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一、区块链中aq是什么,区块链aml是什么意思
区块链中有AQ和ZZK是什么？
窝窝分析区块链技术中的区块包含的内容如下：
区块头（Head）：记录当前区块的特征值
区块体（Body）：实际数据
aq是什么意思？AQ即逆境商数，是我们在面对逆境时的处理能力。明确地描绘出一个人的挫折忍受力。
AQ不但与我们的工作表现息息相关，更是一个人是否快乐的重要关键。尤其在大环境不景气的当下，不论是在职或待业，突发状况的发生机率都会提高，因此练就一身响应逆境的好本领，就愈显重要了。
除了智商、情商外，近年来又流行一个新概念：挫折商。IQEQAQ并称3Q，成为人们获取成功必备的不二法宝。有专家甚至断言，100%的成功=20%的IQ+80%的EQ和AQ。
扩展资料
任何人并非只有智商一个平面，而是包括个人理财的商数，即财商；个人的道德品质商数，即德商；个人在逆境中成长的商数，即逆商，等等商数。因此，任何人都应做一个立体的人。
面对逆境，如果选择了放弃，也就是选择了失败。在人生的旅途中，一些人虽然也曾经努力过，但收效甚微。这是因为在前进的旅途中遭遇了困难，漫长的，看起来毫无结果的征途使他们厌倦了，于是，他们就会停下来，寻找一个避风的港湾，在那儿躲避风浪。
没有什么比半途而废的放弃和丧失希望对未来威胁更大的了，放弃和丧失希望不仅不能解决现实存在的问题，而且还会让我们在未来陷入更大的困境之中。
参考资料来源：百度百科-挫折商
aq两个区什么意思
AQ两个区是模拟量输出存储区和内部数据存储区的意思。
1、模拟量输出存储区是为模拟量输出端信号开辟的一个存储区。
2、内部数据存储区是设备内部自带的存储区。
二、区块链崩盘什么原因(区块链崩盘了我里面钱怎么办的)
加密货币全线崩盘，到底发生了什么？
加密货币全线崩盘，比特币现已跌超25%，散户恐慌加剧，资本撤离拥挤导致币安等平台严重卡顿甚至崩溃。因为之前马斯克等人的炒作，虚拟货币的价格上升了新高度，但是，现在，加密货币全线出现恐慌式崩盘。其中，比特币一度跌破31000美元/枚整数关口，创今年1月底以来新低，并跌破200日均线;以太坊跌破2000美元大关，跌超40%;狗狗币失守0.3美元/枚，日内跌超40%，并跌破50日均线。
比特币的诞生拉开了数字货币时代的帷幕。比特币背后的区块链技术彻底改变了交易效率，促进了金融国际化，但隐患和风险也如期而至。匿名比特币不利于监管，风险可能威胁金融稳定。依靠加密技术和网络的比特币通常存储在计算机硬盘，移动设备或在线钱包中，但很容易受到黑客盗窃，第三方平台也可能会财源滚滚。如果您离线保存，则在系统故障或移动终端失窃的情况下，投资者将失去其原始比特币。此外，一旦受到中央银行和政策部门的压制，或者人们不再信任它，比特币的未来可能就不太清楚。
在互联网金融中，比特币不同于其他电子法定货币。它既没有准确的实际价值量化，也没有平等的抵押和信用担保。它面临许多障碍：价格大幅波动和缺乏国家信贷认可将阻碍交易的正常进行。另外，由于比特币数量固定，只能通过第三方平台进行交易，支付范围非常狭窄，缺乏政府政策支持。它只能依靠技术和支持者之间的相互信任，这给比特币带来了信用风险。
比特币受供求关系，政策取向，交易平台差异化等方面的影响。界定楚河和汉江之间的边界并不容易，导致交易稀少和流动性差。比特币的持续和分散特征使其在大规模投机中非常脆弱。它的供应量不能随需求的变化而变化，这将增加其价格的波动性。当前，随着比特币价格的快速上涨，许多人持有并出售比特币，这大大降低了其流动性。
