一、现在有哪些区块链项目值得投资

从行业大赛道角度来说，区块链一级市场投资可以分三类：

1.行业生态服务：包括垂直媒体、各类中心化交易所（衍生品）、钱包、Broker、矿池、资管服务等；

2.企业服务类：为机构提供区块链的技术服务，比如联盟链、监管科技、数据分析等；

3.区块链原生项目：公链、协议层等。

每一类大赛道，投资机构的注重要素都会不太一样。

第一类赛道——行业生态服务：

此类项目互联网属性比较强，更多的看流量，即 toC的产品和运营能力，整体来说，这个赛道属于流量入口的概念。

从赛道细分的角度来说，媒体和交易所竞争比较激烈，但新项目依然层出不穷，如果创始人没有深厚的资源背景以及非常强的运营能力，很难跑出来。

不过，衍生品交易所和 Broker倒是一个比较有潜力的方向。由于原来市场整体的可交易产品相对单一，基本无需做交易产品设计以及定价，但根据传统金融行业对比来看，衍生品平台和 Broker通常会有较大的市场空间。需要注意的是，金融产品设计能力会是一个相对核心的要素。

钱包项目相对是个比较有意思的领域，现在看它的发展路径，正在朝着资管平台（理财、借贷、dex等等）和 DAPP平台（游戏等）方向发展，头部钱包占有一定的先机，但个人觉得新的钱包依然会有很大的机会，主要两点：

1）新主链：当有新的顶级公链出现时，可能会伴随着出现一批为其服务的钱包项目，从而吸引流量；

2）增量市场：现在的钱包有小白化趋势，包括直接手机冷钱包、使用传统社交媒体登陆钱包（背后涉及私钥分割及存储技术）及无需私钥的刷卡式钱包。

这个赛道因为其整体商业模式相对清晰，技术壁垒也并非很高，而且大部分细分赛道离钱比较近，所以，看起来是行业内发展比较快的赛道。此外，生态也渐渐开始出现 toBtoC的模式，个人觉得可能是大部分产品或服务相对可标准化的原因。

最后提一句资管服务（包含托管），其模式相对特殊，由于其核心是做资金管理（包含管理系统和投资管理），所以主要看资金来源，一般分为机构/大户（to B/大 C）和流量平台（to B to C），或直接募资并在市场进行投资；或和流量平台合作，为其用户提供资管服务；或为机构提供内部管理系统，然后进一步做托管+资管服务。后两者对投资机构的吸引力会更大些。这个领域内比较多的是量化、staking平台以及管理系统+综合托管服务，竞争也相当激烈，其核心要素是需有很强的信用背书（包括牌照、知名投资人、KOL、业绩等）。

第二类赛道——企业服务类：

比较类似于传统投资的企业服务，主要看 BD能力和团队的产品理解及技术经验，一般的商业模式是收项目费或定期收取服务费。由于近期国内对区块链技术的支持，这个赛道的发展可能会较之前加快许多，会出现更多的新企业需要区块链的技术服务。但从投资角度看，现阶段这个赛道在国内的投资依然比较有难度，原因有：

1）这个赛道项目主要属于底层数据服务及技术市场，整体市场空间相对其他赛道较为有限；

2）在传统企业服务领域，国内项目的估值基本是海外项目的 1/10，国内对企业服务的专业化和精细化要求还未达到比较成熟的水平，因此这个赛道，个人认为现阶段还是海外项目更可关注；

3）随着区块链技术热度的升高，国内龙头企业或者原传统大数据公司可能进一步在该领域进行布局，新兴的小公司空间很可能并不大。

对于监管科技和数据分析类项目，美国的市场格局相对已经显现，比较难抓到新的机会，而其他区域市场，特别国内，由于其语言特殊性和监管独立性，会有新的格局出现。但基于之前提到的三个问题，个人觉得有机会但空间不大。

第三类赛道——区块链原生项目：

区块链原生类项目的整体投资逻辑比较特殊，与传统 VC不同，而是会比较注重非中心化性、安全性和效率之间的平衡，即“不可能三角”的平衡，无论是技术还是 token经济模型，其实都是为这三点服务的。

在行业现阶段，个人依然认为去信任（即非信任机构或是个人，而是信任算法本身）是这个行业真正的红利，无论之前的 BTC还是 ETH，真正能够落地并被应用其实是因为实现了这点。之前，该赛道大部分的项目相对更注重效率，而非去信任机制，所以后者的发展整体来说其实是比较缓慢的，当然，其本身难度也更高。

对于这个赛道，具体可以分底层公链、协议层和应用层。

公链：之前形形色色的公链已经比较多了，而且他们的确也都在追求不可能三角的平衡，但能真正走出来的可能会很少，如果项目本身没有过硬和前沿的技术能力以及社区生态运营能力（如有强技术背景的 KOL是一个很大的优势），不建议轻易尝试。

协议层：个人认为协议层的项目其实现在依然有很大的空缺，包括 open finance和 web3，细分的话包括 identity、oracle、privacy、各类 defi等。而之前的协议层大部分只是一个应用层产品的附属，商业模式的智能合约化，很少会去考虑去信任机制的红利，也很少有团队专注于某个商业模式中协议生态的完善。

