《金融科技概論》課后參考答案（管同偉）

《金融科技概論》管同偉林彥君第一章概述參考答案：1.金融科技的討論應(yīng)當包括哪些基本內(nèi)容？答：金融科技的討論將包括以下幾方面內(nèi)容：（1）金融科技的前端產(chǎn)業(yè)，它所包含的金融模式、金融產(chǎn)品與金融服務(wù)；（2）金融科技的后臺技術(shù)，它所包括的大數(shù)據(jù)、人工智能等新型信息技術(shù)；（3）金融科技的行為主體：從事金融科技技術(shù)與金融創(chuàng)新活動的科技公司與金融機構(gòu)；（4）基于不同金融科技主體功能的金融科技風險監(jiān)管。2.金融科技有哪些主要推動因素？答：推動金融科技產(chǎn)生和發(fā)展的主要因素有三個:技術(shù)進步(供給因素)；需求因素；金融體系與政策環(huán)境因素。(1)技術(shù)進步：技術(shù)進步是金融創(chuàng)新的基礎(chǔ)。長期以來,技術(shù)創(chuàng)新始終與金融發(fā)展相輔相成。(2)需求因素：互聯(lián)網(wǎng)、移動通信的普及、電子商務(wù)與普惠金融的發(fā)展提供了對新金融產(chǎn)品和服務(wù)的龐大需求,為金融科技發(fā)展和創(chuàng)新奠定了堅實基礎(chǔ)。(3)金融體系與政策環(huán)境因素：金融與監(jiān)管政策環(huán)境也是金融科技發(fā)展的重要推動因素。3.金融科技有哪些主要經(jīng)濟影響？答：金融科技將對金融服務(wù)的提供方式產(chǎn)生重大影響，顛覆金融行業(yè)的發(fā)展格局，創(chuàng)造出高效率、社會覆蓋面最廣的全新金融模式，實現(xiàn)更高效的金融服務(wù)。金融科技的快速發(fā)展既帶來新的機遇，但也存在潛在風險和監(jiān)管挑戰(zhàn)。（1）金融科技對金融服務(wù)業(yè)的主要影響金融科技對金融服務(wù)業(yè)的主要影響包括：去中心化，增加非金融機構(gòu)中介，提升金融體系的效率、透明度、競爭性和韌性，促進普惠金融和經(jīng)濟增長。首先，作為信息技術(shù)帶來的創(chuàng)新，金融科技突出的是前沿信息技術(shù)對金融業(yè)務(wù)的輔助、支持和改進作用，其核心功能是降低信息不對稱。其次，降低金融服務(wù)成本。金融科技使金融服務(wù)虛擬化，將極大地降低金融服務(wù)提供的成本。金融科技還可以使金融服務(wù)與電子商務(wù)、共享經(jīng)濟和大數(shù)據(jù)分析相結(jié)合，從而實現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟，創(chuàng)造出新的附加值。再次，金融科技增加非金融機構(gòu)中介，深刻地改變現(xiàn)存金融服務(wù)格局，提升金融體系的競爭性和韌性。復次，全面實現(xiàn)金融服務(wù)個性化。金融科技運用大數(shù)據(jù)來分析私人客戶，促進個性化的金融服務(wù)，幫助金融業(yè)更便捷地提供定制化服務(wù)。此外，金融科技的新技術(shù)也可動態(tài)定制，不斷拓展金融服務(wù)的前沿。新型信息技術(shù)創(chuàng)造出的“智能合同”有助于防范道德風險。（2）金融科技的產(chǎn)業(yè)政策影響金融科技通過多元化的有效競爭，可以降低信息不對稱，改進金融服務(wù)效率，但也帶來了隱私保護與信息安全；支付、結(jié)算和金融穩(wěn)定等方面的諸多挑戰(zhàn)。第一，消費者隱私保護與信息安全對于金融科技應(yīng)用而言，用戶的關(guān)鍵信息很可能在使用金融科技應(yīng)用程序的過程中丟失或被盜，移動設(shè)備的安全性也可能通過支付程序受到損害。此外，由于信任在采用新技術(shù)方面發(fā)揮著重要作用，如何進行安全和隱私保護也是個難題。盡管許多國家對個人信息的保護存在嚴格規(guī)定，但由于在線信息的流動性，使得對信息獲取，處理和使用的監(jiān)管難以實施。隨著萬物互聯(lián)趨勢不斷加強，傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)筑墻式的安全邊界防護方式已經(jīng)不敷應(yīng)對，如何加強對數(shù)據(jù)本身的保護已經(jīng)成為網(wǎng)絡(luò)安全的首要問題。對于金融行業(yè)而言，如何加強網(wǎng)絡(luò)安全與數(shù)據(jù)保護更是必須應(yīng)對的緊迫挑戰(zhàn)。第二，金融體系穩(wěn)定性非金融科技公司可能部分或全部取代傳統(tǒng)金融公司的中介職能。例如，以前客戶需要到銀行才能辦理存貸等業(yè)務(wù)，現(xiàn)在只要通過金融科技平臺或者第三方支付渠道就可以辦理了。這種影響將威脅關(guān)鍵金融服務(wù)的提供，而相關(guān)金融服務(wù)中斷或提供這些服務(wù)的被監(jiān)管機構(gòu)遭遇脫媒，可能對實體經(jīng)濟產(chǎn)生嚴重的潛在負面影響。之前集中的、中心化的和針對單一機構(gòu)的監(jiān)管框架，面對當前分布式、去中心化和針對平臺的金融科技創(chuàng)新，存在極大的挑戰(zhàn)。在貨幣政策工具方面，金融科技業(yè)務(wù)具有一定的貨幣創(chuàng)造功能，會對貨幣政策效果產(chǎn)生一定影響，降低了貨幣政策的有效性?？傊?，金融科技通過多元化的有效競爭，可以降低信息不對稱，改進金融服務(wù)效率；與此同時，也對支付、結(jié)算和金融體系的穩(wěn)定性帶來新的挑戰(zhàn)。金融科技的發(fā)展需要政策當局權(quán)衡創(chuàng)新、發(fā)展、金融穩(wěn)定和消費者保護多方利益出臺監(jiān)管與金融穩(wěn)定政策。4.簡述金融科技的基本內(nèi)涵與外延。答：金融科技的內(nèi)涵：金融科技,是創(chuàng)新金融實現(xiàn)形式,以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),以技術(shù)為手段,核心在于通過各種前沿科技的應(yīng)用,實現(xiàn)金融服務(wù)效率提升、交易成本降低、產(chǎn)品和服務(wù)形式創(chuàng)新以及客戶體驗改善。隨著理論和實踐的進一步發(fā)展,金融科技的概念還將不斷充實和完善。金融科技的外延：（1）當金融科技是指前端產(chǎn)業(yè)時,其實質(zhì)含義是指大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能、分布式賬本(區(qū)塊鏈)等新興信息技術(shù)在金融活動中的應(yīng)用。(2)當金融科技是指后臺技術(shù)時,則是指大數(shù)據(jù)、人工智能等新興信息技術(shù)本身,其實質(zhì)含義是科技,是金融業(yè)務(wù)中所使用的新技術(shù)。(3)當金融科技是指技術(shù)帶來的金融創(chuàng)新載體時,其一,它所指的是金融科技企業(yè),金融科技企業(yè)指本身不提供金融服務(wù),卻能為金融機構(gòu)提供技術(shù)服務(wù)；其二,它所指的是采用新技術(shù)進行金融業(yè)務(wù)創(chuàng)新的持牌金融機構(gòu)；其三,它所指的是金融科技企業(yè)與持牌金融機構(gòu)的合作聯(lián)盟,也包括發(fā)端于科技企業(yè)的利用科技力量進軍傳統(tǒng)金融市場新入行競爭者。5．簡述金融科技與科技金融及互聯(lián)網(wǎng)金融的區(qū)別。答：金融科技并非科技金融,二者不是相同的概念。金融科技既可指金融,又可指技術(shù),也可指它的行為主體,具體含義要視特定語境而定,一般情況下主要是一個技術(shù)為金融賦能的概念；而科技金融是一個在我國國家政策以及制度層面的特定概念,指的是金融支持科技產(chǎn)業(yè)、科技企業(yè)、科技事業(yè)的發(fā)展,也由此衍生出科技保險、科技信貸、科技信托等約定俗成的國家政策層面的概念。其次,金融科技與國內(nèi)的互聯(lián)網(wǎng)金融概念既有聯(lián)系又有重大區(qū)別。前者是指金融的科技化,后者是指金融的互聯(lián)網(wǎng)渠道化。二者之間的關(guān)系不宜混淆,也不宜以互聯(lián)網(wǎng)金融的討論來替代金融科技?；ヂ?lián)網(wǎng)金融可視為金融科技的早期業(yè)態(tài)。我國互聯(lián)網(wǎng)金融的提法,由于把金融與技術(shù)相混淆,導致實踐中出現(xiàn)了為數(shù)不少的脫離和違背金融行業(yè)規(guī)則的所謂創(chuàng)新,甚至在監(jiān)管和經(jīng)營理念上也出現(xiàn)了偏差,出現(xiàn)了許多風險事件和群體性事件,增加了金融系統(tǒng)風險。6.為什么說金融科技的本質(zhì)屬性仍屬金融？為何說互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等信息技術(shù)本身無法構(gòu)成金融的本質(zhì)內(nèi)涵？答：金融科技的本質(zhì)仍屬金融，其含義是科技本身并非金融，而僅僅是金融活動所賴以實現(xiàn)的一種技術(shù)手段，但新信息技術(shù)與金融的結(jié)合所構(gòu)成的金融科技，仍然具有金融本身所固有的全部屬性。新信息技術(shù)作為一種信息處理和傳輸手段，對金融的介入可以極大地改變金融信息采集、處理和傳輸?shù)男?，但其本身無法構(gòu)成金融的本質(zhì)內(nèi)涵。首先，無論金融科技的形式如何發(fā)展，金融的本質(zhì)永遠都是一種信用關(guān)系，互聯(lián)網(wǎng)、移動通訊等技術(shù)可以改變?nèi)藗兊臏贤ǚ绞胶托实淖儾涣私?jīng)濟活動中經(jīng)濟行為人之間最基本的信任關(guān)系。其次，金融科技仍然是以貨幣信用工具為載體，并通過貨幣信用工具的交易，在金融市場中發(fā)揮作用來實現(xiàn)貨幣資金使用權(quán)的轉(zhuǎn)移，因此，必須接受國家金融制度和貨幣調(diào)控機制的監(jiān)管和調(diào)控。再次，商業(yè)銀行的信用創(chuàng)造機制作為現(xiàn)代金融的核心這一客觀事實也不會因互聯(lián)網(wǎng)的介入而被改變，因為商業(yè)銀行的信用創(chuàng)造機制不屬于金融的技術(shù)層面，而是一個金融的基本制度安排，作為一種制度設(shè)定，商業(yè)銀行獲得了現(xiàn)代金融體系中創(chuàng)造信用貨幣這樣一個獨特的功能，這一功能顯然無法由信息技術(shù)手段本身可以自動衍生獲得。因此，理解金融科技，需要突出強調(diào)金融科技首先是金融的屬性，它所改變的僅僅是金融活動實現(xiàn)的技術(shù)形式，但對金融的本質(zhì)內(nèi)涵并未因此而發(fā)生改變，這意味著金融這一經(jīng)濟學概念的特殊規(guī)定性和相關(guān)范疇仍然適用于金融科技的分析。金融科技的本質(zhì)仍屬金融,同樣具有金融風險的隱蔽性、傳染性、廣泛性和突發(fā)性；金融科技與傳統(tǒng)金融不是替代關(guān)系甚或顛覆性關(guān)系,而是相互補充、相互促進的關(guān)系；金融科技與傳統(tǒng)金融同樣面臨信息不對稱及其與之相伴而來的逆向選擇、道德風險等問題,這些問題不會因為新興技術(shù)的普及運用而自動消失,反而會因為互聯(lián)網(wǎng)強大的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)而變形擴大。7.簡述全球及中國金融科技發(fā)展概況。答：金融科技萌生于20世紀80年代，經(jīng)歷了起步期和成長期，目前仍在快速發(fā)展；作為先進信息技術(shù)與創(chuàng)新商業(yè)模式的有機融合，金融科技代表著全球金融發(fā)展的潮流和趨勢，具有廣闊的未來發(fā)展空間。（1）金融科技的發(fā)展階段金融科技一詞早在1980年就已見于華爾街，經(jīng)過近幾十年的發(fā)展，金融科技已經(jīng)成為席卷全球金融的一種潮流和趨勢，以新興科技和創(chuàng)新商業(yè)模式演進兩方面內(nèi)容為依據(jù)，金融科技發(fā)展歷程可分為三個階段：第一階段:金融科技1.0階段(1980—1989年)、第二階段:金融科技2.0階段(1990—2010年)、第三階段:金融科技3.0階段(2011年至今)。第一階段：金融科技1.0階段（1980-1989年）。這一階段的主要特征是金融服務(wù)數(shù)字化程度不斷提高，金融行業(yè)通過信息技術(shù)的軟硬件應(yīng)用來實現(xiàn)辦公和業(yè)務(wù)的電子化、自動化，從而壓縮營運成本，提高服務(wù)效率。