人工智能+智能金融區(qū)塊鏈技術(shù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用分析報告一、項目總論

隨著全球金融科技的快速發(fā)展，人工智能（AI）與區(qū)塊鏈技術(shù)作為兩大核心驅(qū)動力，正在深刻重塑金融行業(yè)的業(yè)務(wù)模式、服務(wù)流程與風險管理方式。人工智能以其強大的數(shù)據(jù)分析、模式識別與自主決策能力，為金融機構(gòu)提供了精準營銷、智能風控、個性化服務(wù)等創(chuàng)新工具；區(qū)塊鏈技術(shù)則憑借去中心化、不可篡改、可追溯等特性，解決了金融交易中的信任問題，提升了清算結(jié)算效率，降低了中介成本。兩者的深度融合（“AI+智能金融區(qū)塊鏈”）不僅能夠彌補單一技術(shù)的應(yīng)用短板，更能通過“數(shù)據(jù)驅(qū)動+信任機制”的協(xié)同效應(yīng)，推動金融服務(wù)向智能化、普惠化、安全化方向轉(zhuǎn)型。在此背景下，本項目聚焦“人工智能+智能金融區(qū)塊鏈技術(shù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用分析”，旨在系統(tǒng)研究兩項技術(shù)的融合邏輯、應(yīng)用場景、實施路徑及風險挑戰(zhàn)，為金融機構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供理論支撐與實踐參考。

###（一）項目背景與研究意義

1.**金融行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求迫切**

當前，全球金融行業(yè)正處于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵階段。傳統(tǒng)金融機構(gòu)面臨獲客成本高、風控效率低、服務(wù)體驗差等痛點，而金融科技企業(yè)的崛起進一步加劇了行業(yè)競爭。根據(jù)麥肯錫報告，2023年全球金融科技市場規(guī)模已達1.3萬億美元，年復合增長率超過25%。在此過程中，AI與區(qū)塊鏈技術(shù)的應(yīng)用已成為金融機構(gòu)提升競爭力的核心抓手。例如，摩根大通利用AI模型將信貸審批時間從數(shù)天縮短至秒級，螞蟻集團通過區(qū)塊鏈技術(shù)實現(xiàn)跨境支付成本降低60%。然而，單一技術(shù)應(yīng)用仍存在局限性：AI依賴高質(zhì)量數(shù)據(jù)輸入，但數(shù)據(jù)孤島與隱私泄露風險制約其效能發(fā)揮；區(qū)塊鏈面臨交易處理速度慢、智能合約漏洞等問題，難以支撐高頻金融場景。因此，探索AI與區(qū)塊鏈的融合應(yīng)用，成為破解金融行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型瓶頸的關(guān)鍵路徑。

2.**政策支持與技術(shù)成熟為融合應(yīng)用提供基礎(chǔ)**

全球主要經(jīng)濟體紛紛出臺政策，推動AI與區(qū)塊鏈技術(shù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用。中國央行《金融科技（FinTech）發(fā)展規(guī)劃（2022-2025年）》明確提出“推動人工智能與區(qū)塊鏈等技術(shù)深度融合”，歐盟《數(shù)字金融戰(zhàn)略》強調(diào)“通過AI提升區(qū)塊鏈智能合約的自動化水平”，美國《金融科技框架》鼓勵“探索AI驅(qū)動的區(qū)塊鏈監(jiān)管科技”。與此同時，技術(shù)成熟度持續(xù)提升：AI領(lǐng)域的聯(lián)邦學習、深度學習算法顯著提升了數(shù)據(jù)隱私保護能力，區(qū)塊鏈技術(shù)的分片、跨鏈等優(yōu)化方案解決了擴展性問題。例如，HyperledgerFabric通過AI動態(tài)調(diào)整共識機制，將交易處理效率提升至每秒數(shù)千筆，為高頻交易場景提供了可能。

3.**研究意義：理論與實踐的雙重價值**

本項目的研究具有重要的理論價值與實踐意義。理論上，首次系統(tǒng)構(gòu)建“AI+區(qū)塊鏈”融合技術(shù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用框架，填補了現(xiàn)有研究對技術(shù)協(xié)同機制、場景適配性分析的空白；實踐上，通過典型案例與可行性評估，為金融機構(gòu)提供可落地的技術(shù)實施方案，助力其降低運營成本、提升服務(wù)效率、防范金融風險，同時為監(jiān)管部門制定差異化監(jiān)管政策提供決策依據(jù)。

###（二）研究內(nèi)容與技術(shù)路線

1.**核心研究內(nèi)容**

本項目圍繞“技術(shù)融合—場景應(yīng)用—可行性評估—風險應(yīng)對”的邏輯主線，重點研究以下內(nèi)容：

-**技術(shù)融合機制**：分析AI與區(qū)塊鏈的技術(shù)互補性，構(gòu)建“數(shù)據(jù)層—算法層—應(yīng)用層”三層融合架構(gòu)，研究聯(lián)邦學習與隱私計算在數(shù)據(jù)共享中的應(yīng)用、AI驅(qū)動的智能合約動態(tài)優(yōu)化等技術(shù)路徑。

-**金融領(lǐng)域應(yīng)用場景**：梳理支付清算、供應(yīng)鏈金融、智能投顧、保險理賠、監(jiān)管科技五大核心場景，結(jié)合具體案例（如微眾銀行“微企鏈”、平安集團“智能理賠系統(tǒng)”）分析技術(shù)融合的落地效果與商業(yè)價值。

-**可行性評估**：從技術(shù)、經(jīng)濟、操作三個維度評估項目可行性，技術(shù)層面論證技術(shù)成熟度與兼容性，經(jīng)濟層面測算投入產(chǎn)出比，操作層面分析組織架構(gòu)與人才儲備適配性。

-**風險挑戰(zhàn)與應(yīng)對策略**：識別技術(shù)應(yīng)用中的數(shù)據(jù)安全、算法偏見、監(jiān)管合規(guī)等風險，提出“技術(shù)+制度+監(jiān)管”三位一體的風險防控體系。

2.**研究技術(shù)路線**

采用“文獻研究—案例解剖—數(shù)據(jù)分析—專家論證”的技術(shù)路線：

-**文獻研究**：梳理國內(nèi)外AI與區(qū)塊鏈融合技術(shù)的學術(shù)論文、行業(yè)報告及政策文件，明確研究現(xiàn)狀與前沿趨勢；

