金融行業區塊鏈和大數據應用研究

楊 洋

摘要： 技術對人類社會發展至關重要，它基于不斷變化的技術的持續創新，金融科技產業是近年來最具發展前景的產業之一。區塊鏈最初是指通過分散和不信任共同管理信任數據庫的技術解決方案，并且與大數據和區塊鏈之間的密切關系相關聯。目前，大數據和區塊鏈技術正在迅速發展，在更多領域產生深刻影響。

關鍵詞： 金融行業? 區塊鏈? 大數據? 應用

由于信息技術的不斷發展，網上購物、社交網絡和其他活動迅速增長，不斷生成大量數據信息，通過分析這些大規模數據的混亂信息，處理和使用分析結果，使用到人們生活和工作的方方面面。區塊鏈中的幾種軟件繼續成為一種新型技術，其中出現了區塊鏈技術。這對銀行融資具有特別重要的影響，社會金融交易正在進入一個新時代。

一、區塊鏈以及大數據技術概述

（一）區塊鏈概述

區塊鏈誕生于技術最低的時代，交換數字貨幣的新方式是那個時代的里程碑。區塊鏈有四個特點：沒有中心、沒有欺詐、沒有特權、沒有風險。無中心：存儲區塊鏈數據時，數據不會存儲在一個地方，而是存儲在多個地方，本地數據存儲在云端。傳統交易擔心欺詐，而區塊鏈不用擔心這個問題?；谠撍惴?，與客戶建立信任關系，并且不用將來自雙方的信息發送到另一方。沒有特權：在區塊鏈管理模式下，除管理員外，沒有人擁有特權。所有信息都是公開的，所有客戶信息都可用于“錦標賽”。在此控制模式下，客戶端可以扮演監護人的角色，以確保系統透明度。沒有風險：區塊鏈數據管理模型非常具體，無需擔心系統錯誤。如果其中一個節點出現問題，則可能會保護其他數據，會計數據是獨立且相關的。因此，區塊鏈的風險很小，與現有的財務模型相比，安全性非常穩定。

（二）大數據概述

大數據是一個完整的概念，包括3 V功能，這是一個難以管理和處理的大量數據。廣泛理解的大規模數據是一種技術，包括對這些數據的存儲、處理和分析，以及通過數據存儲獲取實用價值和前景的個人和組織。通常，使用現有數據庫管理工具和大型復雜數據集的數據處理應用程序難以處理大型數據集。

二、區塊鏈在金融行業的應用

（一）“區塊鏈+跨境支付”模式

傳統的跨境支付涉及長期成本、高成本、高資本利用和安全問題。針對這些問題，區塊鏈在跨境支付方面的優勢將變得明顯。由于區塊鏈阻塞問題的持續時間，它可以提供實時到達，顯著提高效率。實時到達優勢解決了增加資金和流量的問題，提高了質量。在跨境支付的區塊鏈模型中，銀行不需要預留額外的法定貨幣，可能需要使用雙方批準的數字貨幣來減少其他貨幣的使用。高成本的問題是經紀人可以減少傳統邊界之外的支付成本，而中間人不參與連鎖支付和清算程序。由于安全性低的問題，區塊鏈不能依賴于在每個節點處自動存儲、分析所有事務信息和相關信息的算法?？梢詮母旧辖鉀Q安全問題，區塊鏈技術的連續應用將出現在跨境支付流量領域。例如，在2018年8月，中國銀行在中國第一個國際區塊鏈之前完成了一筆交易。在河北雄安和首爾的客戶中，通過區塊鏈進行跨境支付以美元進行國際轉移。10月，IBM宣布通過區塊鏈發布跨境支付網絡，該區域鏈實時批準并進行跨境支付，IBM現已宣布建立一個阻塞渠道的跨境網絡。 2016年4月，國際支付系統旨在為中小型黃金市場參與者提供區塊鏈技術，為全球中小型金融企業提供服務。 2012年10月，RippleNetwork支持在國外付款方式，Ripple提供三種支付處理解決方案：xCurrent，xRapid和xVia，銀行、支付服務提供商、公司搜索消除數字貨幣交易和支付處理，機構客戶平臺解決跨境支付處理等問題。

（二）區塊鏈在證券發行、交易領域的應用

證券發行涉及向投資者出售股票、債券及其他證券的金融活動。證券發行是區塊鏈的一個重要應用領域。傳統的銷售、交易流程必須為財務問題找到合適的中間人，有經紀人簽署信用風險評估協議，解決客戶資源問題。與此同時，證券持有人在交易過程中的指示效率低下，應由四大主要機構協調：證券經紀人、資產管理、中央銀行和中央登記機構。區塊鏈用于出版和交易，雙方通過區塊鏈自動連接，然后通過分布式自助注冊系統加載和刪除。這不僅提高了性能，還降低了存儲數據時金融機構的成本，提高了準確性和安全性。Linq是納斯達克2015年提出的基于區塊鏈的證券交易系統，該系統通過私募股權融資服務支持私營公司，區塊鏈用于釋放標題。美國證券交易委員會（SEC）已批準通過區塊鏈技術平臺營銷其股票的過剩庫存要求。 R3聯盟及其八名成員在一個名為鋸齒湖的區塊鏈平臺上測試了對美國的債務操作。

（三）區塊鏈在銀行結算領域的應用

除國家支付系統外，最重要的區塊鏈效應是跨國銀行的決策，這部分收入占跨國銀行的一半以上，而降低成本、提高效率和提高安全性非常重要。 R3CEV成立于2015年9月，致力于銀行封鎖技術的整合，旨在提供銀行封鎖技術渠道。其創建了R3聯盟，聯合了50多個世界銀行巨頭，如匯豐銀行、加拿大皇家銀行、美國銀行、德意志銀行、摩根士丹利、花旗銀行、郵政和澳大利亞國民銀行等，優平安集團于2016年5月宣布正式參與R3董事聯盟。系統不需要協調機制，每個用戶都受益于動態的點對點事務處理。該過程存儲在區塊鏈的幾個節點上，與高計算速度相關聯，因此銀行的結算系統具有破壞性。

