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| 本文作者： 溫曉樺 | 2018-01-21 20:53 |
雷鋒網(wǎng)AI金融評論報道，2018年1月20日，由中國網(wǎng)絡(luò)空間安全協(xié)會、金融科技創(chuàng)新聯(lián)盟、中國工商銀行、中國金融電腦雜志社主辦，騰訊公司、百度公司、IBM（中國）聯(lián)合主辦的“第二屆中國金融科技創(chuàng)新大會”在北京舉行。
據(jù)雷鋒網(wǎng)AI金融評論了解，大會聯(lián)合發(fā)布了專題報告《智能金融聯(lián)合報告：與AI共進，智勝未來》；同時中國工商銀行、中國農(nóng)業(yè)銀行、中國銀行、國泰君安證券等國內(nèi)主流金融機構(gòu)，以及清華大學(xué)交叉信息研究院智能金融科技中心等研究機構(gòu)發(fā)布了金融科技最新成果和應(yīng)用創(chuàng)新案例。
從中國農(nóng)業(yè)銀行分享的案例中，可以看到目前農(nóng)村金融服務(wù)的機遇和困境，以及農(nóng)行實踐出的解決方案；從中國工商銀行的案例中，可以看到物聯(lián)網(wǎng)對于新金融的機遇；清華大學(xué)交叉信息研究院金融科技中心的引擎系統(tǒng)，為我們呈現(xiàn)了全金融市場的系統(tǒng)性風(fēng)險量化管理的必要性和可行性……
具體來說，對這些成果和案例，雷鋒網(wǎng)AI金融評論作以下盤點和梳理：
中國工商銀行發(fā)言人表示，現(xiàn)在整個金融服務(wù)朝著數(shù)字化、線上化智能化方向發(fā)展。而為了應(yīng)對“三化”的趨勢，工商銀行未來必須要打造“發(fā)展的核心理念、優(yōu)質(zhì)服務(wù)供給的能力，洞察分析、快速響應(yīng)創(chuàng)新發(fā)展的能力，風(fēng)險控制等的能力”。
為了形成這些能力，工商銀行采取了三個方向為主要的抓手：
第一個從2014年開始我們推進實施IP效率轉(zhuǎn)型，將原有的大核心為核心的系統(tǒng)，向未來主機核心加開放平臺的雙核心轉(zhuǎn)變。
二是內(nèi)部的組織機制和管理方面做出相應(yīng)的適應(yīng)和挑戰(zhàn)。到2017年，中國工商銀行成立了七大創(chuàng)新實驗室，2017年先期投入300人的規(guī)模從事研究工作，未來三年預(yù)計投入500名專職人員從事相應(yīng)的創(chuàng)新應(yīng)用研發(fā)。研發(fā)方向包括企業(yè)級的應(yīng)用，包括所謂的分布式技術(shù)，大數(shù)據(jù)跟云計算，以及物聯(lián)網(wǎng)，生物識別，區(qū)塊鏈和量子通訊。上述這些集群技術(shù)，工商銀行內(nèi)部進行了相應(yīng)一些應(yīng)用試點。
三是進行了人工智能、圖計算、GPU、虛擬現(xiàn)實、增強現(xiàn)實等技術(shù)的驗證的工作。2017年工商銀行新吸納一個團隊開展前瞻性的擬態(tài)防御的構(gòu)造，以在金融安全方面能夠更好滿足實際需求。
第一是分布式技術(shù)體系。中國工商銀行通過近幾年的摸索，對分布式數(shù)據(jù)庫，分布式服務(wù)，分布式構(gòu)建等等打造了一些技術(shù)平臺，通過這些技術(shù)平臺可以快速向產(chǎn)品線或者是在研發(fā)過程提供分布式技術(shù)支持。
在大數(shù)據(jù)方面，工商銀行打造了‘兩庫一平臺’為核心架構(gòu)的大數(shù)據(jù)服務(wù)體系，即所謂結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，就是數(shù)據(jù)倉庫；以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)圖片視頻、音頻文檔，所謂集團的信息庫；另外，行內(nèi)構(gòu)建了五個流數(shù)據(jù)平臺。例如，在客戶營銷場景中，通過客戶畫像可以為客戶提供比較精準的服務(wù)推薦；同時在風(fēng)控領(lǐng)域發(fā)揮了作用。