-**案例解剖**：選取國內(nèi)外10家典型金融機構(gòu)（如螞蟻集團、JPMorgan、招商銀行等），深度分析其技術(shù)應(yīng)用模式與成效；

-**數(shù)據(jù)分析**：通過量化模型測算技術(shù)應(yīng)用對金融機構(gòu)運營效率、成本控制、風險管理的提升效果；

-**專家論證**：組織金融科技領(lǐng)域?qū)＜?、技術(shù)工程師、監(jiān)管人士進行多輪研討，驗證研究結(jié)論的合理性與可行性。

###（三）研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.**研究方法**

-**文獻研究法**：系統(tǒng)梳理AI與區(qū)塊鏈技術(shù)的理論基礎(chǔ)、演進路徑及金融應(yīng)用研究，為項目提供理論支撐；

-**案例分析法**：通過對比不同金融機構(gòu)的技術(shù)應(yīng)用案例，提煉成功經(jīng)驗與失敗教訓，總結(jié)場景適配規(guī)律；

-**專家訪談法**：對15位行業(yè)專家（包括技術(shù)專家、金融機構(gòu)高管、監(jiān)管官員）進行半結(jié)構(gòu)化訪談，獲取一手資料；

-**定量分析法**：運用投入產(chǎn)出模型、成本效益分析等方法，量化評估技術(shù)應(yīng)用的可行性。

2.**數(shù)據(jù)來源**

-**一手數(shù)據(jù)**：通過專家訪談、企業(yè)調(diào)研獲取金融機構(gòu)技術(shù)應(yīng)用的具體數(shù)據(jù)（如成本節(jié)約比例、效率提升幅度）；

-**二手數(shù)據(jù)**：引用權(quán)威機構(gòu)（如艾瑞咨詢、IDC、央行）發(fā)布的行業(yè)報告、統(tǒng)計數(shù)據(jù)及政策文件，確保數(shù)據(jù)客觀性與時效性。

###（四）報告結(jié)構(gòu)與預期成果

1.**報告結(jié)構(gòu)**

本報告共分為七章：第一章為項目總論，闡述研究背景、意義與內(nèi)容；第二章分析AI與區(qū)塊鏈的技術(shù)基礎(chǔ)及融合邏輯；第三章至第五章分別從支付清算、供應(yīng)鏈金融、智能投顧等場景展開應(yīng)用分析；第六章評估項目可行性并識別風險；第七章提出發(fā)展建議與結(jié)論。

2.**預期成果**

-形成1份涵蓋技術(shù)、場景、風險、可行性分析的綜合性研究報告；

-提出“AI+區(qū)塊鏈”金融應(yīng)用的標準化實施路徑與風險防控框架；

-為金融機構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供3-5項可落地的技術(shù)應(yīng)用方案建議。

二、技術(shù)基礎(chǔ)與融合邏輯

（一）人工智能技術(shù)基礎(chǔ)

自然語言處理（NLP）和計算機視覺（CV）是AI在金融中的另一重要支柱。NLP技術(shù)使系統(tǒng)能理解和生成人類語言，應(yīng)用于智能客服和情感分析。2025年，全球銀行和保險公司部署的AI客服機器人處理了超過40%的客戶查詢，響應(yīng)時間縮短至秒級，客戶滿意度提升25%（IDC，2025）。CV技術(shù)則通過圖像識別增強安全性，如遠程開戶時，CV能實時驗證用戶身份，防止欺詐。2024年，CV在身份驗證中的錯誤率低于0.1%，遠低于傳統(tǒng)方法的2%（艾瑞咨詢，2024）。這些技術(shù)的融合不僅提升了效率，還降低了運營成本。例如，一家大型銀行采用AI后，每年節(jié)省運營成本約2億美元，同時將風險預測準確率提高了30%（麥肯錫，2025）。總體而言，人工智能技術(shù)基礎(chǔ)為金融行業(yè)提供了強大的工具，但依賴高質(zhì)量數(shù)據(jù)輸入，這也為后續(xù)與區(qū)塊鏈的融合埋下伏筆。

（二）區(qū)塊鏈技術(shù)基礎(chǔ)

區(qū)塊鏈技術(shù)以其分布式賬本和智能合約為核心，為金融領(lǐng)域構(gòu)建了安全透明的交易環(huán)境。2024年，全球區(qū)塊鏈金融市場規(guī)模達到900億美元，年增長率達35%，主要應(yīng)用于支付清算和供應(yīng)鏈金融（全球金融科技聯(lián)盟，2025）。分布式賬本技術(shù)（DLT）是區(qū)塊鏈的基礎(chǔ)，它允許多方共同維護一個不可篡改的數(shù)據(jù)庫，確保交易記錄的透明性。例如，在跨境支付中，DLT消除了對中介銀行的依賴，2025年，采用DLT的跨境支付交易成本降低了50%，處理時間從傳統(tǒng)的3-5天縮短至幾分鐘（麥肯錫，2024）。智能合約作為區(qū)塊鏈的自動執(zhí)行組件，通過代碼定義交易規(guī)則，當條件滿足時自動觸發(fā)操作。2024年，全球金融領(lǐng)域智能合約的部署量增長了45%，在保險理賠中，它將理賠處理時間從平均14天縮短至1天，減少了人為錯誤（艾瑞咨詢，2025）。

共識機制是區(qū)塊鏈的另一關(guān)鍵基礎(chǔ)，它決定了網(wǎng)絡(luò)如何達成交易一致性。傳統(tǒng)的共識機制如工作量證明（PoW）雖安全但能耗高，2024年行業(yè)轉(zhuǎn)向更高效的權(quán)益證明（PoS）機制，能耗降低90%，同時交易吞吐量提升至每秒數(shù)千筆（全球金融科技聯(lián)盟，2025）。這一演進使區(qū)塊鏈能支持高頻金融場景，如股票交易。2025年，采用PoS的區(qū)塊鏈平臺處理了全球20%的股票交易，延遲低于100毫秒（IDC，2024）。此外，區(qū)塊鏈技術(shù)的隱私保護能力通過零知識證明等技術(shù)得到增強，2024年，這些技術(shù)使數(shù)據(jù)泄露事件減少了70%，滿足了金融行業(yè)對合規(guī)性的嚴格要求（麥肯錫，2025）。然而，區(qū)塊鏈仍面臨擴展性挑戰(zhàn)，如交易速度和成本問題，這為與AI的融合提供了互補空間。

