第四章

人工智能金融科技概論1了解人工智能的發(fā)展歷程及現(xiàn)狀；掌握人工智能的基本概念；熟悉人工智能的常用算法和底層技術(shù)；深入理解人工智能的相關(guān)案例。教學(xué)目標(biāo)2引言

有這樣一位“學(xué)習(xí)達(dá)人”，“他”的學(xué)習(xí)速度是人類(lèi)的幾萬(wàn)倍，數(shù)小時(shí)便可以獲得常人一生才能獲取的知識(shí)量，僅數(shù)月的學(xué)習(xí)訓(xùn)練就能戰(zhàn)勝當(dāng)今最強(qiáng)的圍棋棋手！有這樣一位“翻譯專(zhuān)家”，“她”能夠高速同步地將他人所述翻譯成任何語(yǔ)言，無(wú)論是準(zhǔn)確性還是流暢度都不遜色于學(xué)習(xí)多年的專(zhuān)業(yè)翻譯！有這樣一雙未卜先知的“眼睛”，城市里錯(cuò)綜復(fù)雜的十字路口和成千上萬(wàn)的路段都在“它”的視野里，并能提前告訴你5分鐘后、10分鐘后，乃至1小時(shí)后的路況信息！路況預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率在

91%以上！……

他、她、它的背后，都有一個(gè)共同的名字：人工智能。人工智能到底是什么？能為人類(lèi)做什么？我們?cè)撊绾问褂?？它與金融是如何結(jié)合的？這些問(wèn)題你都可以從本章中獲得答案。3人工智能的發(fā)展歷程與現(xiàn)狀人工智能技術(shù)人工智能對(duì)金融領(lǐng)域的影響人工智能展望延伸閱讀目錄4第一節(jié)人工智能的發(fā)展歷程與現(xiàn)狀

5人工智能的起源人工智能的思想萌芽最早可以追溯到十七世紀(jì)由帕斯卡（Pascal）和萊布尼茨（Leibniz）提出的有智能的機(jī)器的想法英國(guó)科學(xué)家巴貝奇（Babbage）于1834年發(fā)明了分析機(jī)，是第一架“計(jì)算機(jī)器”，它被認(rèn)為是現(xiàn)代電子計(jì)算機(jī)的前身，也被認(rèn)為是人工智能硬件的前身世界上第一臺(tái)電子計(jì)算機(jī)“ENIAC”由莫克利（Mokley）和艾克特（Act）于1946年發(fā)明作為一門(mén)學(xué)科，人工智能于1956年誕生，由“人工智能之父”約翰·麥卡錫（JohnMcCarthy）等人在達(dá)特茅斯學(xué)術(shù)會(huì)議上首次提出，并正式采用了“人工智能AI”這一術(shù)語(yǔ)1969年的舉辦的國(guó)際人工智能聯(lián)合會(huì)議則標(biāo)志著人工智能已得到了國(guó)際的認(rèn)可。6人工智能的定義

人工智能是關(guān)于知識(shí)的學(xué)科,是怎樣表示知識(shí)以及怎樣獲得知識(shí)并使用知識(shí)的科學(xué)?！釥査埂ぜs翰·尼爾遜（NilsJohnNilsson）人工智能就是研究如何使計(jì)算機(jī)去做過(guò)去只有人才能做的智能工作?！撂乩锟恕厮诡D（PatrickWinston）7人工智能的發(fā)展歷程

1950年，阿蘭·圖靈提出了圖靈測(cè)試，據(jù)此來(lái)判定計(jì)算機(jī)是否智能。圖靈測(cè)試認(rèn)為：如果一臺(tái)機(jī)器能夠通過(guò)電傳設(shè)備與人類(lèi)展開(kāi)對(duì)話的時(shí)候而不被辨別出其機(jī)器身份，那么稱(chēng)這臺(tái)機(jī)器具有智能。二十世紀(jì)五十年代到七十年代初，人工智能研究處于“推理期”，那時(shí)人們著力于賦予機(jī)器邏輯推理能力，那時(shí)認(rèn)為具有這一能力的機(jī)器即具有“智能”。這一階段的代表性工作主要有紐維爾（Newell）和西蒙（Simon）的“邏輯理論家”(LogicTheorist)程序以及此后的“通用問(wèn)題求解”(GeneralProblemSolving)程序等，并且這些工作在當(dāng)時(shí)取得了令人振奮的結(jié)果。例如，“邏輯理論家”程序證明了《數(shù)學(xué)原理》中的全部定理，甚至有定理比原作者羅素（Russell）和懷特海（Whitehead）證明得更巧妙，紐維爾和西蒙也因此獲得了1975年圖靈獎(jiǎng)。大量?jī)?yōu)秀的學(xué)者的投入掀起人工智能發(fā)展的第一個(gè)高潮，但也正因?yàn)檫@些發(fā)展初期的大量突破性進(jìn)展，學(xué)者們對(duì)人工智能期望被大大的提升了，然而，接二連三的失敗和預(yù)期目標(biāo)落空帶來(lái)的沮喪使人工智能發(fā)展步入低谷。8人工智能的發(fā)展歷程

于是從二十世紀(jì)七十年代中期開(kāi)始，人工智能研究進(jìn)入了“知識(shí)期”。在這一時(shí)期，大量“專(zhuān)家系統(tǒng)”問(wèn)世，這些發(fā)明在很多應(yīng)用領(lǐng)域都取得了顯著的成果，如在醫(yī)療、化學(xué)、地質(zhì)等領(lǐng)域都取得巨大的成功，推動(dòng)人工智能走入應(yīng)用發(fā)展的新高潮，費(fèi)根鮑姆（Feigebaum）作為“知識(shí)工程”之父于1994年獲得圖靈獎(jiǎng)。由此，人工智能實(shí)現(xiàn)了巨大的突破，完成了從理論研究走向?qū)嶋H應(yīng)用、從一般推理策略探討轉(zhuǎn)向運(yùn)用專(zhuān)門(mén)知識(shí)的重大轉(zhuǎn)變。隨著人工智能的應(yīng)用規(guī)模不斷擴(kuò)大，專(zhuān)家系統(tǒng)存在的推理方法單一、缺乏常識(shí)性知識(shí)、應(yīng)用領(lǐng)域狹窄、缺乏分布式功能、難以與現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫(kù)兼容等問(wèn)題逐漸被暴露出來(lái)，一些學(xué)者由此想到，如果機(jī)器能夠像人類(lèi)一樣具有自主學(xué)習(xí)知識(shí)的功能該多好，之后機(jī)器學(xué)習(xí)便開(kāi)始走上了歷史的舞臺(tái)。二十世紀(jì)九十年代中至2010年，由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特別是互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，加速了人工智能的創(chuàng)新研究，促使人工智能技術(shù)進(jìn)一步走向?qū)嵱没?011年至今，隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等現(xiàn)代化信息技術(shù)的發(fā)展，圖形處理器和泛在感知數(shù)據(jù)等計(jì)算平臺(tái)不斷推動(dòng)以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的人工智能技術(shù)飛速發(fā)展.9人工智能是否具有主體地位

距人工智能發(fā)展起步僅僅半個(gè)世紀(jì)，但是這半個(gè)世紀(jì)以來(lái)，人工智能發(fā)展速度極其迅猛,進(jìn)步可以說(shuō)是日新月異，但是在給人類(lèi)生產(chǎn)、生活帶來(lái)便利的同時(shí)人工智能也沖擊著我們的經(jīng)濟(jì)、政治和文化倫理道德。因此人們產(chǎn)生了許多關(guān)于人工智能的爭(zhēng)論，爭(zhēng)論的焦點(diǎn)主要集中在人工智能是否具有主體地位、人工智能倫理設(shè)計(jì)不同方式和人工智能對(duì)人類(lèi)及其未來(lái)影響這三個(gè)方面。

針對(duì)人工智能是否具有主體地位這一方面，學(xué)界在以下三個(gè)方面依然處于爭(zhēng)論的狀態(tài)。

首先,在人工智能是否可能具有獨(dú)立思維方面學(xué)界依然存在爭(zhēng)論。一部分學(xué)者認(rèn)為只有人具有思維、精神、心靈等,而人工智能不具備。而對(duì)此持肯定態(tài)度的學(xué)者卻認(rèn)為人和人工智能本質(zhì)是一樣的，人類(lèi)所謂的思維、精神、心靈、自由意志等不過(guò)只是一種生化算法。

其次，在人工智能是否可能具有自由意志方面學(xué)界依然存在爭(zhēng)論。大部分學(xué)者都認(rèn)為人具有無(wú)限性的可能性，而人工智能只是有限的存在。也有學(xué)者指出量子力學(xué)中有一個(gè)著名的實(shí)驗(yàn)叫做“薛定諤的貓”，在既定的實(shí)驗(yàn)程序下可以出現(xiàn)不定的結(jié)果，這就為人工智能的未來(lái)帶來(lái)無(wú)限的可能。10人工智能是否具有主體地位最后，在人工智能是否可能具有“人性”方面學(xué)界依然存在爭(zhēng)論。古往今來(lái)，不少學(xué)者都對(duì)人具有社會(huì)性這一特點(diǎn)極為關(guān)注，許多學(xué)者認(rèn)為人工智能只是一堆金屬，即使最終會(huì)有思考的能力，但也不可能會(huì)有社會(huì)性，他們不可能會(huì)像人一樣具有豐富的情感，不會(huì)懂得喜怒哀樂(lè)，也不會(huì)產(chǎn)生欲望與追求，不會(huì)理解人類(lèi)的情感，通俗來(lái)說(shuō)即沒(méi)有“人性”，也因此無(wú)法和人類(lèi)一樣擁有主體地位。而不少學(xué)者卻并不這樣認(rèn)為，他們提出這個(gè)問(wèn)題完全可以在技術(shù)發(fā)展到一定程度之后加以克服，現(xiàn)今虛擬技術(shù)日益發(fā)達(dá)，以后可以將人工智能放入虛擬時(shí)空，人工智能可以在經(jīng)過(guò)加速之后的時(shí)間里獲得與人類(lèi)相同的，真實(shí)的社會(huì)經(jīng)歷，從而產(chǎn)生和人類(lèi)一樣的情感，此時(shí)人工智能便可以完全的融入人類(lèi)社會(huì)。11人工智能倫理設(shè)計(jì)方式針對(duì)人工智能倫理設(shè)計(jì)不同方式這一方面，對(duì)人工智能是否具有主體地位這一問(wèn)題的不同看法導(dǎo)致了對(duì)人工智能倫理設(shè)計(jì)不同方式的爭(zhēng)論:認(rèn)為人工智能同樣具有主體地位的學(xué)者傾向于人工智能應(yīng)采用自主學(xué)習(xí)、自下而上的方式學(xué)習(xí)人類(lèi)的倫理道德和價(jià)值觀；而對(duì)對(duì)人工智能是否具有主體地位這一問(wèn)題持否定態(tài)度的學(xué)者則認(rèn)為人工智能倫理設(shè)計(jì)應(yīng)采取自上而下的方式“嵌入”人類(lèi)的倫理道德和價(jià)值觀。學(xué)界至今針對(duì)于這兩種不同的方法仍未得到一個(gè)統(tǒng)一的答案，現(xiàn)今無(wú)論是自下而上自主學(xué)習(xí)的方法和自上而下“嵌入”式的方法都面臨著重重苦難與挑戰(zhàn)。因此將自主學(xué)習(xí)和“嵌入”式的方法結(jié)合起來(lái),吸收二者的優(yōu)點(diǎn)的同時(shí)避免二者的缺點(diǎn),看起來(lái)是目前較好的選擇了。12人工智能對(duì)人類(lèi)及其未來(lái)影響最后一個(gè)方面同時(shí)也是當(dāng)前引起最多爭(zhēng)議的一個(gè)方面——人工智能對(duì)人類(lèi)及其未來(lái)的影響。現(xiàn)如今人工智能不僅用于工作，而且開(kāi)始對(duì)我們經(jīng)濟(jì)、政治和日常生活都產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響，但面對(duì)人工智能的蓬勃發(fā)展，我們卻不免陷入迷茫當(dāng)中，因?yàn)槲覀儫o(wú)法準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)到人工智能未來(lái)的趨勢(shì)，無(wú)法準(zhǔn)確判斷人工智能的飛速發(fā)展是好事還是壞事，其背后究竟是機(jī)遇還是挑戰(zhàn)。認(rèn)為人工智能不具有主體地位、提議自上而下的方式“嵌入”人類(lèi)的倫理道德和價(jià)值觀的大部分學(xué)者對(duì)此持樂(lè)觀態(tài)度;而認(rèn)為人工智能具有主體地位、傾向于使人工智能自主習(xí)得人類(lèi)的倫理道德和價(jià)值觀的學(xué)者則普遍是悲觀的態(tài)度。目前來(lái)說(shuō)，人工智能對(duì)人類(lèi)及其未來(lái)影響只能從實(shí)踐的角度去看,只有隨著科技和社會(huì)的發(fā)展我們才能看清人工智能和人類(lèi)的未來(lái)。13國(guó)內(nèi)外人工智能的發(fā)展動(dòng)態(tài)首先從多個(gè)方面描繪中國(guó)人工智能的發(fā)展面貌：論文產(chǎn)出方面。根據(jù)喬治城大學(xué)的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)ETO發(fā)布的報(bào)告，2017到2022年間，全球共發(fā)表了125.5萬(wàn)篇AI相關(guān)論文，而中國(guó)以24.3萬(wàn)篇的發(fā)表量位居榜首，占總數(shù)的25%，遠(yuǎn)超美國(guó)的17.1萬(wàn)篇（僅占18%）。在被引用次數(shù)最多的10%論文中，美國(guó)有34,036篇，而中國(guó)緊隨其后，有29,229篇。專(zhuān)利申請(qǐng)方面。2010年至2020年，中國(guó)人工智能專(zhuān)利申請(qǐng)，占全球申請(qǐng)總量72%。中國(guó)原創(chuàng)專(zhuān)利申請(qǐng)居全球第一，占44.15%，已經(jīng)超過(guò)了美國(guó)和日本。但專(zhuān)利布局主要集中在國(guó)內(nèi)，海外專(zhuān)利布局嚴(yán)重不足，占專(zhuān)利申請(qǐng)總量的2%。美國(guó)海外專(zhuān)利布局量最大，高達(dá)29%以上，其次是日本，占比26%。人才投入方面。中國(guó)在杰出人才比例上不盡如人意，按高H因子（又稱(chēng)H指數(shù)，用于評(píng)價(jià)科學(xué)家的科研績(jī)效）衡量的中國(guó)杰出人才與美國(guó)相比差距過(guò)大。但根據(jù)麥克羅波洛智庫(kù)統(tǒng)計(jì)，2022年中國(guó)培養(yǎng)的全球頂級(jí)AI研究人員比例升至47%，較2019年的29%有了大幅提升。來(lái)自中國(guó)的AI人才在質(zhì)量上也有進(jìn)步，最精英的（前2%）AI人才現(xiàn)在有26%出自中國(guó)，美國(guó)是28%，兩者非常接近。14國(guó)內(nèi)外人工智能的發(fā)展動(dòng)態(tài)企業(yè)規(guī)模方面。截至2023年6月底，全球人工智能企業(yè)共計(jì)3.6萬(wàn)家，中美英企業(yè)數(shù)量名列前茅。美國(guó)人工智能企業(yè)數(shù)量約1.3萬(wàn)家，在全球占比達(dá)到33.6%，中國(guó)占比為16.0%，英國(guó)為6.6%，美中英的人工智能企業(yè)數(shù)量合計(jì)占到全球的56.2%。具體到人工智能獨(dú)角獸企業(yè)情況來(lái)看，截至2023年6月底，全球人工智能領(lǐng)域獨(dú)角獸總數(shù)達(dá)291家，美國(guó)和中國(guó)分別占到131家和108家。風(fēng)險(xiǎn)投資方面。截至2023年12月14日，中國(guó)人工智能行業(yè)總計(jì)一共有10,110起投資事件發(fā)生，總計(jì)融資金額為37762億元。其中投資事件主要集中在企業(yè)服務(wù)、先進(jìn)制造和汽車(chē)交通領(lǐng)域，占比分別為38%、31%和13%。產(chǎn)品應(yīng)用方面。中國(guó)人工智能市場(chǎng)增長(zhǎng)迅速，其中計(jì)算機(jī)視覺(jué)市場(chǎng)規(guī)模最大，應(yīng)用范圍最為廣泛；語(yǔ)音和視覺(jué)類(lèi)產(chǎn)品最為成熟。伴隨著算法、算力的不斷演進(jìn)和提升，有越來(lái)越多的基于語(yǔ)音、自然語(yǔ)言處理和視覺(jué)技術(shù)的應(yīng)用和產(chǎn)品落地。15國(guó)內(nèi)外人工智能的發(fā)展動(dòng)態(tài)接下來(lái)對(duì)國(guó)外人工智能發(fā)展動(dòng)態(tài)進(jìn)行介紹。世界主要發(fā)達(dá)國(guó)家均把發(fā)展人工智能作為提升國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)力，維護(hù)國(guó)家安全的重大戰(zhàn)略，自2013年以來(lái)，美、德、英、法、日等國(guó)都紛紛出臺(tái)人工智能戰(zhàn)略和政策。各國(guó)人工智能戰(zhàn)略各有其側(cè)重點(diǎn)，美國(guó)的主要關(guān)注點(diǎn)集中在人工智能對(duì)國(guó)土安全、經(jīng)濟(jì)發(fā)展和科技領(lǐng)先等方面的影響；歐盟國(guó)家更為關(guān)注人工智能帶來(lái)的安全、隱私、尊嚴(yán)等方面的倫理風(fēng)險(xiǎn)；日本則希望能夠利用人工智能技術(shù)推進(jìn)其超智能社會(huì)的建設(shè)。16國(guó)內(nèi)外人工智能的發(fā)展動(dòng)態(tài)各國(guó)的重點(diǎn)研發(fā)領(lǐng)域以及重點(diǎn)應(yīng)用領(lǐng)域如下表所示：