云計算方面，將努力建設(shè)Iass跟Pass的平臺，其中Iass也做了落地，現(xiàn)在有萬級容器的規(guī)模，但跟阿里公有云比還是要弱一些。
消費互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域比較被動，還有廣闊的空間可以進一步探索。如果銀行去植根到所謂產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)是非常重要的抓手。某種技術(shù)跟工業(yè)、農(nóng)業(yè)、商業(yè)等消費領(lǐng)域進行融合集成，可以加速相應(yīng)的信息的交換、融合。同時風(fēng)險防控應(yīng)該有更好的措施和手段。
此外，行內(nèi)信用卡分期、車押貸款、車輛管理還是松散，在2018年繼續(xù)深入擴大物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。
區(qū)塊鏈方面，工商銀行打造了自主的區(qū)塊鏈平臺，申請了十一項專利。兩個試點包括：貴州拆遷款記錄，雄安新區(qū)智慧森林的建設(shè)。因為其實用的比較簡單，就是應(yīng)用區(qū)塊鏈技術(shù)的不可篡改特性，保證整個交易過程資金劃歸過程都是可回溯的。
生物識別確定一定應(yīng)用成績，但生物識別技術(shù)還是存在著潛在風(fēng)險，工商銀行一直把它作為一個輔助手段，該技術(shù)未來還是需要加強。
上線了智能投顧應(yīng)用AI投。詳見雷鋒網(wǎng)AI金融評論此前報道——《工行公布上線智能投顧“AI投”，“四大行”在金融科技賽道的新發(fā)力》
最后，是通過API開放平臺打造更加開放互聯(lián)融合的金融生態(tài)。通過這個API平臺可以很方便地跟工商銀行一些金融工商服務(wù)進行集成。
第一部分是和大家一起看一下三農(nóng)金融服務(wù)的機遇和挑戰(zhàn)。第二部分是農(nóng)行前期探索與實踐。第三三農(nóng)綜合服務(wù)平臺—惠農(nóng)E通。最后未來的展望與愿景。
據(jù)雷鋒網(wǎng)AI金融評論了解，演講中中國農(nóng)業(yè)銀行發(fā)言人表示，從基礎(chǔ)建設(shè)的角度來分析，農(nóng)村的信息化程度在不斷的提高，同時農(nóng)村網(wǎng)絡(luò)環(huán)境大幅度提升，農(nóng)村人口結(jié)構(gòu)和收入都在持續(xù)優(yōu)化，但是我們還是面臨著重大的一個挑戰(zhàn)和問題——三農(nóng)地區(qū)獲客成本比較高，而且利潤很低，服務(wù)可獲得性非常差，信用體系不完善。基于這樣一個，怎樣面對挑戰(zhàn)解決這些問題？金融科技是我們最好的切入點。
中國農(nóng)業(yè)銀行通過多年的總結(jié)、實踐，探索出來的互聯(lián)網(wǎng)三農(nóng)金融服務(wù)有以下五個模式：
第一就是電商加涉農(nóng)，第二是商業(yè)銀行線上化服務(wù)，第三是以農(nóng)業(yè)的龍企業(yè)為代表的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈加在線金融的模式。第四是以農(nóng)產(chǎn)品交易市場加供應(yīng)鏈金融。最后是P2P、眾籌。
相應(yīng)的，農(nóng)業(yè)銀行形成了「三大平臺五大產(chǎn)品線」的長期戰(zhàn)略。三大平臺分別是社交生活平臺，電子商務(wù)平臺，金融服務(wù)平臺。五大產(chǎn)品體系就是網(wǎng)絡(luò)支付，網(wǎng)絡(luò)融資等。
以區(qū)塊鏈為例，區(qū)塊鏈部分搭建了農(nóng)行區(qū)塊鏈技術(shù)平臺，支持整個雄安新區(qū)拆遷款的補償和發(fā)放；
移動互聯(lián)方面與農(nóng)行安全支付體系結(jié)合，推進三農(nóng)服務(wù)的移動化。
人工智能方面，我們和百度聯(lián)手構(gòu)建了一個「金融大腦」，在業(yè)內(nèi)率先推出了安全邊界的刷臉服務(wù)，提供了語音導(dǎo)航。其中，中國農(nóng)業(yè)銀行2015年將智能客服用到了三農(nóng)領(lǐng)域，今天對人工的轉(zhuǎn)流率、分流率已經(jīng)超過60%。
