《信息技術(shù)素養(yǎng)》課件-模塊７ 信息前沿技術(shù)

任務(wù)7.1大數(shù)據(jù)７.１.１數(shù)據(jù)挖掘及其與大數(shù)據(jù)的關(guān)系數(shù)據(jù)挖掘是指通過大量數(shù)據(jù)集進行分類的自動化過程,以通過數(shù)據(jù)分析來識別趨勢和模式,建立關(guān)系來解決業(yè)務(wù)問題.換句話說,數(shù)據(jù)挖掘是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道的,但又是潛在有用的信息和知識的過程.數(shù)據(jù)挖掘通常與計算機科學(xué)有關(guān),并通過統(tǒng)計、在線分析處理、情報檢索、機器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)(依靠過去的經(jīng)驗法則)和模式識別等諸多方法來實現(xiàn)上述目標(biāo).數(shù)據(jù)挖掘分為有指導(dǎo)的數(shù)據(jù)挖掘和無指導(dǎo)的數(shù)據(jù)挖掘.有指導(dǎo)的數(shù)據(jù)挖掘是利用可用的數(shù)據(jù)建立一個模型,這個模型是對一個特定屬性的描述.無指導(dǎo)的數(shù)據(jù)挖掘是在所有的屬性中尋找某種關(guān)系.具體而言,分類、估值和預(yù)測屬于有指導(dǎo)的數(shù)據(jù)挖掘;關(guān)聯(lián)規(guī)則和聚類屬于無指導(dǎo)的數(shù)據(jù)挖掘.大數(shù)據(jù)是一個領(lǐng)域,是專門應(yīng)對大量數(shù)據(jù)的領(lǐng)域.假如一個系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量小,那么開發(fā)或者架構(gòu)的方法就很簡單;反之,如果量大的話,那么架構(gòu)和開發(fā)難度就不在同一個量級上,所以大數(shù)據(jù)自己單獨成為一個領(lǐng)域.數(shù)據(jù)挖掘?qū)儆跀?shù)據(jù)分析的一部分,是對于大量數(shù)據(jù)中包含的信息的探索和分析,最終目的是提取數(shù)據(jù)中的價值.數(shù)據(jù)挖掘的前提是要有數(shù)據(jù),這就涉及大數(shù)據(jù)的集成,也就是說把大量的數(shù)據(jù)收集到一起,大數(shù)據(jù)集成也是大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的一部分.７.１.２數(shù)據(jù)挖掘算法目前,數(shù)據(jù)挖掘的算法主要包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、決策樹法、遺傳算法、粗糙集法、模糊集法、關(guān)聯(lián)規(guī)則法等.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法是模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能,是一種通過訓(xùn)練來學(xué)習(xí)的非線性預(yù)測模型,它將每一個連接看作一個處理單元,試圖模擬人腦神經(jīng)元的功能,可完成分類、聚類、特征挖掘等多種數(shù)據(jù)挖掘任務(wù).決策樹法是根據(jù)對目標(biāo)變量產(chǎn)生效用的不同而構(gòu)建分類的規(guī)則,通過一系列的規(guī)則對數(shù)據(jù)進行分類的過程,其表現(xiàn)形式是類似于樹形結(jié)構(gòu)的流程圖.遺傳算法模擬了自然選擇和遺傳中發(fā)生的繁殖、交配和基因突變現(xiàn)象,是一種采用遺傳結(jié)合、遺傳交叉變異及自然選擇等操作來生成實現(xiàn)規(guī)則的、基于進化理論的機器學(xué)習(xí)方法.它的基本觀點是“適者生存”,具有隱含并行性,易于和其他模型結(jié)合等性質(zhì).模糊集法是利用模糊集合理論對問題進行模糊評判、模糊決策、模糊模式識別和模糊聚類分析.模糊集合理論是用隸屬度來描述模糊事物的屬性,系統(tǒng)的復(fù)雜性越高,模糊性就越強.關(guān)聯(lián)規(guī)則法反映了事物之間的相互依賴性或關(guān)聯(lián)性,最著名的算法是Apriori算法.其算法的思想是:首先找出頻繁性至少和預(yù)定意義的最小支持度一樣的所有頻集,然后由頻集產(chǎn)生強關(guān)聯(lián)規(guī)則,這樣的規(guī)則必須滿足.