这位作者是一位复合型专业人士，拥有复旦大学计算机软件与理论专业博士及中国社科院研究生院金融学博士的双重背景。现任链极智能科技董事长兼总裁，同时担任多个行业和学术组织的重要职务，包括工信部区块链国家标准编写组成员、IEEE区块链国际标准小组成员等。他还致力于学术研究，发表学术论文20余篇，并出版多部专著。

《区块链金融时代》站在金融行业应用的视角，梳理区块链、人工智能以及两者的融合对金融行业带来的影响、冲击及变革。区块链和人工智能将开启金融故事的崭新章节，重塑数据可信与业务精准的新型金融系统。 通过对交易支付管理、精准用户画像分析、线上征信模型建立、智能投顾等模型优化过程的阐述，《区块链金融时代》一书深入浅出地论述了区块链和人工智能技术应用的结合点、结合方式，为金融从业者提供参考和指导，帮助其解决实际工作中遇到的问题。另外，该书结合上述行业应用提出了一些新的思路和观点，探索新技术相对传统技术的优缺点，通过对比手段，如人工智能画像和传统画像对比等，加强读者对技术理解的深度和广度；启发读者创新思维，思考解决问题的新方法。 通过分析金融应用中的核心问题，如怎样使业务模型更精准？如何解决数据孤岛问题等。《区块链金融时代》一书对区块链和人工智能技术的结合方式进行探索；并对行业应用的若干关键问题进行分析，指出其中的痛点和不足，帮助技术从业者了解行业及应用的瓶颈，助力区块链、人工智能等技术的发展与进步。

人工智能的起源与发展，从19世纪50年代起步，经历了多次起伏，特别是深度学习的兴起，让AI技术迎来了新的春天。人工智能的研究领域广泛，包括语言处理、机器人视觉等，并在医疗、金融等领域得到了应用。随着技术的进步，人工智能已经融入人们的日常生活，未来对社会的影响将更加深远。然而，人工智能也带来了失业等问题，但同时也为许多“老”行业带来了新活力。



人工智能科技浪潮引领时代发展

区块链技术作为一种新兴的应用模式，其通过分布式数据存储、点对点传输、共识机制和加密算法等技术，实现了去中心化的解决方案。区块链技术具有去中心化信用创造模式，降低了交易成本，提高了交易效率，并在金融、政府管理、科学、文化和艺术等领域展现出巨大潜力。此外，区块链技术还通过哈希算法和共识机制保证了数据的安全性和可靠性，有望彻底改变云计算和重塑社会活动形式。然而，区块链技术在应用过程中也面临一些挑战，如数据源头造假、交易过程较慢等问题，需要进一步解决。



区块链：下一次科技浪潮渐行渐近

区块链技术在金融领域的广泛应用，它通过降低成本、提高效率、增强透明度等特点，为普惠金融的发展提供了有力支持。国内外政策都高度重视区块链技术的发展，我国已将区块链纳入“十三五”战略发展规划，美国、欧洲和印度等国家也纷纷出台相关政策。在金融机构中，招商银行、中国工商银行、中国民生银行等国内金融机构积极应用区块链技术，实现跨境清算、精准扶贫、资产托管等业务。国外金融机构如荷兰银行、纽约梅隆银行、花旗集团等也纷纷探索区块链在支付、证券交易等领域的应用。尽管区块链技术处于发展初期，但其在金融领域的应用前景广阔，有望带来深刻的变革。



区块链技术在金融领域的应用现状

区块链技术在金融领域的应用及其带来的挑战与机遇。通过创建独立的短路径区块链，区块链技术加强了金融与实体经济的整合，提升了客户黏性和稳定性，提高了信息安全性。在支付方面，区块链技术能跳过中介机构，实现更便宜、更快速的跨境支付。在清算和结算方面，区块链技术可以降低运营成本，推动机构间实时交易。此外，区块链技术使交易活动弱中心化，降低了交易成本，并为商业银行带来诸多实际好处。然而，区块链技术的落地应用也面临挑战，如技术环境、应用开发能力等。



