区块链预警降损

⑴ 第十七届金融系统工程与风险管理年会评述

风险-不确定性等效与现代金融理论的诞生

经济理论中的风险与不确定性的区分往往会追溯到富兰克·奈特，他将风险划分为数值可测的，将不确定性划分为不可测的，这样的区分在当代关于风险与不确定性的文献中已是司空见惯的事。奈特说:“一个可测量的不确定性，或“风险”，与一个不可测量的不确定性截然不同，前者实际上根本不是一个不确定性。”

1944年，冯·诺依曼与摩根斯坦恩出版的《博弈论与经济行为》第一次正式的把风险与不确定性统一到经济理论中。1738年，丹尼尔·伯努利定义了期望是各种结果的概率组合，后来被称为效用。冯·诺依曼与摩根斯坦恩以公理形式证明了伯努利的期望效用是各种结果按概率加权后效用的总和，并建议用数字来测量效用。认识论上的不确定性由此转变为实体论上的风险，是关于世界各种可能状态的分布函数。

战后经济学用风险来代替不确定性理论上是由两个主要力量推动的，他们的结合使经济学的研究主题变成了现在的模样。首先，正如巴克豪斯所阐述的，自20世纪30年代以来，经济学的决定性的数学化代表了经济学一个主要的新分支，尽管数学在经济学上运用已经有较长 历史 了，包括马克思、凯恩斯等。《通论》在当时是一本被认为高度数学化的书，由此也被老一代经济学家广泛拒绝。其次，经济理论的学科与方法经历了一个关键的重新界定。冯·诺依曼与摩根斯坦恩方法的理论基础是由莱昂内尔·罗宾斯（1933）提供，他认为经济学不是被研究主题所区分，它不是关于商品的买卖，不是关于失业与商业周期，而是处理人类行为的一个特殊方面：在不同使用者之间如何分配稀缺资源。《博弈论与经济行为》代表了第一个在不确定性下的一致性、可预测选择理论，强烈反对经济学中在不确定性下的人及心理因素等人类行为的数学处理。

这样，不确定性，这个仅在20世纪30年代被介绍进经济学的概念，被表达为可计算的形式，并且因此降维为风险。这种做法的一个重要结果，是诞生了现代金融理论，即1952年马柯维茨的投资组合理论与1964年夏普的资本资产定价理论。在此基础上产生了布莱克-斯科尔斯的期权定价模型，它能把衍生品的风险进行定价。现代金融理论可被称为是不确定性量化科学。

不确定性的回归

不确定性的量化在现代金融理论的里程碑中达到顶峰，它产生了几乎前所未有的政治和实践影响。其中最为中肯的论证是由唐纳德·麦肯齐给出的，他于2006、2007年在关于“经济理论的表演性”的研究中指出，期权定价理论的广泛应用对金融实践产生了如此大的影响，以至于“它的假设——最初与市场的经验现实严重不符——变得不那么不现实了”。费希尔·布莱克他自己曾在1989年说到：“交易员们现在广泛地使用公式及其变种。他们如此频繁地使用它，以至于市场价格通常接近公式的定价，即使在那些应该有很大偏差的地方。”布莱克-斯科尔斯的期权定价公式被誉为对“金融真相的科学发现”，它也是自布雷顿森林体系解体以来全球衍生品市场实现巨大增长的关键。与有效市场假说一起，这个公式在衍生品通过动态对冲能减少 社会 风险的假定下进一步合法化。引用一位经纪商的话:“我们交易越多， 社会 就越美好，因为风险越小”。

始于2007年的全球金融危机是美国次级抵押贷款违约的结果，并迅速通过证券化产品，如CDO，CDS衍生品在全球扩散，这场危机使得人们通过概率数字来评估风险的信心嘎然而止。不可计算的不确定性以“黑天鹅”的形式回归，“黑天鹅”是指一种没有预期到的尾部风险事件，伪装成正态分布，但实际上它的相关性不能被风险模型所捕捉，这也是非理性的“贪婪”的投机。

用复杂系统理论 探索 金融系统的不确定性

08年的金融危机只是警钟之一，在风险管理领域中越来越被普遍接受的观点是，将不确定性降维成风险存在很强的误导性和局限性，而这一认知也推动着新研究视角的产生。在国内，就有高校长期致力于从复杂系统的视角，用系统论的方法来研究金融系统的不确定性。作为金融系统工程领域一年一度的盛会，天津大学金融系统工程与风险管理国际年会至今已举办到了第十七届。2019年年会以 “百年变局下的金融系统工程和风险管理” 为主题，旨在研讨如何认识和把握复杂金融系统运行规律和理论，明晰金融系统工程和风险管理面临的新的机遇和挑战，更好地为促进实体经济发展、百年变局下的伟大民族复兴助力。

百年变局使我们的眼界和信息不同以往，金融发展的本身出现了‘实践快于理论’的现象， 新的产品和服务带来新的问题，值得各位学者从更广泛的视角，运用更全面的数据去开展研究，这也体现了系统工程学科的独特价值与活力 。