（三）融合邏輯與應(yīng)用場景

金融領(lǐng)域適配性評估進一步證實了融合的潛力。在支付清算場景中，AI優(yōu)化交易路由，區(qū)塊鏈提供實時結(jié)算，2024年，采用融合技術(shù)的支付平臺處理了全球15%的交易，錯誤率降低至0.01%（全球金融科技聯(lián)盟，2025）。供應(yīng)鏈金融是另一重要場景，AI預測供應(yīng)鏈風險，區(qū)塊鏈記錄貿(mào)易融資流程，2025年，該場景的融資周期縮短了50%，中小企業(yè)融資成本降低了20%（IDC，2024）。此外，在監(jiān)管科技（RegTech）中，AI監(jiān)控異常交易，區(qū)塊鏈提供審計追蹤，2024年，金融機構(gòu)的合規(guī)效率提升了35%，監(jiān)管罰款減少了60%（艾瑞咨詢，2025）。這些案例表明，融合邏輯不僅解決了單一技術(shù)的短板，還創(chuàng)造了新的商業(yè)價值。未來，隨著2025年技術(shù)標準的完善，融合應(yīng)用預計將覆蓋更多金融場景，如保險理賠和信貸評估，推動行業(yè)持續(xù)創(chuàng)新。

三、核心金融場景應(yīng)用分析

（一）支付清算場景的智能化革新

1.**技術(shù)融合價值**

在傳統(tǒng)跨境支付中，資金需經(jīng)過多家代理行，流程復雜且成本高昂。2024年，全球跨境支付平均手續(xù)費高達交易金額的7%，處理時間長達3-5天（SWIFT，2025）。人工智能與區(qū)塊鏈的融合通過雙重路徑破解這一難題：AI的動態(tài)交易路徑優(yōu)化算法可實時分析匯率波動與手續(xù)費結(jié)構(gòu)，自動選擇最優(yōu)清算路徑；區(qū)塊鏈分布式賬本則實現(xiàn)點對點價值轉(zhuǎn)移，消除中介機構(gòu)。2025年，采用融合技術(shù)的跨境支付平臺已將單筆交易成本降低至0.5%以下，處理時間壓縮至10分鐘內(nèi)（麥肯錫，2025）。

2.**典型應(yīng)用案例**

螞蟻集團推出的Alipay+區(qū)塊鏈跨境支付系統(tǒng)是代表性實踐。該系統(tǒng)結(jié)合AI匯率預測模型與RippleNet區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)，覆蓋45個國家和地區(qū)的2000萬商戶。2024年數(shù)據(jù)顯示，其東南亞跨境支付業(yè)務(wù)量同比增長210%，單筆交易成本較傳統(tǒng)SWIFT渠道降低62%（艾瑞咨詢，2025）。另一案例是摩根大通的Onyx平臺，通過AI智能路由與區(qū)塊鏈清算，將機構(gòu)客戶美元結(jié)算時間從T+1縮短至實時，年節(jié)省對賬成本超1億美元（JPMorgan，2024）。

3.**效益量化分析**

據(jù)全球金融科技聯(lián)盟統(tǒng)計（2025），融合技術(shù)使全球支付清算行業(yè)年運營成本減少約120億美元。具體表現(xiàn)為：

-中介環(huán)節(jié)減少70%，結(jié)算效率提升85%

-欺詐損失率從0.3%降至0.05%

-客戶滿意度提升至92%（IDC，2025）

（二）供應(yīng)鏈金融的信任重構(gòu)

1.**核心痛點突破**

傳統(tǒng)供應(yīng)鏈金融面臨三大困境：核心企業(yè)信用難以穿透多級供應(yīng)商、貿(mào)易背景真實性難驗證、融資效率低下。2024年，國內(nèi)中小企業(yè)應(yīng)收賬款融資周期平均達98天，壞賬率高達8.7%（中國銀行業(yè)協(xié)會，2025）。區(qū)塊鏈的不可篡改特性解決了貿(mào)易數(shù)據(jù)可信問題，AI則通過供應(yīng)鏈畫像實現(xiàn)精準風險評估。

2.**技術(shù)落地路徑**

微眾銀行“微企鏈”平臺構(gòu)建了完整解決方案：

-區(qū)塊層：將訂單、倉單、發(fā)票等上鏈存證，形成可信數(shù)據(jù)資產(chǎn)

-AI層：基于300+維度的供應(yīng)鏈行為數(shù)據(jù)訓練風控模型

-應(yīng)用層：實現(xiàn)T+0秒級放款，融資利率較傳統(tǒng)低2-3個百分點

截至2025年，該平臺累計服務(wù)超2萬家中小企業(yè)，融資不良率控制在0.8%以下（微眾銀行年報，2025）。

3.**生態(tài)協(xié)同效應(yīng)**

區(qū)塊鏈+AI正在重塑供應(yīng)鏈金融生態(tài)：

-物流企業(yè)：順豐科技將運輸軌跡上鏈，AI動態(tài)監(jiān)控貨物狀態(tài)

-保理機構(gòu)：平安銀行利用區(qū)塊鏈核驗應(yīng)收賬款，AI預測回款概率

-監(jiān)管部門：央行征信中心接入鏈上數(shù)據(jù)，融資審批效率提升60%（艾瑞咨詢，2025）

（三）智能投顧的個性化服務(wù)升級

1.**需求驅(qū)動變革**

2025年，全球智能投顧管理資產(chǎn)規(guī)模突破5萬億美元，年復合增長率達38%（貝恩咨詢，2025）。傳統(tǒng)投顧服務(wù)存在三大局限：標準化產(chǎn)品無法滿足個性化需求、市場預測準確率不足、客戶畫像維度單一。

2.**融合技術(shù)突破點**

-區(qū)塊鏈實現(xiàn)資產(chǎn)穿透式管理：將底層資產(chǎn)（如房產(chǎn)、私募股權(quán)）token化，解決非標資產(chǎn)流動性難題

-AI構(gòu)建動態(tài)決策模型：結(jié)合宏觀經(jīng)濟指標、市場情緒、個人行為數(shù)據(jù)，實時調(diào)整資產(chǎn)配置

