AI+金融/区块链+金融更看好谁？

想了解一下区块链技术和人工智能的区别？感觉好像都自称是下个时代，到底谁更重要牛逼一点？

区块链与人工智能都是下一个时代。

两者之间可以有很好的结合。

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。区块链（Blockchain），是比特币的一个重要概念，它本质上是一个去中心化的数据库，同时作为比特币的底层技术，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次比特币网络交易的信息，用于验证其信息的有效性（防伪）和生成下一个区块。

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

区块链技术目前现阶段可以分为三个版本。

而目前在前三个版本中，存在着无法正真实现去中心化 、低扩展性、出块者获得的激励与全网的最佳收益不匹配、网络总是以最大容量运行，如比特币和以太坊，影响效率。

Velas将两者相结合，开发能够自我学习进步的公链。

Velas通过人工智能（AI）优化的神经网络来增强 其共识算法，进行自我学习和自我优化的公链，致力于提高转账过程以及智能合约的 安全性、互操作性、和高度可扩展性。Velas 采用通过 AI 增强的 DPoS 共识，在不 降低安全性和交易速度的情况下，完全实现去中心化。

技术上，Velas 已融合了跨链支付、支持多币种的多签钱包、匿名转账等功能与 服务，其生态系统专注于交易所、多重签名钱包、商家平台等所有涵盖交易、支付 的应用场景， 且在 AI 完全接入系统后，最终可实现完全免除转账费用。

并且，通过 AI 增强的 DPoS（AIDPoS）实现完全去中心化 >AI 根据区块链的需求选择谁来抵押代币 >Velas 只在需要时出块 < 每 1 秒到每 2 分钟之间 > > 可扩展性（可扩展至 30,000 TPS) > 区块生产商是通过人工直觉选出的。

左手AI，右手区块链，互联网金融的转型方向在哪?

如果将时针拨回到两年前，那个时候互联网金融依然火热。然而，现在的互联网金融却是一片风声鹤唳，草木皆兵。或许，在这个时候谈及互联网金融的转型再合适不过了。以蚂蚁金服、京东金融为代表的互联网金融巨头不断强调自己是一家科技公司，而非金融公司的背后或许蕴含着互联网金融转型的方向。 成为金融科技公司或许是互联网金融公司转型的一个主要方向。然而，是不是所有的互联网金融公司都具备转型成为金融科技公司的条件呢?显然不是。从当前整个互联网金融市场的格局来看，真正能够具备转型成为金融科技公司条件的互联网金融公司少之又少，恐怕只有互联网金融行业当中的独角兽公司才有这个机会。 对于互联网金融公司转型成为金融科技公司

比较传统的金融交易方式和区块链技术的金融交易方式，哪种方式的效率更高？

传统的金融交易方式和区块链技术的金融交易方式各有优劣，效率也因交易的性质和特点而异。 传统金融交易方式主要包括线下柜台交易、电话交易、网上交易等。这些传统交易方式存在着许多瓶颈和限制，例如交易时间受限、中间环节多、交易费用高、流程复杂等。尤其是在进行跨境交易时，传统金融交易方式的效率相对较低。 相比之下，区块链技术的金融交易方式由于其去中心化和智能合约的特点，具有更高的效率和可靠性。区块链技术可以实现24小时全天候交易，减少了交易的中间环节，降低了交易费用，提高了交易速度和安全性。而且，在跨境交易方面，区块链技术也能够实现快速清算和资金结算，避免了传统金融交易方式的繁琐流程和高额手续费。 综合

未来人工智能会颠覆金融行业吗？

得益于移动互联网的高速发展，我国互联网金融业务自2013年开始爆发至今，移动金融的渗透率逐年攀升。在这样这样的大环境下，Fintech逐渐成为金融产业界、学术研究界的重点研究对象。其中，区块链、人工智能正在向互联网金融、传统金融领域不断渗透，成为研究热门。
金融行业拥有大量有价值的数据样本，而人工智能的机器学习则需要大量的标签数据样本进行模型训练，而金融背后复杂的风控模型也将进一步推动人工智能的成熟，因此金融的智能化是大势所趋。
人工智能在金融行业中主要应用场景包括：智能投顾、风险预测与反欺诈以及融资授信。其中反欺诈贯穿金融业务全生命周期，对人工智能技术应用的需求更大也更为紧迫。
金融的核心本质功能是降低交易成本和资产定价，互联网的广泛应用可以算作对金融第一个核心本质的颠覆，而AI正在改变金融行业资产定价相关的核心业务条线。传统银行的信贷业务、资产管理机构的资产配置和投资业务、证券公司的投资咨询业务和保险公司的精算定价业务都开始受到威胁。但较强的消费粘性、较重的资本投入和数据的先发优势为传统金融机构提供了一定保护。
AI对于金融的第二个核心本质功能——“资产定价”的颠覆，才是整个金融行业所最应该警惕的。目前来看，AI对于金融行业的压力，恐怕比互联网金融行业要更大，原因在于对于大部分金融机构来说，“资产定价”相关的业务都比“降低交易成本”相关业务更加核心。例如对于商业银行来说，吸储放贷的信贷业务是利润的主要来源，而非支付结算；对于保险公司来说，核心是保险产品的设计和定价，精算师才是保险公司的核心，而非保险销售代理人；对于资产管理公司同样，投资和资产配置相关的业绩才是衡量资产管理机构长期水平的标尺，销售能力通常只能锦上添花。但目前来看，AI的下一个“革命”对象正是这些金融机构的核心命脉。

如何看待金融科技?科技金融？

对金融科技以及科技金融的看待是：

1、金融科技：

金融科技涉及的技术具有更新迭代快、跨界、混业等特点，是大数据、人工智能、区块链技术等前沿颠覆性科技与传统金融业务与场景的叠加融合。主要包括大数据金融、人工智能金融、区块链金融和量化金融四个核心部分。

金融科技重点关注金融大数据的获取、储存、处理分析与可视化。一般而言，金融大数据的核心技术包括基础底层、数据存储与管理层、计算处理层、数据分析与可视化层。

2、科技金融：

科技金融的参与者主要有政府、NPO、企业、社会中介机构等。其中政府在其中的作用是举足轻重的，政府不仅投入巨大的资金直接资助科技型企业、创投公司、成立科研院所，还设立限定产业领域的基金，如科技成果转化基金、孵育基金、产业投资基金等。

企业是科技金融的主要收益方，也是检验科技成果是否具备转化条件的试金石。然而我国企业在科技金融方面的格局是大企业科技创新能力较差，而作为科技创新主体的中小企业反而缺乏科研资金，处于被资助的地位。

金融科技的应用：

金融科技中的智能金融技术，利用大数据及人工智能技术来帮助传统金融行业节省人力成本，减少员工重复劳动。我国人工智能技术研究中的一些领域，比如算法研究，已处于国际前列，借助这一力量发展金融科技，更有利于与实际问题相结合，最终提升金融机构生产效率。

随着大数据金融、互联网金融以及区块链技术的普及，金融科技的应用和发展可以让更多的人尤其是贫困人口以更低成本、更为便捷地获得金融服务，分享更多实实在在的改革成果。