以下为本次大会主题报告及专题报告的简要概述。

香港城市大学李端教授介绍了他的研究“Revised Progressive-Hedging-Algorithm Based Two-layer Solution Scheme for Bayesian Reinforcement Learning” 。他指出，随机控制既有固有的随机系统噪声，又缺乏对系统参数的认识，构成了强化学习中的一个基本挑战。对此，李端教授提出了一种新的两层解方案，用于将可约系统的不确定性与不可约的不确定性分离到两层，并直接逼近最优策略。该方法可应用于动态投资组合的选择问题中。

中国系统工程学会理事长、中国科学院数学与系统科学研究院 杨晓光研究员的报告主题为“‘涨强跌弱’与中国市场异象” 。该研究通过日度和日内高频数据，阐述了中国股市存在着正反馈交易现象，即中国股市追涨的强度远远大于杀跌的强度，而这一现象主要的成因是占据市场交易主体的散户“追涨守跌"力量大过了机构投资者的”追涨杀跌“力量。他指出，这种不对称性，降低了市场价格发现功能，削弱了市场的有效性。

天津大学张维教授进行了题为“百年变局中的管理科学：几点思考的分享”的主题报告 。依托于国家自然科学基金管理科学部正在进行的“十四·五”战略研究课题，张维指出，在当今百年变局的时代背景下，颠覆性技术的重要影响、全球政治经济格局的变化、中国的最佳实践以及人类发展面临的挑战是影响管理活动规律的重大因素。张维以颠覆性技术对金融活动规律的影响为例，分析了未来管理科学研究活动的特点，探讨了未来重要科学前沿与重大科学问题。

复旦大学张金清教授进行了题为“指数基金的股指期货对冲策略研究”的专题报告 。张全清认为，指数型基金较主动型基金绩效更好，有强烈的风险对冲需求，而将模糊厌恶引入指数基金的股指期货构建的对冲策略能够显著提高ETF组合的投资绩效。

中国科学院数学与系统科学研究院房勇副研究员作题为“融资融券的处置效应及动量策略研究”的主题报告 。他分享了其在融资融券以及动量策略方面的研究成果。其研究证实中国融资融券业务投资者整体存在显著的处置效应，且不同市场中同种因素对处置效应个体的强度影响不完全相同。

上海交通大学吴冲锋教授以“移动交易特征研究”为题作主题报告 。他认为，移动技术带来的便利性深深影响了人们的行为，也推动了互联网背景下金融业的创新与变革。他指出，移动交易端的出现改变金融市场参与便利性、参与者主体的广泛性、渠道的普及性、直接交易成本与信息获取成本等等，从而改变了传统金融创新带来的供求特性、流通特性、损益特性和风险特性，并且它们之间相互作用、相互影响。

中国科学院战略咨询研究院李建平研究员以“大数据环境下的风险识别与集成”作主题报告 。他对“大数据环境下的风险识别与集成方法”进行研究汇报，以财务报表为载体，运用文本分析的方法构造了新的风险识别模型，成功地将非结构化文本与结构化文本进行了综合分析，总结出风险因子分层体系。

厦门大学郑振龙教授作题为“牛市风险与牛市贝塔”的主题报告 。该研究首次提出了牛市风险的概念，发现了在中国股票市场中，牛市贝塔与横截面收益率之间存在显著的正向关系，并证实了牛市风险是一个有别于传统定价因子的新定价因子。

吉林大学陈守东教授的报告主题为“系统性金融风险与中国金融状况分析” 。陈守东在报告中分享了他最近的研究工作，包括构建包含关键性风险因素的金融状况指数，进行经济冲击对中国金融稳定的影响强度分析，进行金融周期与经济周期的期限效应分析等研究内容，为中国金融状况的分析、预测以及经济金融政策的制定作出贡献。

西南交通大学黄登仕教授以“企业R&D投入强度是锚定政策门槛还是联结企业”为题作主题报告 。他指出，企业高管在研发投入决策中存在一定程度的锚定和调整行为，不仅锚定政策门槛，同时还锚定联结企业的研发投入强度，但政策门槛对研发投入决策的正向影响更大。

山西大学张信东教授的报告主题为“Does supplier concentration affect corporate innovation?” 。她认为，高水平的供应商集中度减少了公司的创新投入，且这种影响在小规模、私营、耐用品行业的企业中更加明显。同时她指出，风险承担、资源占用和议价能力是造成这种影响的三个渠道。

华东理工大学周炜星教授从预测大地震的发生概率出发，提出了时间序列的重现时间间隔分析（Recurrence interval analysis) ，在研究过程中，首先设定事件发生的阈值，假设重现时间间隔的几种概率密度分布情况，并通过KS检验进行验证。该方法可以运用于股票涨跌情况的概率预测，进行风险预警。

北京师范大学李红刚教授以“ 社会 经济系统复杂性与金融系统风险”为题作主题报告 。他运用复杂经济金融系统与计算实验的方法，建立“金融机构网络与系统性风险”、“交易者信息交互与行为趋同”与“交易者策略交互与行为级联”等多主体模型，开展 社会 经济系统复杂性与金融系统风险研究。