７．１．３大數(shù)據(jù)應(yīng)用１．大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)的應(yīng)用大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)的應(yīng)用可以總結(jié)為以下三個方面.(１)精準(zhǔn)營銷:依據(jù)客戶消費習(xí)慣、地理位置、消費時間進行推薦.(２)風(fēng)險管控:依據(jù)客戶消費和現(xiàn)金流提供信用評級或融資支持,利用客戶社交行為記錄實施信用卡反欺詐.(３)決策支持:利用決策樹技術(shù)進行抵押貸款管理,利用數(shù)據(jù)分析報告實施產(chǎn)業(yè)信貸風(fēng)險控制.２．大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用我們面對的數(shù)及種類眾多的病菌、病毒,以及腫瘤細胞,其都處于不斷進化的過程中.在發(fā)現(xiàn)診斷疾病時,疾病的確診和治療方案的確定是最困難的.醫(yī)療行業(yè)擁有大量的病例,病理報告,治愈方案,藥物報告等.如果這些數(shù)據(jù)可以被整理和應(yīng)用將會極大地幫助醫(yī)生和病人.我們借助于大數(shù)據(jù)平臺可以收集不同病例和治療方案,以及病人的基本特征,可以建立針對疾病特點的數(shù)據(jù)庫.在醫(yī)生診斷時可以根據(jù)病人的疾病特征、化驗報告和檢測報告,參考疾病數(shù)據(jù)庫來快速幫助病人確診.在制定治療方案時,醫(yī)生可以依據(jù)病人的基因特點,調(diào)取相似基因、年齡、人種、身體情況相同的有效治療方案,制定出適合病人的治療方案,幫助更多人及時進行治療.同時這些數(shù)據(jù)也有利于醫(yī)藥行業(yè)開發(fā)出更加有效的藥物和醫(yī)療器械.醫(yī)療行業(yè)的數(shù)據(jù)應(yīng)用一直在進行,但是數(shù)據(jù)沒有打通,都是孤島數(shù)據(jù),沒有辦法進行大規(guī)模應(yīng)用.未來需要將這些數(shù)據(jù)統(tǒng)一收集起來,納入統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)平臺,為人類健康造福.政府和醫(yī)療行業(yè)是推動這一趨勢的重要動力.３．大數(shù)據(jù)在環(huán)保行業(yè)的應(yīng)用2016年,我國頒布了生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)建設(shè)總體方案,明確我國將通過大數(shù)據(jù)建設(shè)加強環(huán)境保護.基于這樣的背景,目前環(huán)保大數(shù)據(jù)發(fā)展很快.隨著環(huán)境監(jiān)管升級,針對性、精確化、智能化的服務(wù)需求激增,大數(shù)據(jù)在環(huán)境領(lǐng)域大有用武之地.與此同時,環(huán)保數(shù)據(jù)量呈爆發(fā)式增長,給計算資源和存儲資源的擴展性和高可用性帶來挑戰(zhàn).另外,生態(tài)監(jiān)測網(wǎng)實時數(shù)據(jù)也給數(shù)據(jù)平臺帶來性能挑戰(zhàn).而非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、時間序列數(shù)據(jù)、關(guān)系型數(shù)據(jù)等多類型數(shù)據(jù),也增加了數(shù)據(jù)處理及分析的復(fù)雜性.因此大數(shù)據(jù)在環(huán)保行業(yè)也有著不可或缺的作用.大數(shù)據(jù)可以全面地記錄污染源全生命周期各個節(jié)點的各類數(shù)據(jù),并可以精準(zhǔn)計算、分析其對環(huán)境影響的過程和程度,并建立包括大氣、水、土壤在內(nèi)的環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng).