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      區塊鏈技術的劣勢

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      區塊鏈技術的劣勢范文第1篇

      大數據對客戶信用構建的影響

      銀行在客戶信用構建時,傳統方式是通過實體機構對經濟社會的滲透與接觸,人工收集客戶相關的各種信息,并通過中心化系統處理數據以完成客戶信用評估。以社會分工的組織形式解決金融市場中的信息不對稱和信用風險管理問題,這種傳統模式的核心是通過規模化運營降低個體信用評估的邊界成本,從而實現專業化信用中介的經濟功能。這種中心化集中處理的模式,受到信息收集成本的限制。故銀行業評估客戶信用時采用數據通常較為單一,以結構化的經濟數據為主,效率較低;并主要聚焦于正態用戶,缺乏對長尾用戶的關注。

      不同于傳統銀行業所依賴的經濟性數據,涉及個體的社會生活方方面面的事實性數據都可能成為信用評估的依據,如:網絡消費與交易、個體通信數據、交通地理軌跡、網絡社區記錄等等,過去未納入銀行業客戶數據的信息受到征信評估的廣泛重視,這依賴于數據成本的大幅度降低以及個體生活的數字化趨勢。

      相對于傳統銀行業依賴于個體接觸實現信息收集的模式,大數據征信具有明顯的成本優勢。大數據突破基本經濟數據范疇,擴大了行為數據來源,從而為改善信息不對稱提供了新的資源;在信用風險定價上,大數據模式下個體數據具有易得性和廣泛性,具備了成本優勢和信息基礎以擴展覆蓋到長尾客戶的服務上;且不同于調查和實驗數據,人類行為與觀點數字化所產生的數據本質上是田野觀察數據,某種意義上擺脫了數據生成中的主觀因素。銀行業在客戶信用評估中引入大數據已成為必然。

      但信息化時代的海量數據,由于數據來源與傳播差異,各種虛假、欺詐信息充斥其間,噪聲數據對大數據的應用產生了嚴重干擾。信息泛濫、數據可操縱使得數據本身面臨信任問題。數據清洗與鑒別為大數據應用帶來了額外的成本,這類數據災害在數字化社會中因數據爆發式增長而愈演愈烈,數字世界中數據本身的信任問題、數據的無序生產等成為大數據征信中的重要阻礙。

      數字世界中區塊鏈認證模式及其對傳統信用中介的威脅

      “區塊鏈”是指用密碼學方法產生的動態編程數據塊鏈,本質是對數字世界中數據與代碼的認證,使用某類區塊鏈協議的數據或代碼,被賦予了某類共識性信任。區塊鏈解決數字化社會中數據與代碼自身的可信任問題,從而改善了大數據應用中數據處理成本急劇惡化的趨勢。區塊鏈技術的應用使得我們在面臨大數據資源拓荒時,對數字礦產資源有了辨識標簽。

      由于解決了數字世界中的認證問題,區塊鏈對客戶信用的構建產生了顛覆性的沖擊。類似于現實世界銀行等信用中介對個體經濟事實的審核,基于區塊鏈的數字事實審核成為信息時代信用構建的重要基石。

      對于信用構建中的信息不對稱問題。區塊鏈技術重新定義了大數據資源的應用價值,信息社會中各類數據的生產,具有了潛在的價值意義。扁平化的數據生成、傳播與共享,有效地改善經濟個體間的信息不對稱問題;不僅如此,通過區塊鏈技術的數據授權模式,克服大數據應用中的隱私權問題,從而使得開源數據的透明化使用具備了法理與倫理基礎。

      通過對程序代碼的認證,區塊鏈技術可將金融交易的操作風險和信用風險評估與決策有效融合在執行過程中。從而改變傳統銀行業對信用風險的管理與定價方式,例如“智能合約”在“互聯網+”的世界中具有無限想象空間。

