作者：庞引明,李伯宇,宋智礼,
出版社：中信出版集团股份有限公司
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区块链金融时代试读：
前言
时维九月，序属三秋。《区块链金融时代》就要问世了。写作班子经过一年的努力，终于迎来了这部与众不同的作品的诞生。说它与众不同，首先是因为其切入点不同。这本书从区块链技术与人工智能技术的交叉点入手，强调了区块链技术作为海量数据处理的基础性框架，解决了数据正确性、可靠性、完备性的问题；而人工智能，尤其是基于数据处理与分析而形成的数据智能，是我们在解决了数据存证问题之后，在智能合约基础上进行高效精准的业务操作和逻辑组合的最佳工具。可以说“A+B”的组合，是大数据系列技术ABCDIG（ABCDIG分别代表人工智能、区块链、云计算、大数据、物联网、5G）中首要的和最值得期待的努力方向。说它与众不同，还因为这本书的作者们都是长期奋斗在金融、科技、技术服务第一线的实务型专家。他们都具有计算机或金融学的博士学位，先后在一流国内外企业、金融战线、地产行业、民营科技企业工作，有着极为丰富的生产实践和技术实践经历。可以说，他们是一群从学者到码农，到技术精英，再到知名企业管理者的人。他们对于技术，甚至是技术哲学的理解，值得读者阅读、思考、领会、玩味。说它与众不同，也因为在过去20年人类的科技进步中，最激动人心的莫过于信息技术的进步。从个人电脑的普及、小型化，到互联网的出现和普及，到以手机为代表的移动处理工具的迅速壮大，再到大数据、云计算、物联网、5G，以及将来信息技术的不断升级，值得全社会关注。铺天盖地的新理念和新技术，让我们应接不暇，无所适从。这个时候，静下心来，读一读专家的理解和思路，对把握技术的应用方向和发展趋势，很有好处。这本书关注区块链技术与人工智能技术的交叉领域，有着独有的定位与着力点。本着分享实践、探讨理论、着眼应用的原则，作者们将自己在区块链与智能数据分析领域的项目实践和理论总结汇集成书，与广大读者共享。区块链技术的目标是底层数据的正确性与完备性，人工智能则利用这些数据深度学习出智能法则，像人类一样思维出合理的逻辑和方法。广而言之，ABCDIG诸领域间存在交叉促进，共同服务于上层的具体应用。其中，数据是基础，A、B是两个基础工具，在现有的基础应用中，两者相辅相成，将产生不小的集成优势，改变我们的生活和工作。研究这些技术如何交叉捭阖，共同作用于未来的数字化世界，是一个深入而广阔的话题，希望本书可以作为讨论的一个开始。这本书对区块链与人工智能的基础知识进行了阐述，并将重点放在了实践性的知识上。随着区块链项目在实践中不断推进，人工智能技术在生活中不断得到应用，人们会不断感受到“A+B”带来的震撼与惊喜。阅读这本书的人，希望你有一定的IT基础，这样便于快速理解书中内容。我们力求在阐述区块链与人工智能知识的基础上，引入实践思考，使广大读者能够从两个角度看问题，不致偏颇。在编写过程中，我们希望能够给专业技术人员和感兴趣的读者带来裨益。无论你是在校学生、技术工作者，还是对技术感兴趣的其他读者，都适合阅读本书。在编写过程中，由主编庞引明博士和副主编李伯宇博士统领全书。参与编写的人员还有宋智礼老师和叶楠、郭星、凌霄等，在此对他们表示感谢。同时，感谢焦毅博士，他对本书的成稿和定稿提供了建议和指导。也感谢庞引明博士的几位学生，中国科技大学的金融学硕士薛家云、周逸、马乾、余正伟等。还要感谢中信出版社的相关编辑，没有她们的努力和严格把关，这本书的出版不会这样顺利。最后感谢我们的读者，你们的认可才是我们最大的动力。当然，由于区块链技术与人工智能技术都是前沿技术，本身还处在发展中，这本书的作者虽然都是名校的计算机或金融学博士，也在一线的创新型企业中从事区块链与人工智能的相关实践工作，但学海无涯，永无止境，我们渴望能够以这本书为平台，与各界人士一起探索、总结，为本领域的进步贡献智慧和汗水。人工智能科技浪潮引领时代发展人工智能的昨日与今朝人工智能（Artificial Intelligence，简写为AI）是一门涉及多个领域知识的综合学科，其主要目标是通过对人类智能的现象、本质以及其产生机理的研究，实现对人类智能的模拟、扩展，最终开发出具有类人智能的新型机器。换言之，它是一门研究如何模拟和扩展高级动物智能方法、技术和相关理论的学科。其主要研究领域包括：语言处理，自动定理证明、推理，智能搜索引擎系统，机器人视觉，复杂问题的分析和求解系统，人工智能方法和编程语言、程序设计的自动化等。人工智能的研究在很久以前就已经开始，其研究过程起起落落。现在以深度学习为代表的人工智能新技术异军突起，许多国家将其列为重点支柱产业，这些迹象预示着未来几十年内，人工智能技术可能取得实质性的突破，最终研发出具有人类智能或超越人类智能的智能机器。19世纪50年代，人工智能领域的相关研究刚刚起步。在此过程中，被誉为“人工智能之父”的图灵（Turing）及其他几位科学家，提出了形式推理的概念，图灵不仅创造了非数字计算机模型，还证明了该模型可以以智能方式工作。1956年举办的关于如何用机器模拟人类智能的研讨会，标志着人工智能学科的诞生。人工智能的研究进入一个新阶段，大多数列席会议的年轻研究者后来都成为著名的人工智能专家，他们的研究工作奠定了现代人工智能发展的基础，为早期人工智能的发展做出了重要贡献。20世纪60年代的学者在人工智能方面的研究工作主要集中在如何模拟人类智慧。由于条件限制，这一时期的人工智能算法过于简单，难以应对复杂多变的现实环境，且硬件计算处理能力有限，使得刚刚开始的人工智能研究热潮逐渐冷却下来，人工智能研究进入第一个低谷期。1969年，首届国际人工智能联合会议（International Joint Conference on Artificial Intelligence，简写为IJCAI）召开，再一次推动了人工智能研究的发展。