其实我个人的建议是，创业人可以更多的致力于协议层的完善。不应该用传统思维去做一个产品，而是把原来的商业模式解构再重构，利用技术和经济机制去把这些协议的去信任机制完善。并且，这些协议其实并不应该局限在某些场景，而应该注重通用性，比如借贷协议并不一定就是用于借贷平台的产品，由于区块链行业 token的天然性，借贷协议可以用于任何具有 token，并且有借贷需求的场景。比如游戏，创业人完全可以尝试自下而上的去做一个区块链协议生态，而不是自上而下的做个互联网产品。

当然，协议层的商业模式一直是个被质疑的话题，就现状来看，趋势有四种：

1）产品载体化：协议层倾向于寻找载体来实现用流量和盈利模式，现在的普遍方式是做个钱包，流量可以用作融资和商业合作的筹码，盈利模式可能主要来自于手续费或者导流分成，个人觉得这种模式长久来看对协议生态的发展可能并不有利，会有中立性问题；

2）Staking筹码：这是现阶段比较多的一种使用方式，通过 staking token来作为协议中的某个参与方，并同时获取一定的收益，但这需要项目本身能够长久稳定的发展，否则 staking token也只是权宜之计而已；

3）代表 portfolio价值：协议项目的 Token代表其使用权费用的 portfolio，大部分协议层被质疑其 token根本没有存在的必要，公链的 token就能解决各类交易、支付等等问题。因此，现在衍生出一种 token机制，即协议层 token代表该协议在各个公链上应用价值汇总的衡量，比如 staking协议，用户在不同主链上的 staking的过程中，协议会从 staking的收益中抽取一定比例的佣金，比如 tezos会收取 XTZ做佣金，cosmos收取 ATOM做佣金，而这些佣金会形成一个价值池，协议 token即是这个价值池 portfolio份额的代表，协议使用的越多，这个 portfolio价值就越高，相对应 token的价值就越高；

4）治理机制：这是一种比较高阶的 token使用方式，持有 token代表了持有者对该协议的治理权益，这一般适用于比较成熟的协议层生态，即无论是协议完善度和社区运营都达到了相当高的水准，但现阶段对大部分项目都还不适用。

其实，整体来说，各类 token机制的设计一直存在个普遍问题，即未能形成闭环：更多的是获取，很少能在生态中使用，之前比较通用的使用场景是在二级市场交易，因此造成 token的价值无法可持续、稳定的发展，以上说的 2、3、4其实都是在为 token寻找可使用的场景，从而寻求整体生态的长久发展。

应用层：应用层项目的落地一直是个热点问题，个人觉得落地局限性最大问题可能在于协议层的不完善，现在的应用倾向于用互联网思维做一个产品，在这个过程中做一些闭源协议（可能一部分也是 fork开源协议），其实是无法赶超中心体项目的。当未来协议层可以更加完善后，应用层的项目可以考虑组合不同的协议层来满足产品应用场景的需求。

此外，说到区块链的应用落地，个人认为大规模落地可能需要等到万物互联的时代之后。区块链本身其实是一种对机器更为友好的技术，现在很多去信任机制很难实现一大原因是人之间的博弈过于复杂，而如果未来我们的很多行为能够通过机器实现、行为数据通过机器来存储，那整套经济机制的模型设计会相对清晰很多。

现在 5G正在逐渐兴起，随之而来的会是 IOT，即万物互联的时代，未来更多的交互可能会是 Machine to Machine，而非人对人。在这个过程中，会出现大量（ 5G每平方公里至少支持百万级别数量的设备）的 Machine，也许可以天然的成为区块链网络的 Oracle和分布式节点，同时本身也是承载大量数据的虚拟资产载体，再配合适合的加密和通讯技术，也许才是区块链能够真正在 MtoM网络构成的数字虚拟世界发挥效用、步入大规模落地的时代。

结语：投资本身是个仁者见仁、智者见智的事情，每个人的投资逻辑都不相同，这篇文章仅是个人基于之前的投资经验给的一些初步拙见，也欢迎大家来和我探讨，借此我也能够更好完善自己的投资逻辑。了解更多可以去币查查app与我交流，另外，个人以后会进一步对各领域做更深入的探讨，谢谢关注。

二、区块链是什么

区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。

区块链（Blockchain）是比特币的一个重要概念，它本质上是一个去中心化的数据库，同时作为比特币的底层技术，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一次比特币网络交易的信息，用于验证其信息的有效性（防伪）和生成下一个区块。

含义

狭义来讲，区块链是一种按照时间顺序将数据区块以顺序相连的方式组合成的一种链式数据结构，并以密码学方式保证的不可篡改和不可伪造的分布式账本。

区块链

广义来讲，区块链技术是利用块链式数据结构来验证与存储数据、利用分布式节点共识算法来生成和更新数据、利用密码学的方式保证数据传输和访问的安全、利用由自动化脚本代码组成的智能合约来编程和操作数据的一种全新的分布式基础架构与计算方式。

基础架构模型

区块链基础架构模型

一般说来，区块链系统由数据层、网络层、共识层、激励层、合约层和应用层组成。其中，数据层封装了底层数据区块以及相关的数据加密和时间戳等基础数据和基本算法；网络层则包括分布式组网机制、数据传播机制和数据验证机制等；共识层主要封装网络节点的各类共识算法；激励层将经济因素集成到区块链技术体系中来，主要包括经济激励的发行机制和分配机制等；合约层主要封装各类脚本、算法和智能合约，是区块链可编程特性的基础；应用层则封装了区块链的各种应用场景和案例。该模型中，基于时间戳的链式区块结构、分布式节点的共识机制、基于共识算力的经济激励和灵活可编程的智能合约是区块链技术最具代表性的创新点。

