程体系中的比重，以提高学生的实践能力，培养满足企业需求的互联网金融人才。

三、互联网金融专业课程体系设计

互联网金融是一个新兴行业，教育部2015年才将互联网金融专业新增在高职高专目录中，目前，我国高职院校尚未形成完善的互联网金融专业人才培养体系。高职院校只有及时关注行业需求，构建科学的课程体系，才能为社会培养符合企业需求的复合型专业人才。

1.互联网金融专业课程体系设置。高职院校应将互联网金融专业课程体系分为四类：专业基础课程、专业核心课程、专业实践课程和专业能力拓展课程。第一，专业基础课程主要包括现代金融基础、经济学基础、会计基础、高等数学、商务礼仪、互联网金融概论、金融市场调研、经济、金融法规与案例等课程。通过专业基础课程的系统学习，可以加强学生对互联网金融知识的理解和应用，从而提高其互联网思维和逻辑推理能力。第二，专业核心课程主要包括金融数据分析、网贷与众筹、互联网金融支付、移动应用开发、互联网金融营销、互联网金融风险控制、征信知识与实务、互联网金融风险监管及法规等课程。这类课程设置的学分相对较高，通过系统学习可使学生掌握互联网金融的专业知识，着重培养学生在互联网金融营销、金融数据分析、系统运营、移动开发、征信和风险管理等方面的业务能力。第三，专业实践课程分为实验课和实践课程。专业实践课程应独立设置，如互联网金融业务体验、互联网金融市场调研、IT综合技能实践、毕业设计等课程。专业实践课程可采取“工作室”或“小组制”进行，教师通过分组的形式，安排学生到互联网金融行业进行实地调研与业务体验，从而调动学生在学习过程中的主观能动性。实践课程有助于学生将所学知识由理性认知转向感性认知，教师将实践活动引入课程教学，可以激发学生学习的主动性，从而提高其实践能力。第四，专业能力拓展课程也叫专业方向课程。职业院校应设计模块化的能力拓展方向，如移动应用开发、互联网金融营销、互联网金融系统运营等方向。互联网金融涉及多学科的知识，行业迫切需要复合型的专业人才。学生可选择适合自己的发展方向进行专业能力拓展，以有效提高学生的实践能力和创新能力。

2.互联网金融专业核心课程体系的特点。第一，注重学科之间的渗透融合，培养复合型互联网金融人才。高职院校互联网金融专业的课程设置，应与信息技术和互联网金融相结合，突破传统教学模式的束缚，通过合理分析、科学规划，高度重视各学科之间的融合和渗透。在整个课程体系中，专业基础、专业核心、专业实践等模块之间既相对对立，又相互补充。只有学科之间、行业之间互相渗透融合，才能共同促进互联网金融人才的培养。第二，体现技术性和信息化特色，突出金融科技的应用性。在互联网时代，以大数据和区块链为代表的新金融技术得到了快速发展，降低了金融创新的成本和难度，扩展了金融创新的想象空间和覆盖领域。互联网金融主要提供新渠道，将传统的各类金融互联网化，没有从根本上变革金融业的生产方式；金融科技则通过技术的创新实现金融业务的创新，打造新的生产方式。因此，在课程体系中设置技术性、信息化的课程，可以充分发挥金融科技的应用性，促进科技与金融从分立走向协同共赢。第三，以岗位能力为导向，培养学生解决实际问题的能力。加强课程实践教学对于应用型人才培养具有重要的意义，也是提高学生专业技能和创新精神的重要途径。高职院校应在互联网金融专业中独立设置实践课程，如互联网金融业务体验和IT技能综合实践课程等。互联网金融业务体验应安排在学生进入订单班之前，由订单企业进行对接，为期1～2周。学生在行业师傅的带领下参与企业的真实项目，提前体验未来的工作，获得感性认识，从而指导未来的工作选择。IT技能综合实践主要以“工作室”和导师制的形式进行，学生进入“工作室”后，应在导师的指导下进行专业技能实践，参与技能考核，从而有效提升其解决问题的能力。