其標志性事件是直銷銀行的出現(xiàn)：1989年10月，英國米特蘭銀行創(chuàng)辦了全球第一家直銷銀行FirstDirect并取得了成功。之后，歐美其他金融業(yè)發(fā)達國家也相繼出現(xiàn)了自己的直銷銀行。直銷銀行的出現(xiàn)，標志著金融科技時代的開啟。第二階段：金融科技2.0階段（1990-2010年）。在金融科技2.0階段，科技與金融的合作更加深入，以互聯(lián)網(wǎng)金融為典型。這一時期的標志性事件主要有：1990年移動支付出現(xiàn)；1992年，美國第一家互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)紀商Etrade成立；1995年，全球第一家互聯(lián)網(wǎng)銀行SFNB成立；1990年代末期，電子貨幣與貨幣基金的對接、保險公司網(wǎng)絡(luò)直銷和第三方比價等平臺出現(xiàn)；2003年，互聯(lián)網(wǎng)股權(quán)眾籌問世、金融科技引起各國普遍關(guān)注；2005年，第一家網(wǎng)絡(luò)貸款平臺（P2P）Zopa上線。這一階段的本質(zhì)是對傳統(tǒng)金融渠道的變革，實現(xiàn)信息共享和業(yè)務(wù)融合。第三階段：金融科技3.0階段（2011至今）。這一階段，互聯(lián)網(wǎng)不再是推動金融科技的最主要動力，而是作為金融科技的基礎(chǔ)繼續(xù)存在，大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能、區(qū)塊鏈為代表的新信息技術(shù)上升為推動金融科技的新興動力。在互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)上，這些新科技全面與金融融合，改變著傳統(tǒng)的金融信息采集、風險定價模型、投資決策過程、信用中介角色，可以解決傳統(tǒng)金融的痛點，全面提升傳統(tǒng)金融的效率。從金融科技的發(fā)展歷程來看，其初衷是通過技術(shù)創(chuàng)新降低獲客成本，提供營銷獲客、身份認證、風險定價及資金流轉(zhuǎn)等環(huán)節(jié)的技術(shù)支持，快速介入金融市場。伴隨著網(wǎng)絡(luò)的普及、大數(shù)據(jù)和人工智能的應(yīng)用，尤其是區(qū)塊鏈的研發(fā)，信息技術(shù)和金融的融合不斷突破現(xiàn)有金融的邊界，深刻改變著金融服務(wù)的運作方式。金融科技正從根本上改變著金融服務(wù)，并為各國經(jīng)濟增長創(chuàng)造新的發(fā)展機遇，造益金融消費者。中國是高速成長的金融科技市場之一，并擁有著全世界最大的消費者群體，為日益活躍的金融科技市場提供了堅實基礎(chǔ)。在政策鼓勵下，近年來我國金融科技取得了較快發(fā)展。從廣義金融與科技相結(jié)合的角度，中國金融科技的發(fā)展可以劃分為三個階段：政府主導科技和金融結(jié)合試點；技術(shù)驅(qū)動金融模式創(chuàng)新；金融科技規(guī)模化創(chuàng)新升級。（1）政府主導科技和金融結(jié)合試點1993年，《中華人民共和國科學技術(shù)進步法》頒布，中國科技金融促進會宣布成立。2001年，中華人民共和國科學技術(shù)部、中國人民銀行等部門確定16個地區(qū)為首批促進科技和金融結(jié)合試點地區(qū)?；ヂ?lián)網(wǎng)及數(shù)字技術(shù)的出現(xiàn)，使一些基礎(chǔ)的金融業(yè)務(wù)得以升級，傳統(tǒng)金融機構(gòu)開始構(gòu)建信息系統(tǒng)，成為中國金融科技的原始起點。2004年，支付業(yè)務(wù)的出現(xiàn)使金融科技從后臺支撐開始走向前端。這一階段仍以政策主導、產(chǎn)業(yè)基金扶持技術(shù)發(fā)展為主要特征。（2）技術(shù)驅(qū)動金融模式創(chuàng)新2007年，拍拍貸成立，標志著金融科技真正深入到金融核心業(yè)務(wù)中，并結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)特征衍生出一系列風險評估的新模式。2013年左右，隨著支付寶、積木盒子、點融網(wǎng)等新模式的出現(xiàn)，逐漸衍生網(wǎng)絡(luò)信貸、股權(quán)眾籌等新金融服務(wù)，傳統(tǒng)金融紛紛展開互聯(lián)網(wǎng)化戰(zhàn)略布局。2014年底至2016年初，網(wǎng)絡(luò)信貸成為創(chuàng)業(yè)和投資風口。以e租寶案為節(jié)點，多家網(wǎng)絡(luò)信貸平臺紛紛倒閉，中國人民銀行、中國證券監(jiān)督委員會、中國銀行業(yè)監(jiān)督管理委員會等部門介入互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)監(jiān)管。這一階段，人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等技術(shù)逐漸滲透金融行業(yè)，驅(qū)動了金融服務(wù)模式的不斷創(chuàng)新。3.金融科技規(guī)?；瘎?chuàng)新升級2016年以來，以大數(shù)據(jù)、云計算、區(qū)塊鏈、人工智能等為代表的金融科技逐漸成為金融行業(yè)的熱門話題。2016年至今，金融科技成為投資熱點，出現(xiàn)了互聯(lián)網(wǎng)銀行、供應(yīng)鏈金融、智能投顧、互聯(lián)網(wǎng)保險等數(shù)十種新金融業(yè)態(tài)。金融業(yè)將不再只專注于金融業(yè)務(wù)本身，與科技產(chǎn)業(yè)資源要素將進一步融合，這一階段，金融科技將回歸金融與科技本身，基于戰(zhàn)略新興技術(shù)融合創(chuàng)新，將會推動新金融合規(guī)化、高效化、個性化等屬性。第二章大數(shù)據(jù)參考答案：1.什么是大數(shù)據(jù)？答：大數(shù)據(jù)（Bigdata），亦稱海量數(shù)據(jù)，指傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理應(yīng)用軟件不足以處理的大型復雜數(shù)據(jù)集。大數(shù)據(jù)由巨型數(shù)據(jù)集組成，其規(guī)模之大往往超出人類在可接受時間下的收集、儲存、管理和處理能力。大數(shù)據(jù)未經(jīng)統(tǒng)計抽樣，僅對實際發(fā)生的數(shù)據(jù)進行記錄，且既包含大量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)又包括大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。因此，大數(shù)據(jù)所包含的數(shù)據(jù)規(guī)模與結(jié)構(gòu)復雜程度大大超出了傳統(tǒng)軟件在可接受的時間內(nèi)處理的能力。大數(shù)據(jù)是伴隨著信息數(shù)據(jù)爆炸式增長和網(wǎng)絡(luò)計算技術(shù)迅速發(fā)展而興起的一個新型概念。大數(shù)據(jù)促成了廣泛主題的新穎研究，促成了各種大數(shù)據(jù)統(tǒng)計方法的發(fā)展。2.大數(shù)據(jù)的作用有哪些？答：大數(shù)據(jù)的作用是在海量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,通過計算分析,獲得有意義的結(jié)果,用于各類決策分析。具體而言，主要有以下幾點作用：第一，大數(shù)據(jù)將逐漸成為現(xiàn)代社會基礎(chǔ)設(shè)施的一部分。作為一種重要的戰(zhàn)略資產(chǎn)，大數(shù)據(jù)已經(jīng)不同程度地滲透到當今社會每個行業(yè)領(lǐng)域和部門，其深度應(yīng)用不僅有利于企業(yè)經(jīng)營活動，還有利于推動國民經(jīng)濟發(fā)展。大數(shù)據(jù)使經(jīng)濟決策部門可以更敏銳地把握經(jīng)濟走向，制定并實施科學的經(jīng)濟政策。大數(shù)據(jù)可以提高企業(yè)經(jīng)營決策水平和效率，推動創(chuàng)新，給企業(yè)、行業(yè)領(lǐng)域帶來價值。大數(shù)據(jù)可以幫助消費者和投資者提高消費、投資決策水平，提高個人消費、投資效用。第二，對大數(shù)據(jù)的處理分析正成為新一代信息技術(shù)融合應(yīng)用的關(guān)鍵。通過對不同來源數(shù)據(jù)的管理、處理、分析與優(yōu)化反饋，可以創(chuàng)造出巨大社會經(jīng)濟價值，促進經(jīng)濟發(fā)展、維護社會穩(wěn)定。第三，大數(shù)據(jù)是信息產(chǎn)業(yè)持續(xù)高速增長的新引擎。面向大數(shù)據(jù)市場的新技術(shù)、新產(chǎn)品、新服務(wù)、新業(yè)態(tài)會不斷涌現(xiàn)。在硬件與集成設(shè)備領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)將對芯片、存儲產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生重要影響，還將催生一體化數(shù)據(jù)存儲處理服務(wù)器、內(nèi)存計算等市場。在軟件與服務(wù)領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)將引發(fā)數(shù)據(jù)快速處理分析、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和軟件產(chǎn)品的發(fā)展。同時，大數(shù)據(jù)將促進網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)更為密切的融合，對于傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型發(fā)展，創(chuàng)造更多價值影響重大。未來，大數(shù)據(jù)發(fā)展將不僅催生軟硬件及服務(wù)等市場產(chǎn)生大量價值，也將對有關(guān)的傳統(tǒng)行業(yè)轉(zhuǎn)型升級產(chǎn)生重要影響。第四，大數(shù)據(jù)利用將成為提高核心競爭力的關(guān)鍵因素。各行各業(yè)的決策正在從“業(yè)務(wù)驅(qū)動”轉(zhuǎn)變?yōu)椤皵?shù)據(jù)驅(qū)動”。目前，大數(shù)據(jù)應(yīng)用已經(jīng)滲透到農(nóng)業(yè)、工業(yè)、商業(yè)、服務(wù)業(yè)、金融、教育、醫(yī)療領(lǐng)域等各個方面，成為影響產(chǎn)業(yè)發(fā)展的一個重要因素。第五，促進科學研究方法手段發(fā)生重大改變。在大數(shù)據(jù)時代，可通過實時監(jiān)測、跟蹤研究對象的全量行為數(shù)據(jù)，進行挖掘分析，揭示出規(guī)律性的東西，提出研究結(jié)論和對策。在科學求證意義上，世界的本質(zhì)就是數(shù)據(jù)。因此，大數(shù)據(jù)將會影響人類的認知方式，導致自然科學和人文社會科學方法論的變革和發(fā)展。3.大數(shù)據(jù)技術(shù)主要包括哪些類型？答：大數(shù)據(jù)技術(shù)是指與數(shù)據(jù)對象處理相關(guān)的技術(shù)。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)?？捎糜诖髷?shù)據(jù)處理的關(guān)鍵技術(shù)包括：數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預處理(數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換)、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)分析、結(jié)果呈現(xiàn)(數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)安全與隱私等)。4.大數(shù)據(jù)處理的基本要求是什么？為什么？