区块链核心技术简介

区块链主要解决的交易的信任和安全问题，因此它针对这个问题提出了四个技术创新：

第一个叫分布式账本，就是交易记账由分布在不同地方的多个节点共同完成，而且每一个节点都记录的是完整的账目，因此它们都可以参与监督交易合法性，同时也可以共同为其作证。

跟传统的分布式存储有所不同，区块链的分布式存储的独特性主要体现在两个方面：一是区块链每个节点都按照块链式结构存储完整的数据，传统分布式存储一般是将数据按照一定的规则分成多份进行存储。二是区块链每个节点存储都是独立的、地位等同的，依靠共识机制保证存储的一致性，而传统分布式存储一般是通过中心节点往其他备份节点同步数据。

没有任何一个节点可以单独记录账本数据，从而避免了单一记账人被控制或者被贿赂而记假账的可能性。也由于记账节点足够多，理论上讲除非所有的节点被破坏，否则账目就不会丢失，从而保证了账目数据的安全性。

第二个叫做非对称加密和授权技术，存储在区块链上的交易信息是公开的，但是账户身份信息是高度加密的，只有在数据拥有者授权的情况下才能访问到，从而保证了数据的安全和个人的隐私。

第三个叫做共识机制，就是所有记账节点之间怎么达成共识，去认定一个记录的有效性，这既是认定的手段，也是防止篡改的手段。区块链提出了四种不同的共识机制，适用于不同的应用场景，在效率和安全性之间取得平衡。

区块链的共识机制具备“少数服从多数”以及“人人平等”的特点，其中“少数服从多数”并不完全指节点个数，也可以是计算能力、股权数或者其他的计算机可以比较的特征量。“人人平等”是当节点满足条件时，所有节点都有权优先提出共识结果、直接被其他节点认同后并最后有可能成为最终共识结果。

以比特币为例，采用的是工作量证明，只有在控制了全网超过51%的记账节点的情况下，才有可能伪造出一条不存在的记录。当加入区块链的节点足够多的时候，这基本上不可能，从而杜绝了造假的可能。

最后一个技术特点叫智能合约，智能合约是基于这些可信的不可篡改的数据，可以自动化的执行一些预先定义好的规则和条款。以保险为例，如果说每个人的信息（包括医疗信息和风险发生的信息）都是真实可信的，那就很容易的在一些标准化的保险产品中，去进行自动化的理赔。

在保险公司的日常业务中，虽然交易不像银行和证券行业那样频繁，但是对可信数据的依赖是有增无减。因此，笔者认为利用区块链技术，从数据管理的角度切入，能够有效地帮助保险公司提高风险管理能力。具体来讲主要分投保人风险管理和保险公司的风险监督。

区块链的发展历程

区块链–原始区块链，是一种去中心化的数据库，它包含一张被称为区块的列表，有着持续增长并且排列整齐的记录。每个区块都包含一个时间戳和一个与前一区块的链接：设计区块链使得数据不可篡改—一旦记录下来，在一个区块中的数据将不可逆。

区块链的设计是一种保护措施，比如（应用于）高容错的分布式计算系统。区块链使混合一致性成为可能。这使区块链适合记录事件、标题、医疗记录和其他需要收录数据的活动、身份识别管理，交易流程管理和出处证明管理。区块链对于金融脱媒有巨大的潜能，对于引导全球贸易有着巨大的影响。

2008年由中本聪第一次提出了区块链的概念，在随后的几年中，成为了电子货币比特币的核心组成部分：作为所有交易的公共账簿。通过利用点对点网络和分布式时间戳服务器，区块链数据库能够进行自主管理。为比特币而发明的区块链使它成为第一个解决重复消费问题的数字货币。比特币的设计已经成为其他应用程序的灵感来源。

1991年，由Stuart Haber和W. Scott Stornetta第一次提出关于区块的加密保护链产品，随后分别由Ross J. Anderson与Bruce Schneier&John Kelsey分别在在1996年和1998年发表。与此同时，Nick Szabo在1998年进行了电子货币分散化的机制研究，他称此为比特金。2000年，Stefan Konst发表了加密保护链的统一理论，并提出了一整套实施方案。

区块链格式作为一种使数据库安全而不需要行政机构的授信的解决方案首先被应用于比特币。2008年10月，在中本聪的原始论文中，“区块”和“链”这两个字是被分开使用的，而在被广泛使用时被合称为区块-链，到2016年才被变成一个词：“区块链”。在2014年8月，比特币的区块链文件大小达到了20千兆字节。

到2014年，“区块链2.0”成为一个关于去中心化区块链数据库的术语。对这个第二代可编程区块链，经济学家们认为它的成就是“它是一种编程语言，可以允许用户写出更精密和智能的协议，因此，当利润达到一定程度的时候，就能够从完成的货运订单或者共享证书的分红中获得收益”。区块链2.0技术跳过了交易和“价值交换中担任金钱和信息仲裁的中介机构”。它们被用来使人们远离全球化经济，使隐私得到保护，使人们“将掌握的信息兑换成货币”，并且有能力保证知识产权的所有者得到收益。第二代区块链技术使存储个人的“永久数字ID和形象”成为可能，并且对“潜在的社会财富分配”不平等提供解决方案。14-15截至2016年，区块链2.0链下交易仍旧需要通过Oracle，使任何“基于时间或市场条件[确实需要]的外部数据或事件与区块链交互”。