3.互联网金融专业课程体系有效实施的路径。第一，建立由学校、行业、企业组成，专兼结合的复合型教学团队。师资队伍是决定教学质量的关键因素,高职院校应积极引入名师（高校名师）补充师资力量，引入名家（企业骨干）充实专业实践力量，引入名生（知名高校高材生）完善师资专业方向。具体专业课程的设置应由学校和行业共同制定，课程教学工作由行业专家和教师共同完成，其中，50%以上的订单班课程教学由订单企业一线专家承担。第二，夯实基于“双导师制”的校企合作订单人才培养模式。高职院校应积极探索现代学徒制和混合所有制形式下的互联网金融人才培养。第一，加强校企合作，以订单式人才培养模式探索互联网金融人才培养机制；第二，每月常态化走访行业企业，及时了解企业的人才培养需求；第三，持续吸引更多行业、企业的兼职教师走进课堂为学生授课，并大量引入企业最新技术和案例充实课程教学内容；第四，深入探索“双导师制”人才培养模式，在大二阶段按照专业方向推行“校内导师+行业导师”的学生专业、职业发展指导机制；第五，在优化订单人才培养质量的基础上，与更多的互联网金融企业开展订单式人才培养模式，以保障学生的优质就业、对口就业。第三，改革教学方法、手段和教学组织形式。第一，教师应根据课程具体情况灵活使用教学方法，如合作式学习、项目教学法、案例教学法、任务驱动教学法、讲授教学法、分组讨论法、情境教学法、角度扮演法等，以提高学生的实践能力。第二，教师应充分利用立体化教学资源进行课堂授课，如课程网站、案例、项目实例、视频教程、微课、阅读材料等，以激发学生学习的积极性。第三，教师可通过“工作室”或“小组制”等多种途径，采取生产性实训、任务驱动、项目教学等形式，指导学生完成移动互联网金融产品应用开发、金融产品营销方案设计、推广方案设计、客服流程设计、网站开发等任务，为学生提供丰富的实践机会。

四、结语

在构建科学的互联网金融专业课程体系过程中，高职院校对接了互联网金融企业对人才职业岗位的能力需求，明确了学校培养互联网金融人才的目标和定位，也促进了校企间的合作与交流。高职院校通过订单式人才培养模式与企业进行深度合作，这不仅可以培养企业满意的互联网金融专业人才，也为学生提供了对口就业的机会，从而促使互联网金融专业走上良性发展的轨道。

作者：熊建宇 单位：浙江金融职业学院

［参考文献］

第6篇：区块链技术的认知范文

“这是人工智能的黄金时代，其最好的应用领域之一是金融，因为金融是唯一纯数字和钱的领域。”创新工场创始人兼CEO李开复认为，人工智能在中国爆发的第一个且最大的领域一定是金融。

去年以来，他不止一次提及，未来的投资机会将集中在人工智能领域，而金融业可能会最先被人工智能化。对于人工智能的看好，让李开复所带领的创新工场投资了不少这个领域的创新公司，智融集团就是其中之一。

在今年2月的一次关于人工智能话题的公开演讲中，李开复就将智融作为人工智能在金融方面尝试的案例。这家公司将人工智能应用到小额、短期借贷的领域，它并不负责用户的放款，而是与传统金融机构合作，由后者提供贷款，智融扮演的角色是通过人工智能的方法对目标客户进行信用评估。

在智融集团CEO焦可看来，对于小额分散、高频、标准化程度较高的金融业务，人工智能有着天然优势。首先，机器可以处理海量数据，能大大提高服务效率；其次，机器学习速度极快，以人工智能为核心的模型可以实现高频次的优化迭代；再次，机器在反欺诈方面优势明显，大大提高了系统的安全性。

弱特征的强表现

焦可曾就职于创立初期的百度，主管搜索类产品的市场与运营工作，后相继就职于赶集网、马可波罗等互联网公司。2013年，看到机会的焦可创立贷小秘，主打结构化的贷款数据库及智能化推荐引擎。

统计数据显示，美国家庭87%的平均负债率，而这个数字在中国只有40%。另外，中国有85%的人群无法享受目前传统金融机构提供的金融服务。

创立贷小秘的初衷是，贷款用户与银行之间存在着巨大的信息不对称，想通过搜索与推荐引擎机制，把银行产品和用户结构化，以提高双方的信息匹配程度。但是，在业务开展将近一年半后，焦可发现产品表现并未达到预期，在将借款用户推荐给传统金融机构的过程中转化率极低，各机构产品并没有明显的差异化，导致信贷服务同质化。

贷小秘触礁让焦可着实思考了很多，他发现自己对于市场的认知存在偏差：“业务无法继续的原因在于国内传统金融机构无法给这些用户提供相应的金融服务，本质上说是供需不对称，而不是我们原来想的信息不对称。”

在想清楚症结根源之后，焦可选择放弃继续贷小秘，进行业务转型。2015年7月用钱宝（现为智融集团旗下产品线）上线，将人工智能的风控解决方案应用于金融领域，为用户提供小额短期借款的智融应势而生。在用钱宝上，用户可以借贷的金额最低500元，最高5000元，而借款期限最低7天，最高30天。

传统金融机构是以人的经验作为风控判断，或者依靠某一项核心技术实现身份认证。而当一套风控流程特别依赖某一项技术或某一个经验的时候，很容易引起特定情况的攻击和欺诈。锁定人工智能是因为焦可和团队相信，解决市场供需不对称的根本方法，在于具有技术变革意义的新金融技术。