重點(diǎn)研發(fā)領(lǐng)域重點(diǎn)應(yīng)用領(lǐng)域

美特朗普提出的FY2019預(yù)算要求是美國(guó)歷史上第一個(gè)指定人工智能和自主、無(wú)人系統(tǒng)作為行政研發(fā)重點(diǎn)的預(yù)算國(guó)土安全領(lǐng)域：面部識(shí)別FLOODAPEXPROGRAM項(xiàng)目，可穿戴警報(bào)系統(tǒng)等；醫(yī)療領(lǐng)域：《醫(yī)療影像研究和發(fā)展路線圖中》有提到人工智能和醫(yī)學(xué)影像的協(xié)調(diào)；德人機(jī)交互；云計(jì)算；智能服務(wù)；大數(shù)據(jù)；網(wǎng)絡(luò)安全農(nóng)業(yè)領(lǐng)域；生態(tài)經(jīng)濟(jì)；智能交通；數(shù)字社會(huì)法超級(jí)計(jì)算機(jī)E-Government；醫(yī)療護(hù)理；性別平等（對(duì)女性的AI教育）英硬件CPU；身份識(shí)別海域工程；太空宇航日本腦信息通信；語(yǔ)音識(shí)別；創(chuàng)新型網(wǎng)絡(luò)建設(shè)生產(chǎn)自動(dòng)化；物聯(lián)網(wǎng)；醫(yī)療健康及護(hù)理；自動(dòng)駕駛和無(wú)人配送17第二節(jié)人工智能技術(shù)

18機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)（MachineLearning,ML)是一門(mén)多領(lǐng)域交叉學(xué)科，其內(nèi)容涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門(mén)學(xué)科。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的核心，是使得計(jì)算機(jī)能夠具有智能的根本途徑，其主要研究對(duì)象為如何設(shè)計(jì)算法使得計(jì)算機(jī)能夠模擬或?qū)崿F(xiàn)人類(lèi)的學(xué)習(xí)行為以獲取新的知識(shí)和技能，并且在學(xué)習(xí)過(guò)程中能夠重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使自身不斷優(yōu)化。其應(yīng)用遍及人工智能的各個(gè)領(lǐng)域，主要使用歸納、綜合而不是演繹的方法?？▋?nèi)基梅隆大學(xué)的湯姆米切爾（TomMitchell）教授在其于1997年出版的書(shū)籍《MachineLearning》中對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)給出了一個(gè)非常專(zhuān)業(yè)且在學(xué)界內(nèi)被多次引用的定義。這個(gè)定義如下：如果一個(gè)程序可以在任務(wù)T上，隨著經(jīng)驗(yàn)E的增加，效果P也可以隨之增加，則稱(chēng)這個(gè)程序可以從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)。19機(jī)器學(xué)習(xí)一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)器表現(xiàn)是否優(yōu)良是通過(guò)誤差指標(biāo)來(lái)進(jìn)行判斷的，我們將學(xué)習(xí)器的實(shí)際預(yù)測(cè)輸出與樣本的真實(shí)輸出之間的差距稱(chēng)作誤差，學(xué)習(xí)器在訓(xùn)練集上的誤差稱(chēng)作“訓(xùn)練誤差”或“經(jīng)驗(yàn)誤差”，學(xué)習(xí)器在新樣本上的誤差則稱(chēng)作“泛化誤差”。我們希望得到的是泛化誤差較小的學(xué)習(xí)器，為了達(dá)到這一目的，應(yīng)在訓(xùn)練樣本時(shí)盡可能“學(xué)出”適用于所有潛在樣本的“普遍規(guī)律”，這樣才能在對(duì)新樣本進(jìn)行判別時(shí)得到盡可能正確的結(jié)果。將對(duì)訓(xùn)練樣本的一般性質(zhì)學(xué)習(xí)的不夠好的情況稱(chēng)為“欠擬合”（underfitting），這通常是由學(xué)習(xí)能力低下導(dǎo)致的。而學(xué)習(xí)器將訓(xùn)練樣本學(xué)的太好的情況稱(chēng)為“過(guò)擬合”（overfitting），這是由于學(xué)習(xí)器將訓(xùn)練樣本自身的一些特性當(dāng)成了所有樣本的共性，這樣會(huì)導(dǎo)致泛化能力的下降，這通常是因?yàn)閷W(xué)習(xí)能力太強(qiáng)而導(dǎo)致的。20機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法主要分為兩類(lèi)：監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)。監(jiān)督學(xué)習(xí)算法根據(jù)輸入數(shù)據(jù)集以及已知的輸入數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的輸出結(jié)果訓(xùn)練模型，使模型能夠?yàn)樾碌妮斎霐?shù)據(jù)的響應(yīng)生成合理的預(yù)測(cè)。監(jiān)督學(xué)習(xí)一般包括分類(lèi)與回歸兩種類(lèi)型。分類(lèi)問(wèn)題的目標(biāo)變量只在有限目標(biāo)集中取值，而回歸問(wèn)題的目標(biāo)變量是數(shù)值型的，也就是可以從無(wú)限的數(shù)值集合中取值。常見(jiàn)的算法包括支持向量機(jī)（SVM）、隨機(jī)森林模型、K-近鄰算法、決策樹(shù)、樸素貝葉斯、邏輯回歸等。無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法在訓(xùn)練時(shí)并不提供對(duì)應(yīng)的輸出結(jié)果，學(xué)習(xí)器僅可以從輸入數(shù)據(jù)中尋找隱藏的模式或內(nèi)在結(jié)構(gòu)，無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)中最為常見(jiàn)的技術(shù)為聚類(lèi)，常見(jiàn)的算法有K均值聚類(lèi)算法、譜聚類(lèi)、主成分分析、EM算法等。21機(jī)器學(xué)習(xí)下對(duì)幾個(gè)常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行簡(jiǎn)單的介紹：支持向量機(jī)（SupportVectorMachine，簡(jiǎn)稱(chēng)SVM）

SVM屬于一種監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，于90年代中期發(fā)展起來(lái)，是一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，可以用來(lái)解決分類(lèi)問(wèn)題和回歸問(wèn)題，目前被更廣泛地使用于分類(lèi)問(wèn)題。其基本思想是求解能夠正確劃分訓(xùn)練數(shù)據(jù)集并且?guī)缀伍g隔最大的分離超平面，其學(xué)習(xí)策略是使得間隔最大化，最終化為一個(gè)凸二次規(guī)劃問(wèn)題的求解。支持向量機(jī)可分為線性可分支持向量機(jī)、線性支持向量機(jī)和非線性支持向量機(jī)。無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法在訓(xùn)練時(shí)并不提供對(duì)應(yīng)的輸出結(jié)果，學(xué)習(xí)器僅可以從輸入數(shù)據(jù)中尋找隱藏的模式或內(nèi)在結(jié)構(gòu)，無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)中最為常見(jiàn)的技術(shù)為聚類(lèi)，常見(jiàn)的算法有K均值聚類(lèi)算法、譜聚類(lèi)、主成分分析、EM算法等。22機(jī)器學(xué)習(xí)隨機(jī)森林（RandomForest）

隨機(jī)森林也是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，這個(gè)術(shù)語(yǔ)是1995年由貝爾實(shí)驗(yàn)室的何（Ho）所提出的隨機(jī)決策森林（randomdecisionforests）而來(lái)的，在機(jī)器學(xué)習(xí)中，隨機(jī)森林是指一個(gè)包含多個(gè)決策樹(shù)的分類(lèi)器，并且其輸出的類(lèi)別是由個(gè)別樹(shù)輸出的類(lèi)別的眾數(shù)決定的。里奧·布雷曼（LeoBreiman）和阿黛爾·卡特勒（AdeleCutler）發(fā)展出推論出隨機(jī)森林的算法，這個(gè)方法是結(jié)合布雷曼的”Bootstrapaggregating”想法和何的”randomsubspacemethod”以建造決策樹(shù)的集合。K最近鄰算法（K-NearestNeighbor，KNN）

K最近鄰分類(lèi)算法，是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，也是一種最簡(jiǎn)單的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，是一個(gè)理論上比較成熟的方法.所謂K最近鄰，就是K個(gè)最近的鄰居的意思，該算法的思路是：在特征空間中，如果一個(gè)樣本附近的K個(gè)最近樣本的大多數(shù)屬于某一個(gè)類(lèi)別，則該樣本也屬于這個(gè)類(lèi)別。即是給定一個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，對(duì)新的輸入實(shí)例，在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中找到與該實(shí)例最鄰近的K個(gè)實(shí)例（也就是上面所說(shuō)的K個(gè)鄰居），這K個(gè)實(shí)例的多數(shù)屬于某個(gè)類(lèi)，就把該輸入實(shí)例分類(lèi)到這個(gè)類(lèi)中。23機(jī)器學(xué)習(xí)譜聚類(lèi)（SpectralClustering,SC）