区块链崩盘是因为怎么回事儿？
对区块链未来走向的不同判断，会直接影响不同人的投资决策。有人认为是大熊，还没到底，会持续很长时间，需要非常谨慎。有人则认为现在已经调整差不多，小幅崩溃属于正常，应该持续在场内。大家可以分享自己的看法。
对于区块链市场，往往与互联网早期进行比较，特别是跟2000年的互联网泡沫做类比。简单的类比会让你相信，我们现在处于类似于1997-1998年的互联网时代，而一旦进入2000年会有相同的泡沫破灭。
有这样想法的人，他们会让你离开目前的区块链，等待即将发生的崩溃，然后在乘机捡起碎片，类似于2002年互联网熊市的结束。但我们还可能看到的是：
“不是通过一次大崩溃的方式来重构整个区块链领域，而可能会有一连串的小崩溃，一个接着一个。每次小崩溃都会干掉一些差项目的代币，同时带来新的项目，质量越来越高。”
所以，如果你在等待一个区块链的大崩溃。它也许永远不会发生。因为它一直在发生，虽然幅度小。更重要的是，如果你是一个风险投资者，如果你把这个时期跳过，你会错失机会，错失学习和积累经验的机会。从2000年看，互联网的崩溃让新科技公司能获得的资金资助减少，但区块链市值波动几乎没影响到哪些获得资金的去中心化开源项目的创新步伐。
币圈集体崩盘，22万人爆仓，这是发生了什么情况？币圈集体崩盘，22万人爆仓，加密货币全线出现恐慌式崩盘。
首先，因为持续的炒作，比特币的价格一路飙升，此次回落非常的正常。?比特币不是法定货币。比特币之所以不能成为世界货币，是因为它未被中央银行认可，而比特币也未被全世界认可。结果，它缺乏信用担保。没有强大信用担保的货币肯定会干扰正常的财务状况。比特币提供了一种新的金融服务，可以在国内外的电子钱包中进行交易，并投资于区块链项目。交易方便快捷。低成本为当前的金融业注入了新鲜血液。但是，由于政策和法律体系缺乏信用担保，国家和中央银行没有普遍的支持。而且，其价格的不规则涨跌会打乱正常的金融秩序。
反对比特币的人认为这是一个庞氏骗局。它的权力下放和政府信用担保的缺乏使它面临巨大的风险。不可能成为货币，最终持有人将成为最终受害者。我们只能拭目以待，看看比特币能否成为一种“货币”，但是公众对比特币的关注和认可表明，人们非常害怕一些政府为刺激经济增长而随意发行货币的行为。人们试图找到一种可以脱离政府控制并保持稳定的货币价值的货币。
比特币价格的急剧上升和下跌造成了许多投机者，这进一步增加了比特币的风险。这种价格波动以及比特币价格和价格之间的严重偏差，使比特币持有人在遇到问题时蒙受巨大损失。其次，也会受到政策的影响，中国互联网金融协会，中国银行业协会和中国支付清算协会联合发布了关于防范虚拟货币交易中投机风险的通知。该公告强调，金融机构，支付机构及其他会员单位不得使用虚拟货币对产品和服务进行定价，不得直接或间接开展与虚拟货币有关的业务。实际上，许多中央银行以前都收紧了比特币交易。
比特币十日大跌26%，此次比特币暴跌的原因是什么？从暴跌原因来看，零壹智库区块链研究总监、数字资产研究院研究员蒋照生告诉北京商报记者，比特币近期大跌主要是受外部因素影响，首先，以美中韩为代表的主权国家正加强对加密货币产业的税收和监管力度，一定程度上引起投资者情绪恐慌；
其次，全球经济正在逐步回暖，传统资本市场的避险资金量减少，比特币市场的增量资金减少，且早前由机构投资者带动的上涨行情正在消退。
南开大学金融学教授、联储证券董事兼首席经济学家李全则认为，比特币估值尚缺乏充分证据，大涨大跌仍是常态，当监管口径趋严时，其下跌不可避免，而市场交易需求旺盛时，其价格高企也很正常，未来可能将继续大幅震荡。