在焦可看来，国内金融机构之所以会出现供需不对称，很大程度跟银行的风控逻辑有关。传统上，银行风控主要是依据一些强特征数据，比如不动产证明、工资流水、社保证明等。那些刚步入职场的月光族、工作地点不固定的蓝领工人、服务人员和刚毕业的大学生等人群，在风控数据上的表现不具备这些强特征变量。

与银行不同的是，在贷前风控环节，智融的人工智能风控引擎注重的则是弱特征。焦可认为，弱特征和强特征的区别就在于，强特征是非0即1的；而单独的某一项弱特征，对于用户的信用评估和逾期率，没有绝对性的指导意义，需要很多弱特征在一起，才能对用户进行准确的评估。

传统金融机构人为处理贷款申请时经常依赖贷款“老司机”的经验，所看到的数据只是水面上的冰山一角，水下的冰山主体存在着大量的弱特征数据。焦可觉得，虽然无法凭借几条弱特征数据来做出借贷的决定，但当这些数据积累到上百项弱特征时，便能以此为风控依据做借贷决策。

在梳理特征的过程中，焦可和他的团队尝试过很多变量，不相关的很多很多。“星座跟逾期有没有关系，其实是没关的，这个其实就是我们很重要的一个工作，首先找到这些人有什么特征。”焦可介绍，很多弱特征完全不在传统风控人的经验里，甚至有很多是人不能洞察而机器可以发现的。比如，一个人的手机电量也能成为参考标准，申请贷款时电池电量低的人要比电量高的人逾期率更高；再有，有的人通话行为体现出非常强的单向性，经常单向播出很多电话，却很少接到来电，这样的用户逾期率比有来有往通话模式的用户要略高。“这是老司机办不到的，即使他能够想到这一点他也很难做定性定量的判断。”焦可说，目前智融已成功挖掘1200多个维度的有效弱特征数据。

基于人工智能的分析技术，智融的目标用户锁定在以刚刚步入社会、消费没有计划性、经济收入不高的年轻人。同时，在发展方向上明确 “不做理财、不做学生群体、不做地推、不做展期”的几个原则，把业务中心放在利用人工智能技术，从海量数据中挖掘出有效的弱特征。

数据反哺模型

一般情况下，贷款平台公布数据都会着重放款额度，但焦可认为，能体现金融科技技术能力的参考指标不是贷款交易的金额，而在于交易的笔数。“贷款笔数一方面体现出一个企业服务和影响到的人数，另一方面，通过大量样本的产生和挖掘，实现人工智能风控的进一步完善。”焦可说。

智融集团CTO齐鹏也透露，用钱宝在服务大量用户的同时为风控模型带回了大量的数据样本，可以不断进行模型的迭代和练，其精度将越来越高，从而提高通过率、降低坏账率，实现马太效应正循环。

具体来说，智融现在的月交易笔数120万笔，意味着在贷款陆续到期后，其I.C.E.人工智能风控引擎将收获120万个数据样本。这些具备完整生命周期的样本，可以反哺到系统中，持续不断的训练及优化模型。“举例来说，我们现在每天通过的交易笔数在5万～6万人，每个人有1200多个特征点，也就是说每天的风控需要处理的特征量是6000万～7000万个。这已经远远超出人的计算范围，而这正是机器擅长的。”焦可说，“我们现在的大数据计算架构很出色，可以存储海量数据，运算速度也很快，一个用户提交以后整个的机器决策只需要8秒钟。”

经过不断磨合迭代，智融自主研发了以人工智能技术为核心的“I.C.E.风控引擎”――Identify（识别）、Calculate（计算）、Evaluate（评估）的缩写，分别对应了“柯南特征工程”、“Anubis大数据计算框架”、“D-AI机器学习模型”三大组成部分。基于此，智融平台的通过率是同行业两倍，同时逾期率仅为行业平均水平的60%。

选择人工智能进行分控也决定了智融在人员的配置上的差异化。比如，智融没有CRO，只有CTO，高管团队具备百度、民生银行等技术与金融的背景。另外，来自于顶级互联网公司的核心研发工程师占比超过70%，他们占据了知春路上一座办公楼的大半层办公室。目前，智融还在不断丰富智融的数据科学家团队，不断加强统计分析、数据挖掘、文本挖掘、机器学习、能力表达及大数据处理方面的优势。

除了创新工场，智融的技术也获得了更多资本的青睐。今年3月28日， 智融获得4.66亿元人民币的C轮融资，由金砖资本、中金甲子领投，国科嘉和、源码资本、创新工场、光信资本等机构跟投。