大數(shù)據(jù)可以通過對各環(huán)節(jié)的監(jiān)測數(shù)據(jù)進行收集、整合和分析,實現(xiàn)對各環(huán)境要素及污染因子的全方位、全覆蓋、全時段、全天候、全過程的監(jiān)管和預(yù)測,通過構(gòu)建以互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)與計算機技術(shù)為基礎(chǔ)的監(jiān)測網(wǎng)絡(luò),實時更新監(jiān)測數(shù)據(jù),為環(huán)境監(jiān)督管理提供堅實的數(shù)據(jù)支撐,實現(xiàn)環(huán)境監(jiān)管的信息化.大數(shù)據(jù)正逐步轉(zhuǎn)變?nèi)藗兊膽B(tài)度與思維,使人們從整體上認(rèn)識和了解環(huán)境保護的重要性,進而對環(huán)境保護工作產(chǎn)生了積極的監(jiān)督意識,將環(huán)境保護工作從小范圍的環(huán)境監(jiān)測轉(zhuǎn)化為大范圍的監(jiān)督管理的同時不斷進行探究與創(chuàng)新.任務(wù)7.2云計算７．２．１什么是云計算云計算是分布式計算的一種,指的是通過網(wǎng)絡(luò)“云”將巨大的數(shù)據(jù)計算處理程序分解成無數(shù)個小程序,然后通過多部服務(wù)器組成的系統(tǒng)對這些小程序進行處理和分析,把最終得到的結(jié)果返回給用戶.早期的云計算,就是簡單的分布式計算,解決任務(wù)分發(fā),并進行計算結(jié)果的合并.因此,云計算又稱為網(wǎng)格計算.通過這項技術(shù),可以在很短的時間內(nèi)完成對數(shù)以萬計的數(shù)據(jù)的處理,從而達到強大的網(wǎng)絡(luò)服務(wù).從廣義上說,云計算是與信息技術(shù)、軟件、互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的一種服務(wù),這種計算資源共享池叫作“云”,云計算把許多計算資源集合起來,通過軟件實現(xiàn)自動化管理,只需要很少的人參與就能讓資源被快速提供.云計算不是一種全新的網(wǎng)絡(luò)技術(shù),而是一種全新的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用概念,云計算的核心概念就是以互聯(lián)網(wǎng)為中心,在網(wǎng)站上提供快速且安全的云計算服務(wù)與數(shù)據(jù)存儲,讓每一個使用互聯(lián)網(wǎng)的用戶都可以使用網(wǎng)絡(luò)上的龐大計算資源與數(shù)據(jù)中心.７．２．２云計算與大數(shù)據(jù)的關(guān)系大數(shù)據(jù)是一種移動互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)背景下的應(yīng)用場景,需要對各種應(yīng)用產(chǎn)生的巨量數(shù)據(jù)進行處理和分析,挖掘有價值的信息;云計算是一種技術(shù)解決方案,利用這種技術(shù)可以解決計算、存儲、數(shù)據(jù)庫等一系列IT基礎(chǔ)設(shè)施按需構(gòu)建的需求.兩者并不是同一個層面的概念.大數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)進行專業(yè)化處理的過程離不開云計算的支持.大數(shù)據(jù)的特色在于對海量數(shù)據(jù)進行分布式數(shù)據(jù)挖掘,但它必須依托云計算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫和云存儲、虛擬化技術(shù).大數(shù)據(jù)分析常和云計算聯(lián)系到一起,因為實時的大型數(shù)據(jù)集分析需要框架來向數(shù)十、數(shù)百甚至數(shù)千的計算機分配工作.適用于大數(shù)據(jù)的技術(shù),包括大規(guī)模并行處理數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)挖掘、分布式文件系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)庫、云計算平臺、互聯(lián)網(wǎng)和可擴展的存儲系統(tǒng).簡而言之,云計算作為計算資源的底層,支撐著上層的大數(shù)據(jù)處理.７．２．３云計算的應(yīng)用較為簡單的云計算技術(shù)已經(jīng)普遍服務(wù)于現(xiàn)如今的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)中,最為常見的就是網(wǎng)絡(luò)搜索引擎和網(wǎng)絡(luò)郵箱.