區塊鏈技術的認知精選(九篇)

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第1篇：區塊鏈技術的認知范文

樂觀者認為，游戲和區塊鏈具備天然契合的互補優勢——一方面，游戲需要區塊鏈技術助其實現裝備的“確權”；另一方面，區塊鏈也需要在游戲的包裹下打通現實世界里的應用場景，實現對第一批用戶的教育。

不過資產打通后不可避免的金融屬性，使區塊鏈游戲蒙上了一層龐氏騙局的陰影，早期區塊鏈游戲魚龍混雜，不少玩家淪為等待被收割的韭菜……問題頻發之下，區塊鏈游戲能否挺過去偽存真的烈火，能否實現玩家心目中契約分明的桃花源，尚且需要時間的檢驗。

從一只“謎鏈貓”開始

“就是一只可以迭代進化的虛擬貓咪，最初有5萬只初代貓，它們可以通過不斷繁殖生產出各式各樣的小貓。”DapDap游戲社區創始人Nike告訴《IT時報》記者：“現在這個游戲的玩家全世界有300多人，最熱門的時候也不過一萬多人。”

這款名為“謎鏈貓”的游戲，因為在以太坊上運行，大家更多稱其為“以太貓”。盡管人們大多知曉這款游戲，但實際參與的人在全世界范圍內十分稀少，原因在于其復雜的游戲交易流程以及與玩家現實財產的緊密聯系。

在樂塊游戲創始人宋陽眼中，謎鏈貓更像是一個可以進行收藏的手辦。宋陽在玩這塊游戲之初，買了幾只貓，每天研究怎樣才能生出更優秀的小貓，這個過程中他收獲了非常多的樂趣。Nick同樣是早期接觸謎鏈貓的玩家，他回憶2017年末謎鏈貓風行的那段時間里，自己身邊有很多朋友會買上一只初代貓送給女朋友或老婆，然后發個朋友圈炫耀——一只貓咪價格能達到幾萬元人民幣。“簡直就是炫富。”Nick笑著說：“如果我身邊有人買了幾只貓送給朋友，我們都會覺得他是土豪。”

盡管謎鏈貓的勢頭很快過去，如今這些貓咪也以接近500元人民幣的價格被“圈養”在主人的智能合約上，但謎鏈貓掀起了一批以寵物繁殖和根據稀有程度進行競價的游戲熱潮，以百度開放的萊茨狗為例，養貓、養狗、養兔子，以太坊瞬間淪為“雞犬不寧”的動物養殖場。頻繁的動物交易拉升了此類區塊鏈游戲的金融屬性，不少人砸巨款進入動物“收藏界”，卻落得無人接盤，空有一張動物圖像存儲在服務器上的下場。

謎鏈貓的創始人Benny在接受《IT時報》記者采訪時表示，自己創作謎鏈貓的意圖在于使更多人看到技術的價值。“人類學習的最好方法就是玩耍和實驗，我們從小就這么做了，當我們成為成年人還是這樣。”在Benny眼中，謎鏈貓是一個用于介紹區塊鏈技術的優質玩具，正如由美國社交游戲開發商Zynga開發的Farmville游戲，幫助Facebook帶來超過50%的流量，吸引國際上的用戶注冊Facebook并創建個人資料。謎鏈貓的目的，就是通過玩耍和實踐使人認識到區塊鏈的價值。

雙面金融屬性與“龐氏騙局”漩渦

深耕于區塊鏈世界的人都明白，區塊鏈自帶金融屬性，是因為其中的資產與現實資產間的可流動性以及區塊鏈世界中的消費需求。這樣的金融屬性也導致一些游戲廠商正在精心設計有利可圖的軟件，試圖在韭菜叢生的區塊鏈原野分一杯羹。

Nick認為，區塊鏈游戲整體規則抽象以后，其實與賭博非常相似。因為鏈上的東西有價值，游戲就是將價值通過規則進行流通，游戲有輸有贏，所以這個過程就很像賭博。區塊鏈游戲的某些特性也助長了傳銷和黑市的猖獗——對于黑市操縱者來說，這個市場具有匿名性，且跨境支付比較方便。在Nick眼中，這樣的現象已經不是第一次出現，Nick告訴記者：“早在互聯網誕生之初，創業公司只要加上一個‘。com’，就能融到很多錢。納斯達克最開始就是互聯網公司上去，經歷一番泡沫的爆破，最終像谷歌、亞馬遜這樣的真金白銀活下來了。”

很多區塊鏈游戲創作團隊認可區塊鏈技術需要游戲，更甚于游戲需要區塊鏈。在Benny這樣的樂觀者眼中，區塊鏈借助游戲的糖衣飛入尋常百姓家，游戲使得區塊鏈技術普及開來。但也有像Nick這樣的悲觀者認為，許多區塊鏈ICO團隊，需要游戲的落地幫助他們講好下一個區塊鏈的故事，幫助其獲得更多的融資。“當前的大環境之下太多人熱衷于割韭菜，故事要講得更完滿一點。”Nick 感嘆道：“講其他故事可能都落不了地，講游戲是能落地的，因為游戲能做得出來。”

Nick相信，市場是一個去偽存真的過程，但是過程中難免有各種各樣的悲劇發生。作為玩家，“游戲就是找樂子嘛，打麻將打不打錢都是樂子，如果懷著找樂子的心態去玩，輸贏就沒那么重要了。”在Nick眼中，如果每個人都抱著投資套利的心態去玩區塊鏈游戲，那么游戲本身就不是真命題。

下一站，裝備確權時代？

今年ChinaJoy期間，由ChinaJoy、Cocos-BCX、DappReview、INBlockchain在ChinaJoy期間聯合的《2018區塊鏈游戲產業白皮書》明確了區塊鏈游戲的概念，即通過分布式賬本、智能合約、共識機制等技術，實現將游戲規則寫入“智能合約”，使其上鏈之后自動運行的游戲模式。這樣做的目的是保證游戲不受包括開發商在內的人為干擾，確保游戲資產的所有權和自由流通，重構開發商與玩家關系。

反觀當下，無論是網易、騰訊、盛大這些傳統游戲行業巨頭，還是各式各樣的中小型廠商，大家紛紛把目光投向了區塊鏈這片尚未開墾的土壤。究其原因，區塊鏈游戲產業白皮書數據顯示，在過去20年，盡管游戲行業作為朝陽產業保持了高速增長，整個行業目前游戲用戶共5.8億，市場規模2500億元。不過其爆發式的增長和迭代，本質上是需求端與供給端的紅利釋放與變革所帶來的雙重波動影響。短視頻等娛樂方式崛起使得游戲行業用戶紅利衰減，游戲生命周期縮短，再加上2017年兩大寡頭市場占有率高達76.2%，在新增市場中占有率95.8%，幾乎壟斷了游戲創業者的成功機會。

深耕于傳統游戲行業十年有余的Neil是一家傳統游戲制作公司老板，Neil認為當下正是發展區塊鏈游戲的好時機。

Neil眼中的區塊鏈游戲已經與謎鏈貓系列的寵物繁殖類游戲以及FOMO3D為代表的資金盤游戲有了很大區別。Neil希望玩家在游戲過程中無需了解區塊鏈、通證、私鑰等詞語和概念，只需要按照和傳統游戲一樣的規則來玩，但是在玩的過程中，玩家能夠感覺到這個游戲真的不同，游戲中的資產好像真的是我的，于是才了解到這些性能的實現其實是基于區塊鏈技術。Neil眼中的場景，也就是出現在無數區塊鏈游戲玩家口中的“裝備確權”時代。

“這是一個非常舒服的過程。”Neil告訴記者，“你只要使用了區塊鏈技術，那么價值就是天然打通的。用戶不需要過多的認知和理解，就會發現這個東西屬于他，沒有人能拿走，用戶從而也會更加有黏性，這也就是我們需要尋找區塊鏈應用場景的目的。”

第2篇：區塊鏈技術的認知范文

該如何審視越來越快速迭代的一個個熱點？

星瀚資本創始合伙人楊歌被業內贊譽為最懂技術的投資人之一。從清華大學物理系畢業的楊歌經歷了7次創業，在創業中磨練了多方能力，會寫代碼的同時又懂金融，善于從基礎理論上推演商業發展規律。

轉型投資人后，星瀚資本的成績單上有了鯤云科技這樣明星級的人工智能芯片企業、國內領先的農業規劃種植平臺企業甲加由，以及不久前與豆瓣音樂完成合并的流媒體原創音樂平臺V.Fine等明星項目。

面對市場熱點不斷地快速切換，楊歌認為要從底層邏輯來冷靜審視，方能不錯失真正的價值，不盲目追逐資本泡沫。

一、AI大浪潮是一條上揚價值線

“AI是個大浪潮，跟互聯網是一個級別的大趨勢。虛擬現實、智能硬件、機器人屬于其二級子行業。這個大賽道的發展一定會是長期可持續發展的。”

楊歌認為，不能把AI簡單的等同于區塊鏈、小程序或是共享單車這樣的行業熱點來放在一起看待。相對于其他熱點，AI是真正意義上繼互聯網之后的一個大趨勢，其影響的領域將層層滲透，就如互聯網對信息、游戲、購物、出行等領域的改造一樣，這是一個長期昂揚向上的價值增長趨勢。

而去年的圖像識別、語音識別，包括自動駕駛等等都是圍繞AI價值增長曲線波動的一個個熱點。自動駕駛雖然很火，但還需要在數據、場景上完成優化并找到更優解決方案，才能在市場中應用，圖像識別、語音識別則在商業化應用的初級階段，還并未找到真正突破的應用爆發場景。

今年，AI似乎被區塊鏈、小程序等熱點搶了風頭，主要源自于大眾對AI的認知還需進一步深化，在AI方向有所布局的企業預期AI的話題性和功能性能為其產生價值。結果實際應用落地并沒有市場期待的那么快。

