一、区块链什么是机枪池(机枪池跑路)

开普勒机枪池是不是金融骗局

不是。开普勒机枪池是一个去中心化的DeFi收益聚合器，由美国开普勒金融实验室创办，拥有官方的认证，因此不是骗局，目前拥有68位金融分析师，是区块链上的去中心化自治组织。

2022年怎样整出火币网的现金?

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10月8日，沉寂已久的币圈爆出重大新闻，国内三大虚拟货币交易所之一的火币（Huobi）实控人易主，Huobi创始人及最大股东李林一次性转让近60%股份，成功套现数十亿美元，成功“洗白”上岸。

李林或套现高达128亿

10月8日，火币创始人李林在朋友圈表示，已经将旗下股权转让与香港百域资本（AboutCapital），他不再是HuobiGlobal的股东，也不直接或者间接拥有HuobiGlobal的任何权限。

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字里行间看，这是一个相当决绝的再见。李林不愿再和HuobiGlobal有任何关系的表态跃然纸上，这是表态给谁看的？

据开甲财经了解，此次交易不包括李林在香港的上市公司火币科技(HK:01611)。

值得注意的是，此次交易的交割引发很多疑问。李林肉身在国内，一直无法出境，此次交易在境外交割，等于李林将上百亿个人财富放在海外，同时火币转手后是否会重走旧路，继续做国内用户的生意？这恐怕都会引发监管的注意，此次交易是否能够顺利完成还有一定不确定性。

实际上，7月份的时候，某外媒就报道称，火币交易所创办人李林寻求出售他手中近60%的火币股份，随后该消息得到火币发言人证实。据称，两个潜在买家分别是FTX交易所创始人SamBankman-Fried、被美国FBI调查、逃至格林纳达担任驻WTO大使的波场创始人孙宇晨。但是，两位潜在买家均表示否认。报道还称，李林对火币交易所的股价是20-30亿美元，由此计算，他持有的近60%股份价值高达18亿美元（约合128亿元人民币）。

2022年胡润全球富豪榜上，火币的李林以110亿资产入榜，目前看，李林的实际财富要超过胡润的统计。

火币创建于2013年，根据第三方平台数据，货币日均成交规模为10亿美元。2021年，火币净利润超过10亿美元，仅次于币安，是世界第二大最赚钱交易所。可是，即便如此赚钱的业务，估值又如此低，但李林的股权转让交易似乎并不顺畅。

2022年9月，有自称火币内部人士在Medium上爆料称，火币着急出手可能是因为现任CTO带领投资Vires亏损1.5亿美元，再加上国内监管越来越严，这成为李林卖掉火币的催化剂。

爆料文章称，李林在2021年四季度把global业务交给朱桦后，与市场总监潘思宇开始主导着整个公司投资和发展新项目。不过，爆料者指朱、潘二人将当时火币“机枪池”的1.5亿美元，投到Waves链上核心借贷协议ViresFinance。没想到，随着LUNA爆雷，vires也暴雷了。朱桦在vires里面投入的1.5亿美元亏损殆尽，这笔资金是已经落败的huobi大半年的收入，也就是说，朱桦一把梭哈，把huobi赔进去了。更摩幻的就是，这个事情在开除了两个一线操作人员之后，居然不了了之。

这次事件是李林卖掉火币的催化剂。李林先是喊停了“机枪池”的项目，然后开始筹划卖掉公司。

区块链是什么

区块链有两个含义：

1、区块链(Blockchain)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。

2、区块链是比特币的底层技术，像一个数据库账本，记载所有的交易记录。这项技术也因其安全、便捷的特性逐渐得到了银行与金融业的关注。

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。

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。

币安流动性挖矿风险

币安流动性挖矿有风险，虽然DeFi和流动性挖矿都很年轻，尤其是DeFi，可以说还不成熟，但有望获得天文数字回报的项目已经把成千上万的人吸引了进来。与一切新的未知事物一样，最好应用合适的分析方法，事先对你考虑投资的项目进行研究。关键是要确定与流动性挖矿相关的风险和机会成本，以便为任何可能的损失做好准备。

1.年化收益率的风险

在高年化收益率和承诺高回报的领域，人们很容易忘记，其实你的年化收益率是不稳定的，取决于以下变量。

-存款资产价格

-池子的流动性，以及你在池子奖励分配中各自的份额

-代币价格

事实上，上述所有因素都是变量，在投资前，您应该权衡(i)机会成本与(ii)潜在收益。

2.抵押清算风险

如果您在Compound、MakerDAO或Aave等平台上使用抵押贷款，可能会发生清算。当您的抵押物由于借款资产或抵押物的波动性，不再足以覆盖您的贷款金额，触发抵押物的自动清算(出售)，以及额外的相关费用，即罚款和清算折扣(当资产以低于市场价格紧急出售时)时，清算就会发生。