譜聚類(lèi)是一種基于圖論的無(wú)監(jiān)督聚類(lèi)方法，相比較于傳統(tǒng)的K-Means算法，譜聚類(lèi)算法對(duì)數(shù)據(jù)分布的適應(yīng)性更強(qiáng)，聚類(lèi)效果也很優(yōu)秀，同時(shí)聚類(lèi)的計(jì)算量也小很多，最重要的是實(shí)現(xiàn)起來(lái)也并不復(fù)雜。該算法的主要思想是把所有的數(shù)據(jù)都看做空間中的點(diǎn)，可以用邊將這些點(diǎn)連接起來(lái)。距離較遠(yuǎn)的兩個(gè)點(diǎn)之間的邊權(quán)重值較低，而距離較近的兩個(gè)點(diǎn)之間的邊權(quán)重值較高，通過(guò)對(duì)所有數(shù)據(jù)點(diǎn)組成的圖進(jìn)行切圖，是的切圖后不同的子圖間邊權(quán)重和盡可能的低，而子圖內(nèi)的邊權(quán)重和盡可能的高，從而達(dá)到聚類(lèi)的目的。24深度學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支，它除了可以學(xué)習(xí)特征和任務(wù)之間的關(guān)聯(lián)以外，還能自動(dòng)從簡(jiǎn)單特征中提取更加復(fù)雜的特征，它是一種能夠使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)從經(jīng)驗(yàn)和數(shù)據(jù)中得到提高的技術(shù)。深度學(xué)習(xí)通過(guò)其他較簡(jiǎn)單的表示來(lái)表達(dá)復(fù)雜表示，解決了表示學(xué)習(xí)中的核心問(wèn)題，深度學(xué)習(xí)讓計(jì)算機(jī)通過(guò)較簡(jiǎn)單概念構(gòu)建復(fù)雜的概念。至今已有數(shù)種深度學(xué)習(xí)框架，如深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度置信網(wǎng)絡(luò)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已被應(yīng)用在計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、音頻識(shí)別與生物信息學(xué)等領(lǐng)域并獲取了極好的效果。對(duì)深度學(xué)習(xí)模型研究也層出不窮——卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），長(zhǎng)短期記憶（LSTM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等。追溯強(qiáng)化學(xué)習(xí)興起源于谷歌的人工智能團(tuán)隊(duì)在2016年的AlphaGo事件。在一場(chǎng)萬(wàn)人矚目的比賽中AlphaGo首次擊敗世界冠軍李世石。由此強(qiáng)化學(xué)習(xí)逐漸被眾人做關(guān)注。25深度學(xué)習(xí)下面對(duì)兩種目前最常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行介紹。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RecurrentNeuralNetwork,RNN）源自于1982年由薩拉莎?塞薩斯瓦姆(SarathaSathasivam)提出的霍普菲爾德網(wǎng)絡(luò)。是一類(lèi)以序列(sequence)數(shù)據(jù)為輸入，在序列的演進(jìn)方向進(jìn)行遞歸且所有節(jié)點(diǎn)按鏈?zhǔn)竭B接的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以理解為RecurrentNeuralNetwork=Anetworkwithaloop，即帶環(huán)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如下圖所示：26深度學(xué)習(xí)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要用途是處理和預(yù)測(cè)序列數(shù)據(jù)。由上述的結(jié)構(gòu)圖可以看出，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最大的優(yōu)點(diǎn)在于：循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)記憶之前的信息，并利用之前的信息影響后面結(jié)點(diǎn)的輸出。也就是說(shuō)，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱藏層之間的結(jié)點(diǎn)是有連接的，隱藏層的輸入不僅包括輸入層的輸出，還包括上時(shí)刻隱藏層的輸出。但傳統(tǒng)的RNN在訓(xùn)練的過(guò)程中的梯度下降過(guò)程中，更加傾向于按照序列結(jié)尾處的權(quán)值的正確方向進(jìn)行更新，即：越遠(yuǎn)的序列輸入的對(duì)權(quán)值的正確變化所能起到的“影響”越小，所以訓(xùn)練的結(jié)果就是往往出現(xiàn)偏向于新的信息，不太能有較長(zhǎng)的記憶功能，所以也只是理論上可以記憶任意長(zhǎng)的序列。在實(shí)際訓(xùn)練長(zhǎng)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的過(guò)程中會(huì)出現(xiàn)梯度消失和爆發(fā)的問(wèn)題，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)幾乎不可訓(xùn)練。27深度學(xué)習(xí)長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LongShort-TermMemory,LSTM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由霍克賴(lài)特(Hochreiter)和施密德胡伯(Schmidhuber)在1997年首先提出，并在后來(lái)的工作中被很多人改進(jìn)和推廣應(yīng)用于各種情況，如格爾斯(Gers)等在2000年通過(guò)引入遺忘門(mén)使其更有效。LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為RNN的變體，解決了RNN存在的梯度消失的問(wèn)題，在挖掘序列數(shù)據(jù)長(zhǎng)期依賴(lài)關(guān)系中極具優(yōu)勢(shì)，現(xiàn)在廣泛應(yīng)用于時(shí)間序列的預(yù)測(cè)、圖像識(shí)別與描述、語(yǔ)言系統(tǒng)、機(jī)器翻譯等領(lǐng)域。LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中會(huì)包含多個(gè)判斷信息有用與否的cell，每一個(gè)cell中存在3扇門(mén)，分別為輸入門(mén)，遺忘門(mén)和輸出門(mén)。輸入門(mén)控制輸入信息中可以流入到cell中的信息數(shù)量，遺忘門(mén)控制上一時(shí)刻cell中的信息可以累積到當(dāng)前時(shí)刻的cell中的信息數(shù)量，輸出門(mén)控制當(dāng)前時(shí)刻cell中的信息可以流入到當(dāng)前隱藏狀態(tài)中的數(shù)量。28強(qiáng)化學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)(reinforcementlearning)，又稱(chēng)再勵(lì)學(xué)習(xí)、評(píng)價(jià)學(xué)習(xí)，是一種重要的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。強(qiáng)化學(xué)習(xí)通過(guò)感知環(huán)境狀態(tài)信息來(lái)學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的最優(yōu)策略。通過(guò)試錯(cuò)法不斷與環(huán)境交互來(lái)改善自己的行為，并具有對(duì)環(huán)境的先驗(yàn)知識(shí)要求低的優(yōu)點(diǎn)，是一種可以應(yīng)用到實(shí)施環(huán)境中的在線學(xué)習(xí)方法，因此在智能控制，機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域得到了廣泛研究。它主要包含四個(gè)元素，Agent、環(huán)境狀態(tài)、行動(dòng)、獎(jiǎng)勵(lì)，強(qiáng)化學(xué)習(xí)的目標(biāo)就是獲得最多的累計(jì)獎(jiǎng)勵(lì)。強(qiáng)化學(xué)習(xí)是從動(dòng)物學(xué)習(xí)、參數(shù)擾動(dòng)自適應(yīng)控制等理論發(fā)展而來(lái)，其基本原理是：如果Agent的某個(gè)行動(dòng)策略導(dǎo)致環(huán)境正的獎(jiǎng)勵(lì)(強(qiáng)化信號(hào))，那么Agent以后產(chǎn)生這個(gè)行動(dòng)策略的趨勢(shì)便會(huì)加強(qiáng)。Agent的目標(biāo)是在每個(gè)離散狀態(tài)發(fā)現(xiàn)最優(yōu)策略以使期望的折扣獎(jiǎng)賞和最大。強(qiáng)化學(xué)習(xí)在人工智能領(lǐng)域內(nèi)已有了一席之地。它被廣泛的應(yīng)用在博弈、決策等領(lǐng)域。29遷移學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，指的是一個(gè)預(yù)訓(xùn)練的模型被重新用在另一個(gè)任務(wù)中。遷移學(xué)習(xí)與多任務(wù)學(xué)習(xí)以及概念飄移這些問(wèn)題相關(guān)，它不是一個(gè)專(zhuān)門(mén)的機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域。遷移學(xué)習(xí)在某些深度學(xué)習(xí)問(wèn)題中是非常受歡迎的，例如在具有大量訓(xùn)練深度模型所需的資源或者具有大量的用來(lái)預(yù)訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)集的情況。僅在第一個(gè)任務(wù)中的深度模型特征是泛化特征的時(shí)候，遷移學(xué)習(xí)才會(huì)起作用。深度學(xué)習(xí)中的這種遷移被稱(chēng)作歸納遷移。就是通過(guò)使用一個(gè)適用于不同但是相關(guān)的任務(wù)的模型，以一種有利的方式縮小可能模型的搜索范圍。使用遷移學(xué)習(xí)的主要原因在于數(shù)據(jù)資源的可獲得性和訓(xùn)練任務(wù)的成本。30人工智能的基礎(chǔ)技術(shù)人工智能的基礎(chǔ)技術(shù)包括：自動(dòng)定理證明自動(dòng)推理搜索方法機(jī)器學(xué)習(xí)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)等這其中在金融領(lǐng)域使用最廣泛的為數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，智能投顧、智能信貸等服務(wù)都需要數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為基礎(chǔ)。31人工智能的應(yīng)用技術(shù)人工智能的應(yīng)用技術(shù)則包括：自然語(yǔ)言處理，圖像處理，專(zhuān)家系統(tǒng)等。自然語(yǔ)言處理（NLP）是計(jì)算機(jī)科學(xué)，人工智能，語(yǔ)言學(xué)關(guān)注計(jì)算機(jī)和人類(lèi)（自然）語(yǔ)言之間的相互作用的領(lǐng)域。它研究能實(shí)現(xiàn)人與計(jì)算機(jī)之間用自然語(yǔ)言進(jìn)行有效通信的各種理論和方法。自然語(yǔ)言處理是一門(mén)融語(yǔ)言學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)于一體的科學(xué)。圖像識(shí)別是人工智能的一個(gè)重要領(lǐng)域，是指利用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行處理、分析和理解，以識(shí)別各種不同模式的目標(biāo)和對(duì)像的技術(shù)。一般工業(yè)使用中，采用工業(yè)相機(jī)拍攝圖片，然后再利用軟件根據(jù)圖片灰階差做進(jìn)一步識(shí)別處理。32第三節(jié)人工智能對(duì)金融領(lǐng)域的影響

33人工智能對(duì)金融領(lǐng)域的影響

對(duì)金融領(lǐng)域的影響可以從微觀經(jīng)濟(jì)層面和宏觀經(jīng)濟(jì)層面這兩個(gè)方面考慮。

在微觀經(jīng)濟(jì)層面：一是對(duì)金融市場(chǎng)的影響。人工智能的應(yīng)用能夠大幅提升金融體系處理信息的效率,使市場(chǎng)參與者能夠更廣泛的采集和分析信息,降低市場(chǎng)參與者的交易成本,進(jìn)而減少金融信息的不對(duì)稱(chēng)性。二是對(duì)金融機(jī)構(gòu)的影響。人工智能的使用通過(guò)降低成本和風(fēng)險(xiǎn),有助于提升金融機(jī)構(gòu)的盈利能力和效率。三是對(duì)金融消費(fèi)者和投資者的影響。鑒于人工智能有助于金融機(jī)構(gòu)降低成本、提高服務(wù)效率,消費(fèi)者和投資者可以享受更低廉的費(fèi)用和融資成本,獲得更便捷和個(gè)性化的金融服務(wù)。四是對(duì)金融監(jiān)管的影響。由于程序化交易已經(jīng)成為市場(chǎng)交易的主流,可能會(huì)放大系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn),因此部分國(guó)際監(jiān)管規(guī)定制定者已經(jīng)開(kāi)始考慮應(yīng)對(duì)與程序化交易有關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)。34人工智能對(duì)金融領(lǐng)域的影響