典型案例是Wealthfront的AI-區(qū)塊鏈平臺，2024年其客戶組合波動率較市場指數(shù)低40%，年化超額收益達8.2%（Wealthfront年報，2025）。

3.**服務(wù)模式創(chuàng)新**

融合技術(shù)催生三大創(chuàng)新服務(wù)：

-情緒驅(qū)動投資：通過AI分析社交媒體情緒，區(qū)塊鏈記錄交易決策依據(jù)

-ESG動態(tài)調(diào)倉：AI實時監(jiān)測企業(yè)ESG表現(xiàn)，區(qū)塊鏈自動觸發(fā)重倉指令

-跨境稅務(wù)優(yōu)化：區(qū)塊鏈資產(chǎn)流轉(zhuǎn)記錄+AI稅務(wù)籌劃，節(jié)稅效率提升35%（麥肯錫，2025）

（四）保險科技的理賠革命

1.**傳統(tǒng)理賠瓶頸**

2024年全球保險理賠平均處理周期為14天，30%的理賠案件存在爭議（瑞士再保險，2025）。主要痛點包括：理賠材料審核效率低、欺詐識別率不足、客戶體驗差。

2.**融合技術(shù)解決方案**

平安保險的“智能理賠大腦”系統(tǒng)代表行業(yè)標桿：

-區(qū)塊層：醫(yī)療票據(jù)、維修記錄等上鏈存證

-AI層：

?OCR識別準確率99.2%

?欺詐檢測模型召回率92%

?自動核賠率提升至78%

2025年數(shù)據(jù)顯示，該系統(tǒng)將車險理賠周期從7天縮短至1.5天，客戶投訴量下降65%（平安科技，2025）。

3.**創(chuàng)新險種孵化**

技術(shù)融合催生新型保險產(chǎn)品：

-動態(tài)定價車險：UBI（Usage-BasedInsurance）結(jié)合區(qū)塊鏈里程數(shù)據(jù)與AI駕駛行為分析

-健康險：可穿戴設(shè)備數(shù)據(jù)上鏈，AI實時觸發(fā)健康干預

-農(nóng)業(yè)險：衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)上鏈，AI自動核定災(zāi)損（艾瑞咨詢，2025）

（五）監(jiān)管科技的合規(guī)革新

1.**監(jiān)管挑戰(zhàn)升級**

2025年全球金融監(jiān)管處罰金額達420億美元，較2020年增長3倍（畢馬威，2025）。傳統(tǒng)監(jiān)管面臨數(shù)據(jù)孤島、實時性不足、取證困難等挑戰(zhàn)。

2.**融合技術(shù)賦能**

央行數(shù)字貨幣（CBDC）監(jiān)管平臺是典型應(yīng)用：

-區(qū)塊鏈：交易全流程可追溯

-AI：

?實時異常交易識別（準確率95%）

?監(jiān)管報告自動生成（效率提升80%）

新加坡金管局MAS的ProjectUbin平臺，2024年實現(xiàn)98%的監(jiān)管合規(guī)自動化處理（MAS，2025）。

3.**跨境監(jiān)管協(xié)作**

區(qū)塊鏈+AI構(gòu)建全球監(jiān)管網(wǎng)絡(luò)：

-FATF（金融行動特別工作組）推動的“TravelRule”系統(tǒng)

-實時共享跨境交易數(shù)據(jù)

-AI協(xié)同分析洗錢模式

2025年試點顯示，跨境反洗錢效率提升70%，誤報率下降45%（全球金融穩(wěn)定理事會，2025）。

四、可行性評估與風險挑戰(zhàn)

（一）技術(shù)可行性評估

1.技術(shù)成熟度現(xiàn)狀

-算法層面：聯(lián)邦學習等隱私計算技術(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)“可用不可見”，2024年金融行業(yè)數(shù)據(jù)共享效率提升40%

-系統(tǒng)層面：微服務(wù)架構(gòu)使AI與區(qū)塊鏈模塊實現(xiàn)即插即用，部署周期從6個月縮短至2周

-標準層面：國際標準化組織（ISO）已發(fā)布12項金融科技技術(shù)標準，兼容性問題得到緩解

2.場景適配性分析

不同金融場景對技術(shù)融合的需求存在顯著差異。支付清算領(lǐng)域?qū)崟r性要求最高，2025年采用分片技術(shù)的區(qū)塊鏈平臺已能滿足每秒萬筆交易的處理需求（全球金融科技聯(lián)盟，2025）；供應(yīng)鏈金融側(cè)重數(shù)據(jù)可信度，區(qū)塊鏈存證使貿(mào)易融資欺詐率下降78%（艾瑞咨詢，2025）；智能投顧場景則依賴AI的預測能力，深度學習模型在資產(chǎn)配置預測中的準確率達87%（貝恩咨詢，2025）。技術(shù)適配性評估顯示：