该阶段人工智能研究的主要成就是在近代控制论与计算机科学的影响下，出现了第一批人工智能相关程序。费根鲍姆（Feigenbaum）领导的研究团队于1968年研究出第一个专家系统，它是该阶段人工智能领域研究结果的典型代表，与后来提出的知识工程一起引领人工智能研究迈入新阶段，人工智能研究迎来了另一个高潮。但是，由于这一时期的硬件条件限制，建造和维护大型系统的工作复杂且成本较高，而且专家的隐性知识也难于捕捉，所以专家系统没有得到广泛应用，随后逐渐淡出人们的视野，相应地，人工智能研究也进入第二个低谷期。20世纪80年代以来，随着新兴科学技术的蓬勃发展和生产工艺的提高，人工智能研究迅速得以复兴，这一阶段研究的主要成就是计算智能，出现了如基于动物遗传现象提出的遗传算法、基于人脑模型提出的神经网络等一批卓越的智能算法。此外，随着计算机硬件和高速网络等基础设施的不断更新，以及大数据、深度学习、云计算等一批高新技术的不断出现，人工智能领域的相关研究进入迅猛发展的快车道。人工智能融入人们的日常生活随着人工智能的迅猛发展，智能手机等具有一定智能的产品逐渐走进我们的日常生活，提高了我们的生活质量。未来，人工智能对社会的影响会越来越大，人工智能的广泛应用会为人们带来各种便利，同时也会进一步促进自身的发展。第三届世界互联网大会（World Internet Conference）于2016年下半年在中国成功召开，会上发布了《全球人工智能发展报告》，报告中介绍了人工智能领域的一系列前沿技术与研究热点、人工智能企业的分布与规模、与之相关的投融资情况、人工智能重大研究成果、人工智能应用的细分领域等，并指出人工智能主要的应用领域包括医疗健康、金融、安全防护、智能交通、物流和教育等。近年来，人工智能技术取得了长足发展，逐渐成为实用、可推广的基础专业技术。例如，在医疗健康领域，人工智能在疾病筛查、辅助诊疗、药物研发等方面发挥着越来越重要的作用。目前，医疗健康领域面临的主要问题是缺乏优质的医疗资源，许多国家和地区已进入老龄化社会，对医生的需求量持续增加。“人工智能+医疗健康”为医生资源短缺的问题提供了一个可行的解决方案。如果医疗专家系统能够看病，医生资源短缺的问题将在很大程度上得到缓解。人工智能技术在交通领域发展迅速，已形成智能交通系统。具体而言，智能交通系统是将先进的数据通信技术、电子和传感器技术、机电数字控制技术和计算机信息处理技术综合应用于交通运输管理系统，实现大范围、全方位的交通运输管理。综合利用各种交通、服务信息和人工智能算法，可以实现自动合理的交通指导，控制事故发生频率，掌握整个交通网络的运行状态。使用人工智能进行合理调度，可以确保交通网络处于最好的状态，改善道路拥堵状况，优化道路网络的通行能力，提高整个交通系统的流动性和安全性。硬件的不断发展、成本的下降、网络的普及，使云计算、大数据等技术逐渐进入人们的视野，为人工智能技术的发展提供了平台。深度学习的成功，又一次将人工智能研究推向高潮，其中，机器视觉、机器学习、机器嗅觉、机器翻译、智能化机器人等技术得以高速发展。人工智能在一些领域将改变人类的生产模式，劳动密集型的工作可能会由机器人来完成，很多人也许会面临失业。此外，作为新一轮产业创新的核心，人工智能将带来巨大的动力，再次引领行业的发展，重构生产和交易的各个环节，无论是在技术还是应用上都将带来巨大革新。对于金融领域，人工智能也将产生深刻影响，比如金融服务行业将更加自动化、个性化和智能化。由于人力资源短缺和自动化程度不高，传统金融机构以往只对一部分客户提供定制服务，而对大多数客户提供大众化的服务。近年来，人工智能技术的迅猛发展使机器具有一定程度的类人智能，它们可以替代部分工作人员或降低工作人员的劳动强度。这类机器可以为客户提供个性化的服务，这将对高端金融服务链产生深远的影响。在人工智能技术的影响下，金融衍生产品、金融产业的服务理念与模式、金融风险监控、信贷融资与决策，将迎来新的变化。在前端，人工智能技术可以为客户提供更多的优质服务；在中端，人工智能与其他技术相结合，可以实现信贷决策以及其他各种财务和金融活动决策的自动化；在后端，人工智能技术可被用于监控或防范各种金融风险。简而言之，人工智能技术将显著改善现有金融行业的服务模式，使其更加自动化、个性化和智能化。人工智能技术的发展也使金融大数据处理能力得到极大提高。金融行业积累了大量的数据，包括交易信息、客户信息、市场相关信息以及金融风险相关信息。人工智能的深度学习系统，可以通过基于大量金融行业数据的“自我训练”，使机器智能不断提高，基金在该领域内某些方面超过人类智能，特别是在风险管理和交易数据管理方面，人工智能的应用能够大大降低劳动力成本，提高财务风险防控和业务处理能力。这些数据量大而且多种多样，具有宝贵的价值，但遗憾的是，目前还无法将它们有效地转换成可分析的数据。尽管大数据技术已经有所发展，但是在有效的数据处理和利用方面仍然存在困难。人工智能在金融领域开花结果基于目前人工智能支持能力和市场应用需求，智能语音识别技术的应用最有可能在金融领域取得重大突破。市场和行业内已有成熟的业务框架和案例，技术实施难度低，可以快速实现商业价值。而其他人工智能技术的商业应用还处于早期阶段，应该继续进行探索验证。根据目前金融行业的发展趋势以及人工智能技术的分类，可能会出现以下应用场景。语音识别与自然语言处理的应用——智能客户服务语音识别技术和自然语言处理技术，通过整合金融机构对外客户服务模式（包括网页、短信、电话、微信、应用程序等），使智能服务机器人能够在线提供智能客户服务。智能服务机器人可以为人工服务提供支持，帮助客服人员及时回答客户的问题。同时，它还可以捕捉客户的需求，并通过实时语音识别和语义分析，自动捕捉客户档案信息并更新知识库。