申请专栏作者 参展
投稿发布
您的当前位置:主页 > 区块链 > 正文

IDC研究:区块链技术落地的5大金融场景

来源: 时间:2019-06-14
请支持本站,点击下面的广告后浏览!

  本文来自可思数据(sykv.com),转载请联系本站及注明出处

据IDC研究,2018年中国区块链的市场支出规模达到1.6亿美元,预计这一强劲增长态势将在未来三年延续。到2022年,预计该市场的支出规模将达到16.7亿美元,2017-2022年复合增长率将超过80%。

可思数据-数据挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人sykv.com

区块链技术的特性决定了其可以在多个领域里广泛应用,但对于金融行业来说,区块链的应用更具显著性和代表性,对重塑金融产品和服务起着至关重要的作用。

可思数据-www.sykv.cn,sykv.com

比如,区块链技术特性中的分布式存储和数据不可篡改、可溯源等特性,都与金融行业对信息和数据安全、交易数据溯源等业务的本质需求高度契合。因而金融服务可以说是是目前区块链技术落地项目最多、场景最为丰富的行业。 可思数据-数据挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人sykv.com

这样的背景下,IDC针对区块链技术发展及市场进行了研究,探索区块链在金融领域的落地场景,以及未来的发展趋势。本文对此次研究内容做了不改变原意的摘编。 可思数据-www.sykv.cn,sykv.com

区块链技术的金融属性

可思数据sykv.com,sykv.cn

在此次研究过程中,IDC将区块链定义为记录信息和数据的分布式数字账本,该账本存储于对等网络的多个参与者之间,参与者可以使用加密签名将新的交易添加到现有交易链中,形成安全、连续、不变的链式数据结构。 内容来自可思数据sykv.com

基于此,IDC认为,区块链能给金融行业带来的改变包括: 可思数据-AI,sykv.com智能驾驶,人脸识别,区块链,大数据

a.提高数据可靠性

可思数据-人工智能资讯平台sykv.com

区块链技术对信息数据的记录方式可以帮助金融行业搭配原有的中心化中介的系统模式,提供更加安全、可信和高效的金融服务。

可思数据-AI,sykv.com人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

通过区块链技术建立的金融服务平台,链接各方企业与金融机构,可以完整地记录数据,区块链上的数据不仅经多方记录确认,不可篡改,同时可以追溯,有效提高数据的可靠性。 可思数据sykv.com,sykv.cn

b.提高金融服务效率

可思数据sykv.com

金融服务产业是全球经济发展的重要动力,也是中心化程度最高的产业之一。传统的金融服务模式存在信息传输效率低下、金融服务成本较高等问题。

可思数据-AI,sykv.com人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

区块链技术的分布式存储、不可篡改、时间戳验证等属性,可以帮助金融机构优化金融基础架构、降低信息不对称程度、提高金融服务效率并降低成本。 可思数据-数据挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人sykv.com

c.数字化大时代下的数据安全与防范 可思数据-www.sykv.cn,sykv.com

目前的金融体系建立在中心化的结构基础上,而完全中心化的结构模式所面临的风险也是最高的——如果中心节点受到威胁和攻击,那整个体系结构都面临着崩溃的风险。中心化结构使金融机构在风险防范和信息安全方面投入了大量的人力物力,也造成了监管成本的增加。

可思数据sykv.com,sykv.cn

区块链的分布式架构可以帮助金融机构改进目前的体系结构和服务模式,以开放式的架构和全局性的共识机制,降低风险控制与监管的成本,有效促进金融服务和产品的进步和发展。 可思数据-AI,sykv.com智能驾驶,人脸识别,区块链,大数据

区块链助力金融服务的典型场景

本文来自可思数据(sykv.com),转载请联系本站及注明出处

IDC研究认为,目前,区块链技术在金融行业应用的场景除了供应链金融、资产证券化、征信与风险等以外,也在被积极探索用于其它更为广泛的领域,并产生更大的经济规模效益。 可思数据sykv.com