在2016年，俄罗斯联邦中央证券所（NSD）宣布了一个基于区块链技术的试点项目。许多在音乐产业中具有监管权的机构开始利用区块链技术建立测试模型，用来征收版税和世界范围内的版权管理。2016年7月，IBM在新加坡开设了一个区块链创新研究中心。2016年11月，世界经济论坛的一个工作组举行会议，讨论了关于区块链政府治理模式的发展。据Accenture的一份关于创新理论发展的调查中显示，2016年区块链在经济领域获得的13.5%使用率，使其达到了早期开发阶段。在2016年，行业贸易组织共创了全球区块链论坛，这就是电子商业商会的前身。

该概念在中本聪的白皮书中提出，中本聪创造第一个区块，即“创世区块”。

2009年1月3日，比特币的创始人中本聪在创世区块里留下一句永不可修改的话：

“The Times 03/Jan/2009 Chancellor on brink of second bailout for banks（2009年1月3日，财政大臣正处于实施第二轮银行紧急援助的边缘）。”

当时正是英国的财政大臣达林被迫考虑第二次出手纾解银行危机的时刻，这句话是泰晤士报当天的头版文章标题。

区块链的时间戳服务和存在证明，第一个区块链产生的时间和当时正发生的事件被永久性的保留了下来。

比特币公司BTCC于2015年推出了一项服务“千年之链”即区块链刻字服务，就是采用的以上原理。用户可以将通过这项服务将文字刻在区块链上，永久保存。

数字货币的现状是百花齐放，列出一些常见的：bitcoin、litecoin、dogecoin、dashcoin，除了货币的应用之外，还有各种衍生应用，如Ethereum、Asch等底层应用开发平台以及NXT，SIA，比特股，MaidSafe，Ripple等行业应用。

2016年1月20日，中国人民银行数字货币研讨会宣布对数字货币研究取得阶段性成果。会议肯定了数字货币在降低传统货币发行等方面的价值，并表示央行在探索发行数字货币。中国人民银行数字货币研讨会的表达大大增强了数字货币行业信心。这是继2013年12月5日央行五部委发布关于防范比特币风险的通知之后，第一次对数字货币表示明确的态度。

可以用区块链的一些领域可以是：

▪智能合约

▪证券交易

▪电子商务

▪物联网

▪社交通讯

▪文件存储

▪存在性证明

▪身份验证

▪股权众筹

我们可以把区块链的发展类比互联网本身的发展，未来会在internet上形成一个比如叫做finance-internet的东西，而这个东西就是基于区块链，它的前驱就是bitcoin，即传统金融从私有链、行业链出发（局域网），bitcoin系列从公有链（广域网）出发，都表达了同一种概念——数字资产（DigitalAsset），最终向一个中间平衡点收敛。

区块链的进化方式是：

▪区块链1.0——数字货币

▪区块链2.0——数字资产与智能合约

▪区块链3.0——各种行业分布式应用落地

三、区块链联邦学习是什么

为什么说区块链融合隐私计算是必然趋势？

从更大的版图视角来看，要构建全面的隐私保护和治理体系，不仅需要融合区块链、人工智能、大数据、隐私计算等多种技术，还需要结合法律法规、监管治理等诸多策略。

在数字化社会中，大家对于数据生产要素有着更为强烈的需求，无论是用户服务、业务营销都需要使用大量的数据，尤其是在分布式协作的业务模式中，各方都希望数据能顺畅地流通，并合理地体现数据价值。但与之相悖的是，数据孤岛仍然存在，数据的粗放式使用仍待解决。

与此同时，合法合规成为大势所趋。不论是在国内还是国际上，与个人信息保护、数据安全相关的法律法规一一出台，都对个人信息保护和数据安全等方面提出了更为严格的要求。这意味着，要确保数据的安全，也要尊重个人的隐私权益；在数据全生命周期上，要求实现全面规范，达成合规地流通。

以用户为中心，在安全隐私前提下交换数据，并提供优质合规的服务，是数字化社会建设的趋势，需要在技术、业务模式、治理体系上做出更多的创新。在分布式系统里引入隐私计算、发展合规的数据交易所等举措，都体现出这种创新精神。

在隐私计算领域，区块链、联邦学习和安全多方计算已然成为三大关键核心技术，而且这三大技术之间互有侧重，也有许多重合和联系。

其中，从区块链的角度出发，我们可以看到，一方面，区块链上的数据需要采用隐私算法来保护；另一方面，区块链也可以成为隐私计算协作里的底座和枢纽：采用区块链技术去记录、追溯多方协作中的数据集、算法模型、计算过程，并对最终结果进行评估和共识，持续优化协作效率。

此前几年，我们在区块链领域里探索应用落地时，常常是用区块链为业务场景构建“分布式账本”。合规的应用都会对用户和商户进行KYC（KnowYourClient），其中也存在不少待通过隐私计算等创新解法来解答的问题。

例如，身份信息是否可以向全联盟链公布？在交易时，交易里的金额、相关方是否明文公开？每个人拥有的资产，是否可以被随意查询？人们的业务行为，是否会在未授权的情况下被滥用？

例如，在消费场景的积分卡券业务中，商家和商家之间通常不希望过多地暴露自己的经营状况，比如有多少用户开卡、充值，以及每天的流水等；个人用户也不希望自己的消费行为被公开审视。