而在比特币下跌前，各类机构的持仓也有调整。根据CFTC（美国商品期货交易委员会）日前公布的最新一期CME比特币期货周报（4月14日～4月20日），在最新一期数据中，比特币期货总持仓（未平仓总量）数量从9653张大幅下降至8817张。
有分析称，该数值在行情急跌的背景下大幅下降，创出近6周新低，说明市场对于这种快速下跌已经在第一时间进行了“应急”反应。
监管连续发声提示新型风险
据第一财经，在比特币等加密资产价格震荡的同时，监管也接连发声，提示由比特币、区块链衍生的新金融风险。
比如，4月23日，在央行召开的打击治理跨境赌博“资金链”工作会议上，范一飞提出，针对“跑分平台”、电商平台涉赌等重点问题以及利用虚拟货币、区块链技术逃避溯源等新手法、新问题，要针对性加强风险防范处置。
以上内容参考凤凰网－比特币十日两次崩盘！近24小时超14万人爆仓，54亿资金灰飞烟灭，为何？
比特币等虚拟货币大跌的原因是什么？比特币大跌原因就是资本流出资本收割，回首一下看看2017年的时候，当时ETH的智能合约这个概念刚出来，资金不断涌入，2017年年头到将近年末一直是个慢牛的状态，资本的流入为牛市作了充分的准备，到了2017年11月-12月比特币一波涨到2万美金，每日早上起床都会看到创新高。
2017年各种发行新币，各种收集资金，比特币的牛市的必然的，随后2018年第一个星期后，牛市开始转熊市了，比特币的牛市来得慢走得快，2018年整个币圈资本跌去90%以上，各种资本的收割，开始熊市漫长的调整，2018年虽然中间有小小的波动升幅，例如EOS的节点选举，HT平台首创的交易挖矿等都只是熊市中的昙花一现，没有能阻挡熊市下跌的趋势。
今年的下跌让投资者回归理性，其实有利于让币圈向规范化发展的，现在先不管数字货币真的有实用价值，这次的资本收割让投资者进一步明白到风险管理的重要性，除了今年的币圈，还有P2P，投资者看到有利可图，就不用思考地投机进去，吃亏的最终是自己，这个熊市能否让投资者认清币圈的本质还是未知数。不过币圈日后发展还是需要政府规范，还有平台和项目的正规运行，当然这个都有有资本的支持才可以让币圈有系统良性的发展下去。
所以说，资本流出是比特币大跌的最大原因。
大跌的原因是庄家操盘。有过投资经验会看K线数据的人都知道，现在加密货币这个市场已经被大机构大庄家所控制，常常会有莫名其妙的拉盘，也有莫名其妙的砸盘。多空争夺毫无预兆。即便偶尔有利好利空消息，也都是庄家开始运作的借口。
因为没有监管，所以这个市场人为操纵的痕迹很明显，只能通过交易所来进行一些限制。但假如交易所也和庄家一起加入收割韭菜的行列，那谁进来都不管用，除非有实力和庄家打对台。
去年比特币不应该涨至2万美元的高度，但是借助着去年各种山寨币的狂发吸引了大批的资金涌入了币圈，各种空气币传销币在发行之初就是利用比特币和以太坊来众筹的，无形之中拉高了这两个币的价格。此后大量的山寨币迎来牛市获利盘最终涌入了比特币也成就了比特币的历史巅峰价格接近2万美元的高度。
此后大量获利盘开始逃离，从今年2月非常明显的抛压2万美元直接下跌至6000美元，后来在超跌反弹9700美元此后又是无尽的熊市漫漫征途。仅仅从最近11月15号开启的这波下跌加速，就需要比特币2到3个月的时间来修复，并且3100美元还并不是最终的大底。
所以说比特币大跌本身就是牛市的结束熊市的开启，资金盘没有资金运作之后就得用自身的空间来换取时间，这就是最大的原因。
本轮熊市，以比特币为首的数字货币大跌，其本质原因是市场泡沫过多，币价的下跌是真实价值的修复过程。
