区块链技术的好处精选(十四篇)

序言：作为思想的载体和知识的探索者，写作是一种独特的艺术，我们为您准备了不同风格的14篇区块链技术的好处，期待它们能激发您的灵感。

篇1

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

篇2

然而在科技领域里，技术的更迭可能随时会让一个巨头倒下。曾经手机领域的霸主诺基亚因为没有跟上智能手机系统的潮流，从巅峰时期的 2000 亿欧元市值到最后落得被微软以 72 亿欧元收购。颠覆者 Apple 也不负众望，市值首次突破万亿美元大关，成为全球最值钱的公司。

近些年来区块链技术的出现有望重新构建人类的信任网络，并像互联网一样彻底改变人类社会活动的形态。虽然目前区块链领域的战火还未全面燃起，以 BAT 为代表的国内互联网巨头们也都加紧在版权、溯源、金融、硬件、底层技术等方面进行战略布局，以应对区块链技术带来的冲击。

（图片来源：星球日报）

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百度全方位发力

在 BAT 当中百度势微已是不争的事实，截止 9 月 18 日百度市值仅为 762.04 亿美元，而其竞争对手阿里巴巴为 4086.54 亿美元，腾讯为 4319 亿美元。实际上百度已经掉出了第一梯队，甚至有被京东、网易赶超的可能。

为此，作为百度的掌舵人李彦宏，大幅进行改革创新。除了 all in 人工智能，开发 PaddlePaddle、DuerOS 和 Apollo 等 AI 平台以及百度的自动驾驶，还对区块链领域进行了深度探索。

近日百度旗下北京鼎鹿中原科技公司注资 5000 万元成立了度链网络科技（海南）有限公司。经营范围包括：网络包括区块链技术研发、技术转让及技术应用服务、网络游戏研发及运营、电子竞技游戏软件开发、咨询及销售等。

「度链落地，百度似有大力发展区块链业务之意，以转型为高科技公司来脱离现有搜素引擎——广告的传统营收模式带来的各种负面影响。其实早在 2016 年，百度就开始低调布局区块链领域的应用。

（图片来源：区块链研习社）

布局区块链金融平台，是百度重要的战略之一。2017 年 5 月，百度金融同佰仟租赁、华能信托联合发行场外区块链技术支持的 ABS 项目。8 月 17 日，「百度-长安新生-天风 2017 年第一期资产支持专项计划获得上交所批准通过，成为国内首家公募机构发行的 ABS。

ABS 全称是资产支持证券化，以项目所拥有的资产为基础，以项目资产可以带来的预期收益为保证，通过在资本市场发行债券来募集资金的一种项目融资方式。

利用区块链技术保证金融资产的透明性，成为 ABS 市场的创新趋势。区块链与 ABS 的相结，有效保障了底层资产质量真实性，有助于解决交易各方的信任问题。

此外，百度也推出了自己的区块链开放平台 BaaS（BlockChain as a Service）。用户可依据企业实际业务场景，对区块链各项目属性、模板和机制进行定制及灵活配置。成功应用于信贷、资产证券化、资产交易所等业务，实现资产的透明性和可溯源性。

在 C 端场景方面，百度此前推出了一款名为区块链宠物狗「莱茨狗。该项目是百度在区块链应用领域的全新尝试，利用区块链技术，能够保证每只莱茨狗的唯一性。莱次狗并不具备现金交易功能，未来用户可通过使用百度内部产品获得微积分。此外，用户必须通过百度钱包进行实名认证，这将增加用户与百度各线产品的粘性。

虽然如今百度全力布局区块链，已经拥有了云计算、智能合约、版权、底层网络、游戏 5 个方向的区块链产品，但对于想要依靠区块链技术翻身的百度来说还是不够的，需要有真正具有颠覆性的产品出现，就如同苹果手机一样真正改变世界。

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阿里巴巴专注区块链+生活

作为阿里巴巴董事局主席的马云非常看好区块链技术。马云表示，区块链不是泡沫，但比特币是。区块链技术不是用来炒作的，而是一个解决方案，解决数据和隐私安全的解决方案，为社会创造价值。

全球影响力的知识产权产业媒体 IPRdaily 联合 incoPat 创新指数研究中心了「2017 全球区块链企业专利排行榜（前 100 名）。报告显示，中国在区块链专利的增速远超过美国，领先全球。前 100 名中，中国入榜的企业占比 49%，其次为美国占比 33%；阿里巴巴以 49 件的总量排名第一。

阿里在区块链领域的布局，主要还是聚焦在区块链+生活领域。2016 年 7 月，蚂蚁金服将区块链技术首先应用于支付宝的爱心捐赠平台。利用区块链技术的可溯源性，有助于解决社会公益领域透明度和信任度的问题，让每一笔款项的具体去向都记录在区块链上。

此后的两年时间，阿里数次，先后与普华永道合作，打造可追溯的跨境食品供应链，与江苏常州市合作开发基于医疗场景的区块链应用「医疗+区块链试点项目。通过菜鸟物流与天猫国际，宣布启用区块链技术跟踪、上传、查证进口商品的物流全链路信息。

此外，阿里早已将区块链技术应用在跨国转账业务上。2018 年 6 月 25 日下午，蚂蚁金服宣布，港版支付宝 AlipayHK，联合菲律宾电子钱包运营商 GCash，从即日起运用区块链技术提供中国香港与菲律宾之间的实时汇款服务。

蚂蚁金服在现场请来了一位来自菲律宾马尼拉的香港家政服务人员 Grace。她使用区块链技术完成了第一笔跨境汇款，耗时仅 3 秒，而在以前则需要 10 分钟到几天不等。

与 btc 、Ripple 这样加密货币区块链跨国转账形式不同，港版支付宝通与渣打银行进行安全合作，通过银行进行结算，再利用联盟链技术参与区块链记录，确保关键信息的安全性。同时，不需要任何代币，保证了资金的安全合规。

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腾讯专注区块链+金融

在今年两会上，腾讯董事局主席马化腾表示区块链技术可以应用在很多领域，尤其是在数字化认证实物的唯一性方面。就像现实中的一个文件、一个票据等等，可以用区块链技术来保证它们不可被复制、不可被篡改。相比过去的传统 IT 技术，区块链在真正模拟现实社会中的单据、收据的唯一性上，是有划时代意义的。

目前腾讯的区块链团队归属腾讯金融科技事业线。腾讯在区块链方面的动作也主要集中在供应链金融领域，今年 8 月份，深圳基于腾讯区块链技术，在深圳国贸旋转餐厅开出全国首张区块链发票。这「宣告着深圳成为全国区块链电子发票的第一个试点城市，也意味着纳税服务正式开启区块链时代。

通过线上支付完成一笔交易后，该交易的数据信息就成为一张「发票。再利用区块链分布式存储技术，将个人、商户、公司、税务局统一联系起来。这样每个环节都是可追溯、信息不可篡改、数据不会丢失的。再通过微信自助申请开票、一键报销，发票信息将实时同步至企业和税局，并在线上拿到报销款，报销状态实时可查。

「区块链电子发票打通了发票申领、开票、报销、报税全流程。给消费者和商户带来了极大的便利和好处，也优化了企业的发票报销流程，大大节省了时间和人力成本。

此外，2016 年 5 月 31 日，腾讯就参与建立金融区块链合作联盟（深圳），2016 年 9 月底，微众银行与上海华瑞银行宣布共同开发了国内首个基于联盟型区块链技术的银行间联合贷款清算平台并上线试运行。