于是，在隐私问题尚未能彻底解决之前，我们通常采用的办法是，引入核心权威机构参与共识和维护全账本，而其他参与者则分层分片，以不同权限的角色参与。但这样，在一定程度上增加了系统的复杂性，影响了用户体验，同时，给区块链应用的规模化和普及化带来了挑战。

目前，区块链也普遍用于政务领域，比如在智慧城市管理以及各种民生应用中，为大家提供“一网通办”的良好体验，这就需要多领域、多地域、多部门的通力协作。我们可以看到，政务应用覆盖面广，角色众多，数据存在多级别的敏感性和重要性。

区块链可以作为分布式协作的底座，通过数据目录、数据湖等方式，构建数据流转的枢纽，同时引入隐私计算和全面的治理规则，界定数据的边界，使数据在“不出库”的同时，依旧可以实现身份认证、隐匿查询、模型构建等能力。

从更大的版图视角来看，要构建全面的隐私保护和治理体系，不仅需要融合区块链、人工智能、大数据、隐私计算等多种技术，还需要结合法律法规、监管治理等诸多策略。

区块链隐私保护的场景丰富、角色众多，流程多样、数据立体，我们可以用“双循环”机制做进一步分析。

首先，我们从用户端出发，尊重用户对数据的知情权和控制权，把重要的数据交给用户管理。

比如，验证身份的“四要素”中，用户的身份凭据和联系方式通常来自政府和运营商这些权威机构，当用户和某一个业务场景产生联系时，他们并不需要提供全部的明文信息，只需要选择性披露一些可验证的凭据，用以代替明文。

基于分布式验证机制即可实现多场景的验身，证明自己的合法身份，此时业务提供方即使未获得更多明文数据，但也不能拒绝服务。这就从根源上降低乃至杜绝了用户关键隐私的泄露风险。

其次，在业务方，依旧可以采用诸如联邦学习、安全多方计算等技术，对用户已经授权的、合规采集的业务数据进行处理。

在用户知情同意的前提下，在B端实现与合作伙伴之间的协同计算，数据不出库，隐私不泄露，但实现诸如风控、营销、广告等对业务运营有重要价值的事务。最终实现业务效果的提升，在给业务方带来效益的同时，也为用户提供更优质的服务，或者权益上的回报。其整个价值体系是闭环的，合规的，可持续的。

例如物联网和区块链，在采集端，就需要给设备分配身份和标识，同时算法上要做到去标识，防泄露；在用户端，不但要提供个性化的服务，还要做到防止不必要的画像，在做到可验证用户身份和资质的同时，又不能无端地追踪用户行为轨迹；最终，在提供优质服务、安全存储用户数据的时候，又要尊重用户的意愿，包括注销退出的要求。

如此的“双循环体系”，可能不止是在技术上要求设备、APP、后台服务进行迭代的重构，同时其商业模式、运营治理观念等层面可能也会产生许多革新。整个链条会非常的长，需要做的工作也非常多，覆盖芯片、硬件、网络、软件、云平台等广袤的产业链。

目前来看，并没有哪一个“包打天下”的单一技术，可以满足“全链路”、“双循环”的要求。那么我们不妨把场景拆细一点，列举得全面一些，组合一些技术和方案，先解决某个场景里的痛点问题。

事实上，我们在和众多产业应用开发者交流时，他们更期望聚焦于具体的、迫在眉睫的问题，得到有针对性、可着手实施的解决方案，比如转账时隐匿金额、排名时不透露分数、投票时不泄露身份、KYC流程时不泄露视频等等。

特定场景下的问题常常可以基于隐私计算的某一个算法或一些算法的组合，针对性的去应对。我们可以日拱一卒，解决一个又一个的场景化问题，对之前可能有纰漏的事情亡羊补牢，对可预见的刚性需求引入新技术新思路，创新性地去实现。这样就逐步把数据安全的篱笆一点点扎起来，最终筑就数据安全的长城。

分布式协作中，许多场景是跨机构的、跨网络的，无论是区块链还是隐私计算，都会遇到要和其他合作方、其他平台互通的要求。我们看到信通院的相关工作组正在讨论多项互联互通规范，核心框架是要做到“节点互通”、“资源互通”、“算法互通”。

节点互通要求网络和协议等基础要素能互通。资源互通强调的是对资源的发布存储、寻址使用、治理审计（含删除数据、下线服务等），在这个层面上，大家都实现相对一致的视图，提供通用的接口。算法的互通则是非常细致和场景化的，每一种算法都有自己的特点，其密码学基础、运算规则、协作流程都会不一样，反过来对资源的管理资质和节点网络的拓扑，都会提出更多的要求。

在互通基础上还有“自洽性”、“安全性”、“正确性”等要求，而且随着领域的发展，不断增加更多功能的“扩展性”也非常重要。之前，可能大家是在埋头苦干，积累技术和经验，以后在落地时，则需要更注重接口和规范，开放心态，大家一起沟通共建，通过开源开放的方式寻求共识和共赢。

总结一下，关于隐私计算发展的几个思考：

第三，实现标准化和普及化，以推动新技术和新理念的规模化落地。比如相关的行业标准、评测体系，这对帮助从业者理清发展道路、达成行业要求大有裨益。

区块链发展这么多年，除了技术本身，其实最难的是“怎么解释清楚啥是区块链”。希望在科普推广方面，方兴未艾的隐私计算能有更多的新思路，实现更好的效果。

回顾区块链和隐私计算的热潮，我们看到产业和社会在呼唤数据安全和隐私保护，行业也已经有了不少可用的研究成果，得到了一定的认可。展望可见的未来，我们将更加开放、务实，聚焦用户和场景，探索规范的、规模化的、可持续的应用之路。

