对区块链技术的理解范文第1篇

关键词：区块链；金融应用；监管问题；风险防范

一、区块链金融概述

2009 年，中本聪在《比特币：一种点对点的电子现金系统》一文中，以比特币为基础，提出区块链是一种通过去中心化和去信任的方式集体维护分布式可靠数据库的技术方案。我国理论界对区块链技术也进行了研究，有的认为区块链是一种依赖密码学和计算机科学的新技术，有的学者认为区块链是分布式的数据库，有的学者认为区块链是采用分布式记账技术的账本。而学者们对区块链的本质达成了一定的共识，认为区块链是一种安全可信、去中心化、记载所有交易记录的分布式账本数据库。区块链技术的根本特征是去中心化，因为区块链是一个采取点对点传输方式的分布式账本数据库，在同一个交易中，节点与节点之间都是平等的，没有中心化的系统控制者，使得交易之间更加便捷与自由。区块链金融就是区块链技术与金融行为相结合，在金融领域的广泛应用。1.证券交易。在证券发行和募集时，通过分布式的节点与节点之间形成智能合约完成证券交易。该智能合约是由处于节点的证券发行机构与客户之间自动匹配达成，而无需传统的证券经纪人、资金托管人、登记结算机构等环节的介入，能够节约人力、物力和时间资源。同时，由于区块链内的数据不可篡改，每个节点之间数据更加安全透明。区块链技术在证券领域的应用不仅能够有效节约资源，同时还增添了交易信息的透明度和安全性。2.数字货币。数字货币，是相对于实体货币而言的，是一种能够实现实体货币功能的以数字形态表示的网络代币。数字货币交易主要依赖去中心化的区块链共识机制，让位于节点双方直接达成交易，无需银行等机构的介入，有效降低了交易成本，使得交易更加灵活；同时因为数据不能随意被篡改，交易的安全性也得到了保障。2015 年厄瓜多尔央行“电子货币系统”正式运营，并发行“厄瓜多尔币”；同年，突尼斯发行国家数字货币eDinar；2017 年，委内瑞拉发行以石油为价值支持的“石油币”。我国央行也在积极推进数字货币研究，于2016 年便开始组织了数字货币相关研讨会，随后又成立了研究所，目前正在研发的数字货币叫DC/EP，DC即数字货币，EP指电子支付。

二、区块链金融存在的风险问题

区块链技术应用到金融领域，交易信息更加透明，交易数据更加安全，其能够给金融行业提供新的发展路径，带来许多创新发展。在发挥区块链技术优势的同时，不能忽略区块链技术存在的风险问题。1.技术风险。区块链技术作为一项带来变革的科学技术，仍然存在一些问题需要攻坚克难。对于一个区块链结构来说，其安全性在于使用非对称性加密技术且节点较多，破解难度大；其稳定性在于安全技术让数据不易被篡改或者毁损。目前，区块链整体技术与网络研发还处在建设阶段，因此，区块链与金融领域结合的条件并不完备。区块链金融服务具备更高的安全性和稳定性，但是这些优点受制于技术发展，倘若技术基础薄弱，则其安全性会相对低一些。随着加入区块链进行交易的节点的增加，数据库所需要的运算能力也相应增加，当运算能力达不到要求时，区块链则无法进行有效维护，保存在区块链数据库的账本则有丢失的风险。2.人为风险。人为风险是指负责区块链交易或者管理的操作人员因错误的操作而导致区块链出现问题，进而给金融服务带来不可避免的风险。管理人员有时无法对区块链进行全面的审查，难以解决技术漏洞以及技术升级带来的隐患。在技术发展的初始阶段，区块链结构安全性比较薄弱，倘若数据库中51%的节点被不法行为人掌握，数据库中的交易数据和个人信息将可能会被随意篡改和伪造，违法犯罪行为接踵而至，如利用区块链技术实施非法集资、洗钱等犯罪行为。与此同时，由于数据与信息被篡改，金融安全监管机构在应对这些危害金融安全的违法犯罪行为时，便无法通过区块链系统中的信息对其进行定位、追踪与查处。区块链数据库的可控性将降低，金融安全无法得到进一步的保障。3.法律风险。法律风险主要体现在对于区块链金融的监管方面。区块链应用到金融行业的主要功能是分布式记账、智能合约以及其加密特性，此前的监管仍旧是中心化的分业监管模式，而没有很好关注到区块链的技术特性并提出针对性的监管。采用传统的监管缺陷是只能进行基础层面的调查而无法介入技术层面对交易信息进行监测，缺乏技术性监管，使得监管不到位。同时，区块链金融的点对点传输与共识机制中，用户主要关注的是以数字代码形式传输的数据，对于参与节点或者持有该串代码的用户的真实身份信息可能予以忽略而无法查实。区块链的这一特点容易被不法分子利用实施，如非法集资、洗钱等刑事犯罪，从而导致案件的侦破难度增加，嫌疑人身份难以确定，让区块链金融的司法监管变得困难重重。