上一次牛市形成的原因，跟1C0有很大的关系。1C0让发币、募资变得容易，几乎不需要付出什么成本，加上市场缺乏监管，导致骗子横行，空气项目泛滥。行业的“火热”带动了币价飞涨。同时，行业的混乱也引来了各国的监管，监管之下，1C0走向了死亡，发币和募资逐渐变得艰难，炒币的热度也慢慢消退。
泡沫被监管这把利刃戳破，而大量项目又没法落地应用，整个行业自然难以支撑起那么高的价格，币价大跌也就是顺理成章的事了。
从短期看，币价大跌让整个行业步入了寒冬，但从长期看，行业逐渐回归理性，将更有利于行业的良性发展，只有把区块链技术真正的用起来，行业才能迎来真正的“牛市”！
比特币，一种用区块链算法算出来的东西。有人叫它虚拟货币，但是请注意，这个东西和货币半毛钱关系都没有。
一，一定是有国家强制力，没有这个基础，是不可能称为货币的，这是国家信用。
二，一定是与现有经济体系相配套的证明，也就是必须要有参照物，一般来说是金子，外汇。并不是随便印刷，需要有等价物去对冲。
比特币挖矿得来的一直虚拟币，没有哪个国家赋予它强制力，赋予它信用。也没有一个等价物标识它的价值。所以，不能叫做货币。随随便便一个区块链算法就可以虚拟一个xx币。
再比如Q币，Q币是货币吗？肯定不是，它只是货币购买来的一种虚拟商品，这种商品可以在腾讯的虚幻世界购买虚拟物资。
既然不是货币，那么为什么还有市场，有人气呢？
一是，人们对新事物的陌生，不知道根源。二是，算法复杂，所谓挖矿困难，需要消耗很多能源，这是产生了成本。三是，有人喜欢，也有人贪婪，想占有更多。
主要是四个原因：
1.BCH分叉导致BCH价格过山车，带坏了整个比特币系列的走势。而且大量的算力被从BTC移到BCH，导致BTC交易变慢，加剧了持有人的不安全感。
2.USDT遭遇挤兑提现，造成市场稳定币严重不足。
3.STO等二级市场衍生品开发，降低了比特币等数字货币的战略意义。
4.目前是技术性熊市，稍有风吹草动就可能暴跌。
有人说是bch分叉导致。
有人说是期货市场所致。
有人说是。。。。！
我不以为然！
我觉得牛的是bitfinex的操盘手，牛的是usdt的控制力。
为什么这么说？
先从币圈资金进场渠道说起，法币进场最大途径是场外，usdt，或者一些法币交易所。
而usdt是规模最大的稳定币。从流通市值28亿迅速回购到17亿。
USDT流通市值变化图
现在来理一理这中间发生了什么？
在10月15日，江湖传言USDT崩盘。usdt价格最低跌到0.86美金。然后bitfinex就回购了10亿美金的usdt。平均回购价格在0.9美金左右。姑且不考虑usdt是不是有真的增发现象。单这一点错配的利润就是1亿美金。接下来一个月时间市场趋向平稳。锚定usdt交易平台与锚定usd交易平台，BTC价格从最初价格相差百分之10以上，逐步回归到百分之1之内。BTC的价格区间在6400左右USD/USDT。长达半个多月的横盘。交易量急剧萎缩。市场一片低迷。
是不是有一种可能回购了10亿usdt的bitfinex，会不会将这10亿美金放在锚定usd的市场等待机会。bitfinex出来新的提现政策，这一切都太巧了。让我不得不去联想。
Effectiveimmediately,Bitfinexwillchargea3.0%feeonallexternalwirewithdrawalrequestsexceedingthefollowingfrequencyand/orsizelimits:
1.morethan2fiatwithdrawalsinanythirtydayperiod;and/or,
2.morethan$1Minaggregateinfiatwithdrawalsinanythirtydayperiod.
