《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.金融科技的討論應當包括哪些基本內容？答：金融科技的討論將包括以下幾方面內容：（1）金融科技的前端產業(yè)，它所包含的金融模式、金融產品與金融服務；（2）金融科技的后臺技術，它所包括的大數(shù)據、人工智能等新型信息技術；（3）金融科技的行為主體：從事金融科技技術與金融創(chuàng)新活動的科技公司與金融機構；（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：推動金融科技產生和發(fā)展的主要因素有三個:技術進步(供給因素)；需求因素；金融體系與政策環(huán)境因素。(1)技術進步：技術進步是金融創(chuàng)新的基礎。長期以來,技術創(chuàng)新始終與金融發(fā)展相輔相成。(2)需求因素：互聯(lián)網、移動通信的普及、電子商務與普惠金融的發(fā)展提供了對新金融產品和服務的龐大需求,為金融科技發(fā)展和創(chuàng)新奠定了堅實基礎。(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濟影響？答：金融科技將對金融服務的提供方式產生重大影響，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。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業(yè)的主要影響金融科技對金融服務業(yè)的主要影響包括：去中心化，增加非金融機構中介，提升金融體系的效率、透明度、競爭性和韌性，促進普惠金融和經濟增長。首先，作為信息技術帶來的創(chuàng)新，金融科技突出的是前沿信息技術對金融業(yè)務的輔助、支持和改進作用，其核心功能是降低信息不對稱。其次，降低金融服務成本。金融科技使金融服務虛擬化，將極大地降低金融服務提供的成本。金融科技還可以使金融服務與電子商務、共享經濟和大數(shù)據分析相結合，從而實現(xiàn)規(guī)模經濟，創(chuàng)造出新的附加值。再次，金融科技增加非金融機構中介，深刻地改變現(xiàn)存金融服務格局，提升金融體系的競爭性和韌性。復次，全面實現(xiàn)金融服務個性化。金融科技運用大數(shù)據來分析私人客戶，促進個性化的金融服務，幫助金融業(yè)更便捷地提供定制化服務。此外，金融科技的新技術也可動態(tài)定制，不斷拓展金融服務的前沿。新型信息技術創(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，改進金融服務效率，但也帶來了隱私保護與信息安全；支付、結算和金融穩(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用而言，用戶的關鍵信息很可能在使用金融科技應用程序的過程中丟失或被盜，移動設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)網筑墻式的安全邊界防護方式已經不敷應對，如何加強對數(shù)據本身的保護已經成為網絡安全的首要問題。對于金融行業(yè)而言，如何加強網絡安全與數(shù)據保護更是必須應對的緊迫挑戰(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，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。這種影響將威脅關鍵金融服務的提供，而相關金融服務中斷或提供這些服務的被監(jiān)管機構遭遇脫媒，可能對實體經濟產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)務具有一定的貨幣創(chuàng)造功能，會對貨幣政策效果產生一定影響，降低了貨幣政策的有效性。總之，金融科技通過多元化的有效競爭，可以降低信息不對稱，改進金融服務效率；與此同時，也對支付、結算和金融體系的穩(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涵與外延。答：金融科技的內涵：金融科技,是創(chuàng)新金融實現(xiàn)形式,以數(shù)據為基礎,以技術為手段,核心在于通過各種前沿科技的應用,實現(xiàn)金融服務效率提升、交易成本降低、產品和服務形式創(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業(yè)時,其實質含義是指大數(shù)據、云計算、人工智能、分布式賬本(區(qū)塊鏈)等新興信息技術在金融活動中的應用。(2)當金融科技是指后臺技術時,則是指大數(shù)據、人工智能等新興信息技術本身,其實質含義是科技,是金融業(yè)務中所使用的新技術。(3)當金融科技是指技術帶來的金融創(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,卻能為金融機構提供技術服務；其二,它所指的是采用新技術進行金融業(yè)務創(chuàng)新的持牌金融機構；其三,它所指的是金融科技企業(yè)與持牌金融機構的合作聯(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,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,金融科技與國內的互聯(lián)網金融概念既有聯(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)網渠道化。二者之間的關系不宜混淆,也不宜以互聯(lián)網金融的討論來替代金融科技?；ヂ?lián)網金融可視為金融科技的早期業(yè)態(tài)。我國互聯(lián)網金融的提法,由于把金融與技術相混淆,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屬性仍屬金融？為何說互聯(lián)網、大數(shù)據等信息技術本身無法構成金融的本質內涵？答：金融科技的本質仍屬金融，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)的一種技術手段，但新信息技術與金融的結合所構成的金融科技，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?，但其本身無法構成金融的本質內涵。首先，無論金融科技的形式如何發(fā)展，金融的本質永遠都是一種信用關系，互聯(lián)網、移動通訊等技術可以改變人們的溝通方式和效率但改變不了經濟活動中經濟行為人之間最基本的信任關系。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)貨幣資金使用權的轉移，因此，必須接受國家金融制度和貨幣調控機制的監(jiān)管和調控。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層面，而是一個金融的基本制度安排，作為一種制度設定，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)的技術形式，但對金融的本質內涵并未因此而發(fā)生改變，這意味著金融這一經濟學概念的特殊規(guī)定性和相關范疇仍然適用于金融科技的分析。金融科技的本質仍屬金融,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)金融不是替代關系甚或顛覆性關系,而是相互補充、相互促進的關系；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的普及運用而自動消失,反而會因為互聯(lián)網強大的網絡效應而變形擴大。