区块链应用带给传统商业银行及投资银行的挑战和机遇

区块链技术在银行业务，尤其是供应链金融领域的应用，正推动着金融行业的变革。在我国供应链金融快速发展的背景下，区块链技术为传统银行业务的局限性提供了创新的解决方案。它不仅增强了供应链金融的可视性和安全性，还显著降低了银行的风险和成本。

区块链技术在银行征信和资产证券化等领域同样得到了广泛应用，显著提升了金融服务的效率和透明度。然而，区块链技术的应用仍面临数据安全和技术整合等挑战，这些问题需要进一步的研究和探索。

在贷款领域，区块链技术的应用尤为显著。以SALT和EthLend等ICO融资平台为例，区块链技术实现了去中心化运作和智能合约抵押，为贷款业务带来了革新。此外，区块链技术在供应链金融、地理信息植入交易合约等方面也发挥着重要作用，不仅提高了交易安全性，还助力银行服务实体经济发展。

具体来说，区块链技术在供应链金融中的应用主要体现在以下方面：首先，它提高了供应链金融的可视性，使得各方能够实时了解资金流向和交易状态；其次，区块链技术的去中心化特性降低了交易风险，确保了交易的安全性和透明度；最后，区块链技术的智能合约功能简化了贷款审批流程，提高了业务效率。

在贷款领域，区块链技术通过实现去中心化运作和智能合约抵押，为贷款业务带来了以下优势：首先，去中心化运作降低了交易成本，提高了资金利用效率；其次，智能合约抵押简化了贷款流程，提高了审批效率；最后，去中心化运作和智能合约抵押降低了贷款风险，确保了贷款资金的安全。

地理信息在交易中的应用场景也十分广泛。通过将地理信息植入交易合约，区块链技术实现了交易地点的实时监控，提高了交易的安全性。同时，地理信息的应用也有助于银行更好地了解客户的经营状况，为实体经济发展提供有力支持。

总之，区块链技术在银行业务中的应用，尤其是供应链金融领域，为金融行业带来了诸多创新和变革。尽管面临数据安全、技术整合等挑战，但区块链技术仍有巨大的发展潜力，有望为我国金融行业带来更多机遇。

区块链在银行业务中的应用探索

金融消费群体的年轻化趋势，特别是80后、90后成为主要消费群体。金融服务业正从产品导向转向以消费者为中心，这要求金融机构深入了解消费者行为和需求，以提供个性化产品。用户画像在金融企业中的重要性日益凸显，因为它有助于金融机构更准确地了解和定位目标用户，从而满足其多样化需求。文章深入探讨了用户画像的基本原则，包括以信用信息和人口属性为主，使用强相关性信息，以及将定量信息归类为定性信息。同时，详细阐述了金融企业如何构建用户画像，包括数据收集、分析、分类和标签化等步骤。此外，文章还介绍了用户画像在银行业、保险业和证券业等不同金融领域的应用，强调了用户画像在提高产品转化率、降低营销成本和提升用户体验方面的价值。



传统用户画像分析

近年来，大数据、人工智能和区块链等高新技术迅猛发展，使得用户画像系统逐渐应用这些技术。随着移动设备的普及，人们的生活离不开移动应用程序，这些应用的使用频率反映了用户的偏好。然而，在线欺诈行为隐蔽性高，P2P公司在验证用户信息真实性方面面临挑战。区块链技术为金融领域带来了新契机，其去中心化、去信任的特性使得系统自我监管，并具有法律意义，便于追踪。区块链技术还能规避系统性技术风险，为金融大数据和云存储提供基础架构。结合金融公司的业务场景，用户画像可以帮助创造商业价值并实现大数据的直接变现。



