区块链构建银行业客户信用体系

区块链技术正在改变全球货币形式,对传统商业银行的角色产生深远影响。它通过去中心化、不可篡改等特点,解决了传统银行在信用评估中的信息不对称问题,降低了数据收集成本,提升了信用评估效率。结合大数据,区块链能构建更为全面的客户信用体系,为银行业务创新提供可能。

据相关资料显示,目前美国和欧洲所 有的大型金融机构中,都有10~20个区块链项目的内部开发和评估。硅谷投资机构Magister Advisors也对未来区块链在银行业的发展情况进行过预测,表示2017年银行将会在区块链技术上投资超过10亿美元。这些数字意味着全球货币形式正 在或即将要经历一场巨大的变革,数字货币的发行,会为全球央行货币的供应、发行、监管等方面带来巨大的挑战。

区块链本身具有去中心化、去中介化、无需信任系统、不可篡改、加密安全、匿名等特点,这些在交易支付领域都 是不可多得的优点。另外,区块链的这种无需信任的点到点模式,意味着商业银行原本作为重要的支付中介和信用中介的必要性已经大幅降低,在一定程度上削弱了 传统商业银行在货币创造过程中原本应当发挥的作用,进而对其存款和信贷领域也产生了巨大的影响。

信用本身将会对社会资源的配置效率产生很大程度的影响力。银行作为当前经济社会中重要的金融中介,其在社会信用体系中的经济功能主要包括两个方面:一方面,解决资金供给双方的信息不对称问题;另一方面,对金融交易中所遇到的信用风险问题进行有效把控。 也正是基于此,使得银行能够获得相应的经济利益。一旦数字货币完全取代现金,那么传统意义上的银行网点也将失去了其存在的价值。然而,发行数字货币并完全 取代现金还是需要一定的时间的,并且需要移动数字设备作为硬件支持,还需要解决数字身份证以及隐私保护等诸多问题才能真正实现。因此,银行业可以有足够的 时间去探索应对信用风险的方法,如图4-3所示。

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图4-3 区块链构建银行业客户信用体系

1.大数据影响银行客户信用体系的构建

银行在构建客户信用体系的时候,采用的传统方式是通过实体机构对经济社会进行渗透,利用人工的方式来收集与客 户相关的各种信息,并通过中心化系统处理数据从而实现对客户信用的评估。银行通过社会分工的组织形式解决金融市场中出现的信息不对称和信用风险管理等问 题,这种传统模式可以更好地降低用于个体信用评估的成本。但是,这种中心化集中处理的模式也存在一定的弊端,即在信息收集成本受限的情况下,银行对客户信 用进行评估时所用的数据非常单一,主要是以结构化的经济数据为主,往往在获得客户评估结果时效率较差,并且得到的用户信用评估结果基于数据的原因主要是聚 焦于正态用户,对于那些长尾用户的关注则显得极为缺乏。

不同的传统银行在进行信用评估的过程中所使用的数据往往涉及用户个体社会生活的方方面面,包括网络消费与交 易、个体通信数据、交通地理归集、网络社区记录等。随着科技的不断进步,尤其是大数据的不断发展,使得数据成本大幅降低,并且个体生活也变得越来越趋于数 字化,因此那些在过去没有被纳入银行客户数据的信息正受到征信评估的广泛重视。

与传统银行业通过现场调查等方式收集用户信息的方式相比较,大数据征信具有非常明显的成本优势。大数据已经突 破了基本经济的数据范畴,从用户行为入手,作为数据收集的来源之一,在很大程度上为改善信息不对称提供了新的资源;大数据模式下个体数据具有容易收集和广 泛性特点,具备了成本优势和信息基础以扩展覆盖到长尾客户的服务商;与现场调查和实验渠道获取数据的方式不同,通过对用户行为所产生的数据进行收集,所获 得的数据实际上是“田野观察数据”,从某种意义上来讲,是不受主观因素干扰和影响的。因此,银行业使用大数据进行客户信用评估已经成为了一种必然。

但是,在信息化时代,人们生活的方方面面都会产生海量数据,由于数据来源于传播具有一定的差异性,就造成了各 种虚假、欺骗信息充斥期间,这就使得银行在进行客户信用评估的过程中遇到严重的干扰。数据信息泛滥以及数据的可操纵性,使得数据信任问题非常明显。海量数 据的价值甄别将给银行带来巨大的成本代价,数据灾害也给银行客户信用评估带来严重的阻碍。

2.区块链认证模式影响银行客户信用体系的构建

区块链从另一个方面进行定义是这样的,即是“一种密码学方法产生的动态编程数据块链,其本质是对数字世界中的 数据与代码进行认证,从而使某类区块链协议的数据或代码被赋予了某种共识性信任。”区块链可以被用于解决数字化社会中数据与代码自身的可信任问题,从这个 层面上讲,区块链技术可以改善大数据应用与银行客户信用评估过程中出现的成本高的问题。