三、完善区块链金融监管的路径思考

1.监管策略的选择。为了规范区块链金融的监管，解决好上述监管问题，首先应该明确监管路径，提出针对性的监管策略。区块链技术与金融领域的深度融合，给金融领域可能带来新的变化―――不同类型的金融业务革新以及不同领域之间的交叉融合，因此区块链金融监管也需要“对症下药”，这是弥补传统监管模式不能很好地适用于区块链金融这一短板的最佳方式。中心化分业监管模式的弊端已经展现，针对区块链金融应当采用创新的监管模式，如采取更多的技术监管，实现技术端的突破，防止技术风险所带来的金融问题；采取针对性的专门化监管制度，明确监管主体，防止出现监管缺位的现象。其次，建立合理的监管体系，实现法律监管和技术监管的有效融合，让区块链金融能够在一个较为完善的监管体系内接受监管，有效地解决好监管对象、监管主体以及监管方式之间的问题。例如，监管对象做出针对性的调整，实行专业监管，明确在混业经营的情况下根据业务占比设立专门的监管机构。2.传统金融监管需要创新。传统金融监管需要进行创新，转变分业监管思路，增强针对区块链的功能性、技术化智慧监管。一方面，需实现中心化分业监管模式向多中心功能性监管的转变。现有的分业监管模式与区块链金融不适应，监管不能协调。区块链金融不同于传统的金融监管，区块链金融使得各金融业务之间出现交叉融合，其混业经营情况导致难以确定监管机构，进而出现监管缺位现象。现有的中心化分业监管模式向多中心功能性监管转变，能够解决好监管缺位的问题。监管不再过于关注依据业务对金融服务分门别类，而应关注可能形成的多中心现象，依照该业务基本功能实施监管，避免监管混乱或者监管缺失。另一方面，增加技术性监管制度与措施。单纯地进行制度监管无法避免技术风险，应以技术性监管应对技术性风险，解决好人为风险给区块链金融系统带来的安全问题。因此，应加快推动区块链技术研发，对区块链金融系统添加技术指令，对其实施智能化监管。3.建立专门化区块链金融监管。专门化的监管是规避区块链金融风险问题的有效方式。专门化区块链金融监管应该根据区块链金融的特性，采取技术性与法律性相结合的监管手段。区块链金融缺乏中心化的控制系统，采用的是加密的分布式记账技术，弱化了区域管理，加上极强的匿名性，使得区块链上的交易难以被监控。我们可以借鉴国外“监管沙盒”模式对我国区块链进行监管测试，如在未经过监管测试得到法律监管部门认可的情况下，不得向公众推行技术创新。这一模式能够让区块链金融服务提供者预先进行风险模拟，也能让监管者实施对服务内容以及相关主体的监测，根据“沙盒模型”制定更加完善的监管制度。要实现技术手段与法律手段的相互配合，需要从基础立法、监管执法、行业守法与金融司法等方面，使法律监管与技术监管深度融合。首先，确立区块链金融的法律地位，建立合理的市场准入、市场运营、市场退出规则。其次，设立专门的区块链金融监管职能部门，提升队伍素质与监管能力，加强监管的针对性和专业性，明确监管职权界限，解决监管主体混乱或者缺位的情况。再者，要加强区块链金融机构的行业自律，以专门的法律监管促进行业自律的形成，促进行业进行技术监管创新。最后，金融司法监管要注重区块链的技术特性，提高司法监管的效率和终局性效力。

四、结语区块链技术应用

在金融领域，凭借其分布式记账、点对点传输和共识机制等技术，给金融行业的发展提供了革新的路径。但是，在区块链技术给金融行业带来积极影响的同时，也存在一些隐藏风险。变革传统金融监管体系，建立专门的区块链金融监管制度是防范区块链金融问题的可行路径。区块链金融的监管，不仅仅是传统金融监管机构一项重要任务，而且是国家金融发展安全问题的一项重要任务。尽管我们目前的金融监管存在一些问题与不足，对于进一步发挥区块链技术在金融领域的价值造成阻碍。但是，我们应该尽快对传统金融监管做出创新性变革，转变监管思路，以功能性技术化监管为主要变革方向，提高对区块链技术风险的防范与应对。同时，我们也不能忽略建立专门的区块链金融监管制度的重要性，保障区块链金融技术监管与法律监管相协调，发挥区块链技术的优势，规避区块链金融风险，促进金融业的发展。

参考文献

[1]赵磊.区块链如何监管：应用场景与技术标准[J].中国法律评论，2018 （06 ）：177-185.

[2]袁康.区块链技术在证券市场应用的监管问题研究[J].证券法苑，2017 ，23 （05 ）：315-338.

[3]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 （07 ）：48-52.

对区块链技术的理解范文第2篇

说到区块链，就不得不说比特币。区块链是比特币的底层技术，我们可以将其理解为一种公共记账的机制（技术方案），而并非一款具体的产品。区块链技术的基本思想是：通过建立一组互联网上的公共账本，由网络中所有的用户共同在账本上记账与核账，以保证信息的真实性和不可篡改性。而之所以叫“区块链”，是因为区块链存储数据的结构是由网络上一个个“存储区块”组成的一根链条，每个区块中包含了一定时间内网络中全部的信息交流数据。随着时间推移，这条链会不断增长。

并非一项全新的技术

区块链虽源自比特币，但此前，已有多项跨领域技术，皆是构成区块链的关键技术，而现在的区块链技术与应用，也已经远超过比特币区块链。

比特币区块链中最关键的工作量证明机制采用的是由Adam Back在1997年所发明的Hashcash工作量证明演算法，此演算法根据成本函数的不可逆特性，以容易被验证但很难被破解为特性，最早被应用于阻挡接收垃圾邮件。