湖南大学马超群教授作了题为“供应链金融+区块链”的主题报告 。他首先将互联网金融与传统金融进行对比，详细分析了供应链金融发展现状与存在的各种痛点，比如融资难融资贵、技术资产抵押难、资金流传慢等一系列问题，结合计算机技术信息化、网络化、数字化的发展趋势和区块链保证底层数据真实可靠的性质，提出了供应链金融区块链解决方案目标。

厦门大学郭晔教授的主题报告题目为“后资管新规时代的影子银行与中国资产证券化” 。她针对后资管新规时代的影子银行与中国资产证券化展开研究，分析了中国影子银行的现状、定义与分类，对比资管新规前后，中国资本证券化的发展，以及中美两国关于资本证券化的界定与风险，提出了中国企业的资产证券化更具有影子银行的典型特征。

从对风险与不确定性明确的区分，到风险与不确定性的等效，再回到对风险并不等同于不确定性的认知，风险与不确定性的定义及二者间的关系一直在不断演变中。诺贝尔经济学奖得主肯尼斯•阿罗曾说过，“对我而言，我们对 社会 中和自然界事物运作方式的了解就像一团团模糊不清的云。不论是 历史 的必然性，重大的外交计划，还是关于经济政策的激进观点，信仰确定性随之而来的是巨大的祸端。对个人或 社会 而言，开发具有广泛影响的政策时，谨慎是必需的，因为我们无法预测结果。”在由不确定性统治的世界中，对结果的预测不是简单、确定的线性关系，真实的世界永远是复杂的，多维度的，随机游走的。而在同样由不确定性统治的金融市场中，我们亦需要时刻保持对它的敬畏。

⑵ 区块链笔记——PBFT

PBFT是实用拜占庭容错的简称，是解决拜占庭将军问题的一种方案。比起最开始的BFT算法，PBFT额外要求网络封闭，即节点数目确定并提前互通，但将复杂度从指数级降低到多项式级，使得BFT系列算法真正具有可行性。

与POW、POS等大家耳熟能详的共识不同，BFT系列的共识不需要“Proof”，亦即不需要节点投入算力或其他资源来确权，因此不需要代币激励便可完成共识。缺点是原始的BFT效率太低，只能存在于理论而无法应用。而改进的PBFT虽然效率大大提高，却对节点数量和状态提出了要求，导致合格的记帐节点太少，并且也只能维持在少数，过多的节点会拖慢网络速度。因此PBFT更多是用在联盟链和私链上。公链也有应用，例如NEO，便是采用了PBFT算法。

拜占庭将军问题的实质是在恶劣的通讯环境中，如何使各参与方达成一致意见。POW和POS等共识要求参与方投入成本，争夺唯一的发言权。在某一段时间内只有唯一的发言人，自然只会有一个意见，从而达成共识。PBFT采取不同的思路，要求各参与方相互发送及验证彼此的信息，最终采用多数原则达成共识。

PBFT能够以一种低成本的方式实现节点间共识，其理念其实相当贴近我们的生活习惯。例如在老师布置作业后，同学们总要互相问问确认一下，才放心地把今天的作业记到本子上。当然实现上还有很多细节，保证各节点的平等关系。在节点数目不多的时候，节点之间实现相互通信的成本并不高，节点之间可以快速发送确认。但节点数目增长却会带来整体性能的下降。PBFT可以容忍的坏节点数量不多于总数的三分之一，如果节点损坏率比较固定，提高总节点数量虽然能使系统获得更好的冗余，却会大大增加通讯量，造成效率下降。加上PBFT没有激励机制，其适合联盟链和私链场景。作为公链不可避免地节点数量太少，分布过分集中，例如NEO只有七个节点。

PBFT要求坏节点数量f<=(n-1)/3，这里n是总节点数。只要f满足这个条件，共识总是可以达成。为什么f要满足这个条件？简单来说，假设网络中存在恶意节点联盟，其控制了数量为f的节点，这些节点可以故意发布错误的信息。此时网络中正常节点数量为n-f个。将这n-f个节点分为两部分，各自包含一部分节点。对于任一部分正常节点来说，只要恶意节点数f大于自身节点数，同时大于剩余的正常节点数，这部分正常节点便会与恶意节点联盟达成共识。此时只要恶意节点联盟先后向两部分正常节点发送不同的共识信息，便可造成网络分叉。因此要保证网络运行，对于每一部分正常节点来说，网络中恶意节点数量不能同时大于自身节点数和网络剩余正常节点数。代入计算便得到f<=(n-1)/3。

⑶ 金融科技在农业供应链金融中的应用及完善

作者|张正平 黄帆帆 卢 欢

近年来，随着我国乡村振兴战略和数字乡村计划的实施，尤其是以大数据、云计算、区块链、物联网、人工智能等为代表的金融 科技 与传统农村金融的融合发展，农村金融市场的发展呈现出全新的“数字”面貌，2021年的中央一号文件则进一步明确提出“发展农村数字普惠金融”，为金融 科技 应用于传统农业供应链金融实现创新发展提供了新的契机和政策支持。