答：數(shù)據(jù)處理是對紛繁復雜的海量數(shù)據(jù)價值的提煉,而其中最有價值的地方在于預測性分析,即可以通過數(shù)據(jù)可視化、統(tǒng)計模式識別、數(shù)據(jù)描述等數(shù)據(jù)挖掘形式幫助數(shù)據(jù)專家更好地理解數(shù)據(jù),根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果得出預測性決策。因為大數(shù)據(jù)來源非常豐富且數(shù)據(jù)類型多樣,存儲和分析挖掘的數(shù)據(jù)量龐大,對數(shù)據(jù)展現(xiàn)的要求較高,并且很看重數(shù)據(jù)處理的高效性和可用性。5.什么是大數(shù)據(jù)分析？主要包含哪幾種方法？答：大數(shù)據(jù)分析是指利用不斷發(fā)展的大數(shù)據(jù)技術(shù),提高對數(shù)據(jù)的篩選、加工和分析能力,以獲取有價值的信息。常用的大數(shù)據(jù)分析包括:可視化分析、數(shù)據(jù)挖掘算法、預測性分析、語音引擎、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理。（1）可視化分析。可視化分析是一種分析儀，可輔助人工操作將數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)分析，并做出完整的分析圖表。（2）數(shù)據(jù)挖掘算法。數(shù)據(jù)挖掘，是對大規(guī)模數(shù)據(jù)進行自動或半自動分析，以提取未知有價值的潛在信息，如數(shù)據(jù)分組、數(shù)據(jù)異常記錄和數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。（3）預測性分析。大數(shù)據(jù)分析最重要的應(yīng)用領(lǐng)域之一就是預測性分析,從大數(shù)據(jù)中挖掘出特點,通過科學建立模型,之后便可以通過模型代入新的數(shù)據(jù),從而預測未來的數(shù)據(jù)。（4）語義引擎。語義引擎是語義網(wǎng)時代的搜索引擎,是語義技術(shù)最直接的應(yīng)用,它從詞語所表達的語義層次上來認識和處理用戶的檢索請求。（5）數(shù)據(jù)質(zhì)量管理。數(shù)據(jù)質(zhì)量管理是指為了滿足信息利用的需要,對信息系統(tǒng)的各個信息采集點進行規(guī)范,包括建立模式化的操作規(guī)程、原始信息的校驗、錯誤信息的反饋、矯正等一系列過程。6.何謂關(guān)系型數(shù)據(jù)庫？何謂非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫？答：關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,是指采用了關(guān)系模型來組織數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫。當前主流的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫有Oracle、DB2、PostgreSQL、MicrosoftSQLServer、MicrosoftAccess、MySQL、浪潮K-DB等。非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫本身具有天然的多樣性,出現(xiàn)的時間較短,并且大部分都是開源的。(1)面向高性能并發(fā)讀寫的key-value數(shù)據(jù)庫:key-value數(shù)據(jù)庫的主要特點即是具有極高的并發(fā)讀寫性能,Redis、TokyoCabinet、Flare就是這類的代表。(2)面向海量數(shù)據(jù)訪問的面向文檔數(shù)據(jù)庫:這類數(shù)據(jù)庫的特點是,可以在海量的數(shù)據(jù)中快速地查詢數(shù)據(jù),典型代表為MongoDB以及CouchDB。(3)面向可擴展性的分布式數(shù)據(jù)庫:這類數(shù)據(jù)庫想解決的問題就是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫存在可擴展性上的缺陷,這類數(shù)據(jù)庫可以適應(yīng)數(shù)據(jù)量的增加以及數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的變化。非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(NoSQL)具有可以進行高并發(fā)讀寫、高效率存儲和訪問、高可擴展性和高可用性、較低成本等突出優(yōu)勢。NoSQL使得數(shù)據(jù)庫具備了非關(guān)系、可水平擴展、可分布和開源等特點,為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理提供支持。7.簡述大數(shù)據(jù)的基本特征答：大數(shù)據(jù)具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類型和價值密度低四大特征,可以用4個V來描述。第一個V(Volume)，指數(shù)據(jù)體量巨大?！按髷?shù)據(jù)”是指其大小超出了典型數(shù)據(jù)庫軟件的采集、儲存、管理和分析等能力的數(shù)據(jù)集。目前，大數(shù)據(jù)的一般范圍是從幾個TB（1個TB相當于一家大型醫(yī)院中所有的X光圖片資訊量）到數(shù)個PB（1個PB相當于50%全美學術(shù)研究圖書館藏書資訊內(nèi)容）。第二個V（variety），指數(shù)據(jù)類型多樣。大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型可分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。第三個V（velocity），指速度。就是大數(shù)據(jù)的處理速度要快速及時，數(shù)據(jù)處理遵循“1秒定律”，在很短的時間內(nèi)，從大量的數(shù)據(jù)中及時為用戶獲取所需要的數(shù)據(jù)和信息。第四個V（value），指價值密度低，它是一個“廢品利用”、“沙里淘金”、“大海撈魚”的過程。以監(jiān)控視頻為例，一小時的視頻，在不間斷的監(jiān)控過程中，可能有用的數(shù)據(jù)僅僅只有一兩秒。8.簡述結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的區(qū)別與聯(lián)系答：大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型可分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。一個典型數(shù)據(jù)庫中儲存的數(shù)據(jù)大約10%是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),90%是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的特征是邏輯嚴謹、數(shù)據(jù)不能破壞、格式一致,可以用傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫進行處理。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)不僅有文本形式,更多的是圖片、視頻、音頻、地理位置信息等多類型的數(shù)據(jù),個性化數(shù)據(jù)占絕對多數(shù),其特征是結(jié)構(gòu)不嚴謹、數(shù)據(jù)量很大、允許數(shù)據(jù)丟失。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)要按照指定規(guī)則進行統(tǒng)計,用非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫進行處理。9.試用圖形刻畫并用文字說明MapReduce框架并行處理方式。答：MapReduce框架并行處理方式如圖2-1所示：如圖2-1所示，MapReduce在大數(shù)據(jù)處理各環(huán)節(jié)對應(yīng)著不同的工具應(yīng)用。在數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)分析挖掘和結(jié)果展現(xiàn)各環(huán)節(jié)上分別對應(yīng)著具有相應(yīng)功能的典型工具：Chuk-waFlum；Sqoop；HDFS、HBase；Hive、Mahout；PowerView、Karmasphere。MapReduce的工作機制包括Map（映射）和Reduce（化簡）兩個階段，可以進行海量數(shù)據(jù)分割、任務(wù)分解與結(jié)果匯總，從而完成海量數(shù)據(jù)（大于1TB）的并行運算。MapReduce框架是Hadoop（分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)）的核心，但是除了Hadoop，MapReduce上還可以有MPP（列數(shù)據(jù)庫）或NoSQL（非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫）。MapReduce的突出優(yōu)勢是具有擴展性和可用性，特別適用于海量的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的混合處理。MapReduce將傳統(tǒng)的查詢、分解及數(shù)據(jù)分析進行分布式處理，將處理任務(wù)分配到不同的處理節(jié)點，因此具有更強的并行處理能力。作為一個簡化的并行處理的編程模型，MapReduce還降低了開發(fā)并行應(yīng)用的門檻。第三章云計算參考答案:1.什么是云計算？答：云計算,是一種通過網(wǎng)絡(luò)按需提供的、可動態(tài)調(diào)整的計算服務(wù)。其實質(zhì)是將原本運行在單個計算機或服務(wù)器的數(shù)據(jù)儲存、數(shù)據(jù)處理與數(shù)據(jù)分析轉(zhuǎn)移到互聯(lián)網(wǎng)上的大量分布式計算機資源池中,使用者可以按照需要獲取相應(yīng)的計算能力、存儲空間和部署軟件的一種計算資源的新型利用模式。2.云計算的基本原理是什么？答：云計算的基本原理是,使計算分布在大量的分布式計算機上,而非本地計算機或遠程服務(wù)器中。云計算使各種計算、存儲和數(shù)據(jù)服務(wù)等信息技術(shù)能力實現(xiàn)按需分配、彈性供應(yīng)。作為一種利用互聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)資源實時申請、快速釋放的新型計算方式，云計算的目的是幫助用戶高效地訪問共享資源。其核心理念就是通過不斷提高云的處理能力，減少用戶終端的處理負擔，最終使用戶終端簡化成一個單純的輸入輸出設(shè)備，并能按需享受云的強大計算處理能力。3.云平臺基礎(chǔ)設(shè)施能力有何特點？答：云平臺，云計算平臺的簡稱，是指基于硬件的服務(wù)，提供計算、網(wǎng)絡(luò)和存儲能力。云平臺基礎(chǔ)設(shè)施的能力具備高度彈性，可以根據(jù)需要進行動態(tài)擴展和配置。云平臺由物理機器、虛擬機、服務(wù)等級協(xié)議資源分配器、及用戶等要素構(gòu)成。平臺架構(gòu)可分為四層：資源層、虛擬化層、管理層和服務(wù)層。4.什么是基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)（IaaS）、平臺即服務(wù)（PaaS）和軟件即服務(wù)（SaaS）？答：基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)(IaaS)是通過互聯(lián)網(wǎng)配置和管理的即時計算基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)。云計算“基礎(chǔ)設(shè)施”是承載在數(shù)據(jù)中心上的,以高速網(wǎng)絡(luò)(目前主要是以太網(wǎng))連接各種物理資源(服務(wù)器、存儲設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等)和虛擬資源(虛擬機、虛擬存儲空間等)。