在隐私安全方面，区块链技术的研究则可回溯到1982年David Chaum提出的注重隐私的密码学网路支付系统。该系统具有不可追踪的特性，成为比特币区块链在隐私安全方面的雏形，之后，David Chaum基于@个理论进一步打造出不可追踪的密码学网路支付系统eCash，不过eCash并非去中心化系统。

在区块链中，每笔交易采用的椭圆曲线数位签章演算法（Elliptic Curve Digital Signature Algorithm，ECDSA）由Scott Vanstone等人在1992年提出。这一演算法的历史最早可追溯至1985年Neal Koblitz和Victor Miller分别提出椭圆曲线密码学（Elliptic curve cryptography，ECC）。ECC首次将椭圆曲线用于密码学，建立公开金钥加密的演算法。相较于目前影响力较大的RSA演算法，采用ECC的好处在于可以获得较短的金钥，但达到相同的安全强度。

如何理解区块链

本质上讲，区块链是一种数据库技术，这种共享的分布式数据库，可记录各方交易，并增强透明度、安全性和提高效率，其最大优势是解决了交易的信任问题，从而在两个陌生人之间建立起可靠、安全的交易方案。

下页图1清晰展示了单个区块链的建立和验证过程，而在图2中可以看到，区块链账本被复制到多个地点（图中为简便只展示6处），每个节点持有自己的备份，并依据新的交易数据单独更新。图中展示了3个连续的交易。前两个交易中，数据和签名信息被所有6个节点通过匹配的“哈希”值正确验证。但节点5 的交易3的哈希值与其他节点不匹配，将被其他节点通过“共识”加以纠正。

区块链的类型

目前区块链主要分为4种不同类型。

公有链

公有链是任何节点都向任何人开放，每个人都可以进入到这个区块链中参与计算，而且任何人都可以下载获得完整区块链数据（全部账本）的区块链。这是最早产生、目前也是应用最广泛的一类区块链，各大比特币系列的数字货币基本都基于自身对应的公有区块链。目前为业内所熟知的公有链包括比特币、以太坊、超级账本、大多数其他电子货币，以及智能合约，其中比特币区块链是公有链的始祖。

私有链

与公有区块链相对应，在有些区块链的应用场景中，并不希望所有人都有权限参与该系统的计算和查看数据，只有被许可的节点才可以参与并查看所有数据，这种区块链结构被称为私有链。这一类区块链因为其形式上的保守而发展相对滞后。目前几种处于开发阶段的私有区块链项目包括Linux基金会、R3CEVCorda平台，以及Gem Health网络的超级账本项目等，其中以R3CEVCorda影响力最为广泛。

联盟链

联盟链是指参与每个节点的权限都完全对等，大家在不需要完全互信的情况下就可以实现数据的可信交换的一种在公有和私有之间发展出的第三类区块链。R3组成的银行区块链就是典型的联盟链。但是随着区块链技术的快速发展，不排除今后公有链和私有链的界限会变得模糊。因为每个节点可拥有较复杂的读写权限，也许有部分权限的节点会向所有人开放，而部分记账或者核心权限的节点只能向许可的节点开放。

侧链

对区块链技术的理解范文第3篇

一、“区块链+AI”行业概述：

1、“区块链+AI”行业简介

人工智能（ArtificialIntelligence）英文缩写为“AI”，主要研究如何使计算机去做更多过去只有人类才能完成的智能工作。AI一词最早是在1956年Dartmouth学会上提出，2015年美国伊利诺伊小组研究中表明，现阶段AI智力已可达4岁孩童智力水平。随着人工智能技术不断成熟应用，围绕着“AI+”的技术理念创新也在不断提出，其中“区块链+AI”的技术理念尤为突出。

区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。其本身作为比特币的底层技术，拥有去中心化、开放性、自治性、信息难篡改、匿名性等特征，可有效弥补人工智能应用中存在的数据共享、数据安全等问题。区块链可以为人工智能提供“链”的功能，让人工智能的“自主”运行中需要的数据信息都得到可信记录并具备可溯源的特点，使得AI更可信、更安全。可以说“区块链+AI”是新型技术之间的通力合作，若两者可有机结合，将会创造更大的价值。

从金融、消费、医疗服务到政府服务，区块链和人工智能的结合正在逐步渗透各个行业和领域。人工智能和区块链的协作将会解决诸多的问题，在人工智能提供数据分析和匹配的同时，区块链将提供一个更加安全和可信任的网络。

2、人工智能和区块链行业现状概述

人工智能被誉为引领未来的战略性技术，是提升国家竞争力、维护国家安全的核心技术之一，也将成为经济发展中新一轮产业变革的核心驱动力。在我国，人工智能的发展受到高度重视，2017年7月8日国务院了《新一代人工智能发展规划》的战略部署，明确我国新一代人工智能发展的三大战略目标：至2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，成为重要经济增长点，全面支持建设小康社会；至2025年人工智能基础理论实现重大突破，成为我国产业升级和经济转型的主要动力，向智能社会建设迈进；至2030年人工智能理论、技术和应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心，为经济强国奠基。根据中国互联网络信息中心（CNNIC）2017年的《中国互联网络发展状况统计报告》显示，2016年中国人工智能相关专利年申请数量达30115项，产业规模突破百亿，2017年中国人工智能产业规模达152.1亿元，该行业每年以40%～50%增长率进行增长，预估2019年将突破300亿元，截止2017年6月我国人工智能企业总数已达592家，仅次于美国。2017年9月，华为公司推出的芯片麒麟970及苹果公司推出的芯片A11SOC均具备机器学习处理单元，为人工智能硬件打下坚实的基础。人工智能行业目前已走过技术蛮荒期，处于通用技术与行业结合形成商业化场景应用阶段。根据目前沪深两市板块分类统计，涉及人工智能概念的上市公司共104家，基本涵盖了人工智能基础层、技术层、应用层各相关领域。