贸易融资 可思数据sykv.com,sykv.cn

贸易融资是银行利用结构性短期融资工具,基于商品交易中的货物、账款等为交易方进行融资,是银行对公业务中最主要的业务之一。

可思数据-AI,sykv.com人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

一直以来,贸易融资存在核验流程复杂繁琐、时效性差和信息不透明等问题。银行需要核验交易双方大量的信息、数据与款项,单据与信息基于原始渠道的传递会让交易丧失时效性。 可思数据sykv.com,sykv.cn

此外,交易的各方参与者信息来源单一,信息不透明且不完整,这不仅使交易面临风险,也会造成较高的融资成本。 可思数据sykv.com,sykv.cn

而区块链与贸易融资的结合可有效解决行业中的存在的痛点。 可思数据-AI,sykv.com人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

一是,提高效率:基于区块链的网络系统可覆盖贸易融资中各环节参与方,使多方拥有统一账本,省去对账环节,打通贸易数据流,提升效率。 可思数据sykv.com,sykv.cn

贷前调查、贷中审核、贷后管理等贸易融资相关流程可以通过数字化的加密传递以及智能合约的推动执行得到简化,传统所需的人力投入和纸质文件通过电子化处理,极大地提高了单据流转速度,提升效率。 可思数据-AI,sykv.com智能驾驶,人脸识别,区块链,大数据

二是,降低欺诈风险:链上数据流转可降低人为操作风险,基于区块链的贸易融资平台打通多方贸易数据流,使银行能够更快速便捷地核实数据真伪,进行身份和信息的验证和比对,有效降低造假风险,避免重复融资及融资诈骗。

内容来自可思数据sykv.com

供应链金融 本文来自可思数据(sykv.com),转载请联系本站及注明出处

供应链金融是银行以核心企业为出发点,将其上下游的中小企业联系在一起,并为这些企业提供融资的服务。

可思数据-www.sykv.cn,sykv.com

在核心企业的供应链中,其上下游中小企业常面临账期长、资金周转难等困境,而银行对中小企业的风险信息及财务状况不了解,不愿提供融资服务,也造成中小企业融资难、融资贵的问题。

可思数据-www.sykv.cn,sykv.com

区块链与供应链金融的结合将有效解决各参与方的痛点,并带来新的价值。 可思数据sykv.com

一是,推动资金流转:通过打造开放、透明、高效的分布式网络,区块链将供应链上下游企业、核心企业、银行等参与方接入到区块链网络中,实现核心企业信用的多级穿透。 可思数据-AI,sykv.com智能驾驶,人脸识别,区块链,大数据

将应收资产的确认、流转、融资、清分等流程上链,做到资产确权;同时,链上资产可进行拆分和多级流转,推动资金流在链上移动,化解供应链末端中小型企业的融资困境。

可思数据-人工智能资讯平台sykv.com

二是,降低金融风险:对银行而言,供应链全链条的数据将帮助银行更透彻地了解整条供应链及其中的每家企业,同时信用的多级传递能够帮助银行获取更有保障的优质资产,降低不良贷款率。 可思数据sykv.com,sykv.cn

三是,增加链属企业黏性:区块链的使用可以赋予传统供应链金融新的价值,不仅有助于解决链上多级供应商、经销商融资难、融资慢的问题,也能够增加链属企业与核心企业的粘性,提升整体竞争力。

可思数据sykv.com,sykv.cn

高效整合企业信息流,也有利于提升产业链的协同合作能力,实现整体效益的提升。 可思数据-数据挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人sykv.com

资产证券化(ABS)

可思数据sykv.com,sykv.cn

资产证券化是将缺乏流动性、但具有可预期收入的资产,以其未来所产生的现金流为偿付支持,通过结构化设计进行信用增级,在资本市场上发行证券予以出售,以获取融资,最大化提高资产的流动性。 可思数据sykv.com