区块链可以解决数字世界中的认证问题,因此对于传统的客户信用评估模式以及大数据信用评估模式来讲是一个巨大的颠覆和创新。针对信息构建中所表现出来的信息不对称问题,区块链技术重新定义了大数据在信用评估过程中的应用价值。扁平化数据的生成、数据资源共享,使得原本的信息不对称问题得以解决。另外,我们前面也讲过,区块链本身具有数据授权的优势,这样就保证了数据的不被篡改,同时也克服了大数据在应用过程中出现的隐私问题,使得大数据具有开放、共享、透明的特点。

通过对程序代码的认证,区块链技术将银行业在交易过程中出现的操作风险和信用风险评估与决策有效地融合在具体 的执行过程中。在当前网络信息社会的扁平化、共享式特征下,信息社会的个体信用评估转变为基于技术与平台资源的分享式信用评估模式。区块链有效地解决了数 字本身存在的信任问题,为信息社会的信用评估技术的使用奠定了基础,同时使得原来的个体信用权威中心面临重构。

当前,诸多具有信息技术和平台优势的组织和机构纷纷进入信用评估市场,试图在信用评估市场中占据核心领导地位。因此,在这种环境背景下,银行作为传统金融的老牌机构,更迫切地需要转型。借助区块链技术可以帮助银行快速实现客户信用体系的构建。

3.基于区块链构建的银行客户信用体系的优势

区块链技术应用于银行客户信用体系的构建,具备以下几个方面的优势,如图4-4所示。

(1)改善征信成本

区块链技术使得信任数据可以无限使用和分享,可以大幅减少海量数据的虚假问题,从而使得数据收集、处理以及使用的时候能够有更好的便捷性,同时还会大范围地降低银行客户征信的数据处理成本和自动化运维成本。

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图4-4 基于区块链构建的银行客户信用体系的优势

(2)拓展信用评估的覆盖范围,扩大客户群体规模

利用区块链技术还可以收集在传统模式下无法通过调查等方式顾及的所有客户群体的数据信息,同时可以针对特殊群体,即那些没有注册银行账户,但是能够与互联网接触的人群,对其展开信用评估,这样就可以很好地扩展信用产品服务的对象范围。

(3)改善信用产品管理成本

区块链可以使得信用的评估、定价、合约等能够自动执行与管理,无需额外的人工参与,这样就极大地降低了信用产品管理的成本,同时还能大幅提升银行的信用业务处理规模。

(4)提高信用创造能力

区块链下的信任代码技术,可以使信用产品的全部过程都具备动态编程的能力,这样就有效扩大了信用产品的创造空间。以“智能合约”为例,智能合约就可以适用于金融领域的任何场景。


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### 光流法C++源代码解析与应用 #### 光流法原理 光流法是一种在计算机视觉领域中用于追踪视频序列中运动物体的方法。它基于亮度不变性假设,即场景中的点在时间上保持相同的灰度值,从而通过分析连续帧之间的像素变化来估计运动方向和速度。在数学上,光流场可以表示为像素位置和时间的一阶导数,即Ex、Ey(空间梯度)和Et(时间梯度),它们共同构成光流方程的基础。 #### C++实现细节 在给定的C++源代码片段中,`calculate`函数负责计算光流场。该函数接收一个图像缓冲区`buf`作为输入,并初始化了几个关键变量:`Ex`、`Ey`和`Et`分别代表沿x轴、y轴和时间轴的像素强度变化;`gray1`和`gray2`用于存储当前帧和前一帧的平均灰度值;`u`则表示计算出的光流矢量大小。 #### 图像处理流程 1. **初始化和预处理**:`memset`函数被用来清零`opticalflow`数组,它将保存计算出的光流数据。同时,`output`数组被填充为白色,这通常用于可视化结果。 2. **灰度计算**:对每一像素点进行处理,计算其灰度值。这里采用的是RGB通道平均值的计算方法,将每个像素的R、G、B值相加后除以3,得到一个近似灰度值。此步骤确保了计算过程的鲁棒性和效率。 3. **光流向量计算**:通过比较当前帧和前一帧的灰度值,计算出每个像素点的Ex、Ey和Et值。这里值得注意的是,光流向量的大小`u`是通过`Et`除以`sqrt(Ex^2 + Ey^2)`得到的,再乘以10进行量化处理,以减少计算复杂度。 4. **结果存储与阈值处理**:计算出的光流值被存储在`opticalflow`数组中。如果`u`的绝对值超过10,则认为该点存在显著运动,因此在`output`数组中将对应位置标记为黑色,形成运动区域的可视化效果。 5. **状态更新**:通过`memcpy`函数将当前帧复制到`prevframe`中,为下一次迭代做准备。 #### 扩展应用:Lukas-Kanade算法 除了上述基础的光流计算外,代码还提到了Lukas-Kanade算法的应用。这是一种更高级的光流计算方法,能够提供更精确的运动估计。在`ImgOpticalFlow`函数中,通过调用`cvCalcOpticalFlowLK`函数实现了这一算法,该函数接受前一帧和当前帧的灰度图,以及窗口大小等参数,返回像素级别的光流场信息。 在实际应用中,光流法常用于目标跟踪、运动检测、视频压缩等领域。通过深入理解和优化光流算法,可以进一步提升视频分析的准确性和实时性能。 光流法及其C++实现是计算机视觉领域的一个重要组成部分,通过对连续帧间像素变化的精细分析,能够有效捕捉和理解动态场景中的运动信息
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