在任何時刻,只要通過移動終端就可以在搜索引擎上搜索任何自己想要的資源,通過云端共享數(shù)據(jù)資源.常用的App、搜索引擎、聽歌軟件,它們的服務(wù)器都“跑”在云上,為我們提供服務(wù).存儲云是在云計算技術(shù)上發(fā)展起來的一種新的存儲技術(shù).云存儲是一個以數(shù)據(jù)存儲和管理為核心的云計算系統(tǒng).用戶將本地的資源上傳至云端,就可以在任何地方連入互聯(lián)網(wǎng)來獲取云上的資源.存儲云向用戶提供了存儲容器服務(wù)、備份服務(wù)、歸檔服務(wù)和記錄管理服務(wù)等,大大方便了使用者對資源的管理.醫(yī)療云是指在云計算、移動技術(shù)、多媒體、４G通信、大數(shù)據(jù)以及物聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)的基礎(chǔ)上,結(jié)合醫(yī)療技術(shù),使用云計算來創(chuàng)建醫(yī)療健康服務(wù)云平臺,實現(xiàn)了醫(yī)療資源的共享和醫(yī)療范圍的擴大.任務(wù)7.3人工智能７．３．１人工智能戰(zhàn)勝人類讓人工智能程序去下棋似乎是一個傳統(tǒng)了,在棋類游戲上戰(zhàn)勝人類頂尖高手成為人工智能程序證明自己的一種方式.早在１９９７年IBM的超級計算機“深藍”就以微弱優(yōu)勢戰(zhàn)勝了當(dāng)時的國際象棋大師卡斯帕羅夫,那算是人工智能的一次預(yù)演.不過由于圍棋的復(fù)雜度遠不是國際象棋可以比擬的,所以當(dāng)時人們普遍認(rèn)為計算機在圍棋上要想勝過人類職業(yè)選手還遙遙無期.然而僅僅不到２０年,谷歌旗下的DeepMind公司研發(fā)的人工智能程序AlphaGo就戰(zhàn)勝了人類頂尖圍棋選手之一韓國九段李世石.這個轟動性的事件,對于人工智能來說可謂一個絕佳的廣告,一時間普羅大眾都開始關(guān)注人工智能的發(fā)展.７．３．２人工智能技術(shù)人工智能領(lǐng)域普遍包含了機器學(xué)習(xí)、知識圖譜、自然語言處理、人機交互、計算機視覺、生物特征識別、AR/VR七個關(guān)鍵技術(shù).機器學(xué)習(xí)是一門涉及統(tǒng)計學(xué)、系統(tǒng)辨識、逼近理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、優(yōu)化理論、計算機科學(xué)、腦科學(xué)等諸多領(lǐng)域的交叉學(xué)科.研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為,以獲取新的知識或技能,重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能,是人工智能技術(shù)的核心.基于數(shù)據(jù)的機器學(xué)習(xí)是現(xiàn)代智能技術(shù)中的重要方法之一,研究從觀測數(shù)據(jù)(樣本)出發(fā)尋找規(guī)律,利用這些規(guī)律對未來數(shù)據(jù)或無法觀測的數(shù)據(jù)進行預(yù)測.根據(jù)學(xué)習(xí)模式、學(xué)習(xí)方法以及算法的不同,機器學(xué)習(xí)存在不同的分類方法.知識圖譜本質(zhì)上是結(jié)構(gòu)化的語義知識庫,是一種由節(jié)點和邊組成的圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),以符號形式描述物理世界中的概念及其相互關(guān)系,其基本組成單位是“實體—關(guān)系—實體”三元組,以及實體及其相關(guān)“屬性—值”對.不同實體之間通過關(guān)系相互聯(lián)結(jié),構(gòu)成網(wǎng)狀的知識結(jié)構(gòu).知識圖譜把所有不同種類的信息連接在一起而得到的一個關(guān)系網(wǎng)絡(luò),提供了從“關(guān)系”的角度去分析問題的能力.知識圖譜可用于反欺詐、不一致性驗證、反組團欺詐等公共安全保障領(lǐng)域,需要用到異常分析、靜態(tài)分析、動態(tài)分析等數(shù)據(jù)挖掘方法.自然語言處理是計算機科學(xué)領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域中的一個重要方向,不是研究自然語言,而是研制能有效地實現(xiàn)自然語言通信的計算機系統(tǒng).