平臺即服務(wù)(PaaS)是指云計算服務(wù),它們可以按需提供開發(fā)、測試、交付和管理軟件應(yīng)用程序所需的環(huán)境。PaaS旨在讓開發(fā)人員能夠更輕松地快速創(chuàng)建網(wǎng)頁或移動應(yīng)用,而無須考慮對開發(fā)所必需的服務(wù)器、存儲空間、網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)進行設(shè)置或管理。軟件即服務(wù)(SaaS)是通過互聯(lián)網(wǎng)交付軟件應(yīng)用程序的方法,通常以訂購為基礎(chǔ)按需提供。使用SaaS時,云提供商托管并管理軟件應(yīng)用程序和基礎(chǔ)結(jié)構(gòu),并負責軟件升級和安全修補等維護工作。用戶通過互聯(lián)網(wǎng)連接到應(yīng)用程序；服務(wù)供應(yīng)商以租賃方式提供服務(wù),比較常見的模式是提供一組賬號密碼,5.云部署可分為哪幾種類型？什么是公共云？私有云、混合云呢？答：云部署可分為三種類型：公共云、私有云、混合云。公共云。公共云(又稱公有云),是由第三方提供商提供的云服務(wù)。公共云由云提供商完全承載和管理,用戶無須購買硬件、軟件或支持基礎(chǔ)架構(gòu),只需為其使用的資源付費即可,云提供商為用戶提供價格合理的計算資源(如服務(wù)器和存儲空間)和快速訪問等云服務(wù)。在公共云中,所有硬件、軟件和其他支持性基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)均為云提供商所擁有和管理。用戶使用網(wǎng)頁瀏覽器訪問這些服務(wù)和管理自己的賬戶。公共云并不表示用戶數(shù)據(jù)可供任何人查看,云服務(wù)供應(yīng)商通常會對用戶實施使用訪問控制機制。私有云。私有云是指專供一個企業(yè)或組織使用的云計算資源,由單個公司擁有和運營,該公司控制各個業(yè)務(wù)線和授權(quán)組自定義以及使用各種虛擬化資源和自動服務(wù)方式?；旌显?。混合云是一種以私有云作為基礎(chǔ),同時結(jié)合了公共云的服務(wù)策略。在混合云的配置中,公共云和私有云是相互獨立的元素,基礎(chǔ)架構(gòu)彼此獨立運營；但通過加密連接進行通信,二者之間可以共享數(shù)據(jù)和應(yīng)用程序。6.云計算關(guān)鍵技術(shù)有哪些？答：云計算關(guān)鍵技術(shù)是抽象、調(diào)配和對物理資源與虛擬資源的管理。虛擬資源管理包括資源虛擬化和對虛擬資源的管理。物理資源主要指不適合或不能虛擬化的資源,包括人們能夠看到的機架、機框、板卡、插槽、端口等。主要包括：（1）虛擬化技術(shù)；（2）分布式數(shù)據(jù)存儲技術(shù)；(3)數(shù)據(jù)與平臺管理技術(shù)；（4）云安全保護技術(shù)。7.簡述云計算的工作方式、特點及其用途。答：云計算的工作方式：云計算是一種利用互聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)資源實時申請、快速釋放的新型計算方式。它的工作方式是，通過使計算分布在大量的分布式計算機上，而非本地計算機或遠程服務(wù)器中。云計算使各種計算、存儲和數(shù)據(jù)服務(wù)等信息技術(shù)能力實現(xiàn)按需分配、彈性供應(yīng)。云計算的特點：（1）資源集成,彈性供給（2）按需自助服務(wù)（3）方便靈活（4）經(jīng)濟劃算,穩(wěn)健專業(yè)云計算的用途：(1)創(chuàng)建新應(yīng)用和服務(wù)。(2)構(gòu)建并測試應(yīng)用程序。(3)存儲、備份和恢復數(shù)據(jù)。(4)數(shù)據(jù)分析。(5)對音頻和視頻進行流傳輸。(6)嵌入智能。使用智能模型有助于吸引客戶并能從捕獲到的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有價值的見解。(7)按需交付軟件。按需交付軟件,可隨時隨地為客戶提供最新的軟件版本和更新。8.簡述大數(shù)據(jù)與云計算的區(qū)別與聯(lián)系答：大數(shù)據(jù)與云計算是兩個不同的概念,二者既互相區(qū)別又相互聯(lián)系。云計算是硬件資源的虛擬化,而大數(shù)據(jù)是海量數(shù)據(jù)的高效處理。從技術(shù)上看，大數(shù)據(jù)與云計算的關(guān)系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數(shù)據(jù)的特色在于對海量數(shù)據(jù)的挖掘，但它必須依托云計算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫、云存儲和虛擬化技術(shù)。大數(shù)據(jù)，指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。簡言之，從各種各樣類型的數(shù)據(jù)中，快速獲得有價值信息的能力，就是大數(shù)據(jù)技術(shù)。云計算是基于互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)服務(wù)的增加、使用和交付模式，這種模式提供可用的、便捷的、按需的網(wǎng)絡(luò)訪問，進入可配置的計算資源共享池（資源包括網(wǎng)絡(luò)，服務(wù)器，存儲，應(yīng)用軟件，服務(wù)），這些資源能夠被快速提供，只需投入很少的管理工作，或與服務(wù)供應(yīng)商進行很少的交互。云計算是硬件資源的虛擬化，通常涉及通過互聯(lián)網(wǎng)來提供動態(tài)易擴展且經(jīng)常是虛擬化的資源。其功能就是為大數(shù)據(jù)運用提供所需的彈性計算服務(wù)。云計算主要應(yīng)用在云物聯(lián)、云安全、云存儲等領(lǐng)域。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，而大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢是，實時交互式的查詢效率和分析能力。9.虛擬化對云計算的意義何在?答：虛擬化是以資源虛擬化提高系統(tǒng)資源利用率，如使用主機虛擬化、存儲虛擬化等技術(shù)，實現(xiàn)系統(tǒng)資源的高效復用。云計算虛擬化技術(shù)對底層物理基礎(chǔ)設(shè)施進行抽象創(chuàng)建資源池,并使用調(diào)配(和自動化)來協(xié)調(diào)從資源池分割和分發(fā)各種資源到用戶。虛擬化具有封裝與隔離、多實例、硬件無關(guān)性、特權(quán)功能、動態(tài)調(diào)整資源等技術(shù)特點,這些特點可以為云計算帶來諸多好處,主要包括:保證每個用戶有安全可信的工作環(huán)境,保證較高資源利用率,為服務(wù)器合并提供基礎(chǔ),整合異構(gòu)硬件資源,可實現(xiàn)虛擬機遷移,使資源調(diào)度、負載平衡容易實現(xiàn),進行入侵檢測和病毒檢測,細粒度的可擴展性。第四章人工智能參考答案：1.什么是人工智能？我們應(yīng)當從哪些方面來理解人工智能的概念？答：人工智能也稱機器智能,可以簡要地定義為:研究智能程序的科學。1956年的達特茅斯會議首次提出人工智能的定義:使一部機器的反應(yīng)像一個人在行動時所依據(jù)的智能。迄今為止,人類唯一了解的智能是人本身的智能,這是普遍認同的觀點。但是人類對自身智能的理解非常有限,對構(gòu)成人的智能必要元素的了解也很有限,不知道人類大腦是如何運轉(zhuǎn)的,所以就很難定義什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及對人的智能本身的研究,其他關(guān)于動物或其他人造系統(tǒng)的智能也普遍被認為是人工智能相關(guān)的研究課題。人工智能涉及的學科極為廣泛,包括哲學和認知科學、數(shù)學、神經(jīng)生理學、心理學、信息論、控制論、不確定性論,遠非計算機科學所能概括。在學科范疇上,人工智能被定義為一門邊緣學科,屬于自然科學和社會科學的交叉領(lǐng)域。2.人工智能的發(fā)展歷程大致經(jīng)歷了哪幾個時期？答：人工智能的發(fā)展歷程大致經(jīng)歷了3個時期：孕育期、突破期、發(fā)展期。（1）孕育期。1943年,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)①和數(shù)學模型建立,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究時代開啟；1950年,計算機與人工智能之父圖靈發(fā)表《機器能思考嗎?》,提出“圖靈測試”；1956年,達特茅斯會議召開,標志著人工智能的誕生；1969年,作為主要流派的連接主義與符號主義進入消沉,另外當時計算能力也有限(見專欄4.1)。（2）突破期。1975年BP算法開始研究,第五代計算機開始研制,專家系統(tǒng)的研究和應(yīng)用艱難前行,半導體技術(shù)發(fā)展,計算機成本和計算能力逐步提高,人工智能逐漸開始突破。（3）發(fā)展期?，F(xiàn)代人工智能的發(fā)展是與信息技術(shù)、大數(shù)據(jù)、云計算并駕齊驅(qū)的,高速并行運算、海量數(shù)據(jù)、更優(yōu)化的算法共同促成了人工智能模型的日趨成熟。3.什么是圖靈測試？答：圖靈測試由英國計算機科學家艾倫·麥席森·圖靈發(fā)明,是指測試者與被測試者(一個人和一臺機器)隔開的情況下,通過一些裝置(如鍵盤)向被測試者隨意提問。進行多次測試后,如果有超過30%的測試者不能確定出被測試者是人還是機器,那么這臺機器就通過了測試,并被認為具有人類智能。4.人工智能有哪幾個核心能力？答：人工智能有3大核心能力，分別是計算智能、感知智能和認知智能。（1）計算智能。機器可以具備超強的記憶力和超快的計算能力,從海量數(shù)據(jù)中進行深度學習與積累,從過去的經(jīng)驗中獲得領(lǐng)悟,并用于當前環(huán)境。（2）感知智能。使機器具備視覺、聽覺、觸覺等感知能力,將前端非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行結(jié)構(gòu)化,并以人類的溝通方式與用戶進行互動。（3）認知智能。使系統(tǒng)或是機器像人類大腦一樣“能理解,會思考”,通過生成假設(shè)技術(shù),實現(xiàn)以多種方式推理和預測結(jié)果。5.什么是弱人工智能(ANI)，強人工智能(AGI)與超人工智能(ASI)？答：（1）弱人工智能。弱人工智能,是指擅長于單個方面的人工智能。比如能戰(zhàn)勝國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫的人工智能IBM的深藍,戰(zhàn)勝李世石、柯潔的人工智能阿爾法狗,但是它們只會下國際象棋或圍棋,若要問它們怎樣更好地在硬盤上儲存數(shù)據(jù),它們就不知道怎么回答了。（2）強人工智能。強人工智能,指人類認知和感知級別的人工智能。強人工智能是指在各方面都能和人類比肩的人工智能,人類能干的腦力活兒它都能干。創(chuàng)造強人工智能比創(chuàng)造弱人工智能難得多,人類現(xiàn)在還做不到。（3）超人工智能。超人工智能是指，超越人類智能的人工智能。超人工智能可以是各方面都比人類強一點,也可以是各方面都比人類強萬億倍?，F(xiàn)在人類已經(jīng)掌握了弱人工智能。弱人工智能已經(jīng)無處不在,人工智能革命是從弱人工智能,通過強人工智能,最終到達超人工智能的旅途。6.“人工智能”的工作和學習機制主要包括哪幾種體系？答：“人工智能”的工作和學習機制主要包括：（1）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；（2）機器學習；（3）深度學習三種體系。7.什么是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機器學習與深度學習？答：人工智能常常被籠統(tǒng)地視為神經(jīng)模型或人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),簡稱神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指一系列受生物學和神經(jīng)學啟發(fā)的數(shù)學模型。