“AI是你拿任何一個既成的模塊都沒法直接用的，需要根據場景一個個算法去運算，CNN、遺傳算法、LSTM、優化算法等你可能都要試一遍，再進行算法簡化、調優，才能有一點點效果。這個周期非常長，不像互聯網網站的建設，無論是旅游的還是賣東西的，都是前端、后端的框架搭建起來就能看到效果。”

二、不要盲目低估AI的復雜性

楊歌認為，目前市場對AI的認知相對簡單化了，好像自動駕駛的實現指日可待，期待指數過高。而實際上AI的算法變化、搭建框架、落地方向等都是非常難的。

“我認為人工智能目前所需要解決的難點有以下幾點：第一點是算法的變化特別快，組合越來越復雜。神經網絡之后有對抗神經網絡，基于神經元的卷積神經網絡之后又提出了最新的膠囊神經網絡（CapsNets），不斷有新的算法產生，有些算法甚至連TensorFlow（谷歌第二代AI學習系統）都不支持。

第二個問題是人工智能與商業需要強耦合性。即必須要非常深度地了解關于算法的特性，同時還要了解商業場景，只有把對商業場景的理解轉成算法語言，才能實現。而這并不是找到一個算法工程師就可以實現的簡單過程。

例如，用CNN來做人臉識別、圖像識別有效，但對自然語義理解就未必，實際自然語言理解中有很多上下文遠距離相關的信息，需要LSTM來訓練就更有效。”

三、AI距離C端應用還很遠，TO B的商業化才剛剛開始

鑒于AI本身的復雜性，楊歌認為AI正在處在摸索成長期，底層技術基本上已經成熟，但是商業化過程還不是非常明確。

“五年之內，我認為AI的爆發點是在To B的應用上，就是基礎層結構化數據的優化處理。”

楊歌將AI分層三層結構：底層是算法、芯片等；中間層是圖像識別、語音識別、自然語義的識別、運動機能識別等；最上面的應用層則涵蓋了自動駕駛、機器人、智能音箱、量化金融、AI教育等等。

目前，應用最廣泛的圖像識別、語音識別公司如科大訊飛、商湯科技、曠視科技、思必馳等業內領先企業，楊歌認為這些公司研發的中間層模塊，很難獨立形成商業場景，必須和應用層結合才可以。

據了解，目前這些公司在車載、音箱、安防、翻譯機等方面進行了初步的商業化落地嘗試。例如，智能音箱大多只能實現簡單的對話和語音識別調用，遠未達到無障礙的人機交互程度。

“這些場景的入口模塊都需要完整的、完全標準的算法模塊層，中間模塊層，就是說語音識別、語義識別都需要非常精準，無論是器械，還是一個機器人，都需要中間算法模塊層要非常成熟，同時需要底層芯片層也需要很成熟。

我預計大概五年之內，中間的模塊層就能基本上成熟，在這個層面上一旦技術成熟，就會促成應用層的大爆發。應用層首先爆發的就是機器人，工業機器人會形成大范圍的改造，家用機器人會高度的智能機械化。”

楊歌認為，AI的使用最重要的在于兩點，一方面是要有成熟的海量數據，另一方面是要對場景問題進行精準的模型化設計。

智能駕駛雖然具備明確的使用場景，但場景模型化的算法方案卻很復雜，另外也不具備已成型的可供訓練數據集，需要模擬真實場景長期積累數據，目前在上述的兩個必要方面都不具備優勢。

“在未來的幾年中，AI勢必會爆發在量化金融、物流倉儲大數據、有數據積累和標準的傳統產業升級、以及機器人運動行為學習等方向中。”楊歌稱，對于數據積累成熟，模型化場景清晰明確的行業，人工智能將會帶來更多創新性的顛覆，這也是星瀚資本投資的主要方向之一。

“量化金融方向已經在爆發前夕，就差臨門一腳。但這個行業大型公司主要在國外，中國在做量化金融的公司還有待壯大。”

四、如何正確看待小程序熱點？

隨著騰訊對小程序的開放進程加快，小程序近期形成了一個市場熱點，多家依托小程序生態的創業公司都先后拿到了融資。

但楊歌認為，小程序只是微信生態的一個小模塊，很難像互聯網一樣孕育百億級別的商業模式，也很難形成一個大風口。

“小程序是微信縮短流量分發步驟的嘗試。從PC互聯網到移動互聯網的經驗都是，只要縮短了流量分發的中間步驟，就會帶來流量的紅利爆發。典型是微信支付對支付寶的超越，微信支付之所以后進入，但快速爆發超越支付寶，就在于微信支付無需跳出微信就可以直接使用，縮短了用戶使用的路徑，省去了切換的步驟。

但實際上，用戶對這種通過縮短使用路徑獲取流量的邏輯已經有些疲勞了。今天很難說在微信中下拉菜單找到一個小程序定外賣與直接打開外賣軟件，哪個讓用戶覺得更方便。”

楊歌認為，舊日那套通過縮減用戶使用步驟就能獲取流量紅利贏得商業變現的邏輯已經達到頂峰，互聯網已在一個潮流褪去的通道里，區塊鏈可能是互聯網后半程最后的一次小浪潮。但目前市場上運用區塊鏈的投機行為過多，真正的商業價值還未展現。區塊鏈也將成為AI爆發前的基礎，承前啟后。

五、無人店的商業形態需要打造合理的成本模型

無人貨架、無人便利店風風火火熱鬧了一年，但隨著行業內得到資本助力的幾家企業相繼爆出裁員、業務縮水等負面消息，市場似乎對無人零售這種商業形態陷入了一種迷茫，很難看清其真實價值。

楊歌觀察了一年則明確表示無人店的商業形態需要打造更為合理的成本模型，其邏輯有兩點：

第一， 楊歌認為末端最后一公里的配送和分揀成本太高，太復雜，還是完全依賴人力。目前市場上幾乎很難看到在這一塊做到成本可以覆蓋的團隊。

第3篇：區塊鏈技術的認知范文

作為世界上最資深的開源代碼提供商，紅帽公司年營收已經突破20億美元，4次登上《福布斯》雜志“全球最具創新力企業”。最新一次的榜單上，紅帽名列第25位。上榜企業的排名依據是其創新溢價：公司市值與來源于現有業務的現金流凈現值之間的差額。

這種由瑞士信貸HOLT提供的專有算法，將差額歸結于因創新而產生的溢價，反映了市場對“創新”價值的認可。而對于技術領域的企業，開源正成為創新的關鍵推動力。原因何在？

以紅帽這家開源企業為例，其商業模式簡而言之就是將開源社區的項目產品化，使普通企業客戶更容易消費。即核心代碼來自于完全開放的社區，每個人都可以看到并使用。但對于要求穩定性、安全性、快速響應的企業用戶而言，這種免費的代碼并不夠好。有了源代碼，如何與自己系統相結合、增強功能、調試故障、對接應用？這是企業用戶的需求。

這時候，紅帽公司上門表示：我可以負責解決所有這些問題，并提供持續的支持。客戶預定一年或者幾年的服務，紅帽則負責結合企業的需求，將免費的源代碼加工為具體產品應用，并提供從開發到質量測試，直至交付和后期維護服務。

為了保持技術的先進性，開源社區每6個月就會進行一次版本更新，這對絕大多數用戶而言都太過專業。大量的人力財力投入要求及常換常新的技術壁壘，使得企業往往選擇與紅帽這樣的公司合作，《財富》500強公司中，有90%以上都依賴紅帽公司的企業開源解決方案。

這一現狀，印證了德意志銀行對2016年的預測：“開源模式在幾乎每一個主要的基礎設施和數據管理軟件市場中，都成為強大的競爭者。”

事實上，成立20多年以來，紅帽一直維持15%左右的增速，2016年實現20億美元的營收。紅帽大中華區總裁張先民向《財經天下》周刊透露：在未來5年內，公司年收入預期達到50億美元，其中，中國將成為主攻市場。目前，中國是亞太區僅次于日本的第二大國，預計3年內會超過日本。

選擇開源服務的企業遍布各行業，包括電信、政府公共事業、金融、醫療、油氣行業等。在中國，電信、金融行業、政府和能源單位四分天下，為紅帽各貢獻四分之一的收入，中興、華為、建行、中行、招行等都是其主要客戶。

區別于其他任何市場，在中國，有上百家初創公司在做與紅帽相似的事情。“對紅帽而言，這是好壞參半的。”張先民告訴《財經天下》周刊，壞處是市場價被拉低，但好處在于，公司多就會把市場炒熱――現階段，好處的影響大過壞處。目前，相關項目規模正從此前的數萬美元上漲至幾十萬美元，而紅帽從20億到50億美元的年收入增長，靠的正是這樣的市場機會。

張先民強調，經過兩三年的競爭后，中國的開源服務市場會發生改變。用戶對開源服務的認知更深，需求也更迫切，不會再只糾結于廠商可以提供多少功能，價格多低，而是會更在意萬一出了問題誰來支持。

“他會考慮這個廠商是不是在這個領域有多年積累，有問題的時候，是否有24小時電話支持，有分布全球的服務來保障。”張先民說，企業甚至會擔心，如果選擇不當，也許還沒過服務期限，連那家初創公司都找不到了。

第4篇：區塊鏈技術的認知范文

關鍵詞：數字貨幣；支付功能；差異對比；發展空間

中圖分類號：F49 文獻標識碼：A 文章編號：1003-9031（2016）03-0079-05 DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2016.03.17

一、數字貨幣的概念特征及支付基礎

（一）數字貨幣的概念

1.理論內涵。目前，理論界對數字貨幣尚未形成專門的學術定義，但對數字貨幣基本形成三種認識：一是數字貨幣等同于電子貨幣；二是數字貨幣是電子貨幣的一種；三是數字貨幣是一種獨立的支付工具[1]。不同的認識源于兩方面原因：一是數字貨幣是新興事物，且主要是依托于信息網絡技術的發展而逐步形成的，專業性和獨特性使得其被蒙上了一道神秘的“面紗”；二是數字貨幣早期的理念創立者提供的僅僅是一種全新的思考方式，而技術的長期價值讓數字貨幣展現于世人面前，顯現出其蘊藏的巨大能量。