2017 年春节，开始内测的黄金红包已经开始应用区块链技术进行数字资产的并行记账。2017 年 6 月，中国银行与腾讯共同成立了「中国银行——腾讯金融科技联合实验室。腾讯加入加拿大区块链研究所。

在 2017 年的腾讯全球合作伙伴大会上，腾讯云正式 BaaS。并表示这套解决方案，会结合腾讯在大数据、征信、身份认证、AI 和第三方支付等方面的能力，在智能合约、供应链金融与供应链管理、跨境支付/清算/审计等场景下提供区块链服务。

篇3

［关键词］区块链技术;银行;交易系统;联盟链

近年来，随着科学技术与硬件设施的发展，越来越多的技术涌入台面并改变了人们的生活。大数据、人工智能等的到来使我们的个人生活和经济生活都发生了巨大的变化，大数据这类的技术需要大量的规整的数据作为支撑，而区块链作为一种信息存储与读取的底层技术，可以较好的贴合数据存储相关的技术。对于商业银行或是其他的金融机构来说，无时无刻不流动着大量的数据，其中最多的便是交易的数据，如何在满足商业要求的速度下运用区块链技术存储交易信息成了当下较为广泛讨论的问题。

1区块链的基础知识

1.1区块链

区块链是一种数据用分布式存储技术，交易用点对点技术，验证交易真实性用加密算法，记录交易采用共识机制的这样一种结合了众多技术的应用模式，或者说是一种信息的储存方式。周亮瑾，王富章［1］认为区块链技术具备共治、共享、去中心、防篡改、可追踪等特征，是新兴的一种互联网分布式记账技术。蔡晓晴，邓尧，张亮等人［2］则将区块链技术称为分布式账本技术。但其本质只是一种抽象概念，是一种以区块形式组织成的数据库。但较多的学者都一致同意，区块链是一种数据库，是一种记账方式。

1.2区块链分类

按照蔡晓晴，邓尧，张亮等人［2］的分类，系统的运转围绕区块链账本的记录和维护过程展开。因此，区块链系统可以分为公有链、联盟链和私有链。

1.2.1公有链公有链是一种所有用户均可参与的区块链，包括信息的写入或读取。公有链实现了完全的去中心化，也使用典型的类似工作量证明的机制完全解决了信任问题，记录信息的是全体的参与者。如比特币区块链，信息就是完全公开的，全员参与的。

1.2.2联盟链联盟链的记账者由参与联盟链的人协商决定，并非全员参与决策，所以其也没有实现完全的去中心化，信息也只是一部分的公开。1.2.3私有链私有链是指定的管理者进行管理，只有少部分参与人可以使用，其中的信息也可以不对外公开。三种类别的区别见表1。

1.3区块链的“三元悖论”

根据罗伯特蒙代尔的“三元悖论”即一个金融系统不可能同时拥有去中心化、效率、安全性这三种目标，最多可以拥有其中的两种理论，区块链构成的时候同时也是面临着这样一个问题。公有链侧重于去中心化与安全，却在数据不断累积的当今面临交易效率的问题;私有链侧重于安全与效率，但是却完全做不到去中心化;联盟链则是非完全的去中心化，程度比私有链高，比公有链低，而效率也是基于两者之间。

2联盟链在商业银行应用的可行性

2.1身份验证的可能性

2.1.1数字签名验证现在应用区块链并具有较为完善的交易体系之一的比特币交易，其采用的身份验证为数字签名验证，其验证流程为当用户注册了该系统的账号之后，便会获得一个私钥和公钥，而其中私钥是不公开的，相当于自己的密码，而公钥是对外公开的，并且公钥也可产生一个公开的地址。当交易发生时，为了验证此条交易信息不是假信息或是别人仿制的教育信息，则交易的发起方需要将此条交易信息通过Hash算法加密为一串数字，然后再用私钥和先前的这串数字一起再加密一次。当别人想来验证此条信息是否为你本人的交易操作时，会先将最初的交易信息用Hash算法后得出一个摘要1，然后再用你公开的公钥以及交易的密码解密出一个摘要2，将两者进行比对就可验证。这样的方法就可以通过不可被查询的私钥来验证交易的正确性。

2.1.2商业银行的身份验证商业银行现有的身份验证有密码验证以及生物特征识别，但是现在的验证已经逐渐向生物特征验证靠近，不仅是因为在现实生活中运用起来特别快捷方便，而且安全性也比密码验证更好。其验证的核心还是将登录使用的密码或生物特征与当时存留在银行的进行比对验证，其后的更长一段时间内这种方式都不会改变，只会提高生物验证的精确性和安全性。

2.2区块构建的可能性

2.2.1比特币构建的基本思想比特币系统是以区块链技术为基础的交易系统，当两个节点发生交易时，使用密码学技术对该交易信息加密过后，就把这条交易进行全网广播;当所有节点接收到这条信息过后就开始对此条信息进行验证，身份验证的具体流程上文已经说过，身份验证成功后对此交易进行验证，通过追溯该用户的账户历史交易来判断是否可以完成该交易，验证过后将其记录在自己记录过的区块列表里面;节点是否可以将自己的账本记录接入区块要进行工作量证明或其他共识机制，工作量是一个寻找满足难度要求的随机数的过程。找到的节点按照一定规则被选中后便可获得一次记账权，并且发出本轮记账需要记录的数据，然后全网其他节点进行数据更新、验证和存储。在记账完成后，可以获得系统给予的一定数量的比特币奖励。工作量证明涉及的工作就是人们所说的“挖矿”工作;在其“挖矿”完成之后，就可将其连上原有的区块，完成一次区块周期，区块链系统就是在这上面构建起来的。

2.2.2商业银行交易区块链构建的基本思路对于商业银行的交易来说，交易的安全性、便捷性、可查性都是十分重要的。在验证登录时，应用原有的身份验证就可以满足要求，因为商业银行的区块链不需要也不能完全的去中心化，至少我国现有的经济形势不行，所以生物特征验证是较为安全的;也不需要让所有人来验证你的交易身份，这样可能会泄露你的身份信息。其次对于交易来说，别人没有必要也没有义务来验证你的身份，对自身没有好处。对于交易的便捷性和可查性应当尤其注意，在原有的区块链当中，当数据过多时就会由数据的过多带来的数据同步已经读取的速度减慢，使得交易变得不流畅，现在的比特币交易就已经遇到这样的技术瓶颈，全网同步交易在商业活动里面显得沉重和笨重，所以尽量减少交易的记录以及单链的长度是对于商业交易来说非常重要的。原有的比特币的信息追溯是靠记录的信息来进行操作，而对于商业交易来说的话，这样的方式也是有效的，可以进行保留。

2.3审计的可能性

对于比特币交易来说，对某个比特币账户进行审计可以采用追溯的方式，通过查阅该用户在区块链上保存的交易信息来对其账户进行审计。对于商业银行来说，区块链技术应用到商业银行，将从审计模式、审计职能、审计判断三方面影响商业银行审计，这项技术有利于纠正信息不对称，提高审计证据的可靠性和审计效率，促进商业银行的经营管理提升。对审计来说，区块链技术可能会极大提高工作效率。

3商业银行联盟链的身份验证

身份验证是架构在区块链的基础之上的，但是用户登入个人账户时建议还是使用原有的身份验证机制，通过比对创建该账户时的信息来验证登入者的身份，也不用考虑其他节点来对此账户进行重复验证，这样可以节省较多的资源。