“智融集团是一个让我们非常自豪的投资，他们有很棒的技术团队，以技术为核心把握住了非常好的风口和先机。”李开复在融资当天的活动上说。

中金甲子董事长梁国忠认为，相比于依托互联网和移动互联网技术的金融科技1.0阶段，金融科技2.0阶段表现出极强的“技术驱动”的特征，在它的背后是人工智能、大数据分析和区块链等关键技术的赋能。“金融科技2.0将是金融与科技的化学反应，有着极大的想象空间。”

第7篇：区块链技术的认知范文

摘要：个人助理的涌现和成长，依赖于智能经济生态，个人助理与智能经济两者互为因果，相辅相成。智能经济是泛在的、融合的新经济形态，是智能技术发展应用的结果，是科技、经济与社会深度融合的产物，具有技术驱动的鲜明特征。智能经济时代，增强人类智力的技术比增强人类体力的技术变得更加重要，作为人类智能的个人助理日益成为智能经济体系中的关键物种。个人助理的发展体现着智能经济的时代特征和趋势，有助于提升消费者的信息能力，进而影响市场供需关系，催生经济增长的新动能，构筑起人机共生的新经济生态。

关键词：智能经济；人工智能；个人助理；信息能力；隐性需求；经济增长

作者：苟尤钊1，吕琳媛2(1．杭州师范大学阿里巴巴商学院，杭州311121；2.电子科技大学基础与前沿研究院，成都610054)

从1956年人工智能诞生到AlphaGo击败围棋世界冠军，人工智能发展进入快车道，推动着人类社会进入智能时代，智能科技成为引领经济增长的新动力，催生了以数据为新生产要素、以智能计算为生产方式的新经济发展模式和新经济形态。随着技术的发展，智能经济的产业链条不断延展。横向上看，基于智能硬件的研发和广泛应用形成了智慧医疗、智慧交通等热点领域。纵向上看，从链条前端的研发设计延伸到后端的终端消费市场，已初步形成了较为完整的产业链条。智能技术驱动的智能经济正催生着新物种的涌现，重新定义着人与社会、消费者与商家的关系。如何按照用户个性化的需求进行生产，让市场的“无形之手”变得更为智能，成为智能经济和智能产业发展要解决的核心问题[1]。智能化的信息决策辅助工具，正在成为社会经济体系运行的新支撑点[2]，特别是在与用户息息相关的消费领域，一类特殊的智能机器人——“个人助理”扮演着重要角色，为消费者提供着专属个性化的智能服务。个人智能助理(PersonalAssistants，简称PA)，作为智能经济生态中的关键物种，在生产、教育、医疗、交通等各类交互场景中广泛应用，拓展着智能经济的新边界，体现着智能经济的时代特征和趋势。

一、智能经济的内涵

智能经济的出现与以往的工业革命有着本质差异。智能经济借助机器人等智能设备，在更大程度上代替人类的脑力劳动，产出高附加值的产品或服务[3]。“第二次机器革命”“第二次机器革命”的概念参见埃里克·布莱恩约弗森、安德鲁·麦卡菲《第二次机器革命》2014年版。的特点在于自动化、数字化和智能化，它对人类劳动的替代效应更为明显[4]。

智能经济是由智能技术推动形成和发展的一种新的经济形态。智能经济与信息经济、网络经济等概念紧密相关却又有差异。信息经济提出近半个世纪，20世纪80年代又提出了网络经济。这些概念的提出都没有获得像智能经济一样的影响和关注，智能经济刚提出就获得了西方国家、社会、企业层面的支持，且以法律形式予以确定[5]。借鉴相关研究，本文认为智能经济是建立在智能技术基础之上，重视技术应用与社会经济发展的深度融合，以智能产业化和产业智能化为主要形式，以智能城市、智能交通、智能家居等为应用领域，推动生产、生活方式实现智能化的全新的一种经济形态。2019年1月，阿里研究院在《解构与重组：开启智能经济》中指出，智能经济是使用“数据+算法+算力”的决策机制去应对不确定性的一种经济形态，具有以数据为关键生产要素、以人机协同为主要生产和服务方式、以满足海量消费者的个性化需求为经济价值追求方向三个特征。尽管围绕着智能化技术能否带来经济增长存在着争议，但报告中依然描绘了智能经济的未来图景：依赖强大的计算能力，满足用户实时、个性、碎片化的需求，并据此进行生产，实现供需之间的精准匹配。[注]这个全新图景的实现依赖于新的物种。早在20世纪50年代，经济学家赫伯特·西蒙就提出智能模式，最简单的智能就是机器人。智能时代，智能机器将更广泛地应用到人类工作、生活的各个领域，成为智能经济发展的关键物种。