2.實踐概念。從最早的Bit Gold、B-money等數字貨幣實驗，到將數字貨幣概念首次大規模引入公眾視野的比特幣，顯現出數字貨幣發展的速度之快。基于此，數字貨幣可以定義為依靠密碼技術來創建、發行和實現流通的電子貨幣，它是電子貨幣形式的替代貨幣。目前，流行于世界各國的數字貨幣有上百種，如比特幣、萊特幣、無限幣、夸克幣、澤塔幣、元寶幣等。

（二）數字貨幣的主要特征

1.去中心化。與傳統貨幣不同，數字貨幣的去中心化特征十分突出。一是數字貨幣運行、發行不依賴于中央銀行、政府、企業等機構組織的支持或信用擔保，而是依賴信息技術、密碼算法、網絡協議等來實現，理論上確保了任何個人、機構、政府等都不可能操控數字貨幣總量或制造人為通貨膨脹。以比特幣為例，它的貨幣總量按照預定設計的速率逐年增加，并最終在2140年達到2100萬個的上限。二是數字貨幣沒有一個集中的發行方，而是通過網絡節點的計算產生，理論上任何人在任何時間、地點都可以參與制造數字貨幣，如比特幣每10分鐘向網絡中釋放50個（后調整為25個），并逐步減半。

2.匿名性強。不同于以法定貨幣為基礎的電子交易時身份的驗證，數字貨幣具有較強的匿名性特征[2]。一是數字貨幣交易可以在購買初期就實現匿名，用戶僅需提供資金或通過信用卡就可以購買數字貨幣，交易過程中較少涉及到用戶的身份信息。二是數字貨幣的匿名性還在于其有不同于傳統電子交易的替代支付方式，使得整個交易過程中外人無法辨認用戶身份信息。如在Ukash支付平臺，用戶申請時不需擁有銀行卡或賬戶，也不需要注冊和提供任何個人信息，即可將現金兌換成19位編碼的代金券，在所有支持Ukash支付系統的國際網站上均可以使用，較好地實現了數字貨幣交易過程的匿名性。

3.支付便捷。數字貨幣不受時間和空間的限制，能夠快捷方便且低成本的實現境內外資金的快速轉移，整個支付過程更加便捷有效。以貨幣跨境轉匯為例，傳統貨幣轉匯境外需要通過銀行機構進行較為復雜的手續，如金融電信協會的業務識別碼、特定收款地的國際銀行賬戶號碼等，同時，完成整個資金轉移過程耗時較長，一般為1-8個工作日，并且需要支付較高的手續費；而數字貨幣則能實現境外轉匯的低成本便捷化服務，如通過Paypal辦理境外轉匯業務時，可以在接受支付命令后即時將轉匯金額記入到收款人的Paypal賬戶，實現業務交易的即時性。

（三）數字貨幣的支付基礎

數字貨幣依托信息技術構建了分布式價值傳導網絡，形成新型的支付網絡――分布式支付系統（見圖1）。整個分布式支付系統中存在數量不定的支付節點，用于交易、支付等信息的存儲維護，并形成公開、透明、無法偽造“區塊鏈”，促使支付交易不依賴第三方中介機構順利實施[3]。

1.技術層面。數字貨幣是依托于區塊鏈技術完成點對點的價值傳輸，并以區塊的形式記錄全網數據庫的所有交易行為，確保不會發生重復支付和虛假支付的情況。一是數字貨幣區塊鏈是以巨大的運算力和維護成本為代價，在互聯網上構建一個可靠的數據源，沒有中心化的概念，能夠被各個行業所應用；二是分布式支付網絡體系中，單一支付節點完成交易有效性的初步確認，再經由互聯網傳播獲取認可后，最終確定交易的有效性。這其中，由于數字貨幣的固有屬性和信息技術特征，能夠保障交易雙方的隱蔽性，且可以避免重復支付和虛假支付的情況。

2.應用層面。數字貨幣以算法來模擬貨幣，突破法幣增發的風險和區域局限，且能夠有效解決跨境支付的便捷性，實現交易的無摩擦支付。一是數字貨幣通過互聯網避免了來自傳統銀行系統與國家邊界的資金轉移障礙。一方面，傳統跨境支付需要經過多個機構，且交易數據會被記錄下來，而數字貨幣則只需通過網絡進行交易確認即可，不經過任何第三方機構，也不會形成任何資金跨境交易記錄；另一方面，法幣的使用面臨現金額度、地理區域等的限制，而數字貨幣則突破了這些障礙，能夠在全球范圍內實現無障礙轉移流通。二是數字貨幣實現了無摩擦支付，提升了資金跨境支付與轉移效率的同時，降低了資金跨境支付與轉移的成本。這一點，由數字貨幣支付便捷的屬性特征就可以很好的說明，跨國貿易、跨境支付為數字貨幣支付提供了應用場景和發展空間。

二、數字貨幣在支付領域的發展狀況

數字貨幣的出現最早可以追溯到Bit Gold、B-money等，伴隨時間的推移，尤其是比特幣引起全球的廣泛關注，數字貨幣發展更加迅速。基于數字貨幣交易屬性來看，數字貨幣在支付領域發展呈現出新狀況。

（一）支付應用更加廣泛

近年來，數字貨幣在全球及我國越來越受到關注，支付應用更加廣泛。一是從使用者來看，企業支持數字貨幣支付應用的有所增加，以比特幣為例，2014年，微軟（Microsoft）、戴爾（Dell）、維基百科、旅行服務網站Expedia、假日酒店、英國電商Cex、美國在線電商Tiger Direct、法國連鎖零售商Monoprix等數以萬計商家開始嘗試采用比特幣支付。二是從供給方來看，國內參與數字貨幣支付事業的創業者增加，據不完全統計，國內支付平臺大約有10家（見表1），其中，以GemPay、YardPay發展最為迅速，二者數字貨幣（比特幣）的支付量提升也較為明顯。

（二）平臺功能日益完善

伴隨數字貨幣的不斷發展，其支付平臺的功能也在不斷的完善，促使商家、客戶更加容易的接受和使用數字貨幣進行支付。一是多個數字貨幣平臺的業務推廣和應用，豐富了數字貨幣支付平臺的功能。如Coinbase可以提供錢包支付、交易匯兌、安全存儲等業務；Blockchain.info是全球最大的比特幣錢包和區塊信息查詢網站；比特幣ATM機的推出使用等。二是輔助的推陳出新，提升了商家、客戶對數字貨幣支付的認可度和使用度。如數字貨幣支付平臺GoCoin推出電子郵件和短信賬單功能，商家可以通過GoCoin平臺的電子郵件和短信賬單功能創建發票進行支付，與此同時，短信賬單可以為客戶提供實時查看他們賬單信息的鏈接，便利客戶對信息的掌握和了解。

（三）平臺融資數量增加

數字貨幣的廣泛關注度以及業務拓展的空間性，為數字貨幣支付平臺贏得了資本的青睞，這一點在國外發展較為成熟的數字貨幣支付平臺融資上尤為明顯。根據《2014年國內數字貨幣行業發展報告》的統計顯示，2014年比特幣錢包和支付的融資額占到數字行業全部融資額的40%左右。其中，比特幣OnChain的錢包服務商Blockchain.info獲得融資3050萬美元；比特幣支付處理商BitPay獲得融資3000萬美元；比特幣支付處理商獲得融資1450萬美元；多重簽名BitGo獲得融資1200萬美元。

（四）監管爭議依然不斷

有鑒于數字貨幣的各類風險以及監管的缺失，各國對數字貨幣的監管態度、策略存在較大的爭議。具體包括四類：一是全面禁止型。以泰國、俄羅斯、臺灣等為代表的國家和地區，明確表示了對數字貨幣（比特幣）的抵制和封殺，不承認數字貨幣且不得在境內進行支付等一切行為[4]。二是積極支持型。以巴西、韓國、肯尼亞等為代表的國家和地區，對數字貨幣（比特幣）的發展采取“友好”政策，積極支持其發展。三是審慎觀望型。由于缺乏對比特幣行業的規范和監管規則，部分國家對比特幣發展采取審慎觀望的態度，如日本、印度等。四是適度監管型。部分國家和地區對比特幣監管進行積極探索，采取適當監管策略。如歐盟、德國、法國著重對數字貨幣（比特幣）的風險關注，給予適當的風險警告和提示；澳大利亞、新加坡、西班牙則利用現有的稅法、電子支付法等對數字貨幣（比特幣）的發展進行約束管理；美國則是主張推動立法監管的，加利福尼亞、紐約先后出臺AB-129法案、“BitLicense”法案對數字貨幣（比特幣）進行立法的監管。

三、數字貨幣支付與各類支付的比較

（一）數字貨幣支付與傳統支付的差異

數字貨幣以分布式支付系統為基礎，試圖構建一個完全開放的支付體系，與傳統支付的差異性較為明顯（見表2）。

1.支付系統。數字貨幣支付是基于一個完全開放的系統平臺運作，能夠在全球范圍進行支付，不受時間、區域的限制；傳統支付是在較為封閉的系統中運行，支付行為多以境內為主，且易受時間和空間的限制，不提供全天候、跨境的一些支付服務。

2.交易媒介。從流轉媒介來看，數字貨幣支付是利用信息技術以數字化的方式進行款項支付，而傳統支付是通過現金、票據、銀行卡等物理實體流轉來完成款項支付；從支付媒介來看，數字貨幣支付以最先進的網絡為基礎，而傳統支付則是傳統的通信媒介。