4商业银行联盟链的构建

联盟链也是区块链的一种类型，其构成的基础也为区块以及其内在的机制。在此条联盟链当中，记账者便是市面上所有的金融机构，他们由中央银行或者银监会直接指派或者通过资质的检验。他们所要记录的，是单个用户发生的交易行为，他们所要储存的也是单个用户发生的交易行为。当交易发生时，这些记账者便开始对其进行验证，当这笔交易被一个或多个记账者验证为有效交易时，则将此次交易写入该用户的下一个区块当中，这样就完成了一次区块的建立周期。相比传统的区块链的构建，这种方式的构建舍去了比特币交易时的身份验证，增加了用户的透明性;舍去了完全的去中心化，采用商业银行来充当指定记账人。这样的交易极大地缩短了交易的流程。

5商业银行联盟链的交易审计

5.1审计模式

在传统审计中审计人员一般采用事后审计模式，查阅被审计单位的经营管理凭证、档案资料、内部控制制度等材料，通过函证方法佐证被审计单位经营管理活动的真实合法性。在商业银行区块链中，由于区块链的时间戳功能等特性，不仅对初始记录的数据进行检查，而且还可以对其发生和记录的时间进行审查，这样保证审计线索不中断，减少数据造假的可能性，释放审计人员辨别资料真实性的精力，提高审计人员的工作效率。这样对于个人账户的审查非常有效，也可以依靠一定的程序设计对商业银行内部的审计带来帮助。

5.2审计职能

在传统审计中，审计人员主要是对被审计单位的数据资料的事后监督职能。在商业银行区块链中，审计人员通过授权密钥实时获得被审计单位的交易信息，通过构建的系统可以对这个系统里面的所有用户链进行实时监督。审计工作从传统的事后监督重构为事前、事中、事后各环节的预防和监督，发挥“预警”职能，实现前瞻性审计功能，使审计工作能及时高效的完成。

5.3审计判断

在传统审计中，依据统计学抽样理论，结合审计人员的过往经验和主观判断，以此从审计样本中查找问题，进而推断整体结论，极有可能得出不确定性的审计结论，存在遗漏审计疑点和线索的抽样风险。在商业银行区块链中，可将由原先的抽样审计进而扩展到总体审计，有效减少因审计样本推断出总体的不确定性，从而提高审计结果的精确度。

6商业银行联盟链的优缺点分析

安全性:交易是由商业银行确定，其中除了商业银行也没有其他的参与者，所以安全性较高。效率:由于有奖励机制的存在，商业银行会为了手续费而产生良性竞争，进而提高了交易数据的效率。存储与读取:这样由用户为主体的区块链，存储和读取也是以用户为单位，交易发生时读取更有目的性。而以用户为单位的存储，减少了数据的冗杂，加之不同的人不同的行业的交易产生的频率不同，不用一视同仁的全部储存备份，使数据的存储更轻松。数据的可读性:记账者可以读取全部的交易数据，而笔者仅仅把这条联盟链当作交易的话，也没必要也不能知道其他人的账户或者交易信息。

篇4

入选技术集中在可以改善人们生活、推动行业变革和维护地球生态等领域。在各项技术被广泛使用之前，论坛也提供了一个辩论平台，讨论技术可能会为人类、社会、经济和环境方面带来的风险和担忧。

韩国前沿科技研究所特聘教授Sang Yup Lee在会上表示，今年选中的新兴技术与往年相比，生物科学类要更突出，且除了考量不同技术对人类的好处外，也更顾及其对环境的影响。

另一个考量的标准，是该技术从实验室推向市场的可行度。“我们希望这些变革性的技术能够加快速度成为现实，这也是第四次工业革命的概念之一：跨越学术界与商业应用之间的障碍，让行业或普通人很快获得这些技术。”Sang Yup Lee说。

世界经济论坛的技术先锋成员，1QBit公司的CEO和联合创始人Andrew Fursman在接受界面新闻记者专访时则表示，在公布的十大新兴技术中，他最看好“开放的人工智能生态系统”的商业化应用：“由于人工智能具备的用户友好性，人们在使用过程中更加自然、便捷，就像人与人交流一样，而无需专业的知识技能学习。”

他同时指出，虽然新兴技术越来越多元，但对于越来越开放的中国科技界和投资界来说，技术的交流与发展将更加顺畅，“过往只有外国资本进入中国的科技产业，如今反向的操作越来越多，中国资本非常活跃，不同国家与地区之间的技术融合也更加容易”。

多元化的突破性技术不久便可以解决世界上最为紧迫的挑战。这些前沿科技包括可以为整个村庄提供电力的电池，具有“社会意识”的人工智能，和新一代太阳能电池板等。以下是十大上榜技术：

1.纳米传感器和纳米级别物联网

纳米传感器能够进入人体循环系统，或被植入到建筑材料中。2020年，物联网预计将拥有300亿个连接设备。一旦连接，纳米级别物联网将会对未来的医药，建筑、农业和药物制造产生巨大的影响。

2.下一代电池

匹配供求关系是可再生能源使用的最大障碍之一，但近期在使用钠、铝和锌电池进行能源存储的新进步，使构建小型电网并为整个村庄的提供清洁又可靠的能源成为可能。

3.区块链技术

此前，记录比特币的分布式电子交易账本，已经使区块链技术广泛使用。仅2015年一年，风险投资企业对区块链行业投资金额就突破十亿美元，其从根本上改变市场及政府工作方式的经济和社会影响才逐渐显现。

4.二维材料

虽然不是仅有的一种，但石墨烯或许是最闻名的单原子层材料。大幅降低的生产成本，得益于2D材料的广泛应用，包括空气净化器、净水器、新一代的可穿戴设备和电池等。

5.无人驾驶汽车

虽然无人驾驶车目前在世界上大部分国家尚未完全合法化，但其在挽救生命、节能减排、促进经济发展、改善老年人生活质量等方面的潜在优势，使得与其相关的重要技术先驱已经开始飞速发展。

6.器官芯片

只有一个记忆卡大小的人体器官微缩模型，可以使研究人员用前所未有的方式见证生物机制和行为，为医学研究和药物制造带来彻底的变革。

7.钙钛矿型太阳能电池

这种新的光伏材料对目前的硅太阳能电池进行了三处改进，使其更容易生产、几乎能在任何地方使用，并且迄今为止不断提高发电效率。

8.开放的人工智能生态系统

自然语言处理和社会认知算法的共同提升，再加上前所未有的丰富数据，很快就会让智能数字助理服务一个人生活的方方面面，例如管理财务和健康状况，甚至帮他挑选要穿的衣服。

9.光遗传学

使用光和色去记录神经元在大脑中的活动并不陌生，但近期研究发现，光还可以深入大脑，用于更好的治疗脑部疾病。

篇5

通过在包装上使用传感器，公司经理能够对公司产品如何运作进行高级分析。工厂可以根据当天在数千个零售点的销售情况来实时的增加或减少生产。致力于数字供应链工作的数据科学家可以从他们的产品中产生新的见解，无论货物是在运货车的后座还是在经销商的仓库货架上。如果销售情况与预测一样强劲，制造商可以通过减少产品和将物品重新分配到需求所在地来减少损失。

随着超过10亿支具备AR功能的智能手机和平板电脑的投入使用，企业不必等待低成本的增强现实眼镜来获得其好处。以下是AR将供应链转变为全球分销灵活工具的五种方式：

1)分拣包装服务

增强现实技术正被用于仓库中，以便更有效地定位产品并将其包装于即将发货的箱子中。进行“分拣包装”服务最昂贵部分之一是培训新员工在大型仓库中进行巡览并找到他们正在搜索的产品。AR眼镜可以在仓库地板上画一条轴线，以简化搜索和训练过程。在假期高峰期间，临时工需要迅速上位。AR通过向新员工提供持续反馈，了解他们的工作方式以及可以改进的方面，来缩短学习曲线。AR分拣和包装系统的现场测试将错误减少了40%以上。一些AR眼镜甚至可以用于在货架上提供图形叠加层，从而最大限度地缩短查找和识别要拾取物品所需的时间。一旦打包，AR软件可以即时为运营商提供处理说明和预计的运输时间。

