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区块链技术场景化

2016-09-28郑悦

IT经理世界 2016年4期
关键词:德勤开发者马拉松

郑悦

周末的傍晚,却无人关注窗外外滩的灯红酒绿,而是窝在办公室里,与计算机、睡袋和红牛相伴。咖啡与红牛,更重要的是创意的火花帮助这些极客们完成了48小时的黑客马拉松比赛。黑客马拉松这种活动形式对于开发者并不陌生,然而这些来自新加坡、澳大利亚、英国等地的开发者此次却为区块链(Blockchain)而来。

区块链,这个听起来有点艰涩的名词,简单地说是一种通过去中心化的方式集体维护一个持续生长的数据库。从本质上来说,是一个用于维持信息共享来源的分布式计算机网络(distributednetwork of computers),是支持比特币流通、交易的基础技术。网络中的每个节点(node)便是一个用户,通过保存一个完整的交易历史数据库的副本,参与并维护信息的安全性和准确性。通过加密(encryption)确保安全一—所有交易会以加密形式登陆,包括时间、日期、参与者等。交易一旦入账,不可被删除、撤销或修改。

“区块链这一颠覆性的技术作为当下多种热门概念的交集,将在可预见的未来深刻地影响金融业在内的多个行业。”德勤中国华东区主管合伙人曾顺福说,“对区块链的积极应对或是被动接受,也将导致各行业内部的重新洗牌。”

如今,这项基于比特币而生的技术,正在金融、医疗、车辆信息、食品供应链等场景化的领域体现自身的应用可能。

改变

区块链对于金融业的意义在于将重塑金融业的基础设施,从而带来应用的改变。它所构建的信任生态系统可以在信息不对称、不确定的环境下所生存,而在这样一个网络之中每个人能够将货币资产(实体或虚拟)精确地进行价值和信用转移。

此前,巴克莱银行、瑞士信贷集团、摩根大通等42家全球顶级银行已加入一个由金融技术公司R3领导的组织,着手为区块链在银行业中的使用制定行业标准和协议;2015年12月30日,纳斯达克完成了基于区块链平台的首个证券交易,也对全球金融市场的去中心化有着里程碑的意义。2009年比特币区块链的上线,被视作价值互联网正式诞生的元年。

金融机构的互联网化和互联网公司的金融化是近年来两者融合的主题。然而一个金融公司是否互联网化并不是靠是否做电商或者使用社交媒体而决定的。中国万向控股有限公司副董事长兼执行董事肖风认为,现有的传统金融机构应该利用价值互联网的工具来改善内生的很多业务流程,改善附着在金融体系上的应用场景,将其互联网化,从而将自己变成互联网公司。

从这个角度来看,区块链是传统金融公司借势转型为互联网公司的最佳利器。利用区块链改造传统金融机构核心的生产系统,同时把整个金融企业架构在互联网上,这是金融业的发展方向。

比特币上线以来已经运行了7年,这个试验系统在传统金融行业之外运行,没有出现宕机,而且运行在这个网络上的所有比特币账户也没有被黑客破解过。这使得欧美主流金融机构都在建立自己的区块链实验室,也设立风投基金投资区块链的创业公司。这意味着区块链这项技术,具有用来改变传统金融机构基础架构的巨大潜力。据Magister Advisor分析,2017年,银行在区块链开发的经费将超过10亿美元一一是所有企业软件板块发展速度最快的。

肖风觉得,“互联网金融的终局是点对点、端对端、P2P的金融服务”。不过,他也指出,“迄今为止,这项技术还处于实验阶段,其成熟度相当于1995~1998年之间的互联网技术。那时我们也不认为互联网能够像现在这样改变我们的世界。”

落地

“与美国、爱尔兰的黑客马拉松相比,中国的开发者更为关注应用场景,这说明中国开发者的创新更为‘接地气。”德勤亚太区投资管理行业领导合伙人秦谊如此总结中国区块链黑客马拉松。

基于区块链的“货物链”(CargoChain)在比赛拔得头筹,它能够让国际贸易更为环保和省时;二等奖的项目“智慧财产”(SmartPropertv);三等奖的项目BitMEDI,基于区块链保存医疗记录以及食物链、随机数生成器、信用记录分享系统等,都体现了区块链在各个行业的应用。

不过,黑客马拉松仅是一个开始,一项技术从演示到真正的商业化、产品化仍需很长的过程。作为主办方之一的德勤也保持着对这项新兴技术的高度关注,其全球加密电子货币从属于德勤全球数字化团队(Deloitte Digital),团队人数超过100人,研究如何运用技术提高现有服务以及探索建立在区块链上的解决方案,并与多家全球顶级工程技术类高校和全球区块链不同类型的开发供应商建立战略合作伙伴关系。

德勤区块链平台Rubix已与多家全球系统性重要银行合作开发了多个基于区块链技术在金融行业业务的应用实例。除金融行业运用外,Rubix团队也拥有并帮助企业策划了近30个应用模型,有些在帮助企业论证阶段,有些已进入实际操作模型建立阶段。

毫无疑问,在大数据以及机器学习等一系列应用已经得到充分重视的前提下,区块链在构建未来的数据架构上的巨大潜力已经浮现。

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