3.支付效率。數字貨幣支付流程較為簡單，用戶只需要一臺連接網絡的PC機，就能夠方便、快捷、高效的完成支付行為；而傳統的支付受限時間、空間以及操作流程等多重限制，難以實時完成資金支付流轉，尤其是應對跨境交易和支付的時候。以比特幣跨境支付為例，它可以實現實時到賬，而使用Visa、Master等支付工具則需要1-3天甚至更長的時間才能到賬，同時，在提現時間上比特幣也有優越性，能夠從5-7天縮短到2-3天。

4.支付成本。數字貨幣支付的流程簡單化、操作便捷化以及支付的實時性、跨區域等特征，使得數字貨幣的運作成本、交易成本等都比較低，因此，整個支付成本也會相應大幅的降低。對應地，傳統支付由于依賴傳統銀行及支付網絡，需要繳納由銀行及其他支付網絡收取的跨境費，支付成本相對較高。仍以比特幣跨境支付來看，發送比特幣只需要支付0.001個比特幣（折合人民幣僅需幾毛錢，且與支付額度大小無關），而使用Visa、Master等則需要支付總金額5～8%的高額手續費。

（二）數字貨幣支付與網絡支付的差異

網絡支付尤其是第三方支付的興起與發展，是現代支付體系的一個重要補充，其在支付體系、交易媒介、支付效率等方面有著傳統支付不可比擬的優越性，某些屬性特征與數字貨幣支付較為相似。對比來看，數字貨幣支付與網絡支付最大的差異集中在兩個方面：支付成本與跨境支付。

1.支付成本。數字貨幣通過互聯網繞開某些來自傳統銀行體系與國家邊界的資金流動障礙，尤其是在進行跨境貿易的時候，資金劃撥與支付僅承擔少量的費用，潛在地為商家與客戶節省手續費。反觀網絡支付，盡管相較傳統支付已經節約了很大的支付成本，但費用的節省相對有限（見表3）。

2.跨境支付。2013年國家外匯管理局下發《支付機構跨境電子商務外匯支付業務試點指導意見》（簡稱“指導意見”）后，第三方支付機構跨境支付開始試點，允許參加試點的支付機構集中為電子商務客戶辦理跨境收匯和結售匯業務，一定程度上推動了跨境業務支付，但《指導意見》同時對跨境業務范圍、交易金額等做出了規定和限制。但數字貨幣支付則不受時間、區域、金額的限制，能夠實時完成跨國貿易和跨境支付，顯示出其在跨境支付的優越性。

四、對數字貨幣支付功能發展的幾點思考

數字貨幣的出現推動了支付體系的創新發展，在國際貿易、跨境支付等方面尤其有優勢，能夠通過互聯網快速實現全球范圍內價值的交換，未來擁有較大的發展空間。但推動數字貨幣及其支付功能發展需要強有力條件支撐，我們認為需要從如下幾個方面進行思考和探討。

（一）數字貨幣的穩定性：如何保持

數字貨幣匯率不穩定、幣值波動大，是數字貨幣支付功能規模化實現的最大障礙。幣值的不穩定既會影響消費者持有數字貨幣的信心也容易造成交易中的某方出現“隱性”損失，而這些都會最終影響數字貨幣支付功能的實現及推廣。

從支付功能實現的角度來看，保持數字貨幣幣值穩定可以循著三個思路：一是短期內可以考慮“幣值鎖定”模式，即在交易過程中以與交易額（數字貨幣）等值的法幣來對幣值進行鎖定，以此來維護交易過程中因數字貨幣幣值波動給賣家造成的經濟損失（見圖2）。二是中期內構建數字貨幣消費“生態圈”，奠定數字貨幣支付的基礎。數字貨幣支付是服務于數字消費的，沒有消費的支付是虛假的、無基礎的，由此，打造如同“淘寶+支付寶”運作模式的“跨境電商+數字貨幣”模式，將數字貨幣支付應用到真實支付場景，形成“貨幣―支付―消費”的生態圈。三是長期來看需要探索對數字貨幣的立法監管，從規范金融市場發展、防范系統性風險以及金融犯罪等方面對數字貨幣進行監管，維護數字貨幣的相對穩定性，保障數字貨幣作為一種支付手段有效運行。

注：N表示買家交易確認時數字貨幣，M表示賣家收款時數字貨幣，X表示兩種情況下的等值法幣數量。

（二）數字貨幣成本優勢：如何延續

前文分析顯示，數字貨幣支付的突出優勢之一在于支付成本較低，但伴隨監管的強化、經營的推進以及外界的競爭，數字貨幣的成本優勢能否延續值得關注。一是監管的強化會增加數字貨幣的經營成本，這部分成本將會被分攤到用戶身上；二是數字貨幣與傳統支付的成本累積過程與階段不同，未來可能會面臨網絡管理成本和經營成本的增加，增長的成本也將會分攤到商家或者用戶身上；三是傳統支付面臨競爭壓力，也可能會降低收費或者吸收數字貨幣的技術，數字貨幣成本優勢會被縮小。

不可否認，成本優勢為數字貨幣的推廣使用帶來契機，中短期來看這一優勢還是會顯現，但長期來看，成本優勢將不再是數字貨幣的“專美”，因此，從發展持續性來看，數字貨幣未來發展不能“偏安一隅”，除了拓展和發揮信息技術帶來的成本、效率、時空等優勢以外，還需要構建更加匹配數字貨幣發展的戰略理念，與支付系統中的同行“合作競爭”，應對來自銀行、支付平臺的競爭。

（三）數字貨幣支付應用：如何推廣

數字貨幣支付應用依賴于用戶群，用戶數量的多少決定數字貨幣支付能否持續發展。據統計，目前全球最大的兩家比特幣錢包公司Blockchain.info、Coinbase擁有用戶約600萬，而這得益于國外對比特幣的合規建設和立法監管。比較來看，國內比特幣支付生態環境相對匱乏，用戶群體和數量相對有限，一方面，比特幣還是一個小眾概念，一般人尚難以理解，接受度也不高；另一方面，受幣值波動、政策不明確等影響，公眾對比特幣的認知上還存在一定的誤區。

有鑒于此，推廣數字貨幣及其支付應用將成為數字貨幣相關平臺（公司）一個重要的工作內容。一是相關平臺（公司）需要投入一定的人力、物力對數字貨幣進行宣講、介紹，讓普通大眾對數字貨幣有更多的了解和認識，提升對數字貨幣的接受度。二是挖掘數字貨幣在現實生活中的應用場景，重點關注支付應用環境，探索推進數字貨幣應用場景發展。

（四）數字貨幣風險防控：如何監管

數字貨幣潛在的風險伴隨其應用逐步顯現出來，如幣值波動風險、技術平臺風險、洗錢犯罪風險等。風險的暴露既不利于數字貨幣發展，又對社會金融秩序造成影響。首先，風險的產生使得部分國家對數字貨幣采取“堵截”或“全面禁止”的監管策略，不利于數字貨幣的推廣應用。其次，風險不確定性使得社會大眾對于數字貨幣的應用態度較為謹慎，持有或利用數字貨幣進行交易、支付等行為也會減少。最后，數字貨幣的潛在風險還容易引發社會金融秩序的不穩定，如利用數字貨幣洗錢犯罪、數字貨幣幣值的暴漲暴跌等。

基于風險防控及發展視角來看，有效的監管對數字貨幣發展應用十分必要。一是借鑒國際上有效監管實踐經驗，如美國加利福尼亞的“AB-129”法案、紐約的“BitLicense”法案，以及新加坡、澳大利亞的稅收政策等，結合國內數字貨幣發展實際情況，適時完善我國數字貨幣立法監管路徑和體系。二是監管體系構建方面，可以考慮將數字貨幣納入相對成熟的金融監管體系當中，如將數字資產交易平臺納入到互聯網資產交易平臺管理辦法。

參考文獻：

[1]樊云慧，栗耀鑫.以比特幣為例探討數字貨幣的法律監管[J].法律適用，2014（7）：48-52.

[2]蒲成毅.數字現金對貨幣供應與貨幣流通速度的影響[J].金融研究，2002（5）：81-89.

第5篇：區塊鏈技術的認知范文

文章分析了社會對互聯網金融人才的能力需求，指出了構建互聯網金融專業課程體系的基本思路。文章詳述了高職院校應從專業基礎課程、專業核心課程、專業實踐課程和專業能力拓展課程四方面來構建互聯網金融專業課程體系，進而提出了促進互聯網金融專業課程體系有效實施的路徑，如建立由學校、行業、企業組成，專兼結合的復合型教學團隊；夯實基于“雙導師制”的校企合作訂單人才培養模式；改革教學方法、手段和教學組織形式等，以培養符合社會需求的復合型專業人才。

［關鍵詞］

互聯網金融；高職；課程體系；實踐教學

［課題項目］

本文系2016年度浙江省教育廳一般科研項目“高職互聯網金融專業課程體系的構建與實踐”（項目編號：Y201636161）和2015年度浙江省高等教育課堂教學改革項目“基于翻轉課堂的項目驅動式課堂教學模式研究——以‘互聯網金融產品推廣’課程為例”（項目編號：kg2015747）的階段性研究成果。

互聯網金融主要利用互聯網、信息通信等技術實現資金融通、支付、投資，并提供中介服務。隨著社會經濟和信息技術的發展，互聯網金融已融入人們日常生活的方方面面。互聯網金融行業的迅猛發展，導致專業人才的大量短缺。中國經濟社會理事會和中關村互聯網金融研究院聯合課題組2016年的《中國互聯網金融人才體系建設研究報告》指出，在未來5～10年內，中國互聯網金融行業人才缺口將達百萬人以上。互聯網金融行業的快速發展對從業者的能力和素質提出了更高的要求，傳統的金融人才已難以滿足互聯網金融行業對復合型人才的需要。

一、互聯網金融人才能力需求分析

互聯網金融具備金融和互聯網兩種屬性，這就決定了互聯網金融從業人員必須具備互聯網思維，既要具備較強的風險意識，對業務操作風險、市場風險、技術風險、流動性風險等常見風險有較強的防控能力；又要掌握必要的信息技術、數據分析、云計算、網絡安全等技術知識。因此，互聯網金融從業人員不僅要具備扎實的專業基礎知識和技能，也要具有較強的學習能力和創新思維方式，以適應瞬息萬變的互聯網技術與金融創新。