基于语音和语义技术，智能服务机器人可以帮助个人理财助理通过个人银行账号、掌上银行、微信公众号等实时收集数据，对手机银行大量的文档进行数据分析并挖掘其内在价值，提供客户服务或为客户营销策略提供决策依据。另外，这些数据也可被用于智能客户服务系统的自动学习，生成知识问答库，为智能服务机器人的自动响应提供参考和依据。计算机视觉与生物识别技术的应用——人脸识别与安全监控计算机视觉和生物识别技术，使机器能够更准确地识别客户的身份和行为，有助于金融机构更容易地识别客户并实现安全监控。一是可以使用网点和ATM（自动柜员机）摄像头来进行人脸识别，辨认可疑人员，提示可疑行为，同时也可以自动识别VIP（贵宾）客户。二是可以利用内部摄像头，监控员工并识别其可疑行为，记录和标记疑似非法交易，对其进行提醒，发挥警示作用。三是可以在银行重要区域（如数据存储中心、金库等）增加摄像头，通过人员必须进行面部识别，才能完成进入手续，这样可以实时登记所有进入人员，防止陌生人出现在相关区域，实现安全最大化的目标。机器学习、神经网络技术的应用——预测分析与智能投顾机器学习和神经网络技术，可基于交易趋势和法律使机器能够通过数据处理和分析，自动构建复杂的模型和进行判断，提前做出适当的决策。具体来说，一是使用深度学习技术学习金融数据，发现该类数据的自动模式，进而可以分析信用卡数据，识别欺诈性交易，预测交易趋势并制定相应的对策等。二是基于机器学习技术和大数据的风险控制，整合不同来源的不一致性检测数据，分析上下游企业的关系（合作与竞争、子母公司、投融资等），积极识别风险。三是使用机器学习技术对融资企业和个人信贷信息进行处理。从个人和企业的主页、社交媒体及其他地方提取数据，建立相应的数据模型，再进行数据筛选和预测，从而判断企业或其产品在社会中的影响并进行产品评估，也可以通过数据分析预测投资风险。另外，还可以对借款人在借款过程中偿还贷款的能力进行实时监控，以便及时督促可能无法偿还贷款的人完成还款，从而减少坏账。四是使用人工智能和多级神经网络技术，智能投顾系统可以收集实时数据（包括各种经济指标）进行研究，为大量不同个体提供个性化投顾服务，降低理财与财富管理服务的门槛，使更多的客户受益。智能机器人技术的应用——机房巡检和网站智能机器人智能机器人技术，有助于在机房、服务器等核心区域实现24小时机器人监控，以便工作人员及时发现潜在风险。从这方面来看，智能机器人能够协助或直接替代手动操作，完成监控任务。网站可以使用智能机器人，实现客户的分流，进行语音交互，回答客户的标准业务咨询，减少工作的重复性。此外，使用智能机器人技术还可以加强银行业务的技术创新，为银行业务转型升级注入新的动力。目前，人工智能技术在辅助劳动和提高劳动生产率方面起着积极的作用。中国农业银行已将人工智能技术应用于客户服务、营销、风险控制、信贷等领域，未来还将应用于更多领域，在改善客户体验、内容管理、风险控制等方面，正在进行深入的研究。金融行业应该顺应人工智能发展的潮流，积极尝试在各个领域内进行实践和应用。人工智能的核心揭秘人工智能的主要目标是求证各种智能的本质，制造出类人智能的智能机器，其主要技术包括机器视觉、机器学习、自然语言处理、语音识别等，主要应用领域包括智能机器人、人工大脑、人工生命等。机器视觉是利用机器实现类似高级动物的视觉功能，特别是利用计算机自动识别图像中的物体、场景和活动等。机器视觉技术利用图像处理和其他技术将图像分析任务分解成小的、可管理的任务，例如，从图像中检测出对象的轮廓、颜色分布、纹理等特征的子任务，利用已提取的各类特征进行物体识别的聚类分析的子任务。机器视觉已得到广泛应用，如在医学影像分析领域，可用来改善疾病的预测、诊断和治疗；在安全和监测领域，可用来自动识别人脸照片，进而确定嫌疑人。机器视觉还可以被广泛应用于工业生产领域，实现工业自动化或工厂的可视化管理。机器学习是指计算机系统利用人类的学习方法，实现机器自身性能的提高，其本质是从经验或数据中发掘有价值的知识或规律。例如，在交易时间、商家、地点、价格等方面建立一个机器学习系统，通过对数据库中的信用卡交易数据等有效信息进行学习，机器可以实现对信用卡欺诈的预测。系统处理的交易数据越多，其预测就越准确。机器学习有广泛的应用，对于产生庞大数据的活动，它有提高其相关性能的潜力。这类活动除了金融欺诈预测之外，还包括产品销售预测、资源勘探及公共医疗卫生。机器学习技术在其他认知技术中也发挥着特别重要的作用，如机器视觉，通过不断的训练，如使用巨大的图像库，改进视觉模型，提高物体识别的能力。如今，机器学习已经成为最热门的科学研究方向之一，在2011—2015年，机器学习相关公司累计获得了10亿美元左右的风险投资，如谷歌于2014年以4亿美元投资了Deepmind（一家研究机器学习的公司）。自然语言处理是指使机器拥有处理人类文本的能力。例如，从可读且语法正确的文本中自动提取关键词并理解其中的含义。虽然机器并不理解人类处理语言的方式，但它可以实现对文本的复杂操作。例如，自动识别出文档中所有的人名、地名；自动提取文档文本的摘要；自动将一堆合同或契约中的条款和条件提取出来，并生成相应的表格。自然语言处理，像机器视觉一样，结合了多种技术来实现其相应的目标。例如，利用建模的方法，建立某一种语言表达的概率模型，实现计算给定语言单位表达某一语义的概率。可以选择某些特征元素，将其组合起来识别一段文字，通过对这些元素的识别，可以把某些单词和其他单词分开，如普通邮件中垃圾邮件的识别分析。机器人、机器视觉、自动规划等相关技术可以集成到微型设备中来工作。如设计巧妙的高性能传感器，将有助于新一代机器人的产生。这种机器人具有一定的类人智能，可以适应多种未知的环境，这样无人机和智能机器人便可以帮助人类完成一些具体的工作。语音识别着重于人类语音的自动识别。该技术必然面临一些技术难题，如处理不同的方言、不同的口音、环境噪音，区分同音单词等，以及具备跟上正常说话速度的工作速度。