区块链怎么跟金融结合在一起 - 币圈消息

区块链技术是最近金融科技领域最热门的术语之一。

什么是区块链技术?

在不涉及技术细节的情况下，区块链技术可以简单地理解为一个分散的分布式记账系统(或数据库系统)。与传统的中央集权数据库不同的是，只有一个中央集权的机构有能力记录交易和维护交易记录，区块链网络(节点)的所有各方都有一个交易记录的副本，并且有能力记录交易。事务被分组在一个称为“块”的单元中，它们以一种类似的方式被添加到另一个单元中，因此被称为“区块链”。因为每个人都有一个事务记录的副本，所以网络不会遭受单点故障的影响。它是安全的，和透明的。
区块链技术的关键优势在于，它可以在不需要中间人的情况下解决信任问题。
1.跨境支付
如果你听说过比特币，这可能是你首先想到的。是的，跨境支付是金融领域区块链应用的最大领域之一。
2.贸易融资
贸易融资可能是少数几个领域可以看到的区块链技术在早期阶段采用有意义的方式进行。 3.债券和银团贷款发行 4.资产的数字化虽然我们还没有看到很多这样的东西，但使用区块链技术对证券资产的使用可能是金融领域最有趣的用例。加密货币市场已经显示出，一个人如何能将一项资产数字化，并为其创造数十亿的可交易市场。
区块链，人工智能，大数据，互联网最后再发展是什么目前全球正处在第三次信息化浪潮当中，而且是第三次信息化浪潮的初期，预计未来5到10年依然是处于此次信息化浪潮的范围内。要回答这个问题首先要了解这次信息化浪潮的代表技术：物联网、云计算和大数据。
物联网、云计算、大数据物联网让互联网的边际得到了极大的拓展，从电脑桌前拓展到了生活中的方方面面，可以说我们正生活在一个物物相连的世界里。而物联网正是构建在云计算这个资源整合平台之上，云计算让物联网有了更强大的健壮性和适应性，每天物联网把大量的数据源源不断地传送到云计算平台上，而这些海量数据的出现催生了大数据概念。
可以说物联网、云计算、大数据这三个概念互有特点又紧密联系，物联网的发展催生了云计算，大数据则是云计算发展的必然产物。大数据时代下的数据是有价值的，这种价值需要大数据技术来发掘和应用。
人工智能与大数据那么人工智能和大数据之间又有什么联系呢？为什么人工智能在第三次信息化浪潮下得到了极大的推进呢？要回答这两个问题，我们首先要搞清楚人工智能主要包含哪些方面内容。人工智能包括自然语言处理、知识表示、推理、机器学习、计算机视觉和机器人学，这其中以机器学习为例来看一下和大数据之间的关系。
机器学习简单的说就是把无序的数据转换成有用的信息（Machine Learning in Action），这句话听起来跟大数据研究的内容如出一辙。那么机器学习的步骤是什么呢？机器学习包含以下几个步骤：数据收集、数据整理、分析数据、训练算法、测试算法、使用算法。可以说机器学习以数据为出发点，能否成功完成一个机器学习应用，数据是核心概念。只有具备足够的数据才能完成机器学习的步骤，比如算法训练需要大量的数据作为基础。
正是由于大数据技术的发展才促进了人工智能的发展，这就是为什么人工智能在当下得到广泛应用的原因之一。
区块链与大数据区块链技术和大数据之间又有什么联系呢？关于什么是区块链大家可以看我之前的文章，这里就不再累述。区块链虽然能够完成数据的分布式存储和安全，但是区块链技术本身并不能完成对数据的分析，而这正是大数据可以解决的。如果说大数据是一个概念的话，区块链则是这个概念上的一个技术解决方案，也许以后还会出现更多的技术解决方案，但是一定是在大数据这个概念之下的。
所以说不管是人工智能也好、区块链也罢都在大数据时代下得到了发展，而且会伴随大数据的不断发展得到更广泛的应用。
基于此分析，未来5到10年内依然会出现更多基于大数据应用的新概念或者新技术，产业的不断融合促使互联网逐步走到各个传统领域，而大数据则在这个过程中扮演者不可替代的角色。
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大数据应用中，怎么打破数据孤岛在很多企业中，信息化建设都已经存在，而且往往存在着不止一个业务系统。比如，ERP系统，CRM系统，HR系统，电商系统等等。虽然每个系统都会有一些自己的查询、分析或报表等功能，但如果想要集中地对数据进行管理和分析，就需要对多个系统进行数据抽取集成来实现。
从企业高管的角度来说，他们往往不止是需要简单地看到各业务系统的数据，而是需要对这些数据进行综合汇总、分析、监测，从而做出正确决策。面对各种来源的数据，很多企业都有对数据进行抽取集成的强烈需求，需要将不同业务系统的数据进行统一的整理和管理，从而能够进行集中的、综合的查询和分析。
对于一个企业来说，需要明白数据是从哪里获取数据以及如何获取，数据的来源决定了数据的质量。例如，在企业中，对于人员，公司部门，组织等数据都来自于从HR系统，明确数据的来源是数据治理的第一步。对数据进行清洗，明确对于不同的目标系统需要用到不同的数据。将重复的，冗余的有价值的数据进行处理和删除。再将最后的数据进行分发，交付给其他业务系统。构建数据分析平台、数据仓库，通过元数据管理、数据建模、数据调度、分析建模、展现配置等功能分析掌握企业销售、经营、财务、成本、计划、人力等运营情况，为经营管理、绩效管理、风险管控等工作提供数据支撑。整体上帮助企业治理数据，梳理业务流程，提供战略支撑，为后续信息化建设奠定数据基础。
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