      區塊鏈通過對數字事實的認證,其適應信息社會的去中心化、去信任、時間戳、非對稱加密和智能合約等特征,為實現信用的共享式評估與可編程管理提供了技術保證。

      傳統基于規模化優勢的銀行業等金融中介信用評估模式,由于其覆蓋范圍小、數據片面、調整僵化等局限性,越來越不適應信息社會的發展。網絡信息社會的扁平化、共享式特征,要求信息社會的個體信用評估,轉變為基于技術與平臺資源的分享式信用評估模式。區塊鏈解決了數字世界中數字事實本身的信任問題,奠定了信息社會信用評估的技術基礎,信息社會的個體信用權威中心面臨重構。

      因此,具有信息技術和平臺優勢的機構或組織紛紛進入信用評估市場,試圖爭奪信用評估的核心地位。銀行業具有的傳統實體與專業人員的規模化優勢,在信息社會中極度弱化,這使得銀行業信用評估面臨迫切的轉型需要。而擁有技術優勢的科技公司,擁有互聯網客戶平臺資源優勢的公司,甚至未來擁有智能產品的“物聯網”平臺類制造業巨頭,都可能憑借其數據優勢與平臺資源切入征信業務,挑戰銀行業信用中介的核心地位。

      基于區塊鏈構建客戶信用的銀行業優勢及其轉型機會

      與科技公司和“互聯網+”平臺資源的公司相比較,開展區塊鏈信用構建,銀行雖然在新技術和平臺資源上存在劣勢,但也具備一些核心優勢。

      信用客戶傳統資源。由于社會分工,銀行業擁有龐大的金融客戶群體,幾乎涵蓋全社會經濟個體。首先,個體銀行賬戶數據是信用構建中最為重要的數據,含有直接的經濟后果信息,即使在區塊鏈大數據范疇下,銀行賬戶數據仍是信用構建不可或缺的內容。這種專業領域數據使得銀行業在信用構建中具有先天優勢。其次,銀行客戶數據記錄具有歷史性,難以尋找替代資源,這通常是科技企業或新興“互聯網+”平臺企業所無法追溯生成的數據資源。當然,要體現這一競爭優勢,需要銀行業對傳統業務數據進行數據資源轉化與保護,并逐步采用區塊鏈技術對這些數據資源進行標簽、認證,通過版權保護與主動授權管理,逐步形成“互聯網+”社會下的信用數據資源供給中心。

      監管門檻與成本優勢。基于社會個體征信對經濟影響的重要性,國家監管嚴格。這提高了該領域的準入門檻和成本,而銀行業相關業務準入與牌照管理上,由于傳統經營業務因素,具有先天優勢,這對于試圖進入信用評估領域的新興科技公司或平臺公司則是巨大的阻礙。

      專業人才聚集優勢。影響信用的因素眾多,不僅涉及個體經濟狀況,與個體行為、觀念及社會經濟環境等都具有重要關聯。征信技術發展的跨領域與領域交叉雖然成為趨勢,但信用評估與管理仍具有極強的專業性要求,其專業特殊性是其他專業的技術人員難以完全掌握的,“碼農”對個體信用風險的理解一定與金融客服人員的理解是不一致的。銀行業積聚和培育的大批信用評估專業性人才,這是新入公司難以實現的。

      機構信用優勢。面臨“互聯網+”時代層出不窮的創新信用產品,老牌商業銀行多年累積的信譽可減少客戶顧慮,提高客戶對創新產品的接受度和合作度。如花旗銀行2015年發行的“花旗幣”(Citicoin),首日上線兌換達7.32億美元。