（四）區塊鏈在保險業的應用

不同保險公司之間的互動可以個性化、自動化實施，分散式區塊鏈智能協議系統將作為自動保險合同執行程序，得到顯著改善。由于區塊鏈分散，目前的保險業沒有一個位于區塊鏈中心的保險公司，所有客戶都了解透明標準體系中的保險規則。例如，2016年7月，布比區塊鏈和陽光保險聯合創建了區塊鏈+事故保險卡清單。因此，在意外保險結束后，客戶在合適的時刻可以知道保險是否正規。與此同時，使用區塊鏈，保險業能夠減少中間人的數量和用戶的保險費用。簡而言之，區塊鏈和保險業的結合使保險流程透明、安全、可追溯，并且易于理解。 2017年5月，安鏈云在幾種類型的保險中提供了基于區塊鏈的電子保險服務。一旦確定了策略，區塊鏈的自動張力就不再是偽造的，并且通過智能合約完成自動計費。

三、大數據在金融行業的應用

（一）大數據應用于保險行業

隨著技術的發展，大數據保險公司的工作方式發生了重大變化。營銷方法已經從最初的代理營銷發展到當前的網絡營銷、移動營銷和電話營銷的模式。此外，還有許多其他應用于保險業的大數據技術，例如：客戶細分、欺詐分析和改進的客戶細分，保險公司使用大數據技術分析風險評估和特定信息，以滿足需求。保險潛力根據分析結果，為目標保險提供推薦服務。保險公司還使用大數據徹底分析客戶信息、保險條件和風險歷史，以預測更新客戶的可能性，增加一些潛在客戶。對于保險公司，可以采取某些行動進行保護，保險公司還可以使用大數據技術來分析客戶的銷售情況。基于客戶獲取的信息技術，為該問題提供良好的解決方案。通過分析大數據，可以提供可預測的功能和管理開發準確的基礎。

（二）大數據與金融期貨市場

金融期貨是金融市場的雙刃劍。它具有兩個功能：調整價格和避免風險，但濫用會導致巨大的金融風險。因此，需要基于大量數據生成金融期貨的風險監控。使用大數據處理復雜事件，識別大數據交易的特征，創建用于交易大量期貨的支持平臺，處理大量數據。為監控金融期貨市場的風險提供技術支持，主要是數據倉庫技術。由于這些期貨市場的重大干預，會使產品多樣化，擴大監管能力，需確保財務狀況，并識別和監控風險。

（三）大數據應用于銀行業

銀行業使用大規模數據技術來管理銀行業務，例如：使用大數據技術進行實時營銷和業務開發。具體實施有四個主要方面：使用大數據作為客戶的第一張肖像?？蛻粜は駥Ｗ⒂趥€人客戶或企業，銀行可以分析其資產、運營等，并了解客戶的確切位置，以便以特殊方式實現降低風險。為了確?？蛻粜は竦臏蚀_性，銀行不僅需要使用客戶一些需要分析的信息，還需要通過社交網絡、電子商務網站、企業以及各種渠道來收集客戶信息。其次，基于客戶的肖像準確營銷。準確營銷的主要內容包括實時營銷、個性化營銷等。實時營銷是基于對客戶特定生活和工作狀態的分析進行營銷。例如，如果客戶經常在加油站使用和分發銀行卡，則可以推斷客戶有車。可以通過加油頻率讀取客戶出行的頻率與對車輛的愛好程度，可以為汽車愛好者推薦受歡迎的產品。個人營銷基于客戶的年齡、所有者的狀態、財務管理的特征等，并準確地確定了使用大量數據的需要。第三，使用大數據技術幫助銀行管理風險，包括信用風險評估和欺詐驗證。使用大數據技術評估信用風險情況，并根據分析結果確定具體的信貸發展，并列出銀行各種優勢和劣勢的完整清單。實時檢測欺詐交易意味著當用戶使用自己的客戶信息和過去交易的模式執行交易時，銀行實時進行欺詐分析。最后，大數據處理技術可以幫助銀行簡化其運營。例如，使用大數據技術監控市場上的不同渠道，確定每個渠道的質量，以調整和優化渠道。結合區域市場經濟，利用大規模數據分析的結果，創造良好的業務環境，有效地發展壯大客戶群體。了解客戶對不同時期產品的需求，并根據分析結果不斷改進自己的工作。

（四）大數據在金融監管機構中的應用

中國金融業使用數據的歷史悠久，各類金融監管都收到大量數據來監督區域金融機構。由于這種歷史背景，金融機構在使用大數據技術方面具有顯著優勢。主要包括以下內容：一是大數據技術為金融機構的戰略變革提供了機會;二是大數據技術有效降低了金融機構的管理和運營成本;三是大數據技術有效提升了金融機構的風險管理能力。

四、結語

目前不少單位的技術發展仍處于起步階段，在缺乏實踐經驗的情況下，需要進行不斷的探索。隨著越來越多的企業開始使用大數據，數據安全和保護也存在差異。當今經濟全球化和數據全球化的趨勢是不可避免的。如果大公司或互聯網公司擁有自己的數據，它們會影響全球市場的信用體系。必須使用區塊鏈對私有資產進行加密，以保護這些私有資產。區塊鏈數據的增加，削弱了金融部門的作用，可以徹底改變現在所依賴的技術。

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作者系對外經貿大學統計學院2018級貴州大數據金融在職研修班學員