二、構建互聯網金融專業課程體系的基本思路

構建互聯網金融專業課程體系可以更好地規范人才的培養過程，提高人才培養質量。高職院校應按照崗位能力要求的相關性來設置課程，促使課程結構與崗位能力相匹配，以提高學生的職業能力，為社會培養高素質的互聯網金融人才。

1.夯實基礎，強調能力。高職院校應設置專業基礎課程，使學生全面掌握現代金融業務的基本原理、方法等基礎理論知識，提高學生互聯網金融信息技術的應用能力，并在加強信息技術與金融產品交叉結合的基礎上，注重加強學生的基礎能力培養，提高其分析、解決實際問題的能力。

2.強化實踐，突出特色。應用型人才的培養離不開實踐教學環節，在構建課程體系的過程中，職業院校應提高實踐教學在整個課程體系中的比重，以提高學生的實踐能力，培養滿足企業需求的互聯網金融人才。

三、互聯網金融專業課程體系設計

互聯網金融是一個新興行業，教育部2015年才將互聯網金融專業新增在高職高專目錄中，目前，我國高職院校尚未形成完善的互聯網金融專業人才培養體系。高職院校只有及時關注行業需求，構建科學的課程體系，才能為社會培養符合企業需求的復合型專業人才。

1.互聯網金融專業課程體系設置。高職院校應將互聯網金融專業課程體系分為四類：專業基礎課程、專業核心課程、專業實踐課程和專業能力拓展課程。第一，專業基礎課程主要包括現代金融基礎、經濟學基礎、會計基礎、高等數學、商務禮儀、互聯網金融概論、金融市場調研、經濟、金融法規與案例等課程。通過專業基礎課程的系統學習，可以加強學生對互聯網金融知識的理解和應用，從而提高其互聯網思維和邏輯推理能力。第二，專業核心課程主要包括金融數據分析、網貸與眾籌、互聯網金融支付、移動應用開發、互聯網金融營銷、互聯網金融風險控制、征信知識與實務、互聯網金融風險監管及法規等課程。這類課程設置的學分相對較高，通過系統學習可使學生掌握互聯網金融的專業知識，著重培養學生在互聯網金融營銷、金融數據分析、系統運營、移動開發、征信和風險管理等方面的業務能力。第三，專業實踐課程分為實驗課和實踐課程。專業實踐課程應獨立設置，如互聯網金融業務體驗、互聯網金融市場調研、IT綜合技能實踐、畢業設計等課程。專業實踐課程可采取“工作室”或“小組制”進行，教師通過分組的形式，安排學生到互聯網金融行業進行實地調研與業務體驗，從而調動學生在學習過程中的主觀能動性。實踐課程有助于學生將所學知識由理性認知轉向感性認知，教師將實踐活動引入課程教學，可以激發學生學習的主動性，從而提高其實踐能力。第四，專業能力拓展課程也叫專業方向課程。職業院校應設計模塊化的能力拓展方向，如移動應用開發、互聯網金融營銷、互聯網金融系統運營等方向。互聯網金融涉及多學科的知識，行業迫切需要復合型的專業人才。學生可選擇適合自己的發展方向進行專業能力拓展，以有效提高學生的實踐能力和創新能力。

2.互聯網金融專業核心課程體系的特點。第一，注重學科之間的滲透融合，培養復合型互聯網金融人才。高職院校互聯網金融專業的課程設置，應與信息技術和互聯網金融相結合，突破傳統教學模式的束縛，通過合理分析、科學規劃，高度重視各學科之間的融合和滲透。在整個課程體系中，專業基礎、專業核心、專業實踐等模塊之間既相對對立，又相互補充。只有學科之間、行業之間互相滲透融合，才能共同促進互聯網金融人才的培養。第二，體現技術性和信息化特色，突出金融科技的應用性。在互聯網時代，以大數據和區塊鏈為代表的新金融技術得到了快速發展，降低了金融創新的成本和難度，擴展了金融創新的想象空間和覆蓋領域。互聯網金融主要提供新渠道，將傳統的各類金融互聯網化，沒有從根本上變革金融業的生產方式；金融科技則通過技術的創新實現金融業務的創新，打造新的生產方式。因此，在課程體系中設置技術性、信息化的課程，可以充分發揮金融科技的應用性，促進科技與金融從分立走向協同共贏。第三，以崗位能力為導向，培養學生解決實際問題的能力。加強課程實踐教學對于應用型人才培養具有重要的意義，也是提高學生專業技能和創新精神的重要途徑。高職院校應在互聯網金融專業中獨立設置實踐課程，如互聯網金融業務體驗和IT技能綜合實踐課程等。互聯網金融業務體驗應安排在學生進入訂單班之前，由訂單企業進行對接，為期1～2周。學生在行業師傅的帶領下參與企業的真實項目，提前體驗未來的工作，獲得感性認識，從而指導未來的工作選擇。IT技能綜合實踐主要以“工作室”和導師制的形式進行，學生進入“工作室”后，應在導師的指導下進行專業技能實踐，參與技能考核，從而有效提升其解決問題的能力。

3.互聯網金融專業課程體系有效實施的路徑。第一，建立由學校、行業、企業組成，專兼結合的復合型教學團隊。師資隊伍是決定教學質量的關鍵因素,高職院校應積極引入名師（高校名師）補充師資力量，引入名家（企業骨干）充實專業實踐力量，引入名生（知名高校高材生）完善師資專業方向。具體專業課程的設置應由學校和行業共同制定，課程教學工作由行業專家和教師共同完成，其中，50%以上的訂單班課程教學由訂單企業一線專家承擔。第二，夯實基于“雙導師制”的校企合作訂單人才培養模式。高職院校應積極探索現代學徒制和混合所有制形式下的互聯網金融人才培養。第一，加強校企合作，以訂單式人才培養模式探索互聯網金融人才培養機制；第二，每月常態化走訪行業企業，及時了解企業的人才培養需求；第三，持續吸引更多行業、企業的兼職教師走進課堂為學生授課，并大量引入企業最新技術和案例充實課程教學內容；第四，深入探索“雙導師制”人才培養模式，在大二階段按照專業方向推行“校內導師+行業導師”的學生專業、職業發展指導機制；第五，在優化訂單人才培養質量的基礎上，與更多的互聯網金融企業開展訂單式人才培養模式，以保障學生的優質就業、對口就業。第三，改革教學方法、手段和教學組織形式。第一，教師應根據課程具體情況靈活使用教學方法，如合作式學習、項目教學法、案例教學法、任務驅動教學法、講授教學法、分組討論法、情境教學法、角度扮演法等，以提高學生的實踐能力。第二，教師應充分利用立體化教學資源進行課堂授課，如課程網站、案例、項目實例、視頻教程、微課、閱讀材料等，以激發學生學習的積極性。第三，教師可通過“工作室”或“小組制”等多種途徑，采取生產性實訓、任務驅動、項目教學等形式，指導學生完成移動互聯網金融產品應用開發、金融產品營銷方案設計、推廣方案設計、客服流程設計、網站開發等任務，為學生提供豐富的實踐機會。

四、結語

在構建科學的互聯網金融專業課程體系過程中，高職院校對接了互聯網金融企業對人才職業崗位的能力需求，明確了學校培養互聯網金融人才的目標和定位，也促進了校企間的合作與交流。高職院校通過訂單式人才培養模式與企業進行深度合作，這不僅可以培養企業滿意的互聯網金融專業人才，也為學生提供了對口就業的機會，從而促使互聯網金融專業走上良性發展的軌道。

作者：熊建宇 單位：浙江金融職業學院

［參考文獻］

第6篇：區塊鏈技術的認知范文

“這是人工智能的黃金時代，其最好的應用領域之一是金融，因為金融是唯一純數字和錢的領域。”創新工場創始人兼CEO李開復認為，人工智能在中國爆發的第一個且最大的領域一定是金融。

去年以來，他不止一次提及，未來的投資機會將集中在人工智能領域，而金融業可能會最先被人工智能化。對于人工智能的看好，讓李開復所帶領的創新工場投資了不少這個領域的創新公司，智融集團就是其中之一。

在今年2月的一次關于人工智能話題的公開演講中，李開復就將智融作為人工智能在金融方面嘗試的案例。這家公司將人工智能應用到小額、短期借貸的領域，它并不負責用戶的放款，而是與傳統金融機構合作，由后者提供貸款，智融扮演的角色是通過人工智能的方法對目標客戶進行信用評估。

在智融集團CEO焦可看來，對于小額分散、高頻、標準化程度較高的金融業務，人工智能有著天然優勢。首先，機器可以處理海量數據，能大大提高服務效率；其次，機器學習速度極快，以人工智能為核心的模型可以實現高頻次的優化迭代；再次，機器在反欺詐方面優勢明顯，大大提高了系統的安全性。

弱特征的強表現

焦可曾就職于創立初期的百度，主管搜索類產品的市場與運營工作，后相繼就職于趕集網、馬可波羅等互聯網公司。2013年，看到機會的焦可創立貸小秘，主打結構化的貸款數據庫及智能化推薦引擎。

統計數據顯示，美國家庭87%的平均負債率，而這個數字在中國只有40%。另外，中國有85%的人群無法享受目前傳統金融機構提供的金融服務。

創立貸小秘的初衷是，貸款用戶與銀行之間存在著巨大的信息不對稱，想通過搜索與推薦引擎機制，把銀行產品和用戶結構化，以提高雙方的信息匹配程度。但是，在業務開展將近一年半后，焦可發現產品表現并未達到預期，在將借款用戶推薦給傳統金融機構的過程中轉化率極低，各機構產品并沒有明顯的差異化，導致信貸服務同質化。