相比于人工智能技术已经经历了60多年的长足发展而言，区块链技术目前起步不到10年，且刚刚经历了三个初级的阶段，分别为：

起步期：2009年-2012年，以比特币为代表的加密数字货币使得区块链技术开始走进部分极客和新兴技术爱好者的视野当中，并开始在世界范围内形成一定程度的关注和研究。

雏形期：2013年-2017年，以太坊在比特币的基础技术架构之上引入了智能合约，使得区块链的可拓展性得到极大的提升，区块链技术开始延展到更多行业和领域。

发展期：2018年-，区块链技术开始迭展，行业发展聚焦于更为安全的技术架构的搭建与更加良好基础性能的提升，区块链安全、区块链与人工智能等方向开始受到行业重视，一些应用逐步在全球各个行业领域开始试点。

目前区块链技术发展总体阶段处于类似于互联网发展的初期阶段，距离大规模的应用落地仍然需要时间积累。“区块链+AI”是新兴技术相互赋能的良好应用结合，区块链技术在人工智能这一垂直领域的探索，有助于加速新兴技术的落地，并在实践过程中不断完善。目前大部分“区块链+AI”项目仍处于概念验证阶段或早期应用阶段。

二、“区块链+AI”具有的优势与挑战

在人工智能为区块链提供更强大拓展场景与数据分析能力的同时，区块链技术可为人工智能提供高度可信的原始数据以支持其持续的“深度学习”。在未来人工智能高度发展的同时，也可通过区块链的分布式、透明、可溯源的特点，来保障人工智能始终处于人类可控的范围之内。这对两者的技术发展进程都提出了更高的要求，总体而言，区块链技术本身处于早期阶段，与人工智能相结合需要持续迭代以满足人工智能对性能和稳定性的要求。

1、“区块链+AI”两项尖端科技的相互赋能

区块链与人工智能两项技术的结合，有以下七个方面的优势：一是区块链可以提高人工智能的数据安全性；二是区块链可以加速数据的累积，给人工智能提供更强大的数据支持，解决AI的数据供应问题；三是区块链可以解决数据收集时的数据隐私问题；四是人工智能可以减少区块链的电力消耗；五是区块链使得人工智能更加的可信任；六是区块链帮助人工智能缩短训练时间；七是区块链有助于打造一个更加开放与公平化的人工智能市场。双方结合的优势具体说明如下：

（1）提高数据安全性

区块链可以帮助人工智能避免因数据存储问题导致的故障。区块链中每个节点都按照链式结构存储完整的数据，每个存储节点都是独立的、地位等同的。区块链的高冗余特性，分布式数据存储，可避免系统级别风险的发生。理论上看除非所有节点全部出现风险，否则数据就是安全的。

此外，考虑到人工智能诊断的“黑箱”问题，清晰谁建立了人工智能，使用什么数据进行训练，以及谁部署了最终的，是我们应对人工智能可能出现的问题的最佳防控手段。目前使用的大多数人工智能程序都是“深度学习”算法的变体。不良的数据内容将给人工智能带来相应的安全隐患，区块链则通过记录哪些核心算法是使用哪组训练数据开发的，避免了这一问题。更宽泛地说，区块链可以记录谁编写了原始的人工智能算法以及用什么数据来训练算法。

（2）大量且丰富的数据支持

一些企业为了自身发展会进行海量数据收集，同时因为市场竞争而拒绝进行数据共享。由此造成这些公司接触到的数据有限，缺少完整的数据集做支撑，使得人工智能产品质量较差。采用区块链技术，可以利用数据分类帐进行部分数据的购买销售。可靠性强、可用性高的数据将会使得企业生产出高质量的计算机识别，语音识别和其他数据密集型应用。

当收集了大量同类型数据用于训练AI模型时，数据会受到偏差或“过度拟合”的影响。数据样本将不具备典型的随机性来代表总体的特性。使用此类型数据训练的模型比使用更多不同样本进行训练的模型表现能力要差很多。通过引入区块链技术，让不同的人和公司来提供可信的不同数据，可以获得更多样化的数据样本，帮助AI完成“自主性”决策。

（3）隐私保护

人工智能的高速发展需建立在大量的数据基础上，不可避免地涉及到个人隐私数据合理使用的问题，例如从公共数据库中推导出私人隐私信息，通过这些信息又推导到其他相关人员的信息，这已经超出大部分人同意披露的信息范围。区块链采用非对称加密和授权技术，交易信息公开透明，但对于账户身份信息是高度加密的，只有经过数据拥有者授权才可访问该数据，即使遭到入侵，也仅是一小部分信息内容，无法获取用户完整的个人身份信息，此技术在AI大数据运行环境下，个人的隐私免于被侵犯，不法企业难以利用用户数据来牟取不正当利益。同时，区块链与加密算法相结合可以在数据分享过程中分离数据所有权和使用权，让数据使用方可以利用密文进行模型训练和使用，彻底杜绝原始数据泄露的风险，从而打通企业和政府中的数据孤岛。