语音识别软件会使用一些自然语言处理技术，并结合其他相关技术，来解决这些技术难题。语音识别技术具有广泛的应用空间，如智能抄录系统、语音交互、语音控制系统等。这几项技术的产业化是人工智能产业化的重要因素。人工智能将是一个万亿美元，甚至十万亿美元的市场，它将带来一些拥有巨大市场容量的新型产业，如家政服务机器人、新型智能环保家电、智能无人机、云计算环境下的智能医疗等。未来的智能机器人可以按应用程序级别大致分为以下类别：第一类是工业机器人，以富士康（Foxconn）为例，随着人工费用的提升，劳动力成本越来越高，富士康便引进工业机器人，成功地解决了这个问题。第二类是监护机器人，它可以照顾家庭或医院里的病人，也可实现对老人或儿童的护理。随着人口老龄化和劳动力成本的上升，中国对智能机器人的需求非常迫切，特别是在民用市场。第三类是探索机器人，如它可以被用于采矿，使人类尽可能避免危险。当然，也有用于战斗的军用机器人等其他类别。网络媒体预测机器人将代替或协助人类完成许多工种的工作，电话服务员、校对员、保险工作人员、维修人员、司机等都可能被替代。在全球劳动力价格不断上升的情况下，机器人的价格却随着科技的发展和机器人技术的成熟不断下降。预计到2020年，机器人将被广泛地应用于许多行业，甚至可能造成一部分人失业。与此同时，人工智能技术的发展或将为许多“老”行业带来新活力，其中最典型的就是汽车行业。汽车行业已经存在数百年，在此期间虽然变化很大，但一直是由人驾驶车辆。近年来，随着各相关公司的大力投入，如谷歌研制的无人驾驶，汽车行业的规模也将达到万亿美元，这个行业也将带动新能源工业的发展，两者融合在一起，将形成一个“汽车互联网+电动汽车”的新型产业。毫无疑问，像互联网一样，智能技术将渗透到几乎所有的“老”行业。华泰证券在《人工智能行业研究报告》中提到9个受智能技术影响的行业：生活O2O（在线离线/线上到线下）、医疗、零售、金融、数字营销、农业、工业、商业和在线教育。事实上，很多“老”行业将会因为人工智能技术而获得新生，如军事、媒体、医疗、生命科学、能源、公共事务，甚至虚拟产业也会受到VR/AR（虚拟现实/增强现实）技术发展的影响。人工大脑，也被称为人造大脑，旨在从实验数据中设计哺乳动物的大脑。例如，蓝脑计划团队专注于研究皮层单元（哺乳动物的大脑结构，也被称为新大脑皮层）。现在其建立的包含大量神经元的软件模型，可以帮助研究人员通过数字技术来构建一个人工皮质细胞。利用IBM（国际商用机器公司）研发的“蓝色基因”超级电脑，研究人员对人类大脑进行了相关模拟运算，并取得了大量前所未有的科研成果。例如，能够显示脑组织的图像，并实现用仪器监测相关脑组织的电活性。蓝脑计划的负责人亨利·马克拉姆（Henry Markram）2009年宣布，将用10年的时间研究出一种具有类人意识的人工大脑系统。人工生命，主要是指虚拟生命系统，属于跨学科领域，涉及计算机科学、数学、机械制造等。其主要包括虚拟生命相关研究和合成生物学相关研究。20世纪90年代，相关专家提出用人工生物系统中工程生物系统的概念来整合计算机领域和遗传工程领域的两个概念，涉及合成生物学和系统生物工程技术。其中，神经网络引入机器学习功能，模拟生物的学习过程来表达复杂的函数关系，使机器具有推理和判断能力，为现代人工生命研究奠定了基础。随着人工生命技术的发展，科学家可以在实验中创造出新的物种，造福人类，如制造分解和处理垃圾的细菌，清洁环境。深度学习为人工智能带来新曙光作为机器学习领域的一个比较前沿的研究方向，深度学习本质上是一个具有多个隐藏层、复杂的神经网络。自2006年深度学习的概念被提出以来，其相关研究为语音识别、图像分析与理解、文本理解等诸多领域带来了全新的算法设计思想，逐渐形成一种从训练数据出发，经过一个端到端的模型，然后直接输出最终结果的新模式。这不仅使每件事更容易，而且因为每一层都可以根据最终任务调整自己，以实现每一层之间的合作，所以处理的结果准确性更高。随着大数据技术的完善，以及各种硬件设备的更新换代，深度学习能够充分利用互联网海量数据的优势，自动地表达抽象的知识或从原始数据中得到某种知识。虽然深度学习在语音识别、机器视觉等领域已得到广泛的关注和应用，但深度学习还不是最终解决方案，离前面所讲的类人智能还相去甚远，当然，在不久的将来，也不可能挑战人类智能。区块链：下一次科技浪潮渐行渐近区块链技术日渐成熟区块链（Blockchain）是一种集合分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法和其他计算机技术于一体的新应用模式。其中，共识机制实质上是一种数学算法，该算法能够在区块链系统中各节点之间建立信任，获取权益。区块链技术是这个时代非常重要的创新技术之一，它将给我们的生活带来翻天覆地的变化。2008年，中本聪（Satoshi Nakamoto）发表了一篇论文《比特币：一种点对点的电子现金系统》（Bitcoin:A Peer-to-Peer Electronic Cash System），首先提出了区块链技术，并详细阐述了如何构建一个新的、去中心化的、不需要信任基础的点到点交易系统的方法。比特币的成功运行间接证明了该技术的可行性及可靠性。在过去的两年，无论是区块链相关技术的研究还是区块链技术的应用，都呈现出快速增长的趋势，这是人类信用机制发展的重要里程碑。区块链技术有可能彻底改变云计算，并重塑社会活动形式，促进价值互联网的普及。与传统技术相比，区块链技术最大的优点是提供了一种去中心化的信用创造模式，使双方在没有第三方大型金融机构背书的情况下开展经贸活动，从而实现低成本的价值交换。区块链技术的上述优点可以为许多领域的现有应用带来技术创新。例如，金融领域颠覆式的变革便是数字货币的出现。