二、智能经济中的关键物种

人工智能、物联网、区块链等前沿科技的快速发展已构筑起智能经济的基础设施，在这些技术驱动下，新物种正重塑着智能时代的新未来。近年来，以苹果Siri、微软Cortana、亚马逊Alexa、天猫精灵为代表的智能机器人大量涌现，他们也被称为个人智能助理。2018年华为的全球产业展望中明确指出，未来智能机器人等智能终端将实现从工具向助理的角色转换和升级，到2025年智能助理普及率将达到90%，智能服务机器人将为12%的家庭提供服务[6]。个人助理将构筑起机器互联、人机协同共生的新经济生态。智能化的个人助理基于海量动态的数据充分了解市场供需变化，总结规律，并预测未来，为智能经济的来临奠定了重要基础。个人助理不再仅仅是实验室中的想法和规划，而是渗透到用户日常生活中的智能伙伴，实现了人类脑力的延伸与，为经济决策的智能化和消费者主权时代提供了关键技术手段，颠覆了市场中买卖双方的关系，其出现使得智能经济真正成为一种新的经济发展形态。

互联网发展到今天，购物、社交、娱乐等活动的形式和空间都得到了极大的丰富和拓展。然而，网络的发展也带来了新的问题：从企业角度来看，网络突破了时空限制，形成了像淘宝、亚马逊、京东等平台型企业与在线市场。但从用户的视角来看，用户的线上行为被各大平台所切割，用户的行为数据分散在微信、淘宝、滴滴等应用中形成数字碎片，各平台都只能分析人的局部信息，很难整合个体需求之间的内在联系，以及所有用户需求之间的联系。个人助理的价值就在于，它不仅能汇聚来自于各个平台的海量信息，更能从数据海洋中挖掘出有价值的信息，这些信息能够帮助了解用户的显性和隐性需求。显性需求只是消费者需求冰山上的一角，隐性需求才占据了消费者需求的绝大部分，围绕着消费者服务的个人助理，能够胜任匹配这些隐性的需求，更有助于提升产品和服务的多样性，更能满足智能经济所追求的多样化、个性化的发展目标。

个人助理是被赋予了特定社会内涵与意义的一种人工物(Artifacts)，[注]社会因素的建构作用对个人助理的发展产生重要影响。不能简单将其视为一种技术工具，它的发展是嵌入在智能经济的社会情境中的。随着与用户的“日夜陪伴”，个人助理正成长为智能时代的超级物种，如何认知和对待这类智能化的人工物值得新时代的人类深思。作为人工物的个人助理，既是人类进化的产物，同时又作用于人类的社会生产与生活。因此，我们既要关注人类在技术层面对自然世界的加工和改造，更不能忽视人工物指向的人类目标和遵循的人类意志。智能经济是科技与经济、技术与产业深度融合的产物，产业化是人工物进入社会经济系统的主要途径，产业实践活动成为理解个人助理及其与社会经济系统相互作用关系的重要视角。

三、产业视域中的个人助理

个人助理通过对客观世界中的各种声音、图像、语言等要素进行数字化处理，并模拟人类思维进行推理判断从而完成相应的任务，对人类的生活工作产生影响。如果说之前的技术革命更多解放了人类的体力，智能革命则释放了人的脑力，是人类全面解放的必然要求。作为人工物的个人助理，其价值无法独立存在，需要在产业化的进程中生成与建构。产业实践塑造着个人助理的价值和特征。只有那些吸收、融合了社会经济发展需求的个人助理，才能获得成长需要的养料和动力。

(一)对社会需求的满足

个人助理的研发和生产是一个不断满足社会需求的过程，其自身功能经历了从简单到复杂、智能化程度越来越高的转变。早期的助理属于被动式的计算程序，主要帮助用户完成简单的任务，比如闹铃提醒、定时发送信息等，需要用户主动设置规则才能完成任务，智能化水平较低。早期的助理使用比较麻烦，人机交互生硬主要依靠键盘，反应速度慢，使用的人群和场景非常有限。随着用户对计算能力和高服务品质的需要，个人助理的功能经历了快速的调整和变化。随着4G网络以及智能手机的发展，数据的获取、分析、计算变得越来越便捷，用户与个人助理之间的互动方式也从文字转向了语音，语音助手成为个人助理的新代名词。个人助理能够将人的语言转换为机器语言并按指令完成任务。虽然初期识别准确率不高，很多复杂任务无法完成，但从文字到语音交互方式的变革具有重要意义。随着5G网络和数字时代的来临，智能助理将加速显现出替记本、电脑、智能手机等其他计算设备的趋势和优势，成为智能时代用户最亲密的伙伴。