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，經過近幾十年的發(fā)展，金融科技已經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)模式演進兩方面內容為依據，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數(shù)字化程度不斷提高，金融行業(yè)通過信息技術的軟硬件應用來實現(xiàn)辦公和業(yè)務的電子化、自動化，從而壓縮營運成本，提高服務效率。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)網經紀商Etrade成立；1995年，全球第一家互聯(lián)網銀行SFNB成立；1990年代末期，電子貨幣與貨幣基金的對接、保險公司網絡直銷和第三方比價等平臺出現(xiàn)；2003年，互聯(lián)網股權眾籌問世、金融科技引起各國普遍關注；2005年，第一家網絡貸款平臺（P2P）Zopa上線。這一階段的本質是對傳統(tǒng)金融渠道的變革，實現(xiàn)信息共享和業(yè)務融合。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繼續(xù)存在，大數(shù)據、云計算、人工智能、區(qū)塊鏈為代表的新信息技術上升為推動金融科技的新興動力。在互聯(lián)網基礎上，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等環(huán)節(jié)的技術支持，快速介入金融市場。伴隨著網絡的普及、大數(shù)據和人工智能的應用，尤其是區(qū)塊鏈的研發(fā)，信息技術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的運作方式。金融科技正從根本上改變著金融服務，并為各國經濟增長創(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。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合試點；技術驅動金融模式創(chuàng)新；金融科技規(guī)?；瘎?chuàng)新升級。（1）政府主導科技和金融結合試點1993年，《中華人民共和國科學技術進步法》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合試點地區(qū)?；ヂ?lián)網及數(shù)字技術的出現(xiàn)，使一些基礎的金融業(yè)務得以升級，傳統(tǒng)金融機構開始構建信息系統(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、產業(yè)基金扶持技術發(fā)展為主要特征。（2）技術驅動金融模式創(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)務中，并結合互聯(lián)網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、點融網等新模式的出現(xiàn)，逐漸衍生網絡信貸、股權眾籌等新金融服務，傳統(tǒng)金融紛紛展開互聯(lián)網化戰(zhàn)略布局。2014年底至2016年初，網絡信貸成為創(chuàng)業(yè)和投資風口。以e租寶案為節(jié)點，多家網絡信貸平臺紛紛倒閉，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)網金融行業(yè)監(jiān)管。這一階段，人工智能、大數(shù)據、區(qū)塊鏈等技術逐漸滲透金融行業(yè)，驅動了金融服務模式的不斷創(chuàng)新。3.金融科技規(guī)?；瘎?chuàng)新升級2016年以來，以大數(shù)據、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)網銀行、供應鏈金融、智能投顧、互聯(lián)網保險等數(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)務本身，與科技產業(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)據參考答案：1.什么是大數(shù)據？答：大數(shù)據（Bigdata），亦稱海量數(shù)據，指傳統(tǒng)數(shù)據處理應用軟件不足以處理的大型復雜數(shù)據集。大數(shù)據由巨型數(shù)據集組成，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)據未經統(tǒng)計抽樣，僅對實際發(fā)生的數(shù)據進行記錄，且既包含大量結構化數(shù)據又包括大量非結構化數(shù)據。因此，大數(shù)據所包含的數(shù)據規(guī)模與結構復雜程度大大超出了傳統(tǒng)軟件在可接受的時間內處理的能力。大數(shù)據是伴隨著信息數(shù)據爆炸式增長和網絡計算技術迅速發(fā)展而興起的一個新型概念。大數(shù)據促成了廣泛主題的新穎研究，促成了各種大數(shù)據統(tǒng)計方法的發(fā)展。2.大數(shù)據的作用有哪些？答：大數(shù)據的作用是在海量數(shù)據的基礎上,通過計算分析,獲得有意義的結果,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)據將逐漸成為現(xiàn)代社會基礎設施的一部分。作為一種重要的戰(zhàn)略資產，大數(shù)據已經不同程度地滲透到當今社會每個行業(yè)領域和部門，其深度應用不僅有利于企業(yè)經營活動，還有利于推動國民經濟發(fā)展。大數(shù)據使經濟決策部門可以更敏銳地把握經濟走向，制定并實施科學的經濟政策。大數(shù)據可以提高企業(yè)經營決策水平和效率，推動創(chuàng)新，給企業(yè)、行業(yè)領域帶來價值。大數(shù)據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)據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的關鍵。通過對不同來源數(shù)據的管理、處理、分析與優(yōu)化反饋，可以創(chuàng)造出巨大社會經濟價值，促進經濟發(fā)展、維護社會穩(wěn)定。第三，大數(shù)據是信息產業(yè)持續(xù)高速增長的新引擎。面向大數(shù)據市場的新技術、新產品、新服務、新業(yè)態(tài)會不斷涌現(xiàn)。在硬件與集成設備領域，大數(shù)據將對芯片、存儲產業(yè)產生重要影響，還將催生一體化數(shù)據存儲處理服務器、內存計算等市場。在軟件與服務領域，大數(shù)據將引發(fā)數(shù)據快速處理分析、數(shù)據挖掘技術和軟件產品的發(fā)展。同時，大數(shù)據將促進網絡通信技術與傳統(tǒng)產業(yè)更為密切的融合，對于傳統(tǒng)產業(yè)的轉型發(fā)展，創(chuàng)造更多價值影響重大。未來，大數(shù)據發(fā)展將不僅催生軟硬件及服務等市場產生大量價值，也將對有關的傳統(tǒng)行業(yè)轉型升級產生重要影響。第四，大數(shù)據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素。各行各業(yè)的決策正在從“業(yè)務驅動”轉變?yōu)椤皵?shù)據驅動”。目前，大數(shù)據應用已經滲透到農業(yè)、工業(yè)、商業(yè)、服務業(yè)、金融、教育、醫(yī)療領域等各個方面，成為影響產業(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)據時代，可通過實時監(jiān)測、跟蹤研究對象的全量行為數(shù)據，進行挖掘分析，揭示出規(guī)律性的東西，提出研究結論和對策。