自然語言處理的目的是實現(xiàn)人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法.人機交互主要研究人和計算機之間的信息交換,主要包括人到計算機和計算機到人的兩部分信息交換,是人工智能領(lǐng)域的重要外圍技術(shù).人機交互是與認(rèn)知心理學(xué)、人機工程學(xué)、多媒體技術(shù)、虛擬現(xiàn)實技術(shù)等密切相關(guān)的綜合學(xué)科.傳統(tǒng)的人與計算機之間的信息交換主要依靠交互設(shè)備進行.人機交互技術(shù)除了傳統(tǒng)的基本數(shù)據(jù)交互和圖形交互外,還包括語音交互、情感交互、體感交互及腦機交互等技術(shù).計算機視覺是一門研究如何使機器“看”的科學(xué),就是用攝影機和計算機代替人眼對目標(biāo)進行識別、跟蹤和測量,并進一步做圖形處理,使其成為更適合人眼觀察或儀器傳送和檢測的圖像.計算機視覺的主要任務(wù)是通過對采集的圖片或者視頻進行處理以獲得相應(yīng)場景的三維信息.生物特征識別技術(shù)是指通過個體生理特征或行為特征對個體身份進行識別認(rèn)證的技術(shù).從應(yīng)用流程看,生物特征識別通常分為注冊和識別兩個階段.注冊階段通過傳感器對人體的生物表征信息進行采集,如利用圖像傳感器對指紋和人臉等光學(xué)信息進行采集,用話筒對說話聲等聲學(xué)信息進行采集,利用數(shù)據(jù)預(yù)處理以及特征提取技術(shù)對采集的數(shù)據(jù)進行處理,得到相應(yīng)的特征進行存儲.生物特征識別技術(shù)涉及的內(nèi)容十分廣泛,包括指紋、掌紋、人臉、虹膜、指靜脈、聲紋、步態(tài)等多種生物特征,其識別過程涉及圖像處理、計算機視覺、語音識別、機器學(xué)習(xí)等多項技術(shù).增強現(xiàn)實(AR)/虛擬現(xiàn)實(VR)是以計算機為核心的新型視聽技術(shù).結(jié)合相關(guān)科學(xué)技術(shù),在一定范圍內(nèi)生成與真實環(huán)境在視覺、聽覺、觸感等方面高度近似的數(shù)字化環(huán)境.用戶借助必要的裝備與數(shù)字化環(huán)境中的對象進行交互,獲得近似真實環(huán)境的感受和體驗.７．３．３人工智能應(yīng)用１．自然語言處理自然語言處理的一個主要應(yīng)用方面就是外文翻譯.自然語言處理正在努力打破翻譯的壁壘,只要提供海量的數(shù)據(jù),機器就能自己學(xué)習(xí)任何語言.在臨床醫(yī)學(xué)方面,自然語言處理還可以將積壓的病例自動批量轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫,通過機器學(xué)習(xí)和自然語言處理技術(shù)自動抓取病歷中的臨床變量,生成標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)庫,對臨床科研的專業(yè)統(tǒng)計分析提供支持.２．計算機視覺計算機視覺有著廣泛的細分應(yīng)用,其中包括醫(yī)療領(lǐng)域成像分析、人臉識別、公關(guān)安全、安防監(jiān)控等.３．語音識別技術(shù)語音識別技術(shù)最通俗易懂的講法就是語音轉(zhuǎn)化為文字,并對其進行識別認(rèn)知和處理,如圖７１所示.語音識別技術(shù)的主要應(yīng)用包括醫(yī)療聽寫、語音書寫、計算機系統(tǒng)聲控、電話客服等.４．專家系統(tǒng)專家系統(tǒng)是一個或一組能在某些特定領(lǐng)域內(nèi),應(yīng)用大量的專家知識和推理方法求解復(fù)雜問題的一種人工智能計算機程序.應(yīng)用過程一般是將該領(lǐng)域?qū)＜业闹R和經(jīng)驗,用某種知識表達模式存入計算機,系統(tǒng)對需要解決的問題進行推理,做出判斷和決策.專家系統(tǒng)通常由人機接口、知識獲取機構(gòu)、推理機、解釋器、知識庫及其管理系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫及其管系統(tǒng)等６個部分構(gòu)成,如圖７２所示.５．交叉領(lǐng)域人工智能在交叉領(lǐng)域應(yīng)用最突出的方面是智能機器人.機器人是自動執(zhí)行工作的機器裝置.它既可以接受人類指揮,又可以運行預(yù)先編排的程序,也可以根據(jù)以人工智能技術(shù)制定的原則綱領(lǐng)行動.它的任務(wù)是協(xié)助或取代人類的工作,多從事服務(wù)業(yè)、生產(chǎn)業(yè)、建筑業(yè),或是危險的工作.