区块链数据驱动的人工智能用户画像系统

在互联网大数据时代，数据可以帮助我们更好地了解自己，预测未来。用户画像的构建需要收集用户的各种信息，包括基本信息、浏览记录、消费习惯等。然而，数据分散、信息不准确等问题给用户画像的构建带来了挑战。通过打通不同渠道的产品，使用人工智能技术进行数据整合和标准化，可以提升用户画像的准确性。画像建模是用户画像系统的核心，通过多层次的标签划分，可以构建出更精准的用户画像。此外，随着数据积累和模型迭代，用户画像模型可以不断自我改进，为用户提供更个性化的服务。



核心问题及应对措施

用户画像系统在精准度上的提升。大数据时代，深度学习算法与区块链技术的应用，让用户画像更加精确。深度学习算法能挖掘更丰富的数据特征，优化分类能力；区块链技术则保证了数据的安全与真实性，提升了数据质量。这些技术的融合，让用户画像系统在服务于各行各业时，能提供更加精准的服务。



用户画像系统将更精准

在互联网贷款领域，由于小额贷款公司需面对众多目标用户，信息掌握不充分，违约风险较大，因此，构建完善的精准风控措施显得尤为重要。文章深入探讨了传统互联网贷款系统的构建，涵盖了线上营销平台和业务管理系统等，并详细阐述了贷款业务管理系统的核心功能，包括用户管理、贷前管理和贷后管理等。

为提升线上借贷的风险控制水平，文章进一步探讨了区块链技术的应用优势。区块链技术能够打破技术壁垒，提升数据质量，有效防止数据泄露。文章还介绍了区块链风控画像系统的实施框架，包括传统数据库与区块链的双向对接、区块链的数据索引以及区块链上的学习算法等关键问题。

在风控领域的具体应用中，区块链技术通过建立索引快速检索数据，并部署机器学习算法监控交易。例如，运用k-Means算法对比特币地址进行聚类分析，以了解用户交易行为。然而，区块链技术也面临着一些风险漏洞，如信用风险、操作风险和道德风险，需要不断改进。

展望未来，区块链技术预计将与大数据和风控技术等整合，引领信任背书时代的发展。这种整合将有助于建立更加稳定和可靠的金融体系，为小额贷款公司提供更加高效的风险管理解决方案。

对接互联网贷款系统以提高风险控制水平

传统征信模型及其在互联网金融领域的局限性。传统征信主要通过采集、加工、处理财务或交易信息形成信用报告，在信贷决策和风险防范中发挥关键作用。然而，在互联网金融领域，其局限性逐渐显现，如大量个人信用信息无法有效利用。为此，大数据征信应运而生，通过国家政策支持、互联网金融需求以及大数据技术支撑，为解决传统征信问题提供思路。此外，介绍了信用评估方法，包括定性分析和定量分析。定性分析主要依靠评估人员的主观判断，而定量分析则通过统计方法对借款方信用状况进行客观评估。最后，以银行信用评级模型为例，分析了数据处理与分析过程，包括描述性分析、列联表分析、判别分析和逻辑回归分析，以预测客户违约风险。



传统征信模型

大数据征信系统在近年来的快速发展，它利用互联网数据、用户授权数据和第三方数据来分析个人和公司的信用状况，与传统征信相比具有数据来源更全面、分析角度更多样、成本更低和时效性更强的优势。同时，人工智能技术也在征信领域得到应用，通过深度学习等技术提高信用评估的准确性，一些征信机构如Equifax和FICO已经开始利用人工智能技术来提高信用评分的准确性和可解释性。



大数据驱动的人工智能征信系统

区块链在征信领域的应用及其优势。传统征信模式中，数据安全风险高，且数据共享困难。区块链通过建立安全可靠的信用体系，实现了数据不可篡改和互信共享。文章提出了两种共享模式：征信机构间分享信用数据，以及基于共享数据的信用产品构建。这些模式解决了数据孤岛问题，提高了征信效率，降低了成本。同时，通过案例LinkEye展示了区块链在征信领域的实际应用，强调了数据安全、性能和可扩展性等方面的重要性。