2)协作机器人

机器人是终极的人体增强。舒适地坐在办公桌前的工作人员可以通过佩戴AR眼镜，让他们看到仓库里的机器人看到了什么。AR眼镜现在可以通过仓库绘制出机器人的路径，并利用它们的力量举起和移动重货。例如装载卡车这种危险或重复的任务，在提到如何以最佳方法装载物品以实现最大负载时，可以在人的指导下将任务委派给进行机器人。此外，物流机器人可以扫描每个产品的损坏情况、检查其重量，并遵守任何包装运输说明。通过将机器人与管理人员连接起来，如果甚至在卡车离开仓库之前还没有任何有效产品，客户可以自动收到警报。

3)维护

在问题发生之前解决问题是最具成本效益的维护形式。现在由于许多飞机引擎在地面上通过Wi-Fi传输使用数据，因此增强现实通过将引擎数据与具备航空电子系统的其他类似飞机的历史记录与进行比较，协助维护人员减少引擎停机时间。然后这些算法在问题可能发生之前做出维护建议。

4)最后一英里交付

在物流方面，向客户交付的最后一英里是最昂贵的。AR可以通过将最后一公里交货时间缩短近一半来节省资金。根据DHL的报告，驾驶员在他们自己的卡车内花费40%到60%的时间搜索正确的箱子，然后才能发货。增强现实并不需要记住他们的卡车是如何在早上加载的，而是用于识别、标记、排序和定位每个包裹。通过与人工智能相结合，AR眼镜还可以将驾驶员导航到正确的地点或建筑物大门进行交付。这些系统将记录每一次交付，以便新的驾驶员从过去的驾驶经验中受益。在不久的将来，每个司机都会得到他们遇到的每个建筑物的图形覆盖。

5)采购

篇6

科技与金融的关系：未必是融合

通过知网或类似的期刊搜索引擎，可见很多以科技与金融融合为题的文献。但追溯当年较早提出并大力推动科技金融专项工作的时任科技部副部长李学勇公开讲话中大量使用的却是“科技与金融结合”。虽然大可不必过多纠缠“融合和结合”是缘于作者的用词刻意还是轻率，但从语义上理解融合和结合的差距，可能在不同程度会影响到科技金融的遵循路径和实践取向。

首先，融合的语义是存在形态的一体化，一般体现为交融混合。而科技和金融实际是分属于不同产业（行业）特征和表现形式的两种资源向量，更可能是一种匹配或叠加关系。也正由此，在监管层面才会有所谓的“部际协调”机制。

其次，相对于传统金融或间接金融手段，多数科技型企业（尤其初创型）作为无抵押无担保无信用记录的“三无企业”，受到可操作性限制，其融资渠道主要集中在近些年来规模暴增的股权投资中。在现实中，大多数投资者尤其是务投资策略是游离在产业之外的，在股权投资中一般遵循“不控股”原则，一般情况下不会介入和参与企业的实际经营活动，以此保护经营团队和研发队伍（专利持有人）的专业性和积极性，且是“为了退出的投入”。对于投资人而言，在投期间，迫于需要，因持续追加投资直至自身“融合”成了被投企业的总经理，常常等同于宣告投资失败。

最后，金融与科技更多是在不同阶段分分合合的关系转换。如果分工明细是人类文明进步的标志之一，那么交互跨界偶赶时髦尚可，更可能导致错位混乱，“电影散场各回各家”“不串行”才是常态。金融与科技，各行其是、各安其责才是最佳的角色感。如此，才最有益于维持投资人的金融属性和经营团队的科技创新空间及意志。

科技金融的范畴演化：可能超越产业瞄向

早年，有学者曾将科技金融置入产业金融的范畴进行了比较贴切和系统的分析研究。认为产业金融作为一项系统工程，可以承揽和胜任科技创新的商业模式全程演进：（1）提供一套解决方案，构建产业发展的金融服务和支持体系。（2）构建两方共赢机制，为技术和资本指引最有效率的利益归宿。（3）参与三个阶段，即前期的资金融通，通过资源的资本化解决资金的融通；中期的资源整合，运用融通资金培育核心能力，通过核心能力整合社会资源。后期的价值增值，在整合资源的基础上创造价值，通过资本运作放大价值。（4）实现四项资本化，包括资源资本化、资产资本化、知识产权资本化、未来价值资本化。

对此，另有学者质疑“高新技术产业”的命题本身需要证伪。佐证以纺织业，作为传统产业，以纳米技术织造的服装显然冲破了原有的产业界线。更有甚者，多年来孜孜以求、倾力扶持的一些高新技术产业，诸如多晶硅及太阳能板等，很快沦为重复建设、过剩产能、低端徘徊、库存积压的整顿对象。按此，科技金融的产业瞄向便有了含糊的味道。无独有偶，曾一度高歌猛进的科技银行申办进程，也以开办特色业务的科技支行等形式暂时权宜折中。

我们对是非暂且不论，当时作为一种积极应对，很多地方政府因地制宜，以金融地理的视角进行延伸，另外提出了蓝色金融、绿色金融等特色概念。时下风起云涌的“特色小镇”、科技金融小镇理所当然地占了一席之地。作为一种园区服务经济的平台模式，小镇成了最得心应手的集成和凝练环境、土地、资金、政策、人才等资源组合的抓手和形式。为此，国家发改委和国家开发银行联合出台了以开发性金融支持特色小镇（城）的专项政策。

金融科技：与科技金融同等显要

科技金融是金融对科技创新提供的服务和支持， 可有效推动新成果新技术的产业化，提升科技贡献度。金融科技（Fintech）则是科技在金融服务领域的创新性应用，可显著提升金融业的核心竞争力。其要义是，利用新兴技术改造和创新金融产品和业务模式，缓解信息不对称问题，以此进行信用创造、资源配置、风险管理，并提高支付清算的效率等。金融科技本身并未改变金融的本质，但可以扩大金融服务的对象、提高金融服务的效率。

其中，最受关注的区块链技术应用所催生的区块链金融，具有自定共识规则、自动实施规则、用技术信任加持商业信用的能力。通过“共识协议”和编程化的“智能合约”，可以制定和执行交易各方认同的商业条款，可以引入法律规则和监管控制节点，确保价值交换符合契约原则和法律规范，避免无法预知的交易风险。该功能可以创造信用，节约信用形成所需的时间和成本，能够容纳更多的金融从业者，因而有利于普惠金融的发展。但是，由于区块链技术的标准化工作刚刚起步，核心基础技术尚未达到工业级的要求，区块链技术的规模化应用目前还不成熟。需要解决可操作性、可拓展性、可靠性与安全性、不同技术对接、与不同系统对接、技术标准与技术规则、法律与监管、专业人才培养与大众知识普等问题。

科技金融的行动准则：以破解市场错配为责

就科技金融的操作层面而言，实践者经常要面对和回答：市场和政府在行业发展的不同阶段如何正确体现各自作用？在科技金融的主导机制中，如何科学确立政府和市场的主次关系？如何恰到好处地在适当适时修复市场缺位的同时兼顾不越位？基于金融服务科技企业的作用机理，如何妥善处置和解决科技企业生命周期不同阶段的资金需求禀赋差异和供给端的错配问题？