在科學求證意義上，世界的本質就是數(shù)據。因此，大數(shù)據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)據技術主要包括哪些類型？答：大數(shù)據技術是指與數(shù)據對象處理相關的技術。適用于大數(shù)據的技術,包括大規(guī)模并行處理數(shù)據庫、數(shù)據挖掘、分布式文件系統(tǒng)、分布式數(shù)據庫、云計算平臺、互聯(lián)網和可擴展的存儲系統(tǒng)?？捎糜诖髷?shù)據處理的關鍵技術包括：數(shù)據采集、數(shù)據預處理(數(shù)據清理、數(shù)據集成、數(shù)據變換)、數(shù)據存儲、數(shù)據分析、結果呈現(xiàn)(數(shù)據可視化、數(shù)據安全與隱私等)。4.大數(shù)據處理的基本要求是什么？為什么？答：數(shù)據處理是對紛繁復雜的海量數(shù)據價值的提煉,而其中最有價值的地方在于預測性分析,即可以通過數(shù)據可視化、統(tǒng)計模式識別、數(shù)據描述等數(shù)據挖掘形式幫助數(shù)據專家更好地理解數(shù)據,根據數(shù)據挖掘的結果得出預測性決策。因為大數(shù)據來源非常豐富且數(shù)據類型多樣,存儲和分析挖掘的數(shù)據量龐大,對數(shù)據展現(xiàn)的要求較高,并且很看重數(shù)據處理的高效性和可用性。5.什么是大數(shù)據分析？主要包含哪幾種方法？答：大數(shù)據分析是指利用不斷發(fā)展的大數(shù)據技術,提高對數(shù)據的篩選、加工和分析能力,以獲取有價值的信息。常用的大數(shù)據分析包括:可視化分析、數(shù)據挖掘算法、預測性分析、語音引擎、數(shù)據質量管理。（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)據進行關聯(lián)分析，并做出完整的分析圖表。（2）數(shù)據挖掘算法。數(shù)據挖掘，是對大規(guī)模數(shù)據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)據分組、數(shù)據異常記錄和數(shù)據之間的關系。（3）預測性分析。大數(shù)據分析最重要的應用領域之一就是預測性分析,從大數(shù)據中挖掘出特點,通過科學建立模型,之后便可以通過模型代入新的數(shù)據,從而預測未來的數(shù)據。（4）語義引擎。語義引擎是語義網時代的搜索引擎,是語義技術最直接的應用,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)據質量管理。數(shù)據質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.何謂關系型數(shù)據庫？何謂非關系型數(shù)據庫？答：關系型數(shù)據庫,是指采用了關系模型來組織數(shù)據的數(shù)據庫。當前主流的關系型數(shù)據庫有Oracle、DB2、PostgreSQL、MicrosoftSQLServer、MicrosoftAccess、MySQL、浪潮K-DB等。非關系型數(shù)據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)據庫:key-value數(shù)據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)據訪問的面向文檔數(shù)據庫:這類數(shù)據庫的特點是,可以在海量的數(shù)據中快速地查詢數(shù)據,典型代表為MongoDB以及CouchDB。(3)面向可擴展性的分布式數(shù)據庫:這類數(shù)據庫想解決的問題就是傳統(tǒng)數(shù)據庫存在可擴展性上的缺陷,這類數(shù)據庫可以適應數(shù)據量的增加以及數(shù)據結構的變化。非關系型數(shù)據庫(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)據庫具備了非關系、可水平擴展、可分布和開源等特點,為非結構化數(shù)據管理提供支持。7.簡述大數(shù)據的基本特征答：大數(shù)據具有海量的數(shù)據規(guī)模、快速的數(shù)據流轉、多樣的數(shù)據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)據體量巨大?！按髷?shù)據”是指其大小超出了典型數(shù)據庫軟件的采集、儲存、管理和分析等能力的數(shù)據集。目前，大數(shù)據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%全美學術研究圖書館藏書資訊內容）。第二個V（variety），指數(shù)據類型多樣。大數(shù)據的數(shù)據類型可分為結構化數(shù)據和非結構化數(shù)據。第三個V（velocity），指速度。就是大數(shù)據的處理速度要快速及時，數(shù)據處理遵循“1秒定律”，在很短的時間內，從大量的數(shù)據中及時為用戶獲取所需要的數(shù)據和信息。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)據僅僅只有一兩秒。8.簡述結構化數(shù)據與非結構化數(shù)據的區(qū)別與聯(lián)系答：大數(shù)據的數(shù)據類型可分為結構化數(shù)據和非結構化數(shù)據。一個典型數(shù)據庫中儲存的數(shù)據大約10%是結構化數(shù)據,90%是非結構化數(shù)據。結構化數(shù)據的特征是邏輯嚴謹、數(shù)據不能破壞、格式一致,可以用傳統(tǒng)關系型數(shù)據庫進行處理。非結構化數(shù)據不僅有文本形式,更多的是圖片、視頻、音頻、地理位置信息等多類型的數(shù)據,個性化數(shù)據占絕對多數(shù),其特征是結構不嚴謹、數(shù)據量很大、允許數(shù)據丟失。非結構化數(shù)據要按照指定規(guī)則進行統(tǒng)計,用非關系型數(shù)據庫進行處理。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)據處理各環(huán)節(jié)對應著不同的工具應用。在數(shù)據采集、數(shù)據預處理、數(shù)據分析挖掘和結果展現(xiàn)各環(huán)節(jié)上分別對應著具有相應功能的典型工具：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)據分割、任務分解與結果匯總，從而完成海量數(shù)據（大于1TB）的并行運算。MapReduce框架是Hadoop（分布式系統(tǒng)基礎架構）的核心，但是除了Hadoop，MapReduce上還可以有MPP（列數(shù)據庫）或NoSQL（非關系型數(shù)據庫）。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構化、半結構化數(shù)據及非結構化數(shù)據的混合處理。MapReduce將傳統(tǒng)的查詢、分解及數(shù)據分析進行分布式處理，將處理任務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,是一種通過網絡按需提供的、可動態(tài)調整的計算服務。其實質是將原本運行在單個計算機或服務器的數(shù)據儲存、數(shù)據處理與數(shù)據分析轉移到互聯(lián)網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器中。云計算使各種計算、存儲和數(shù)據服務等信息技術能力實現(xiàn)按需分配、彈性供應。