为了降低清算的风险，确保保持足够的抵押品水平，并监控借款资产和抵押品货币的价格走势。根据你的策略，你可以考虑在这个过程中使用波动性相对较低的资产，比如DAI、USDT、USDC、PAX等。

如果抵押物和借款都是波动性较小的资产或稳定币，比如用DAI抵押物借USDC，你的清算风险会大大降低。

3.无常损失

例如，当你向Uniswap等任何一个自动做市商(AMM)提供资金时，你必须明白，如果价格变动太大，你可能会损失很多资金。

这种现象叫做无常损失，简单来说，就是把代币放在AMM里，和放在钱包里的区别。为什么说是"无常"?因为只要AMM中代币的相对价格恢复到你进入AMM时的原始状态，损失就会消失，你就能赚取100%的交易费用。

然而，情况并非总是如此。通常情况下，无常损失会变成永久性的，让您获得负收益。

4.交易费用风险

对于任何一个搞过流动性挖矿的人来说，gas成本是你根本无法忽视的问题。想要通过向资金池提供流动性来开始流动性挖矿，往往伴随着巨大的gas成本。此时，你要么等待Gas费降低，要么与接受高额的交易成本。这种风险是不可忽视的，因为大多数DeFi协议都是在Ethereum区块链中运行的，你在考虑你的行动时，可以通过ETHGasStation查看当前的gas价格。

5.智能合约风险

当你打算开始你的流动性挖矿时，重要的是要明白，你基本上将你的资产发送给Ethereum链上的智能合约，并长期持有它们。风险是必然的--如果有人成功攻击(或利用合约中的漏洞)，你的资金安全就会受到影响。如：今年早些时候，借贷平台dForce被攻击，因此损失了2500万美元。MakerDAO有一个巨大的事故--"黑色星期四"，还有针对闪贷服务商bZx的漏洞。

6.预言机风险

与区块链相关的最实质的风险之一是"预言机问题"。预言机是一个第三方服务，它获取外部信息并将其提供给区块链。同样智能合约也会根据这些数据执行它们的指令。如果预言机事实上被攻击，那么依赖它的智能合约也会被攻击。

7.无限造币风险

除了黑客风险，也有可能是诈骗项目。有些项目的代码中嵌入了无限铸币后门，这意味着该项目团队可以无限地铸造他们的代币。当智能合约的所有者可以调用这个功能时，问题就会发生。最终，所有者可以在Uniswap或Balancer等交易所上出售这种项目的大量代币，以换取几乎所有被流动性提供者添加到一个池子里的资产。

这就是为什么你在投资未经审计的智能合约时要特别小心。虽然审计确实能提供一些安慰，但也要记住，即使是成功的审计也不能完全消除风险。

区块链是什么意思?

区块链（Blockchain），比特币的一个重要概念，它本质上为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批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。

区块链，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。

注意事项：

1、区块链起源于比特币，2008年11月1日，一位自称中本聪(SatoshiNakamoto)的人发表了《比特币:一种点对点的电子现金系统》一文，阐述了基于P2P网络技术、加密技术、时间戳技术、区块链技术等的电子现金系统的构架理念，这标志着比特币的诞生。

两个月后理论步入实践，2009年1月3日第一个序号为0的创世区块诞生。几天后2009年1月9日出现序号为1的区块，并与序号为0的创世区块相连接形成了链，标志着区块链的诞生。

2、为了实现区块链金融大跨越大发展，为了推动中国经济新发展，加速全球资产流通，实现一代代人为之奋斗不已的复兴梦想。

普银集团于2016年12月9日在贵州举行普银区块链金融贵阳战略发布仪式，会上将就区块链实现资产的数字化流通、区块链金融交易模式、并对区块链服务与社会公共产业的应用落地展开探讨。

Celestial（无垠宇宙）跨链星舰游戏教程

头号玩家链游公会2021-12-1316:44

你有想象过一款在区块链上结合了nft和defi的大型多人在线游戏会是怎样的呢？这就是无垠的优势。我们相信去中心化金融和虚拟经济将在区块链上迈出一大步。元宇宙是它的主板。元宇宙将游戏迷、艺术家、创造者和去中心化忠实者聚集在一起。无垠社区将会是元宇宙的一块基石。