而在宏觀經(jīng)濟(jì)層面：一是對(duì)金融市場(chǎng)集中度的影響。人工智能可能僅由少數(shù)的大型技術(shù)供應(yīng)商掌握,會(huì)加劇金融系統(tǒng)某些功能的集中度。但考慮到人工智能能夠改變傳統(tǒng)的銀行服務(wù)模式，推動(dòng)新公司加入金融服務(wù)體系,這在某種程度上反倒會(huì)降低單個(gè)大型銀行的系統(tǒng)重要性。因此,對(duì)集中度或系統(tǒng)重要性影響很難準(zhǔn)確估量。二是對(duì)金融市場(chǎng)穩(wěn)定性的影響。一方面,人工智能使金融交易更加分散化,給客戶提供更多個(gè)性化的交易建議,減少金融產(chǎn)品價(jià)格扭曲問(wèn)題,有助于促進(jìn)金融系統(tǒng)的穩(wěn)定。但另一方面,與傳統(tǒng)的交易模式相比,依靠機(jī)器學(xué)習(xí)通過(guò)運(yùn)算程序?qū)崿F(xiàn)的新交易模式很難被預(yù)測(cè),既可能因提高交易效率進(jìn)而提高金融市場(chǎng)的流動(dòng)性,也可能為實(shí)現(xiàn)收益最大化的目標(biāo)而使金融機(jī)構(gòu)乃至金融市場(chǎng)陷入流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。35人工智能對(duì)金融領(lǐng)域的影響三是對(duì)金融市場(chǎng)關(guān)聯(lián)性的影響。人工智能的應(yīng)用會(huì)強(qiáng)化金融市場(chǎng)和機(jī)構(gòu)間的相互關(guān)聯(lián),導(dǎo)致以往無(wú)關(guān)聯(lián)的宏觀經(jīng)濟(jì)變量、金融市場(chǎng)價(jià)格、各種非金融企業(yè)部門(mén)(電子商務(wù)、P2P、B2B等)之間的關(guān)聯(lián)性變強(qiáng)。金融系統(tǒng)更廣泛的聯(lián)系會(huì)有助于分擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)或在某種程度上吸收沖擊,但同時(shí)也會(huì)助長(zhǎng)重大風(fēng)險(xiǎn)事件造成的沖擊和影響的傳播。四是人工智能應(yīng)用的其他影響。例如人工智能在保險(xiǎn)市場(chǎng)的應(yīng)用會(huì)減少道德風(fēng)險(xiǎn)和逆向選擇,但這有可能會(huì)破壞保險(xiǎn)業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)功能,而且更準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)會(huì)增加高風(fēng)險(xiǎn)人群的保費(fèi)或?qū)е虏糠秩穗y以獲得保險(xiǎn)服務(wù)。在金融領(lǐng)域,如果使用的人工智能工具沒(méi)有進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整或有效的實(shí)踐檢驗(yàn),相關(guān)模式化的系統(tǒng)可能會(huì)產(chǎn)生新的金融風(fēng)險(xiǎn)。36人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用可分為四個(gè)方面。一是面向客戶(前臺(tái))的應(yīng)用,包括信用評(píng)分、保險(xiǎn)和面向客戶的服務(wù)機(jī)器人二是管理層面(后臺(tái))的應(yīng)用,包括資本優(yōu)化、風(fēng)險(xiǎn)管理模型和市場(chǎng)影響分析三是金融市場(chǎng)的交易和資產(chǎn)組合管理四是人工智能被金融機(jī)構(gòu)用于監(jiān)管合規(guī)管理(“合規(guī)科技(RegTech)”)或者被金融監(jiān)管當(dāng)局用于金融監(jiān)管(“監(jiān)管科技(SupTech)”)37人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用智能投顧智能投顧（Robo-advisor），又稱(chēng)機(jī)器人顧問(wèn)，是基于大數(shù)據(jù)和線上算法程序而出現(xiàn)的新型在線財(cái)富管理服務(wù)模式。該技術(shù)可以結(jié)合每位客戶個(gè)人的風(fēng)險(xiǎn)偏好和理財(cái)目標(biāo)，基于人工智能算法和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在線為客戶提供資產(chǎn)管理和在線投資建議服務(wù)。各家智能投顧的業(yè)務(wù)表現(xiàn)形式可能不盡相同，但一般具有相似化的服務(wù)流程，根據(jù)美國(guó)金融監(jiān)管局（FINRA）于2016年3月提出的標(biāo)準(zhǔn)，智能投顧服務(wù)包括：客戶分析、大類(lèi)資產(chǎn)配置、投資組合選擇、交易執(zhí)行、投資組合再平衡、稅收規(guī)劃、投資組合分析。智能投顧在中國(guó)仍然是起步期，很多平臺(tái)只是借用了智能投顧的概念，并不智能，真正做到智能平臺(tái)的屈指可數(shù)。為了將投資組合理論、大數(shù)據(jù)、云平臺(tái)、機(jī)器學(xué)習(xí)等前沿科技整合成滿足客戶及市場(chǎng)需求的智能投顧平臺(tái)，需要不斷探索、積累和努力。38人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用身份識(shí)別身份識(shí)別技術(shù)常被使用于銀行等需要保障用戶安全性的機(jī)構(gòu)，該技術(shù)以人工智能為內(nèi)核通過(guò)人臉識(shí)別、聲紋識(shí)別、指靜脈識(shí)別等生物識(shí)別手段，再輔助以各類(lèi)票據(jù)、身份證、銀行卡等證件票據(jù)的OCR識(shí)別等技術(shù)手段，對(duì)用戶身份進(jìn)行驗(yàn)證，可以在大幅降低核驗(yàn)成本的同時(shí)還有助于提高安全性。智能信貸

智能信貸是基于大數(shù)據(jù)等金融科技技術(shù)的快速借貸模式，全流程都是通過(guò)線上數(shù)字化的形式呈現(xiàn)，提高了用戶體驗(yàn)，也降低了后端需要人員維護(hù)客戶的成本。隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)更多技術(shù)的應(yīng)用，智能信貸將有可能從更核心的層面變革如今的消費(fèi)與信貸形態(tài)。智能信貸更多的是針對(duì)小額貸款，受益的是中小企業(yè)和普通用戶，金額不大，承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較小。39人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用智能客服

智能客服即為不需要人工，計(jì)算機(jī)可根據(jù)問(wèn)題自動(dòng)進(jìn)行回答的客服。自然語(yǔ)言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，已使語(yǔ)音識(shí)別準(zhǔn)確度基本達(dá)到人類(lèi)認(rèn)知水平。隨著語(yǔ)音助手在日常生活中逐漸普及，人與智能語(yǔ)音的互動(dòng)正變得愈發(fā)自然、簡(jiǎn)單、有效，就連老人和小孩都可以方便的使用像Alexa等智能音箱服務(wù)。

客服中心也已經(jīng)開(kāi)始使用智能語(yǔ)音導(dǎo)航服務(wù)替換傳統(tǒng)菜單式自助語(yǔ)音交互服務(wù)，分擔(dān)人工座席服務(wù)。根據(jù)德勤分析預(yù)測(cè)，2017年，呼叫中心直接接通人工客服的比例為64%，到2019年，這一比例將下降至47%。到2020年，B2C領(lǐng)域25%的初級(jí)客服需求將被智能客服取代。隨著AI技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，越來(lái)越多的企業(yè)將使用智能客服。40第四節(jié)人工智能展望41人工智能展望

人工智能總體將向著規(guī)?；?、安全化、健康化趨勢(shì)發(fā)展；從全球?qū)用鎭?lái)看，新一代人工智能產(chǎn)業(yè)將呈現(xiàn)四個(gè)發(fā)展趨勢(shì)。產(chǎn)業(yè)規(guī)模趨勢(shì)：各國(guó)政府和產(chǎn)業(yè)界投入日益增長(zhǎng)，人工智能技術(shù)的進(jìn)一步成熟將帶來(lái)更多的新產(chǎn)品、新服務(wù)，人工智能驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)化將提升全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)，產(chǎn)業(yè)規(guī)模將爆發(fā)式增長(zhǎng)。國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)趨勢(shì)：近年來(lái)，世界各國(guó)緊密出臺(tái)人工智能規(guī)劃、政策和投資計(jì)劃，從國(guó)家戰(zhàn)略層面強(qiáng)化人工智能布局，在新一輪國(guó)際科技競(jìng)爭(zhēng)將展現(xiàn)出新局面。中國(guó)未來(lái)將更加深度參與全球人工智能產(chǎn)業(yè)合作競(jìng)爭(zhēng)，成為人工智能的重要推動(dòng)者。技術(shù)趨勢(shì)：類(lèi)腦智能蓄勢(shì)待發(fā)，目前已有多國(guó)開(kāi)始了“腦科學(xué)研究”；量子智能也將加快孕育，已成為全球公認(rèn)下一代計(jì)算技術(shù)，將為人工智能帶來(lái)革命性發(fā)展機(jī)遇。風(fēng)險(xiǎn)趨勢(shì)：隨著人工智能逐漸普惠社會(huì)，人工智能安全風(fēng)險(xiǎn)和社會(huì)治理等問(wèn)題將逐步提上日程。42延伸閱讀

本章介紹了金融科技的另一應(yīng)用技術(shù)——人工智能，從人工智能的起源與定義講起，首先介紹了人工智能自誕生至今發(fā)展道路上的成果與挫折，讀者可以從中領(lǐng)略到人工智能發(fā)展歷程中都經(jīng)歷了哪些階段以及當(dāng)前國(guó)內(nèi)外的發(fā)展動(dòng)態(tài)。之后對(duì)人工智能技術(shù)進(jìn)行了介紹，包括其包含的學(xué)科種類(lèi)如機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等，以及應(yīng)用技術(shù)如自然語(yǔ)言處理和圖像識(shí)別等。最后分析了人工智能當(dāng)前在金融業(yè)的應(yīng)用，如在智能投顧、身份識(shí)別、智能信貸中的應(yīng)用，旨在通過(guò)實(shí)例引導(dǎo)讀者更深入地理解人工智能的概念與技術(shù)。43本章小結(jié)

案例一：RebellionResearch公司基于機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)人工智能投資基金

案例二：曠視科技的“人臉識(shí)別”技術(shù)思考題“人工智能”這一術(shù)語(yǔ)是在哪一年于什么契機(jī)下被正式確定的？人工智能發(fā)展至今經(jīng)歷了哪幾個(gè)階段？每一階段都有哪些代表性的研究成果被提出？監(jiān)督學(xué)習(xí)與無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的差別在哪里？分別有哪有代表性的算法？深度學(xué)習(xí)相較于機(jī)器學(xué)習(xí)有哪些優(yōu)點(diǎn)？人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用有哪些？你能否結(jié)合真實(shí)經(jīng)歷舉出一個(gè)例子。AI相較于人類(lèi)在進(jìn)行投資決策時(shí)具有哪些優(yōu)勢(shì)？44ThankYouForWatching45第五章