作為一種利用互聯(lián)網實現(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備，并能按需享受云的強大計算處理能力。3.云平臺基礎設施能力有何特點？答：云平臺，云計算平臺的簡稱，是指基于硬件的服務，提供計算、網絡和存儲能力。云平臺基礎設施的能力具備高度彈性，可以根據需要進行動態(tài)擴展和配置。云平臺由物理機器、虛擬機、服務等級協(xié)議資源分配器、及用戶等要素構成。平臺架構可分為四層：資源層、虛擬化層、管理層和服務層。4.什么是基礎設施即服務（IaaS）、平臺即服務（PaaS）和軟件即服務（SaaS）？答：基礎設施即服務(IaaS)是通過互聯(lián)網配置和管理的即時計算基礎結構。云計算“基礎設施”是承載在數(shù)據中心上的,以高速網絡(目前主要是以太網)連接各種物理資源(服務器、存儲設備、網絡設備等)和虛擬資源(虛擬機、虛擬存儲空間等)。平臺即服務(PaaS)是指云計算服務,它們可以按需提供開發(fā)、測試、交付和管理軟件應用程序所需的環(huán)境。PaaS旨在讓開發(fā)人員能夠更輕松地快速創(chuàng)建網頁或移動應用,而無須考慮對開發(fā)所必需的服務器、存儲空間、網絡和數(shù)據庫基礎結構進行設置或管理。軟件即服務(SaaS)是通過互聯(lián)網交付軟件應用程序的方法,通常以訂購為基礎按需提供。使用SaaS時,云提供商托管并管理軟件應用程序和基礎結構,并負責軟件升級和安全修補等維護工作。用戶通過互聯(lián)網連接到應用程序；服務供應商以租賃方式提供服務,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。公共云由云提供商完全承載和管理,用戶無須購買硬件、軟件或支持基礎架構,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(如服務器和存儲空間)和快速訪問等云服務。在公共云中,所有硬件、軟件和其他支持性基礎結構均為云提供商所擁有和管理。用戶使用網頁瀏覽器訪問這些服務和管理自己的賬戶。公共云并不表示用戶數(shù)據可供任何人查看,云服務供應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)務線和授權組自定義以及使用各種虛擬化資源和自動服務方式?；旌显??；旌显剖且环N以私有云作為基礎,同時結合了公共云的服務策略。在混合云的配置中,公共云和私有云是相互獨立的元素,基礎架構彼此獨立運營；但通過加密連接進行通信,二者之間可以共享數(shù)據和應用程序。6.云計算關鍵技術有哪些？答：云計算關鍵技術是抽象、調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；（2）分布式數(shù)據存儲技術；(3)數(shù)據與平臺管理技術；（4）云安全保護技術。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器中。云計算使各種計算、存儲和數(shù)據服務等信息技術能力實現(xiàn)按需分配、彈性供應。云計算的特點：（1）資源集成,彈性供給（2）按需自助服務（3）方便靈活（4）經濟劃算,穩(wěn)健專業(yè)云計算的用途：(1)創(chuàng)建新應用和服務。(2)構建并測試應用程序。(3)存儲、備份和恢復數(shù)據。(4)數(shù)據分析。(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)據與云計算的區(qū)別與聯(lián)系答：大數(shù)據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)據是海量數(shù)據的高效處理。從技術上看，大數(shù)據與云計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數(shù)據的特色在于對海量數(shù)據的挖掘，但它必須依托云計算的分布式處理、分布式數(shù)據庫、云存儲和虛擬化技術。大數(shù)據，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。簡言之，從各種各樣類型的數(shù)據中，快速獲得有價值信息的能力，就是大數(shù)據技術。云計算是基于互聯(lián)網相關服務的增加、使用和交付模式，這種模式提供可用的、便捷的、按需的網絡訪問，進入可配置的計算資源共享池（資源包括網絡，服務器，存儲，應用軟件，服務），這些資源能夠被快速提供，只需投入很少的管理工作，或與服務供應商進行很少的交互。云計算是硬件資源的虛擬化，通常涉及通過互聯(lián)網來提供動態(tài)易擴展且經常是虛擬化的資源。其功能就是為大數(shù)據運用提供所需的彈性計算服務。云計算主要應用在云物聯(lián)、云安全、云存儲等領域。云計算作為計算資源的底層，支撐著上層的大數(shù)據處理，而大數(shù)據的發(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，實現(xiàn)系統(tǒng)資源的高效復用。云計算虛擬化技術對底層物理基礎設施進行抽象創(chuàng)建資源池,并使用調配(和自動化)來協(xié)調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、硬件無關性、特權功能、動態(tài)調整資源等技術特點,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,為服務器合并提供基礎,整合異構硬件資源,可實現(xiàn)虛擬機遷移,使資源調度、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:使一部機器的反應像一個人在行動時所依據的智能。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域。2.人工智能的發(fā)展歷程大致經歷了哪幾個時期？答：人工智能的發(fā)展歷程大致經歷了3個時期：孕育期、突破期、發(fā)展期。（1）孕育期。1943年,人工神經網絡①和數(shù)學模型建立,人工神經網絡研究時代開啟；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)的研究和應用艱難前行,半導體技術發(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、大數(shù)據、云計算并駕齊驅的,高速并行運算、海量數(shù)據、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)據中進行深度學習與積累,從過去的經驗中獲得領悟,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,將前端非結構化數(shù)據進行結構化,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”,通過生成假設技術,實現(xiàn)以多種方式推理和預測結果。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,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)在人類已經掌握了弱人工智能。弱人工智能已經無處不在,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）人工神經網絡；（2）機器學習；（3）深度學習三種體系。7.什么是人工神經網絡、機器學習與深度學習？答：人工智能常常被籠統(tǒng)地視為神經模型或人工神經網絡,簡稱神經網絡。神經網絡是指一系列受生物學和神經學啟發(fā)的數(shù)學模型。這些模型主要是通過對人腦的神經元網絡進行抽象,構建人工神經元,并按照一定的拓撲結構建立人工神經元之間的連接,來模擬生物神經網絡。