大數(shù)據(jù)方面，中國農(nóng)業(yè)銀行推出了數(shù)據(jù)網(wǎng)貸等現(xiàn)代產(chǎn)品，每月7000萬的用戶推送精準的營銷信息。
云計算方面我，中國農(nóng)業(yè)銀行是和華為開展的聯(lián)合創(chuàng)新，建設(shè)了新一代的基礎(chǔ)架構(gòu)云計算的平臺。
惠農(nóng)E通平臺，是中國農(nóng)業(yè)銀行一號工程，主要以互聯(lián)網(wǎng)金融服務(wù)三農(nóng)的綜合平臺。在此平臺上，又有三大產(chǎn)品線，分別是惠農(nóng)E貸、惠農(nóng)E付、惠農(nóng)E商，每個產(chǎn)品下有五個子產(chǎn)品，共同支撐著惠農(nóng)E通平臺。據(jù)雷鋒網(wǎng)AI金融評論了解，該平臺實際的生產(chǎn)場景就是生產(chǎn)+流通，包括生產(chǎn)、庫存、配送、訂單，實現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品的進程和工業(yè)品的下鄉(xiāng)，同時把中國農(nóng)業(yè)銀行的服務(wù)，包括電商服務(wù)和傳統(tǒng)的金融服務(wù)融合到管家服務(wù)中，即把供銷層的關(guān)系，和金融服務(wù)結(jié)合在一起，有場景有服務(wù)，有流量，形成生態(tài)閉環(huán)。
未來的展望和愿景，無論是服務(wù)三農(nóng)還是服務(wù)城鄉(xiāng)，實際上永遠離不開基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)。所以說這些后續(xù)的創(chuàng)造，還是依賴于整個農(nóng)業(yè)銀行金融科技具體的應(yīng)用和實踐。
中國銀行金融技術(shù)創(chuàng)新辦公室（以下簡稱“辦公室”）發(fā)言人介紹稱，
中國銀行于2016年8月份成立了金融技術(shù)創(chuàng)新辦公室，主要面向一個痛點——解決現(xiàn)在整個商業(yè)銀行風(fēng)險偏好和金融科技創(chuàng)新的風(fēng)險激進這兩者之間的不平衡的問題。
中國銀行方面介紹稱，該行做人工智能的嘗試，選取的角度和同業(yè)的想法不太一樣。首先，生物識別、智能客服等采用外包形式完成。而對于涉及數(shù)據(jù)等強監(jiān)管的場景，辦公室希望在保障數(shù)據(jù)隱私安全的情況下，通過一定的外界合作實現(xiàn)自主研發(fā)。具體來說，中國銀行目前希望自主研發(fā)的應(yīng)用，集中在兩個場景：
第一個場景是應(yīng)用人工智能技術(shù)提升效率，比如SWIFT分報。這個場景中國銀行現(xiàn)在應(yīng)用在運營方面，就是運營的智能化。這個場景為什么自己做的？這里面包含了很多客戶信息，這些受到強監(jiān)管。
第二部分應(yīng)用人工智能技術(shù)預(yù)測金融市場的初步探索，比如基金風(fēng)格模型、穩(wěn)健風(fēng)格模型等?！白鲞@些模型的時候涉及到大量的業(yè)務(wù)知識產(chǎn)權(quán)，所以這一類工作我們很難通過引進合作的方式去做?！睋?jù)介紹，這個場景有一些階段性的成果，主要在基準生成模塊，回看市場的信息，給出未來的一個交易方向和交易強度的建議。
當然，在用戶畫像識別、精準營銷、智能風(fēng)控等領(lǐng)域，中國銀行都在進行相應(yīng)的研發(fā)與應(yīng)用。中國銀行金融科技創(chuàng)新辦公室發(fā)言人表示，
“未來我們覺得銀行對客戶提供的服務(wù)就是一個被客戶領(lǐng)養(yǎng)的AI，AI每天和你在一起，不斷學(xué)習(xí)客戶的喜好，學(xué)習(xí)客戶的整個情況，以幫助客戶更好地使用銀行提供各種各樣的金融服務(wù)。這樣AI未必是長成一個人或者是什么樣的東西，它可以在你手機里，也可以在你車里，可以在各個使用的，這些背后就是銀行通過自己內(nèi)部強大的運營能力來給它提供服務(wù)支持。這也是我們未來的一個愿景。”