這些模型主要是通過對人腦的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進行抽象,構(gòu)建人工神經(jīng)元,并按照一定的拓撲結(jié)構(gòu)建立人工神經(jīng)元之間的連接,來模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不等同于人工智能,但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不僅是人工智能應(yīng)用的一個關(guān)鍵部分,還可以闡明“智能”結(jié)果到底是如何生成的。機器學習是從有限的觀測數(shù)據(jù)中學習(或“猜測”)出具有一般性的規(guī)律,并可以將總結(jié)出來的規(guī)律推廣應(yīng)用到未觀測樣本上。深度學習,是指如何從數(shù)據(jù)中學習一個“深度模型”的問題,是機器學習的一個子問題。通過構(gòu)建具有一定“深度”的模型,可以讓模型來自動學習好的特征表示(從底層特征,到中層特征,再到高層特征),從而最終提升預測或識別的準確性。8.什么是監(jiān)督學習、強化學習、無監(jiān)督學習與特征學習？答：監(jiān)督學習（supervisedlearning）。也稱為監(jiān)督訓練或有教師學習。監(jiān)督學習是從標記的訓練數(shù)據(jù)來推斷一個功能的機器學習任務(wù)。訓練數(shù)據(jù)包括一套訓練示例。在監(jiān)督學習中,每個實例都是由一個輸入對象(通常為矢量)和一個期望的輸出值(也稱為監(jiān)督信號)組成。強化學習(reinforcementlearning)。又稱再勵學習、評價學習,是一種重要的機器學習方法。這是關(guān)于機器應(yīng)該如何行動以獲得最大化獎勵的問題。在特定情況下,機器挑選一個動作或一系列動作并獲得獎勵。這種通過反饋來修改行動的模型,稱為策略—評估(Actor-Critic)模型,隨著策略(Actor)所做的決策被評估(Critic)所修正,決策的質(zhì)量一點一點逐步地改善,機器開始自己去學習,并找到獨特的學習方法。無監(jiān)督學習。根據(jù)類別未知(沒有被標記)的訓練樣本解決模式識別中的各種問題,稱為無監(jiān)督學習(UnsupervisedLearning)。即讓機器自己摸索,人類不給予任何總結(jié)的經(jīng)驗,不對任何數(shù)據(jù)進行標注。當前人工智能中的自然語言處理,讓人工智能通過大量的語言輸入去理解語言中詞語關(guān)系的內(nèi)在規(guī)律,就是“無監(jiān)督學習”的一種應(yīng)用。更常見的應(yīng)用則是在網(wǎng)上購物的“推薦商品”中,機器通過分析大量的過往數(shù)據(jù),“學習”去推薦買家最有可能感興趣的商品。9.推動人工智能快速發(fā)展的有那幾大因素？答：推動人工智能快速發(fā)展的有那幾大因素？在技術(shù)上，人工智能領(lǐng)域在最近幾年取得了顯著的進步。根據(jù)哈佛大學的研究，推動人工智能快速發(fā)展的有四大因素：計算機性能在近幾十年呈指數(shù)級增長、訓練機器學習的大型數(shù)據(jù)集數(shù)量增加、機器學習技術(shù)不斷進步、商業(yè)投資猛增。其中機器學習子領(lǐng)域的發(fā)展是主因。未來，這些因素仍將推動人工智能進一步發(fā)展，在發(fā)展方向與核心技術(shù)產(chǎn)品上呈現(xiàn)新的特點。10.人工智能可應(yīng)用于那些主要場景？答：現(xiàn)階段,人工智能技術(shù)已經(jīng)在醫(yī)療、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、金融、商業(yè)、教育、政府、公共安全等行業(yè)中初露鋒芒。其無形的觸角開始滲入到城市管理、企業(yè)運營、環(huán)境保護、公共安全以及人們工作、生活、娛樂的每一個角落,從而加快決策速度,最大限度地減少成本提高效率,并推動了產(chǎn)品與服務(wù)的創(chuàng)新。由于行業(yè)不同,人工智能技術(shù)的呈現(xiàn)形式、應(yīng)用場景及其所產(chǎn)生的影響也呈現(xiàn)出多樣化。而不同行業(yè)在人工智能的接受程度上也存在差異。根據(jù)國際數(shù)據(jù)公司IDC的調(diào)查,目前,在金融、零售、醫(yī)療以及智慧城市這4個領(lǐng)域,人工智能技術(shù)的應(yīng)用更為成熟,并對這些行業(yè)的轉(zhuǎn)型與變革產(chǎn)生了尤為深刻的影響。11.我國人工智能發(fā)展未來應(yīng)當注意哪些主要因素？答：目前，國內(nèi)人工智能發(fā)展已具備一定的技術(shù)和產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)，但整體發(fā)展水平仍落后于美、英等發(fā)達國家，在核心算法、關(guān)鍵設(shè)備、高端芯片、重大產(chǎn)品與系統(tǒng)等方面差距較大，適應(yīng)人工智能發(fā)展的基礎(chǔ)設(shè)施、政策法規(guī)、標準體系亟待完善。我國人工智能發(fā)展未來必須加強基礎(chǔ)研究、優(yōu)化科研環(huán)境，加快核心基礎(chǔ)領(lǐng)域突破，構(gòu)建不同方式的政策參與機制。同時，要加強治理，重視人工智能的社會風險，從而推動中國人工智能產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展。12.試述深度學習與機器學習的聯(lián)系與區(qū)別。答：深度學習也是機器學習,但深度學習與傳統(tǒng)的機器學習有著質(zhì)的不同,深度學習是機器學習特征,而傳統(tǒng)機器學習是人工設(shè)計特征。深度學習代表著機器學習的高級階段。傳統(tǒng)機器學習是淺層學習,深度學習是特征學習或表示學習。淺層學習的一個重要特點是不涉及特征學習,其特征主要靠人工經(jīng)驗或特征轉(zhuǎn)換方法來抽取。深度學習的重要特點是特征學習。其目的是通過建立、模擬人腦進行分析學習的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),模仿人腦的機制來解釋數(shù)據(jù),如圖像、聲音和文本。13.簡述人工智能的未來前景與挑戰(zhàn)答：人工智能是第四次工業(yè)革命。在歷史上，工業(yè)革命曾顛覆性地改變了人類社會的生產(chǎn)和交流方法。人工智能是數(shù)字技術(shù)發(fā)展的終極形態(tài)，代表著人類文明的最高成果。它可能帶來的顛覆性變化將比工業(yè)革命“發(fā)生的速度快10倍，規(guī)模大300倍，影響幾乎大3000倍”。人工智能具有廣泛的應(yīng)用前景。當前,人工智能的雛形正逐漸形成,伴隨著人工智能技術(shù)的越發(fā)成熟,將催生新的數(shù)字業(yè)態(tài)或商業(yè)模式,數(shù)字化轉(zhuǎn)型將實現(xiàn)由量變到質(zhì)變的跨越。大到政府、企業(yè),小到每一個個體都將成為人工智能的受益者。同時,在人工智能為社會帶來變革的同時,其自身也在快速演變,隨著“深度學習和增強學習”能力的不斷提高,以及與其他新興技術(shù)、應(yīng)用場景、細分行業(yè)的融合,人工智能技術(shù)將進一步釋放無窮的創(chuàng)新潛力。雖然人工智能可以帶來諸多益處,但它也向企業(yè)、開發(fā)者、政府和勞動者提出了緊迫的挑戰(zhàn)。應(yīng)用模式的差異讓先行企業(yè)與后來者的差距不斷增大。勞動者需要接受新的技能培訓,學習如何與人工智能協(xié)作。各國政府也應(yīng)未雨綢繆,在不抑制企業(yè)創(chuàng)新能力的前提下,以監(jiān)管手段促進市場公平,主動甄別最有可能被自動化技術(shù)替代的崗位,并向這些可能因人工智能的發(fā)展而危及生計的勞動者提供再培訓,讓其學習如何在工作中與人工智能協(xié)作,而非與之抗爭。第五章區(qū)塊鏈參考答案：1.什么是區(qū)塊鏈？分別說明區(qū)塊、區(qū)塊的結(jié)構(gòu)及區(qū)塊的連接方式。答：區(qū)塊鏈(blockchain),是一種管理持續(xù)增長的、按序整理成區(qū)塊(block)并受保護以防篡改交易記錄的分布式賬本(DLT)數(shù)據(jù)庫。簡言之,區(qū)塊鏈就是一種特殊數(shù)據(jù)庫——分布式數(shù)據(jù)庫。直觀理解，區(qū)塊鏈就是區(qū)塊加鏈接。所謂“區(qū)塊”，就是區(qū)塊鏈分布式賬本網(wǎng)絡(luò)上的一個數(shù)據(jù)包，即賬本（存放已記錄數(shù)據(jù)的文件）。賬本的作用是用來記錄交易，確認并保存信息。每次寫入數(shù)據(jù)，就是創(chuàng)建一個區(qū)塊。每個區(qū)塊包含兩個部分：區(qū)塊頭（Head）：記錄當前區(qū)塊的特征值；區(qū)塊體（Body）：實際數(shù)據(jù)。區(qū)塊頭包含了當前區(qū)塊的多項特征值：生成時間；實際數(shù)據(jù)（即區(qū)塊體）的哈希值（hash）——隨機散列，上一個區(qū)塊的哈希值等等。區(qū)塊結(jié)構(gòu)如圖5-1所示。區(qū)塊與區(qū)塊之間相互串聯(lián)。數(shù)據(jù)以區(qū)塊為單位產(chǎn)生和存儲，并按照時間順序連成鏈式（chain）數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。由于每個區(qū)塊中都包括了前一個區(qū)塊和后一個區(qū)塊的身份證明（ID），因此每個區(qū)塊都能找到其前后節(jié)點，從而可以一直倒推至起始節(jié)點，形成一條完整的交易鏈條，即構(gòu)成區(qū)塊鏈。2.什么是分布式賬本？在分布式賬本中，數(shù)據(jù)的更新需要經(jīng)過什么程序？答：分布式賬本,是一種可以在由多個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點、多個物理地址或者多個組織構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)中進行數(shù)據(jù)分享、同步和復制的去中心化數(shù)據(jù)存儲技術(shù)。分布式賬本意味著不存在單一的中心機構(gòu)(如交易所)來驗證和執(zhí)行交易,而參與者的電腦則被用作網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的節(jié)點。所有節(jié)點按商定算法(共識機制)共同參與區(qū)塊鏈系統(tǒng)的數(shù)據(jù)驗證、存儲和維護。在分布式賬本中,任何參與者都是一個節(jié)點,每個節(jié)點都有與之相匹配的權(quán)限。分布式賬本技術(shù)的一個突破性特征是賬本不由中心化機構(gòu)管理，對分布式賬本數(shù)據(jù)的管理和更新是由每個節(jié)點獨立完成的。通常分布式賬本數(shù)據(jù)的更新需要網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點對更新進行投票并達成協(xié)議，以確保大多數(shù)節(jié)點的賬本數(shù)據(jù)是一致的。3.什么是共識機制？共識機制的作用是什么？答：對一份分布式賬本進行投票進而達成的協(xié)議稱為共識，達成共識的過程是由共識算法自動完成的，在大多數(shù)節(jié)點達成一致意見后，每個節(jié)點的賬本將自動更新到最新版本。區(qū)塊鏈是一種去中心化的分布式賬本系統(tǒng),即點對點網(wǎng)絡(luò)。因為點對點網(wǎng)絡(luò)下存在較高的網(wǎng)絡(luò)延遲,各個節(jié)點所觀察到的交易事務(wù)先后順序不可能完全一致,區(qū)塊鏈系統(tǒng)需要設(shè)計一種機制對在一定時間內(nèi)發(fā)生事務(wù)的先后順序進行共識。這種對一個時間窗口內(nèi)事務(wù)先后順序達成共識的算法被稱為“共識機制”。在分布式賬本中,數(shù)據(jù)的更新需通過特定的共識機制(俗稱“挖礦”),由具有權(quán)限的節(jié)點進行驗證,就賬本狀態(tài)達成一致。它要解決的問題是多方的互信問題。多個記賬節(jié)點須達成共識才能確認記錄有效。4.區(qū)塊鏈技術(shù)具有哪些主要特征？答：區(qū)塊鏈技術(shù)具有去中心化、開放性、自治性、信息不可篡改、匿名性等特征。