在政府主导的阶段或模式中，应切实设计和实施财政性科技投入（如各地科委科技局的科技三项费等）或政策性金融的一揽子制度化安排。同时应留意，长期推行政府主导模式，可能会伤害市场分配资源的自发机制和原有功能，市场化禀赋会因此暂时休眠甚至退化。除了市场公平的丧失，市场参与者会因此出现所谓的路径依赖和“合成谬误”，对长远发展是不利的。

从科技资源到创新资源：科技金融是关键推手

科技源于创新。后者是前者的灵魂和生命。因此，科技金融的基本内核一定是推动金融服务于基于创新的科技。

诚然，科技中心与科技创新中心、金融中心与科技金融创新服务中心是不同概念。科技中心不等同创新中心，科技资源转化成创新资源，科技创新中心和金融中心的功能叠加都需要特定机制和制度安排。能够最高效、有机地集成和凝练这些机制和安排的，科技金融无疑是首选的推手。通过多年的实践积累，科技金融无论作为一种资源平台还是一套政策组合，能够很好地整合并协同各类要素。实践证明，在近些年地方政府争相建设各类中心的比拼中，流动性要素和非流动性要素的优劣和比重决定了最终的胜负。

虽然每一座城市都希望成为中心，然而资源是有限的，因此，建设金融中心，就是一个城市间的竞争过程。在这个竞争中，地方政府，本地化的企业、居民、区位和资源等非流动要素，以获取更多的价值收益为目的，吸引和转化流动的金融资源，占领和控制市场，与其他城市展开竞争。显然，这种竞争可分解为两个层面：产品市场层面的竞争和非流动要素层面的竞争。这些非流动要素试图营造产品市场竞争的环境，提升当地吸引资源的能力，提升当地企业产品市场竞争的能力。

科技金融的发挥空间：可支配资源的边界

需要明晰我国金融资源的现有格局和可得性分布。金融业在中国的高垄断特征不仅表现在牌照审批机构监管门槛高设等方面，而且金融可支配资源的高度集中和银行业在金融市场的绝对份额、先发优势仍然是目前其他融资路径和渠道必须面对的现实情况。

财政性科技投入的机制创新要务实。引导基金和天使基金的责任和使命应是在投资阶段中尽量前移，政府资金应以示范和引导为责，最大限度地发挥专业团队和市场机制的积极作用，提高识别和驾驭风险的能力，敢于面对并承担一定风险。应合理确立与社会资金的合作地位和契约关系，客观把握财政性投入在风险池的补偿轮次，妥善处理官员问责的包袱问题。

部际协调的发力点应着眼于金融监管部门。到目前的阶段，从科技创新的推动力度和成果转化的市场机制建设协同情况综合考量，金融部门的监管和产品创新在部际协调工作中的作用愈加重要，金融监管部门通过制度化建设和监管模式升级，吸纳借鉴先行国家和地区针对特定行业的沙盒监管经验，为科技金融体系不断营造宽松环境、持续输送有效的金融资源。

关于财政与金融的协同问题。也即财政引导金融，推延至中央引导地方、技术引导资金的机制设计和绩效评估。金融创新，从监管到机构，要考虑其可能面对的市场体系内带有示范性、引导性的财政性资金，应注意尺度和方式，避免市场中的金融活动财政化或行政化，传递错误的配置导向。同时，财政科技投入的创新应借助互联网金融手段，发挥其撮合效率、成本控制以及透明度等优势，优化原有的投入方式和给付渠道，实现效率提升和风险控制。

值得科技金融期许的供给端：VC和PE

本世纪初，我们曾不遗余力地激烈争辩过Venture Capital（VC）应译为“创业投资”还是“风险投资”，硝烟尚未散尽，Private Equity（PE）潮起潮落，用了不到十年的光景便在规模上彻底淹没了前者。

中国证券投资基金业协会的数据显示，截至2016年底，私募基金认缴规模已突破11万亿元，备案私募基金逼近5万只。纵观全国私募基金管理人的地域分布，其中绝大多数集中于北京、上海、深圳三地。全国已登记私募基金管理人共计18306家，按注册地划分，北京有3575家，上海有3964家，深圳有3692家。其余大多集中于浙江、江苏、广东（除深圳外）、天津等沿海地区。资管规模100亿元以上的私募股权基金，北京有28家，上海、深圳分别有21家，天津有10家，广东（除深圳外）有9家。资管规模100亿元以上的私募股权基金，既包括中科招商投资、北京君联资管基金等成立十余年的老牌私募基金，也包括国华军民融合产业发展、深圳市招商国协壹号股权投资基金等成立不足一年的新基金。另外，北京、上海、广东等地2016年均有多只百亿规模的私募基金诞生。

如果将VC定位为偏重中早期投资，PE为中后期甚至是拟上市企业，在梯形融资模型中，科技金融面对的资金链条在理论上是比较完整和齐备的。而实际情况是，目前的中国股权投资市场，除了中国风险投资公司等少数机构外，专注VC的投资公司日益减少。更常见的是二者兼营混营，以分解和平衡风险收益。从规模上看，PE早已远超天使基金和VC。对于科技型企业的资金需求而言，企业初创期（天使轮或A轮）的资金供给端仍然是比较薄弱的，主要依靠内源融资和一部分天使投资来解决。

其他值得关注的问题

科技金融历经十余年的研究和实践，从顶层设计到贯彻落实，已经积累了许多非常宝贵的经验，其中，以城市或小镇、开发区或产业园区、特定产业或行业为单元和瞄向的各类政策、经验和做法值得全面梳理和择优推广。另外，应加强开展一些针对性的调查研究。例如，从金融监管和资源配置角度，按地域、按产业抑或直接按产品层面设计，实施科技金融支持政策的效率最高、效果最佳。因为，地方政府在金融（包括财税方面）领域的作为空间是有限的。

科技金融落地：与时俱进是基本原则

应密切关注国际国内先进先行家和地区的经验模式，借鉴德国、日本、英国以及兄弟省市的做法。结合科技企业和科技创新的客观需求，及时改造，优化资金供给端。这些都应及时地体现在地方政府层面科技金融落地的一般架构中，包括培育科技金融服务体系、引进和设立科技金融服务机构、推动相应的服务和产品创新。中关村、上海张江、武汉东湖和成都、杭州等地在不断的探索实践中，均掌握了一些卓有成效的招法套路以及可资借鉴的示范样板。

科技金融的战略高度：应切实践行

不宜再发明创造更多的新口号新战略，逆转脱实向虚，回归实体经济，科技创新是最理所当然的引擎和增长极。用新科技萌发新动力，有序实施供给侧结构性改革，引领“一带一路”的产能合作，如此等等。即如，人民银行和工信部等多部委日前联合印发的《关于金融支持制造强国建设的指导意见》明确：“要高度重视和持续改进对“中国制造2025”的金融支持和服务，聚焦制造业发展的难点痛点，着力加强对制造业科技创新、技术改造升级的中长期金融支持，积极拓宽技术密集型企业和中小型制造业企业的多元化融资渠道。探索为制造业创新中心等公共服务平台提供创新型、多元化融资服务，着力加强对核心基础零部件等“四基”企业的融资支持。要合理安排授信期限和还款方式，支持制造业两化融合发展和智能化升级。积极运用信贷、租赁、保险等多种金融手段，支持高端装备领域突破发展和扩大应用。鼓励符合条件的银行业金融机构在新型工业化产业示范基地等先进制造业聚集地区设立科技金融专营机构，在客户准入、信贷审批、风险偏好、业绩考核等方面实施差异化管理。”