神經網絡不等同于人工智能,但神經網絡不僅是人工智能應用的一個關鍵部分,還可以闡明“智能”結果到底是如何生成的。機器學習是從有限的觀測數(shù)據中學習(或“猜測”)出具有一般性的規(guī)律,并可以將總結出來的規(guī)律推廣應用到未觀測樣本上。深度學習,是指如何從數(shù)據中學習一個“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)據來推斷一個功能的機器學習任務。訓練數(shù)據包括一套訓練示例。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。這是關于機器應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的經驗,不對任何數(shù)據進行標注。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系的內在規(guī)律,就是“無監(jiān)督學習”的一種應用。更常見的應用則是在網上購物的“推薦商品”中,機器通過分析大量的過往數(shù)據,“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？在技術上，人工智能領域在最近幾年取得了顯著的進步。根據哈佛大學的研究，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)據集數(shù)量增加、機器學習技術不斷進步、商業(yè)投資猛增。其中機器學習子領域的發(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)展方向與核心技術產品上呈現(xiàn)新的特點。10.人工智能可應用于那些主要場景？答：現(xiàn)階段,人工智能技術已經在醫(yī)療、工業(yè)、農業(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,并推動了產品與服務的創(chuàng)新。由于行業(yè)不同,人工智能技術的呈現(xiàn)形式、應用場景及其所產生的影響也呈現(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。根據國際數(shù)據公司IDC的調查,目前,在金融、零售、醫(yī)療以及智慧城市這4個領域,人工智能技術的應用更為成熟,并對這些行業(yè)的轉型與變革產生了尤為深刻的影響。11.我國人工智能發(fā)展未來應當注意哪些主要因素？答：目前，國內人工智能發(fā)展已具備一定的技術和產業(yè)基礎，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、關鍵設備、高端芯片、重大產品與系統(tǒng)等方面差距較大，適應人工智能發(fā)展的基礎設施、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研究、優(yōu)化科研環(huán)境，加快核心基礎領域突破，構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驗或特征轉換方法來抽取。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網絡,模仿人腦的機制來解釋數(shù)據,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和交流方法。人工智能是數(shù)字技術發(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)字化轉型將實現(xiàn)由量變到質變的跨越。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、應用場景、細分行業(yè)的融合,人工智能技術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)塊的結構及區(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)據庫。簡言之,區(qū)塊鏈就是一種特殊數(shù)據庫——分布式數(shù)據庫。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)塊鏈分布式賬本網絡上的一個數(shù)據包，即賬本（存放已記錄數(shù)據的文件）。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，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。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（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)塊結構如圖5-1所示。區(qū)塊與區(qū)塊之間相互串聯(lián)。數(shù)據以區(qū)塊為單位產生和存儲，并按照時間順序連成鏈式（chain）數(shù)據結構。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，即構成區(qū)塊鏈。2.什么是分布式賬本？在分布式賬本中，數(shù)據的更新需要經過什么程序？答：分布式賬本,是一種可以在由多個網絡節(jié)點、多個物理地址或者多個組織構成的網絡中進行數(shù)據分享、同步和復制的去中心化數(shù)據存儲技術。分布式賬本意味著不存在單一的中心機構(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絡內的節(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限。分布式賬本技術的一個突破性特征是賬本不由中心化機構管理，對分布式賬本數(shù)據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)據的更新需要網絡中的節(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),即點對點網絡。因為點對點網絡下存在較高的網絡延遲,各個節(jié)點所觀察到的交易事務先后順序不可能完全一致,區(qū)塊鏈系統(tǒng)需要設計一種機制對在一定時間內發(fā)生事務的先后順序進行共識。這種對一個時間窗口內事務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)據的更新需通過特定的共識機制(俗稱“挖礦”),由具有權限的節(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)塊鏈技術具有哪些主要特征？答：區(qū)塊鏈技術具有去中心化、開放性、自治性、信息不可篡改、匿名性等特征。區(qū)塊鏈的實質是在信息不對稱的情況下，借助新信息技術構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，任意節(jié)點的權利和義務都是均等的，系統(tǒng)中的數(shù)據塊由整個系統(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)據和開發(fā)相關應用，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，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、相應時間標記（時間戳）以及交易數(shù)據，這樣的設計使得區(qū)塊內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)據交換遵循固定且預知的算法，因此區(qū)塊鏈網絡是無須信任的，可以基于地址而非個人身份進行數(shù)據交換。