雷鋒網(wǎng)AI金融評論獲悉，國泰君安證券發(fā)言人表示，國泰君安未來希望能夠進一步提升對市場、資產(chǎn)的定價把握能力，成為領(lǐng)先的信貸投資銀行。
為什么講“科技+服務(wù)”？據(jù)介紹，國泰君安要服務(wù)的客戶有1.3億左右，大部分是持有零到50萬的資產(chǎn)，采用傳統(tǒng)的人工服務(wù)基本無法完全覆蓋。因此，在技術(shù)的幫助下，國泰君安的服務(wù)追求四個方面：
跨條線，全場景流程，商業(yè)價值傳遞，普惠金融服務(wù)。
國泰君安證券方面表示，當前是一個弱人工智能時代，最大的特征不能替代人，只是幫助人。所以目前是定位是提供智能服務(wù)，以人機同行的方式輔助客戶解決問題。
所以，國泰君安發(fā)布了國泰君安智能化服務(wù)的品牌“君弘靈犀”智能引擎，這個智能引擎包括面向投資者的投資輔助決策平臺，主要解決三個用戶痛點——“投什么？怎么投？為何投？”；同時包括自營用的系統(tǒng)。
據(jù)介紹，“君弘靈犀”通過用戶數(shù)據(jù)來為其提供所需的服務(wù)，包括證券交易、理財產(chǎn)品、支撐內(nèi)容、客戶服務(wù)。具體來說，其技術(shù)鏈條可拆解為：
大數(shù)據(jù)。國泰君安四年前已經(jīng)做好大數(shù)據(jù)的平臺，能夠提供海量客戶的用戶數(shù)據(jù)跟行情數(shù)據(jù)，能夠提供每秒鐘兩萬筆的運算。
機器學(xué)習(xí)。通過向量模型、知識圖譜等技術(shù)，快速地解讀海量的研究報告、判斷行情、跟蹤熱點投資者、提供股票策略等。
標簽體系?？梢苑?wù)于各個場景，很多場景的基礎(chǔ)就是這個標簽體系。200多家的基礎(chǔ)業(yè)務(wù)運營指標，除了用戶專項還有用戶指標的專項。
智能匹配。大家知道，真正能把服務(wù)做成個性化、場景化、智能化，有一個很重要的，把相應(yīng)的服務(wù)、產(chǎn)品進行智能化的匹配，“我們現(xiàn)在整個匹配的準確率要高于90%，我們有50萬以上的業(yè)務(wù)推薦的規(guī)則已經(jīng)產(chǎn)生了，可以用實時的資訊、行情、產(chǎn)品等數(shù)據(jù)進行營銷轉(zhuǎn)化，幫助用戶進行實時的匹配?！?br/>
量化策略，國泰君安提供了包含十二年的分鐘級的數(shù)據(jù)，能夠提供回測的服務(wù)，幫助投資者作出量化策略的自我的選擇。
語義分析。典型場景之一是智能客服?！巴ㄟ^機器學(xué)習(xí)，我們可以從海量當中提取特征做很好的語義處理。”
據(jù)雷鋒網(wǎng)AI金融評論了解，清華大學(xué)交叉信息研究院智能金融科技中心在姚期智院士的領(lǐng)導(dǎo)下成立于2016年4月份。據(jù)介紹，中心做了兩年的產(chǎn)學(xué)研研究，同時2017年12月份，在清華大學(xué)五道口金融學(xué)院的主導(dǎo)下又聯(lián)合成立了金融科技研究院。
清華大學(xué)智能金融科技中心在2016年10月份與螞蟻金服成立了全球首個專注于金融科技的實驗室，在這個基礎(chǔ)上，又成立了一個四校聯(lián)盟——世界上頂級的四個學(xué)校：清華大學(xué)、普林斯頓大學(xué)、韓國高等技術(shù)研究院、法國北方高等商學(xué)院風(fēng)險與管理的中心。
中心一方面引進歐美先進的金融科技，另外一方面結(jié)合中國、結(jié)合人工智能新的發(fā)展，進行本土化的產(chǎn)學(xué)研實踐。我們海外的聯(lián)盟學(xué)校, 如普林斯頓大學(xué), EDHEC輸出金融科技的算法與技術(shù)給上百家大型機構(gòu)投資者, 其中包括美林證券, UBS, Blackrock等上百家機構(gòu)投資者, 其中包括了證券, 資產(chǎn)管理公司, 養(yǎng)老基金, 銀行, 大型保險公司, 財富管理公司等等。
據(jù)介紹，例如, 普林斯頓大學(xué)輸出的金融市場模擬和金融優(yōu)化算法為各大機構(gòu)投資者提供專業(yè)的科學(xué)化投資框架, 與Towers Perrin公司 ( 美國最大的投資咨詢公司 )的合作產(chǎn)生了巨大的業(yè)界影響, 也入圍了運籌屆的諾貝爾獎。