同盾的知识联邦和其他厂提的联邦学习有哪些显著不同？

同盾的知识联邦是一个统一的安全多方应用框架，它支持安全多方查询、安全多方计算、安全多方学习、安全多方推理等多种联邦应用。知识联邦在借鉴一些相关技术的同时，也具备一定的独创性，尤其是在认知层和知识层联邦都是自主创新的。知识联邦与其它技术领域，如联邦学习、区块链、隐私计算、安全多方计算等，都有着紧密的关系。

五大赛道、八位专家，银行局中人眼里的AI江湖

谁说大象不能跳舞？

2020于全体银行而言，是一场无预告的终极考验，一轮最直观的金融科技对决。疫情让网点流量骤降到接近于0，全方位挑战银行线上服务水平，检验那些连年增加的科技投入，有多少真正变作数字化、智能化的一点一滴。

踏进2021，银行们迎来周密复盘、整装待发的最好时间节点。

在过去这一年，银行更努力地摆脱大象转身的刻板印象，告别以往被各路创新推着走的窘况，试图在金融科技和数字新基建的浪潮里承担更主动、开放的角色，以轻快敏捷的步伐持续向前。

没有一家银行不想拥抱AI，没有人愿意错过数智化转型的未来。在梳理数十家银行AI全布局，以及「银行业AI生态云峰会」多位嘉宾的分享过程中，我们逐渐发现银行业AI的那些挑战和困境，那些艰险之处同样是机遇所在。

数据安全与隐私保护

银行业AI，首先被AI本身正面临的数据困境，和日渐收紧的数据监管尺度拦住。

在技术维度不断向前奋进的同时，银行必然要思考的一个议题是：业务创新与隐私保护如何兼顾？

雷锋网AI金融评论主办的《联邦学习系列公开课》曾对这一问题展开过系统深入的探讨。第一节课上，微众银行首席人工智能官杨强就直接点明：“人工智能的力量来自于大数据，但在实际运用过程中碰到更多的都是小数据。”

平安科技副总工程师王健宗也在课上指出，“传统的AI技术必须从海量的数据中学习或者挖掘一些相关的特征，利用数学理论，去拟合一个数学模型，找到输入和输出的对应关系，比如深度学习中训练网络的权重和偏置，模型效果与数据量级、质量、以及数据的真实性等有着密切的关系。”

一个典型例子就是银行信贷风控：现在大部分AI应用都由数据驱动，信贷风控更需要大量数据训练，但大额贷款风控的案例又非常少。“要是来做深度学习模型，只用少量这种大额贷款的样本远远不够。”杨强解释。

小数据需要“聚沙成塔”，同时又面临侵犯隐私的可能。为此，网络安全与数据合规领域的立法进入了快车道，滥用数据和爬虫也受到过严厉整治。

虽然目前《数据安全法》还只是处于草案的状态，但是草案明确提出要关注数据本身的使用，需要在保护公民组织、相关权益的前提下，促进数据为关键要素的经济发展。

数据被称作是新时代的油田，但银行该怎样通过AI摸索出更高效、更合规的开采工具？

在「银行业AI生态云峰会」第一场演讲中，微众银行区块链安全科学家严强博士就对银行必备的数据安全与隐私保护思维，进行了深入讨论。他指出：

在数字经济时代下，银行业AI发展必须要尊重“数据孤岛”作为数据产业的原生态，隐私保护技术则是打破数据价值融合“零和博弈”的关键，需要打通隐私数据协同生产的“双循环”。

而区块链是承载数据信任和价值的最佳技术，对于隐私计算和AI应用中常见的数据品质等难题，都可以通过区块链进行互补或提升效果。

联邦学习、TEE可信计算、安全多方计算等多个AI技术路线也正尝试落地于银行的核心业务场景。

AI金融评论了解到，除了微众银行，江苏银行2020年也已开展联邦学习方向的探索，他们与腾讯安全团队合作，基于联邦学习技术对智能化信用卡经营进行联合开发和方案部署，在联邦学习技术支持下进行金融风控模型训练。

银行数据库

以“数据”为线，银行前中后台的升级轨迹清晰可见。

如果说前些年的银行科技，讨论度更集中在前台智能化应用，那么如今中后台建设开始更多地来到聚光灯下，讨论它们为银行数字化转型呈现的价值和意义。

这当中的一个重要模块，就是银行数据库的改造升级。

我们曾经报道，Oracle自进入中国市场以来，在银行数据库市场，一直具有压倒性优势，也是许多银行的采购首选。

由于长期使用Oracle，不少银行形成较严重的路径依赖。平安银行分布式数据库技术负责人李中原也曾向AI金融评论表示，系统迁移和重新建设需要大量成本，从单机变为多机群体，故障发生的故障发生的概率和维护成本都会加大，对整体系统运维将是巨大挑战。（详见《银行业“求变”之日，国产数据库“破局”之时》）

但随着银行业务创新需求愈发复杂，传统数据库在技术边界、成本、可控性方面越来越不相匹配；采购数据库的来源单一也让银行陷入非常被动的处境。

而云计算的出现，让Oracle在数据库市场接近垄断的地位有所动摇，各大互联网云厂商杀入战场。

腾讯云副总裁李纲就表示，云化数据库胜在成本低、易扩容两大特点，任意一台X86的PC服务器就可以运行，理论上也有着无限的横向扩展能力，这都是Oracle等传统数据库难以企及的优点。