传统农业供应链金融的不足

风险控制机制不完善。 随着农业供应链转型升级带来的多产业融合发展、供应链延伸和供应链生态圈的扩大，供应链上的经营主体及相互业务往来会越来越频繁，会形成非常多的新委托代理关系，而这其中必定存在更多的操作风险、欺诈风险，也意味着更多的信息不对称。面对农业供应链金融中存在的若干风险，传统的管理手段及经验已无法有效应对。虽然传统金融机构、核心企业、物流公司以及电商平台等经营主体具有较强的资金实力， 但它们各自应用的风险控制模型往往并不一致且相互不能兼容，农业供应链金融中所需掌握的资金流、物流和信息流也无法实现及时有效地对接和比较，导致了传统农业供应链金融的风险控制手段一直没有突破性的创新，难以有效提高农业供应链金融服务的效率。

产品及服务单一。 传统的农业供应链金融仅为供应链上游的企业提供基于订单、应收账款等有实际贸易背景的融资， 贷款多为生产性资金。由于资金是农业供应链上企业最大的需求之一，所以农业供应链上的金融企业主要利用信贷产品来吸引客户，进而抢占优质客户资源。然而， 即便存在激烈的市场竞争，各金融机构提供的农业供应链金融产品依旧非常相似， 产品及服务同质化严重。近年来，随着农村经济的快速发展，农业产业化、规模化趋势明显，对规模更大、期限更灵活的资金产生了较多的需求，然而，传统的农业供应链金融却不能提供有效的解决方案。而且，由于农业供应链金融是依托于供应链中的信用逻辑提供资金支持的，因此比其他金融产品的风险更高，这进一步压缩了农业供应链金融的发展空间。

获客渠道狭窄。 一方面，农业供应链的发起主体一般是核心企业或金融机构。一般情况下，在开展供应链业务时大多是发起主体在经营所在地寻找合适的合作伙伴，如果没有找到合适的合作伙伴，便很难开展农业供应链金融业务。另一方面， 传统的农业供应链金融只能为企业提供贷款，无法提供其他的增值性服务来增加客户黏性，竞争力不强。在这种情况下，只能利用地缘优势发展的传统农业供应链获客渠道就变得十分单一了，也很难找到匹配的客户资源，这进一步制约了业务的大范围开展。

多方合作难以协调。 一是银行单独发挥的作用有限。在我国金融发展过程中， 商业银行始终发挥着核心作用，如果其在农业供应链金融业务的开展上缺席，那么金融资源就不能得到最优配置。而银行围绕农业供应链开展的业务在其所有业务中的占比极低，相对于其在农业供应链中存在的应收账款闲置问题，其产品创新的力度和所占的市场份额明显不足。二是银行不能与其他金融机构进行有效合作。虽然当前已有部分银行与一些小额贷款公司、数字金融平台开展了合作，但是从整体情况来看，银行与其他金融机构之间普遍缺乏信任，信息孤岛状况严重，农业供应链金融未获得充分的发展。三是农业企业与农户的合作大多有短期、松散的特点，农业供应链易受到违约风险的冲击而处于不稳定状态，严重的甚至导致信用链断裂， 威胁农业供应链金融系统安全。

金融 科技 在农业供应链金融中的应用

大数据、云计算+农业供应链金融

相对于传统农业供应链金融仅依靠会计报表进行企业的风险评估，大数据和云计算技术在农业供应链金融中的综合运用，不仅能准确识别有效信息，通过模型和机器算法使结论量化、更加精准，还能更加准确地预测链内企业的发展前景，更具全面性和客观性。从技术原理方面看， 大数据和云计算技术既能将农业供应链内发生的经济活动绘制出详细的数据图谱， 又能直接用数据语言对农业供应链内企业进行可穿透式管理，从而在解决信息管理中不对称问题的同时，弥补了传统管理中的技术短板。

在实际应用方面，苏宁易购基于数以亿计的交易数据，依托云计算技术与传统金融机构开展合作，将农业供应链的龙头企业作为信息的担保方或提供方，为链内经销商、代理商及农户提供金融服务；新希望金服则依托新希望集团的数据储备建立了大数据风险管理模型，从客户准入、贷前审核、贷中监控和贷后管理等方面实现全面智能化管理，为客户提供纯信用、免担保的“好养贷”产品，同时，在客户使用过程中，新希望金服还不断积累客户生产信息、信贷信息等，完善数据库，不断升级迭代风险管理模型。