貸小秘觸礁讓焦可著實思考了很多，他發現自己對于市場的認知存在偏差：“業務無法繼續的原因在于國內傳統金融機構無法給這些用戶提供相應的金融服務，本質上說是供需不對稱，而不是我們原來想的信息不對稱。”

在想清楚癥結根源之后，焦可選擇放棄繼續貸小秘，進行業務轉型。2015年7月用錢寶（現為智融集團旗下產品線）上線，將人工智能的風控解決方案應用于金融領域，為用戶提供小額短期借款的智融應勢而生。在用錢寶上，用戶可以借貸的金額最低500元，最高5000元，而借款期限最低7天，最高30天。

傳統金融機構是以人的經驗作為風控判斷，或者依靠某一項核心技術實現身份認證。而當一套風控流程特別依賴某一項技術或某一個經驗的時候，很容易引起特定情況的攻擊和欺詐。鎖定人工智能是因為焦可和團隊相信，解決市場供需不對稱的根本方法，在于具有技術變革意義的新金融技術。

在焦可看來，國內金融機構之所以會出現供需不對稱，很大程度跟銀行的風控邏輯有關。傳統上，銀行風控主要是依據一些強特征數據，比如不動產證明、工資流水、社保證明等。那些剛步入職場的月光族、工作地點不固定的藍領工人、服務人員和剛畢業的大學生等人群，在風控數據上的表現不具備這些強特征變量。

與銀行不同的是，在貸前風控環節，智融的人工智能風控引擎注重的則是弱特征。焦可認為，弱特征和強特征的區別就在于，強特征是非0即1的；而單獨的某一項弱特征，對于用戶的信用評估和逾期率，沒有絕對性的指導意義，需要很多弱特征在一起，才能對用戶進行準確的評估。

傳統金融機構人為處理貸款申請時經常依賴貸款“老司機”的經驗，所看到的數據只是水面上的冰山一角，水下的冰山主體存在著大量的弱特征數據。焦可覺得，雖然無法憑借幾條弱特征數據來做出借貸的決定，但當這些數據積累到上百項弱特征時，便能以此為風控依據做借貸決策。

在梳理特征的過程中，焦可和他的團隊嘗試過很多變量，不相關的很多很多。“星座跟逾期有沒有關系，其實是沒關的，這個其實就是我們很重要的一個工作，首先找到這些人有什么特征。”焦可介紹，很多弱特征完全不在傳統風控人的經驗里，甚至有很多是人不能洞察而機器可以發現的。比如，一個人的手機電量也能成為參考標準，申請貸款時電池電量低的人要比電量高的人逾期率更高；再有，有的人通話行為體現出非常強的單向性，經常單向播出很多電話，卻很少接到來電，這樣的用戶逾期率比有來有往通話模式的用戶要略高。“這是老司機辦不到的，即使他能夠想到這一點他也很難做定性定量的判斷。”焦可說，目前智融已成功挖掘1200多個維度的有效弱特征數據。

基于人工智能的分析技術，智融的目標用戶鎖定在以剛剛步入社會、消費沒有計劃性、經濟收入不高的年輕人。同時，在發展方向上明確 “不做理財、不做學生群體、不做地推、不做展期”的幾個原則，把業務中心放在利用人工智能技術，從海量數據中挖掘出有效的弱特征。

數據反哺模型

一般情況下，貸款平臺公布數據都會著重放款額度，但焦可認為，能體現金融科技技術能力的參考指標不是貸款交易的金額，而在于交易的筆數。“貸款筆數一方面體現出一個企業服務和影響到的人數，另一方面，通過大量樣本的產生和挖掘，實現人工智能風控的進一步完善。”焦可說。

智融集團CTO齊鵬也透露，用錢寶在服務大量用戶的同時為風控模型帶回了大量的數據樣本，可以不斷進行模型的迭代和練，其精度將越來越高，從而提高通過率、降低壞賬率，實現馬太效應正循環。

具體來說，智融現在的月交易筆數120萬筆，意味著在貸款陸續到期后，其I.C.E.人工智能風控引擎將收獲120萬個數據樣本。這些具備完整生命周期的樣本，可以反哺到系統中，持續不斷的訓練及優化模型。“舉例來說，我們現在每天通過的交易筆數在5萬～6萬人，每個人有1200多個特征點，也就是說每天的風控需要處理的特征量是6000萬～7000萬個。這已經遠遠超出人的計算范圍，而這正是機器擅長的。”焦可說，“我們現在的大數據計算架構很出色，可以存儲海量數據，運算速度也很快，一個用戶提交以后整個的機器決策只需要8秒鐘。”

經過不斷磨合迭代，智融自主研發了以人工智能技術為核心的“I.C.E.風控引擎”――Identify（識別）、Calculate（計算）、Evaluate（評估）的縮寫，分別對應了“柯南特征工程”、“Anubis大數據計算框架”、“D-AI機器學習模型”三大組成部分。基于此，智融平臺的通過率是同行業兩倍，同時逾期率僅為行業平均水平的60%。

選擇人工智能進行分控也決定了智融在人員的配置上的差異化。比如，智融沒有CRO，只有CTO，高管團隊具備百度、民生銀行等技術與金融的背景。另外，來自于頂級互聯網公司的核心研發工程師占比超過70%，他們占據了知春路上一座辦公樓的大半層辦公室。目前，智融還在不斷豐富智融的數據科學家團隊，不斷加強統計分析、數據挖掘、文本挖掘、機器學習、能力表達及大數據處理方面的優勢。

除了創新工場，智融的技術也獲得了更多資本的青睞。今年3月28日， 智融獲得4.66億元人民幣的C輪融資，由金磚資本、中金甲子領投，國科嘉和、源碼資本、創新工場、光信資本等機構跟投。

“智融集團是一個讓我們非常自豪的投資，他們有很棒的技術團隊，以技術為核心把握住了非常好的風口和先機。”李開復在融資當天的活動上說。

中金甲子董事長梁國忠認為，相比于依托互聯網和移動互聯網技術的金融科技1.0階段，金融科技2.0階段表現出極強的“技術驅動”的特征，在它的背后是人工智能、大數據分析和區塊鏈等關鍵技術的賦能。“金融科技2.0將是金融與科技的化學反應，有著極大的想象空間。”

第7篇：區塊鏈技術的認知范文

摘要：個人助理的涌現和成長，依賴于智能經濟生態，個人助理與智能經濟兩者互為因果，相輔相成。智能經濟是泛在的、融合的新經濟形態，是智能技術發展應用的結果，是科技、經濟與社會深度融合的產物，具有技術驅動的鮮明特征。智能經濟時代，增強人類智力的技術比增強人類體力的技術變得更加重要，作為人類智能的個人助理日益成為智能經濟體系中的關鍵物種。個人助理的發展體現著智能經濟的時代特征和趨勢，有助于提升消費者的信息能力，進而影響市場供需關系，催生經濟增長的新動能，構筑起人機共生的新經濟生態。

關鍵詞：智能經濟；人工智能；個人助理；信息能力；隱性需求；經濟增長

作者：茍尤釗1，呂琳媛2(1．杭州師范大學阿里巴巴商學院，杭州311121；2.電子科技大學基礎與前沿研究院，成都610054)

從1956年人工智能誕生到AlphaGo擊敗圍棋世界冠軍，人工智能發展進入快車道，推動著人類社會進入智能時代，智能科技成為引領經濟增長的新動力，催生了以數據為新生產要素、以智能計算為生產方式的新經濟發展模式和新經濟形態。隨著技術的發展，智能經濟的產業鏈條不斷延展。橫向上看，基于智能硬件的研發和廣泛應用形成了智慧醫療、智慧交通等熱點領域。縱向上看，從鏈條前端的研發設計延伸到后端的終端消費市場，已初步形成了較為完整的產業鏈條。智能技術驅動的智能經濟正催生著新物種的涌現，重新定義著人與社會、消費者與商家的關系。如何按照用戶個性化的需求進行生產，讓市場的“無形之手”變得更為智能，成為智能經濟和智能產業發展要解決的核心問題[1]。智能化的信息決策輔助工具，正在成為社會經濟體系運行的新支撐點[2]，特別是在與用戶息息相關的消費領域，一類特殊的智能機器人——“個人助理”扮演著重要角色，為消費者提供著專屬個性化的智能服務。個人智能助理(PersonalAssistants，簡稱PA)，作為智能經濟生態中的關鍵物種，在生產、教育、醫療、交通等各類交互場景中廣泛應用，拓展著智能經濟的新邊界，體現著智能經濟的時代特征和趨勢。

一、智能經濟的內涵

智能經濟的出現與以往的工業革命有著本質差異。智能經濟借助機器人等智能設備，在更大程度上代替人類的腦力勞動，產出高附加值的產品或服務[3]。“第二次機器革命”“第二次機器革命”的概念參見埃里克·布萊恩約弗森、安德魯·麥卡菲《第二次機器革命》2014年版。的特點在于自動化、數字化和智能化，它對人類勞動的替代效應更為明顯[4]。

智能經濟是由智能技術推動形成和發展的一種新的經濟形態。智能經濟與信息經濟、網絡經濟等概念緊密相關卻又有差異。信息經濟提出近半個世紀，20世紀80年代又提出了網絡經濟。這些概念的提出都沒有獲得像智能經濟一樣的影響和關注，智能經濟剛提出就獲得了西方國家、社會、企業層面的支持，且以法律形式予以確定[5]。借鑒相關研究，本文認為智能經濟是建立在智能技術基礎之上，重視技術應用與社會經濟發展的深度融合，以智能產業化和產業智能化為主要形式，以智能城市、智能交通、智能家居等為應用領域，推動生產、生活方式實現智能化的全新的一種經濟形態。2019年1月，阿里研究院在《解構與重組：開啟智能經濟》中指出，智能經濟是使用“數據+算法+算力”的決策機制去應對不確定性的一種經濟形態，具有以數據為關鍵生產要素、以人機協同為主要生產和服務方式、以滿足海量消費者的個性化需求為經濟價值追求方向三個特征。盡管圍繞著智能化技術能否帶來經濟增長存在著爭議，但報告中依然描繪了智能經濟的未來圖景：依賴強大的計算能力，滿足用戶實時、個性、碎片化的需求，并據此進行生產，實現供需之間的精準匹配。[注]這個全新圖景的實現依賴于新的物種。早在20世紀50年代，經濟學家赫伯特·西蒙就提出智能模式，最簡單的智能就是機器人。智能時代，智能機器將更廣泛地應用到人類工作、生活的各個領域，成為智能經濟發展的關鍵物種。