區(qū)塊鏈的實質(zhì)是在信息不對稱的情況下，借助新信息技術(shù)構(gòu)建的一個去中心化的可信任系統(tǒng)。由于使用分布式核算和存儲，不存在中心化的硬件或管理機構(gòu)，任意節(jié)點的權(quán)利和義務(wù)都是均等的，系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)塊由整個系統(tǒng)中具有維護功能的節(jié)點來共同維護。區(qū)塊鏈系統(tǒng)是開放的，除了交易各方的私有信息被加密外，區(qū)塊鏈的數(shù)據(jù)對所有人公開，任何人都可以通過公開的接口查詢區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)和開發(fā)相關(guān)應(yīng)用，因此整個系統(tǒng)信息高度透明。區(qū)塊鏈采用基于協(xié)商一致的規(guī)范和協(xié)議（比如一套公開透明的算法）使得整個系統(tǒng)中的所有節(jié)點能夠在去信任的環(huán)境自由安全地交換數(shù)據(jù)，使得對“人”的信任改成了對機器的信任，任何人為的干預不起作用。由于區(qū)塊鏈在參與者的節(jié)點上運行，能提供所需保密度，交易各方之間無需設(shè)置中間人，點與點之間亦無需進行信任驗證。區(qū)塊鏈采用密碼學的散列（哈希）算法，并由多方共同維護。每一個區(qū)塊包含了前一個區(qū)塊的加密散列、相應(yīng)時間標記（時間戳）以及交易數(shù)據(jù)，這樣的設(shè)計使得區(qū)塊內(nèi)容具有難以竄改的特性。由于區(qū)塊鏈各節(jié)點之間的數(shù)據(jù)交換遵循固定且預知的算法，因此區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)是無須信任的，可以基于地址而非個人身份進行數(shù)據(jù)交換。這種匿名的特征能極好地保護交易者的隱私。5.什么是工作量證明（PoW）？權(quán)益證明（PoS）呢?答：分布式系統(tǒng)的共識達成需要依賴可靠的共識算法，目前最為普遍的兩種共識算法是工作量證明（PoW）和權(quán)益證明（PoS）。PoW是算力密集型算法，而PoS是資本集中型算法。無論是PoW算法還是PoS算法，其核心思想都是通過經(jīng)濟激勵來鼓勵節(jié)點對系統(tǒng)的貢獻和付出，通過經(jīng)濟懲罰來阻止節(jié)點作惡。PoW一般應(yīng)用于比特幣區(qū)塊鏈等開放型DLT中,網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點自愿進行數(shù)據(jù)驗證。PoW機制具有不易篡改的優(yōu)勢,但需投入大量算力并帶來較大的資源消耗。其設(shè)計理念:一是限制一段時間內(nèi)整個網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)提案的個數(shù)(增加提案成本),二是放寬對最終一致性確認的需求,約定好大家都確認并沿著已知最長的鏈進行拓寬。系統(tǒng)的最終確認是概率意義上的存在。這樣,即便有人試圖惡意破壞,也會付出很大的經(jīng)濟代價(付出系統(tǒng)超過一半的算力)。后來的PoX系列算法,也都是沿著這個思路進行改進,采用經(jīng)濟上的懲罰來制約破壞者。PoS大多應(yīng)用于封閉型DLT,要求節(jié)點捆綁(bonding)一定量的數(shù)字資產(chǎn),以驗證和添加新的區(qū)塊。捆綁的數(shù)字資產(chǎn)越多,節(jié)點以最快速度驗證區(qū)塊的可能性越高,進而獲得獎勵。捆綁資產(chǎn)的概念類似于提供抵押品,會產(chǎn)生一定的金融資源占用。6.什么是智能合約？智能合約的作用是什么？答：智能合約(smartcontract),是指DLT網(wǎng)絡(luò)參與者之間的協(xié)議條款,即基于分布式賬本可信的不可篡改的數(shù)據(jù),可以自動執(zhí)行一些預先定義好的規(guī)則和條款。其實質(zhì)是一種計算機程序——可編程的腳本。智能合約由一組代碼(合約的函數(shù))和數(shù)據(jù)(合約的狀態(tài))組成。智能合約可以對接收到的信息進行回應(yīng),也可以接收和儲存價值,還可以向外發(fā)送信息和價值。智能合約類似于一個值得信任的第三方機構(gòu),可以臨時保管資產(chǎn)并按照事先約定的規(guī)則執(zhí)行操作。智能合約可以執(zhí)行復雜的多方協(xié)議,主要用于區(qū)塊鏈成員之間的自動化交易。智能合約提供了一種“判決即服務(wù)”,參與者按照智能合約規(guī)則來執(zhí)行。7.什么是散列算法？答：散列算法即哈希函數(shù)，是一種從數(shù)據(jù)中創(chuàng)建小的數(shù)字“指紋”的方法。散列函數(shù)把數(shù)據(jù)壓縮成摘要，創(chuàng)建一個散列值。區(qū)塊鏈采用密碼學中的散列算法技術(shù),保證區(qū)塊鏈賬本的完整性不被破壞。散列算法能將二進制數(shù)據(jù)映射為一串較短的字符串,并具有輸入敏感特性,一旦輸入的二進制數(shù)據(jù)發(fā)生微小的篡改,經(jīng)過散列運算得到的字符串將發(fā)生非常大的變化。此外,優(yōu)秀的散列算法還具有沖突避免特性,輸入不同的二進制數(shù)據(jù),得到的散列結(jié)果字符串是不同的。8.什么是對稱加密、非對稱加密？答：加解密技術(shù)從技術(shù)構(gòu)成上,分為兩大類:一類是對稱加密,另一類是非對稱加密。對稱加密的加解密密鑰相同；而非對稱加密的加解密密鑰不同,一個被稱為公鑰,另一個被稱為私鑰。公鑰加密的數(shù)據(jù),只有對應(yīng)的私鑰可以解開,反之亦然。9.什么是數(shù)字簽名？答：單純的TLS加密通信,僅能保證數(shù)據(jù)傳輸過程的機密性和完整性,但無法保障通信對端可信(中間人攻擊)。因此,需要引入數(shù)字證書機制,驗證通信對端的身份,進而保證對端公鑰的正確性。數(shù)字證書一般由權(quán)威機構(gòu)簽發(fā)。通信的一側(cè)持有權(quán)威機構(gòu)根CA(CertificationAuthority)的公鑰,用來驗證通信對端證書是否被自己信任(證書是否由自己頒發(fā)),并根據(jù)證書內(nèi)容確認通信對端的身份。在確認通信對端身份的情況下,取出對端證書中的公鑰,完成非對稱加密過程。10.什么是哈希（值）？其作用是什么？答：哈希又稱隨機散列。理論上,哈希值具有唯一性。所謂“哈?！?就是計算機可以對任意內(nèi)容,計算出一個長度相同的特征值。區(qū)塊鏈的哈希長度是256位,這就是說,不管原始內(nèi)容是什么,最后都會計算出一個256位的二進制數(shù)字。而且可以保證,只要原始內(nèi)容不同,對應(yīng)的哈希一定是不同的。11.區(qū)塊鏈有哪些主要類型？試分別說明。答：區(qū)塊鏈有三種主要類型：公有鏈、聯(lián)盟鏈、私有鏈。公有鏈,是指任何人都可讀取的、任何人都能發(fā)送交易且交易能獲得有效確認的、任何人都能參與其中共識過程的區(qū)塊鏈——共識過程決定哪個區(qū)塊可被添加到區(qū)塊鏈中和明確當前狀態(tài)。允許授權(quán)的節(jié)點加入網(wǎng)絡(luò),可根據(jù)權(quán)限查看信息,往往被用于機構(gòu)間的區(qū)塊鏈,稱為聯(lián)盟鏈或行業(yè)鏈。網(wǎng)絡(luò)中的所有節(jié)點都掌握在一家機構(gòu)手中,稱為私有鏈。私有鏈的各個節(jié)點的寫入權(quán)限歸內(nèi)部控制,而讀取權(quán)限可視需求有選擇性地對外開放。私有鏈仍然具備區(qū)塊鏈多節(jié)點運行的通用結(jié)構(gòu),適用于特定機構(gòu)的內(nèi)部數(shù)據(jù)管理與審計。12.區(qū)塊鏈當前有那些主要用途？答：隨著區(qū)塊鏈技術(shù)的演進，越來越多的機構(gòu)開始重視并參與到區(qū)塊鏈技術(shù)的探索中來。從最初的以比特幣、以太坊等公有鏈項目開源社區(qū)，到各種類型的區(qū)塊鏈創(chuàng)業(yè)公司、風險投資基金、金融機構(gòu)、IT企業(yè)及監(jiān)管機構(gòu)，區(qū)塊鏈應(yīng)用也在逐漸得到發(fā)展與豐富。區(qū)塊鏈應(yīng)用的發(fā)展如圖5-9所示。就技術(shù)應(yīng)用前景方面看，根據(jù)中國信息通信研究院《2018年中國區(qū)塊鏈產(chǎn)業(yè)白皮書》的分析預測，全球區(qū)塊鏈應(yīng)用將呈現(xiàn)以下趨勢：一是區(qū)塊鏈行業(yè)應(yīng)用加速推進，從數(shù)字貨幣向非金融領(lǐng)域滲透擴散。區(qū)塊鏈技術(shù)作為一種通用性術(shù)，從數(shù)字貨幣加速滲透至其他領(lǐng)域，和各行各業(yè)創(chuàng)新融合。二是企業(yè)應(yīng)用是區(qū)塊鏈的主戰(zhàn)場，聯(lián)盟鏈、私有鏈將成為主流方向。目前，企業(yè)的實際應(yīng)用集中數(shù)字貨幣領(lǐng)域，屬于虛擬經(jīng)濟。未來的區(qū)塊鏈應(yīng)用將脫虛向?qū)?，更多傳統(tǒng)企業(yè)使用區(qū)塊鏈技術(shù)來降成本、提升協(xié)作效率，激發(fā)實體經(jīng)濟增長，是未來一段時間區(qū)塊鏈應(yīng)用的主戰(zhàn)場。三是應(yīng)用催生多樣化的技術(shù)方案。未來，區(qū)塊鏈應(yīng)用將從單一到多元方向發(fā)展。票據(jù)、支付、保險、供應(yīng)鏈等不同應(yīng)用，在實時性、高并發(fā)性、延遲和吞吐等多個維度上將高度差異化。這將催生出多樣化的技術(shù)解決方案。四是區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域。區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)安全工具的出現(xiàn)可能是區(qū)塊鏈的下一個重要內(nèi)容。隨著勒索軟件攻擊的出現(xiàn)，區(qū)塊鏈和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將更多地用于提升數(shù)字貨幣交易網(wǎng)絡(luò)的安全性。13.區(qū)塊鏈技術(shù)當前還有那些主要缺陷?答：區(qū)塊鏈技術(shù)當前還存在一些缺陷，主要有下述：一是區(qū)塊鏈技術(shù)目前還不太成熟。一方面，共識算法等區(qū)塊鏈的核心技術(shù)尚存在優(yōu)化和完善的空間；另一方面，區(qū)塊鏈的處理效率還難以達到現(xiàn)實中一些高頻度應(yīng)用環(huán)境的要求。根據(jù)高德納公布的2017年數(shù)據(jù)管理技術(shù)成熟度曲線，區(qū)塊鏈與分布式賬本達到“生產(chǎn)成熟期”預計仍需5至10年。二是區(qū)塊鏈也有很多適用條件。比如，區(qū)塊鏈技術(shù)去中心化的特點適合多方參與的場景，如果只是單邊或雙邊參與價值就不大。由于需要每個節(jié)點都去核對，區(qū)塊鏈技術(shù)也不適用那些高頻交易的活動。再如，區(qū)塊鏈強調(diào)的是公開透明，并不適合對數(shù)據(jù)隱私要求特別高的場景。三是法律監(jiān)管環(huán)境具有不確定性。目前，區(qū)塊鏈法律監(jiān)管框架還不存在。區(qū)塊鏈技術(shù)的應(yīng)用也會對社會原有的風險管理框架帶來新的問題。14.區(qū)塊鏈或分布式賬本的核心功能是什么？為什么說區(qū)塊鏈或分布式賬本是具有顛覆性的技術(shù)？答：區(qū)塊鏈的核心功能就是集體記賬，記錄的信息無法篡改、永久保存，可以追溯。任何需要保存的信息，都可以寫入?yún)^(qū)塊鏈，也可以從里面讀??；任何人都可以架設(shè)服務(wù)器，加入?yún)^(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)，成為網(wǎng)上的一個節(jié)點，參與記賬。不同于我們習以為常的中心化網(wǎng)絡(luò)，比如淘寶、微信等有個中心節(jié)點集中控制，分布式網(wǎng)絡(luò)，沒有中心節(jié)點，每個節(jié)點都是平等的，都保存著全部數(shù)據(jù)。所有節(jié)點都參與全網(wǎng)數(shù)據(jù)的集體維護。區(qū)塊鏈的實質(zhì)就是通過去中心化和去信任的方式集體維護一個可靠數(shù)據(jù)庫的技術(shù)方案。