區(qū)塊鏈金融科技概論461.了解人工智能的發(fā)展歷程及現(xiàn)狀2.掌握人工智能的基本概念3.熟悉人工智能的常用算法和底層技術(shù)4.深入理解人工智能的相關(guān)案例教學(xué)目標(biāo)47區(qū)塊鏈的基本概況區(qū)塊鏈的基本技術(shù)區(qū)塊鏈在金融領(lǐng)域的應(yīng)用區(qū)塊鏈的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)延伸閱讀目錄48區(qū)塊鏈的基本概況區(qū)塊鏈的起源區(qū)塊鏈（blockchain）起初源于比特幣，因此要講區(qū)塊鏈的起源，就必須從比特幣的萌發(fā)開(kāi)始講起。比特幣是目前為止眾多數(shù)字貨幣中最穩(wěn)定的一種，而它的成功并非一蹴而就，在此之前，先行者們有過(guò)數(shù)十次數(shù)字貨幣或支付系統(tǒng)的失敗嘗試，以及對(duì)各技術(shù)難題的不懈探索和逐個(gè)攻克，由此而得的經(jīng)驗(yàn)和教訓(xùn)為比特幣的誕生做出了大量的貢獻(xiàn)。49區(qū)塊鏈的基本概況區(qū)塊鏈的起源例如，1990年大衛(wèi)·喬姆（DavidChaum）創(chuàng)建了數(shù)字現(xiàn)金公司（DigiCash），提出一套注重隱私安全的密碼學(xué)網(wǎng)路支付系統(tǒng)，具有不可追蹤的特性，也就是后來(lái)的電子貨幣Ecash。但Ecash依舊繞不開(kāi)一個(gè)中心化的中介機(jī)構(gòu)，仍需要數(shù)字現(xiàn)金公司作為可信的第三方來(lái)確認(rèn)交易，且Ecash僅支持個(gè)人對(duì)商家的交易，沒(méi)有很好地支持個(gè)人之間的交易，這些因素導(dǎo)致在系統(tǒng)推廣過(guò)程中，其公司很難爭(zhēng)取到大規(guī)模的銀行、商家以及個(gè)人用戶。最終在八年之后，數(shù)字現(xiàn)金公司宣布破產(chǎn)。1997年，亞當(dāng)·貝克（AdamBack）發(fā)明了哈希現(xiàn)金（Hashcash），其中用到了工作量證明系統(tǒng)（ProofOfWork）。這個(gè)系統(tǒng)的原理就是要求計(jì)算機(jī)在獲得發(fā)送信息權(quán)限之前做一定的計(jì)算工作，通過(guò)工作量驗(yàn)證篩選出進(jìn)行非正常信息傳播的計(jì)算機(jī)。該機(jī)制設(shè)計(jì)之初是用于限制垃圾郵件發(fā)送與拒絕服務(wù)攻擊的，2004年又在哈爾·芬尼（HalFinney）的設(shè)計(jì)下改進(jìn)為可復(fù)用的工作量證明系統(tǒng)（ReusableProofsOfWork），后來(lái)成為了比特幣的核心技術(shù)之一，用于解決“雙重支付”問(wèn)題。50區(qū)塊鏈的基本概況區(qū)塊鏈的起源1997年，哈伯（Haber）和斯托尼塔（Stornetta）提出了用時(shí)間戳的方法保證數(shù)字文件安全的協(xié)議，即用時(shí)間戳的方式表達(dá)文件創(chuàng)建的先后順序，文件創(chuàng)建之后其時(shí)間戳不能更改，這就使文件被篡改的可能性為零，這個(gè)協(xié)議之后成為了比特幣區(qū)塊鏈協(xié)議的原型。1998年，戴偉（DaiWei）發(fā)明了B-money，這是一個(gè)匿名的、分布式的電子加密貨幣系統(tǒng)，強(qiáng)調(diào)了交易方式點(diǎn)對(duì)點(diǎn)、交易記錄不可更改、交易可追蹤等特性。比特幣有很多技術(shù)都借鑒了B-money，其分布式思想更是比特幣的重要靈感來(lái)源，但B-money在貨幣的創(chuàng)造環(huán)節(jié)中要求所有賬戶持有者共同決定計(jì)算量的成本并就此達(dá)成一致意見(jiàn)，由于現(xiàn)實(shí)中計(jì)算量成本這類(lèi)信息的流動(dòng)不順暢，這成為了B-money實(shí)現(xiàn)起來(lái)的最大障礙。2005年，尼克·薩博（NickSzabo）提出比特金（Bitgold），在該設(shè)想中要求用戶通過(guò)競(jìng)爭(zhēng)解決數(shù)學(xué)難題，再將解答的結(jié)果用加密算法串聯(lián)在一起公開(kāi)發(fā)布，從而構(gòu)建出一個(gè)產(chǎn)權(quán)認(rèn)證系統(tǒng)。此外，薩博還發(fā)表了許多關(guān)于《合同法》在網(wǎng)絡(luò)中安全實(shí)現(xiàn)的理論文章，這些思想被視為區(qū)塊鏈智能合約的起源。51區(qū)塊鏈的基本概況區(qū)塊鏈的定義圖5.1區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)示意圖52區(qū)塊鏈的基本概況區(qū)塊鏈的定義如圖5.1所示，區(qū)塊作為區(qū)塊鏈的基本數(shù)據(jù)單元，其主要包含區(qū)塊頭和區(qū)塊主體兩部分，區(qū)塊頭主要包含了區(qū)塊版本號(hào)（Version）、父區(qū)塊哈希值（PreviousHash）、時(shí)間戳（Timestamp）、默克爾樹(shù)根（MerkleTreeRoot）以及其他信息，其中默克爾樹(shù)（MerkleTree）的根節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)的哈希值實(shí)際就是當(dāng)前區(qū)塊哈希值，當(dāng)前區(qū)塊內(nèi)任一數(shù)據(jù)的變更都會(huì)導(dǎo)致默克爾樹(shù)的變化，根節(jié)點(diǎn)的哈希值也隨之變化；區(qū)塊主體一般包含一串交易的列表，類(lèi)型可以有資產(chǎn)交易記錄、資產(chǎn)發(fā)行記錄、智能合約記錄、物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)記錄等，由使用的具體場(chǎng)景決定。而區(qū)塊之間的連接是根據(jù)時(shí)間順序相連的單向鏈?zhǔn)剑╟hain）結(jié)構(gòu)，區(qū)塊頭中的父區(qū)塊哈希值索引自父區(qū)塊，用于指認(rèn)并連接前一區(qū)塊，如此環(huán)環(huán)相扣形成鏈條；當(dāng)父區(qū)塊添加到鏈上之后其內(nèi)容不得更改，這時(shí)子區(qū)塊才能得以創(chuàng)建。53區(qū)塊鏈的基本概況區(qū)塊鏈的發(fā)展歷程自2008年中本聰?shù)谝淮翁岢鰠^(qū)塊鏈概念以來(lái)，區(qū)塊鏈技術(shù)在短短十年內(nèi)取得了長(zhǎng)足的發(fā)展，被譽(yù)為引發(fā)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要基礎(chǔ)信息技術(shù)之一，發(fā)展區(qū)塊鏈技術(shù)也已然成為我國(guó)信息技術(shù)領(lǐng)域的重大國(guó)家戰(zhàn)略。在2016年12月，國(guó)務(wù)院印發(fā)了《“十三五”國(guó)家信息化規(guī)劃》，其中鼓勵(lì)針對(duì)區(qū)塊鏈等戰(zhàn)略性前沿技術(shù)進(jìn)行提前布局。在2019年10月，習(xí)近平總書(shū)記在中共中央政治局等第十八次集體學(xué)習(xí)上強(qiáng)調(diào)，要把區(qū)塊鏈作為核心技術(shù)自主創(chuàng)新重要突破口，加快推動(dòng)區(qū)塊鏈技術(shù)和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展。發(fā)展至今，區(qū)塊鏈的發(fā)展先后經(jīng)歷了三個(gè)階段，以數(shù)字貨幣為代表的區(qū)塊鏈1.0（可編程貨幣階段）、以智能合約為代表的區(qū)塊鏈2.0（可編程金融階段）和以?xún)r(jià)值互聯(lián)網(wǎng)為內(nèi)核的的區(qū)塊鏈3.0（可編程社會(huì)階段）。54區(qū)塊鏈1.0最先構(gòu)建的區(qū)塊鏈版本是與轉(zhuǎn)賬、匯款和數(shù)字化支付相關(guān)的密碼學(xué)貨幣應(yīng)用，在區(qū)塊鏈1.0階段，全球大型金融機(jī)構(gòu)都紛紛進(jìn)入?yún)^(qū)塊鏈領(lǐng)域，進(jìn)行區(qū)塊鏈技術(shù)的概念驗(yàn)證和相關(guān)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的制定，同時(shí)區(qū)塊鏈的主要應(yīng)用集中在數(shù)字貨幣領(lǐng)域，在區(qū)塊鏈熱潮的帶動(dòng)下，除比特幣外，區(qū)塊鏈1.0的開(kāi)發(fā)者開(kāi)發(fā)出了形形色色的競(jìng)爭(zhēng)幣，從而構(gòu)建了加密數(shù)字貨幣體系。區(qū)塊鏈2.0在2.0階段中，人們根據(jù)區(qū)塊鏈的可編程特點(diǎn)，嘗試在區(qū)塊鏈系統(tǒng)中引入智能合約接口，形成可編程金融，旨在以數(shù)字化方式達(dá)成合約、履約、監(jiān)控履約過(guò)程并驗(yàn)證履約結(jié)果的自動(dòng)化合同。這一版本的區(qū)塊鏈以2013至2014年間提出的以太坊為代表，將區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用到泛金融領(lǐng)域，例如股票、債券、期貨、小額信貸、智能財(cái)產(chǎn)等，而不只局限于從前單一的貨幣體系。區(qū)塊鏈的基本概況區(qū)塊鏈的發(fā)展歷程55區(qū)塊鏈3.0目前區(qū)塊鏈技術(shù)在數(shù)字貨幣和泛金融領(lǐng)域都存在著廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景，但其價(jià)值不會(huì)止步于此。從技術(shù)的角度來(lái)看，應(yīng)用CA認(rèn)證、電子簽名、數(shù)字存證、生物特征識(shí)別、分布式計(jì)算、分布式存儲(chǔ)等技術(shù)，區(qū)塊鏈可以實(shí)現(xiàn)一個(gè)去中心、防篡改、公開(kāi)透明的可信計(jì)算平臺(tái)，形成統(tǒng)一的價(jià)值傳輸層，構(gòu)建價(jià)值互聯(lián)網(wǎng)必然是區(qū)塊鏈未來(lái)的發(fā)展方向。價(jià)值互聯(lián)網(wǎng)的誕生不僅僅使得金錢(qián)的流通，還可以促進(jìn)信息、金錢(qián)、價(jià)值的有效配置和流通，成為真正意義上的去中心化組織。以?xún)r(jià)值互聯(lián)網(wǎng)為核心的區(qū)塊鏈技術(shù)在物聯(lián)網(wǎng)、金融交易、網(wǎng)絡(luò)安全、公共記錄等多個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用，將顛覆傳統(tǒng)商業(yè)模式，繼萬(wàn)維網(wǎng)之后給人們帶來(lái)另一個(gè)嶄新的世界。區(qū)塊鏈的基本概況區(qū)塊鏈的發(fā)展歷程56去中心化是區(qū)塊鏈最基本的特征，區(qū)塊鏈中的數(shù)據(jù)不像傳統(tǒng)方式一樣將所有交易記錄統(tǒng)一存放在數(shù)據(jù)中央，而是將不同數(shù)據(jù)分散存儲(chǔ)于各區(qū)塊的各個(gè)節(jié)點(diǎn)，采用分布式核算，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式記錄、存儲(chǔ)和更新。區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)的各個(gè)節(jié)點(diǎn)可以不依賴(lài)中央化管理結(jié)構(gòu)或中間人，直接實(shí)現(xiàn)點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的信息交互。由于區(qū)塊鏈中的數(shù)據(jù)為整個(gè)系統(tǒng)所共有，是由全網(wǎng)節(jié)點(diǎn)共同維護(hù)的，遵循一個(gè)統(tǒng)一的基于密碼算法而非信用的規(guī)則，所以即使在互不了解的陌生人之間也無(wú)需第三方中介機(jī)構(gòu)或信任機(jī)構(gòu)背書(shū)。在傳統(tǒng)的中心化網(wǎng)絡(luò)中，集中力量攻擊中心節(jié)點(diǎn)即可破壞整個(gè)系統(tǒng)，而在去中心化的區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中，即使攻擊了其中51%的節(jié)點(diǎn)也只能獲得系統(tǒng)的操控權(quán)，這大大增強(qiáng)了區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)的安全性能。區(qū)塊鏈的基本概況區(qū)塊鏈的六大基本特征去中心化57區(qū)塊鏈系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)一旦被記錄，就會(huì)在全網(wǎng)節(jié)點(diǎn)間傳播、達(dá)成共識(shí)并永久存儲(chǔ)，通常無(wú)法更改；但若存在特殊更改需求，系統(tǒng)也會(huì)將這些更改的完整過(guò)程記錄下來(lái)且記錄完后不再編輯。由于數(shù)據(jù)已達(dá)成共識(shí)且廣泛分布在全網(wǎng)節(jié)點(diǎn)中，任一節(jié)點(diǎn)都無(wú)法單方面篡改信息，除非能夠同時(shí)控制系統(tǒng)中超過(guò)51%的節(jié)點(diǎn)以?shī)Z取系統(tǒng)的控制權(quán)，這種手段所需的技術(shù)和資金投入要求極高，并且一旦系統(tǒng)被攻破，將面臨系統(tǒng)作廢導(dǎo)致前期投資石沉大海的風(fēng)險(xiǎn)。在區(qū)塊鏈系統(tǒng)中由于網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)均是對(duì)等節(jié)點(diǎn)，它們?cè)谛畔⒔换ブ械臋?quán)利和義務(wù)均等，所以每個(gè)節(jié)點(diǎn)都能完整地觀察到系統(tǒng)中所有節(jié)點(diǎn)的行為，并將這些行為在各個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行記錄，故而所有的數(shù)據(jù)記錄以及更新數(shù)據(jù)記錄的操作對(duì)于全網(wǎng)節(jié)點(diǎn)均是透明可見(jiàn)的。另外，區(qū)塊鏈的統(tǒng)一共識(shí)機(jī)制能夠保證在決策過(guò)程中所有節(jié)點(diǎn)之間的一致性，這些使得區(qū)塊鏈具有了很高的數(shù)據(jù)可信度。區(qū)塊鏈的基本概況區(qū)塊鏈的六大基本特征難以篡改透明可信58區(qū)塊鏈系統(tǒng)中的任意節(jié)點(diǎn)都包含完整的區(qū)塊校驗(yàn)邏輯，因此數(shù)據(jù)交換甚至交易過(guò)程都無(wú)需額外的信任，這也就是“去信任”。通常情況下，公私鑰體系中的私鑰是區(qū)塊鏈系統(tǒng)中的用戶的唯一身份標(biāo)識(shí)，用戶只要持有私鑰就可以在系統(tǒng)中完成數(shù)據(jù)交互，而區(qū)塊鏈也會(huì)記錄下交易過(guò)程中用了哪個(gè)私鑰，但不會(huì)匹配該私鑰的持有者身份，從而為區(qū)塊鏈系統(tǒng)提供了對(duì)用戶身份的隱私保障。區(qū)塊鏈通過(guò)共享數(shù)據(jù)和共識(shí)機(jī)制，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)對(duì)所有人公開(kāi)（除與各方的私有信息直接相關(guān)的數(shù)據(jù)被加密外）。同時(shí)，區(qū)塊鏈系統(tǒng)不會(huì)限制任何一個(gè)系統(tǒng)參與者通過(guò)公開(kāi)的接口查詢(xún)區(qū)塊鏈的數(shù)據(jù)記錄或者開(kāi)發(fā)相關(guān)的應(yīng)用，因此系統(tǒng)具有高度的信息開(kāi)放性。區(qū)塊鏈中的數(shù)據(jù)有全網(wǎng)所有節(jié)點(diǎn)共同維護(hù)，采用基于協(xié)商一致的規(guī)范和協(xié)議，使得全網(wǎng)所有節(jié)點(diǎn)都能夠在去信任的環(huán)境中安全自由地分享數(shù)據(jù)、達(dá)成共識(shí)和記錄過(guò)程，任何人為的干預(yù)都是無(wú)效的，實(shí)現(xiàn)了從對(duì)個(gè)人或機(jī)構(gòu)的信任到對(duì)機(jī)器和算法的信任的轉(zhuǎn)變。區(qū)塊鏈的基本概況區(qū)塊鏈的六大基本特征隱私保障開(kāi)放性自治性59根據(jù)網(wǎng)絡(luò)范圍及參與節(jié)點(diǎn)特性，目前已知的區(qū)塊鏈可被劃分為公有鏈（PublicBlockchain）、私有鏈（PrivateBlockchain）和聯(lián)盟鏈（ConsortiumBlockchain）三類(lèi)，其中公有鏈?zhǔn)欠窃S可鏈，私有鏈和聯(lián)盟鏈統(tǒng)稱(chēng)為許可鏈，而多種鏈融合而成的多鏈結(jié)構(gòu)被稱(chēng)為混合鏈（CombinationBlockchain）。另外根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的獨(dú)立程度還能將區(qū)塊鏈劃分成主鏈（mainnet）和側(cè)鏈（sidechains），當(dāng)然未來(lái)也有可能會(huì)誕生更多其他類(lèi)型的區(qū)塊鏈。