作為站在歐美最先進的成熟金融科技成果的巨人肩膀上, 更進一步利用更新的機器學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)技術(shù), 并結(jié)合，本次大會上清華大學(xué)智能金融科技中心也首次對外介紹了他們的研究成果。以下內(nèi)容來自清華大學(xué)智能金融科技中心發(fā)言人演講，雷鋒網(wǎng)AI金融評論編輯整理如下：
現(xiàn)代化金融機構(gòu)的投資或風(fēng)險引擎系統(tǒng)都應(yīng)是可以被解釋
每一個現(xiàn)代化的金融機構(gòu)其實都需要專業(yè)的投資引擎系統(tǒng)或是風(fēng)險引擎系統(tǒng)。在投資領(lǐng)域， 非專業(yè)的投資者關(guān)注的點都在收益率的高低上, 然而真正專業(yè)的投資者更關(guān)注的是風(fēng)險管理。
收益率只是一個單一的數(shù)字, 4% 12%, 30%, 幼兒園小孩都會排列高低大小, 不需要什么專業(yè)知識。但是風(fēng)險是無窮個數(shù), 是資產(chǎn)收益的無限個可能性，是金融市場這個龐大的隨機系統(tǒng)的聯(lián)合概率分布隨時間的演化。
所以針對資產(chǎn)收益率的建模事實上是對資產(chǎn)風(fēng)險的聯(lián)合建模, 才是專業(yè)機構(gòu)投資者最關(guān)心的, 在監(jiān)管推行“資管新規(guī)”, 打破剛性兌付的今天會越來越重要。
我們所引進的金融科技盟校的底層技術(shù)與算法，在美國覆蓋了85%以上的金融機構(gòu)，專業(yè)的投資者, 不論是價值基本面投資, 還是量化投資都需要科學(xué)化的投資決策框架與投資引擎系統(tǒng)的輔助?？茖W(xué)的意思就是可以解釋可以判定對錯, 而不是經(jīng)驗主義的含含糊糊與依賴所謂的“感覺”。
專業(yè)投資者與非專業(yè)投資者的核心區(qū)別就在于——能知道自己為什么賺錢和為什么虧錢, 自己的風(fēng)險敞口在哪里, 哪些決策會導(dǎo)致哪些后果; 而不是純依賴于人的感覺或歷史數(shù)據(jù)的單一回測, 在投資的過程中聽天由命。我們在做的事情就是為中國引入科學(xué)化投資的框架，提供本土化落地的投資引擎系統(tǒng)。
首先, 智能金融科技中心投資引擎系統(tǒng)項目團隊開發(fā)了整合各方面信息的大數(shù)據(jù)底層平臺，將股票、債券、基金、理財與另類資產(chǎn)的全方位深度數(shù)據(jù)聚合在一起，也將經(jīng)濟數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化的信息數(shù)據(jù)整合在同一平臺上，作為上層建模分析工具的基礎(chǔ)。
在建模層，系統(tǒng)結(jié)合人工智能的算法與金融工程、金融計量技術(shù)構(gòu)建了建模的火藥庫。機器學(xué)習(xí)算法在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)、發(fā)掘風(fēng)險驅(qū)動因素與迭代共同因子等方面有非常好的優(yōu)勢，而金融計量和金融工程的模型具有可解釋性，這對大噪音環(huán)境下的金融市場建模至關(guān)重要。
兩相結(jié)合，我們在中國市場的模型解釋力高達80%-90%以上, 把握住了金融市場絕大部分的風(fēng)險驅(qū)動來源。這塊的系統(tǒng)解決方案叫MSG金融市場模擬器。
技術(shù)的細節(jié)很復(fù)雜。我舉一個通俗易懂的例子:
比如說中國有八大菜系，有成千上萬的菜品。經(jīng)驗主義的評價方法可能是看這個菜的色香味，也就是表層的特征。那如果我們想科學(xué)定量的對菜進行分析，我們就要測量其中的營養(yǎng)成分，比如包含多少微量元素，多少蛋白質(zhì)，多少碳水化合物等。
金融市場建模器就是干這個的，它是對資產(chǎn)內(nèi)部的風(fēng)險成分做深入的分析。首先我需要洞察資產(chǎn)內(nèi)部受多少宏觀層面、基本面、技術(shù)層面、行業(yè)層面、公司層面的風(fēng)險驅(qū)動因素的影響，才能做好建模，擺脫經(jīng)驗主義的不靠譜，進入科學(xué)化投資管理與風(fēng)險管理的框架。