区块链征信

传统征信与大数据征信的局限性，如数据搜集困难、模型构建挑战以及人工智能程序错误风险等。区块链征信因数据真实性和安全性问题面临困扰。然而，结合人工智能和区块链的信用链AFC为征信领域带来变革，通过去中心化平台和真实用户信息确保信用预测和反欺诈。这种创新模式预示着征信行业的未来发展方向。



人工智能和区块链融合下的征信

中国互联网理财用户数量的快速增长，尤其是智能投顾这一新型理财方式的出现。智能投顾通过技术手段，结合投资者财务状况，提供个性化投资组合，具有成本低、风险分散等特点。随着互联网理财观念的普及，智能投顾市场前景广阔，吸引了众多投资者和金融机构的关注。尽管中国智能投顾起步较晚，但近年来发展迅速，预计未来将成为主流投资顾问方式。



智能投顾市场发展概况

智能投顾的核心业务及其优势。首先，智能投顾能够根据投资者的个性需求进行个性化配置，如风险承受能力、流动性偏好等，满足不同人群的理财需求。其次，智能投顾通过降低服务门槛，使更多普通用户能够享受到专业投资服务。此外，智能投顾能够通过数据做出冷静决策，避免人性弱点，实现战胜人性的目标。同时，智能投顾通过ETF交易，节约了交易成本，且利益不与投资者利益发生冲突。智能投顾的核心业务包括尽调评估和组合构建及再平衡。尽调评估采用“定量+定性”的方式，形成核心产品组合池。组合构建及再平衡则是通过调整资产权重，实现风险控制和长期投资目标。最后，智能投顾强调风险控制，包括市场风险、道德风险、流动性风险和运营风险，以实现投资组合的稳健发展。



智能投顾核心业务及优势

美国和中国的智能投顾市场案例，包括Wealthfront、摩羯智投、谱蓝和京东智投等。这些案例展示了智能投顾通过技术手段，如大数据分析和算法模型，为用户提供个性化投资组合，降低成本并提高收益。同时，案例也突出了智能投顾在市场教育、资源整合和生态优势等方面的创新。



智能投顾市场案例分析

智能投顾这一新兴投资方式，它利用人工智能和大数据分析，提供个性化的投资建议，降低投资风险。与传统人工投顾相比，智能投顾具有决策快速、多样化策略生成、实时风险监控等优势。然而，深度学习在智能投顾中的应用仍存在局限性，如计算量大、局部最优解、过度拟合等问题。区块链技术的引入，有望解决人工投顾的潜在利益冲突，提高投顾服务的透明度和公平性。



新技术浪潮下的智能投顾

供应链金融作为一种新型融资模式，它通过银行提供金融产品和服务，提升资金流动性，连接核心企业及其上下游企业。随着中小微企业融资难的问题日益突出，供应链金融成为解决之道，不仅为中小企业提供融资渠道，也为银行开辟新的收入来源。在国家政策的支持和互联网的推动下，供应链金融展现出广阔的发展前景，成为推动产业结构优化和经济增长的新动力。



供应链金融应运而生

供应链金融中的几种主要业务模式，包括预付账款融资、动产质押融资和应收账款融资。预付账款融资模式允许中小微企业通过质押仓单向金融机构申请贷款，以缓解资金周转压力。动产质押融资则是以企业动产作为质押向银行贷款，通过物流企业监管降低风险。应收账款融资则依赖于下游债务企业的担保，通过应收账款作为融资依据。这些模式通过供应链金融，有效解决了中小微企业融资难的问题，降低了金融机构的信贷风险，实现了供应链上下游企业的共赢。



常见的供应链金融的业务模式

传统供应链金融存在的诸多痛点，包括中小微企业融资难且成本高，融资操作繁琐，资金端风险控制成本高，以及供应链金融难以推广等问题。这些困境源于授信对象局限性、科技整合局限性、交易全流程可视性受限等多方面原因，严重制约了供应链金融的发展。