（4）能源消耗减少

采用POW共识机制的区块链项目需要消耗大量的电力资源，人工智能可以通过学习算法，提升数据中心的负载，操控计算机服务器和相关的散热系统，优化冷却，有效地进行设备管理，从而减少电力的消耗。对于AI可以优化能源消耗已被谷歌和百度等公司证实，2017年6月百度的智能楼宇项目一个月内为百度省下了25万度用电量，谷歌旗下AI实验室DeepMind利用人工智能技术帮助谷歌削减了15%的用电量。

（5）可信任度的提升

一个人工智能管理的区块链可以为独立于人工智能运行的底层平台的人工智能提供一个分散的标识。每一个主要的人工智能都可以注册成为被普遍认同的节点，这将为AI识别提供一个解决方案，类似于今天的网站证书，以验证网站所有权。

一个人工智能管理的区块链还可以允许每个人工智能将其活动的常规哈希函数写入区块链分类，以便具有加密密钥的可以对其进行不可篡改的检查。区块链搭载的人工智能分布式账本记录了人工智能做了什么，确保人工智能的错误行为被及时的发现、分析和纠正。而区块链的不可篡改性使得人工智能几乎不可能“掩盖它的踪迹”和删除犯罪活动数据。

最后，区块链的共识机制可以确保人工智能处于控制之下。通过人工智能执行任务的公共记录(必须由多个区块链节点进行验证)，我们可以确保人工智能的运行不会超出界限。

（6）更短的AI训练时间

在使用区块链技术保障训练数据的真实可靠性的前提之下，可以通过区块链的分布式数据存储的方式将一台人工智能的深度学习训练时间大幅度的减少。例如一个人工智能的训练可以采用模型并行或者数据并行的方式，将单个的模型或者数据分布在不同的机器之上，从而减少训练时间。人工智能也可以在同步数据并行中删除同步约束限制，而采用异步并行模式——人工智能在每一步的信息处理中不必等待数据的相互确认，可以直接进行下一步的操作，从而进一步减少人工智能的深度学习训练时间。

（7）开放公平性

区块链提供的核心价值是“去信任中介化”。如果想要创建一个自组织和自我调节的人工智能网络——那么分布式记账技术是最好的途径。谷歌、腾讯、IBM、Facebook和其他大型科技公司已经彻底改变了分布式计算——将计算任务分散在多台虚拟机之间，以实现高效的可伸缩任务处理。但是他们的布式处理工具仍然是非常集中的，并且专注于由中心化的控制器统一调度特定任务，以实现非常特定的目标。

而基于区块链技术的智能合约将使“去信任中介”的网络得以实现，在这种可信网络中，两个人工智能系统可以安全可靠地进行交互，而无需任何中心化的中介。区块链还可为人工智能提供声誉系统，这样每个人工智能都可以在选择与其他人工智能进行交易之前检查其声誉。另外，区块链的无中介、高透明度将鼓励这些人工智能开发人员共享他们的数据和他们的产品，而不必担心出现某些偏袒竞争对手或窃取其知识产权的情况，并确保所有相关方为他们的工作获得适当的报酬。

2、“区块链+AI”面临的挑战

“区块链+AI”的面临的问题主要包括两方面：一方面是AI和区块链自身的缺点，在结合后仍无法有效解决；另一方面是AI和区块链结合过程中可能造成原有优势被破坏。例如：

（1）政策性风险

区块链目前部分的衍生应用在世界各地存在着一定的政策风险——例如未来是否采用区块链技术伴生的通证来激励人工智能开发或节点管理，但无论是在经济上还是在政策上如何定义通证仍有很大的不确定性。

（2）技术融合的不确定性

作为两个前沿的新兴技术，且都处于尚未完全成熟的阶段。无论是从当前区块链的技术指标，还是从人工智能的实际落地性来讲，距离两者真正的结合并实现落地，需要面对的不确定性因素仍然存在。目前区块链的主要问题为扩容、隐私、和计算能力，主流的公有链难以支撑人工智能的链上实现。

（3）大规模的社会应用面临挑战

数据共享威胁大型企业利益。通过弱化数据的中心化，降低了大型企业相对小公司的竞争优势。如果任何人都可以访问这些数据集和计算，那么任何人都有机会与世界上最大的公司竞争。从技术领域中去除这些障碍将会改善社会，但共享市场的尝试可能会让大公司感到不安。如果任何人都有能力在世界上制造出最好的人工智能，那么市场将与许多正在争夺一部分市场的初创企业和小企业共同分享。之前使用用户数据来制定广告或业务策略的公司和政府组织将再次被迫以较不直接的方式获取其数据。因此，大公司可能会反对数据去中心化，并可能游说维持AI模型开发方面集中式数据集的现状。

（4）不可控性

当使用了“一旦运行不可停止”的智能合约时，如果合约代码存在漏洞被黑客利用，黑客将通过智能合约漏洞牟利，因在区块链上运行的事务和交易不可撤销，可能会给企业和个人造成不可挽回的损失。