过犹不及：警惕金融过度对产业的额外冲击

篇7

数据共享 优势互补

随着技术的发展，互联网公司与银行开展合作已成为普遍现象，这其中，电商走在了前列。早在2007年，阿里巴巴集团就分别与建行、工行合作，推出企业信用贷款和网商融资服务等，虽然并未取得显著成效，但探索出了银行与电商早期的合作模式。

易观金融行业中心分析师王细梅告诉《经济》记者，商业银行资金实力雄厚、业务模式齐全，但在数据积累、应用场景等方面存在不足，通过与电商等互联网企业合作可以弥补其短板。

在艾瑞咨询分析师张玉看来，银行与电商展开合作，可以说是传统金融机构与互联网企业的一种融合，是双方进军互联网金融的一种选择。“对银行来说是金融+互联网，对电商来说是互联网+金融，双方本质的目的还是通过合作的方式将对方的优势与自己的资源结合起来，更好地深耕互联网金融这一重要领域。”

双方都有着各自的利益诉求，在合作中能够寻找利益共同点是驱动银行与电商合作的根本原因。国仕资本研究协会特约研究员李高阳对《经济》记者表示，对于银行来讲，金融脱媒化和金融市场化的形势深入推进，新兴技术的冲击，使得银行转型迫在眉睫，商业银行与电商合作，能够在技术升级改造、盘活大数据、产品创新、开拓获客渠道等方面实现1+1>2的效应，实现共赢。

双方合作的方式和内容有很多。“具体到业务上，首先是数据上的合作。”张玉对《经济》记者称，传统银行与电商平台所拥有的用户数据维度各不相同，用户数据的共享使得双方能够更好地了解用户，提供金融服务。

中国民生银行首席研究员温彬也认为，核心的合作内容还是双方把各自的客户信息进行共享，实现其价值的最大化。他告诉《经济》记者，一些电商的客户除了电商本身提供的一些支付等服务之外，可能还需要传统银行的金融服务，反之亦然。“例如淘宝，除了有阿里巴巴的网商银行的授信外，也可以把这些客户介绍给银行，向商业银行提供交易数据，让银行对这些客户的信用风险进行评估，提供相应的金融服务。”

其次是不同特色的各自优势的互补合作，张玉表示，电商平台依托互联网拥有线上触达用户的渠道，传统银行拥有很多的物理网点可以线下触达用户，而两方互补就使得电商的APP上有某些银行的入口为其线上引流，“而以后银行也许将发生巨变，ATM不再是取钱的ATM，网点也不再是传统的网点，可能成为京东的物流点、支付宝的创新体验站”。

银行迫切需求金融科技创新

而最重要的还是金融科技方面的合作，这个经常以类似大数据、区块链、生物识别联合实验室的形式出现，是双方合作提高金融科技水平的一种方式。2017年以来，商业银行不断加强与互联网企业跨界合作，以期在新一轮以金融科技为核心的银行转型发展竞争中占据制高点。四大国有银行纷纷与BATJ签署战略合作协议，将在金融科技等领域开展合作，有助于商业银行提升业务效率，探索和创新业务，推进银行运行机制和流程改造。

公开资料显示，工行与京东将在金融科技、零售银行、消费金融、企业信贷、校园生态、资产管理、个人联名账户乃至电商物流，展开全面合作；农行与百度将借助大数据、人工智能、云计算等技术优势，打造智能化银行发展，积极的推动普惠金融；中行与腾讯成立“中国银行――腾讯金融科技联合实验室”，双方将在云计算、大数据、区块链和人工智能等方面开展合作，共建普惠金融、云上金融、智能金融和科技金融。阿里、蚂蚁金服牵手建行，其中，蚂蚁金服将与建行在信用卡线上开卡、线上线下渠道业务合作、电子支付业务合作以及信用体系互通等方面开展合作。

京东金融的相关负责人对《经济》记者称，从国外的发展趋势来看，传统的大型金融机构不仅仅局限在将传统的业务通过互联网延伸到更多的场景之中，而是更多利用科技的力量，对业务进行全面的迭代升级。

比如，在金融危机之后，为了应对更加严格的监管，高盛集团逐渐缩减重资本为主的自营业务规模，从高风险的交易业务向轻资本的中介业务转型。在这个过程中，为了提高对客户的服务能力，高盛加大了科技的投入，特别建立了Marquee平台，这个平台主要是通过一系列的技术应用为客户提供先进的分析和风险管理的工具。

与此同时，高盛也在跟大量的新兴金融科技公司进行合作。京东金融相关负责人告诉记者，高盛利用金融大数据机器学习平台“Kensho”公司的产品来挖掘美国国家劳工统计局的数据，并将所有信息汇编成定期摘要。这个摘要目前已经有十几个模型，来分析当前的就业市场变化以及预测股市走向。这个模式可以在美国国家劳工局数据后仅仅几分钟就能通过模型呈现出结果。通过这种方式，中间减少了一个环节，不仅极大地提升了市场信息获取和分析的效率，还节省了雇佣大量年薪20万-50万美元高级分析师的成本，进而提高了利润率。

另外，蚂蚁金服商学研究院舒眉也告诉《经济》记者，蚂蚁金服从一开始做的就是Techfin，即技术（Tech）与金融（Fin）的交融，比如快捷支付就是用技术方案，让银行中的钱流动更快、更安全、更适应移动支付时代。

数据显示，金融机构引入芝麻信用评分后，信用卡开卡的审批通过率提高了7%；与此同时，机构的整体不良率降低了0.3%。一升一降，背后原因正是技g提升金融服务能力。

可以看到，不管是自己在做金融科技，还是与外部金融科技公司相融合，不管是在内生动力还是外在压力的作用下，金融机构都是在主动拥抱科技，并且其通过科技所赋能的领域，从简单的获客，慢慢转向核心业务能力的重塑。

“未来银行的金融服务和产品的竞争力，高度取决于大数据、云计算、人工智能等方面的技术实力。”舒眉表示，在金融互联网化的过程中，银行迫切需要这些领先的技术，将底层的技术、数据与金融机构的专业能力进行结合，全面提升银行在营销、风控、定价、客户画像等方面的能力，在运营、产品设计、营销等各个业务层面运用先进的金融科技，适应未来的竞争环境。所以，传统金融和新兴科技的融合是必然的趋势。

电商成立网商银行与传统银行竞争

银行在资金成本、网点渠道和金融人才等方面具有明显优势，有着金融的深刻理解和专业的风控能力，而电商平台则擅长技术开发、线上渠道拓展、场景构建等，李高阳告诉记者，这是双方各自的优势，也是合作的兴趣点所在。

王细梅表示，银行与电商的合作一方面优化了客群结构，京东等电商企业的客户群体多为年轻一代，双方合作可以优化银行的客群结构；另一方面可以丰富电商企业的金融业务种类，完善银行用户行为数据，进行精准的用户画像分析。

而随着我国金融改革的深入推进，民间资本在我国发起设立的民营银行近年来呈加速态势，截止到上半年末，共有17家民营银行落地。这其中，互联网系的民营银行占据了“半壁江山”。苏宁银行、微众银行、网商银行、新网银行、华通银行、亿联银行、众邦银行、中关村银行这8家银行具有鲜明的互联网标签。

在这8家银行中，电商系背景的以网商银行和苏宁银行为代表，李高阳认为，电商巨头进入银行业，能够减少对传统金融机构的依赖，提升自身对金融的理解，提升金融竞争力和风控能力，打通自有电商平台，形成闭环生态圈。同时，还可以针对电商平台上的电商企业用户提供融资，提升盈利水平。