传统供应链金融痛点

供应链金融如何借助高新技术，特别是大数据和区块链技术，实现融资模式的创新。大数据分析使得金融机构能够通过企业销售数据评估信用，而无需依赖传统的质押物，提高了融资效率和灵活性。区块链技术则通过分布式账本和智能合约，增强了供应链金融的透明度和安全性，降低了交易成本，并催生了新的商业模式。以快销企业供应链融资为例，区块链技术实现了数据的不可篡改性和可追溯性，从而提高了整个供应链的透明度。此外，区块链技术还有助于建立多方信任关系，优化供应链金融的风险控制，并促进金融服务的个性化发展。



高新技术促进供应链金融发展

区块链技术在供应链金融领域的应用日益广泛，特别是在应收账款融资方面，解决了诸多痛点。通过构建信用交易平台，区块链技术实现了交易全程可追溯，促进了跨机构间的互通互利。以下将从区块链在票据融资、仓单金融和供应链金融中的应用等方面进行具体阐述。

首先，区块链技术在票据融资中的应用十分显著。通过票据背书转让，区块链平台为票据融资提供了便捷的渠道。例如，点融网供应链平台便利用区块链技术实现了票据融资的智能化处理。

其次，在仓单金融方面，区块链技术同样发挥了重要作用。仓单交易平台基于区块链技术，提高了仓单的流通效率，降低了融资成本。同时，易见股份的易见区块平台，利用区块链技术解决了仓单融资中的信息不对称问题，提升了业务效率。

在供应链金融中，区块链技术的应用更是广泛。以浙商银行的应收款链平台为例，该平台利用区块链技术实现了应收账款融资的智能化管理，提高了业务透明度和安全性。此外，星贝云链平台专注于大健康产业，为该领域提供供应链金融服务，推动了智慧化发展。

区块链技术在金融领域的应用，尤其是应收账款管理合约，确保了信息的安全和业务的一致性。通过权限控制和智能合约规则，区块链账本层实现了准入、权限管理和业务实现，从而确保了系统的安全性。

总之，区块链技术在供应链金融领域的应用实践表明，它不仅提高了业务透明度和安全性，还降低了融资成本，促进了供应链金融的发展。随着区块链技术的不断成熟，我们有理由相信，它将在未来为金融行业带来更多创新和变革。

区块链应用于供应链金融的实践分析

区块链在供应链金融中的应用面临的挑战。由于司法和监管机制不完善，区块链技术应用于金融系统成本高昂，且需要克服文化理念冲突。此外，区块链的去中心化特性与传统金融机构的中心化模式存在矛盾。尽管区块链有助于增强企业间信任，但其无法完全解决供应链金融中的风险问题。同时，小企业对基于区块链的供应链金融接受度不高，核心企业信息、财务及采购部门难以达成共识。此外，区块链技术本身尚不成熟，处理性能和扩展性存在问题，智能合约概念也处于早期发展阶段。



区块链在供应链金融中面临的问题和挑战

区块链技术作为一种颠覆性的新型数据库应用，它通过分布式存储和去中心化设计，在数据安全性、维护成本和信息传播方面展现出独特优势。同时，区块链与数据库技术的结合，为传统数据管理带来了混合型体系结构，有效减少人工干预，提高业务效率。此外，区块链技术在人工智能领域的应用前景广阔，其去中心化特性、不可篡改的审计记录和原生资产交换中心等功能，为人工智能的发展提供了新的机遇。区块链与人工智能的融合，不仅推动了人工智能技术的进步，也为区块链技术带来了新的发展方向。