區(qū)塊鏈的基本技術(shù)區(qū)塊鏈的主要類(lèi)型圖5.2公有鏈、私有鏈、聯(lián)盟鏈的結(jié)構(gòu)示意60區(qū)塊鏈的基本技術(shù)區(qū)塊鏈的主要類(lèi)型公有鏈公有鏈一般是指全世界任何人都可以在區(qū)塊鏈系統(tǒng)中發(fā)送交易、讀取數(shù)據(jù)、參與共識(shí)決策、交易獲得有效確認(rèn)的區(qū)塊鏈。公有鏈?zhǔn)峭耆ブ行幕模皇苋魏螁蝹€(gè)中央機(jī)構(gòu)的控制，數(shù)據(jù)記錄完全開(kāi)放透明，不設(shè)置準(zhǔn)入門(mén)檻，所有人都可以訪問(wèn)，通過(guò)由加密算法和哈希算法隨機(jī)生成的賬戶地址，以匿名身份發(fā)出交易請(qǐng)求，并通過(guò)驗(yàn)證決定能否被添加到區(qū)塊鏈中和明確當(dāng)前狀態(tài)。然而，完全去中心化和高度匿名性使得公有鏈具有較大的監(jiān)管難度，目前其安全通常是采取工作量證明機(jī)制或權(quán)益證明機(jī)制的“加密數(shù)字經(jīng)濟(jì)”來(lái)加以維護(hù)?！凹用軘?shù)字經(jīng)濟(jì)”本質(zhì)是融合了密碼學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和經(jīng)濟(jì)學(xué)等多門(mén)學(xué)科的經(jīng)濟(jì)獎(jiǎng)懲機(jī)制，對(duì)在系統(tǒng)中貢獻(xiàn)了自己的網(wǎng)絡(luò)算力的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行相應(yīng)份額的經(jīng)濟(jì)獎(jiǎng)勵(lì)，反之，也對(duì)作惡的節(jié)點(diǎn)采取相應(yīng)的經(jīng)濟(jì)懲罰，從而構(gòu)建價(jià)值協(xié)作模式，實(shí)現(xiàn)有效可靠的價(jià)值網(wǎng)絡(luò)，鼓勵(lì)人們參與到公有鏈的開(kāi)發(fā)及維護(hù)中來(lái)。也正是因?yàn)槠鋬?nèi)建的經(jīng)濟(jì)獎(jiǎng)懲機(jī)制，公有鏈難以脫離“幣”的概念，往往應(yīng)用于虛擬貨幣發(fā)行和交易場(chǎng)景，其典型應(yīng)用包括比特幣、以太坊等。61私有鏈相較于公有鏈的數(shù)據(jù)完全公開(kāi)，私有鏈對(duì)數(shù)據(jù)的訪問(wèn)和使用有嚴(yán)格的權(quán)限管理，其寫(xiě)入權(quán)限僅掌握在單獨(dú)的個(gè)人或組織手里，讀取權(quán)限可以選擇對(duì)外開(kāi)放，也可以進(jìn)行一定限制。私有鏈通過(guò)一定的中心化控制，來(lái)滿足現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中部分個(gè)人或組織對(duì)區(qū)塊鏈權(quán)限有特殊控制的需求，并且犧牲部分去中心化還能為區(qū)塊鏈的共識(shí)機(jī)制大大節(jié)約了時(shí)間和資金成本，毫不夸張地說(shuō)，其交易速度甚至可以接近一個(gè)常規(guī)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的速度，而其交易成本非常低廉甚至幾乎為零。由于私有鏈的的數(shù)據(jù)為一個(gè)個(gè)體或組織所有，隔離了參與者以外的節(jié)點(diǎn)，因此私有鏈的數(shù)據(jù)隱私得到了更好的保障，可以更好地防范來(lái)自?xún)?nèi)部和外部對(duì)數(shù)據(jù)的攻擊，同時(shí)也意味著存在著參與節(jié)點(diǎn)共同篡改數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)。私有鏈的價(jià)值在于提供安全、有限開(kāi)放、可追溯、自動(dòng)執(zhí)行的運(yùn)算平臺(tái)，應(yīng)用于企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)庫(kù)管理和審計(jì)、政府的預(yù)算和執(zhí)行等場(chǎng)景。然而，目前還是主要附著于比特幣等底層應(yīng)用，其代表性應(yīng)用如ErisIndustries。區(qū)塊鏈的基本技術(shù)區(qū)塊鏈的主要類(lèi)型62聯(lián)盟鏈聯(lián)盟鏈也與私有鏈一樣存在準(zhǔn)入條件，一般會(huì)指定預(yù)先選擇的節(jié)點(diǎn)擔(dān)任記賬人，并共識(shí)的達(dá)成需要預(yù)選節(jié)點(diǎn)的共同決策，其他接入節(jié)點(diǎn)可以參與交易但沒(méi)有寫(xiě)入權(quán)限，區(qū)塊鏈中的數(shù)據(jù)可以通過(guò)其開(kāi)放的API被其他人（可以是外界任何人，也可以有身份限制）進(jìn)行限定查詢(xún)。聯(lián)盟鏈通常用于機(jī)構(gòu)之間，例如一個(gè)聯(lián)盟鏈有20家金融機(jī)構(gòu)作為聯(lián)盟成員，其中每一家金融機(jī)構(gòu)都運(yùn)行著一個(gè)節(jié)點(diǎn)，他們擁有記賬權(quán)限，而且在挖到新區(qū)塊后為使新區(qū)塊生效則需要至少50%機(jī)構(gòu)（即其中10家金融機(jī)構(gòu)）的確認(rèn)，根據(jù)聯(lián)盟的個(gè)性化需求，其他有限的第三方可以通過(guò)API進(jìn)行區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)和區(qū)塊鏈狀態(tài)信息讀取等。聯(lián)盟鏈和私有鏈都是在去中心化協(xié)議的基礎(chǔ)上進(jìn)行一定中心化控制，其相較于公有鏈有交易速度提高、交易成本降低、隱私保護(hù)、規(guī)則靈活等幾個(gè)方面優(yōu)勢(shì)；但作為智能合約的基礎(chǔ)支撐時(shí)，其節(jié)點(diǎn)無(wú)法并行處理交易數(shù)據(jù)，這在一定程度上會(huì)制約節(jié)點(diǎn)的處理能力。根據(jù)聯(lián)盟鏈技術(shù)的特性，其往往被用于優(yōu)化傳統(tǒng)信息化系統(tǒng)的業(yè)務(wù)流程，典型應(yīng)用包括了超級(jí)賬本、區(qū)塊鏈聯(lián)盟R3CEV等。區(qū)塊鏈的基本技術(shù)區(qū)塊鏈的主要類(lèi)型63混合鏈混合鏈，早期是指公有鏈和私有鏈各自?xún)?yōu)勢(shì)的結(jié)合。之后在2019年，GMPC創(chuàng)始人Brain首次對(duì)混合鏈的內(nèi)涵進(jìn)行擴(kuò)展，提出了革命性的混合鏈架構(gòu)，使其還支持跨鏈之間以及對(duì)聯(lián)盟鏈的融合?；旌湘溂軜?gòu)對(duì)于區(qū)塊鏈生態(tài)具有著重大意義，在混合鏈誕生之前，區(qū)塊鏈經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展其數(shù)量開(kāi)始爆發(fā)式增長(zhǎng)，諸多問(wèn)題也逐漸顯現(xiàn)，其中鏈與鏈之間互聯(lián)的問(wèn)題極大程度上限制了區(qū)塊鏈的發(fā)展空間，也就是價(jià)值孤島。為解決價(jià)值孤島問(wèn)題，跨鏈技術(shù)與混合鏈機(jī)制先后應(yīng)運(yùn)而生?？珂湥且环N能夠跨越不同區(qū)塊鏈的技術(shù)，其實(shí)現(xiàn)邏輯很多樣，但共通之處在于都會(huì)重新塑造一個(gè)新的跨鏈系統(tǒng)，在新系統(tǒng)中創(chuàng)建原生鏈的新鏈，然而不同的跨鏈項(xiàng)目可能采用互不兼容的底層協(xié)議，這導(dǎo)致了比原先更大的跨鏈生態(tài)與跨鏈生態(tài)之間的價(jià)值孤島的產(chǎn)生。而混合鏈機(jī)制相較于跨鏈的優(yōu)勢(shì)在于對(duì)現(xiàn)有區(qū)塊鏈更加友好，在保持原生鏈架構(gòu)的基礎(chǔ)上打造標(biāo)準(zhǔn)的混合鏈協(xié)議和數(shù)據(jù)交互協(xié)議，直接對(duì)接所有公有鏈、私有鏈、聯(lián)盟鏈、跨鏈，完成原生鏈間的通信，從而打破價(jià)值孤島效應(yīng)，迎來(lái)萬(wàn)鏈互聯(lián)的一絲曙光。區(qū)塊鏈的基本技術(shù)區(qū)塊鏈的主要類(lèi)型64主鏈和側(cè)鏈通常來(lái)說(shuō)，主鏈又被稱(chēng)為主網(wǎng)，是指已正式上線的、能獨(dú)立運(yùn)行的區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)，是區(qū)塊鏈社區(qū)公認(rèn)的可信區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)，其交易信息為全體成員所認(rèn)可。換句話說(shuō)，也就是有效的區(qū)塊數(shù)據(jù)存儲(chǔ)所在的實(shí)體。而主鏈在上線之前則被稱(chēng)作測(cè)試網(wǎng)（testnet），是主鏈的測(cè)試版，其與主鏈功能相似，供社區(qū)成員早期參與、測(cè)試流程，以修正和完善區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)。一個(gè)區(qū)塊鏈項(xiàng)目的主鏈?zhǔn)俏ㄒ坏?。?cè)鏈，它的概念是相對(duì)于主鏈來(lái)說(shuō)的，是指遵守側(cè)鏈協(xié)議的所有區(qū)塊鏈，而不是特指某個(gè)區(qū)塊鏈。它是在主鏈之外另外開(kāi)發(fā)的、與主鏈有聯(lián)系但又相對(duì)獨(dú)立的區(qū)塊鏈，用于開(kāi)發(fā)區(qū)塊鏈系統(tǒng)附加的功能和應(yīng)用，既能輔助主鏈，又可以不影響主鏈的運(yùn)行。側(cè)鏈協(xié)議是指可以讓比特幣安全地從比特幣主鏈轉(zhuǎn)移到其他區(qū)塊鏈，又可以從其他區(qū)塊鏈安全地返回比特幣主鏈的一種協(xié)議（側(cè)鏈技術(shù)最早是由Blockstream發(fā)明的，最初目的是為擴(kuò)展比特幣功能，創(chuàng)建更優(yōu)的比特幣開(kāi)發(fā)環(huán)境，因此側(cè)鏈協(xié)議的概念是以比特幣為例的，但側(cè)鏈?zhǔn)且粋€(gè)開(kāi)放性的理念，如今也可應(yīng)用在其他的加密貨幣系統(tǒng)中）。區(qū)塊鏈的基本技術(shù)區(qū)塊鏈的主要類(lèi)型65若以比特幣為舉例，就是通過(guò)側(cè)鏈協(xié)議可以讓比特幣從比特幣主鏈上轉(zhuǎn)移到另一個(gè)區(qū)塊鏈上，又可以原路贖回。側(cè)鏈協(xié)議的產(chǎn)生對(duì)區(qū)塊鏈的發(fā)展具有重大意義，使得比特幣或者其他數(shù)字資產(chǎn)能夠在區(qū)塊鏈之間進(jìn)行轉(zhuǎn)移，為開(kāi)發(fā)區(qū)塊鏈技術(shù)的新型應(yīng)用提供了更多可能性。這樣能使數(shù)字資產(chǎn)在側(cè)鏈與主鏈之間互轉(zhuǎn)的過(guò)程稱(chēng)作為“雙向錨定”（Two-wayPeg）。但數(shù)字資產(chǎn)是不能在區(qū)塊鏈間轉(zhuǎn)移的，所謂“轉(zhuǎn)移”的過(guò)程實(shí)質(zhì)上是在一條區(qū)塊鏈上被暫時(shí)鎖定數(shù)字資產(chǎn)，再在另一條區(qū)塊鏈上以確定的匯率將等價(jià)的數(shù)字資產(chǎn)釋放的一個(gè)過(guò)程。以比特幣在主側(cè)鏈轉(zhuǎn)移為例，現(xiàn)需將1個(gè)比特幣從BTC（主鏈）轉(zhuǎn)移到EOS（側(cè)鏈），但由于BTC與EOS本質(zhì)是兩條獨(dú)立且算法不一樣的區(qū)塊鏈公鏈，因此并不能直接簡(jiǎn)單地把比特幣轉(zhuǎn)到EOS上。拓展知識(shí)BTC：Bitcoin，比特幣。EOS：EnterpriseOperatingSystem，企業(yè)操作系統(tǒng)。是由Block.one公司開(kāi)發(fā)的一個(gè)新的區(qū)塊鏈軟件系統(tǒng)，與比特幣、以太坊之類(lèi)的貨幣不同，它是基于EOS軟件項(xiàng)目發(fā)布的代幣，擁有EOS就意味著擁有了能在EOS平臺(tái)上開(kāi)發(fā)應(yīng)用所需的網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算機(jī)資源。EOS是區(qū)塊鏈3.0的龍頭代表。區(qū)塊鏈的基本技術(shù)區(qū)塊鏈的主要類(lèi)型66上文“轉(zhuǎn)移”的實(shí)際操作過(guò)程，我們可以分解為三個(gè)步驟：第一步：把即將被交易的比特幣轉(zhuǎn)移到特定的地址，這個(gè)地址可以把比特幣進(jìn)行凍結(jié)鎖住。這時(shí)該比特幣的原所有者失去了所有權(quán)益及控制權(quán)。第二步：當(dāng)這筆交易被確認(rèn)后，系統(tǒng)就會(huì)自動(dòng)發(fā)送一條消息給側(cè)鏈（也就是EOS），這個(gè)消息包囊括著對(duì)該比特幣進(jìn)行轉(zhuǎn)移的建議。第三步：根據(jù)側(cè)鏈協(xié)議，擁有比特幣的原所有者會(huì)得到對(duì)應(yīng)的同等價(jià)值數(shù)量的側(cè)鏈代幣（EOS），包括這些EOS的所有權(quán)益及控制權(quán)。如此一來(lái)，整個(gè)側(cè)鏈的監(jiān)管和監(jiān)督又成了一大問(wèn)題，對(duì)此比特幣為主的側(cè)鏈采用單一托管人和聯(lián)盟托管兩種管理模式。側(cè)鏈技術(shù)提高了區(qū)塊鏈鏈與鏈之間的價(jià)值轉(zhuǎn)換，也提供了區(qū)塊鏈一個(gè)發(fā)展演化的新思路。區(qū)塊鏈的基本技術(shù)區(qū)塊鏈的主要類(lèi)型67針對(duì)區(qū)塊鏈的技術(shù)架構(gòu)，目前界內(nèi)主要流傳著三層模型和六層模型，而本章將從三層模型介紹區(qū)塊鏈的層次結(jié)構(gòu)。根據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)設(shè)計(jì)，從廣義上區(qū)塊鏈可以簡(jiǎn)單地分為三個(gè)層次：協(xié)議層、擴(kuò)展層和應(yīng)用層，它們之間相互獨(dú)立又相互聯(lián)系，三層架構(gòu)示意圖如圖5.3所示。區(qū)塊鏈的基本技術(shù)區(qū)塊鏈的層級(jí)結(jié)構(gòu)圖5.3區(qū)塊鏈的技術(shù)架構(gòu)68協(xié)議層，是區(qū)塊鏈最底層的技術(shù)，通?？梢赃M(jìn)一步劃分為數(shù)據(jù)層和網(wǎng)絡(luò)層。協(xié)議層就充當(dāng)電腦的操作系統(tǒng)類(lèi)似的角色，在底層部署一個(gè)開(kāi)發(fā)環(huán)境，由它來(lái)直接定義底層網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的基礎(chǔ)規(guī)則，當(dāng)開(kāi)發(fā)其他應(yīng)用功能時(shí)，則直接調(diào)用相應(yīng)的API即可。因此，協(xié)議層是上層應(yīng)用對(duì)等、信任、安全的網(wǎng)絡(luò)和通信的基礎(chǔ)，是一個(gè)區(qū)塊鏈一切活動(dòng)的基礎(chǔ)。這個(gè)層次和操作系統(tǒng)一樣，通常會(huì)以一個(gè)完整的區(qū)塊鏈產(chǎn)品的形式呈現(xiàn)，例如，區(qū)塊鏈項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)官方往往會(huì)提供簡(jiǎn)單的錢(qián)包客戶端，支持建立地址、驗(yàn)證簽名、轉(zhuǎn)賬支付、查看余額等簡(jiǎn)單的功能，其他開(kāi)發(fā)者可以以此為基礎(chǔ)，不斷拓展區(qū)塊鏈的功能，形成一個(gè)更加完善的生態(tài)。協(xié)議層封裝了區(qū)塊鏈系統(tǒng)的組網(wǎng)方式、消息傳播協(xié)議和數(shù)據(jù)驗(yàn)證機(jī)制、共識(shí)機(jī)制、節(jié)點(diǎn)激勵(lì)機(jī)制等等，應(yīng)用了網(wǎng)絡(luò)編程、分布式算法、加密簽名、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等多方面技術(shù)，以達(dá)到全網(wǎng)共同維護(hù)一個(gè)底層賬本的作用。而其中的分布式算法、加密簽名、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)任何編程語(yǔ)言都可以做到，唯有P2P網(wǎng)絡(luò)和并發(fā)處理成為網(wǎng)絡(luò)編程的門(mén)檻，由此導(dǎo)致開(kāi)發(fā)者們更加偏愛(ài)擅長(zhǎng)解決高并發(fā)的編程語(yǔ)言，在這樣的形勢(shì)下，Nodejs和Go語(yǔ)言也逐漸變得流行起來(lái)。區(qū)塊鏈的基本技術(shù)區(qū)塊鏈的層級(jí)結(jié)構(gòu)69區(qū)塊鏈的基本技術(shù)區(qū)塊鏈的層級(jí)結(jié)構(gòu)協(xié)議層又可以分成兩個(gè)子層級(jí)。