任務(wù)7.4區(qū)塊鏈７．４．１什么是區(qū)塊鏈區(qū)塊鏈?zhǔn)且粋€信息技術(shù)領(lǐng)域的術(shù)語.它是一個共享數(shù)據(jù)庫,存儲于其中的數(shù)據(jù)或信息具有“不可偽造”“全程留痕”“可以追溯”“公開透明”“集體維護”等特征.區(qū)塊鏈以其可信任性、安全性和不可篡改性,讓更多數(shù)據(jù)被解放出來,推進數(shù)據(jù)的海量增長.區(qū)塊鏈的可追溯性使得數(shù)據(jù)從采集、交易、流通,以及計算分析的每一步記錄都可以留存在區(qū)塊鏈上,使得數(shù)據(jù)的質(zhì)量獲得前所未有的強信任背書,也保證了數(shù)據(jù)分析結(jié)果的正確性和數(shù)據(jù)挖掘的效果.區(qū)塊鏈能夠進一步規(guī)范數(shù)據(jù)的使用,精細化授權(quán)范圍.脫敏后的數(shù)據(jù)交易流通,則有利于突破信息孤島,建立數(shù)據(jù)橫向流通機制,形成“社會化大數(shù)據(jù)”.區(qū)塊鏈提供的是賬本的完整性,數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析的能力較弱.大數(shù)據(jù)則具備海量數(shù)據(jù)存儲技術(shù)和靈活高效的分析技術(shù),極大提升區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)的價值和使用空間.區(qū)塊鏈提供的卓越的數(shù)據(jù)安全性和數(shù)據(jù)質(zhì)量,可以改變?nèi)藗兲幚泶髷?shù)據(jù)的方式.７．４．２區(qū)塊鏈金融應(yīng)用在區(qū)塊鏈的創(chuàng)新和應(yīng)用探索中,金融是最主要的領(lǐng)域,也是最早的應(yīng)用領(lǐng)域之一,現(xiàn)階段主要的區(qū)塊鏈應(yīng)用探索和實踐,也都是圍繞金融領(lǐng)域展開的.在金融領(lǐng)域中,區(qū)塊鏈技術(shù)在數(shù)字貨幣、支付清算、智能合約、金融交易、物聯(lián)網(wǎng)金融等多個方面存在廣闊的應(yīng)用前景,一定程度上推動解決了此前金融服務(wù)中存在的信用校驗復(fù)雜、成本高、流程長、數(shù)據(jù)傳輸誤差等難題.通過區(qū)塊鏈的平臺,不但可以繞過中轉(zhuǎn)銀行,減少中轉(zhuǎn)費用,還因為區(qū)塊鏈安全、透明、低風(fēng)險的特性,提高了跨境匯款的安全性,并加快了結(jié)算與清算速度,大大提高了資金利用率.銀行與銀行之間不再通過第三方,而是通過區(qū)塊鏈技術(shù)打造點對點的支付方式,省去第三方金融機構(gòu)的中間環(huán)節(jié),不但可以全天候支付、實時到賬、提現(xiàn)簡便及沒有隱性成本,也有助于降低跨境電商資金風(fēng)險及滿足跨境電商對支付清算服務(wù)的及時性、便捷性需求.在發(fā)展特點上,一方面由于金融服務(wù)行業(yè)注重多方對等合作,并具有強監(jiān)管和高級別的安全要求,需要對節(jié)點準(zhǔn)入、權(quán)限管理等作出要求,因此更傾向于選擇聯(lián)盟鏈的技術(shù)方向;另一方面該領(lǐng)域的應(yīng)用更加強調(diào)可監(jiān)管性,從金融監(jiān)管機構(gòu)的角度看,區(qū)塊鏈為監(jiān)管機構(gòu)提供了一致且易于審計的數(shù)據(jù),使得金融業(yè)務(wù)的監(jiān)管審計更快更精確.７．４．３區(qū)塊鏈政務(wù)應(yīng)用政務(wù)領(lǐng)域是區(qū)塊鏈技術(shù)落地的場景之一,政府方面對區(qū)塊鏈的接受度愈發(fā)高漲.在國外,日本等國開發(fā)了基于區(qū)塊鏈的國民身份證系統(tǒng),馬來西亞的商業(yè)登記處引入了區(qū)塊鏈技術(shù),巴西的圣保羅市政府計劃通過區(qū)塊鏈登記公共工程項目.在我國,政府部門也積極應(yīng)用區(qū)塊鏈技術(shù).例如,北京市政府部門的數(shù)據(jù)目錄都將通過區(qū)塊鏈形式進行鎖定和共享,形成“目錄鏈”.２０１９年６月,重慶上線了區(qū)塊鏈政務(wù)服務(wù)平臺,在重慶注冊公司的時間從過去的十余天縮短到三天.區(qū)塊鏈在政府工作方面的廣泛落地,基于一個重要的技術(shù)原理,即區(qū)塊鏈能夠打破數(shù)據(jù)