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濟激勵來鼓勵節(jié)點對系統(tǒng)的貢獻和付出，通過經濟懲罰來阻止節(jié)點作惡。PoW一般應用于比特幣區(qū)塊鏈等開放型DLT中,網絡中的節(jié)點自愿進行數(shù)據驗證。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。其設計理念:一是限制一段時間內整個網絡中出現(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,采用經濟上的懲罰來制約破壞者。PoS大多應用于封閉型DLT,要求節(jié)點捆綁(bonding)一定量的數(shù)字資產,以驗證和添加新的區(qū)塊。捆綁的數(shù)字資產越多,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。捆綁資產的概念類似于提供抵押品,會產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網絡參與者之間的協(xié)議條款,即基于分布式賬本可信的不可篡改的數(shù)據,可以自動執(zhí)行一些預先定義好的規(guī)則和條款。其實質是一種計算機程序——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(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,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,可以臨時保管資產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”,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)據中創(chuàng)建小的數(shù)字“指紋”的方法。散列函數(shù)把數(shù)據壓縮成摘要，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,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)據發(fā)生微小的篡改,經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,得到的散列結果字符串是不同的。8.什么是對稱加密、非對稱加密？答：加解密技術從技術構成上,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,只有對應的私鑰可以解開,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)字證書一般由權威機構簽發(fā)。通信的一側持有權威機構根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)),并根據證書內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,只要原始內容不同,對應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)。允許授權的節(jié)點加入網絡,可根據權限查看信息,往往被用于機構間的區(qū)塊鏈,稱為聯(lián)盟鏈或行業(yè)鏈。網絡中的所有節(jié)點都掌握在一家機構手中,稱為私有鏈。私有鏈的各個節(jié)點的寫入權限歸內部控制,而讀取權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)點運行的通用結構,適用于特定機構的內部數(shù)據管理與審計。12.區(qū)塊鏈當前有那些主要用途？答：隨著區(qū)塊鏈技術的演進，越來越多的機構開始重視并參與到區(qū)塊鏈技術的探索中來。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、IT企業(yè)及監(jiān)管機構，區(qū)塊鏈應用也在逐漸得到發(fā)展與豐富。區(qū)塊鏈應用的發(fā)展如圖5-9所示。就技術應用前景方面看，根據中國信息通信研究院《2018年中國區(qū)塊鏈產業(yè)白皮書》的分析預測，全球區(qū)塊鏈應用將呈現(xiàn)以下趨勢：一是區(qū)塊鏈行業(yè)應用加速推進，從數(shù)字貨幣向非金融領域滲透擴散。區(qū)塊鏈技術作為一種通用性術，從數(shù)字貨幣加速滲透至其他領域，和各行各業(yè)創(chuàng)新融合。二是企業(yè)應用是區(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)的實際應用集中數(shù)字貨幣領域，屬于虛擬經濟。未來的區(qū)塊鏈應用將脫虛向實，更多傳統(tǒng)企業(yè)使用區(qū)塊鏈技術來降成本、提升協(xié)作效率，激發(fā)實體經濟增長，是未來一段時間區(qū)塊鏈應用的主戰(zhàn)場。三是應用催生多樣化的技術方案。未來，區(qū)塊鏈應用將從單一到多元方向發(fā)展。票據、支付、保險、供應鏈等不同應用，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解決方案。四是區(qū)塊鏈技術應用于網絡安全領域。區(qū)塊鏈網絡安全工具的出現(xiàn)可能是區(qū)塊鏈的下一個重要內容。隨著勒索軟件攻擊的出現(xiàn)，區(qū)塊鏈和物聯(lián)網技術將更多地用于提升數(shù)字貨幣交易網絡的安全性。13.區(qū)塊鏈技術當前還有那些主要缺陷?答：區(qū)塊鏈技術當前還存在一些缺陷，主要有下述：一是區(qū)塊鏈技術目前還不太成熟。一方面，共識算法等區(qū)塊鏈的核心技術尚存在優(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)實中一些高頻度應用環(huán)境的要求。根據高德納公布的2017年數(shù)據管理技術成熟度曲線，區(qū)塊鏈與分布式賬本達到“生產成熟期”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)塊鏈技術也不適用那些高頻交易的活動。再如，區(qū)塊鏈強調的是公開透明，并不適合對數(shù)據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)塊鏈技術的應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？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，都可以寫入區(qū)塊鏈，也可以從里面讀取；任何人都可以架設服務器，加入區(qū)塊鏈網絡，成為網上的一個節(jié)點，參與記賬。不同于我們習以為常的中心化網絡，比如淘寶、微信等有個中心節(jié)點集中控制，分布式網絡，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。所有節(jié)點都參與全網數(shù)據的集體維護。區(qū)塊鏈的實質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)據庫的技術方案。區(qū)塊鏈或分布式賬本是一個網絡和權限匹配的結構,是去中心化的結構。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限。區(qū)塊鏈沒有管理員，它是無中心的。其他的數(shù)據庫都有管理員，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)塊鏈的這一技術特性將從根本上改變傳統(tǒng)的中心化網絡結構。