區(qū)塊鏈或分布式賬本是一個網(wǎng)絡(luò)和權(quán)限匹配的結(jié)構(gòu),是去中心化的結(jié)構(gòu)。在分布式賬本中,任何參與者都是一個節(jié)點,每個節(jié)點都有與之相匹配的權(quán)限。區(qū)塊鏈沒有管理員，它是無中心的。其他的數(shù)據(jù)庫都有管理員，但是區(qū)塊鏈沒有。如果有人想對區(qū)塊鏈添加審核，也實現(xiàn)不了，因為它的設(shè)計目標就是防止出現(xiàn)居于中心地位的管理當局。正因為如此，區(qū)塊鏈才能做到無法被單個節(jié)點所控制。區(qū)塊鏈的這一技術(shù)特性將從根本上改變傳統(tǒng)的中心化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。因此，區(qū)塊鏈技術(shù)被認為是繼大型機、個人電腦、互聯(lián)網(wǎng)之后計算模式的顛覆式創(chuàng)新，很可能在全球范圍引起一場新的技術(shù)革新和產(chǎn)業(yè)變革。15.區(qū)塊鏈中的數(shù)據(jù)不可篡改是通過什么方式來實現(xiàn)的？試闡述說明。答：區(qū)塊鏈（blockchain），是一種管理持續(xù)增長的、按序整理成區(qū)塊（block）并受保護以防篡改交易記錄的分布式賬本（DLT）數(shù)據(jù)庫。區(qū)塊鏈上的數(shù)據(jù)無法篡改，這是由區(qū)塊鏈的構(gòu)造機制所決定的。網(wǎng)絡(luò)上的交易以區(qū)塊的形式進行排序和驗證,并施以加密保護以防篡改。區(qū)塊借由密碼學串接成鏈。每個區(qū)塊由兩個哈希值(隨機散列)和一個存儲空間組成,每個區(qū)塊只和它的前一個區(qū)塊相鏈接(見圖5-2)。區(qū)塊鏈接的紐帶是哈希值，其中一個哈希值是上一個區(qū)塊的，一個哈希值是自己的。這個哈希值代表的就是一種身份，構(gòu)成唯一標識的數(shù)據(jù)“指紋”。在每個區(qū)塊內(nèi),生成包含上一個區(qū)塊的散列值,并在區(qū)塊內(nèi)生成驗證過的交易的Merkle根散列值。整個區(qū)塊鏈中的任一區(qū)塊被篡改,都無法得到與篡改前相同的散列值,從而保證區(qū)塊鏈被篡改時,能夠被迅速識別,最終保證區(qū)塊鏈的完整性(防篡改)。用區(qū)塊鏈所串接的分布式賬本能讓兩方有效紀錄交易，且可永久查驗此交易。16.簡要說明私有鏈、公有鏈與聯(lián)盟鏈的區(qū)別與聯(lián)系。答：私有鏈、公有鏈與聯(lián)盟鏈三者都是區(qū)塊鏈，關(guān)鍵區(qū)別在于去中心化的程度不一樣。具體如下表所示：表4-1私有鏈、公有鏈與聯(lián)盟鏈的區(qū)別第六章金融科技公司參考答案：1.什么是金融科技公司？金融科技公司有哪些主要屬性？答：金融科技公司是指本身不提供金融服務(wù),卻能為金融機構(gòu)提供技術(shù)服務(wù)的科技公司。國際金融穩(wěn)定委員會（FSB）認為，所謂金融科技公司是指商業(yè)模式專注于金融科技創(chuàng)新的公司,而大型科技公司(BigTech)指的是直接提供金融服務(wù)或類似金融產(chǎn)品的大型技術(shù)公司。金融科技公司的屬性有三:第一,金融科技公司是科技公司；第二,金融科技公司所從事的科技是與金融服務(wù)創(chuàng)新直接相關(guān)的科技；第三,金融科技公司具有高風險性。2.金融科技公司有哪些主要類型？分別是什么？答：金融科技公司可以根據(jù)資本來源與業(yè)務(wù)內(nèi)容劃分為不同的類型。按資本來源,金融科技公司可劃分為產(chǎn)業(yè)資本與金融資本兩種不同的類型,前者大多由信息技術(shù)公司轉(zhuǎn)型而來,后者主要由傳統(tǒng)金融機構(gòu)發(fā)起設(shè)立。按業(yè)務(wù)內(nèi)容可以劃分為四種不同類型：第一類,試圖使用全新方法和創(chuàng)新科技進入金融服務(wù)領(lǐng)域的新入市者、初創(chuàng)公司和顛覆者。它們意圖打造類銀行的經(jīng)濟模式,獲客成本是其主要挑戰(zhàn)。第二類,通過重大技術(shù)投資改進服務(wù)、應(yīng)對競爭威脅和捕捉投資合作機會的傳統(tǒng)金融機構(gòu)。第三類,通過金融服務(wù)鞏固客戶關(guān)系的技術(shù)公司所構(gòu)成的大型生態(tài)圈。它們的公司規(guī)模優(yōu)勢可以規(guī)避獲客成本挑戰(zhàn),因此可以直接進入金融服務(wù)領(lǐng)域(如螞蟻金服),也可以與老牌企業(yè)合作(如蘋果支付)。第四類,是向金融機構(gòu)銷售基礎(chǔ)設(shè)施的供應(yīng)商,幫助金融機構(gòu)變革技術(shù)堆棧,實現(xiàn)數(shù)字化和現(xiàn)代化,改進風險管理和客戶體驗。3.金融科技公司有哪些融資方式？分別是什么？答：初創(chuàng)金融科技公司創(chuàng)業(yè)資金的獲得一般有以下幾個途徑:（1）自有資金。自有資金主要是創(chuàng)業(yè)者的自身儲蓄,公司發(fā)起人可以自有資金作為創(chuàng)業(yè)基金。（2）股權(quán)融資。股權(quán)融資是指創(chuàng)業(yè)者或中小公司讓出公司的一部分股權(quán)以獲取投資者的資金,讓投資者占股份,成為股東,而不是借貸,是帶有一定風險投資性質(zhì)的融資,是投融資雙方利益共享、風險共擔的融資方式。（3）債權(quán)融資。債權(quán)融資是指創(chuàng)業(yè)者或中小公司采用向銀行等金融機構(gòu)貸款或者民間借貸的形式進行融資,在借貸期滿后當事人必須償還本金并支付利息。（4）天使投資。天使投資指具有一定凈財富的個人或者家庭,對具有巨大發(fā)展?jié)摿Φ某鮿?chuàng)公司進行早期投資的民間投資方式。（5）風險投資。科技公司成長階段最重要的融資來源是風險投資。風險投資,主要是指向初創(chuàng)公司提供資金支持并取得該公司股份的一種融資方式。4.金融科技公司的組織結(jié)構(gòu)有那些主要類型？答：金融科技公司的組織結(jié)構(gòu)的主要類型可分為：（1）中央集權(quán)——金字塔形結(jié)構(gòu)；（2）分權(quán)結(jié)構(gòu)；（3）矩陣式；（4）扁平式結(jié)構(gòu)。5.什么是“偽創(chuàng)新”？答：“偽創(chuàng)新”是指打著科技創(chuàng)新旗號，行種種“圈錢”活動之實的虛假科技創(chuàng)新活動。其表現(xiàn)形式主要有：（1）脫離實體經(jīng)濟需要、偏離金融科技正軌的“偽創(chuàng)新”；（2）前臺創(chuàng)新與中后臺創(chuàng)新不平衡；（3）模式創(chuàng)新背后缺乏堅實的科技創(chuàng)新支撐。金融科技行業(yè)大量“偽創(chuàng)新”的存在將導致行業(yè)的無序競爭，帶來業(yè)務(wù)的同質(zhì)化，影響用戶信心。6.簡述金融科技公司與金融公司的聯(lián)系與區(qū)別。答：金融科技公司與金融公司有著密切的技術(shù)供應(yīng)鏈關(guān)系，但在性質(zhì)上卻是截然不同的兩類公司：首先，金融科技公司與金融機構(gòu)之間有著密不可分的內(nèi)在聯(lián)系。金融科技公司不同于傳統(tǒng)的科技服務(wù)公司，它們與金融機構(gòu)的關(guān)系不是一種簡單的技術(shù)買賣關(guān)系，而是一種利益共同體關(guān)系，通過與金融機構(gòu)進行價值分享，共同創(chuàng)造增量業(yè)務(wù)。相較于金融機構(gòu)，金融科技公司以數(shù)據(jù)收集和產(chǎn)品分銷為核心競爭力，金融機構(gòu)的優(yōu)勢則在于資產(chǎn)負債表管理和對金融產(chǎn)品的認知。其次，金融科技公司不是金融機構(gòu)，也不是介于科技與金融二者之間的跨界企業(yè)。金融機構(gòu)，是充當債權(quán)債務(wù)媒介，經(jīng)營貨幣信貸、證券發(fā)行與承銷、保險承銷與買賣的中介機構(gòu)。金融機構(gòu)執(zhí)行業(yè)務(wù)需要取得金融監(jiān)管部門授予的金融業(yè)務(wù)許可證。而金融科技公司無論自身業(yè)務(wù)是否與金融服務(wù)相關(guān)聯(lián)，其本身不屬金融機構(gòu)而是非金融機構(gòu)。其主體認定資格就是無金融監(jiān)管部門的金融業(yè)務(wù)許可證。例如，螞蟻金服本身就不是一個金融機構(gòu)，因為螞蟻金服本身并未取得金融牌照，因此螞蟻金服目前并非持牌金融公司，而是一家非金融集團公司。科技與金融二者之間的跨界企業(yè)是指金融科技研發(fā)企業(yè)向下游產(chǎn)業(yè)拓展進入到金融市場業(yè)務(wù)中的企業(yè)。這類企業(yè)已經(jīng)不再是技術(shù)企業(yè)，但本身也不是金融機構(gòu)，而是金融信息中介企業(yè)。在我國，這類企業(yè)特指P2P網(wǎng)絡(luò)貸款等金融信息服務(wù)企業(yè)。它們具有與金融機構(gòu)十分不同的性質(zhì)：金融機構(gòu)也是中介企業(yè)，但在行業(yè)性質(zhì)上，金融機構(gòu)屬信用中介，其本身是債權(quán)債務(wù)的直接關(guān)系主體。信息中介本身不是債權(quán)債務(wù)的直接關(guān)系主體，僅提供資金供求雙方需求的信息而不承擔經(jīng)營風險。在我國監(jiān)管適應(yīng)方面，雖然信息中介不屬金融機構(gòu)，但其開展的業(yè)務(wù)是金融信息中介業(yè)務(wù)，涉及資金融通及相關(guān)風險管理，因此也要接受有關(guān)部門的業(yè)務(wù)監(jiān)管。信息中介監(jiān)管的重點在于業(yè)務(wù)基本規(guī)則的制定完善，而非機構(gòu)和業(yè)務(wù)的準入審批。7.從資本來源看，金融科技公司可分為哪幾種類型？試分別說明。答：從資本來源看，金融科技公司可分為兩大類型：來自產(chǎn)業(yè)資本的金融科技公司；來自金融資本的金融科技公司（1）來自產(chǎn)業(yè)資本的金融科技公司。按照IDC對金融科技公司的選擇標準,來自社會資本的金融科技公司為金融服務(wù)的技術(shù)及解決方案提供商,是以技術(shù)驅(qū)動為核心的企業(yè)。其股本結(jié)構(gòu)以發(fā)起公司控股,社會民間資本不同程度介入。在我國,這一類金融科技公司大都由互聯(lián)網(wǎng)電商企業(yè)轉(zhuǎn)型而來,如阿里巴巴、京東、騰訊等。（2）傳統(tǒng)金融機構(gòu)設(shè)立的金融科技公司。以我國為例,目前已有6家金融機構(gòu)設(shè)立了自己的金融科技公司。這6家機構(gòu)分別是:中國建設(shè)銀行、民生銀行、招商銀行、平安保險集團、興業(yè)銀行和光大銀行。其股本結(jié)構(gòu)或為獨資,或為發(fā)起金融機構(gòu)絕對控股。銀行系金融科技公司一般由原機構(gòu)內(nèi)設(shè)的IT部門改制而來,主要功能是為集團內(nèi)部提供科技服務(wù)。第七章大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用參考答案：1.什么是金融大數(shù)據(jù)？答：金融大數(shù)據(jù)是指在金融交易中所產(chǎn)生、收集、分析、挖掘、使用的數(shù)據(jù)；金融大數(shù)據(jù)運用是對大量、動態(tài)、能持續(xù)的數(shù)據(jù),通過運用新系統(tǒng)、新工具、新模型的挖掘,獲取數(shù)據(jù)價值；大數(shù)據(jù)應(yīng)用需要遵循一定的流程。與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)相比，金融大數(shù)據(jù)具有結(jié)構(gòu)多樣、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)占比高、時效性強等突出特征。2.金融大數(shù)據(jù)應(yīng)用可分為幾大維度？分別是什么？答：大數(shù)據(jù)應(yīng)用的目的無非是發(fā)現(xiàn)并利用數(shù)據(jù)的價值，因此，雖然金融不同細分行業(yè)在大數(shù)據(jù)應(yīng)用上各有特點，但動因上又無不是為著尋求數(shù)據(jù)價值變現(xiàn)。以此為中軸，金融大數(shù)據(jù)應(yīng)用主要包括四個維度：了解客戶、服務(wù)客戶、風險管控與運營優(yōu)化。