以蚂蚁金服旗下的网商银行为例，网商银行行长黄浩表示，成立两年来，网商银行已向全国31个省（市、区）的350万户小企业提供了贷款服务，累计放款1971亿元，季度平均贷款不良率维持在1%以下。

具体来看，张玉认为，电商进军金融业成立电商银行，或者说成立互联网银行，为电商企业带来的好处有两点。

一是最直接的好处即银行牌照。随着互联网金融的野蛮生长，监管部门也是动作频频，去年10月国务院印发《互联网金融风险专项整治工作实施方案》，对互联网金融领域风险治理提出全面要求。这一事件与去年8月证监会解散创新部一事共同标志着监管方向的改变，原有互联网金融以创新为名先从业后拿牌的方式不被认可，持牌合规发展业务将成为未来行业发展重点。所以拿到这个银行牌照对电商平台来说，为以后开展金融业务减少了许多政策和监管上的风险。

二是降低资金获取成本，对中国来说，银行仍是获取资金成本最低的机构，没有其他机构能像银行一样以年化2点多的收益率吸收来那么多长期稳定的资金，虽说互联网银行受二级账户限制仍不能像传统银行一样吸收定期储蓄，但是仍能很大程度上降低电商企业的资金获取成本。

合作过程阻碍多 需

传统金融机构与互联网金融巨头合作日益深化。目前看来，银行与电商等互联网金融企业的合作空间很大，但合作的过程也并不是一帆风顺的。

在电商进入银行领域的同时，多家商业银行也在搭建自身的电商平台，搭建起银行系的电商平台，如建行的“善融商务”，工行的“融E购”。无论是“电商系”的银行，还是“银行系”的电商，这都说明了二者已经出现深度融合的趋势，但不代表没有阻碍和制约。

在李高阳看来，在内部制约方面，比如企业文化的差异，电商的互联网文化是扁平化、无边界、拥抱变化、探索创新的，银行的合规文化是风控严格、稳健经营、传统严谨的；再比如利益的分配和让渡，数据开放程度，安全和创新理念的差异等。“在外部制约方面，还有经济形势的转换，监管政策的约束，市场环境的变化，消费者的认可度等。”

王细梅也认为，执行较难落地，“双方在合作过程中，可能因为细节问题、互补度问题，企业文化问题、决策层与执行层的理解差异等问题导致执行较难落地”。除此之外，资源共享不充分，合作过程也可能存在客户、数据等不共享或共享不足的问题。

最重要的一点是业务存在竞争，银行与电商企业双方在业务层面的竞争可能会影响技术层面的合作。

银行与电商在互联网金融领域毕竟是竞争关系，有许多银行成立了自营的电商平台，各家互联网电商企业更是都成立了互联网金融部门。双方都在尝试开展对方的业务，抢占对方的市场。“所以竞争对手之间的合作最大的阻碍还是利益冲突。”张玉说。

近期，央行对互联网金融的监管日渐趋紧，“网联平台”的上线直接切断了互联网与传统商业银行的直连。艾媒咨询高级分析师刘杰豪对《经济》记者称，国家政策及制度成为制约双方合作的关键因素。

虽然会有业务方面的竞争，但温彬认为，总体来看，这种合作是主流方向，虽然更多的是大公司之间的合作，但以后会是行业全方位的合作，所以还是希望双方，“这样才能使传统金融领域和互联网金融领域实现互融共生，弥补各自的短板，形成更好的金融生态”。

改变消费习惯 打破市场局限

传统银行与互联网金融的竞争与合作带来的意义重大。首先，就服务上来看，丰富了金融产品，使得更多人能够享受到金融服务。张玉称，传统商业银行对于理财有额度限制，许多客户无法享受到相对高收益的理财服务，而互联网金融大大降低了客户的准入门槛，使得客户零散的资金也能够享受到收益相对较高的理财服务，从而实现财富的保值增值。

其次，扩大了客户服务范围，满足了普惠金融的需要。充分的市鼍赫促进了金融与移动互联网的融合，使得过去传统网点无法到达的“天涯海角”变得“近在咫尺”，过去无法到达的低净值“长尾”客群，也成为了金融服务对象，普惠金融也就成为了可能。

最后，服务更便捷更优质，客户体验更好。以余额宝为例，它的创新并非简单地利用低成本的互联网来卖基金或理财，还在于将客户用于投资的资金，通过商业模式的转换，变为随时可供购物的资金。余额宝的用户大多是年轻人，其核心诉求不是单纯追求高收益，而是为现金附加上了投资价值，或者是为投资附加上了现金属性，从而实现了投资与购物资金的无缝转换。

篇8

关键词：大数据；软件工程；软件服务工程；第四范式

自上个世纪90年代初，信息高速公路在美国提出以来，历经近30年的发展演进，信息技术发展突飞猛进，信息化领域的新技术、新词语层出不穷，诸如IT技术、互联网技术、大数据技术、区块链技术、人工智能等。并且对人们的生产、生活方式产生了深刻的影响，认为现在进入了大数据时代、万物互联时代、智能化时代等。笔者认为，一直以来，其中除了硬件的发展，还有两个关键因素同样值得关注，一是数据，其是基础和目的；二是软件，其是方法和工具。唯如此，才能实现在软件生命周期即设计、开发、运行、优化，实现与大数据生命周期即获取、清洗、集成、分析、呈现等的互动。[1]换言之，现在来说，就是大数据和软件工程，二者助推了信息技术的发展，同时也是信息化的产物，在大数据时代背景下，研究软件工程技术的应用，对于经济社会的发展有着十分重要的意义。

1大数据和软件工程简述

1.1大数据简述

沃尔玛的“啤酒与尿布”是众所周知的大数据经典案例，大数据已经是当今信息社会炙手可热、耳熟能详的词汇，而且已形成共识，即人类已经进入大数据时代。上个世纪80年代初，《第三次浪潮》一书风行全世界。该书作者美国社会思想家阿尔文托夫勒就在文中将人类社会发展划分为三次浪潮，即以“农业文明”为主导的第一次浪潮，以“工业文明”为主导的第二次浪潮，以“信息化”为主导第三次浪潮。[2]其中首次提出了“大数据”（BigData）一词，并且，以“第三次浪潮的华彩乐章”这样的用词对其进行热情的讴歌。[3]全球著名咨询公司麦肯锡于2011年5月了《大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿》报告，公认此报告宣告了大数据时代的到来。由于大数据概念的提出源于不断的发展实践，其本身并没有严格、权威的定义。通常认为，大数据的大即大数据集的规模一般应达到10TB左右，现在已经达到了PB级的数据量。维基百科称“大数据”是这样一个术语，即其是用以描述用传统的数据处理应用软件无法完好处理的庞大的或者复杂的数据集。但“大数据”这一概念并不仅仅指数据规模的庞大，还包括对这些数据对象的处理以及应用活动。IBM提出大数据通常具有“5V”特征：Volume（数据体量大）、Variety（数据类别多样）、Velocity（处理速度快）、Veracity（数据真实性高）、Volume（数据价值高）。[4]大数据技术分类并分平行关系，而是呈纵向、层级状结构，详见图1所示。