区块链与传统数据库的对接探索

区块链与人工智能的结合，展示了两者在技术上的相互促进。深度学习作为人工智能的核心技术，得益于GPU和CPU运算能力的提升，而区块链技术也在硬件层面得到了强化。人工神经网络（ANN）作为模拟人类大脑功能的工具，通过权重调节实现对记忆功能的模拟。区块链上的神经网络模型可以模拟决策过程，实现数据价值的分享。此外，机器学习与区块链的结合产生了平行区块链系统，通过整合小数据和大数据，实现机器智能的自学习进化。深度学习框架作为特殊的人工神经网络应用模型，也在区块链上得到了应用。未来，机器学习与区块链的融合将为机器智能带来前所未有的高度。



区块链平台上的人工智能模型

物联网与区块链的结合，这种结合旨在解决物联网中存在的安全隐患和运营成本问题。物联网虽然方便，但过度依赖中心服务器存在安全风险，且成本高昂。区块链通过去中心化机制保障数据安全和用户隐私，同时降低运营成本，提高效率。通过点对点互连，区块链充分利用网络资源，减少了对中心服务器的依赖，有效降低了物联网的运营和维护费用。



物联网与区块链的结合

人工智能与区块链的结合，特别是在算法层面的深度结合。这种结合能显著提升机器智能，例如通过分析区块链数据来优化决策。未来，机器学习与区块链的结合可能带来机器智能的飞跃，甚至可能导致机器在某种程度上超越人类。同时，分布式人工智能与区块链的结合，如分布式问题求解和多智能体系统，提供了去中心化解决方案。区块链的去中心化特性在分布式智能领域有着广泛的应用，如资源共享、多样化学习场景、学习资源建设以及学习过程记录等。



人工智能方法与区块链的结合方式及方向

智能合约这一概念，它是一种自动执行合同条款的计算机程序。虽然这一概念比区块链技术早，但由于技术限制，它未能广泛使用。智能合约在最小化信任的基础上运作，具有自动执行和不可篡改的特点，但同时也面临公众认知不足和法律法规不完善的问题。智能合约类似于区块链上的编程语言，其代码执行是自动的，避免了合约被部分执行的风险。尽管智能合约能够监控合同履行情况，避免欺诈，但编写代码的真实性和安全性仍需保障。



传统区块链智能合约

智能合约的广泛应用，它使支付流程自动化，还能应用于数字身份、代码文件记录、证券交易、贸易金融等领域。智能合约可以降低法律成本、提高财务透明度、简化理赔流程等。然而，开发智能合约需要关注法律、技术、监管等问题，确保其合法、高效、安全。



智能合约的应用

智能合约作为一种新兴技术，在区块链平台上扮演着重要角色。它通过代码实现，具有图灵完备性，能够解决各种计算问题。然而，由于智能合约的不变性，它缺乏传统合同的基本要素，难以满足复杂合同需求。为了提高智能合约的实用性，提出了引入人工智能算法的建议，强调智能合约需要具备无障碍性、法律可行性、灵活性和可控性、互动性、可监管性和分析性，以及高度智能性。这将为智能合约的未来发展指明方向。



实现基于人工智能算法的智能合约

智能合约在金融领域的广泛应用和带来的变革。通过去中心化账本和代码，智能合约实现了资产的自动分配和重组，广泛运用于汽车、房地产、股权、票据和数字货币等非物质产权中。在金融领域，智能合约提高了自动化交易水平，确保交易安全和效率，降低成本，并便于金融机构进行交易管理。央行、金融机构和大型企业纷纷投入研发，以利用智能合约的优势和潜力。



智能合约给金融业务带来的新变化

新一代自主智能合约在金融领域的广泛应用。区块链技术不仅限于货币交易，还能用于股票、债券、众筹等多种金融产品交易。智能合约的出现使得交易无需依赖各方信任，而是由代码自动执行，提高了交易效率和安全性。瑞波实验室、Overstock等都在探索区块链技术在金融领域的创新应用。以太坊平台作为区块链技术代表，提供了强大的脚本语言支持，进一步推动了智能合约的发展。智能资产的出现，使得资产管理和交易更加便捷，有望在未来10年内得到广泛应用。