资产证券化的传统痛点在于产品结构设计与融资流程复杂,须通过发起人、证券公司、评级机构、会计师事务所、律师事务所以及经销商,最终发行,投资人无法触及资金池资产状况,导致资产定价困难,进而导致投资信心不足,市场流动性差。 可思数据sykv.com

区块链的分布式和公开透明等技术特性可以为资产证券化解决相应痛点。

可思数据sykv.com,sykv.cn

一是,信息穿透:区块链的赋能可以实现ABS交易链条上的信息穿透,帮助建立信任机制。应用区块链将节点部署到每个参与主体上,通过区块链公开透明和分布式的特性,让参与各方“看透”底层资产,实现资产信息的真实与公开化,有效防范风险。 可思数据-数据挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人sykv.com

各参与方可实时进行信息的交互共享,对资产历史信息、实时表现进行全程监测,使ABS行业能够不再依赖主体信用评级,通过区块链技术实现资产公允定价,促进ABS市场的发展。

可思数据sykv.com

二是,提高效率:区块链技术在效率提升方面也可以为ABS市场的发展提供强有力的推动。通过同步传输ABS信息流数据,改变传统点对点单向传输模式繁琐及低效的状况,实现网状式共享,打造信息直通车,提升信息传输效率。

内容来自可思数据sykv.com

再保险

可思数据-人工智能资讯平台sykv.com

再保险的产生旨在分散原保险的风险与责任,被称为“保险的保险”。再保险市场存在诸多痛点:

可思数据sykv.com,sykv.cn

首先,目前国内再保险机构的信息化程度比较低,业务处理依靠大量人力通过邮件和电话的形式与直保公司进行沟通,反复询价议价和协商条款,之后交易信息再通过人工操作的方式录入本地管理系统,效率低下且容易造成人为录入错误,造成潜在的账务信息差错风险; 可思数据sykv.com

其次,再保公司无法直接接触原保单的被保险人,只能通过直保公司获取相关的信息,由于信息的不对称,直保公司存在隐瞒潜在风险的情况,再保公司无法完整地评估原保单风险;

可思数据-人工智能资讯平台sykv.com

另外,直保公司难以同时接触到多家再保公司,因此需要通过中介公司寻找交易对手,由于中介公司的存在,双方交易变成三方交易,使得直保和再保公司的交易成本增加且效率低下。 可思数据-人工智能资讯平台sykv.com

区块链与再保险业务的结合可为行业带来指数级的效益提升。

可思数据sykv.com,sykv.cn

一是,提高运行效率:为再保公司部署本地客户端并接入区块链,提高再保公司的信息化能力。交易的信息化、自动化减少了操作的人工成本,同时避免录入时产生的错误。 内容来自可思数据sykv.com

通过智能合约也可以实现智能赔付,颠覆付款模式,每一个符合分出条件的保单出险后,智能合约自动触发再保赔付,可实现实时结算,而非先前的每季度或者每半年结算。

本文来自可思数据(sykv.com),转载请联系本站及注明出处

二是,增加信息透明度:基于区块链实现底层资产穿透,提高再保公司知情权。直保公司在承接保单的时候将保单对象信息上传至区块链,再保公司可实时获取业务更新通知,也可以通过原保单对象的信息更加全面地评估风险,制定出更合理的保额和赔率。

可思数据-AI,sykv.com人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

三是,降本增效:交易双方通过区块链再保险交易平台寻找交易对手并进行点对点的交易,消除了中间环节,大大缩减了交易流程。

内容来自可思数据sykv.com

通过智能合约可为再保和直保公司自动匹配相符的交易询价单,减少了业务人员的反复沟通、询价议价的时间,从而提高了交易的效率。

可思数据sykv.com

跨境支付与清算

可思数据-数据挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人sykv.com

目前银行间的跨境汇款通常采用SWIFT(环球同业银行金融电讯协会)网络处理,需要在3到5个工作日的时间历经汇出行、中央银行、代理银行、汇入行等一系列机构,交易流程长且费用高。另外,各机构又有自己的账务系统和清算系统,在系统对接方面存在困难。 可思数据sykv.com,sykv.cn