      區塊鏈技術的應用,對“互聯網+”時代下的銀行業信用評估模式成功轉型將產生積極的影響。(1)可改善征信成本。通過區塊鏈技術的應用,客戶信用評估可使用的受信任數據突破了傳統經濟數據的范疇。在“互聯網+”時代,區塊鏈技術可無限地使用與分享信任數據,由于區塊鏈技術可大幅度減低海量數據的噪聲和虛假數據問題,使“互聯網+”下的大數據收集、處理與使用更快捷,成本更低廉。從而大幅降低銀行業客戶征信的數據處理成本和自動化運維成本。(2)拓展信用評估覆蓋范圍,擴大客戶群體。區塊鏈技術可以方便地嵌入“互聯網+”社會下微觀經濟個體的行動流程,從而覆蓋傳統人工收集信息無法顧及的客戶群體。可針對特殊群體,如沒有銀行賬戶(或賬戶數據信息含量稀少)但能接觸互聯網的人群,展開信用評估,擴展信用產品服務對象。(3)改善信用產品管理成本。區塊鏈可以使信用評估、定價、交易與合約執行的全過程自動化運行與管理,從而降低人工與柜臺等實體運營成本,并能大幅提高銀行信用業務處理規模。(4)提高信用創造能力。區塊鏈下的可信任代碼技術,使信用產品的全過程都具有動態編程能力,從而極大地拓展了信用產品的創新空間。如“智能合約”模式對各種金融場景都具有極強的適應性。(5)可挖掘信用客戶平臺資源,拓展傳統業務范疇。區塊鏈使得銀行業深度嵌入實體產業的運營過程,一方面提高產融融合度,另一方面擴展了信用資源的可應用場景,提高信用資源的利用效率。

      區塊鏈技術的劣勢范文第2篇

      [關鍵詞]互聯網金融;高等金融教育;SWOT;教學改革

      2013年以來,互聯網金融快速崛起并深刻影響著金融學子的學習生活、社會實踐和思維觀念。一系列互聯網金融的新概念進入高等金融教育的視線:“大數據”、“云計算”、“社會征信”、“共享經濟”、“數字貨幣”、“機器學習”、“人工智能”等,讓金融專業的師生既興奮又備感壓力。互聯網金融相對于傳統金融的思維觀念已經改變,經濟和金融明顯可分的界限被打破。當前,互聯網“經濟”、互聯網“金融”和互聯網下的“大數據”高度融合,渾然一體,不可分割。一切資金支付活動均通過移動終端進行,幾乎不需要現實貨幣參與,點對點的資金流動使得“金融脫媒”趨勢來得異常凜冽,基于大數據的分析解決了信息不對稱的難題。受此影響,復合型人才和跨界發展不再是空洞的口號,傳統金融教育的專才培養模式不再可行。互聯網金融是新生事物,其實踐遠遠走在了當前高等金融教育的前面,對傳統高等金融教育產生強烈沖擊,但也帶來了變革和發展的機遇。因此,強化對互聯網金融教育的研究,通過互聯網金融思維重塑和再造高等金融教育勢在必行。

      一、互聯網金融的優勢和特點

      (一)大數據優勢

      互聯網金融首先是從“草根金融”興起的,在民間金融“野蠻生長”和“亂象叢生”的時代中逐漸走向成熟,對傳統正規金融形成強大壓力。實際上,歷史上非正規金融發展緩慢的根源在于一系列困境的桎梏:信息不對稱導致嚴重的逆向選擇和道德風險、社會征信缺失、無足值抵押等。互聯網金融的出現,較好克服了這些頑疾,信息不對稱可以依靠大數據技術有效緩解,移動終端的廣泛使用結合人工智能使社會征信和債務催收都不再成為問題,在此基礎上進一步催生了眾籌、共享經濟等變革創業方式、生活方式的全新業態。