《无垠》是一款大型多人在线的星战主题游戏。玩家可以加入联邦，开发和扩展殖民地，探索行星和星系团，收集矿物和稀有资源，研发民用和军事技术，锻造武器和宇宙飞船，并最终与其他玩家战斗。游戏侧重于可玩性、社区和金融。

教程前

OEC游戏地址：

如何进行游戏：

您需要一个支持OEC智能链的钱包，例如MetaMask，以及一定数量的BNB代币用于支付网络费用。

MetaMaskDownload:你可以通过CherrySwap来购买CELT和Crystal水晶。

双重代币经济体系

Celestial拥有CELT+Crystal的双重代币经济体系。

CELT合约地址：0x5Ab622494AB7C5e81911558c9552DBd517F403fbCrystal水晶合约地址：

熟悉游戏界面

游戏右上角可切换简体中文，但翻译过来并不准确；

进入游戏后（官网celt.game），选择OEC或者BSC，可以看到：

Reclamation（水晶农场）：通过质押CELT-USDT获得CRYSTAL，具体收Y率可点进去看，目前一百几；

FlnancialCentre（金融中心）：质押USDT获得CRYSTAL，这是游戏的机枪池，在这里系统会自动选择高收益池子；

MegaFactory（巨型工厂）：直译让人看不懂，其实这里是用CRYSTAL开盲盒获取飞船，每10个CRYSTAL开一次；

Collections（集合）：你的仓库；

Salvaging（打捞）：用你的战舰打出CELT；

SpaceRift（空间裂缝）：每天获得CELT3轮，每轮8小时（GAMMALV.15以上才能参加）；

Marketplace（市场）：买卖战舰；

nft市场即将更新版本，加入多支付和拍卖功能（类似opensea），届时很多该游戏合作项目方会来拍卖CRYSTAL和他们共同赋能的Nft卡牌，比如iotexclvont等

获得战舰的方法

假如你要组建舰队，需要20条飞船，每开一次盲盒消耗10个CRYSTAL，那么开20个盲盒就需要200个CRYSTAL，大约9.31U一个舰队；

这里需要三步进行，先点“FOGREBOX”，再点“UNLOCK”，最后点“OPEN”；

每点一次都要扣手续费，所以请不要一架飞船一架飞船那样买；

在Reclamation（水晶农场）中添CELT-USDT，获得CRYSTAL；

这一操作适合原本已经有一组以上舰队，可以等质押时限的玩家；

有利点是可以多获得CRYSTAL，在Reclamation中可以提高倍数，以获得更高收入；

与这一方法相同的是在FlnancialCentre中，质押质押USDT获得CRYSTAL。

PS：战舰分白-蓝-红-紫，只有紫色战舰可以升级，升级需要消耗其他颜色战舰和400CELT，所以说紫船随时可以出售，流通非常好，即使飞船贬值，也不会低于升级所需的费用，即10级的最低可以卖3200C

在市场可以挑选高算力的飞船来组建队伍，这样在Salvaging和SpaceRift中可以挖出更多CELT；

怎么打金

一、星球挖CELT

点击“Salvaging”后，可以发现有很多行星，这每个行星的情况都不一样，分别为：

本期就以玩家全部市场购买10艘LV.5以上飞船，在003号行星中不加倍（加倍需质押CELT）来写测算表；

如果质押CELT加3倍，因为质押部分可以解压，我们就不算在成本里面了，这样回本天数可以自行除以3；

从上表可以看出，如果全部采用市场购买LV.5飞船，所需成本有点高，回本天数已标出（数据每天都会变），所以LV.5挖X003号飞船，最好在市场捡漏比较好或者开盲盒。

如果想加速，方式如下：

点击“加速挖K”，点击“获取xCELT”，填入要质押的CELT数量，比例为每月1次，12个月内12次（例如质押100CELT12个月可获得1200xCELT）；

获得xCELT后，点击STAKE，输入想要加速的xCELT数量；

二、空间裂缝

SpaceRift每天有3轮，每轮时间为8小时，每次只有100艘飞船参与挖CELT；

参与飞船需LV.15以上；

点击“DISPATCH”，派遣飞船；

点击“CLAIM”，领取所获CELT；

点击“RECALL”，召回飞船。

一些注意事项：

1.ONGINGS里可以查看到你目前已经进入副本的战舰.点这里面后你可以随时选择撤退战舰.RETREAT=撤退

2.如果该系列副本只显示了要求战舰等级说明该副本需要配置舰长.如果你的战舰安装了舰长却想要进入不需要舰长系列的副本，那你需要现在仓库里把该战舰上配置的舰长取消才可进入.