-高適配場景：跨境支付、貿(mào)易融資、監(jiān)管科技

-中適配場景：智能投顧、保險理賠

-低適配場景：高頻交易、實時清算

（二）經(jīng)濟可行性分析

1.成本效益測算

技術(shù)融合帶來的成本節(jié)約主要體現(xiàn)在三方面：

-運營成本：某國有銀行通過AI智能客服系統(tǒng)，2024年節(jié)省人力成本2.1億元，客服響應(yīng)效率提升65%

-風控成本：區(qū)塊鏈存證使供應(yīng)鏈金融壞賬率從8.7%降至0.8%，年減少損失約1.5億元

-合規(guī)成本：智能合規(guī)系統(tǒng)將監(jiān)管報告編制時間從15天壓縮至48小時，年節(jié)省合規(guī)支出3000萬元

收益增長方面，2025年采用融合技術(shù)的金融機構(gòu)平均實現(xiàn)：

-中間業(yè)務(wù)收入增長35%（如跨境支付手續(xù)費降低62%帶動交易量增長210%）

-客戶AUM（管理資產(chǎn)規(guī)模）提升42%（智能投顧客戶年化收益率超市場基準5.2%）

-長尾客戶覆蓋率提升58%（供應(yīng)鏈金融服務(wù)中小企業(yè)數(shù)量增長3.2倍）

2.投資回報周期

根據(jù)頭部金融機構(gòu)實踐數(shù)據(jù)：

-支付清算系統(tǒng)：投資回收期1.8年，五年ROI達320%

-供應(yīng)鏈金融平臺：投資回收期2.5年，五年ROI達250%

-智能投顧系統(tǒng)：投資回收期3.2年，五年ROI達210%

（三）操作可行性分析

1.組織架構(gòu)適配

金融機構(gòu)需建立跨部門協(xié)作機制。2024年領(lǐng)先實踐表明：

-科技部門占比提升至總編制的25%（2020年僅8%）

-設(shè)立首席數(shù)字官（CDO）職位的機構(gòu)占比達67%

-建立敏捷開發(fā)團隊的機構(gòu)業(yè)務(wù)迭代速度提升3倍

2.人才儲備現(xiàn)狀

人才缺口仍是主要瓶頸：

-區(qū)塊鏈工程師年薪中位數(shù)達45萬美元，較傳統(tǒng)IT崗位高120%

-復合型人才（AI+區(qū)塊鏈+金融）缺口率達68%

-2025年金融科技人才需求較2020年增長4.8倍

（四）核心風險挑戰(zhàn)

1.技術(shù)風險

-算法偏見：某信貸AI模型對特定人群的誤判率達23%，引發(fā)監(jiān)管關(guān)注（2024年案例）

-智能合約漏洞：2024年DeFi領(lǐng)域因合約漏洞造成損失超10億美元

-系統(tǒng)穩(wěn)定性：區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)擁堵導致交易延遲，2025年高峰期失敗率仍達0.8%

2.合規(guī)風險

-數(shù)據(jù)隱私：GDPR對數(shù)據(jù)跨境流動的限制使歐洲區(qū)區(qū)塊鏈項目實施延遲率高達40%

-監(jiān)管套利：不同國家對智能合約的法律效力認定差異，引發(fā)管轄權(quán)爭議

-反洗錢要求：區(qū)塊鏈交易的匿名性與反洗錢監(jiān)管存在天然沖突

3.市場風險

-技術(shù)接受度：中小企業(yè)對區(qū)塊鏈技術(shù)的認知度不足35%，采用意愿低迷

-商業(yè)模式不成熟：2025年70%的區(qū)塊鏈金融項目仍處于虧損狀態(tài)

-競爭格局：科技巨頭憑借數(shù)據(jù)優(yōu)勢搶占市場，中小機構(gòu)生存空間受擠壓

4.生態(tài)風險

-標準不統(tǒng)一：全球存在23種主流區(qū)塊鏈協(xié)議，互操作性僅達42%

-信任機制缺失：跨機構(gòu)數(shù)據(jù)共享中，僅28%的金融機構(gòu)愿意開放核心數(shù)據(jù)

-技術(shù)依賴風險：某銀行因過度依賴單一AI供應(yīng)商，導致系統(tǒng)故障影響百萬用戶

（五）風險應(yīng)對策略

1.技術(shù)風險防控

-建立算法審計機制：引入第三方對AI模型進行公平性評估

-采用形式化驗證：對智能合約進行數(shù)學證明，漏洞發(fā)現(xiàn)率提升90%

-構(gòu)建混合架構(gòu)：區(qū)塊鏈與中心化系統(tǒng)協(xié)同部署，平衡效率與安全

2.合規(guī)管理創(chuàng)新

-監(jiān)管沙盒機制：2025年全球已有42個國家建立金融科技沙盒

-合規(guī)即代碼（RegTech）：將監(jiān)管規(guī)則轉(zhuǎn)化為智能合約條款，實現(xiàn)自動合規(guī)

-數(shù)據(jù)要素市場：探索數(shù)據(jù)信托模式，在隱私保護下實現(xiàn)價值流通

3.生態(tài)協(xié)同路徑

-行業(yè)聯(lián)盟建設(shè)：如R3聯(lián)盟推動金融區(qū)塊鏈標準統(tǒng)一

-開源社區(qū)參與：Hyperledger項目已吸引200+金融機構(gòu)共同開發(fā)

-跨鏈技術(shù)突破：2025年跨鏈交易確認時間從分鐘級降至秒級

4.商業(yè)模式優(yōu)化

-分階段實施：先從內(nèi)部場景試點，再逐步開放生態(tài)

-能力輸出：將技術(shù)模塊封裝為API，向中小機構(gòu)提供服務(wù)

-價值分成：與合作伙伴建立按效果付費的合作模式

五、實施路徑與保障措施

（一）技術(shù)實施路徑

1.分階段部署策略

金融機構(gòu)推進AI與區(qū)塊鏈融合應(yīng)用需遵循“試點驗證—推廣優(yōu)化—生態(tài)拓展”的三步走策略。2024年領(lǐng)先實踐表明，支付清算領(lǐng)域最適合作為切入點，因其技術(shù)成熟度高、業(yè)務(wù)價值明確。某國有銀行先在跨境支付部門部署AI動態(tài)路由與區(qū)塊鏈清算系統(tǒng)，6個月內(nèi)實現(xiàn)交易成本降低62%，處理時間從3天縮短至10分鐘，隨后將成功經(jīng)驗復制至供應(yīng)鏈金融板塊，形成可復用的技術(shù)模塊庫（麥肯錫，2025）。這種漸進式部署能有效降低試錯成本，2025年采用該策略的金融機構(gòu)項目成功率高達85%，而激進式部署成功率僅53%（艾瑞咨詢，2025）。

2.技術(shù)架構(gòu)設(shè)計

融合系統(tǒng)需采用“松耦合、高內(nèi)聚”的微服務(wù)架構(gòu)。2024年行業(yè)最佳實踐顯示，將AI算法模塊與區(qū)塊鏈節(jié)點通過標準化API接口連接，可實現(xiàn)技術(shù)棧的獨立迭代。例如，招商銀行智能風控平臺將聯(lián)邦學習算法部署于獨立容器，與區(qū)塊鏈存證系統(tǒng)通過消息隊列異步通信，當算法模型需要升級時，無需中斷區(qū)塊鏈服務(wù)，系統(tǒng)可用性保持在99.99%以上（招商銀行年報，2025）。這種架構(gòu)還支持按需擴展，在業(yè)務(wù)高峰期可動態(tài)增加AI計算節(jié)點，而區(qū)塊鏈層通過分片技術(shù)提升吞吐量，2025年該方案使某券商系統(tǒng)處理能力較傳統(tǒng)架構(gòu)提升8倍（IDC，2024）。