金融大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景的緯度分布如下圖所示：3.金融大數(shù)據(jù)有哪些主要技術(shù)特征？答：與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)相比，金融大數(shù)據(jù)具有結(jié)構(gòu)多樣、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)占比高、時效性強等突出特征：（1）數(shù)據(jù)的多樣性在金融機構(gòu)自身產(chǎn)生的數(shù)據(jù)中既有結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)也有非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)相比，在分析工具成熟度方面具有明顯優(yōu)勢。（2）數(shù)據(jù)的聯(lián)通性數(shù)據(jù)的聯(lián)通性是指各個數(shù)據(jù)集之間的聯(lián)通關(guān)系。數(shù)據(jù)的聯(lián)通是指解決不同數(shù)據(jù)是否歸屬于同一主體的能力。大數(shù)據(jù)之大，單一組織是無法滿足各種需求的，這就涉及到是否要接外部數(shù)據(jù)，實現(xiàn)各個維度的數(shù)據(jù)打通。（3）數(shù)據(jù)的連續(xù)性數(shù)據(jù)連續(xù)性是指由數(shù)據(jù)的可關(guān)聯(lián)性、可溯源性、可理解性及其內(nèi)在聯(lián)系組成的一整套數(shù)據(jù)保護措施，其作用是保障數(shù)據(jù)的可用性、可行性和可控性，降低數(shù)據(jù)的失用、失信和失控的風險。（4）數(shù)據(jù)的顆粒度數(shù)據(jù)顆粒度就是用于表示某數(shù)據(jù)集的最小單元。同樣一類數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)顆粒度會體現(xiàn)不一樣的價值。數(shù)據(jù)顆粒度主要針對指標數(shù)據(jù)的計算范圍。顆粒度愈小，就愈精細。（5）數(shù)據(jù)的合規(guī)性與強一致性數(shù)據(jù)合規(guī)性是指數(shù)據(jù)的來源、采集、處理、使用等各個環(huán)節(jié)及其數(shù)據(jù)的內(nèi)容上合于法律政策規(guī)范與業(yè)界的共同規(guī)則。金融行業(yè)核心實時交易系統(tǒng)數(shù)據(jù)要求強一致性，正常狀態(tài)下數(shù)據(jù)錯誤率為零。（6）流動性金融數(shù)據(jù)一般具有很高的流動性，處理實時性要求高、可展示性需求強等特征。與其他行業(yè)相比，金融數(shù)據(jù)邏輯性強，要求具有更高的實時性、安全性和穩(wěn)定性。大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)必須在毫秒級甚至微秒級的時間內(nèi)返回處理結(jié)果。4.大數(shù)據(jù)在銀行業(yè)中可以有哪些應(yīng)用?答：大數(shù)據(jù)在銀行業(yè)中的應(yīng)用主要包括：（1）用戶畫像。包括銀行個人用戶畫像以及企業(yè)用戶畫像。（2）精準營銷。包括實時營銷、交叉營銷、個性化推薦、用戶生命周期管理。（3）風險管控。包括信貸風險評估、供應(yīng)鏈金融、實時欺詐交易識別喝反洗錢分析。（4）運營優(yōu)化。包括市場和渠道分析、產(chǎn)品和服務(wù)優(yōu)化、輿情分析。5.大數(shù)據(jù)在保險行業(yè)中有哪些主要應(yīng)用？答：大數(shù)據(jù)在保險行業(yè)中的應(yīng)用主要包括：(1)用戶畫像。保險公司依賴大數(shù)據(jù)平臺給出目標客戶群的畫像或標簽。（2）精準營銷。保險公司通過收集互聯(lián)網(wǎng)用戶的各類數(shù)據(jù),如地域分布等屬性數(shù)據(jù),搜索關(guān)鍵詞等即時數(shù)據(jù),購物行為、瀏覽行為等行為數(shù)據(jù),以及興趣愛好、人脈關(guān)系等社交數(shù)據(jù),可以在廣告推送中實現(xiàn)地域定向、需求定向、偏好定向、關(guān)系定向等定向方式,實現(xiàn)精準營銷。（3）風險管控。保險企業(yè)對保費的定義是基于對一個群體的風險判斷。大數(shù)據(jù)為風險判斷帶來了前所未有的創(chuàng)新。保險公司通過大數(shù)據(jù)分析可以大幅度改進風險管理。（4）運營優(yōu)化。產(chǎn)品優(yōu)化、運營分析、代理人（保險銷售人員）甄選。6.大數(shù)據(jù)在證券行業(yè)中有哪些應(yīng)用？答：大數(shù)據(jù)在證券行業(yè)中的應(yīng)用主要包括：（1）用戶畫像。包括用戶細分、流失用戶預測。（2）精準營銷。包括實時營銷、交叉營銷、個性化推薦、用戶生命周期管理。（3）風險管控。包括股市預測、大數(shù)據(jù)風險量化分析、風險緩沖、創(chuàng)新風險管理、市場交易監(jiān)控。（4）運營優(yōu)化。包括市場和渠道優(yōu)化、產(chǎn)品和服務(wù)端優(yōu)化、輿情監(jiān)控。7.什么是大數(shù)據(jù)風險量化分析？答：大數(shù)據(jù)風險量化分析是指利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對交易數(shù)據(jù)、資金數(shù)據(jù)和信息數(shù)據(jù)對相關(guān)風險進行的量化分析。大數(shù)據(jù)風險量化具有重要意義：一是可以有效利用交易數(shù)據(jù),交易數(shù)據(jù)是證券行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的最大支撐,擁有海量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的券商和交易所能夠通過交易數(shù)據(jù)的分析與建模,抓住不同用戶群體的交易規(guī)律與風險特征,提高模型的風險敏感性；二是可以有效利用資金數(shù)據(jù),通過大數(shù)據(jù)模型動態(tài)調(diào)整不同用戶群體間的抵(質(zhì))押物比例；三是可以有效利用信息數(shù)據(jù),券商可以根據(jù)用戶過往信用水平,結(jié)合監(jiān)管部門用戶風險等級評定,重構(gòu)用戶的違約風險識別模型。8.大數(shù)據(jù)在支付清算行業(yè)中有哪幾類應(yīng)用？答：大數(shù)據(jù)在支付清算行業(yè)中主要有兩類應(yīng)用：(1)交易欺詐識別；（2）數(shù)據(jù)資產(chǎn)變現(xiàn)。（1）交易欺詐識別目前，支付服務(wù)操作十分便捷，客戶已經(jīng)可以做到隨時、隨地進行轉(zhuǎn)賬操作。面對盜刷和金融詐騙案件頻發(fā)的現(xiàn)狀，支付清算企業(yè)交易詐騙識別挑戰(zhàn)巨大。大數(shù)據(jù)可以利用賬戶基本信息、交易歷史、位置歷史、歷史行為模式、正在發(fā)生行為模式等，結(jié)合智能規(guī)則引擎進行實時的交易反欺詐分析。整個技術(shù)實現(xiàn)流程為實時采集行為日志、實時計算行為特征、實時判斷欺詐等級、實時觸發(fā)風控決策、案件歸并形成閉環(huán)。（2）數(shù)據(jù)資產(chǎn)變現(xiàn)目前，支付服務(wù)的客戶滲透率越來越高。人們大量使用移動設(shè)備進行網(wǎng)上小額支付。支付清算行業(yè)真正的“金礦”就是這些高價值的用戶消費數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)不僅可以將應(yīng)用于支付清算業(yè)務(wù)的優(yōu)化，還可以直接轉(zhuǎn)化成資產(chǎn)用于分析了解客戶的“消費路徑”，包括客戶進行日常消費時的典型順序、購物地點、購買內(nèi)容和購物順序。通過對數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)分析，將分析結(jié)果銷售給商家或營銷公司，實現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)變現(xiàn)。9.簡述大數(shù)據(jù)應(yīng)用的條件和價值。答：金融大數(shù)據(jù)的應(yīng)用條件主要包括：需求動力、數(shù)據(jù)基礎(chǔ)與技術(shù)可行性三大基本條件。首先，從內(nèi)在需求看，在金融科技企業(yè)的跨界沖擊下，整個金融業(yè)的運作模式正在重構(gòu)，行業(yè)競爭日益激烈，基于數(shù)據(jù)的精細化運營需求日益迫切；監(jiān)管部門對于數(shù)據(jù)管理和監(jiān)測的要求也在不斷提高，要求金融機構(gòu)加強數(shù)據(jù)管理、提高數(shù)據(jù)信息質(zhì)量，采用數(shù)據(jù)挖掘和大數(shù)據(jù)技術(shù)深層利用、提煉數(shù)據(jù)以提升經(jīng)營管控效能，這也激發(fā)了金融機構(gòu)的數(shù)據(jù)化需求。其次，從應(yīng)用基礎(chǔ)上看，金融行業(yè)擁有海量數(shù)據(jù)資源。金融行業(yè)為數(shù)據(jù)行業(yè)，經(jīng)過多年的信息沉淀，各系統(tǒng)內(nèi)積累了大量高價值的數(shù)據(jù)，擁有用于數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)資源。在不斷增長的海量數(shù)據(jù)背景下，采用具有更有彈性的計算、存儲擴展能力的分布式計算技術(shù)成為必然選擇。最后，從技術(shù)可行性看，大數(shù)據(jù)已經(jīng)發(fā)展到公司及第三方處理分析大量終端用戶數(shù)據(jù)的階段，大數(shù)據(jù)技術(shù)已經(jīng)越來越成熟，技術(shù)供給越來越豐富，部署成本直線下降。此外，部分先行者為大數(shù)據(jù)部署提供了寶貴的應(yīng)用案例，使得金融大數(shù)據(jù)解決方案越趨完善。金融大數(shù)據(jù)的應(yīng)用價值主要體現(xiàn)在：大數(shù)據(jù)可以從根本上改變金融機構(gòu)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)運作方式，為之帶來巨大商業(yè)價值。數(shù)據(jù)是獨立于勞動和資本的重要生產(chǎn)要素，大數(shù)據(jù)分析可以為企業(yè)提供完整的數(shù)據(jù)解決方案，使數(shù)據(jù)產(chǎn)生價值?；诖髷?shù)據(jù)的應(yīng)用促進了搜索技術(shù)的日益強大，從而可對行為分析提供支持，并可以從各種不同來源收集信息并加以運用，進而以比以往更加綜合全面的方式確定和衡量風險、趨勢以及客戶偏好。具體而言，大數(shù)據(jù)分析可以幫助金融機構(gòu)提升決策效率、強化數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理能力、實現(xiàn)精準營銷服務(wù)、增強風險管理能力。相比常規(guī)商業(yè)分析手段，大數(shù)據(jù)可以使業(yè)務(wù)決策具有前瞻性，讓企業(yè)戰(zhàn)略制定過程程序化理性化，實現(xiàn)資源優(yōu)化分配，依據(jù)市場變化迅速調(diào)整業(yè)務(wù)策略，提高用戶體驗以及資金周轉(zhuǎn)率，從而獲取更高的價值和利潤。以上可見，銀行等金融機構(gòu)對大數(shù)據(jù)技術(shù)的選擇不僅是必要的也是可行的。普華永道調(diào)研顯示，在所有金融科技中，大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為金融行業(yè)投資和應(yīng)用的首選。10.試述金融大數(shù)據(jù)應(yīng)用的維度之間的關(guān)系。答：金融大數(shù)據(jù)應(yīng)用主要包括四個維度：了解客戶、服務(wù)客戶、風險管控與運營優(yōu)化。金融大數(shù)據(jù)應(yīng)用的四大維度各司其職而又相互關(guān)聯(lián)，以價值發(fā)掘