事實上，在美國每家現(xiàn)代化金融機構(gòu)都會擁有自己的風(fēng)險引擎，一天沒有就活不下去。金融市場的風(fēng)險管理得不好，有些券商可能上午還在，下午就倒了。這個是有過先例的，當年最大的做市券商之一騎士資本在交易環(huán)節(jié)出了問題，一天就把這個公司所有的錢虧掉了，下午就被人收購了。
現(xiàn)代化金融機構(gòu)有非常多的業(yè)務(wù)線，每個業(yè)務(wù)線每天可能有上千種風(fēng)險敞口，進行上千億規(guī)模的交易， 對市場風(fēng)險的建模與管理， 對整體公司風(fēng)險敞口的估計與集中， 對于現(xiàn)代化的金融機構(gòu)的生存是至關(guān)重要的。隨著我國金融市場的發(fā)展，以后每家金融機構(gòu)也都會需要這樣子的核心的引擎的系統(tǒng)。
如果我們說金融市場模擬器MSG是解決投資管理與風(fēng)險管理中的“是什么”( 也就是對金融市場的洞察 )這個問題, 那么接下來要介紹的金融決策優(yōu)化引擎解決的就是投資管理與風(fēng)險管理中的“怎么辦”的問題。
我們的金融決策優(yōu)化引擎DoE包含幾十種金融優(yōu)化算法, 對不同的投資管理與風(fēng)險管理場景都會有最匹配的優(yōu)化算法解決, 例如：單周期的投資組合優(yōu)化, 風(fēng)險敞口控制, 降低模型誤差的降噪優(yōu)化, 解決路徑依賴問題的防回撤優(yōu)化, 多周期戰(zhàn)略與戰(zhàn)術(shù)資產(chǎn)配置, 大型機構(gòu)資產(chǎn)負債優(yōu)化, 整體風(fēng)險管理控制等等。
另外，我們在洞察金融市場與優(yōu)化金融決策之外，我們也對金融機構(gòu)服務(wù)的終端用戶進行深度的洞察。我們用標簽體系、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)與有監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法深度了解用戶，從服務(wù)、運營、合規(guī)與客戶教育等維度提供系統(tǒng)解決方案。幫助金融機構(gòu)獲客留客，精準服務(wù)，開源節(jié)流；反欺詐，識別合規(guī)風(fēng)險；進行客戶教育。例如，我們與螞蟻金服的合作應(yīng)用支付寶的數(shù)據(jù)構(gòu)建了客戶洞察的高清畫像。
我們打造的是一個金融科技的基礎(chǔ)架構(gòu)和底層的能力，在應(yīng)用層面也通過金融科技公司的合作對金融機構(gòu)賦能，真正形成業(yè)界影響力。
【今日福利】比特幣等虛擬貨幣的波動性總是出乎人意料，資本和人心難以捉摸，但價格的另一影響因素卻樸素得多——技術(shù)和應(yīng)用價值。這也是2017年區(qū)塊鏈行業(yè)的關(guān)鍵詞。過去的一年，在眾多大小公司涌入?yún)^(qū)塊鏈，POC項目和代幣遍地開花的同時，也有一些先行者呼吁，“不要為了區(qū)塊鏈而區(qū)塊鏈”。
技術(shù)的發(fā)展永無止境，在這條探索的道路上，我們看到的不只是尸骨，還有正在建造的座座豐碑。2017年，雷鋒網(wǎng)曾與數(shù)十家區(qū)塊鏈行業(yè)傳統(tǒng)企業(yè)、新創(chuàng)公司進行對話，并報道?，F(xiàn)在我們選取了其中8家代表性機構(gòu)的實踐案例，包括工商銀行、招商銀行、平安集團、銀聯(lián)、螞蟻金服等，匯編成特輯報告。除此外，還有20+智能金融公司案例，涵蓋普惠金融、風(fēng)控信貸、財富管理等議題。
以下為特輯部分目錄：
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前瑞銀大牛：區(qū)塊鏈如何變革傳統(tǒng)金融兩大應(yīng)用模式？
區(qū)塊鏈+金融，帶你直擊實踐應(yīng)用中的需求和痛點
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