三、AI与区块链结合的应用场景

结合两者技术优势，通过AI让区块链更智能，区块链让AI更“自主”，更可信。目前对于AI和区块链的结合应用，市场上已经涌现出很多相关项目和理论创新，描述了不同场景下结合，比如：

（1）区块链+AI在医疗方面进行结合

相关的结合领域有医疗数据加密和医疗计算分析。关于医疗数据方面，据统计，大部分的医生会直接将病人的病情、个人信息等信息发给同事，这涉及侵犯病人隐私的问题。应用区块链的非对称加密和授权等技术，对关键信息进行加密，只有经过数据拥有者授权才可访问该数据，将大大的提高医疗数据的隐私性。关于医疗计算分析方面，AI在医疗机构提供数据错误率小于2%，利用区块链的技术，可以对于医疗数据进行信息交换，相比传统AI，数据可更好地进行共享。谷歌旗下DeepMindHealth正在开发区块链医疗数据审计系统，利用“区块链+AI”技术让医院、NHS、病人自身都能实时跟踪其个人健康数据。

（2）区块链+AI在数据市场进行结合

利用区块链集合群体的力量，进行数据上的共享、AI模型的训练等。AI的发展离不开庞大的数据集，区块链可以利用数据分类帐进行高质量数据的购买销售，当收集了大量的、多样化的数据样本后，可用于训练AI模型，这些数据及AI模型将会解决信任的数据孤岛问题，使得人工智能机器人可以进行共享学习，自我成长，产出高质量的计算机识别，语音识别和其他数据密集型应用。目前SingularityNet、DeepBrainChain、Bottos、OceanProtocol、Indorse、ARPAChain等项目涉及该领域。

（3）区块链+AI在金融领域进行结合

相关的结合领域有市场情绪分析、去中介交易商经纪人（IDB）和检测金融欺诈行为等。关于市场情绪分析及去IDB方面，利用AI进行深度学习和时序分析，再结合区块链技术保护下的个人数据相整合，为个人提供更精准的交易服务。具体来说，就是从用户面板上进行大数据采集及处理，通过人工智能分析用户情绪数据，对市场波动进行预算，最后自动化下单。利用机器人取代人工，提升效率，降低了IDB佣金。在检测金融欺诈行为方面，使用交易机器人，高频加密交易，弱中心化减少人为操控的可能性，降低金融欺诈风险，此外，AI监控加密市场，让恶意攻击变得更难。目前有Autonio、Aigang、Numeraire、Endor等项目涉及该领域。

（4）区块链+AI在云计算方面进行结合

当前AI云计算方面面临计算资源昂贵、训练时间长、训练数据多、开发去中心应用困难等问题，结合区块链技术后能较好地解决以上问题。把区块链中挖矿及电力消耗过程中过剩的资源转换为AI云算力，资源上进行整合，降低计算成本。目前有NebulaAI项目涉及该领域。

（5）区块链+AI在物联网方面进行延展

首先，区块链技术可以帮助解决“如何证明自己是自己”的问题，用户可通过区块链+AI技术完成生物身份识别和身份认证，将个人身份与物联网联系在一起。其次，解决了更新的问题，所有物联网设备在区块链+AI的加持下，数据共享，设备可智能化更新。具体的垂直应用包括：应用在工业制造上，制造生产的设备在区块链中传递信息，更智能化地成长，提高效率、增加产能；应用在交通上，更好地铺开无人驾驶应用，解放人们的时间，智能化管理交通，有利于减少交通堵塞、交通事故的发生；应用在监控等公共基础设备上，身份认证能快速的识别出罪犯，有利于维护社会稳定。目前有智行者、美图等项目涉及该领域。

四、“区块链+AI”行业展望

对区块链技术的理解范文第4篇

关键词：区块链;保险企业;应用方向选择

中图分类号：F840 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2016）027-000-01

一、区块链技术综述

区块链技术起源于比特币，是比特币得以实现和运行的技术基础。该技术尚无标准、权威的定义，相对普遍的理解认为，区块链技术应包含点对点对等网络、防篡改的数据加密、分布式共识算法等技术特性，并以链型数据结构进行数据存储。其本质和最大价值，则在于构建了一套去中心化的网络信任链，确保系统的“中立”、“可信”，为网络交易各方营造一个高度安全、深度信任的交易环境。

根据应用模式的不同，又可以分为公共区块链、私有区块链和联盟区块链三类。公共区块链是指区块链的所有节点均在互联网上，其数据允许所有人访问。这一模式的最典型应用即比特币。私有区块链指区块链的所有节点均在企业（组织）内部，仅利用区块链技术的部分特性（如利用防篡改特性支持内部审计）。联盟区块链是指在一个特定的企业或组织群体（如产业链的上下游企业）内部构建的区块链，由内部指定若干预选节点负责存储交易结果数据，其余节点仅进行交易及查询操作。

二、现阶段保险企业的区块链技术在的应用状况

传统保险经营所面临的一大挑战即信息不对称，以及相应的道德风险问题。由于区块链技术的在交易数据透明度与数据可信度方面具有很大的优势，因此受到了保险行业的高度关注。国内的保险企业已经在积极探索和布局区块链技术，其中的典型案例包括：

众安保险开发基于区块链的智能合约。2016年中，众安保险公开信息称其已开发了基于区块链技术的智能合约工具箱，未来将在此基础上进一步实现保单、理赔方面的应用。基于区块链的技术特性，这种智能合约在防篡改及信息存储安全方面将具有更大的优势。