中国数千家银行由此获得更多选择余地，开始从集中式数据库迁移到分布式数据库，一场事关“大机下移”的漫长征途就此展开。

这场变革已有先行者，例如张家港行在2019年就将其核心业务系统放在了腾讯云TDSQL数据库上，传统银行首次为核心系统选用国产分布式数据库；2020年，平安银行信用卡的核心系统也完成切换投产，新核心系统同样采用了国产数据库。

在「银行业AI生态云峰会」上，腾讯云数据库TDSQL首席架构师张文就深入分享了张家港行和平安银行这两个典型的数据库迁移转型案例。

以平安银行为例，其体量之大，意味着应用改造更具挑战性。张文解释道，为了配合此次改造，应用引入了微服务架构对应用进行了拆分和解耦。对账号的分布进行了单元化划分，以DSU为一个逻辑单元，单个DSU包含200万个客户信息，单个DSU同时处理联机和账务两种业务。

但国产分布式数据库也同样还在成长当中，张文也指出了目前金融级分布式数据库面临一系列挑战点，除了有可伸缩、可扩展的能力，更要解决高可用性、数据强一致性，同时探索更具性价比的性能成本，以及为金融机构打造更易上手的、更产品化的成熟解决方案。

中台建设

“中台建设”这个热门关键词，不再是互联网公司的专属。银行也不例外，甚至更需要中台。

银行这样的大型机构，架构极其复杂，还有跨部门多团队的协作，海量数据日积月累之下如同年久失修的危楼，更需要及时、持续的治理。

在看来，银行拥有大量的数据、技术和人才，资源却往往“各行其是”，部门之间没有配合意识、独立造烟囱；技术流于表面，无法链接、深入，这造成了银行资源的大量浪费。

中台的体系化建设和顺利运转，才能将这庞大体系中的“死结”一一梳开。

建设银行监事长王永庆就曾指出：中台建设是商业银行数字化经营转型的关键环节，认为商业银行数字化转型的必然归宿是生态化、场景化。

尽管商业银行在多年经营过程中沉淀了一定的竞争优势，形成了各具特色的内部生态系统，但目前仍是封闭的、高冷的，还无法满足数字经济对开放式生态化经营可交互、高黏性、有体感、无边界的要求。

因此，建行也已在数据中台先行一步，其落地上概括为5U（U是统一的意思），包括统一的模型管理、统一的数据服务、统一的数据视图，统一的数据规范以及统一的数据管理。

为求轻松支撑亿级用户，实现高时效、高并发场景化经营，招商银行近两年也在中台和技术生态体系的建设上持续发力。去年年底发布的招商银行App9.0，迭代需求点超过1800项，“10+N”数字化中台建设就占据了相当的比重。

如何构建金融机构需要的数据中台？

在「银行业AI生态云峰会」上，360数科首席科学家张家兴就用“三通三快”概括了数据中台的标准：

金融机构面对着海量用户、复杂业务，一个优秀的数据中台，必须是达到多业务打通，内外数据互通和用户关系连通，同时还要做到数据的实时处理快、使用快、需求响应快。

他进一步强调，数据与AI融合得非常紧密，如果数据中台和AI中台各自建设，两者之间将不可避免地存在割裂的现象。

基于此，360数科也推出了自己的数据AI融合中台，将最上层数据平台，到中间数据服务支撑的平台服务，再到整个数据资产的管理，到最下面整个数据技术架构的设计都进行调整，并且将自身沉淀的AI能力嵌入其中。

张家兴也在云峰会的演讲上透露，360数科研发了一项联邦学习技术——分割式神经网络，通过神经网络在高维空间，Embedding不可逆的特性，使得不同参与的数据合作方只需要传递Embedding向量，见不到原始数据，但最终可以使模型产生目标效果。

银行信贷智能风控

而在过去一年里，银行信贷风险管理，仍然是最引人关注的方向之一。

关注度一方面来自于，受疫情影响而剧增的贷款逾期和坏账风险，如何借助技术手段“端稳这碗水”，把握好信贷支持尺度，成为银行、消金公司和风控技术服务商们的开年大考。（详见《信贷战“疫”：一场给风控的开年大考》）

而另一方面，2020年下半年起，针对金融科技或是互联网金融的监管“红线”逐渐清晰。例如《商业银行互联网贷款管理暂行办法》，其中就明确提出了对商业银行的风险管控要求，和对合作机构的管理规范。

尽管结合AI、大数据的智能风控在银行科技应用中不再新鲜，但这并不意味着智能风控已经足够成熟——数据资源壁垒、自有数据累积、数据特征提炼、算法模型提升，被认为是大数据风控目前所面临四大困境。

某商业银行负责人就曾表示，在模型建设和模型应用过程中普遍存在数据质量问题，包括外部数据的造假（黑产欺诈）和内部数据的滥用等，在模型迭代方面，很多银行只追求迭代的速度和频次，而忽略了最终效果。

前百度金融CRO、融慧金科CEO王劲进一步指出，数据规范和治理体系不健全，数据质量差且缺失率高，技术能力不足，复合型科技人才匮乏等因素都是银行等金融机构无法做好模型的重要原因。