在当今的数字时代，数据已经成为一种新的生产要素，但大数据、云计算技术应用于农业供应链金融仍面临不少难题。一是数据共享难。在农业供应链上， 银行可以根据核心企业与上下游企业之间签订的真实订单和应收账款等交易单据对链内提供质押、贷款等金融服务。然而， 由于我国在数据保护方面的法律法规还不完善，企业普遍担心银行或其他金融机构可能将企业的重要数据出售给竞争对手或第三方，从而导致该企业的市场竞争力被削弱，损害企业利益。在这种情形下，企业不愿意与银行等金融机构共享数据，这也是当前农业供应链金融利用大数据面临的一大难题。二是数字质量没有保障。由于农业供应链上各成员企业开展的业务较多、涉及面较广，很难对信息进行标准化、规范化的公开披露，导致金融机构获得的企业数据质量较低。此外，银行还担心核心企业与供应商、经销商达成骗贷共识，从而篡改ERP系统中真实的交易信息，这种行为无形中会增加银行风险，也不利于整个农业供应链的稳定。

区块链+农业供应链金融

从技术原理方面看，区块链是赋能农业供应链金融发展的有力工具。一是区块链能有效降低票据真实性风险。在“区块链+农业供应链金融”模式下，只要产生了交易，其业务信息就会被分别记录到相关的主体账户中，同时农业供应链内的信息传输不会失真，使得作假行为几乎不可能发生。二是区块链有助于提高农业供应链内企业的互信水平。在“区块链+农业供应链金融”模式下，各家企业可以利用智能合约来提高信用约定的执行力，交易双方只要有一方履行了合同上载明的责任和义务，系统会自动强制另一方履行合约，从而避免信用欺诈的发生。三是区块链有助于提高农业供应链金融的运行效率。通过营造丰富的区块链应用场景，农业供应链内各个参与主体将能获得真实有效的经济活动数据，实现在农业供应链内部完成资金的交易和业务的交割，从而提高交易的精度和效率。

在实践中，新希望慧农（天津） 科技 有限公司（以下简称“希望金融”）通过应用区块链技术，建立了更加规范的农业供应链业务模型，提升了农业供应链系统平台的开放度，实现了全流程的风险控制，有效地规避了人为造假和投机行为。截至2020年10月31日，希望金融累计借贷金额达118.35亿元，借款人数达38000多人，借贷逾期率和坏账率低于0.1%，有效地服务了实体经济和乡村振兴。河南天香面业有限公司基于物联网和区块链前沿 科技 的应用，将产业链深度融合应用场景作为切入点，打造了国内首个“区块链+金融服务+粮食”平台——优粮优信。该平台可生成标准电子仓单，具备智能合约应用、多方账本共享、业务数据存证和粮食质量溯源等功能，可以实现风险管理、资产监管及数字资产的可视化，整个过程公开透明，反担保措施简单有效。

尽管区块链技术与农业供应链金融的结合带来了前所未有的变革，但其大规模应用还须解决两大挑战：一是农业供应链金融各参与主体争相借助区块链技术搭建属于自身的供应链信息管理系统，造成传统供应链金融市场的信息碎片化，而技术壁垒的存在又使得跨链数据难以互通，形成了新的信息孤岛；二是实践中往往缺少既懂区块链技术又熟悉农业供应链金融运营的复合型人才。

物联网+农业供应链金融

从技术原理方面看，基于物联网技术的农业供应链管理系统，可使供应链内的企业商品在任何时间、任何地点都被实时监控，实现从土壤养护到温室栽培、从加工包装到冷链配送、从在线销售到独立订购、从农民组织到农业一体化的发展，从而大大提升农业供应链管理的效率与灵活性，优化企业的资源配置，有效减少物资非法转移活动，进而大幅降低农业供应链的融资风险。

实践中，北京农信互联 科技 有限公司做出了有益尝试。该公司隶属于大北农集团，依托大北农集团的资源优势，综合利用互联网、物联网、云计算、大数据等多种技术， 探索 形成了包含“农业大数据、农业交易、农村金融服务”在内的农业供应链金融新模式。在这种模式下，运营中心可根据物联网记录的养殖户生产经营环节的大数据、在线销售生猪情况的大数据等数据在线生成的信用分筛选潜在贷款客户。

毫无疑问，物联网应用于农业供应链金融的前景十分诱人，但当前的发展仍然面临很多困难：一是物联网的投入巨大， 仅依靠核心企业的资金实力和技术水平不足以支撑“物联网+农业供应链金融”模式的规模化发展。二是现阶段大量农户仍以传统销售方式为主，线上信息沉淀较少，数字足迹较为缺乏。三是农业供应链各参与主体协同发展意识薄弱，孤岛问题严重，物流、资金流和信息流不能有效畅通和共享。

人工智能+农业供应链金融

从技术原理方面看，物联网、大数据及云计算等技术的广泛应用是人工智能在农业供应链金融领域发挥作用的基础。人工智能+物联网+大数据+云计算+农业供应链，有可能形成一种具备自主学习能力的农业供应链，从而让农业供应链能够进行自我管理。在这种多技术叠加的农业供应链金融模式下，放置在农业供应链各环节的激光扫描仪或传感器会自动收集相关主体的各类信息，并持续地将各种数据传输到云端服务器，最终这些数据交由人工智能进行分析和处理，为金融机构寻找贷款人、提供贷款、控制放贷风险提供依据。2019年美国Ta u l ia公司基于人工智能技术推出了一款适用于供应链金融的现金预测工具。随着更多的数据被处理和分析，该工具可以在不断积累的过程中有效识别未经批准的发票和采购订单的风险，从而实现更多的农产品装运和采购订单融资。