阳光保险推出区块链保险卡单。2016年8月，阳光保险与数贝荷包联合推出采用区块链技术的微信保险卡单。该卡单不仅实现了及时投保、即时生效，更可以利用互联网平台快捷分享。利用区块链技术，分享后的卡单可以追溯交易流转的完整过程，同时由于其数据的高可靠性，以之做为理赔依据将可以极大地简化传统理赔流程，提高效率。

平安保险加入R3联盟。R3CEV联盟组织成立于2015年，其主要职能是建立银行业区块链技术标准，并重点解决银行跨境结算的效率问题。目前全球排名前40的境外银行均已加入该组织。2016年6月，平安集团宣布加入该组织，并表示将成立金融科技部门，积极探索保险、医疗、健康等领域的区块链结合应用与技术创新。

三、关于保险企业进行区块链技术应用方向选择的思考与建议

综观现阶段保险企业的区块链应用，大多处在概念或实验层面，缺乏影响力与应用规模。此外，在应用方向上集中在智能合约管理领域。考虑到这一方向的全面实施需要全行业乃至于社会的广泛参与和推动（如自动赔付的航班延误险合同，需要与航空公司建立基于区块链的数据共享系统），推广的不确定性因素较多，短期内难以实现规模化的应用和充分的影响。为了更好地发挥区块链技术优化保险企业经营方面的价值和作用，下一阶段应从当前的经营实践出发，重点关注以下几个领域：

（一）建立基于区块链的总账系统，提升财务安全性。结合监管披露数据，近年来保险业账务造假的案件并不少见。如何有效地监控财务数据，化解财务风险，一直是保险企业重点关注和致力解决的问题。而区块链技术能够有效地防止数据篡改，保证数据真实性，因此在这一领域具有很强的针对性和优势。未来保险企业应重点研究建立区块链总账系统，并在账表与账实一致性方面加入防篡改的数字签名，从根本上提升账务数据的真实性，并为账务稽核提供更加真实可信的数据基础。

（二）适应监管需要，实现销售轨迹的可回溯。为了减少销售误导等因素引起的合同纠纷，保监会正在研究建立销售行为可回溯的制度法规。为了更好地适应这一监管方向，保险企业可尝试构建私有区块链平台，对关键性的销售过程行为（如重要条款告知、投保确认等）均通过该平台进行记录，利用区块链的技术特性解决双方篡改与抵赖的可能性。

（三）与中介渠道共建联盟区块链，提升结算效率。渠道费用无法及时结算已成为当前保险公司与中介机构扩大合作的一大障碍。制约结算实时性的主要问题，就在于对账数据缺乏必要的防篡改保护，导致交易双方需要投入大量精力进行账务明细的比对。参照银行业的做法，未来可以考虑由保险公司与中介机构共同建立区块链联盟，双方均基于区块链平台的交易数据进行对账与结算，从而根本上提高渠道结算效率，更好地推动双方的业务合作。

参考文献：

[1]王和.区块链技术与互联网保险[J]中国金融，2016（5）.

[2]龚鸣.从R3区块链联盟看欧美金融巨头的区块链探索之路[J].中国金融家，2016（6）.

对区块链技术的理解范文第5篇

区块链一开始被人们认识并不是一个正向的印象。无论是李笑来、陈伟星还是徐小平，他们传播区块链的渠道并非是在正规的渠道上，而是通过小范围的会议、聊天群等相对较为私密的方式传播。尽管如此，区块链依然受到了人们的追捧，甚至到了人人皆言区块链的地步。

随着人们对于区块链认识的逐步理性，区块链市场的发展同样开始降温。曾经风光无限的区块链论坛，现在变成了门可罗雀；曾经加持区块链的大妈、微商和网红，现在早已销声匿迹。区块链正在从一个人人吹捧，开始回归到一种相对理性的状态。对于区块链来讲，这其实并不是一件坏事，因为区块链本来就不需要有如此多的鼓噪。

吹捧不是区块链的全部，冷静才是正道

尽管区块链能给我们带来完全不同的想象空间，但是依然掩盖不了它是一个新生的底层技术的现实。如果在一个技术的新生阶段就去吹捧它如何之好，显然是不对的。因为对于新生技术来讲，它的最初阶段最应该具备的“姿势”就是不断丰富和完善自己，为自己未来与诸多行业的融合打下基础。

早期火爆的区块链论坛尽管让更多的人知道了区块链这个概念，但是对于区块链本身来讲并未有太多积极意义。首先，它并未真正推动区块链技术的发展，区块链技术还停留在它最原始的概念上；其次，它让区块链脱离了自己本来应该具备的“技术”特质，转而变成了一种营销概念。因此，尽管早些时候我们看到了区块链的火爆，但这仅仅只是一种表面的东西，其实质是人们对于互联网落幕后未来发展的迷茫与恐慌。

对于区块链的吹捧是互联网思维的再度延续，人们期望通过加持区块链来破解互联网技术落幕的尴尬，并持续获得资本关注。但如果一味地对区块链进行吹捧，而不去思考区块链与外部行业的深度融合以及自身技术的完备，那么区块链必然会从风口沦为俗套。