      (二)人工智能優勢

      與傳統金融相比,人工智能效率高,錯誤率低,模型不斷進行自主訓練和優化,大大提高了適應性,在量化投資、決策咨詢和風險控制等方面逐步取得優勢。人工智能的核心是機器學習,互聯網金融下每日新增的海量用戶數據,以及公司之間的數據共享使得感知機、決策樹、隨機森林、支持向量機、Logistic回歸、BP神經網絡等一系列機器學習的核心算法和模型不斷“學習成長”,在實踐中取代了傳統基于人工授信、核查和對客戶分類的工作模式。在不遠的將來,這種開放、大維度、多渠道的人工智能下的“智能”金融,必然取得對銀行依賴中央銀行建立的封閉客戶數據系統的優勢。

      (三)“互聯網+”的后發優勢

      “互聯網+”是一種全新的思維,智能化、去中心化、脫媒化、信息化以及便捷快速的推廣模式催生了各類體量巨大的新興業態,作為這些業態的基礎和共同體,互聯網金融擁有顯著的后發優勢,領先于傳統產業成為近年創新創業的最大落腳點。

      (四)規模優勢

      2008年以來,互聯網金融的交易規模迅速擴大,經營上的規模優勢日益明顯,各項交易成本明顯下降。與傳統金融業態不同,互聯網金融由一系列的產業鏈構成:征信、借貸、催收和服務等環節可分散于不同的公司,在業務模式上可以靈活分散也可有效整合,每一環節聚焦其優勢業務,可將規模優勢帶來的低成本優勢發揮到極致。

      (五)雙創優勢

      2013年以來,互聯網金融的交易成本低,可有效緩解信息不對稱問題,交易效率高等的優勢愈發明顯,不斷與其他行業形成跨界融合發展,催生創新,推動創業,極具雙創優勢。一是依托互聯網的移動支付業務的快速發展,不僅遠程支付場景不斷完善,近場支付也在爆發;二是支付產業鏈的受理端及其延伸的綜合金融增值服務———海量支付數據以及數據驅動的增值服務,為互聯網金融企業帶來了新的發展;三是區塊鏈技術的融合運用引爆了“跨境支付”的探索熱潮;四是在P2P等典型的互聯網金融業務模式上,從以往只提供信息中介服務平臺的模式創新發展出了引導P2P平臺與擔保機構合作、整合線上與線下服務以及增加債權轉讓等服務的新型模式;五是利用大數據、云計算和人工智能等技術幫助互聯網金融公司開展客戶的理財或量化投資業務;六是基于互聯網的共享經濟大大便利了人們的生活體驗和觀念。

      二、當前高校金融教育應對互聯網金融沖擊的SWOT分析

      表1是高校金融教育應對互聯網金融沖擊的SWOT分析矩陣,在理論和實踐兩個層面為當前高校金融教育如何應對互聯網金融的影響提供了分析思路和依據。

      (一)優勢

      首先,傳統金融教育具有雄厚的人才基礎和優勢。自20世紀80年代我國建立高等金融教育事業以來,到目前為止高等金融教育已取得質的突破,金融專業的品牌認可、高考招分、學生素質、國際化程度、畢業后的薪資水平、社會評價等各項指標均處于各行業的前列。同時,國內金融領域在國際一流期刊發表的論文數量也在整個社會科學領域處于領先地位。其次,當前高校金融專業的培養方案和課程設置一般采取模塊化搭建的思路,從公共基礎、學科基礎、專業培養、素質教育和實踐實習等方面進行模塊化管理,具有良好的可拓展性,互聯網金融的相關課程可根據不同專業需要,進行優化組合,體現功能性。第三,互聯網經濟和互聯網金融給高校師生帶來了良好體驗和觀感,高校師生有充分的積極性迎接新專業的建設和發展。