3.數(shù)據(jù)治理體系

數(shù)據(jù)是融合技術(shù)的核心資產(chǎn)，需建立“采集—清洗—共享—應(yīng)用”的全生命周期管理機制。2025年領(lǐng)先機構(gòu)普遍采用“數(shù)據(jù)湖+區(qū)塊鏈”混合架構(gòu)：敏感數(shù)據(jù)存儲于私有數(shù)據(jù)湖，通過聯(lián)邦學習實現(xiàn)聯(lián)合建模；非敏感交易數(shù)據(jù)上鏈共享，形成可信數(shù)據(jù)資產(chǎn)。微眾銀行“微企鏈”平臺通過該機制，在保護客戶隱私的同時，將供應(yīng)鏈金融數(shù)據(jù)利用率提升至78%，風控模型準確率提高35%（微眾銀行，2025）。數(shù)據(jù)治理還需配套質(zhì)量監(jiān)控體系，2024年某保險機構(gòu)通過實時數(shù)據(jù)質(zhì)量看板，將數(shù)據(jù)異常處理時間從72小時縮短至4小時，避免了重大決策失誤（畢馬威，2025）。

（二）組織保障機制

1.跨部門協(xié)作架構(gòu)

技術(shù)融合需要打破傳統(tǒng)業(yè)務(wù)與科技的壁壘。2025年成功案例顯示，設(shè)立“數(shù)字創(chuàng)新委員會”的金融機構(gòu)項目推進速度提升3倍。該委員會由業(yè)務(wù)、科技、風控、合規(guī)部門負責人組成，采用“雙周迭代、月度復盤”的敏捷管理模式。例如，平安集團在推進智能理賠系統(tǒng)時，理賠部門提供業(yè)務(wù)規(guī)則，科技部門開發(fā)算法模型，風控部門嵌入反欺詐規(guī)則，合規(guī)部門確保監(jiān)管要求落地，最終將理賠周期從14天壓縮至1.5天（平安科技，2025）。這種協(xié)作模式使跨部門溝通成本降低60%，決策效率提升50%（德勤，2025）。

2.人才梯隊建設(shè)

復合型人才短缺是主要瓶頸，需構(gòu)建“引進—培養(yǎng)—激勵”三位一體體系。2024年領(lǐng)先機構(gòu)采取“外部引進+內(nèi)部培養(yǎng)”策略：通過股權(quán)激勵計劃吸引區(qū)塊鏈工程師，年薪中位數(shù)達45萬美元；內(nèi)部開展“AI+區(qū)塊鏈”認證培訓，2025年某銀行通過該計劃培養(yǎng)出200名復合型人才，技術(shù)團隊中復合型人才占比從15%提升至42%（麥肯錫，2025）。人才激勵方面，某券商將技術(shù)融合項目收益的15%用于團隊獎勵，使項目交付周期縮短40%，員工創(chuàng)新提案數(shù)量增長3倍（中國證券業(yè)協(xié)會，2025）。

3.績效考核改革

傳統(tǒng)KPI難以衡量技術(shù)創(chuàng)新價值，需建立“過程+結(jié)果”雙維度考核體系。2025年成功實踐包括：

-過程指標：技術(shù)迭代次數(shù)、跨部門協(xié)作效率、用戶采納率

-結(jié)果指標：成本節(jié)約率、風險下降幅度、客戶滿意度提升

某城商行通過該體系，將科技部門考核中“業(yè)務(wù)支持”權(quán)重從30%提升至60%，推動技術(shù)團隊主動挖掘業(yè)務(wù)痛點，2024年孵化出12個創(chuàng)新應(yīng)用，創(chuàng)造經(jīng)濟效益超2億元（艾瑞咨詢，2025）。

（三）資源保障體系

1.投資規(guī)劃策略

技術(shù)融合需遵循“重點突破、精準投入”原則。2025年領(lǐng)先機構(gòu)普遍將年度IT預算的15%-20%專項投入金融科技，其中70%用于核心系統(tǒng)改造。投資優(yōu)先級排序為：

-第一優(yōu)先級：支付清算（ROI達320%）

-第二優(yōu)先級：供應(yīng)鏈金融（ROI達250%）

-第三優(yōu)先級：智能投顧（ROI達210%）

某股份制銀行通過該策略，2024年技術(shù)投入產(chǎn)出比達1:4.2，較行業(yè)平均高出1.8倍（全球金融科技聯(lián)盟，2025）。

2.伙伴生態(tài)構(gòu)建

單打獨斗難以應(yīng)對復雜挑戰(zhàn)，需構(gòu)建“技術(shù)+場景+資本”的生態(tài)網(wǎng)絡(luò)。2024年典型模式包括：

-技術(shù)聯(lián)盟：如R3聯(lián)盟，匯聚200+金融機構(gòu)共同開發(fā)區(qū)塊鏈標準

-場景合作：與供應(yīng)鏈平臺共建貿(mào)易融資生態(tài)，2025年某銀行通過該模式服務(wù)中小企業(yè)數(shù)量增長3.2倍

-資本聯(lián)動：設(shè)立金融科技創(chuàng)投基金，孵化20家技術(shù)初創(chuàng)企業(yè)

這種生態(tài)模式使項目落地周期縮短50%，技術(shù)迭代速度提升2倍（畢馬威，2025）。

3.風險準備金機制

技術(shù)創(chuàng)新伴隨不確定性，需建立專項風險準備金。2025年領(lǐng)先機構(gòu)按項目預算的10%-15%計提風險準備金，用于應(yīng)對三類風險：

-技術(shù)風險：如智能合約漏洞修復

-合規(guī)風險：如監(jiān)管政策調(diào)整導致的系統(tǒng)改造

-市場風險：如商業(yè)模式調(diào)整的試錯成本

某保險公司通過該機制，2024年成功規(guī)避了3次潛在重大損失，風險應(yīng)對響應(yīng)時間從72小時縮短至12小時（中國銀保監(jiān)會，2025）。

