美国令人困惑的加密货币监管与方向明确的非金融领域区块链应用

美国加密政策现状
美国各州积极推动加密货币友好政策,而联邦监管机构在数字资产界定上存在分歧。国会提出法案试图改善监管混乱,同时联邦机构开始探索区块链在非金融领域的应用。
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暴走时评: 尽管美国各州似乎正在竞相推出加密货币友好政策,联邦政府各监管机构对于如何界定数字资产方面却仍处于混乱无序阶段。各个监管机构各执一词,至今为止并未表现出任何合作意向。而美国国会方面则有议员提出拟议的法案,希望能够改善乱局。与加密货币领域的混乱不同,许多联邦机构正在积极有序地利用区块链来进一步推进非金融领域的政府日常事务。

作者:Kirill Bryanov   翻译:Maya

美国各州似乎正在竞争对加密货币最友好联邦州的头衔—最新例子是俄亥俄州刚刚宣布接受加密税收。与此同时,联邦当局在如何界定数字资产方面仍处于混乱状态,更不用说长期监管措施了。

不仅是利益相关者和加密货币爱好者在哀叹联邦政策的无序状态:他们日常谈话的要点最近也得到了学术界的证实。在即将出版的《金融转型期刊》上发表的一篇文章中,阿肯色大学法学院教授Carol Goforth的评论基本上总结了专家们一直在讨论的内容。Goforth指出,至少有四个不同的联邦监管机构在监督数字资产发行的各个方面,每个监管机构都对其性质有不同的解释。

虽然商品期货交易委员(CFTC)将加密货币视为商品,但美国证券交易委员会(SEC)却坚称它们是证券,而财政部的金融犯罪执法网络(FinCEN)则认为加密货币适用货币规则,国税局则将数字货币视为一种资产。

对这些监管机构是否能很快巩固在加密货币领域的执行力度持怀疑态度,Goforth教授呼吁加强各机构之间的协调合作,以便为各种加密资产引入更细致的差异化方案,而不是“单一”的监管。换句话说,她提出的补救措施是根据不同案例的功能性和用户的动机,逐案处理这些资产。但是,最近是否有任何迹象表明美国监管机构和政策制定者有意于这种改变呢?

至少在一个例子中,答案是肯定的。12月11日,CFTC发布了公开的意见征集请求,希望就Ether和以太坊网络运营的多个方面征集深入的评论意见。该文件得到的反馈将推动委员会的LabCFTC计划,其中包括与以太坊的目的、功能性、可扩展性、安全性相关的25个条目,甚至还有该系统转而使用权益证明(PoS)共识机制的细节。

虽然这一消息引起了社区的强烈反应,但目前尚不清楚监管机构对以太坊的基本内容再一次产生的兴趣会产生什么结果。一些观察家,如《麻省理工科技评论》的Mike Orcutt,表示这一发展可能会危及ETH期货的长期预估前景。

然而,CFTC重新考虑单一资产状况的做法可能还无法代表监督机构间在从更广泛意义上合作探索“一种更细致的差异化方案”。其他美国监管机构尚未采取类似举措,而一些已经出现的信号表明它们仍然坚持陈旧的一揽子方案。例如,与其通常的论调一致,财政部官员最近发表的言论强调了加密行业参与者需要加强反洗钱(AML)和打击资助恐怖主义(CFT)基础设施。


美国国会

美国立法者一直都有可能领导该国实现更好的加密货币监管框架。实际上,在最近几周,国会中亲区块链的成员一直在行动,在媒体上掀起波澜,并公开拟议的法案。

12月6日,美国议员Darren Soto和Ted Budd介绍了两项法案,旨在防止加密货币价格被操纵同时优化监管框架:分别是《2018年虚拟货币消费者保护法案》和《2018年美国虚拟货币市场和监管竞争法案》。

两者都向CFTC提出建议,要求做出一系列监管变化。第一项法案概述了加密市场中可能出现的价格操纵和先行补救措施,而第二项法案则要求对他国的加密货币监管措施进行比较研究,以期改善目前国内可能抑制创新的繁琐法规。”

过去几周,也出现了一个加密货币立法方面的新星,至少在宣传方面是如此。尽管不是国会区块链核心小组的正式成员,但到目前为止,俄亥俄州代表Warren Davidson在12月份至少两次成为人们关注的焦点。首先,在克利夫兰举行的区块链解决方案大会上,Davidson宣布他计划推出一项两党法案,为代币创造一个新的资产类别,从而使联邦政府能够更有效地管理ICO。

一周之后,在接受NPR采访时,Davidson表示,美国和墨西哥之间的边界墙可以通过众筹解决费用问题,并建议采用区块链并发行“wall coin”作为其中一种众筹机制。


区块链非金融应用

当金融监管机构和立法者正在花时间寻找更好地处理数字资产领域的方法时,许多不关心货币问题的联邦机构正在探索如何利用区块链技术来帮助他们处理日常事务。

随着供应链物流作为最广泛讨论的非金融区块链应用之一受到越来越多的关注,有消息称,联邦政府也正在关注DLT驱动的物源追踪工具,以提高食品安全性。

在与来自加利福尼亚农场的长叶莴苣相关的大肠杆菌感染爆发事件中,当地花了相当一段时间才完成溯源并且受到了当局的全面警告,美国食品和药物管理局(FDA)正逐步采取措施改进其追踪工具。该机构聘请了前沃尔玛食品安全负责人Frank Yiannas担任其食品和兽医部门副部长。就在几个月前,Yiannas监督了沃尔玛区块链驱动跟踪系统的首次试验,现在他预计将为FDA提出一个类似的解决方案。

美国国土安全部(DHS)对与其活动范围相关的两个区块链应用很感兴趣。一个与交易的法证分析有关:显然他们对像Monero和Zcash这样的“隐私币”的潜在风险感到担忧,担心它们会帮助犯罪分子逃脱已经可用于比特币交易的同级别审查。国土安全部对所有有兴趣提供针对此类“更新型的区块链使用案例”的解决方案的各方启动了预征集流程。

该机构的另一个问题与其三个下属机构执行的许可和认证功能密切相关:分别是美国海关和边境防卫局(CBP),美国公民和移民服务局(USCIS)以及运输安全管理局(TSA)。为了改善文件管理流程,DHS呼吁初创公司提供基于区块链的解决方案,以帮助打击欺诈、数字文档伪造。

在国防领域,美国空军理工学院(AFIT)推出了一款旨在培训武装部队成员开发和运行基于区块链的供应链解决方案的应用程序。由于认识到这种供应链很可能在未来的军事后勤中普遍存在,空军部门与几家私人承包商合作建立了一个新系统,以便培训未来需要的专业人员。他们将学习如何做出决定,包括哪种激励结构最适配一项给定任务,或者是否采用公开系统或者需要许可的系统。

与此同时,美国军方的研究部门,国防高级研究计划局(DARPA)正在探索无需许可的分布式账本的潜在用途。为筹备定于2019年2月举办的研讨会,该机构在征求一系列与区块链相关的主题的信息,包括分布式共识协议的安全性和中心性。

本文仅代表作者个人观点,不代表区块链铅笔的立场,不构成投资建议,内容仅供参考。

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在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差方差,增强整体预测的稳定性准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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