3.如果你想要选择进入副本的战舰正在星球挖矿中.那你需要从星球质押中取回战舰才可进入副本.

4.副本如果通关/或者失败.都会进入一个冷却期(COOLINGDOWN).冷却期为一小时.如战斗失败则会扣除一部分奖励

二、区块链的运行原理和发展,你不得不知!

一、为什么会有区块链的创新?

第一代互联网的起点是TCP/IP协议，就是执行一个网络上所有节点统一格式对等传输信息的开放代码。但是这样一个并不复杂的创新对于人类的影响是划时代的，她把全球统一市场所需要的基本价值观：“自由、平等、博爱”，给程序化、协议化、可执行化了。进而派生出STMP邮件协议、HTTP域名协议等，去中心化的实现了全球信息传递的低成本高效率。正如阿里巴巴副总裁高红冰所说：

“互联网就是消灭那个价值很低、成本很高的(信息)供应链——它开放、互联、对等、全球化、去中心化。”

我们知道：市场的本质也是去中心化的，她自动执行也就是“等价交换”的去中心化协议，就像诺贝尔奖金获得者罗纳德科斯总结的：“市场经济建立在两个深厚的认知基础上：承认无知和包容不确定性。”亚当斯密也形容市场是：“看不见的手”!因此，市场一定需要信息去中心化的低成本流动，互联网正是适应了全球统一市场形成的大气候下，横空出世了。

但是，第一代互联网去中心化的解决了信息的低成本高效率传输的问题，她没有解决信息的信用问题。因此，第二代互联网必须突破的是：怎样去中心化的建立全球信用?让价值传递也低成本高效率进行。

那么原来的中心化信用体系有什么问题呢?众所周知：中心化的信用，如各国法币，信用价值不同，清算体系也各不兼容，给全球贸易增加了很大成本。目前以美元为中心的全球信用体系，在机制上存在“特里芬悖论”(实质就是一国法币无法同时兼顾解决本国经济利益和全球经济需要的冲突)，因此2009年中国央行行长周小川呼吁超主权存储货币的产生，同年，中本聪在网上公开了第一代区块链源代码————“比特币”。

二、区块链系统是怎样运行的?

首先，中本聪很清楚建立一个支付系统的信用必须解决防止“重复支付”问题，也就是不能造假币。中心化的信用系统是靠国家机器防止造假币。“比特币”怎么办呢?中本聪的伟大创新是给每一笔交易“盖时间戳”(timestamp)。每十分钟一个区块(block：相当于网络账簿)，把这十分钟的全网交易都正确的盖上时间戳。问题是谁来盖呢?中本聪并没有假设互联网上都是雷锋，他同意亚当.斯密的观点：市场上的人是贪婪的。他让所谓自称“矿工”的人去竞争这十分钟一个区块的记账权，竞争的规则就是正确记账的同时要去解SHA256难题，谁能证明自己的计算机算力最快(所谓PROOF OF WORK机制)，ta就能竞争到这十分钟区块的合法记账权，并得到二十五个比特币的奖励。这就是所谓俗称的“挖矿”过程，实际是建立一个全网总账——区块链的去中心化信用过程，所以矿工更本质的职能是“记账员”!

中本聪在其比特币白皮书中，比较详尽的叙述了这个信用系统建立的过程：

第一步：每一笔交易为了让全网承认有效，必须广播给每个节点(node：也就是矿工);

第二步：每个矿工节点要正确无误的给这十分钟的每一笔交易盖上时间戳并记入那个区块(block);

第三步：每个矿工节点要通过解SHA256难题去竞争这个十分钟区块的合法记账权，并争取得到二十五个比特币的奖励(头四年是每十分钟五十个比特币，每四年递减一半);

第四步：如果一个矿工节点解开了这十分钟的SHA256难题，ta将向全网公布ta这十分钟区块记录的所有盖时间戳交易，并由全网其他矿工节点核对;

第五步：全网其他矿工节点核对该区块记账的正确性(因为他们同时也在盖时间戳记账，只是没有竞争到合法区块记账权，因此无奖励)，没有错误后他们将在该合法区块之后竞争下一个区块，这样就形成了一个合法记账的区块单链，也就是比特币支付系统的总账——区块链。

一般来说，每一笔交易，必须经过六次区块确认，也就是六个十分钟记账，才能最终在区块链上被承认合法交易。以下是比特币的记账格式：

所以所谓“比特币”，就是这样一个账单系统：它包括所有者用私钥进行电子签名并支付给下一个所有者，然后由全网的“矿工”盖时间戳记账，形成区块链。

三、比特币的区块链金融有哪些创新?