应用区块链技术的跨境支付可解决原有痛点,并使跨境支付更加快捷、经济和安全。 可思数据-数据挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人sykv.com

一是,降低交易时间和成本:建立在区块链技术之上的跨境支付系统和网络,会把传统金融机构、第三方支付公司以及跨境互联网电商平台等在跨境支付流程中的各方综合上链,实现低成本的、直接跨国跨币种的支付交易,而不再需要类似SWIFT的中心管理平台,银行间的区块链系统可以公开且透明地记录所有交易,意味着所有的交易都可以直接在区块链上做结算。 可思数据sykv.com,sykv.cn

对于银行来说,也可以有效节省业务资源,不同银行之间在区块链网络上处理跨境支付时,可以去掉中间关联银行的连接,从而进行实时的支付,加快结算与清算的速度,降低跨境支付结算成本。 可思数据-AI,sykv.com人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

二是,提高交易安全性:区块链分布式账本技术可以改变以往跨境支付处理的接力式传递方式,实现业务节点同步并行确认,使汇款全程监测、有迹可循。

可思数据sykv.com,sykv.cn

区块链的多方验证技术特性也可以有效降低数据被篡改或伪造的风险,即使一个或某几个节点遭受攻击也不会影响系统的运转,使跨境支付的安全性得以有效提升。 本文来自可思数据(sykv.com),转载请联系本站及注明出处

总体来说,金融行业的各业务场景拥有流程运行低效、参与各方缺乏信任等痛点,究其原因是业务流程复杂,参与方众多,人工参与度和纸质化程度高,无法保证数据源的真实可靠性,同时数据的层层传递也为数据核验带来了挑战,最终导致整个业务流程协同繁琐低效。 可思数据-AI,sykv.com人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

理论上来说,区块链可以保证链上数据的强一致性,重塑信任机制,降低数据被伪造和篡改的风险,提高数据整合和运行效率。

可思数据-人工智能资讯平台sykv.com

但在实践中,企业之间难以平衡数据隐私与数据共享之间的矛盾,认为区块链的计算能力和交易性能不足,导致众多企业不愿或没有动力上链,给区块链在金融行业的规模化应用提出了较为严峻的挑战。

可思数据-www.sykv.cn,sykv.com

区块链在金融业应用中面临的挑战 可思数据sykv.com,sykv.cn

根据IDC在2018年对全球457家金融企业(包括银行、保险、证券三个子行业)的调研,金融企业在使用区块链时的担忧包括数据安全、互操作性、技术成熟度等方面。

可思数据-人工智能资讯平台sykv.com

在本研究中,IDC结合全球调研数据及对中国市场的观察,认为区块链在金融行业规模化应用所面临的主要挑战包括以下几个方面。

可思数据-人工智能资讯平台sykv.com

a.安全防护

可思数据-人工智能资讯平台sykv.com

在IDC全球调研中,数据安全问题是金融企业在使用区块链时最担忧的问题。区块链本质上是记录信息和数据的分布式数字账本,随着账本的数量和体积不断增加,企业对数据检索和分析的需求也相应提高。

可思数据-AI,sykv.com智能驾驶,人脸识别,区块链,大数据

很多企业试图将数据分析软件直接嵌入由多方共享的区块链账本,以形成对内外部信息的直接检索、分析和利用,但这在一定程度上给其他用户的隐私带来了威胁,也给区块链技术的安全带来了挑战。

可思数据-人工智能资讯平台sykv.com

通常,企业对区块链的安全和隐私需求包括认证、授权、加密、数据完整、可获得、可审计、可监控、不可抵赖、身份管理、事故反馈以及安全策略管理等内容,区块链系统应充分考虑这些需求,保障数据安全和隐私。