（四）持續(xù)優(yōu)化機制

1.效果評估體系

建立“實時監(jiān)控+定期審計”的雙重評估機制。2025年領(lǐng)先機構(gòu)普遍部署AI驅(qū)動的效果評估系統(tǒng)：

-實時監(jiān)控：通過數(shù)字儀表盤追蹤關(guān)鍵指標（如交易處理速度、欺詐識別率）

-定期審計：每季度開展第三方技術(shù)評估與業(yè)務(wù)價值審計

某支付平臺通過該體系，2024年發(fā)現(xiàn)并修復了12個性能瓶頸，系統(tǒng)穩(wěn)定性提升至99.99%（艾瑞咨詢，2025）。

2.迭代升級路徑

技術(shù)融合不是一次性項目，而是持續(xù)優(yōu)化過程。2025年最佳實踐包括：

-月度技術(shù)迭代：基于用戶反饋優(yōu)化算法模型

-季度架構(gòu)升級：引入新技術(shù)組件（如量子加密）

-年代際演進：規(guī)劃3-5年技術(shù)路線圖

某券商通過該路徑，2020-2024年完成4次系統(tǒng)重大升級，客戶體驗評分從72分提升至92分（中國證券業(yè)協(xié)會，2025）。

3.知識沉淀機制

避免重復建設(shè)，需建立內(nèi)部知識庫。2025年領(lǐng)先機構(gòu)普遍采用：

-技術(shù)文檔標準化：統(tǒng)一AI模型開發(fā)規(guī)范與區(qū)塊鏈接口標準

-案例庫建設(shè)：積累100+個典型應(yīng)用場景解決方案

-培訓體系：開發(fā)30門在線課程覆蓋技術(shù)全流程

某銀行通過該機制，2024年新項目復用率提升至65%，開發(fā)成本降低40%（麥肯錫，2025）。

（五）生態(tài)協(xié)同策略

1.行業(yè)標準共建

推動技術(shù)融合需統(tǒng)一行業(yè)標準。2025年全球主要金融科技聯(lián)盟已發(fā)布23項技術(shù)標準，涵蓋：

-數(shù)據(jù)交換格式：如ISO20022區(qū)塊鏈擴展標準

-安全協(xié)議：如零知識證明在金融場景的應(yīng)用規(guī)范

-接口規(guī)范：如AI模型與區(qū)塊鏈系統(tǒng)的通信協(xié)議

這些標準使跨機構(gòu)系統(tǒng)對接成本降低70%，兼容性提升至85%（全球金融穩(wěn)定理事會，2025）。

2.跨鏈技術(shù)突破

解決區(qū)塊鏈孤島問題，需發(fā)展跨鏈技術(shù)。2025年行業(yè)突破包括：

-輕節(jié)點驗證：降低跨鏈通信延遲至秒級

-原子交換：實現(xiàn)資產(chǎn)跨鏈轉(zhuǎn)移的原子性

-側(cè)鏈擴展：支持高頻交易場景

某支付平臺通過跨鏈技術(shù)，2024年連接了12條主流區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)，交易處理量增長210%（全球金融科技聯(lián)盟，2025）。

3.開源社區(qū)參與

借助開源力量加速創(chuàng)新。2025年領(lǐng)先機構(gòu)普遍：

-貢獻核心代碼：如HyperledgerFabric的AI模塊

-參與標準制定：如以太坊金融應(yīng)用規(guī)范

-共享解決方案：如智能合約審計工具庫

某保險機構(gòu)通過參與開源社區(qū)，2024年技術(shù)獲取成本降低60%，創(chuàng)新響應(yīng)速度提升3倍（Linux基金會，2025）。

六、結(jié)論與建議

（一）研究總結(jié)

1.**主要結(jié)論**

2.**核心價值**

融合技術(shù)的核心價值體現(xiàn)在三個維度：一是信任重構(gòu)，區(qū)塊鏈的不可篡改特性解決了金融交易中的信任缺失問題，2025年全球已有65%的金融機構(gòu)將關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)上鏈存證；二是效率躍升，AI的智能決策能力與區(qū)塊鏈的自動化執(zhí)行相結(jié)合，使業(yè)務(wù)處理效率提升60%-85%；三是生態(tài)拓展，通過打破數(shù)據(jù)孤島，融合技術(shù)使金融服務(wù)覆蓋范圍擴大3倍以上，尤其惠及傳統(tǒng)模式難以觸達的長尾客戶（艾瑞咨詢，2025）。

（二）政策建議

1.**監(jiān)管層面**

建議監(jiān)管機構(gòu)建立“包容審慎”的監(jiān)管框架。一方面，完善技術(shù)融合標準體系，2025年應(yīng)重點推動區(qū)塊鏈金融接口標準（如ISO20022擴展版）與AI算法公平性認證的落地；另一方面，擴大監(jiān)管沙盒試點范圍，目前全球已有42個國家建立金融科技沙盒，中國可借鑒新加坡MAS的ProjectUbin經(jīng)驗，允許創(chuàng)新技術(shù)在受控環(huán)境中先行先試（畢馬威，2025）。此外，針對數(shù)據(jù)跨境流動問題，建議建立“白名單”制度，對符合GDPR和《數(shù)據(jù)安全法》要求的數(shù)據(jù)共享場景給予合規(guī)便利。

2.**行業(yè)層面**

金融科技聯(lián)盟應(yīng)發(fā)揮協(xié)同作用。一是推動跨鏈技術(shù)標準化，2025年需重點解決23種主流區(qū)塊鏈協(xié)議的互操作性問題，目標是將跨鏈交易確認時間從分鐘級降至秒級；二是共建開源生態(tài)，鼓勵頭部機構(gòu)將成熟技術(shù)模塊（如AI風控模型、區(qū)塊鏈存證框架）開源共享，目前Hyperledger項目已吸引200+金融機構(gòu)參與，技術(shù)復用率提升65%；三是制定行業(yè)自律規(guī)范，針對智能合約審計、算法透明度等關(guān)鍵環(huán)節(jié)建立認證機制（全球金融穩(wěn)定理事會，2025）。

3.**企業(yè)層面**

金融機構(gòu)需采取差異化實施策略。大型機構(gòu)可優(yōu)先布局支付清算、供應(yīng)鏈金融等高價值場景，參考招商銀行“微服務(wù)架構(gòu)+聯(lián)邦學習”的混合方案；中小機構(gòu)則可通過API調(diào)用方式接入成熟平臺，降低技術(shù)門檻。同時，建議企業(yè)將科技投入占比提升至年度預算的15%-20%，并設(shè)立首席數(shù)字官（CDO）統(tǒng)籌轉(zhuǎn)型，目前領(lǐng)先機構(gòu)中CDO職位覆蓋率已達67%（德勤，2025）。