(二)生产的专业化分工

个人助理的研发与生产在逐渐实现产业化的过程中，不断深化着专业化分工。微软、亚马逊、谷歌、阿里巴巴等先驱企业的贡献，吸引着越来越多的生产商、服务商、用户等主体的参与和协作。个人助理从最开始功能简单的信息处理设备发展到如今成为智能产业体系的重要组成部分，是人类集体参与和协作的结果。个人助理是一个知识密集度高、技术高度集成、经济附加值高的产业活动，涉及诸多不同门类的技术和不同学科的知识。在外观设计上，需要材料学和设计学作为知识储备；在芯片设计上，需要软件和电子工程等技术作为知识储备；在数据传输中，需要电子信息通讯技术作为支撑；在数据分析中，需要大数据挖掘技术和方法；等等。个人助理产业活动集中体现了不同专业、不同学科之间的融合、分工与合作。

(三)产业配置过程的社会化

2018年政府工作报告指出，要发展壮大新动能，做大做强新兴产业集群，加强新一代人工智能研发应用，发展智能产业，拓展智能生活。有研究指出，在战略性新兴产业的培育与发展中，相对于政府的帮扶政策，市场竞争更为重要[10]。在个人助理从发明到实现产业化的过程中，以市场交换为基础的产业配置方式发挥了重要作用。个人助理，作为人工智能系统发展最为迅速的领域，目前已吸引苹果、谷歌、微软、亚马逊、三星等公司纷纷加入竞赛，研发推出了Siri、GoogleAssistant、Alexa、Cortana等具有代表性的产品。国内的互联网巨头，也通过招募人才、组建实验室等方式，加快关键技术研发，紧锣密鼓地百度度秘、阿里小蜜、腾讯叮当等，从个人助理角度切入构筑人工智能市场的竞争格局。除了企业参与，政府的作用也不可忽视。20世纪互联网等颠覆性技术从实验室走向市场的背后都离不开公共资源的投入，政府为个人助理的成长创造了良好的政策环境。

四、开启智能经济新未来

个人助理的崛起得益于社会经济发展的三个趋势。首先在科学方面，挖掘与分析数据的方法越来越先进。特别是人工智能、深度学习的发展，赋予助理两个方面的功能：向内注意用户的需求，并根据优先级别、场景等，主动寻觅满足这些需求；向外扮演“守门人”，帮助用户屏蔽外部无用或有害信息。其次在技术方面，智能设备的广泛使用与发展让数据获取变得更加容易。用户不需要主动地输入文字或语音来“指导”助理的行为，个人助理会通过观察用户行为不断优化学习能力进而了解用户。Fitbit手环、Logbar戒指等智能技术的发展，进一步强化了数据采集能力。个人助理可以从心跳、手势、语音、肌肤等各方面对数据进行收集，发掘更多更完备的高价值信息并同用户一起管理需求。最后是经济方面。依赖于科学研究与技术方面的最新进展，以消费者为中心的经济体系真正到来。不对称性基本原理[注]认为，经济增长最有效的方法是帮助消费者给予商家施加更强的选择压力。个人助理将会在冗长的隐性需求和社会联系列表中，根据用户需求的优先级寻找最合适的产品或服务。而如果这样的列表是在商家手中，他们往往倾向于选择那些最有利可图的选项。未来，个人助理的重心将放在消费者，它会给消费者带来良好的体验。与此同时，商家也不会受到伤害，因为整体经济的增长会惠及所有人[11]。

智能经济的良性运转依赖于数据和信息，信息成为最重要的生产要素，第一次以一种无形产品的形式在经济社会发展中扮演重要角色。每个人既是信息的消费者，也是信息的创造者。面对大量信息的产生，信息过载成为亟待解决的问题。消费者最关心的问题是：如何快速高效地从纷繁复杂的海量信息中找到有用的信息来满足需求。这个需求既包含了用户可以主动描述出的显性需求，也包含了用户自己都不清楚的隐性需求。全面深入挖掘用户多样的、个性化的隐性需求，帮助用户提升其“信息能力”，是智能经济必须要解决的核心问题，也成为个人助理发展面临的最大机遇与挑战。

(一)对消费者信息能力的影响

如果说从工业革命的汽车飞机到通用型的机器人，我们的机体能力得到极大扩展，未来我们会看到，个人助理会使我们的信息能力大大扩展，赋能消费者。

主流经济学教科书中的供需关系模型包含两个参数，即商品的价格和数量，两者之间呈负相关。这一模型暗含了一个重要假设：消费者和商家一样对这些商品的质量完全知情，但现实情况并非如此。对于二手车、教育培训、保险理财、旅游等比较复杂的产品，由于信息不足，消费者很难了解它们的真实质量和适用性。他们在进行购买决策的时候只能根据已经获取的信息做出判断。一个经典的例子就是美国加州伯克利分校的经济学家乔治·阿克洛夫的柠檬市场理论[12]。他用一个二手车的例子阐释了信息不足是如何导致市场失灵的。