因此，區(qū)塊鏈技術被認為是繼大型機、個人電腦、互聯(lián)網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革新和產業(yè)變革。15.區(qū)塊鏈中的數(shù)據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)據庫。區(qū)塊鏈上的數(shù)據無法篡改，這是由區(qū)塊鏈的構造機制所決定的。網絡上的交易以區(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，構成唯一標識的數(shù)據“指紋”。在每個區(qū)塊內,生成包含上一個區(qū)塊的散列值,并在區(qū)塊內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,卻能為金融機構提供技術服務的科技公司。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或類似金融產品的大型技術公司。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創(chuàng)新直接相關的科技；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資本來源與業(yè)務內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公司轉型而來,后者主要由傳統(tǒng)金融機構發(fā)起設立。按業(yè)務內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領域的新入市者、初創(chuàng)公司和顛覆者。它們意圖打造類銀行的經濟模式,獲客成本是其主要挑戰(zhàn)。第二類,通過重大技術投資改進服務、應對競爭威脅和捕捉投資合作機會的傳統(tǒng)金融機構。第三類,通過金融服務鞏固客戶關系的技術公司所構成的大型生態(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領域(如螞蟻金服),也可以與老牌企業(yè)合作(如蘋果支付)。第四類,是向金融機構銷售基礎設施的供應商,幫助金融機構變革技術堆棧,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）股權融資。股權融資是指創(chuàng)業(yè)者或中小公司讓出公司的一部分股權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）債權融資。債權融資是指創(chuàng)業(yè)者或中小公司采用向銀行等金融機構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?？萍脊境砷L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構有那些主要類型？答：金融科技公司的組織結構的主要類型可分為：（1）中央集權——金字塔形結構；（2）分權結構；（3）矩陣式；（4）扁平式結構。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)務的同質化，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供應鏈關系，但在性質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之間有著密不可分的內在聯(lián)系。金融科技公司不同于傳統(tǒng)的科技服務公司，它們與金融機構的關系不是一種簡單的技術買賣關系，而是一種利益共同體關系，通過與金融機構進行價值分享，共同創(chuàng)造增量業(yè)務。相較于金融機構，金融科技公司以數(shù)據收集和產品分銷為核心競爭力，金融機構的優(yōu)勢則在于資產負債表管理和對金融產品的認知。其次，金融科技公司不是金融機構，也不是介于科技與金融二者之間的跨界企業(yè)。金融機構，是充當債權債務媒介，經營貨幣信貸、證券發(fā)行與承銷、保險承銷與買賣的中介機構。金融機構執(zhí)行業(yè)務需要取得金融監(jiān)管部門授予的金融業(yè)務許可證。而金融科技公司無論自身業(yè)務是否與金融服務相關聯(lián)，其本身不屬金融機構而是非金融機構。其主體認定資格就是無金融監(jiān)管部門的金融業(yè)務許可證。例如，螞蟻金服本身就不是一個金融機構，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)向下游產業(yè)拓展進入到金融市場業(yè)務中的企業(yè)。這類企業(yè)已經不再是技術企業(yè)，但本身也不是金融機構，而是金融信息中介企業(yè)。在我國，這類企業(yè)特指P2P網絡貸款等金融信息服務企業(yè)。它們具有與金融機構十分不同的性質：金融機構也是中介企業(yè)，但在行業(yè)性質上，金融機構屬信用中介，其本身是債權債務的直接關系主體。信息中介本身不是債權債務的直接關系主體，僅提供資金供求雙方需求的信息而不承擔經營風險。在我國監(jiān)管適應方面，雖然信息中介不屬金融機構，但其開展的業(yè)務是金融信息中介業(yè)務，涉及資金融通及相關風險管理，因此也要接受有關部門的業(yè)務監(jiān)管。信息中介監(jiān)管的重點在于業(yè)務基本規(guī)則的制定完善，而非機構和業(yè)務的準入審批。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的技術及解決方案提供商,是以技術驅動為核心的企業(yè)。其股本結構以發(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)網電商企業(yè)轉型而來,如阿里巴巴、京東、騰訊等。（2）傳統(tǒng)金融機構設立的金融科技公司。以我國為例,目前已有6家金融機構設立了自己的金融科技公司。這6家機構分別是:中國建設銀行、民生銀行、招商銀行、平安保險集團、興業(yè)銀行和光大銀行。其股本結構或為獨資,或為發(fā)起金融機構絕對控股。銀行系金融科技公司一般由原機構內設的IT部門改制而來,主要功能是為集團內部提供科技服務。第七章大數(shù)據在金融領域的應用參考答案：1.什么是金融大數(shù)據？答：金融大數(shù)據是指在金融交易中所產生、收集、分析、挖掘、使用的數(shù)據；金融大數(shù)據運用是對大量、動態(tài)、能持續(xù)的數(shù)據,通過運用新系統(tǒng)、新工具、新模型的挖掘,獲取數(shù)據價值；大數(shù)據應用需要遵循一定的流程。與傳統(tǒng)數(shù)據相比，金融大數(shù)據具有結構多樣、結構化數(shù)據占比高、時效性強等突出特征。2.金融大數(shù)據應用可分為幾大維度？分別是什么？答：大數(shù)據應用的目的無非是發(fā)現(xiàn)并利用數(shù)據的價值，因此，雖然金融不同細分行業(yè)在大數(shù)據應用上各有特點，但動因上又無不是為著尋求數(shù)據價值變現(xiàn)。以此為中軸，金融大數(shù)據應用主要包括四個維度：了解客戶、服務客戶、風險管控與運營優(yōu)化。金融大數(shù)據應用場景的緯度分布如下圖所示：3.金融大數(shù)據有哪些主要技術特征？答：與傳統(tǒng)數(shù)據相比，金融大數(shù)據具有結構多樣、結構化數(shù)據占比高、時效性強等突出特征：（1）數(shù)據的多樣性在金融機構自身產生的數(shù)據中既有結構化數(shù)據也有非結構化數(shù)據。結構化數(shù)據與非結構化數(shù)據相比，在分析工具成熟度方面具有明顯優(yōu)勢。（2）數(shù)據的聯(lián)通性數(shù)據的聯(lián)通性是指各個數(shù)據集之間的聯(lián)通關系。數(shù)據的聯(lián)通是指解決不同數(shù)據是否歸屬于同一主體的能力。