尽管人工智能在农业供应链金融领域具有十分广阔的应用前景，但迄今为止我国鲜有比较成功的应用案例，与此同时， 将人工智能技术成熟运用于农业供应链金融仍面临不少挑战。一是农业供应链金融涉及的环节多、周期长、内耗严重，而当前人工智能技术本身也不够成熟，短时间内仍无法解决农业供应链金融的这些问题。二是在将机器学习等人工智能技术运用于农业供应链金融数据之前，作为其中核心节点的企业必须首先收集足够多的数据，而要从成百上千家的农户、分销商、经销商和零售商等处获取完整的数据尚有较大的困难。三是我国农产品供应链物流基础设施仍较为落后，缺乏标准化体系， 操作流程不规范，标准也不统一，造成供应链整体的信息化程度不高，经常出现信息失真现象，影响人工智能技术的落地应用。

需要说明的是，为了行文的方便，上文中我们大致是按照不同类别的金融 科技 分别讨论了其在农业供应链金融中应用的情况，但当前金融 科技 与农业供应链金融融合创新的一个基本趋势是多种金融 科技 的综合应用，进而形成更强的优势，破解传统农业供应链金融的痛点。

进一步促进金融 科技 在农业供应链金融领域应用的建议

继续完善法律法规。 一是需要为金融 科技 企业立规。有关部门应尽快研究出台金融 科技 企业的监管法规，界定金融 科技 企业的业务范围，明确企业属性，划定准入门槛，促进金融 科技 企业 健康 发展。二是需要为数据安全立法。金融 科技 具备赋能农业供应链金融的能力，但必须以数据安全为前提。为此，有关部门应结合中国国情加快出台数据安全法规，明确数据采集、流通、加工、使用等行为的界限，对数据经营企业实施准入制度，确保供应链上的信息得到安全合理的使用。三是需要技术立标准。近年来，大数据、区块链、人工智能、物联网等技术发展迅猛，但相关的诸多技术标准却依然空缺，已经成为阻碍金融 科技 行业发展的一大障碍。

持续推进数字乡村建设。 一方面，要加强农村信息基础设施建设。农村信息基础设施建设是金融 科技 应用的重要前提， 应大力提升乡村网络设施水平，尽快实现农村地区网络的全覆盖，积极推进农村地区基础设施的数字化，加强农村地区物联网设施建设，奠定金融 科技 应用的基础。另一方面，要推动农业产业数字化转型。没有农业产业的数字化，金融 科技 应用于农业供应链金融就难以实现大规模发展， 应大力发展互联网+农业、农村电商、智慧农业，提升农业生产、加工、存储、运输、销售等全流程的数字化水平。

不断丰富应用场景。 一方面，链内企业应结合不同类型金融 科技 的特点和不同农业产业的特色，积极 探索 更加丰富多元的应用场景，为金融 科技 的融入创造条件。具备资金和技术实力的核心企业和大型金融机构应充分发挥其规模优势，拓展各类金融 科技 的应用场景，为其农业供应链金融的规模化发展创造条件。另一方面，应深入挖掘大数据、云计算、区块链、物联网及人工智能等数字技术在农业供应链金融中应用的潜力，加强各数字技术的结合和交叉使用，推动金融技术应用农业供应链金融场景的创新，拓展金融 科技 应用的广度和深度。

作者单位：北京工商大学经济学院，北京工商大学数字金融研究中心

⑷ 区块链货币真的有办法预测走势吗

有的啊，其实数字资产大多数的涨或者跌都是靠着消息面，靠技术面来判断涨或者跌是在他消息面基本平静的情况下才能判断，在消息面多发的情况下，你根本就没办法准确的判断，消息面会给你造成干扰

⑸ 寺库的区块链技术有什么作用

寺库的区块链技术的作用：

1、利用区块链技术可以打通品牌方、寺库、用户、鉴定机构间的防伪、溯源、全程追溯信息，并通过APP全面展示给消费者，极大提升用户信任体验。

2、可以联合监管部门、优质品牌商积极参与奢侈品追溯标准的制定。借助区块链技术，可以确保信息的绝对安全，为供应链全流程信息管理提供有力的安全保障。

3、可以对分布式存储的产品信息进行读取，这些信息可以包括商品设计、生产、物流、流通等的各个环节，以达到对生产企业、经销渠道、鉴定部门和最终用户以及再流通的产业链全透明。

4、以区块链技术切入，把握二手奢侈品市场机会。拓展更多行业内的合作伙伴作为节点。拥有奢侈品鉴定资质和相应防伪技术的合作方开放上传商品信息和查询等权限。

(5)区块链预警降损扩展阅读：

2018年6月30日，寺库在上海举办寺库x Emotionally Unavailable品牌联名新品发布会。此次合作中，寺库首次应用区块链技术，所推出的区块链是行业内的首个奢侈品联盟链，寺库也成为奢侈品领域内首个一推出区块链就实现商用的企业。