Regularwithdrawals,currentlyrepresentingtherequestsofmorethan99%ofourcustomers,areunaffectedbythischange.
现在来复盘下昨天晚上的交易，11点左右开始砸盘，因为交易市场的体量不一样，深度不一样。usdt市场和usd市场，跌的速度明显差异。最大差距达到百分之14。usdt报价6000，usd市场报价5280。这时候之前提到的10亿美金已经放在usd市场的猎手机会来了。从usd市场买币，usdt市场卖币。谁可以干这个事情？掌握着usdt和usd无障碍兑换的bitfinex。你可能说那是usdt贬值，或者市场低迷造成。但是场外疯狂溢价又怎么解释呢？
这一切太巧了，不得不和bitfinex联系起来。然后在其他资金进场受阻的情况下，bitfinex可以从usd市场买币usdt市场卖币。逐步把这个差价磨平。截止发文时间。usdt市场和usd市场差价百分之三。场外usdt暂时报价1.01美金，溢价百分之1。
控制了稳定币资金池的人才是最大的庄。单单一个流动性限制。就足以杀死一大堆机构。
有人问，不破不立，是牛要来了么。
我也不以为然。我们想一想，币圈最大问题不是共识，而是法币资金进场渠道。而usdt现在一家独大摁住大家的咽喉。
随着其他稳定币的崛起，进场渠道的多样化，或许牛就来了。
突然意识到缺的不是资金而是，资金进场渠道。
主要是四个原因：
1.BCH分叉导致BCH价格过山车，带坏了整个比特币系列的走势。而且大量的算力被从BTC移到BCH，导致BTC交易变慢，加剧了持有人的不安全感。
2.USDT遭遇挤兑提现，造成市场稳定币严重不足。
3.STO等二级市场衍生品开发，降低了比特币等数字货币的战略意义。
4.目前是技术性熊市，稍有风吹草动就可能暴跌。
美元一开始是美金，美国政府和黄金作保证。
比特币谁保证？
挖矿？
挖矿？
挖矿？
偷换概念。
黄金，通过挖金矿，提炼得到黄金。黄金。
比特币挖挖挖得到什么？
我家小孙子，在家计算半天，爷爷奖励他十元钱。
你搞一大堆计算机，算什么？
荒唐。
区块链是什么？
应该是，例如，烟厂的某一款香烟，对应一枚硬币，这枚硬币随时可以换这款香烟，你持有这枚硬币可以到超市买东西，超市可以用它换香烟。农民可以用它换化肥。
扯蛋，要这干吗？
有，钞票就行了。
想过几天付钱，不是有承兑吗？
想提前用钱，不是有信用卡吗？
扯蛋的比特币。
毫无用处。
比特币暴跌三大原因：
1、备受争议的比特币现金（BCH）硬叉
2、各国监管机构对比特币及数字货币的从严监管
3、持续下跌导致全球投资者的恐慌情绪
区块链什么时候暴雷的区块链11月28日暴雷的。根据查询相关资料信息，暴雷事件是韩国区块链明星项目WEMIX的崩盘，在11月28日一天之内，WEMIX币就跌去了72.4%。目前，WEMIX币的价格只有最高峰时的五十之一，无数玩家倾家荡产。区块链世界吸引了很多年轻人。怀抱去中心化的信念投身其中，试图挣脱国家陈旧的货币体系，找到一方自由乐土，走进的却是一个暗黑的丛林社会，收割者手持镰刀潜伏在暗处，磨刀赫赫。
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