19、金融领域加密业务与技术应用的机遇与挑战

金融领域加密业务与技术应用的机遇与挑战

在金融机构的加密业务运营中,有两个方面值得深入探讨。一方面是具体哪些活动会融入到业务建设与实施中,以及这些活动如何获得保险保障;另一方面是在构建与区块链、加密资产相关的服务线,或者持续发展基于机器人流程自动化(RPA)、人工智能(AI)或聊天机器人的工具时,管理团队、风险控制专业人员和金融从业者需要考虑的因素。

加密业务的风险考量
  1. 客户数据管理 :新技术服务领域往往需要共享客户数据和信息,这是风险较高的环节。基于区块链的应用仍在发展中,可能未被保险覆盖,这会增加相关操作的风险。此外,即便本公司有完善的控制和合规流程,合作方可能缺乏同等的控制措施。
  2. 数据可移植性问题 :鉴于消费者隐私、数据挖掘及其对个人权利影响等问题受到广泛关注,数据可移植性成为金融机构需要重视的信息问题。例如,银行开展稳定币业务或支付便利化服务时,会拥有不可篡改且可追溯的交易记录,银行及其附属支付处理商是否有能力妥善处理这些记录值得思考。
  3. 政府监督与访问 :2022 年加密市场波动剧烈且遭遇挫折后,政府和监管机构更加关注区块链和加密资产在支付领域的影响和扩散。随着各国采用比特币和稳定币,甚至开发本国加密资产,政府哪些部门有权访问这些不可篡改和可追溯的记录成为问题。对于跨司法管辖区运营的机构,必须建立应对不同情况和潜在风险的流程。
  4. 波动性和市场驱动风险 :尽管政策转变和决策制定会产生影响,但加密资产仍然是快速变化、波动较大且相对新兴的资产类别。这种波动性在上涨时
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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