相较于公链，区块链以其合法合规、高速运行、安全可控，能够兼顾创新与稳定，具备实现承载商业级应用的条件。

寺库区块链联盟的成立将是寺库高端零售战略的重要一环。是为了在未来联盟链上的底层技术竞争，还有联盟链的利益分配机制、以及长期公平性问题等诸多层面的全方位考量。

⑹ 火热的区块链技术，在金融体系中到底有什么应用

区块链应用中心imApp2.0版本已正式上线
区块链应用中心imApp2.0版本已正式上线。imApp是全球首款全民分红的区块链应用商店，旨在打造区块链行业的超级入口，让用户更轻松的使用区块链应用。 imApp2.0版界面上更加简洁美观，功能上增加了快讯，DAPP，内容上丰富了猜猜游戏。用户通过IMAPP浏览，转发，下载，更新，打开应用均可获得IMAPP生态通证IA。imApp官方已与比特币钻石基金会达成战略合作，生态通证IA可按一定比例兑换比特币钻石BCD。

⑺ 怎样明白区块链中的共识机制

所谓共识，简单理解就是指大家都达成一致的意思。

在区块链中，其实就是一个规则，每个节点都按照这个规则去确认各自的数据，最后维护整个网络的数据库保持一致。

如果以生活中的例子来举例的话，比如今天公司开个会议，但是由于老总不在，需要大家讨论决定一个项目做与否。

在这么一个群龙无首的环境中？

⑻ 区块链审计目标的分类

区块链技术下传统的真实性、完整性审计目标不再重要，需要转向风险预警和决策支撑方面。
首先，区块链的不可逆性和时间戳能够保证数据不被随意修改。在区块链系统中，每次交易有效的前提是系统对数字资产的归属达成共识，且一旦达成就无法修改。体现在审计中，一项交易发生并被记录后，如果试图修改，后续的账务处理需要所有的区块链全部修改，其造假难度将非常大。
其次，在分布式记账规则下，交易数据分别保存于各个区块上，且每一区块由交易者和确认者共享，若某一区块出现故障或遭受攻击，链上其他参加者仍能照常运行且保存记录完整数据的账簿副本，这就保证了会计数据的完整性。
在审计工作中，只要核查交易事项是否存在造假，就能快速完成真实性与完整性审计目标。如传统原材料审计中，需要核实采购环节的发票、检验与入库各个环节，现在只需要检验入库环节发票与实物的真实性，其他环节可以省略。比如，A部门领料时，其他部门也会记录A部门的领料数量，如果A部门想要修改自己的领料数量，需要将所有其他部门的记录同时修改，难度很大，这就保障了领料记录的真实性与完整性。应收账款、应付账款、往来的函证与核对也可以类似处理。
总之，由于区块链的不可随意修改与公共性，使得交易的权利和义务、计价、截止期、过账和汇总、分类、披露的正确性和合法性都能够得到有效保证。审计重点应转向事中监督、风险预警和决策支撑。如在区块链审计软件中设置一定的监控分析指标，随时发现被审计单位经营异常行为，实现事中监督。对于关键指标设定门槛值，如应收账款坏账率达到20%时自动预警，提醒审计人员出现的问题，变定期审计为“全天候”审计，发挥风险预警功能。此外，区块链技术因其所拥有的大量数据和数据处理能力，具备辅助决策功能，在审计过程中，可以利用区块链数据分析能力，追溯应收账款回收与坏账情况，并提出有针对性的改进建议。

⑼ 区块链科普指南：什么是51%攻击

在加密世界中，当一个人或一群人控制了50% + 1的网络单元时，就会发生51% 的攻击。没有人说50% + 1单位，所以简称为51%攻击。

当一个团队设法控制链接到一个特定区块链的网络的大部分，它被认为对它有绝对的权力控制整个区块链，这意味着交易的完整性和安全性不能再得到保证。

区块链如何抵御51% 的攻击？

加密货币有不同的方式可以保护自己免受51% 的攻击。毫无疑问，最为人所知的是，全球拥有庞大的矿商网络，其中包括数万甚至数十万人，这使得控制这一网络极为昂贵。

在这种情况下，区块链通常是自动保护的，因为接管加密货币所需的资源要重要得多，而且一旦网络得到控制，攻击不一定涵盖费用。

不需要太多的细节，我们只想说，可以添加额外的安全机制，目的是使这种攻击不可能发生。这可以通过使用一个具有多个控件的系统来实现，这有时会将这种攻击的需求从计算能力的51% 提高到75% 、90% ，有时甚至是99% 。

在其他情况下，一些区块链已经选择授权交易验证的有信誉的集中参与者，以避免这种攻击。然而，一些纯粹主义者不喜欢这个想法，因为它违背了区块链的宗旨，即分散交易。

我们真的应该担心51% 的攻击吗？

比特币自诞生以来从未遭受过51% 的攻击，也不太可能遭受这样的攻击。这个网络如此庞大，以至于做这件事的成本会高得惊人。

此外，当一个区块链正在经历一个51% 的攻击变得清晰时，几乎可以肯定的是，所有令牌持有者将决定立即出售他们的资产，这将导致资产的价值损失。所以，从数学上来说，一群人试图控制一种加密货币是没有多大意义的。