从理论上讲，由于区块链技术是构建高级金融应用的关键技术，这类变革将不断扩展到债券、信用贷款等领域，未来可能会进一步扩展到政府管理、科学、文化和艺术等领域。区块链到底是什么区块链技术也被称为分布式账本技术，是通过共同维护可靠的分布式数据库来实现去中心化的解决方案。在该技术方案中，块是指数据块，链是指链表技术。数据块包含两部分：一部分是块体，即从上一数据块结束，到该数据块产生这段时间内所有的交易数据记录，该部分还包含被用于验证数据信息有效性的数据指纹；另一部分是块头，按顺序连接隔离的数据块，形成一个数据链，记录所有事务。因此，区块链是一种去中心化的总账本。随着区块链在各个领域的应用，区块链技术的分类越来越明确，目前可划分为以下几类。（1）公共区块链（Public Blockchains，又称公有链）：意味着世界上的每个人都可以使用该区块链完成交易活动，且该交易活动可以得到各节点的认可，每个人都可以参与该共识过程。公共区块链是最早投入使用的区块链。比特币即基于公共区块链。（2）联合（行业）区块链（Consortium Blockchains，又称联盟链）：该区块链由某个行业或行业群体共同发起，其记账节点由这些行业群体指定，新区块由这些指定的节点共同参与的共识过程生成。该区块链还有其他接入节点，这部分节点能够利用联合区块链进行交易活动。它们只参与交易活动，不参与记账，可以通过公开的应用接口查询所需的信息。（3）私有区块链（Private Blockchains，又称私有链）: 该区块链由个人或某个公司发起，参与记账的节点由个人或公司指定，它只是利用区块链总账技术来完成记账。目前，金融巨头正在尝试使用私有区块链，虽然像比特币这样的公有区块链应用已经部分实现产业化，但是私有区块链的应用仍处于探索阶段。区块链的核心探秘简而言之，区块链技术的核心是一个去中心化的分布式账本，它记录了自区块链诞生以来的所有交易日志数据。这些数据信息以分布存储的方式存储在大量不同的参与节点中，确保区块链数据块难以被篡改或破坏，自然也不会被伪造。在区块链相关技术的实施中，共识机制起着核心作用，其是通过共识算法来实现的。下面所讲的“拜占庭将军问题”可以帮助大家很好地理解该共识算法的基本原理。拜占庭将军问题——共识问题共识问题，是指在分布式节点之间传输信息时，如何保持数据的一致性。分布式区域和这个复杂的世界一样，生活在其中的每个人都有不同的观点，经常产生分歧，无法达成一致。因此，当今世界上最难的问题也是共识问题。共识问题与莱斯利·兰伯特（Leslie Lamport）提出的对等通信中的基本问题——拜占庭统一问题类似。有一群拜占庭将军想攻打一个城市，他们必须达成共识，在同一时间一同攻击敌营才有机会取得胜利。这些军队散落在敌人的四周，相距甚远，通过中央来指挥是不可行的，这使协同作战变得异常困难。为了让合作成功，军队间需要互派信使。然而在信使身上，可能发生很多事情，例如被抓获、泄露信息、被杀害并替换等。在这种情况下，拜占庭军队的多位将军如何保证在同一时间发起进攻，从而获胜呢？上述例子对区块链有借鉴意义。把多支军队想象成互联网上多个独立平等的节点，达成共识即对拜占庭将军问题求解。互联网上，计算机是一个个完全相等的节点，没有权威背书或信任，只能靠通信来协调，类似此处的将军联合攻城。区块链就是一个巨型网络，你要如何信任网络上的节点呢？如果你想从钱包里发送4个以太币给某人，你如何确认信息不会被篡改，从4个变成40个？中本聪发明了工作量证明机制来解决拜占庭将军的一致性共识问题。假设被攻打的城市左边的军队想要发送内容为“明天早晨10时发起攻击”的信息给被攻打的城市右边的军队，需要执行如下步骤。（1）给初始信息（文本）添加一个随机数，这个随机数可以是任意一个十六进制值。（2）对随机数的信息（文本）进行哈希运算（Hash），得到一个结果。假设联军决定仅当哈希结果前5位都是0的时候才进行信息共享，让信使带着有哈希结果的信息出发（相当于设定一个时间周期）。否则，左边的军队会持续随机改变随机数的值，直到得到想要的结果。这一过程不仅耗时，且要占用大量的算力。（3）如果敌人抓到了信使，并企图篡改信息，那么根据哈希函数的特性，哈希结果将会剧烈变化。右边的军队看到信息中的哈希结果不是以5个0开头，就会叫停攻击。（4）敌人有可能拿到信息，将之篡改，并试图穷举随机数值，获得以5个0开头的结果。对于这种情况，将军们可以利用数字的力量来增加复杂度。例如，不只要求一支军队发送信息，而是要求三支军队向右边的军队发送信息。负责发送信息的军队可以制作自己的信息，对累积的信息进行哈希运算，然后给哈希结果添加随机数，并再次进行哈希运算。这样一来，他们都会得到一个以6个0开头的哈希结果。显而易见，敌人想要猜测这些信息，将会非常耗时，甚至历时数年。其间，将军们可能已经完成确认，并实施了攻击。右边的军队要做的非常简单，只要将事先确定的正确的随机数值添加在信息上，进行哈希运算，然后对照其结果是否匹配即可。从本质上看，区块链工作量证明的共识过程就是一个互相协商并达到一致的过程。数据垒成块，区块串成链实现区块链的底层技术，通俗地讲就是“块+链”的技术。将数据分成不同的块，每个数据块都通过特定的信息链接到前一数据块。之前和之后的数据块按时间顺序链接在一起，呈现出一套完整的数据，这也是“区块链”这3个字的含义。在区块链中，所有交易的数据信息存储在一个个数据块中，这些数据块也就是“区块”（block）。它们是按顺序生成的，记录了从前一数据块的末尾到该数据块产生之间的所有交易。按照时间顺序，将这些区块用链表串接起来形成的集合，便是区块链的主链。数据块包含两部分——存放交易数据记录的块体部分和存放链接信息的块头部分。其中块头中的链接信息有两大基本作用：一是为该去中心化的数据库提供完整性的保障，二是确定排在其前面的数据块。