二、智能經濟中的關鍵物種

人工智能、物聯網、區塊鏈等前沿科技的快速發展已構筑起智能經濟的基礎設施，在這些技術驅動下，新物種正重塑著智能時代的新未來。近年來，以蘋果Siri、微軟Cortana、亞馬遜Alexa、天貓精靈為代表的智能機器人大量涌現，他們也被稱為個人智能助理。2018年華為的全球產業展望中明確指出，未來智能機器人等智能終端將實現從工具向助理的角色轉換和升級，到2025年智能助理普及率將達到90%，智能服務機器人將為12%的家庭提供服務[6]。個人助理將構筑起機器互聯、人機協同共生的新經濟生態。智能化的個人助理基于海量動態的數據充分了解市場供需變化，總結規律，并預測未來，為智能經濟的來臨奠定了重要基礎。個人助理不再僅僅是實驗室中的想法和規劃，而是滲透到用戶日常生活中的智能伙伴，實現了人類腦力的延伸與，為經濟決策的智能化和消費者主權時代提供了關鍵技術手段，顛覆了市場中買賣雙方的關系，其出現使得智能經濟真正成為一種新的經濟發展形態。

互聯網發展到今天，購物、社交、娛樂等活動的形式和空間都得到了極大的豐富和拓展。然而，網絡的發展也帶來了新的問題：從企業角度來看，網絡突破了時空限制，形成了像淘寶、亞馬遜、京東等平臺型企業與在線市場。但從用戶的視角來看，用戶的線上行為被各大平臺所切割，用戶的行為數據分散在微信、淘寶、滴滴等應用中形成數字碎片，各平臺都只能分析人的局部信息，很難整合個體需求之間的內在聯系，以及所有用戶需求之間的聯系。個人助理的價值就在于，它不僅能匯聚來自于各個平臺的海量信息，更能從數據海洋中挖掘出有價值的信息，這些信息能夠幫助了解用戶的顯性和隱性需求。顯性需求只是消費者需求冰山上的一角，隱性需求才占據了消費者需求的絕大部分，圍繞著消費者服務的個人助理，能夠勝任匹配這些隱性的需求，更有助于提升產品和服務的多樣性，更能滿足智能經濟所追求的多樣化、個性化的發展目標。

個人助理是被賦予了特定社會內涵與意義的一種人工物(Artifacts)，[注]社會因素的建構作用對個人助理的發展產生重要影響。不能簡單將其視為一種技術工具，它的發展是嵌入在智能經濟的社會情境中的。隨著與用戶的“日夜陪伴”，個人助理正成長為智能時代的超級物種，如何認知和對待這類智能化的人工物值得新時代的人類深思。作為人工物的個人助理，既是人類進化的產物，同時又作用于人類的社會生產與生活。因此，我們既要關注人類在技術層面對自然世界的加工和改造，更不能忽視人工物指向的人類目標和遵循的人類意志。智能經濟是科技與經濟、技術與產業深度融合的產物，產業化是人工物進入社會經濟系統的主要途徑，產業實踐活動成為理解個人助理及其與社會經濟系統相互作用關系的重要視角。

三、產業視域中的個人助理

個人助理通過對客觀世界中的各種聲音、圖像、語言等要素進行數字化處理，并模擬人類思維進行推理判斷從而完成相應的任務，對人類的生活工作產生影響。如果說之前的技術革命更多解放了人類的體力，智能革命則釋放了人的腦力，是人類全面解放的必然要求。作為人工物的個人助理，其價值無法獨立存在，需要在產業化的進程中生成與建構。產業實踐塑造著個人助理的價值和特征。只有那些吸收、融合了社會經濟發展需求的個人助理，才能獲得成長需要的養料和動力。

(一)對社會需求的滿足

個人助理的研發和生產是一個不斷滿足社會需求的過程，其自身功能經歷了從簡單到復雜、智能化程度越來越高的轉變。早期的助理屬于被動式的計算程序，主要幫助用戶完成簡單的任務，比如鬧鈴提醒、定時發送信息等，需要用戶主動設置規則才能完成任務，智能化水平較低。早期的助理使用比較麻煩，人機交互生硬主要依靠鍵盤，反應速度慢，使用的人群和場景非常有限。隨著用戶對計算能力和高服務品質的需要，個人助理的功能經歷了快速的調整和變化。隨著4G網絡以及智能手機的發展，數據的獲取、分析、計算變得越來越便捷，用戶與個人助理之間的互動方式也從文字轉向了語音，語音助手成為個人助理的新代名詞。個人助理能夠將人的語言轉換為機器語言并按指令完成任務。雖然初期識別準確率不高，很多復雜任務無法完成，但從文字到語音交互方式的變革具有重要意義。隨著5G網絡和數字時代的來臨，智能助理將加速顯現出替記本、電腦、智能手機等其他計算設備的趨勢和優勢，成為智能時代用戶最親密的伙伴。

(二)生產的專業化分工

個人助理的研發與生產在逐漸實現產業化的過程中，不斷深化著專業化分工。微軟、亞馬遜、谷歌、阿里巴巴等先驅企業的貢獻，吸引著越來越多的生產商、服務商、用戶等主體的參與和協作。個人助理從最開始功能簡單的信息處理設備發展到如今成為智能產業體系的重要組成部分，是人類集體參與和協作的結果。個人助理是一個知識密集度高、技術高度集成、經濟附加值高的產業活動，涉及諸多不同門類的技術和不同學科的知識。在外觀設計上，需要材料學和設計學作為知識儲備；在芯片設計上，需要軟件和電子工程等技術作為知識儲備；在數據傳輸中，需要電子信息通訊技術作為支撐；在數據分析中，需要大數據挖掘技術和方法；等等。個人助理產業活動集中體現了不同專業、不同學科之間的融合、分工與合作。

(三)產業配置過程的社會化

2018年政府工作報告指出，要發展壯大新動能，做大做強新興產業集群，加強新一代人工智能研發應用，發展智能產業，拓展智能生活。有研究指出，在戰略性新興產業的培育與發展中，相對于政府的幫扶政策，市場競爭更為重要[10]。在個人助理從發明到實現產業化的過程中，以市場交換為基礎的產業配置方式發揮了重要作用。個人助理，作為人工智能系統發展最為迅速的領域，目前已吸引蘋果、谷歌、微軟、亞馬遜、三星等公司紛紛加入競賽，研發推出了Siri、GoogleAssistant、Alexa、Cortana等具有代表性的產品。國內的互聯網巨頭，也通過招募人才、組建實驗室等方式，加快關鍵技術研發，緊鑼密鼓地百度度秘、阿里小蜜、騰訊叮當等，從個人助理角度切入構筑人工智能市場的競爭格局。除了企業參與，政府的作用也不可忽視。20世紀互聯網等顛覆性技術從實驗室走向市場的背后都離不開公共資源的投入，政府為個人助理的成長創造了良好的政策環境。

四、開啟智能經濟新未來

個人助理的崛起得益于社會經濟發展的三個趨勢。首先在科學方面，挖掘與分析數據的方法越來越先進。特別是人工智能、深度學習的發展，賦予助理兩個方面的功能：向內注意用戶的需求，并根據優先級別、場景等，主動尋覓滿足這些需求；向外扮演“守門人”，幫助用戶屏蔽外部無用或有害信息。其次在技術方面，智能設備的廣泛使用與發展讓數據獲取變得更加容易。用戶不需要主動地輸入文字或語音來“指導”助理的行為，個人助理會通過觀察用戶行為不斷優化學習能力進而了解用戶。Fitbit手環、Logbar戒指等智能技術的發展，進一步強化了數據采集能力。個人助理可以從心跳、手勢、語音、肌膚等各方面對數據進行收集，發掘更多更完備的高價值信息并同用戶一起管理需求。最后是經濟方面。依賴于科學研究與技術方面的最新進展，以消費者為中心的經濟體系真正到來。不對稱性基本原理[注]認為，經濟增長最有效的方法是幫助消費者給予商家施加更強的選擇壓力。個人助理將會在冗長的隱性需求和社會聯系列表中，根據用戶需求的優先級尋找最合適的產品或服務。而如果這樣的列表是在商家手中，他們往往傾向于選擇那些最有利可圖的選項。未來，個人助理的重心將放在消費者，它會給消費者帶來良好的體驗。與此同時，商家也不會受到傷害，因為整體經濟的增長會惠及所有人[11]。

智能經濟的良性運轉依賴于數據和信息，信息成為最重要的生產要素，第一次以一種無形產品的形式在經濟社會發展中扮演重要角色。每個人既是信息的消費者，也是信息的創造者。面對大量信息的產生，信息過載成為亟待解決的問題。消費者最關心的問題是：如何快速高效地從紛繁復雜的海量信息中找到有用的信息來滿足需求。這個需求既包含了用戶可以主動描述出的顯性需求，也包含了用戶自己都不清楚的隱性需求。全面深入挖掘用戶多樣的、個性化的隱性需求，幫助用戶提升其“信息能力”，是智能經濟必須要解決的核心問題，也成為個人助理發展面臨的最大機遇與挑戰。

