区块链金融系统研发，区块链技术会不会给银行带来致命一击？

虽然在14年的时候使得银行业出现震荡，但犹豫期支持和简化银行业务的能力，是银行所急需的，所以致命一击从何说起呢区块链金融系统研发！区块链技术又不是要颠覆银行业，而且银行都是国家队，即便是非此即彼的对拼，也有国家的政策性保护的呀！

区块链只是一项技术而已，只是它对社会信用价值的变革意义重大。

银行业只会积极的引入区块链技术来解决现在银行体系当中存在的弊端而已。

因为金融交易主要存在的问题是在记账，财务交易历史集合记录过程当中，难免会导致遇到欺诈或者计算错误的可能性，而且现在银行为了降低系统崩溃对业务造成影响的风险，还有大量的额外文书工作。如果引入区块链，搭建银行业的联盟链的话，就可以将区块链作为共享账本来解决他们的问题，一旦信息被存储就不可改变。

另外在银行信贷危机之后，国家监管部门一直在关注银行里清算结算的基础设施，趋势还在急需，所以说：区块链网络被认证为安全、可靠的解决方案。正式银行所必须的。

以上是我的一点浅见，希望采纳，对你有帮助。

随着区块链在接下来时间里掀起天翻地覆的变革，让掌握先机的人拥有绝佳的机会，科学怪人似的金融体系自然也来日无多，现在全世界金融服务业充满了各式各样的问题，建立在数十年前的科技平台上，显得陈旧过时，对照现金成长，飞快的数字世界显得很突，不时显露出迟缓也不可靠的一面，他将数十亿人，并且在体系之外，就连最基本的金融工具都不可以得到。此外，高度集中的特性也面临着资料外泄黑客入侵和全面宕机的风险，更不用提其独占地位的自然带有维持现状抑制创新的倾向。区块链不但是解决这些问题的利器，还能带来很多创新，让创业者在这个平台上找到更多创造商业价值的新工具。

六个原因说明，为什么区块链能够对金融服务业带来深层的冲击，打破既有的独占结构，让个人和企业组织有真正的机会选择，要创造管理的商业价值。

一、举证。人类有史以来第一次可以在彼此互不认识，没有互信基础的条件下完成商业交易。

二、成本。区块链的网络架构都是通过点对点的数字转移完成清算结账的工作，而且这些动作一直不断进行，使得账本资料总是维持在最新的状态。

三、效率。现在我们要花三到七天时间才能完成汇款两三天的时间才能完成股票交割，申请银行贷款通常是要熬过让人窒息的23天才能得到核发。

四、风险管理。区块链可以减缓许多金融风险结账风险只是其中之一。另一种是交易对手风险，最重要的是系统性风险。

五、价值创新。建立比特币区块链的目的单纯，除比特币并不包括其他资产，不过既然区块链采用原始码的方式也就提供了修改的空间，有些追求创新的目人士正在发展其他的替代币，区块链先要和比特币互相竞争。

六、开源。金融服务业是不断把早期科技层层往上堆砌而形成的体系，现在已经摇摇欲坠。现在这个领域推动变革是很困难的一件事，因为每次改善这种工程必须要达到回溯。区块链是开放源代码的科技。可以不断追求创新，不停来回测试，直到能够在。网络架构的共识上达到令人满意的效果。

以上这六点优势。能够改变的不只是付款方式，就连证券、产业投资、银行会计与核查工作。创投、保险企业、风险管理、零售银行和其他支撑产业的支柱也有可能会跟上变革的步伐。

来源：艾瑞咨询人工智能+金融（AI + Finance）与金融科技在界定上存在明显不同。金融科技主要是指广义的新兴技术（大数据、云计算、区块链、人工智能）与金融业的结合。艾瑞认为人工智能+金融主要是通过人工智能核心技术（机器学习、知识图谱、自然语言处理、计算机视觉）作为主要驱动力，为金融行业的各参与主体、各业务环节赋能，突出AI技术对于金融行业的产品创新、流程再造、服务升级的重要作用。本报告围绕上述界定的人工智能+金融行业特征展开研究分析，描绘人工智能+金融行业的发展现状及未来前景。

2011-2018这八年间，我国商业银行的不良贷款余额从4,279亿元上升到19,571亿元，其中2018年6月的不良贷款余额较2011年12月上涨了357%；不良贷款率从1%上升到1.86%，整体呈现上升趋势。从近年的走势来看，传统金融机构由于存在对系统和流程建设的重视程度不够，及时监测违约风险的能力不足，系统性的风险预警机制尚未建立等原因，导致在风险管理方面存在诸多问题。同时在央行宏观审慎评估体系（MPA）实施以及监管日益趋严的环境下，金融机构需要改变以往的管理思路，通过运用人工智能等新科技手段不断增强自身的主动式风险管控能力以便应对未来的挑战。

人工智能+金融行业相关技术梳理

人工智能与大数据等技术相互融合，共同推动金融行业发展

在人工智能+金融行业中，人工智能与大数据、云计算以及区块链技术并不是相互割裂的，更多的表现为相互依存的关系。大数据可以为人工智能技术在机器学习训练、算法优化等方面提供丰富的养料；云计算为大数据提供超强的运算和存储能力，显著降低运营成本；区块链解决了大数据、云计算、人工智能技术存在的信息被泄露、篡改的安全性问题，使得金融交易具有更高的安全性。人工智能技术作为金融行业未来发展的核心驱动力，与其他相关技术一道共同促进金融行业转型升级。

人工智能+金融行业核心技术梳理

人工智能技术助力金融场景实现智能化

就人工智能而言，在金融行业的相关场景中以机器学习、知识图谱、自然语言处理、计算机视觉这四项技术应用较多。机器学习（尤其是深度学习）作为人工智能的核心，作为金融行业各类智能应用得以实现的关键技术发挥极其重要的作用；知识图谱利用知识抽取、知识表示、知识融合以及知识推理技术构建实现智能化应用的基础知识资源；自然语言处理通过对词、句子以及篇章进行分析，对于客服、投研等领域效率的提升提供了有力支撑；计算机视觉技术通过运用卷积神经网络算法在身份验证和移动支付环节广泛应用。