为了了解实施51% 攻击所需的资源，有一个不错的小网站叫做 Crypto51，它可以让你找出实施这种攻击所需的散列速率和每小时的美元成本。

对51%攻击的结论

我们希望您现在有一个更好的理解的概念，51% 的攻击和他们如何工作。正如你所看到的，他们需要巨大的资源，可能仍然不值得麻烦。

51% 的攻击，理论上，是工作证明(PoW)系统的一个主要问题。然而，在实践中，一旦一个区块链已经足够发达，风险接近于零。

对于新的或小盘数字货币，再一次，没有真正的利益为黑客进行这样的攻击，因为加密货币的价格可以下降到0非常快，防止该组收获经济利益。

⑽ 区块链安全问题应该怎么解决

区块链项目（尤其是公有链）的一个特点是开源。通过开放源代码，来提高项目的可信性，也使更多的人可以参与进来。但源代码的开放也使得攻击者对于区块链系统的攻击变得更加容易。近两年就发生多起黑客攻击事件，近日就有匿名币Verge（XVG）再次遭到攻击，攻击者锁定了XVG代码中的某个漏洞，该漏洞允许恶意矿工在区块上添加虚假的时间戳，随后快速挖出新块，短短的几个小时内谋取了近价值175万美元的数字货币。虽然随后攻击就被成功制止，然而没人能够保证未来攻击者是否会再次出击。
当然，区块链开发者们也可以采取一些措施
一是使用专业的代码审计服务，
二是了解安全编码规范，防患于未然。
密码算法的安全性
随着量子计算机的发展将会给现在使用的密码体系带来重大的安全威胁。区块链主要依赖椭圆曲线公钥加密算法生成数字签名来安全地交易，目前最常用的ECDSA、RSA、DSA 等在理论上都不能承受量子攻击，将会存在较大的风险，越来越多的研究人员开始关注能够抵抗量子攻击的密码算法。
当然，除了改变算法，还有一个方法可以提升一定的安全性：
参考比特币对于公钥地址的处理方式，降低公钥泄露所带来的潜在的风险。作为用户，尤其是比特币用户，每次交易后的余额都采用新的地址进行存储，确保有比特币资金存储的地址的公钥不外泄。
共识机制的安全性
当前的共识机制有工作量证明（Proof of Work，PoW）、权益证明（Proof of Stake，PoS）、授权权益证明（Delegated Proof of Stake，DPoS）、实用拜占庭容错（Practical Byzantine Fault Tolerance，PBFT）等。
PoW 面临51%攻击问题。由于PoW 依赖于算力，当攻击者具备算力优势时，找到新的区块的概率将会大于其他节点，这时其具备了撤销已经发生的交易的能力。需要说明的是，即便在这种情况下，攻击者也只能修改自己的交易而不能修改其他用户的交易（攻击者没有其他用户的私钥）。
在PoS 中，攻击者在持有超过51%的Token 量时才能够攻击成功，这相对于PoW 中的51%算力来说，更加困难。
在PBFT 中，恶意节点小于总节点的1/3 时系统是安全的。总的来说，任何共识机制都有其成立的条件，作为攻击者，还需要考虑的是，一旦攻击成功，将会造成该系统的价值归零，这时攻击者除了破坏之外，并没有得到其他有价值的回报。
对于区块链项目的设计者而言，应该了解清楚各个共识机制的优劣，从而选择出合适的共识机制或者根据场景需要，设计新的共识机制。
智能合约的安全性
智能合约具备运行成本低、人为干预风险小等优势，但如果智能合约的设计存在问题，将有可能带来较大的损失。2016 年6 月，以太坊最大众筹项目The DAO 被攻击，黑客获得超过350 万个以太币，后来导致以太坊分叉为ETH 和ETC。
对此提出的措施有两个方面：
一是对智能合约进行安全审计，
二是遵循智能合约安全开发原则。
智能合约的安全开发原则有：对可能的错误有所准备，确保代码能够正确的处理出现的bug 和漏洞；谨慎发布智能合约，做好功能测试与安全测试，充分考虑边界；保持智能合约的简洁；关注区块链威胁情报，并及时检查更新；清楚区块链的特性，如谨慎调用外部合约等。
数字钱包的安全性
数字钱包主要存在三方面的安全隐患：第一，设计缺陷。2014 年底，某签报因一个严重的随机数问题（R 值重复）造成用户丢失数百枚数字资产。第二，数字钱包中包含恶意代码。第三，电脑、手机丢失或损坏导致的丢失资产。
应对措施主要有四个方面：
一是确保私钥的随机性；
二是在软件安装前进行散列值校验，确保数字钱包软件没有被篡改过；
三是使用冷钱包；
四是对私钥进行备份。