1.2软件工程简述

软件工程本身并没有严格、权威的定义。并且，也是直到20世纪60年代初才出现了“软件”一词，于此之前，更多的是程序的概念，后来人们认识到与程序相关的文档也有着相当重要的作用，才有了“软件”一词的出现。软件发展至今天，已经远远不是程序个体或者程序员合作的方式能够完成的，即使能够完成，也会是效率低下、程序运行可靠性差，或者说根本就无法完成。于是，在1968年召开的大西洋公约学术会议上提出了软件工程的概念,简单理解，就是以工程的方法来进行软件系统设计、开发、运行、维护、优化等技术的总和，进一步言之，就是用“计算机科学、数学管理科学等原理，以工程化方法制作软件的工程”，属于一门交叉学科。[5]通常认为其包含有四个要素：（1）软件工程目标；（2）软件工程范型；（3）软件工程过程；（4）软件工程原则。

2大数据与软件工程的结合方式

宏观上讲，软件工程是比大数据更为宽泛的概念，大数据的技术与应用被软件工程所涵摄。如图1所示意，虽然大数据的各项技术与应用属于垂直领域，而软件工程牵涉的是横向领域，更加关注软件产品及软件系统工程上的实现及其管理。但是，大数据无论是其产品还是其系统的完成与落地，都离不开软件工程方法论的支持。换言之，软件工程的方法与技术贯穿于大数据的开发与应用，大数据也只是在软件工程发展过程中出现的概念。软件工程开发具有综合性，其应用渗透于各个学科和领域，大数据的技术与应用当然是软件工程所关注和研究的对象，或者说大数据技术的每一环节都离不开软件工程的支持。大数据应用的基础是要依赖数据链条的完整性，采用相应的算法于海量的数据中进行规律分析，算法要依据相应的实际环境进行相应的升级，遵循开发的基本原理，充分调整数据分布，从而在研究过程中将大数据技术与软件工程方法结合起来。并在开放的环境中通过网络与通信技术实现数据的共享，在此过程中，软件技术和水平亦能得到进一步的提高。在二者相互作用渗透的过程，软件效率得到提高，软件效益得以提升，从而实现客户需求的最大化。在软件开发过程中，还需要有必备的硬件和软件的支撑，来支持相应的数据流，随着数据流的增长，对于硬件和软件就会有更高的要求。工程技术人员在对数据流进行分析研究的同时，专家学者还会对在线服务进行研究。但是，数据流是重点，包括对数据流的使用方法的研究，对支撑数据流的软件和硬件的研究。另外，从软件工程开发角度看，无论是在服务端还是在用户端，软件的运行当然会产生大量的数据流，都将产生大量的数据信息，这些数据流对于软硬件的使用寿命有着决定性的影响。因此，在软件工程的开发中，对于海量数据产生的环境下，更有必要做好数据流的管理，要高度重视数据流的分析研究，并且对于原始数据进行深入的研究也应该引起重视，以期延长软件的使用周期。[6]

3大数据时代的软件服务工程

软件服务工程即所谓的面向服务的软件工程，强调的是其相对于传统软件工程的扩展。近些年来得到了很快的发展，已经成为当今时代的主流社会需求之一，服务功能已经是软件开发的基本原则。另一方面，也可以将其直观理解为“软件（Software）+服务（Service）+工程（Engineering）”三个方面的交叉融合，或者软件工程与服务工程两者的融合等。其内涵可以理解为研究面向服务的软件工程原则、软件工程方法以及软件工程技术，同时利用相应的软件服务设施和平台，开发较高水平的软件服务系统。[7]软件开发者根据需求变化，在社会实际实用中，以面向服务作为主要建设目标。在开发的初期就要首先搭建好软件的框架，充分利用编程语言、构思好编程思路，确保开发软件能够提供可靠的服务应用，保障软件运行时的稳定与可靠。在实际的服务过程中，要求开发者运用分布式应用程序，以虚拟操作的方式提供用户相应的服务。在应用中，融合大数据技术，能够实现对数据进行编程，达到软件互操作的效果，并提高对数据的主动协调。软件工程开发工程师可以对数据信息共享，实现各种学习交流，对软件进行协同开发，并结合用户的反馈，对软件系统进行优化处理，提高软件的性价比。近年来，开源软件是较为成功的软件习作模式，但是，其采用常规的研究方法，应用价值还不是很高。与开源软件相比，群体软件工程属于一种分布式软件开发模型，能够依靠网络进行任务分配，并能实现创造性的查询，通过众包形式的开发，解决开发过程中的难题。并且，在整个开发过程中，众包开发可以贯穿其全过程。所谓众包，一如其字面含义，是一种分布式的生产开发模式和问题解决方案。通过该种方式，开源软件和商业软件均可通过网络进行任务和责任分配。[8]随着我国计算机科学技术的不断发展进步，软件工程技术也取得了长足发展，软件服务工程也支持得到拓展和延伸。在大数据时代背景下，我们应当加快大数据技术和软件工程技术的融合与创新，提升对海量网络数据进行编程处理的能力，提高软件的安全和效能，增强其稳定性和可操作性，进一步整合软件工程系统的集成度。

4数据密集型科研第四范式

图灵奖获得者、关系数据库研究专家詹姆士格雷(JamesGray)曾经从科学哲学的层面将人类科学研究模式总结划分为最初的实验科学阶段，之后的理论科学阶段，到通过模拟的方法进行的计算科学三个阶段，相对应地称之为科学研究的第一范式、第二范式、第三范式。但是伴随着模拟连同实验所产生的海量的数据，需要由软件处理这些由各种仪器或者模拟实验产生的海量数据，并将处理得到的信息和知识存储于计算机中。之后，科研人员只需要对这些存储于计算机中的少量数据进行分析研究，不再是直接通过仪器或者模拟进行研究。因而基于数据密集型科学研究独特的技术以及其显著的不同于以往研究的特点，詹姆士格雷在2007于其科研报告中提出了将这种数据密集型的科学研究模式从计算机科学类型中单独区分出来的思想，随之产生了一种被称之为第四范式的新的科研模式。该报告整理后题名“吉姆格雷论e-Science:一种科研模式的变革”，成为微软于2009的年首次全面对数据密集型数据进行描述的论文集《e-Science：科学研究的第四种范式》的开篇文章。[9]当前，相当多的计算机领域的专家学者对数据密集型科研第四范式予以了关注，并进行了相应的研究，探索出了相应的方式方法，第四范式的研究被认为是大数据时代背景下软件工程技术研发的关键。信息化的发展与渗透，导致一切的事物都在随之发生着变化。包括实验、理论分析和计算科学均在数据泛滥的影响下与之前大不相同，软件工程技术既要适应科研第四范式，又在其中扮演着更加重要的作用。传统范式下的目的与探索之间不能够很好地衔接，数据信息的应用效率难以保障，难以满足项目管理目标的实现。数据密集型科研第四范式下的技术以及理论相关内容，与大数据技术特别是其中的存储技术有着紧密的关联性，其待探索的空间和应用价值相当广阔，其数据信息研发急需相应的理论支撑，该范式下的软件工程技术应用模块，亦能够对其他范式下的数据信息进行分析，对于更好地实现数据的存储与处理，提升处理效率，有着重要的研究价值。在第四范式模式下，对集成密集型数据的软件服务价值进行评估是首要的，需要摒弃以往的数据统计方法，构建新的针对大数据进行信息统计和分析的方法，这对软件工程技术的发展起着重要的作用。在软件工程技术的研究中，应当更新传统理念，重视其对大数据的处理和分析能力，使软件产业呈现全新的面貌，从而亦能促进其对大数据的数据分析能力。在第四范式的基础上，亦能够更好地支持第三范式，甚至于第一范式。该范式研究在我国软件工程开发中还处于初级阶段，软件工程开发人员需在强化已有数据模型研究基础上，加速由第三范式向第四范式的转变，尽快实现其应用层面的服务价值。