区块结构有两个重要特征：一是块体部分记录了经过验证的、在该数据块被创建前和前一数据块被创建结束之间发生的所有交易数据；二是一旦当前数据块被创建完成，并链接到区块链，该数据块的所有数据信息就不能被改写或被删除，从而确保信息的安全性。顾名思义，区块链是按一定的顺序将数据块链接在一起形成的数据库，各节点共同维护该数据库，并共享其中的信息。这些分布在世界各地的节点，可以在遵循一定协议的基础上，使用该去中心化的数据库，在没有第三方背书的情况下，完成交易活动。每个块头包含前一数据块已保存数据信息的压缩值，使用块头，可以将从创世块（第一个数据块）到当前数据块的所有数据块链接在一起，形成一个长链。当前数据块必须包含前一个数据块引用的结构，允许将现有数据块链接到一个长链数据中。由于在不知道前一个数据块的数据哈希值的情况下无法生成当前数据块，每个数据块必须按照时间顺序链接。“块+链”技术为数据库中的数据完整性提供了有效保证。从第一个数据块到新创建的数据块，所有数据都存储在该链上。用户在允许的范围内，可以根据需要查找和验证数据库中的每一笔交易数据。“块+链”技术，相当于给每一个数据盖上一个时间戳，从而确保区块链中的数据不会被篡改或伪造。时间戳可以证明谁是一个活动或一项发明的第一个参与者或创造者。由于信息记录和时间戳的存在，这个“存在性”的证明是非常简单的。在区块链中，所有的数据都以块的形式和分布存储的方式存储在所有参与的网络节点上。这样的好处是即使某些节点失效，也不会造成数据的丢失，从而保证了数据的安全性，同时结合上述时间戳，它还确保了数据的严密性，即数据不会被伪造或篡改。可以说区块链是构建在分布式结构的网络系统之上的，同时，区块链的实现遵循开源的协议，使用去中心化架构意味着没有中央数据库。同样，记账也是通过算法进行分布式记账，选定记账节点后，确定数据信息，经过封装，形成数据块并对其加时间戳后，分发到整个网络中的每个节点，实现数据的分布式存储。整个存储过程中，所有节点都参与记账，根据区块链的一套协议机制，每个节点在参与记账的同时，也完成所要记账数据正确性的验证。只有经过多数节点认可或者获得全部节点认可后，该数据块才能被写入区块链中，完成该次分布式记账。总之，区块链技术通过分布式记账，实现了会计责任多元化，由所有参与节点共同记账。通过分布式传播，将信息由一个节点依据P2P（点对点）网络层协议，直接发送到网络的所有其他节点，通过分布式存储，有效提高了数据信息的安全性和容错性。严防数据源头造假区块链在实际社会中被广泛使用的前提是双方可以在没有信任的情况下避免欺诈行为。通常，实际金融交易活动是通过第三方机构进行背书，建立交易各方的信任，成功防止欺诈行为的；区块链则通过数学算法来建立交易各方之间的信任，也就是让数学算法代替第三方机构背书，通俗地讲，就是让算法为交易各方创造信用，在此基础上达成共识。在区块链中，所有规则都以区块链代码的形式出现，参与交易的各方不需要任何信用机构进行背书，也不需要验证对方的道德与信用，而是把这些全部交于数学算法，让数学算法来保证交易的可靠性、安全性。客户只需要信任这些数学算法，就能相互信任，以达成共识，完成交易活动。区块链哈希不神奇哈希算法是区块链技术中一个特别重要的算法。在详细讲哈希算法之前，必须明确一个基本的计算机知识——二进制模式。由于计算机存储的最小单位是比特，每个位只能存储两个状态——真和假，分别以1和0代替。计算机中的所有数据记录都以1和0的形式来存放，这便是所谓的二进制模式。当然，在计算机中也有八进制和十六进制，这里不讨论。在此只需明白一个二进制概念，其他进制与二进制之间的转换关系如图1.1所示。图1.1 其他进制与二进制之间的转换关系哈希算法是一种加密算法。如图1.2所示，经哈希算法加密之后得到的字符串，被称为明文的散列值，或者明文对应的密文。哈希算法在区块链中也起着重要作用。图1.2 哈希算法在哈希算法中，如果一段明文发生变化，即使改变其中的一个字母，经过哈希加密也将得到一段不同的密文。找到具有相同散列值的两个不同明文在计算上是不可行的，因此，数据的散列值可以验证数据的完整性。散列算法通常被用于快速搜索和数据加密。再引入一个概念——哈希表。在计算机数据结构中，给定一个二维表T，表T的主键为mkey，如果有函数F，对任意给定的主键值vkey，经过F（vkey）运算后得到的值为包含vkey的记录在表T中的地址，则称表T为哈希表，如图1.3所示。图1.3 哈希表哈希算法是一种单向加密算法，加密过程是不可逆的，只有加密过程而没有解密过程。SHA（安全哈希算法）包括SHA224、SHA256、SHA384、SHA512等，比特币中使用的是SHA256。在2009年设计比特币时，SHA256被认为是最安全的算法之一，因此SHA256被选中，至今尚未被破解。在散列表中，如果不同的vkey在计算后得到相同的位置（地址），则会发生冲突，产生冲突的原因可能与哈希算法中的键有关，下面介绍两种常用的解决冲突的方法。1.拉链法此方法可以完全解决二次冲突的问题，其基本原理是将已散列到同一地址的所有记录用一个链表来存放，如图1.4所示。在该种情况下，散列表被定义为指针数据集合，也就是所谓的指针数组T[0，1，2，…，L-1]，其中L是指针数组T的长度。每个元素存储头指针。凡是散列值为i的冲突记录都保存在T[i]中存储的头指针所指向的链表中。图1.4 拉链法2.多哈希法设计两个或多个哈希函数来避免冲突，这种方法是不可靠的，但从概率上来讲，多个哈希函数可以减少冲突的发生。散列函数（哈希函数）用于区块链中的以下位置：（1）计算区块链中节点的地址，以及公钥和私钥生成运算中；（2）区块链中区块头的生成和简单支付验证（Simplified Payment Verification，简写为SPV）过程中用到的默克尔树（Merkle Tree）；（3）区块中，用于信息快速检索的布隆过滤器（Bloom Filter），布隆过滤器基于哈希函数来实现信息的快速搜索。