數(shù)據(jù)層負(fù)責(zé)以區(qū)塊為單元存儲(chǔ)上層應(yīng)用所需及產(chǎn)生的各類(lèi)數(shù)據(jù)文件，并以鏈狀結(jié)構(gòu)連接在一起形成區(qū)塊鏈。其存儲(chǔ)方式比較靈活，經(jīng)常結(jié)合傳統(tǒng)文件系統(tǒng)、關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)、鍵值數(shù)據(jù)庫(kù)等多種方式。網(wǎng)絡(luò)層主要包括了區(qū)塊鏈節(jié)點(diǎn)之間的通信網(wǎng)絡(luò)、非對(duì)稱(chēng)加密技術(shù)和共識(shí)機(jī)制。區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)本質(zhì)上是一個(gè)P2P（Peer-to-peer，點(diǎn)對(duì)點(diǎn)）的網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)中的資源和服務(wù)分散在所有節(jié)點(diǎn)上，信息的交互都直接在節(jié)點(diǎn)之間完成，無(wú)需任何第三方的權(quán)威機(jī)構(gòu)。而非對(duì)稱(chēng)加密技術(shù)是指在區(qū)塊鏈通常在加密和解密過(guò)程中采用兩個(gè)非對(duì)稱(chēng)的密碼，即公鑰和私鑰，公鑰用于指認(rèn)賬戶地址，私鑰則是操控該賬戶及其地址下所有資金的唯一鑰匙，通過(guò)非對(duì)稱(chēng)加密技術(shù)來(lái)滿足區(qū)塊鏈系統(tǒng)中的安全性要求和所有權(quán)驗(yàn)證的需求。70區(qū)塊鏈的基本技術(shù)區(qū)塊鏈的層級(jí)結(jié)構(gòu)目前區(qū)塊鏈項(xiàng)目主流的共識(shí)機(jī)制包括PoW（ProofofWork，工作量證明機(jī)制）、PoS（ProofofStake，權(quán)益證明機(jī)制）、DPoS（DelegatedProofofStake，委托權(quán)益證明機(jī)制）、Pool（驗(yàn)證池共識(shí)機(jī)制）。PoW是節(jié)點(diǎn)通過(guò)解決一個(gè)計(jì)算困難但容易驗(yàn)證的數(shù)學(xué)難題證明數(shù)據(jù)的有效性，應(yīng)用這個(gè)機(jī)制的挖礦過(guò)程帶來(lái)了很大程度的能源浪費(fèi)；PoS要求證明人提供一定數(shù)量加密貨幣的所有權(quán)，根據(jù)衡量節(jié)點(diǎn)擁有數(shù)字貨幣的幣齡來(lái)達(dá)成共識(shí)；DPoS與董事會(huì)投票類(lèi)似，全體結(jié)根以其擁有的股份權(quán)重享有相應(yīng)投票權(quán)利，選舉一定數(shù)量的代表，由他們代理全體節(jié)點(diǎn)維護(hù)區(qū)塊鏈系統(tǒng)；Pool是在傳統(tǒng)成熟的分布式一致性技術(shù)上加數(shù)據(jù)驗(yàn)證機(jī)制，實(shí)現(xiàn)秒級(jí)共識(shí)驗(yàn)證。71區(qū)塊鏈的基本技術(shù)區(qū)塊鏈的層級(jí)結(jié)構(gòu)擴(kuò)展層，也稱(chēng)為共識(shí)層，介于上層應(yīng)用和底層協(xié)議之間，我們可以把它類(lèi)比成電腦的驅(qū)動(dòng)程序，擴(kuò)展層的存在是為了實(shí)現(xiàn)復(fù)雜業(yè)務(wù)流程的自動(dòng)化，或通過(guò)激勵(lì)/懲罰機(jī)制規(guī)范區(qū)塊鏈節(jié)點(diǎn)貢獻(xiàn)自身存儲(chǔ)和計(jì)算資源。它的應(yīng)用方向目前主要有兩類(lèi)：一是各類(lèi)交易市場(chǎng)，作為法幣兌換加密貨幣的重要渠道，具有實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單、成本較低、回報(bào)周期短等優(yōu)點(diǎn)，但同時(shí)對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)也大。二是針對(duì)某個(gè)方向的擴(kuò)展實(shí)現(xiàn)，包括各種側(cè)鏈應(yīng)用，用以滿足不同的個(gè)性化需求。這一層代表性的應(yīng)用有智能合約、跨鏈協(xié)議、區(qū)塊鏈即服務(wù)平臺(tái)（Blockchain-as-a-Service，簡(jiǎn)稱(chēng)BaaS）、挖礦服務(wù)等等。72區(qū)塊鏈的基本技術(shù)區(qū)塊鏈的層級(jí)結(jié)構(gòu)相對(duì)于協(xié)議層來(lái)說(shuō)，擴(kuò)展層使用的技術(shù)就沒(méi)有什么限制了，可以包括很多，有分布式存儲(chǔ)、機(jī)器學(xué)習(xí)、VR、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等等。由于擴(kuò)展層與協(xié)議層是完全分離的，因此在編程語(yǔ)言的選擇上也可以更加自由，也可以與協(xié)議層使用的開(kāi)發(fā)語(yǔ)言不相同。在開(kāi)發(fā)上，除了在交易時(shí)與協(xié)議層進(jìn)行交互之外，其他時(shí)候盡量不要與協(xié)議層的開(kāi)發(fā)混在一起。這個(gè)層面與應(yīng)用層更加接近，也可以理解為B/S架構(gòu)的產(chǎn)品中的服務(wù)端。這樣不僅在架構(gòu)設(shè)計(jì)上更加科學(xué)，讓區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)更小，網(wǎng)絡(luò)更獨(dú)立，同時(shí)也可以保證擴(kuò)展層開(kāi)發(fā)不受約束。從這個(gè)層面來(lái)看，區(qū)塊鏈可以架構(gòu)開(kāi)發(fā)任何類(lèi)型的產(chǎn)品，不僅僅是用在金融行業(yè)。在未來(lái)，隨著底層協(xié)議的更加完善，任何需要第三方支付的產(chǎn)品都可以方便的使用區(qū)塊鏈技術(shù)；任何需要確權(quán)、征信和追溯的信息，都可以借助區(qū)塊鏈來(lái)實(shí)現(xiàn)。73區(qū)塊鏈的基本技術(shù)區(qū)塊鏈的層級(jí)結(jié)構(gòu)拓展知識(shí)：智能合約“智能合約”概念最早于1994年有尼克·薩博（NickSzabo）提出，它是一套以數(shù)字形式定義的承諾，承諾控制著數(shù)字資產(chǎn)并包含了合約參與者約定的權(quán)利和義務(wù)，由計(jì)算機(jī)自動(dòng)執(zhí)行，實(shí)現(xiàn)在沒(méi)有第三方的情況下進(jìn)行可信交易；也就是用一段可編譯的程序代替?zhèn)鹘y(tǒng)合同，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)執(zhí)行合約。但這個(gè)設(shè)想遲遲沒(méi)有實(shí)現(xiàn)，直至區(qū)塊鏈技術(shù)的出現(xiàn)為智能合約提供了技術(shù)支撐。舉一個(gè)簡(jiǎn)單的例子，買(mǎi)家向賣(mài)家購(gòu)買(mǎi)某件商品，買(mǎi)家向合約提交該商品交易指定金額貨幣，賣(mài)家按照要求發(fā)貨，智能合約在查詢(xún)到相應(yīng)的物流信息，確認(rèn)買(mǎi)家收到商品后，再自動(dòng)向賣(mài)家發(fā)送預(yù)存在智能合約中的貨款?；趨^(qū)塊鏈的智能合約更像是一個(gè)可信的人，可以臨時(shí)保管資產(chǎn)，按照事先設(shè)定的規(guī)則執(zhí)行相應(yīng)的操作，它與傳統(tǒng)合約最大的區(qū)別就在于智能合約可以在沒(méi)有任何人監(jiān)督的情況下自動(dòng)判斷條件并準(zhǔn)確執(zhí)行。74區(qū)塊鏈的基本技術(shù)區(qū)塊鏈的層級(jí)結(jié)構(gòu)應(yīng)用層是區(qū)塊鏈技術(shù)在不同行業(yè)領(lǐng)域的各類(lèi)應(yīng)用場(chǎng)景和案例最直接的體現(xiàn)，類(lèi)似于電腦中的各種軟件程序，也可以理解為B/S架構(gòu)的產(chǎn)品中的瀏覽器端。應(yīng)用層上的是普通人直接可見(jiàn)的、直接使用的產(chǎn)品，通過(guò)移動(dòng)端、Web端等不同形式為最終用戶提供支付結(jié)算、證券、票據(jù)、供應(yīng)鏈、物聯(lián)網(wǎng)、醫(yī)療健康等多領(lǐng)域的服務(wù)，相比于區(qū)塊鏈技術(shù)架構(gòu)的其他層次能夠最直觀地體現(xiàn)區(qū)塊鏈技術(shù)的應(yīng)用價(jià)值，能夠讓區(qū)塊鏈技術(shù)真正走入普羅大眾的生活和生產(chǎn)，例如目前各種數(shù)字貨幣的輕錢(qián)包客戶端。限于當(dāng)前區(qū)塊鏈技術(shù)發(fā)展還不夠，很多區(qū)塊鏈項(xiàng)目的開(kāi)發(fā)只能從協(xié)議層出發(fā)，把目標(biāo)指向應(yīng)用層，同時(shí)為第三方開(kāi)發(fā)者提供擴(kuò)展層的強(qiáng)大支持，這樣既可以避免純粹的協(xié)議層或擴(kuò)展層的開(kāi)發(fā)無(wú)法真正解決實(shí)際應(yīng)用問(wèn)題，有可以拓展協(xié)議層或擴(kuò)展層上易用可靠的產(chǎn)品。相信隨著區(qū)塊鏈技術(shù)的發(fā)展，在眾多開(kāi)發(fā)者的孜孜不懈下，區(qū)塊鏈技術(shù)能有更廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景。75金融領(lǐng)域目前區(qū)塊鏈在金融領(lǐng)域的具體應(yīng)用主要是圍繞私有鏈和聯(lián)盟鏈開(kāi)展的，在結(jié)算清算、數(shù)字貨幣、跨境支付以及財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)等領(lǐng)域的實(shí)踐展現(xiàn)了其巨大的應(yīng)用價(jià)值。將區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用在金融行業(yè)中，能夠在不同程度上緩解信息不對(duì)稱(chēng)，通過(guò)去中心化的方式，實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)之間點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的直接對(duì)接，從而在根源上降低金融業(yè)的組織和交易成本的同時(shí)，快速完成交易支付，實(shí)現(xiàn)高效率的價(jià)值傳遞和資源配置。區(qū)塊鏈的基本技術(shù)區(qū)塊鏈的具體應(yīng)用Xrapid：瑞波公司（RippleLabs）基于瑞波幣創(chuàng)建的一款新型金融產(chǎn)品，金融機(jī)構(gòu)借助該平臺(tái)可為用戶交易節(jié)省40%~70%的中間成本，并且更快的交易速度使得交易時(shí)間從原先的2~3天縮短至2分鐘之內(nèi)，交易效率提升了上千倍。例子治理機(jī)制尚不成熟智能合約仍是不完全契約數(shù)字資產(chǎn)缺乏價(jià)值內(nèi)涵且價(jià)格波動(dòng)劇烈無(wú)法支撐安全的商業(yè)應(yīng)用挑戰(zhàn)76物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域區(qū)塊鏈在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的應(yīng)用，涉及了如傳感器、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、身份管理、時(shí)間戳服務(wù)、可穿戴設(shè)備、供應(yīng)鏈管理等多種技術(shù)，在工業(yè)、農(nóng)業(yè)、醫(yī)療、交通、家居等各個(gè)領(lǐng)域都發(fā)揮了非常重要的作用。通過(guò)區(qū)塊鏈可以降低物流成本，追溯實(shí)體物品的生產(chǎn)和轉(zhuǎn)移過(guò)程，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)追蹤數(shù)據(jù)信息的準(zhǔn)確存儲(chǔ)及有效共享，提高物品狀態(tài)管理和交易操作的效率，從而提升經(jīng)濟(jì)效益。同時(shí)，還為解決物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展中顯露的運(yùn)維成本高、安全性能差等固有問(wèn)題提供了可行性方案，加快了人類(lèi)打造萬(wàn)物互聯(lián)互通的理想世界的步伐，被認(rèn)為是區(qū)塊鏈一個(gè)很有前景并深具價(jià)值的應(yīng)用方向。區(qū)塊鏈的基本技術(shù)區(qū)塊鏈的具體應(yīng)用以太坊計(jì)算機(jī)（EthereumComputer）：2016年，Slock.it推出的一種用于物聯(lián)網(wǎng)共享基礎(chǔ)設(shè)施租借的電子設(shè)備，實(shí)現(xiàn)在無(wú)需中間商的條件下完成物品共享。例子數(shù)據(jù)存儲(chǔ)低吞吐量高延遲性高能耗挑戰(zhàn)77能源領(lǐng)域以綠色能源為主體的分布式能源就近自主交易是我國(guó)配電網(wǎng)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。分布式能源交易具有參與者眾多、單筆交易額小、位置分散等特點(diǎn)，若繼續(xù)采用傳統(tǒng)的交易中心收集發(fā)用電數(shù)據(jù)從而敲定交易方案的管理辦法，交易中心必將面對(duì)激增的處理體量和運(yùn)行成本。而區(qū)塊鏈技術(shù)契合了能源交易的發(fā)展需要，以區(qū)塊鏈為核心架構(gòu)搭建分布式能源共享網(wǎng)絡(luò)，能夠有效提升網(wǎng)絡(luò)整體性能，在保障交易安全可靠的前提下實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)多方主體的耦合，優(yōu)化能源的動(dòng)態(tài)調(diào)度，盡可能使得能源的利用率最大化，為能源互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展提供新的可能。區(qū)塊鏈的基本技術(shù)區(qū)塊鏈的具體應(yīng)用分布式能源P2P交易：基于分布式光伏售電區(qū)塊鏈平臺(tái)TransactiveGrid開(kāi)發(fā)的能源區(qū)塊鏈?zhǔn)袌?chǎng)基于Qtum量子鏈的自動(dòng)能源交易平臺(tái)例子綜合能源系統(tǒng)物理結(jié)構(gòu)復(fù)雜信息的高吞吐高并發(fā)廣域協(xié)調(diào)困難等問(wèn)題挑戰(zhàn)78公共服務(wù)領(lǐng)域區(qū)塊鏈最初是誕生于一種反集權(quán)的構(gòu)想，但其相對(duì)于中心化網(wǎng)絡(luò)所展現(xiàn)出的優(yōu)越性使得區(qū)塊鏈同樣也受到了來(lái)自各國(guó)政府及相關(guān)組織的關(guān)注，目前包括英國(guó)、美國(guó)以及中國(guó)在內(nèi)的多國(guó)政府都在積極推進(jìn)基于區(qū)塊鏈的電子政務(wù)的建設(shè)，嘗試將區(qū)塊鏈應(yīng)用在政府公共服務(wù)的實(shí)際需求場(chǎng)景當(dāng)中。如果公共服務(wù)領(lǐng)域能夠很好地結(jié)合區(qū)塊鏈技術(shù)，將對(duì)身份驗(yàn)證、鑒證確權(quán)、信息披露等重點(diǎn)模塊的流程帶來(lái)極大的改變，重新定義政府的數(shù)據(jù)管理模式和運(yùn)行方式，在傳統(tǒng)公共服務(wù)升級(jí)中發(fā)揮重要作用。區(qū)塊鏈的基本技術(shù)區(qū)塊鏈的具體應(yīng)用基于區(qū)塊鏈技術(shù)的電子證照管理服務(wù)基于區(qū)塊鏈的數(shù)字版權(quán)治理的革新例子認(rèn)證標(biāo)準(zhǔn)尚未成熟統(tǒng)一智能合約漏洞頻發(fā)挑戰(zhàn)79區(qū)塊鏈在金融領(lǐng)域的應(yīng)用數(shù)字貨幣我們從前面的介紹已經(jīng)了解到區(qū)塊鏈起初是伴隨比特幣的概念而生的，而我們屢次提及的比特幣正是數(shù)字貨幣的其中一種具體嘗試，因此區(qū)塊鏈的一個(gè)主要應(yīng)用就是數(shù)字貨幣（DigitalCurrency，簡(jiǎn)稱(chēng)為DIGICCY）。盡管比特幣不是數(shù)字貨幣的第一次嘗試，但數(shù)字貨幣的概念能夠闖入人們的認(rèn)知范疇并廣為大眾所熟知的確須歸功于比特幣。從2009年發(fā)展至今，數(shù)字貨幣已然成為國(guó)際組織、各國(guó)央行、業(yè)界以及學(xué)界共同關(guān)注的熱點(diǎn)話題，其作為金融科技的重要組成部分也已經(jīng)不知不覺(jué)滲透到社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、金融等各個(gè)角落。80“沒(méi)有監(jiān)管的、由開(kāi)發(fā)者開(kāi)發(fā)和管理的、僅在特定虛擬網(wǎng)絡(luò)世界中使用的數(shù)字形態(tài)的貨幣”?！?012年歐洲中央銀行《虛擬貨幣項(xiàng)目》