类黄金化，尝试建立全球互联网去中心化信用，有可能让价值在全网高速低费率的流转(目前每笔转转费率是万分之一);

货币总量由密码学协议约定;

比之于黄金，数字货币无限可分;

货币价值可以建立在大量的P2P交易之上;

财务管理的完全透明(每笔交易都能在区块链上查到)。

比特币的区块链全网记账，在全球互联网上最高建立了市值100亿美元的市值。因此，清华五道口金融学院院长吴晓灵点睛指出：区块链实验建立了分布式信用，是互联网TCP/IP的升级版，是从信息传递升级到价值传递;

四、比特币的区块链系统有哪些内在缺陷?

比特币的区块链系统自2009年在互联网上开源运行以来，有成功的地方，但也显示出一些难以克服的内在缺陷：

总量不能随着市场的情况变化，必然暴涨暴跌;

挖矿的高碳，只有不到1%的矿工能够竞争到没十分钟区块的记账权，其他参与竞争的99%以上的矿工算力浪费;

每年10%左右的通货膨胀大大增加了比特币金融生态的成本，甚至威胁到她的生存;

作为去中心化自组织DAC系统，记账和发行功能部分运行成本过高。

作为全球支付系统，效率远远达不到全球贸易的实际要求。比特币网络每秒目前最多确认7笔交易，对比之下， Visa的网络系统每秒最快可处理10,000笔交易，支付宝的记录是2014光棍节每秒钟80,000笔!

五、区块链技术2.0的发展：

作为区块链的2.0升级发展，首先聚焦在解决比特币记账的挖矿高碳上：

在我们讨论怎么克服比特币挖矿记账高碳时，清华经济学研究所的刘涛雄教授指出，挖矿靠算力竞争，最后只有一家竞争到合法记账权，其他99%的矿工节点都白挖了，浪费了资源，显然不太合理，如果全网透明的知道下一家区块的合法记账权，随机的在全网产生，就免除了竞争记账的高碳!我们听后都大赞刘教授主意高明，因为现在比较成功的二代币NXT正是这种机制，他们的白皮书叫“透明锻造”，只是记账权花落谁家的概率是和每个矿工节点钱包的NXT代币持有量成正比，这个叫股权证明机制(PROOF OF STOCK)。当然，这也引发了NXT把代币分发给早期投资开发者不公平的争论!

RIPPLE是一个区块链半去中心化的方案，利用“可信任网关”(trusted gateways)进行区块链记账，其信用是建立在这些网关不会同时作恶的共识记账(consensus ledger)协议上。

最有雄心的尝试是以太坊(Ethereum),她把区块链的技术和图灵完备结合起来，期望开发出一套未来满足各种区块链系统建设的基础性平台，可以支持各种信用货币、数字资产、智能协议甚至金融衍生品的开发.其系统设计是ETHERUM平台统一区块链记账，为所有开发者共同使用，也许她们的正式版本能在不久地将来发布。

六、区块链的创新在其他领域的可能应用：

现在，区块链在建立去中心化信用的尝试，已经不限于金融界，而被社会各个领域关注，特别是在中国目前一些中心性信用如“红会”，处于“塌陷”态势，区块链更能为社会管理提供一种全新的思路和技术选项，以下是我们了解的一些新进展和相关讨论：

区块链和物联网结合，将数字资产和原子资产统一起来，抹平消费资产和现金资产的区别，扩展大众的信用，加速价值流通;(IBM-三星)

区块链上建立知识产权保护系统，对知识产权的使用全网记账，建立全球广告市场;

区块链是否可以为一带一路的新兴经济体发行协议型密码学货币提供技术支撑;

区块链+云计算可以发展成去中心化的自媒体和社区系统;

区块链可以搭建去中心化的股权众筹体系，让创新项目提前进入流通领域;

区块链可以发展出全透明的财务管理系统;

区块链支持建立全球去中心化公司组织。

总之，在这个信用已经成为紧缺资源的时代，区块链的技术创新，作为一种分布式信用的模式，为全球市场的金融、社会管理、人才评价和去中心化组织建设等，都提供了一个广阔的发展前景。

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