智能账本能记账吗在传统的中央银行模式下，我们在交易时，为什么需要如银行、阿里巴巴、腾讯这些第三方中心化机构？因为人们不信任彼此。例如，A借给B 200元，但B不承认，银行可以帮助解决这个问题。A借给银行200元（存），B从银行取出200元（取/借），银行负责记录这笔交易。在现实生活中，依赖第三方中心化公司记账随处可见。例如，网上购物时，我们需要淘宝和京东等；贷款需要可靠的小额贷款公司；发行新书要通过某个出版社……由于人们之间的不信任，或者维持信任的风险太大、成本太高，我们需要这类中心化的可靠的第三方公司背书。但第三方中心化的业务模式会给我们带来低效率的服务、烦琐的流程和价值的分流。例如，银行处理业务效率低下，小额贷款公司放贷流程烦琐，淘宝、京东收租利润分流等。这是我们所处的依靠第三方公司来支持信任的世界。区块链世界是一个全新的世界，不需要中心化的第三方公司，所有交易信息都是公开的，每个人都可以参与记账。比特币是世界上第一个使用自动结算的可行的区块链应用程序，账务是开放的，信息不会被篡改，随时可以查询，这颠覆了传统的金融模式，绕过了中心化的第三方公司，参与交易的各方可以实现直接交易。这种交易相较于传统交易更加高效，成本更低，更加开放。想象一下区块链技术未来可能的应用：当你需要把大量的钱转移给一个外国朋友时，无须冗长的环节，直接到账；如果你出版一本书，不必担心出现盗版。随着互联网的发展，出行选择滴滴打车或共享单车，点外卖选择饿了么或美团，微信、支付宝这类便捷支付无处不在。当我们在网上支付时，买卖双方需要依靠第三方公司的信任来完成交易。这些第三方公司拥有大量的交易数据和信息，一方面，信息丢失会引起严重后果，另一方面，审查和清理交易数据会造成延误，管理这些大量数据的成本高昂。那么，区块链技术是如何实现的呢？例如，有一支军队去占领敌人的要塞，每个士兵都戴着特殊的头盔。头盔上有一个红色的按钮，占据一个堡垒，军队总部将给予奖励。首先，士兵A占领了要塞1，并通过头盔向其他士兵宣布他已占领了要塞1，此时，头盔将记录要塞1的坐标，并将其与A的喊话一起发送给所有其他士兵，其他士兵将通过头盔听到A的喊话。然后，其他士兵按红色按钮表示此消息已同步录制。所以，每个人都知道要塞1被A占领了，A获得了奖励。之后，其他士兵就会去占领其他堡垒，以同样的方式传播他们的战绩。这样，在这场战役中，不同士兵占领不同堡垒的信息被存储在每个士兵的头盔中。在这里，头盔是公共账本（严格来说是一个头盔程序），每个士兵都参与了记账（按红色按钮），每个捕获的信息形成一个区块，并且所有信息按照一定顺序排列以形成区块链。除了簿记（按红色按钮）之外，士兵还必须争取得到打包新数据的权力（占领堡垒）。这种共享记账有如下优点：（1）去中心化，账本是大家共同记录和维护的，谁先记录并不重要，因为有激励（一定量的比特币奖品），就会有人去做，不需要第三方干预。（2）数据不能被篡改，如果要修改数据，必须修改51%以上的节点信息才能成功。想象一下，如果有100万人（区块链节点的数量实际要多得多），修改一半以上的头盔信息几乎是不可能的。（3）信息公开透明，每个人都可以在自己的头盔中找到这个交易信息（所有的堡垒被占领信息都记录在每个人的头盔中）。区块链浪潮冲击金融行业区块链技术的出现将促使传统金融业务模式发生翻天覆地的变化。首先，在金融交易数据方面，存放在区块链系统中的数据的安全性更高，区块链技术本身能够有效地保证交易数据的安全性和真实性。另外，区块链技术去中心化的特征，可以使数据更加透明，更有利于实现数据的共享，从根本上解决大量数据在第三方金融机构集中和形成信息孤岛的问题。其次，区块链技术本身不仅能够实现数据信息的永久性存储，而且能够通过对数据增加附加信息来实现数据信息归属的标识和产权的确认，这种机制能够有效地解决大数据共享与隐私保护之间的内在矛盾。这意味着每个个体都可以拥有自己的数据资产，这些数据资产同样可以带来相应的信用和其他衍生价值。最后，区块链技术依赖程序算法，实现公开透明的交易规则，使所有参与节点能够自动运行，共同维护，共同进行信用支撑，打破传统金融体制中的精英垄断，通过民众广泛参与发展普惠金融。区块链技术还将促进金融监管模式的创新。将法律和监管条文以程序编码或其他方式写进每个电子交易合同，能够提高监管渗透度，优化监管效率，实现金融监管机构对网络平台（包括P2P网贷、众筹等）的有效监管。区块链用数学算法对传统信任机制进行重构，不再需要第三方的背书，这避免了传统金融活动中的法律和制度风险，并为其应用带来一定的革新。区块链还可以被广泛应用于金融以外的领域。简而言之，它可以被应用于任何需要社会信任的领域。例如，被应用于法院，区块链技术可以简化民事诉讼中的电子证据保存和验真问题。区块链数字货币区块链技术在金融领域有着广泛的应用，数字货币便是其中之一，这也是区块链技术非常成功的应用案例。目前，互联网上有多种数字货币，其中最成功的可能就是比特币。数字货币的优点包括以下几个方面。（1）数字货币的发行量与流通不会被人为操纵。基于区块链的数字货币具有去中心化特性，货币本身是通过P2P算法来发行的，所以不能被人为操纵。数字货币具有免税、免监管的优点。（2）数字货币更加稳定。基于区块链的数字货币运行于P2P网络，不是由某个固定机构发行的，因此不能被人为关停。（3）数字货币可以跨越国界。例如，从一个国家汇款到另外一个国家，客户只需输入对方地址并提交，相应的P2P网络就能完成汇款操作并给出提示。数字货币的缺点包括以下几个方面。（1）数字货币的交易往往是通过网站进行的，而网站容易受到攻击，这无疑给数字货币的稳定性带来了不利的影响，这也显示出数字货币的脆弱性。