这似乎也预示了区块链市场必然会经历一个从火爆到冷清的过程，而这或许才是当下的区块链市场最应该有的气息。因为对于一个新生的技术来讲，或许只有冷静才能为后来的爆发积蓄力量。试想一下，如果我们一味地对区块链进行吹捧，一味地去打概念牌，而不去研究区块链的落地，等到最后或许区块链真的会沦落成为一种概念。

理性地看待区块链，正是其回归正道的表现。作为一种新生的技术，特别是新生于数字货币这种备受争议的母体的技术，或许，区块链更加应该回归冷静的状态。这是当下的区块链必然要经历的过程，更加是未来区块链想要获得更大发展的基础。

概念已足够庞杂，区块链当回归技术本身

如果把区块链放到人类社会里来看待的话，早期的区块链其实是一个百家争鸣的时代。我们都知道在春秋战国时期，百家争鸣造就了儒家、法家、墨家等诸多学术门派，最终归于秉持法家的秦国。区块链时代同样如此。之所以会出现如此多的区块链的概念，正是由于人们对于区块链的不同理解所导致的，当概念变得足够庞杂的时候，区块链的发展便会开始进入到百家争鸣的时候，最后区块链才会归于一统，落脚在技术上。其实，当下的区块链市场正在经历这样一个过程。

无论是早期的ICO，后来的大妈、微商、网红涌入其中，再后来的形形色色的“链”，其实他们都是在经历一个概念频繁出现的过程。当区块链的概念足够庞杂，人们之间的争论便会产生，由此人们便开始更加接近于区块链的本质和意义。其实，区块链市场的发展正在从一味地搭建平台的模式转向区块链技术的深度研发和应用。无论是对于区块链的算力、加密技术、信用体系等认识，还是区块链的应用，其实都在告诉我们区块链正在一步步回归技术本身。

如果我们将区块链技术看做是一个刚刚萌芽的技术的话，当下有关区块链的概念已经相当庞杂，下一个阶段在于如何将这些概念真正落地到具体技术上。当技术真正研发成熟之后，我们通过将区块链相关的技术应用到具体行业上，才能真正让区块链不仅是一个捉摸不透的虚假的概念，而是变成了一个能够与行业产生深度联系，并且能够给传统行业带来切实改变的存在。

将中本聪在数字货币中展现的区块链的雏形再度进行丰富于完善，无论是加密技术、认证机制还是去中心化的处理都重新进行建构，才能真正将区块链技术不仅仅只是应用在数字货币上，还可以应用到金融、保险、法律等其他行业身上，这样区块链才能真正回归技术本身，而非仅仅只是一个概念。

降温的区块链，或许是一个全新开始

正如上文提到的那样，区块链的降温正在让跟风与吹捧现出原形，人们开始从庞杂的区块链市场当中找到新的发展方向。区块链开始从简单的打概念、搞论坛、发ICO，逐步转移到了具体应用上。从这个角度来看，当下降温的区块链或许正孕育着一个全新的开始。

区块链开始找到数字货币之外新的应用土壤。一个技术真正发展成熟的标志是它能够与足够多的行业产生联系，并且形成一个具有自己特色的生态圈。互联网技术便是如此。我们看到早期的互联网技术仅仅只是被应用到了资讯、游戏等领域，进入到移动互联网时代后，几乎所有的行业都与互联网产生了深度联系。

反观区块链，虽然当下它出现了很多的概念，但是这些概念都不可避免地落入到数字货币的俗套里。如果仅仅只是将区块链的成熟应用局限在数字货币本身的话，那么区块链势必无法成为互联网技术后下一个基础技术的潜质。因此，为区块链找到数字货币之外更多的应用土壤或许才能成就区块链未来更大的发展。

其实，区块链的降温更多地体现在以区块链之名行数字货币之实的降温，人们更多地开始寻找区块链之外新的应用土壤。这对于习惯了数字货币的惯性思维的区块链从业者来讲无疑是一个很大的进步。正是由于他们将目光转移到了数字货币之外更广阔的领域，所以才让区块链有了成为下一个“互联网”的可能性。

割韭菜模式已经退潮，资本开始关注新的区块链模式。提及区块链，人们通常用割韭菜来形容。这主要与区块链技术本身并无太多实质性的进展和意义有关，仅仅只是对用户和资本来讲的。割韭菜模式之所以能够大行其道，其中一个很重要的原因在于用户对区块链的不理解以及资本对区块链的盲目推崇。

随着资本的逐步退潮，从早期仅仅只是关注区块链的概念，但凡区块链的项目便会“海投”，到现在更加侧重区块链的应用。资本的投资逻辑开始从概念回归到实体，在这种背景下，如果仅仅只是假借区块链的概念来获得资本关注，而不去深度探索区块链的相关应用，现在只会被资本和市场抛弃。

降温的区块链仅仅只是对那些只打概念，不做落地的区块链项目的降温，对于真正推进区块链应用的项目来讲，所谓的资本寒冬或许并不存在。所谓的割韭菜的模式已经开始没有市场，资本开始从初期的“海投”转变成为当下的“精准投”。

区块链开始从表层的概念叠加转变成为深度的技术创新。其实，区块链技术绝非仅仅只是中本聪在白皮书里为我们展示的那么简单，它本身具备而且应该具备更加深度的意义。尽管我们在早期经历了区块链概念的推陈出新，但是那些所谓的“推陈出新”仅仅只是局限在概念本身，并未给区块链技术带来任何创新。