可思数据-AI,sykv.com智能驾驶,人脸识别,区块链,大数据

另一方面,在金融企业的实践中,通常存在着数据隐私与数据共享之间的矛盾,即企业由于业务数据的私密性,不能也不愿意将数据上传至区块链。目前绝大多数落地的区块链应用,不支持全加密的框架,进一步降低了企业的数据上链意愿。 可思数据-AI,sykv.com智能驾驶,人脸识别,区块链,大数据

因此,在数据加密、密钥存储、隐私保护、身份认证等方面加强安全防护,并在保证隐私的情况下实现区块链上数据的高效管理利用,是推动区块链大规模应用的有效路径。 可思数据-www.sykv.cn,sykv.com

b.交互操作 可思数据-AI,sykv.com智能驾驶,人脸识别,区块链,大数据

在IDC全球调研中,金融企业使用区块链时排名二三位的最担忧的问题分别是不同区块链系统间的互操作难度,以及区块链与既有IT系统之间的互操作难度。 可思数据sykv.com,sykv.cn

为满足多样化的业务需求,区块链通常采用不同的共识机制、加密协议、账本模型、部署方式等构建特定的区块链账本。

可思数据-数据挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人sykv.com

这些区块链账本相互独立,容易形成“区块链孤岛”。但在数字化浪潮下,打破信息孤岛、实现互联互通是构建可信商业生态的必然要求,因此实现区块链账本的互操作是区块链有效应用的重要前提。 可思数据-人工智能资讯平台sykv.com

跨平台区块链互操作,既包括行业用户与用户之间的交互和协同,还包括供应商与供应商之间的交互和协同;既要实现区块链系统之间的交互与协同,还要实现传统IT应用与区块链系统之间的交互协同。

可思数据sykv.com,sykv.cn

因此,如何采用统一的应用程序接口(API)和区块数据格式,并在高效的网络通信协议和连接机制下进行跨链互操作,也是区块链得以实现大规模行业应用的第二个挑战。

可思数据sykv.com,sykv.cn

c.交易性能 可思数据sykv.com,sykv.cn

IDC调研还显示,有22.1%的用户认为区块链发展不成熟,存在技术瓶颈是限制其应用的最重要的三个因素之一。 可思数据-AI,sykv.com智能驾驶,人脸识别,区块链,大数据

具体来说,分布式账本对数据的完整性要求很高,每一个区块的添加都必须要以前一个区块的记录可靠和节点达成共识为前提。

可思数据-数据挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人sykv.com

这样一来,为了追求数据的安全性和准确性,区块链在数据录入上花费的时间要比传统技术长,同时,受限于区块链的分布式架构特性,以及各节点不同的计算能力和网络状况,吞吐量和交易速度都难以提升,使其在实时或近实时交易上无法满足商用需求。

可思数据sykv.com,sykv.cn

目前,区块链性能挑战的应对思路主要包括调整区块大小、共识算法改良、分层、分片、闪电网络等。但这些方案并未完美解决“可扩展性、去中心化、安全性”的区块链“不可能三角”问题。

可思数据-AI,sykv.com人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

因此,如何在这三角中实现真正的平衡,突破吞吐量和延迟瓶颈,满足大规模商业化交易需求,是区块链发展面临的重要挑战。 本文来自可思数据(sykv.com),转载请联系本站及注明出处

d.网络生态 可思数据-www.sykv.cn,sykv.com

区块链在金融行业的应用潜力已经得到业界的普遍认同,关注点也从区块链的基本概念过渡到了行业的落地应用。 本文来自可思数据(sykv.com),转载请联系本站及注明出处

但目前大部分区块链的落地案例尚处于尝试阶段,更多的应用场景有待挖掘,没能形成规模经济和网络效应。究其原因,是市场还处于发展早期,金融企业对区块链的认知还需要进一步提升。

可思数据-AI,sykv.com智能驾驶,人脸识别,区块链,大数据

因担心区块链会颠覆现有的工作流程,不清楚区块链能给组织带来什么价值,从而对加入不完全被自身掌控的区块链网络存在顾虑,更不愿意共享自身的客户、数据等资源,会制约企业对区块链的进一步应用。