新一代自主智能合约的金融应用场景分析

区块链技术自诞生以来持续升温，尤其在2017年比特币火爆后，其核心技术在大众中普及。然而，许多区块链项目尚处于测试阶段，缺乏实际应用案例。报告显示，中国区块链行业技术革新加速，专利数量远超美国。此外，区块链融资增长迅猛，应用范围广泛，涵盖了多个领域。行业组织竞相成立，高校和研究机构积极推动教育培训，为行业发展输送人才。同时，国外区块链技术也在快速发展，全球90%的政府已将区块链投资提上日程。



区块链的发展现状

数字货币与区块链的兴起，以比特币为例，详细阐述了区块链技术的原理和比特币的挖矿过程。随后，文章转向中国数字货币交易所的发展，列举了火币网、OKCoin和比特币中国等平台。接着，重点介绍了迅雷公司推出的链克，探讨了其“区块链+CDN”的创新模式，并分析了其面临的定性争议和监管问题。最后，文章提及中国央行在数字货币领域的探索，包括推动的数字票据交易平台和法定数字货币的试运行。



数字货币与区块链——链克是数字货币吗

ICO作为一种新型融资方式，通过发行数字加密货币筹集资金。但在中国，由于监管政策的收紧，ICO被叫停，数字货币交易所和ICO项目都受到了影响。尽管如此，监管的目的是为了维护金融安全和稳定，并引导区块链技术健康发展。区块链猫这样的案例则展示了ICO的一种变体，表明区块链技术在金融领域的应用仍有广阔前景。



ICO的未来在何方

区块链技术的快速发展及其在数字货币领域的应用前景。央行积极推动数字货币发行与区块链技术的结合，国家层面也大力支持区块链等前沿技术发展。中国区块链行业呈现积极乐观态势，创业者积极参与，资本涌入，政府部门也给予高度关注与支持。然而，区块链技术也面临交易速度慢、激励机制不足、数据共识成本高以及隐私保护等问题，需要进一步解决和优化。



区块链新技术发展，机遇与挑战并存

大数据与区块链的结合如何解决数据安全问题。区块链技术的不可篡改、强信任背书和加密特性使得数据在流通过程中更加安全，个人隐私得到保护。此外，区块链技术还能促进数据开放共享，实现数据的流通与交易，并确保数据来源、所有权、使用权和流通路径的透明与可追溯。这一结合为解决数据孤岛问题提供了新思路，有望颠覆未来的商业模式。



大数据与区块链的碰撞

人工智能的发展历程，从2017年的应用元年，到如今的技术商业化、认知能力提升、实用化倾向以及劳动密集型行业的变革。同时，人工智能在金融领域的应用，如打击金融犯罪，也取得了显著成效。然而，人工智能的快速发展也带来了风险和挑战，如可能导致的失业问题。未来，人工智能将继续与物联网、大数据等技术结合，为人类带来更多机遇，但也需要我们做好充分准备，迎接挑战。



如何更好、更全面地理解人工智能

人工智能时代数据的重要性，指出大数据时代已经来临，因为数据量随着PC互联网到移动互联网的发展而激增。强调数据是人工智能进步的催化剂，数据量越大，机器的判断越准确。数据共享可以优化模型，催生新的模型，并为人工智能决策提供支持。同时，介绍了人工智能DAO的概念，它是一种去中心化的控制系统，可以实现自主决策。以人工智能商务秘书ViVi为例，展示了人工智能DAO在现实中的应用。



人工智能时代，数据是灵魂

人工智能和区块链作为当前科技浪潮的焦点，两者在数据、能源、安全等方面互相影响，融合有望引领未来科技发展。人工智能通过优化区块链的能源消耗、可扩展性、安全性等，同时区块链助力人工智能追溯历史、提高有效性。美国ObEN公司就是利用区块链技术保证虚拟形象的真实性和数据安全，展示了融合潜力。