大數(shù)據之大，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，實現(xiàn)各個維度的數(shù)據打通。（3）數(shù)據的連續(xù)性數(shù)據連續(xù)性是指由數(shù)據的可關聯(lián)性、可溯源性、可理解性及其內在聯(lián)系組成的一整套數(shù)據保護措施，其作用是保障數(shù)據的可用性、可行性和可控性，降低數(shù)據的失用、失信和失控的風險。（4）數(shù)據的顆粒度數(shù)據顆粒度就是用于表示某數(shù)據集的最小單元。同樣一類數(shù)據，數(shù)據顆粒度會體現(xiàn)不一樣的價值。數(shù)據顆粒度主要針對指標數(shù)據的計算范圍。顆粒度愈小，就愈精細。（5）數(shù)據的合規(guī)性與強一致性數(shù)據合規(guī)性是指數(shù)據的來源、采集、處理、使用等各個環(huán)節(jié)及其數(shù)據的內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)據要求強一致性，正常狀態(tài)下數(shù)據錯誤率為零。（6）流動性金融數(shù)據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)據處理系統(tǒng)必須在毫秒級甚至微秒級的時間內返回處理結果。4.大數(shù)據在銀行業(yè)中可以有哪些應用?答：大數(shù)據在銀行業(yè)中的應用主要包括：（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、產品和服務優(yōu)化、輿情分析。5.大數(shù)據在保險行業(yè)中有哪些主要應用？答：大數(shù)據在保險行業(yè)中的應用主要包括：(1)用戶畫像。保險公司依賴大數(shù)據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)網用戶的各類數(shù)據,如地域分布等屬性數(shù)據,搜索關鍵詞等即時數(shù)據,購物行為、瀏覽行為等行為數(shù)據,以及興趣愛好、人脈關系等社交數(shù)據,可以在廣告推送中實現(xiàn)地域定向、需求定向、偏好定向、關系定向等定向方式,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)據分析可以大幅度改進風險管理。（4）運營優(yōu)化。產品優(yōu)化、運營分析、代理人（保險銷售人員）甄選。6.大數(shù)據在證券行業(yè)中有哪些應用？答：大數(shù)據在證券行業(yè)中的應用主要包括：（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、產品和服務端優(yōu)化、輿情監(jiān)控。7.什么是大數(shù)據風險量化分析？答：大數(shù)據風險量化分析是指利用大數(shù)據技術對交易數(shù)據、資金數(shù)據和信息數(shù)據對相關風險進行的量化分析。大數(shù)據風險量化具有重要意義：一是可以有效利用交易數(shù)據,交易數(shù)據是證券行業(yè)大數(shù)據應用的最大支撐,擁有海量結構化數(shù)據的券商和交易所能夠通過交易數(shù)據的分析與建模,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,通過大數(shù)據模型動態(tài)調整不同用戶群體間的抵(質)押物比例；三是可以有效利用信息數(shù)據,券商可以根據用戶過往信用水平,結合監(jiān)管部門用戶風險等級評定,重構用戶的違約風險識別模型。8.大數(shù)據在支付清算行業(yè)中有哪幾類應用？答：大數(shù)據在支付清算行業(yè)中主要有兩類應用：(1)交易欺詐識別；（2）數(shù)據資產變現(xiàn)。（1）交易欺詐識別目前，支付服務操作十分便捷，客戶已經可以做到隨時、隨地進行轉賬操作。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，結合智能規(guī)則引擎進行實時的交易反欺詐分析。整個技術實現(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)據資產變現(xiàn)目前，支付服務的客戶滲透率越來越高。人們大量使用移動設備進行網上小額支付。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。這些數(shù)據不僅可以將應用于支付清算業(yè)務的優(yōu)化，還可以直接轉化成資產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、購買內容和購物順序。通過對數(shù)據進行關聯(lián)分析，將分析結果銷售給商家或營銷公司，實現(xiàn)數(shù)據資產變現(xiàn)。9.簡述大數(shù)據應用的條件和價值。答：金融大數(shù)據的應用條件主要包括：需求動力、數(shù)據基礎與技術可行性三大基本條件。首先，從內在需求看，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，行業(yè)競爭日益激烈，基于數(shù)據的精細化運營需求日益迫切；監(jiān)管部門對于數(shù)據管理和監(jiān)測的要求也在不斷提高，要求金融機構加強數(shù)據管理、提高數(shù)據信息質量，采用數(shù)據挖掘和大數(shù)據技術深層利用、提煉數(shù)據以提升經營管控效能，這也激發(fā)了金融機構的數(shù)據化需求。其次，從應用基礎上看，金融行業(yè)擁有海量數(shù)據資源。金融行業(yè)為數(shù)據行業(yè)，經過多年的信息沉淀，各系統(tǒng)內積累了大量高價值的數(shù)據，擁有用于數(shù)據分析的基礎資源。在不斷增長的海量數(shù)據背景下，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成為必然選擇。最后，從技術可行性看，大數(shù)據已經發(fā)展到公司及第三方處理分析大量終端用戶數(shù)據的階段，大數(shù)據技術已經越來越成熟，技術供給越來越豐富，部署成本直線下降。此外，部分先行者為大數(shù)據部署提供了寶貴的應用案例，使得金融大數(shù)據解決方案越趨完善。金融大數(shù)據的應用價值主要體現(xiàn)在：大數(shù)據可以從根本上改變金融機構傳統(tǒng)數(shù)據運作方式，為之帶來巨大商業(yè)價值。數(shù)據是獨立于勞動和資本的重要生產要素，大數(shù)據分析可以為企業(yè)提供完整的數(shù)據解決方案，使數(shù)據產生價值?；诖髷?shù)據的應用促進了搜索技術的日益強大，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)據分析可以幫助金融機構提升決策效率、強化數(shù)據資產管理能力、實現(xiàn)精準營銷服務、增強風險管理能力。相比常規(guī)商業(yè)分析手段，大數(shù)據可以使業(yè)務決策具有前瞻性，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，依據市場變化迅速調整業(yè)務策略，提高用戶體驗以及資金周轉率，從而獲取更高的價值和利潤。以上可見，銀行等金融機構對大數(shù)據技術的選擇不僅是必要的也是可行的。普華永道調研顯示，在所有金融科技中，大數(shù)據已經成為金融行業(yè)投資和應用的首選。10.試述金融大數(shù)據應用的維度之間的關系。答：金融大數(shù)據應用主要包括四個維度：了解客戶、服務客戶、風險管控與運營優(yōu)化。金融大數(shù)據應用的四大維度各司其職而又相互關聯(lián)，以價值發(fā)掘