可思数据-www.sykv.cn,sykv.com

小范围试点项目的落地虽具有探索意义,但无法充分发挥区块链技术的价值。行业的进一步发展,需要更多的企业一起参与进来,共建弱中心化的网络生态,以实现更充分的数据共享和效率提升。

本文来自可思数据(sykv.com),转载请联系本站及注明出处

如何说服传统金融行业用户接受弱中心化理念,建立规模化的网络生态,形成全新的合作模式共谋发展,是区块链发展面临的另一挑战。 可思数据sykv.com,sykv.cn

行动建议

可思数据-www.sykv.cn,sykv.com

IDC认为,我们正处于区块链变革的前期阶段。随着更多企业加大对这项技术的投资,实现数据和交易记录的共享化、透明化,区块链的潜力可以进一步释放。

可思数据-AI,sykv.com人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

建议一:明确区块链发展战略。

本文来自可思数据(sykv.com),转载请联系本站及注明出处

在数字经济下,区块链将大幅改变现有的流程,减少成本和风险,助力企业开发新的服务,提高资本流动性。建议企业尽快投入并参与应用区块链技术,确立自身的区块链发展战略。

本文来自可思数据(sykv.com),转载请联系本站及注明出处

对于小公司来说,应保持对新兴技术的关注热度,持续跟踪学习并付诸实践。对于行业巨头来说,应积极开拓创新、整合产业资源,引领区块链项目落地以获得新时期的竞争优势。

本文来自可思数据(sykv.com),转载请联系本站及注明出处

建议二:探索区块链应用场景。 可思数据-人工智能资讯平台sykv.com

整体上,中国区块链市场还处在非常早期的发展阶段,市场规模较小,大部分区块链应用尚处于尝试阶段,交易低效、场景非刚需、商业模式单一等问题普遍存在。 可思数据sykv.com,sykv.cn

更多的应用场景尚待挖掘,所有的企业都应加强对目标行业的业务区块链技术能力的理解,并与自身业务进行匹配,与合作伙伴共同积极探索适合的区块链应用场景。

内容来自可思数据sykv.com

建议三:选择合适的技术方案与合作伙伴。 可思数据-人工智能资讯平台sykv.com

区块链作为新兴技术,正处于创新爆发期,在应用层、服务层、协议层以及基础设施层都涌现出大量的新技术和新方案。企业和组织应厘清自身在区块链系统性能、安全性、互操作性等方面的需求,充分评估各类技术方案的优劣势,结合自身实力和特点选择合适的技术路线及合伙伙伴,以充分发挥区块链的价值。 可思数据sykv.com,sykv.cn

建议四:借助生态系统的力量。 可思数据-数据挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人sykv.com

面对新兴技术,生态系统与核心知识产权同等重要。与其他国家相比,中国市场的生态化特征较为明显,政府、行业用户和消费者等都是数字生态的重要组成部分,为生态注入重要活力。

可思数据-www.sykv.cn,sykv.com

所有的企业都应该充分重视这种力量,通过形成战略共识、制定应急计划、进行项目试点等方式探索区块链的用例和业务模型,实现区块链的规模化、成熟化发展。雷锋网雷锋网 内容来自可思数据sykv.com

参考来源:IDC报告《区块链推动建立开放与共享的新金融体系(2019)》

可思数据sykv.com


转发量:

网友评论:

发表评论
请自觉遵守互联网相关的政策法规,严禁发布色情、暴力、反动的言论。
评价:
表情:
用户名: 验证码:点击我更换图片

关于我们   免责声明   广告合作   版权声明   联系方式   原创投稿   网站地图  

Copyright©2005-2019 Sykv.com 可思数据 版权所有    ICP备案:京ICP备14056871号

人工智能资讯   人工智能资讯   人工智能资讯   人工智能资讯

扫码入群
咨询反馈
扫码关注

微信公众号

返回顶部
关闭