王劲曾在有着“风控黄埔军校”之称的美国运通工作17年，负责过全球各国各类产品相关的700余个模型提供政策制度和独立监控。在云峰会上，他也结合自身二十余年风控经验，剖析了金融风险管理中的那些理念误区。

“很多人并不是特别理解，风险管理永远是一个寻找平衡点的科学。”王劲认为，风险管理平衡有着这样的核心三问：

他也解析了银行等持牌金融机构做好风险管理平衡的核心要素，谈到风险管理最重要的就是对数据的把控，“金融公司成立之初就要思考数据的生命周期。首先要从对业务产品和客户的选择当中，决定需要什么样的数据。”

数据战略是一个相对长期的落地过程，机构首先要立下数据选择的原则和条件：要考虑的不只是数据的合规性、稳定性和覆盖率，更要考虑数据的新鲜度、时效性和时间跨度。

从模型建设的角度出发，王劲指出，一个卓越的风控模型应当具备辨别力、精准度、稳定性、复杂度和可解释性五大要素，“原材料”数据、模型架构和算法的选择，衍生变量的出现，对模型的监控和迭代，以及对y的定义和样本的筛选，无一不影响模型的“锻造”。

在他看来，银行等金融机构如果能在身份识别和控制、数据安全管理、风险模型管理，和自动化监控体系方面，做到高效完善，将会是非常理想的一种状态。

RPA与内部流程优化

还有一个关键词，在各家银行年报中出现频率越来越高，那就是RPA（机器人流程自动化）。此前AI金融评论也曾举办《RPA+AI系列公开课》，邀请到五位头部RPA厂商高管分享RPA与金融碰撞出的火花。

RPA的定义，很容易联想到2012年左右的“流程银行”转型潮。当时的流程银行，意为通过重新构造银行的业务流程、组织流程、管理流程以及文化理念，改造传统的银行模式，形成以流程为核心的全新银行经营管理体系。

如今银行的转型之战，全方位升级为“数字化转型”，内部流程的优化改造在AI和机器人技术的加持下持续推进，RPA也迅速成为银行数字化转型不可缺席的一把“武器”。

达观数据联合创始人纪传俊在「银行业AI生态云峰会」上指出，RPA+AI为银行带来的价值，最明显的就是减少人工作业、降低人工失误，提升业务流程效率，同时也提高风险的预警和监控能力。

AI金融评论注意到，已有多家国有大行将RPA投产到实际业务中。

以工商银行为例，RPA在工行的应用覆盖了前台操作、中台流转和后台支撑等多个业务场景，在同业率先投产企业级机器人流程自动化（RPA）平台并推广应用，全行累计46家总分行机构运用RPA落地实施120个场景。

建设银行同样也引入了RPA，建立国内首个企业级RPA管理运营平台，敏捷研发业务应用场景100个，实现人工环节自动化、风险环节机控化。

农业银行方面则透露，农行目前还处于技术平台建设阶段，之后将以信用卡业务、财务业务等为试点落地RPA需求。其实施策略，是建设全行统一的RPA技术平台，面向总分行各部门输出RPA服务。

中国银行在2017年底，旗下公司中银国际就已有RPA的概念验证，团队成功投产20个机器人，分别在不同岗位执行超过30个涉及不同业务流程的自动化处理工作，也与RPA厂商达观数据展开了合作。

纪传俊也在云峰会上分享了目前AI+RPA在银行各大典型场景的落地：

例如智慧信贷，面向的是整个银行最核心的流程——信贷流程，分为贷前、贷中、贷后三大阶段。其中涉及数据查询、数据处理、财务报表、银行流水等专业环节，需要完成基础信息的录入、尽调报告的审核，而这些环节中的大量重复劳动，可以基于AI、OCR、NLP等技术自动化完成。

区块链是什么意思？

区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。所谓共识机制是区块链系统中实现不同节点之间建立信任、获取权益的数学算法。

1、狭义来讲，区块链是一种按照时间顺序将数据区块以顺序相连的方式组合成的一种链式数据结构，并以密码学方式保证的不可篡改和不可伪造的分布式账本。

2、广义来讲，区块链技术是利用块链式数据结构来验证与存储数据、利用分布式节点共识算法来生成和更新数据、利用密码学的方式保证数据传输和访问的安全、利用由自动化脚本代码组成的智能合约来编程和操作数据的一种全新的分布式基础架构与计算方式。

扩展资料：

1、2008年由中本聪第一次提出了区块链的概念，在随后的几年中，成为了电子货币比特币的核心组成部分：作为所有交易的公共账簿。

2、到2014年，“区块链2.0”成为一个关于去中心化区块链数据库的术语。对这个第二代可编程区块链，经济学家们认为它的成就是“它是一种编程语言，可以允许用户写出更精密和智能的协议，因此，当利润达到一定程度的时候，就能够从完成的货运订单或者共享证书的分红中获得收益”。

3、在2016年，俄罗斯联邦中央证券所（NSD）宣布了一个基于区块链技术的试点项目。许多在音乐产业中具有监管权的机构开始利用区块链技术建立测试模型，用来征收版税和世界范围内的版权管理。

4、区块链的时间戳服务和存在证明，第一个区块链产生的时间和当时正发生的事件被永久性的保留了下来。

5、比特币公司BTCC于2015年推出了一项服务“千年之链”即区块链刻字服务，就是采用的以上原理。用户可以将通过这项服务将文字刻在区块链上，永久保存。

参考资料：百度百科_区块链