      (二)劣勢

      傳統金融教育是單一化的金融專才培養模式,一般分為貨幣經濟、金融市場、投資、金融工程、銀行經營與管理、公司金融、家庭金融等方向,注重對貨幣、投資、資產定價、股票、債券和財務等“純金融”知識的講授,對大數據、人工智能和機器學習等涉及計算機與統計學習等跨領域的知識鮮有涉及。在互聯網金融的沖擊到來之后,我們發現業界需要復合型的跨界人才,單一聚焦金融領域的教學思維和模式開始變得落后和陳舊,金融教育需要“混業發展”。另一方面,教材建設相對滯后。目前,比較缺乏互聯網金融的專業教材:一是自編教材的質量令人擔憂;二是優秀的互聯網金融的國外教材引用較少;三是互聯網金融跟風開設課程的現象比較突出,沒有因地適宜,教學內容和難度都過猶不及,影響了教學效果。

      (三)機遇

      互聯網金融是朝陽產業,帶來了巨大的發展機遇。當前,互聯網金融行業的人才極度缺乏,不得不采取“挖墻腳”的無奈之舉,導致銀行業人才流失嚴重。限于人才奇缺,互聯網金融目前的進入門檻較低,人員素質和水平良莠不齊,原因在于高校對互聯網金融人才的培養處于摸索階段,傳統金融教育畢業的學生青睞于在正規金融行業就業,對以民營企業為主的互聯網金融行業心存疑慮甚至偏見,人才供給嚴重不足。顯然,傳統金融教育向互聯網金融教育轉型發展的機遇巨大。不僅如此,互聯網金融還在科研立項、論文選題、學生的實習實踐、就業創業、高校金融教育的學科點申報、專業建設和師資培養等方面開拓了廣闊空間,前景可期。另一方面,相對于傳統的金融業而言,互聯網金融是典型的跨界金融,從一開始就在進行業務模式的細分和產品之間進行內部整合。互聯網金融也正在逐步通過用戶、大數據和場景的互動來實現對銀行、證券、保險、基金和資產管理等傳統金融機構進行強有力的整合運作。互聯網金融的跨界整合實現了不同行業功能的有機結合,推動了我國區域經濟在空間和深度上的拓展。互聯網金融需要既懂得信息技術又懂得金融業務、營銷和管理知識的跨界復合型人才,這就對高等金融教育提出了更高的要求。但是從高等金融教育實踐來看,金融、計算機及營銷和管理類專業的教育還是各自為政,獨立培養,忽略了跨界知識的構建,導致學生難以適應社會對復合型人才的需求。

      (四)挑戰

      首先,傳統金融教育“分業培養”的理念和當前互聯網金融“混業發展”的現實需求嚴重沖突,需要解決“并軌”發展問題。其次,傳統高等金融教育的課程設置和培養體系相對成熟,然而,互聯網金融的實踐遠遠走到了學校教育的前面。再次,互聯網金融教育強調“長尾性”。與傳統金融的“二八定律”正好相反,互聯網金融的優勢在于服務80%的小微客戶,推廣的是普惠金融的理念。但在傳統金融教育中關于普惠金融、微型金融的相關課程幾乎從不開設。消除“教育偏見”達到在正規金融和非正規金融之間的教育平衡,更加注重“長尾性”仍然任重道遠。

      三、結語

      高等金融教育承擔著為金融行業輸送急需人才的重任,也是社會和家長的關切所在。互聯網金融是未來金融行業的制高點,需要高校金融教育培養復合型人才,要求他們具備金融學知識,理解金融業務的原理,掌握信息化技術并能對大數據進行分析,還要具有一定的營銷和管理能力。因此,主要的啟示有如下幾點:(1)注重學科交叉,優化課程設置,培養復合型人才。(2)加強師資建設,促進傳統金融教育向互聯網金融轉型發展。(3)加強互聯網金融的“產學研”的合作,樹立“干中學”的務實求真精神。對此,高校金融教育是有優勢的,要秉持開放理念加強彼此合作,使研究向應用轉化。(4)加強對大數據和人工智能的關注,引入相關課程。此外,在互聯網金融風險高發的背景下,高等金融教育也要積極承擔社會責任,適時向社會進行互聯網金融知識的推廣和普及,提高民眾規避風險的能力,達到普及金融教育的目的。

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