虛擬貨幣（即數(shù)字貨幣）不是合法貨幣，不是由合法的中央銀行、信用機(jī)構(gòu)或者電子貨幣發(fā)行機(jī)構(gòu)發(fā)行的、但是可以在某些情況下作為貨幣替代物的價(jià)值的數(shù)字表現(xiàn)形式?！?015年歐洲央行《虛擬貨幣項(xiàng)目——進(jìn)一步研究》數(shù)字貨幣是一種電子形態(tài)的貨幣，雖然不屬于合法貨幣，但可以納入廣義電子貨幣的范疇，并具有資產(chǎn)屬性、P2P交易機(jī)制和脫媒屬性三大特性?！?015年11月國(guó)際清算銀行《數(shù)字貨幣》數(shù)字貨幣是有數(shù)字形態(tài)的貨幣，并指出數(shù)字貨幣包含了中央銀行發(fā)布的數(shù)字貨幣、商業(yè)銀行發(fā)布的銀行貨幣、非銀行機(jī)構(gòu)發(fā)布的電子貨幣、私人機(jī)構(gòu)發(fā)行的加密貨幣和投資機(jī)構(gòu)發(fā)行的投資貨幣等幾種類(lèi)型?！?019年7月國(guó)際貨幣基金組織《數(shù)字貨幣的興起》以比特幣為代表的新型數(shù)字貨幣，是以數(shù)字形態(tài)存在的、在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中支付的、基于基于節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)和加密算法的一類(lèi)虛擬貨幣。區(qū)塊鏈在金融領(lǐng)域的應(yīng)用數(shù)字貨幣定義本文81數(shù)字貨幣的起源從貨幣的演化進(jìn)程來(lái)看，一種貨幣具體形態(tài)的出現(xiàn)既受限于當(dāng)時(shí)貨幣材料、制作工藝等技術(shù)條件，同時(shí)更取決于社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的現(xiàn)實(shí)需求。而對(duì)于數(shù)字貨幣，它的誕生和發(fā)展離不開(kāi)計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、云計(jì)算等科技因素以及來(lái)自舊貨幣體系危機(jī)的沖擊和數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代發(fā)展需求的助力。數(shù)字貨幣的出現(xiàn)其實(shí)遠(yuǎn)早于比特幣的誕生。最早提出數(shù)字貨幣概念的是戴維·喬姆（DavidChaum），他于1982年在一次頂級(jí)密碼學(xué)術(shù)會(huì)議——國(guó)際密碼學(xué)會(huì)三大密碼會(huì)議之首的美密會(huì)議（Crypto）上發(fā)表了一篇名為《用于不可追蹤的支付系統(tǒng)的盲簽名》論文，其中提出了一種基于RSA算法的新密碼協(xié)議——盲簽名。利用盲簽名構(gòu)建一個(gè)具備匿名性、不可追蹤性的電子現(xiàn)金系統(tǒng)，這就是最早的數(shù)字貨幣理論，也是最早落地的試驗(yàn)系統(tǒng)。戴維·喬姆的電子現(xiàn)金系統(tǒng)主要基于兩個(gè)關(guān)鍵性技術(shù)——隨機(jī)配序和盲化簽名，前者給數(shù)字現(xiàn)金賦予唯一標(biāo)識(shí)的序列號(hào)，解決了雙重支付問(wèn)題（這種方式也導(dǎo)致在之后交易量上漲時(shí)存儲(chǔ)和驗(yàn)證的困難）；后者則解決了保護(hù)用戶交易隱私的問(wèn)題，確保了銀行對(duì)匿名數(shù)字現(xiàn)金的信用背書(shū)。區(qū)塊鏈在金融領(lǐng)域的應(yīng)用數(shù)字貨幣82數(shù)字貨幣的起源1999年，電子黃金問(wèn)世，這也是在比特幣之前數(shù)字貨幣的試驗(yàn)中最具代表性的形式之一。它是由美國(guó)弗羅里達(dá)州一家醫(yī)院的輻射腫瘤學(xué)家道格拉斯·杰克遜（DouglasJackson），是以真實(shí)的貴金屬存量為基礎(chǔ)。一個(gè)客戶在開(kāi)設(shè)了電子黃金在線賬戶后，通過(guò)用信用卡或者現(xiàn)金注入的資金購(gòu)買(mǎi)其中的貴金屬（其價(jià)格大體與市場(chǎng)價(jià)格相當(dāng)），不使用時(shí)就相當(dāng)于投資了黃金，在支付和消費(fèi)時(shí)可以通過(guò)電子郵件以電子黃金為媒介進(jìn)行交易，但若收賬人沒(méi)有在電子黃金的賬戶，電子黃金就會(huì)有償?shù)亻_(kāi)一張支票寄給他。2008年，一位名叫中本聰?shù)娜税l(fā)表了一篇經(jīng)典論文，其中提出了一種全新的電子支付思路，并在2009年1月將這個(gè)能夠完全通過(guò)點(diǎn)對(duì)點(diǎn)技術(shù)實(shí)現(xiàn)的電子現(xiàn)金系統(tǒng)落到實(shí)地，將戴維·喬姆的具有中心化特征的三方交易模式轉(zhuǎn)變?yōu)槿ブ行幕狞c(diǎn)對(duì)點(diǎn)交易模式。由此，比特幣被認(rèn)為是第一個(gè)較為成熟的數(shù)字貨幣，是第一代數(shù)字貨幣的發(fā)展起點(diǎn)。區(qū)塊鏈在金融領(lǐng)域的應(yīng)用數(shù)字貨幣83區(qū)塊鏈在金融領(lǐng)域的應(yīng)用數(shù)字貨幣數(shù)字貨幣的發(fā)展歷史（兩階段）1、1982年—2007年這個(gè)階段中的數(shù)字貨幣都是基于E-cash進(jìn)行擴(kuò)展的，學(xué)者大多數(shù)精力都集中在解決發(fā)現(xiàn)雙重支付和保護(hù)用戶隱私的這兩個(gè)終極問(wèn)題上，模型都延續(xù)采用“銀行、個(gè)人、商家”的三方交易模式，始終無(wú)法擺脫三方交易模式的桎梏，而未能從根本上改變系統(tǒng)的基礎(chǔ)架構(gòu)。而這個(gè)階段中構(gòu)建的數(shù)字貨幣系統(tǒng)要能應(yīng)用起來(lái)需要有兩個(gè)基本條件，其一是系統(tǒng)有個(gè)“中央銀行”，但這個(gè)中央銀行是單點(diǎn)失效的，一旦中央銀行產(chǎn)生問(wèn)題，整個(gè)系統(tǒng)就會(huì)