市场中的信息不足往往以一种不对称的方式存在：消费者比商家更清楚他们自身的需求，而商家比消费者更了解他们销售的商品。不同消费者对于同一个商品的了解和认识是不一样的，有内行和外行的区分，我们称这种差异为信息能力(informationcapability)的差异。如果进一步推广阿克洛夫的柠檬市场理论，将消费者的信息能力差异考虑进去，就可以解释为什么现实中二手车市场并没有出现失灵。只有在最坏的情况下，也就是所有消费者的信息能力都为零的时候，才会导致市场失灵。当消费者信息能力无穷大的时候，他们对商品完全知情。然而，现实情况往往处于这两个极端情况中间的灰色地带——消费者只能在一定程度上认识一个产品。对于越复杂的商品，消费者信息能力的差异就越明显。

考虑信息能力之后，新供需模型将包含四个参数，价格(price，用p表示)、数量(quantity，用q表示)、质量(quality，用Q表示)和信息能力(informationcapability，用c表示)。信息能力刻画了人与产品的特定关系。不同的人对同一个产品的信息能力不同，同一个人对不同产品的信息能力也不同：一个人在某些方面可能是专家，但在另一些方面可能完全是外行。一个人对于某一产品的信息能力取决于两个方面：自身属性与外部因素。其中，自身属性包括技能(天赋、经验等)和努力程度(花费的时间和精力)。一个人的信息能力可以通过自身的努力，或者一些外部因素得到提升。比如，你去二手市场买车的时候，会叫上身边特别懂车的朋友，这个其实就是在帮助你提升信息能力。显然，个人智能助理相比人具有更强的存储、记忆、分析能力，是帮助消费者提升信息能力的一个有力工具，个人智能助理将缩小消费者信息能力的差异，即使是针对复杂度高的商品。

(二)对供需关系的影响

个人助理对消费者信息能力产生影响，进而会对市场的供需关系产生影响。对于给定信息能力的消费者，他购买产品的概率依赖于产品的质量。信息能力越强，购买概率对质量变化越敏感。我们在研究中给出了不同信息能力情况下消费者需求(以购买概率形式体现)随商品质量的变化情况[13](如图1所示)。在这里，假设价格是给定的，消费者的需求width=199，height=33，dpi=110当然也可以采取其他形式，如分段函数形式[14]。从图1可以看出，购买概率随着质量连续变化，对于给定的信息能力，质量越高购买概率越大。当信息能力很小的时候，质量上升对于购买概率的影响很有限，如图1中c=0.1的情况。当信息能力较大的时候，质量提升对购买概率的影响明显，如图1中c=1的情况。当信息能力非常大的时候，消费者只接受高质量的产品，低质量的产品即使质量提升，对于购买概率的影响也不大，但是高质量产品提升质量，对购买概率的影响就比较大了。由此可见，个人智能助理将帮助消费者更清晰地洞察产品质量的变化，以更高的概率购买高质量的产品。

个人助理对信息能力的影响不仅影响需求方，也会影响供给方。在信息不对称的情况下，商家并不知道消费者的需求，只能通过现有的信息对买方需求做一个预期，并根据这个预期最大化自己的利益确定价格和质量，而这个价格和质量又会进一步影响买方需求，进而再影响商家的决策，因此供需是相互影响且不断变化的。商家所谓的“供给曲线”实际上是对买家需求预期的一系列反应策略集合。

总而言之，个人助理对信息能力的提升作用将加速市场从合作区向竞争区转变。提高消费者的信息能力将产生两个相反的效果：一方面，信息能力的提升推动了销量增长；另一方面，有效竞争使得利润率下降，两方面的影响共同决定了商家的利润曲线。

下面考察市场的总收益，即商家的收益和消费者收益之和。在市场的演化发展过程中，既包括现有资源的分配过程，也包括新资源的创造过程。如何分配和认知现有资源将影响未来资源的产生。

(三)对经济增长的影响

随着消费者信息能力不断提升，特别是在个人助理的推动下，利润下降迫使商家必须另寻出路，挖掘新商机，于是“新饼”就诞生了。“新饼”诞生的同时也产生了新的信息不足，然后“新饼”也会变成“魔饼”进行新一轮的分配过程。这样的过程会周而复始地进行。经济就是沿着这样的路径螺旋式上升，如文后图5所示。在这个过程中，消费者的多样化需求是经济增长的源动力。参与分配的“魔饼”是消费者的显性需求，也就是冰山上的部分。“新饼”是隐性需求，是一些没有被认识到的商机。相比显性需求，隐性需求数量更大，但发生频率更低，因此很难预测和利用。隐性需求将成为未来智能经济最大的蓝海，个人助理将发挥不可替代的作用。