（2）基于区块链的数字货币的交易是在P2P网络上完成的，根据区块链的规则，有效的交易活动必须经过P2P网络节点的确认，这需要一定的时间，从而导致交易过程较长。（3）由于投机者的介入，基于区块链的数字货币可能会出现较大的价格波动。区块链支付系统随着区块链相关技术的发展和成熟，区块链迅速被应用于许多行业，如证券行业等。同时，基于区块链的支付系统也将不断取代传统的支付系统。与传统的交易系统相比，基于区块链的支付系统可以使交易活动效率更高、成本更低。SWIFT（环球银行金融电信协会）在一项报告中发布了一系列研究成果，其中包括SWIFT如何利用区块链技术进行金融结算和数字身份管理，以降低金融活动的成本，从而最大限度地获得利润。利用区块链技术可以降低物联网的运营成本，其中区块链技术提供的共识机制，可以在各节点间建立固定的信用机制，为实现设备的自我维护、管理和节省成本提供了可行的解决方案。此外，基于区块链技术，用户能够以更低的成本完成跨境转账，并且能够实现及时到账。在去中心化的机制下完成跨境转账拥有巨大的市场空间。区块链征信平安证券发布的一份报告称，中国征信行业规模将达千亿元。富国银行预计中国个人信贷市场总额将超过2 000亿元。无论未来的市场能否达到这个规模，可以肯定信贷市场的空间是巨大的。然而，现在这一产业被划分为一个个孤岛，信息不能共享，数据所包含的价值不能被充分挖掘。不想共享自己的数据，又想获取第三方数据资源，是信用收集行业的核心问题。传统技术架构无法解决这个问题，而区块链相关技术提供了一条有效途径。把所有参与者的核心业务数据保存到本地数据库服务器，这样各方可利用区块链服务提供的接口，查询所需要的数据，并把数据需求转发给数据供应方，从而既可以查询和利用其他海量数据资源，又能保证自己核心业务数据的安全。区块链技术在金融领域的应用现状以更低成本、更便捷的方式为更广泛的人群提供平等有效的金融服务，是发展普惠金融的根本目的。区块链技术在一定程度上能够帮助更好、更快地实现普惠金融的发展目标。我们可以乐观地认为，区块链技术将为普惠金融的发展带来巨大的创新和变革。国内外关于区块链的主要政策国内相关政策2016年10月，工业和信息化部发布《中国区块链技术和应用发展白皮书（2016）》。2016年12月，区块链首次作为战略性前沿技术和颠覆性技术被写入国务院发布的《国务院关于印发“十三五”国家信息化规划的通知》。2017年10月，国务院办公厅对外发布《关于积极推进供应链创新与应用的指导意见》，重点提到“利用区块链、人工智能等新兴技术，建立基于供应链的信用评价机制”。由此可以看出，我国越来越重视区块链的发展。同时，各地关于区块链的政策指导意见和通知文件也陆续发布。截至2017年年底，浙江、江苏、贵州、福建、广东、山东、江西、内蒙古、重庆9个省、自治区、直辖市发布了指导意见。许多省甚至将区块链技术纳入“十三五”战略发展规划。国外相关政策美国：美国总务管理局（GSA）启动了联邦政府区块链项目，支持一些致力于开发区块链技术的机构和公司。财政部门正在进行一项试点项目，以对“区块链技术是否可应用于供应链管理”做出更准确的评估。与此同时，财政部门利用数字货币来改善“反洗钱/打击资助恐怖主义”（AML/CFT）的法律法规，与金融机构建立合作关系以共享信息。根据美国《2018财年国防授权法案》，美国联邦政府及其机构部门仔细研究了分布式账本技术带来的风险并尝试将区块链技术应用在多个领域。美国国土安全部（DHS）也资助了一些企业的创新研究部门，来推进区块链技术在国土安全领域的应用。欧洲（英国、荷兰、德国）：2016年3月，欧洲央行（ECB）在其咨询报告《欧元体系的愿景——欧洲金融市场基础设施的未来》中公开表示，欧洲央行正在探索如何通过区块链技术优化各行业产业结构。2016年6月，欧洲证券和市场管理局（ESA）发布了一份关于分布式账本技术应用于证券市场的报告，这是欧洲区块链生态系统发展的里程碑。截至2019年9月，在欧洲地区，英国是这个领域中贡献最大的国家。2016年1月19日，英国政府发布了一份88页的白皮书——《分布式账本技术：超越区块链》，文中对区块链技术的潜力进行了积极评估，并考虑利用其减少金融欺诈和降低成本。荷兰和德国也专注于区块链技术探索，希望能够为金融服务等领域的应用落地发挥积极作用。荷兰央行（De Nederlandsche Bank）认为，区块链技术可以在一定程度上提高金融服务的质量，2016年9月，区块链园区应运而生，银行和金融公司积极合作开发区块链技术在支付和广泛金融领域的应用。德国联邦银行于2016年11月与德意志联邦银行和法兰克福金融管理学院紧密合作，组织进行了有关区块链技术机遇和挑战的大会。会议召开的主要目的是研究分布式账本的潜在用途，如跨境支付、跨行转账和贸易数据存储等。印度：2017年1月，印度央行发布了关于区块链技术在印度银行和金融部门应用的白皮书。在该白皮书中，区块链技术被视为颠覆性创新，许多研究人员在过去两年中一直在研究这项技术。综上所述，区块链技术受到了国内外的高度重视。其实，区块链并不是一项全新的技术，但随着这项技术被广泛应用，各行各业将获益匪浅。区块链在国内外金融机构中的应用情况区块链在国内金融机构中的应用情况招商银行：招商银行联手永隆银行和永隆深圳分行，成功实现三方间使用区块链技术开展同业间跨境人民币汇款清算业务。未来，招商银行会将所有境外机构纳入全球区块链跨境清算项目，并邀请银行与客户合作，努力搭建应用范围更广泛的跨行区块链清算平台。中国工商银行：由于贵州省政府的支持，中国工商银行与杭州趣链科技有限公司、贵州省贵民集团达成合作，实现银行金融服务链和政府扶贫资金行政审批链的跨链整合与信息互信。区块链技术因其可追溯和无法篡改的特性，使得扶贫资金的“透明使用”、“精准投放”和“高效管理”成为现实，从而解决了困扰政府的扶贫管理问题。这是业界首个提供精准扶贫试读结束[说明：试读内容隐藏了图片]