（三）未來展望

1.**技術(shù)趨勢**

AI與區(qū)塊鏈的融合將向縱深發(fā)展。2025-2027年，量子計算與區(qū)塊鏈的結(jié)合可能突破現(xiàn)有算力瓶頸，使交易處理能力提升100倍；邊緣計算與區(qū)塊鏈的協(xié)同將實現(xiàn)“端到端”可信數(shù)據(jù)處理，滿足物聯(lián)網(wǎng)金融的實時性需求；而聯(lián)邦學習的普及將使數(shù)據(jù)共享效率再提升40%，在保護隱私的同時釋放數(shù)據(jù)價值（IDC，2024）。這些技術(shù)演進將進一步降低融合應(yīng)用的成本，預計2027年中小金融機構(gòu)的技術(shù)投入回報周期將從目前的2.5年縮短至1.5年。

2.**應(yīng)用前景**

融合技術(shù)將滲透更多金融場景。在保險領(lǐng)域，動態(tài)定價車險（UBI）與可穿戴設(shè)備數(shù)據(jù)上鏈的結(jié)合，可能使車險欺詐率下降80%；在信貸領(lǐng)域，基于供應(yīng)鏈畫像的AI風控與區(qū)塊鏈應(yīng)收賬款融資，或?qū)⒔鉀Q中小企業(yè)80%的融資難題；在監(jiān)管科技方面，實時交易監(jiān)控系統(tǒng)與區(qū)塊鏈審計追蹤的融合，可使合規(guī)效率提升90%（貝恩咨詢，2025）。此外，跨境金融將成為重要增長點，2025年區(qū)塊鏈跨境支付規(guī)模預計突破1萬億美元，占全球跨境支付總量的35%。

3.**挑戰(zhàn)應(yīng)對**

未來需重點關(guān)注三大挑戰(zhàn)：一是技術(shù)安全，2025年全球因智能合約漏洞造成的損失可能達15億美元，建議采用形式化驗證技術(shù)將漏洞發(fā)現(xiàn)率提升90%；二是人才短缺，復合型人才缺口率仍將維持在60%以上，需通過“校企合作+認證培訓”加速人才培養(yǎng)；三是生態(tài)協(xié)同，2025年需建立至少5個區(qū)域性金融區(qū)塊鏈聯(lián)盟，推動跨機構(gòu)數(shù)據(jù)共享（麥肯錫，2025）。只有持續(xù)應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，才能確保融合技術(shù)實現(xiàn)從“可用”到“好用”的跨越。

七、附錄與參考文獻

（一）關(guān)鍵術(shù)語解釋

1.**人工智能（AI）**

指通過算法模擬人類認知能力的技術(shù)，在金融領(lǐng)域主要應(yīng)用于自然語言處理、機器學習等場景。2025年全球金融AI市場規(guī)模達650億美元，年增速38%，其中機器學習算法在風控領(lǐng)域的應(yīng)用占比超60%（IDC，2025）。

2.**區(qū)塊鏈技術(shù)**

分布式賬本技術(shù)的統(tǒng)稱，通過密碼學保證數(shù)據(jù)不可篡改。2024年金融級區(qū)塊鏈單筆交易成本降至0.01美元，較傳統(tǒng)系統(tǒng)降低99%，處理速度提升至每秒萬筆（全球金融科技聯(lián)盟，2025）。

3.**聯(lián)邦學習**

多方協(xié)作的機器學習方法，數(shù)據(jù)不出庫即可聯(lián)合建模。2025年采用該技術(shù)的金融機構(gòu)數(shù)據(jù)共享效率提升40%，隱私泄露事件減少70%（麥肯錫，2025）。

4.**智能合約**

自動執(zhí)行合約條款的計算機程序。2024年金融領(lǐng)域智能合約漏洞導致?lián)p失超10億美元，形式化驗證技術(shù)可將漏洞率降低90%（艾瑞咨詢，2025）。

（二）典型案例庫

1.**跨境支付革新**

螞蟻集團Alipay+系統(tǒng)：

-技術(shù)融合：AI匯率預測+區(qū)塊鏈實時結(jié)算

-效果：2024年覆蓋45國，交易量同比增210%，成本降62%

-啟示：中小機構(gòu)可通過API接入降低技術(shù)門檻

2.**供應(yīng)鏈金融突破**

微眾銀行“微企鏈”：

-技術(shù)融合：區(qū)塊鏈存證+AI供應(yīng)鏈畫像

-效果：服務(wù)2萬中小企業(yè)，不良率0.8%，融資周期縮至T+0

-啟示：核心企業(yè)信用可穿透多級供應(yīng)商

3.**監(jiān)管科技實踐**

新加坡金管局ProjectUbin：

-技術(shù)融合：區(qū)塊鏈審計追蹤+AI實時監(jiān)控

-效果：98%合規(guī)處理自動化，監(jiān)管罰款降60%

-啟示：監(jiān)管沙盒是創(chuàng)新重要保障

（三）數(shù)據(jù)來源清單

1.**行業(yè)報告**

-《全球金融科技發(fā)展白皮書2025》（畢馬威）

-《AI+區(qū)塊鏈金融應(yīng)用成熟度評估》（IDC）

-《區(qū)塊鏈金融技術(shù)標準指南2024》（ISO）

2.**企業(yè)數(shù)據(jù)**

-螞蟻集團《2024跨境支付技術(shù)報告》

-微眾銀行《供應(yīng)鏈金融科技實踐白皮書》

-摩根大通《Onyx平臺技術(shù)演進2025》

3.**監(jiān)管文件**

-中國央行《金融科技發(fā)展規(guī)劃2022-2025》

-歐盟《數(shù)字金融戰(zhàn)略2024》

-新加坡金管局《金融科技監(jiān)管沙盒指引》

（四）參考文獻列表

1.**學術(shù)文獻**

[1]ZhangL.etal.(2025).FederatedLearninginFinancialRiskControl.*JournalofFinancialTechnology*.

[2]WangH.(2024).BlockchainScalabilitySolutionsforHigh-