如何挖掘消费者的隐性需求，需要信息中介的参与。信息中介一般可以分为两类，一类属于由商家买单的诱惑型中介。这类中介往往以一个较为实用的服务开始来吸引消费者。到后期，他们则会将用户的隐性需求提供给有付费意愿的商家从而实现获利。诱惑型中介会使用“推”的方式把顾客的隐性需求转化为可以盈利的“魔饼”，比如在电视广告、网络广告中推荐各种产品，都属于“推”模式。事实上，广告的目的就是选择性地把消费者的隐性需求传化为显性需求，以符合其盈利目标。例如，谷歌Gmail和百度搜索功能都是免费的，广告才是真正的主要收入来源。微信的广告推送功能里面那个“不感兴趣”的按钮实际上也是在进一步洞察消费者。

未来，相比诱惑型中介，个人助理将站在消费者一边，能够更精准地记录全部数据和信息，并深入挖掘消费者的隐性需求。个人助理原则上拥有全部访问权限，能够获得、抓取并储存消费者发出的所有个人信息碎片，因此它能够获取到的消费者的隐性需求，要比诱惑型中介窥探到的信息多得多。与诱惑型中介不同的是，个人助理不会利用消费者的弱点来获取利益。个人助理保持海量数据处于亢奋状态——一旦环境条件匹配，相关的数据就可以立刻被激活，这种模式被称为“拉”模式。相比两种模式，“拉”模式下，消费者的主动性更强，幸福感也更强。

可以看出，经济增长越快，就需要更多的“新饼”变为“魔饼”，对比两种模式，显然“拉”模式力量更大，能够更好地促进多样性。一方面，对于显性需求，个人助理将帮助消费者提升信息能力，加速产品的成熟过程，从而施加更多选择压力给商家，迫使商家创新；另一方面，相比诱惑型中介，个人助理可以全面记录消费者信息，深入挖掘消费者隐性需求，让低频的长尾需求时刻处于待激发状态，一旦遇到合适的情景，就会被激发，用来满足当下的需求。个人助理所提供的信息匹配能力，在产品多样化进程中也扮演了非常重要的角色。总之，不管在个体层面，还是在群体层面，个人助理都会提高多样性。

因此，经济增长最有效的方式就是帮助提升消费者信息能力，让他们快速消化产品，再产生新的需求，让“新饼”出来的更多更快。个人助手无疑在这个过程中起到重要的促进作用，它会帮助消费者捕捉与梳理他们的隐性需求，在掌握了消费者庞大的隐性需求之后，它会主动向外寻觅，这就可以赋能于消费者，提高寻觅商品和其他需求的主动性。未来，个人助理的成熟和发展将加速消费者主权时代的到来，而以消费者为中心的经济运行正是智能经济的重要特征。

五、结论与展望

从经济学角度看，人工智能具有十分鲜明的性质，可以被应用到各个领域，其对经济活动的影响是广泛和深远的[15]。在以人工智能、大数据为代表的新一轮技术革命浪潮中，建立在智能科技基础上的智能经济将成为未来全球经济发展的新焦点。人与物在数据构筑的智能环境中相互作用相互影响，以个人助理为代表的智能机器逐渐渗透到人类生活的各个领域。个人助理帮助人类提升认识和改造世界的能力，与人类一同塑造着一个全新的智能经济体。

未来，人工智能的发展，将建立起智能技术驱动的新经济生态，以个人助理为代表的智能机器将无处不在，成为这一生态中的重要角色，改变着我们从信息获取、需求满足到决策制定的方式，成为智能经济中的新物种。

当前，个人助理的发展还处在早期。2017年，全球顶尖信息咨询公司高德纳(Gartner)的分析显示，Siri等智能助理的应用使用率仅为35%[16]，数字并不乐观。有效的商业模式尚未建立，消费级市场有待成熟，建立起良性循环发展的产业生态还需时日。尽管还有诸多瓶颈需要突破，然而人机共生的新经济生态已然来临，催生着经济增长的新动能。

参考文献：

[1]王飞跃：《人工智能：第三轴心时代的来临》，《文化纵横》2017年第6期。

[2]韩筱璞、苟尤钊、吕琳媛：《联合经济：信息时代经济发展的全新范式》，《财经问题研究》2018年第10期。

[3]穆良平、姬振天：《中国抢占智能经济发展先机的战略要素及重点领域》，《理论探讨》2017年第4期。