(一)對消費者信息能力的影響

如果說從工業革命的汽車飛機到通用型的機器人，我們的機體能力得到極大擴展，未來我們會看到，個人助理會使我們的信息能力大大擴展，賦能消費者。

主流經濟學教科書中的供需關系模型包含兩個參數，即商品的價格和數量，兩者之間呈負相關。這一模型暗含了一個重要假設：消費者和商家一樣對這些商品的質量完全知情，但現實情況并非如此。對于二手車、教育培訓、保險理財、旅游等比較復雜的產品，由于信息不足，消費者很難了解它們的真實質量和適用性。他們在進行購買決策的時候只能根據已經獲取的信息做出判斷。一個經典的例子就是美國加州伯克利分校的經濟學家喬治·阿克洛夫的檸檬市場理論[12]。他用一個二手車的例子闡釋了信息不足是如何導致市場失靈的。

市場中的信息不足往往以一種不對稱的方式存在：消費者比商家更清楚他們自身的需求，而商家比消費者更了解他們銷售的商品。不同消費者對于同一個商品的了解和認識是不一樣的，有內行和外行的區分，我們稱這種差異為信息能力(informationcapability)的差異。如果進一步推廣阿克洛夫的檸檬市場理論，將消費者的信息能力差異考慮進去，就可以解釋為什么現實中二手車市場并沒有出現失靈。只有在最壞的情況下，也就是所有消費者的信息能力都為零的時候，才會導致市場失靈。當消費者信息能力無窮大的時候，他們對商品完全知情。然而，現實情況往往處于這兩個極端情況中間的灰色地帶——消費者只能在一定程度上認識一個產品。對于越復雜的商品，消費者信息能力的差異就越明顯。

考慮信息能力之后，新供需模型將包含四個參數，價格(price，用p表示)、數量(quantity，用q表示)、質量(quality，用Q表示)和信息能力(informationcapability，用c表示)。信息能力刻畫了人與產品的特定關系。不同的人對同一個產品的信息能力不同，同一個人對不同產品的信息能力也不同：一個人在某些方面可能是專家，但在另一些方面可能完全是外行。一個人對于某一產品的信息能力取決于兩個方面：自身屬性與外部因素。其中，自身屬性包括技能(天賦、經驗等)和努力程度(花費的時間和精力)。一個人的信息能力可以通過自身的努力，或者一些外部因素得到提升。比如，你去二手市場買車的時候，會叫上身邊特別懂車的朋友，這個其實就是在幫助你提升信息能力。顯然，個人智能助理相比人具有更強的存儲、記憶、分析能力，是幫助消費者提升信息能力的一個有力工具，個人智能助理將縮小消費者信息能力的差異，即使是針對復雜度高的商品。

(二)對供需關系的影響

個人助理對消費者信息能力產生影響，進而會對市場的供需關系產生影響。對于給定信息能力的消費者，他購買產品的概率依賴于產品的質量。信息能力越強，購買概率對質量變化越敏感。我們在研究中給出了不同信息能力情況下消費者需求(以購買概率形式體現)隨商品質量的變化情況[13](如圖1所示)。在這里，假設價格是給定的，消費者的需求width=199，height=33，dpi=110當然也可以采取其他形式，如分段函數形式[14]。從圖1可以看出，購買概率隨著質量連續變化，對于給定的信息能力，質量越高購買概率越大。當信息能力很小的時候，質量上升對于購買概率的影響很有限，如圖1中c=0.1的情況。當信息能力較大的時候，質量提升對購買概率的影響明顯，如圖1中c=1的情況。當信息能力非常大的時候，消費者只接受高質量的產品，低質量的產品即使質量提升，對于購買概率的影響也不大，但是高質量產品提升質量，對購買概率的影響就比較大了。由此可見，個人智能助理將幫助消費者更清晰地洞察產品質量的變化，以更高的概率購買高質量的產品。

個人助理對信息能力的影響不僅影響需求方，也會影響供給方。在信息不對稱的情況下，商家并不知道消費者的需求，只能通過現有的信息對買方需求做一個預期，并根據這個預期最大化自己的利益確定價格和質量，而這個價格和質量又會進一步影響買方需求，進而再影響商家的決策，因此供需是相互影響且不斷變化的。商家所謂的“供給曲線”實際上是對買家需求預期的一系列反應策略集合。

總而言之，個人助理對信息能力的提升作用將加速市場從合作區向競爭區轉變。提高消費者的信息能力將產生兩個相反的效果：一方面，信息能力的提升推動了銷量增長；另一方面，有效競爭使得利潤率下降，兩方面的影響共同決定了商家的利潤曲線。

下面考察市場的總收益，即商家的收益和消費者收益之和。在市場的演化發展過程中，既包括現有資源的分配過程，也包括新資源的創造過程。如何分配和認知現有資源將影響未來資源的產生。

(三)對經濟增長的影響

隨著消費者信息能力不斷提升，特別是在個人助理的推動下，利潤下降迫使商家必須另尋出路，挖掘新商機，于是“新餅”就誕生了。“新餅”誕生的同時也產生了新的信息不足，然后“新餅”也會變成“魔餅”進行新一輪的分配過程。這樣的過程會周而復始地進行。經濟就是沿著這樣的路徑螺旋式上升，如文后圖5所示。在這個過程中，消費者的多樣化需求是經濟增長的源動力。參與分配的“魔餅”是消費者的顯性需求，也就是冰山上的部分。“新餅”是隱性需求，是一些沒有被認識到的商機。相比顯性需求，隱性需求數量更大，但發生頻率更低，因此很難預測和利用。隱性需求將成為未來智能經濟最大的藍海，個人助理將發揮不可替代的作用。

如何挖掘消費者的隱性需求，需要信息中介的參與。信息中介一般可以分為兩類，一類屬于由商家買單的誘惑型中介。這類中介往往以一個較為實用的服務開始來吸引消費者。到后期，他們則會將用戶的隱性需求提供給有付費意愿的商家從而實現獲利。誘惑型中介會使用“推”的方式把顧客的隱性需求轉化為可以盈利的“魔餅”，比如在電視廣告、網絡廣告中推薦各種產品，都屬于“推”模式。事實上，廣告的目的就是選擇性地把消費者的隱性需求傳化為顯性需求，以符合其盈利目標。例如，谷歌Gmail和百度搜索功能都是免費的，廣告才是真正的主要收入來源。微信的廣告推送功能里面那個“不感興趣”的按鈕實際上也是在進一步洞察消費者。

未來，相比誘惑型中介，個人助理將站在消費者一邊，能夠更精準地記錄全部數據和信息，并深入挖掘消費者的隱性需求。個人助理原則上擁有全部訪問權限，能夠獲得、抓取并儲存消費者發出的所有個人信息碎片，因此它能夠獲取到的消費者的隱性需求，要比誘惑型中介窺探到的信息多得多。與誘惑型中介不同的是，個人助理不會利用消費者的弱點來獲取利益。個人助理保持海量數據處于亢奮狀態——一旦環境條件匹配，相關的數據就可以立刻被激活，這種模式被稱為“拉”模式。相比兩種模式，“拉”模式下，消費者的主動性更強，幸福感也更強。

可以看出，經濟增長越快，就需要更多的“新餅”變為“魔餅”，對比兩種模式，顯然“拉”模式力量更大，能夠更好地促進多樣性。一方面，對于顯性需求，個人助理將幫助消費者提升信息能力，加速產品的成熟過程，從而施加更多選擇壓力給商家，迫使商家創新；另一方面，相比誘惑型中介，個人助理可以全面記錄消費者信息，深入挖掘消費者隱性需求，讓低頻的長尾需求時刻處于待激發狀態，一旦遇到合適的情景，就會被激發，用來滿足當下的需求。個人助理所提供的信息匹配能力，在產品多樣化進程中也扮演了非常重要的角色。總之，不管在個體層面，還是在群體層面，個人助理都會提高多樣性。

因此，經濟增長最有效的方式就是幫助提升消費者信息能力，讓他們快速消化產品，再產生新的需求，讓“新餅”出來的更多更快。個人助手無疑在這個過程中起到重要的促進作用，它會幫助消費者捕捉與梳理他們的隱性需求，在掌握了消費者龐大的隱性需求之后，它會主動向外尋覓，這就可以賦能于消費者，提高尋覓商品和其他需求的主動性。未來，個人助理的成熟和發展將加速消費者主權時代的到來，而以消費者為中心的經濟運行正是智能經濟的重要特征。

五、結論與展望

從經濟學角度看，人工智能具有十分鮮明的性質，可以被應用到各個領域，其對經濟活動的影響是廣泛和深遠的[15]。在以人工智能、大數據為代表的新一輪技術革命浪潮中，建立在智能科技基礎上的智能經濟將成為未來全球經濟發展的新焦點。人與物在數據構筑的智能環境中相互作用相互影響，以個人助理為代表的智能機器逐漸滲透到人類生活的各個領域。個人助理幫助人類提升認識和改造世界的能力，與人類一同塑造著一個全新的智能經濟體。

未來，人工智能的發展，將建立起智能技術驅動的新經濟生態，以個人助理為代表的智能機器將無處不在，成為這一生態中的重要角色，改變著我們從信息獲取、需求滿足到決策制定的方式，成為智能經濟中的新物種。

當前，個人助理的發展還處在早期。2017年，全球頂尖信息咨詢公司高德納(Gartner)的分析顯示，Siri等智能助理的應用使用率僅為35%[16]，數字并不樂觀。有效的商業模式尚未建立，消費級市場有待成熟，建立起良性循環發展的產業生態還需時日。盡管還有諸多瓶頸需要突破，然而人機共生的新經濟生態已然來臨，催生著經濟增長的新動能。

參考文獻：

[1]王飛躍：《人工智能：第三軸心時代的來臨》，《文化縱橫》2017年第6期。

[2]韓筱璞、茍尤釗、呂琳媛：《聯合經濟：信息時代經濟發展的全新范式》，《財經問題研究》2018年第10期。

[3]穆良平、姬振天：《中國搶占智能經濟發展先機的戰略要素及重點領域》，《理論探討》2017年第4期。