京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
区块链解决信任成本之后,你能记住多少人的脸
我们每天都要和很多人擦肩而过,但是很少有人会想过这么一个问题,你自己可以记住你所遇到的多少人的脸呢?加上在不久之前轰动互联网金融圈的e租宝跑路事件,这些问题的背后都潜藏着一个我们称之为信用共识的问题。在我们的生活中,相信一个人需要多少成本?一旦一些很权威的公信机构出现了这样那样的问题,我们的信任又将放在何处?
有一个人类学家在研究部落的时候发现,一个部落保持150人左右的规模是最优的方案,一旦人数超出这个范围,部落里的成员之间就很难记住对方了,如果部落成员之间无法彼此记住对方,就很难产生亲近感,一旦无法产生亲近感,部落内部就很难建立起信任。而没有了信任,则会带来很多的问题,比如部落内部成员之间的争斗和部落之间的互相征伐。
如果生活在原始社会的部落里,很可能你只是多看了对方一眼就被打成熊猫眼,但是在互联网时代,大家却愿意相信远在千里之外的淘宝卖家。并且愿意为之付款,在这里我们将信任托付给了国家或者说是支付宝这样的三方公信工具。我们和远在千里之外的淘宝卖家之间仍然是不信任的,但是有了央行以及支付宝这样的大型机构做信用背书,我们就愿意让其做个见证。
而随着区块链技术的发展,则为解决信用问题提供了一条终极方案。同时区块链也是比特币金融系统中最为核心的技术。他的本质是一个不断增长的分布式 结算数据库,可以很好的解决信息系统中的信任危机。
在日常的生活中,我们凭什么会去相信一个陌生人?同样别人又为什么要相信我们?区块链用算法的机制来确保这份信任。借助于这套算法,整个系统中的所有节点都能在信任的环境下面交换数据。与费事费力费钱的其他工具和技术相比,区块链能够做到实时自动撮合,强制执行,而且成本极低。
与其去相信一个人,倒不如相信技术,因此区块链技术带给我们的是一种智能化的信任,曾经有一个国家利用区块链建立起了一套全新的房地产登机和契约交易制度,过去这个国家由于国内长期动荡,导致了政府公务员时常偷懒不作为,所以造成了很多数据的丢失,而有了区块链的安全加密技术的保驾护航,这个国家的人再也不会担心因为政府的懒政而使得自己的产权被篡改了。
在未来,一旦区块链技术得到普及应用,一切数字化的信息都可以被加入区块链,一旦入链,信息产权就会明晰,设定一个保护的条件,就能够自动发起和强制实施一个交易合约,我们再也不用担心信用的验证和执行了,所有的一切区块链都可以帮助你实现。
曾经闹得沸沸扬扬的易租宝事件让互联网金融推向了舆论的风口浪尖。2015年的时候,一家P2P公司将所有的规则一起打破。起于乱世、死于疯狂的扩张和令人瞠目的犯罪手段几乎震惊了全国,这家企业就是e租宝。在被调查之前,e租宝还在各大主流电视台大量投放广告,利用公信力对其高风险的金融产品做信用背书。于是一群没有任何投资经验的投资人在遇到一群没有底线的投机者,悲剧自然就发生了。
在我们的现实生活中,人与人、人与企业、企业与企业之间的交易都需要公信力的支撑,而所谓的公信力,说的其实是在社会生活中,公共权力面对时间差序、公共交往以及利益交换时表现出的一种公平、公正的信任力量。目前我们的社会中一般由政府机关或者国家授权的第三方机构来提供。
区块链技术则可以很好的满足公信力的需求,并将其抽象出来独立存在,信任是建立在区块链之上的,而不是由某个组织来控制,这样建立起来的公信力可以很好的得到多方面交叉的验证和监督。
区块链建立起来的公信力所具备的特点
1, 区块链是分布式的,因此区块链建立起来的公信力在网络上有许多独立的节点,每个节点都有各自的备份信息,得到授权之后,每个人都能够下载这些信息,同时对这些操作进行记录和监控。一旦有人试图更改某个节点的信息,都会被其他的节点第一时间发现,并且更改的那个节点也不会被承认。
2, 在整个区块链公信力模型中,区块链本身不制定政策,只是充当一个公证人的角色。从而可以很好的帮助使用者进行决策的执行。
仅仅是从信任的角度来看,区块链实际上是一种基于共识的数学方法,在机器之间建立信任,并完成信用的创造,因此,区块链也起到了提升公信力的作用。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下,企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“可解释性建模” 与 “业务规则提取” 是核心需求 —— 例如 “预测用户 ...
2025-11-06在分类变量关联分析中(如 “吸烟与肺癌的关系”“性别与疾病发病率的关联”),卡方检验 P 值与 OR 值(比值比,Odds Ratio)是 ...
2025-11-05CDA 数据分析师的核心价值,不在于复杂的模型公式,而在于将数据转化为可落地的商业行动。脱离业务场景的分析只是 “纸上谈兵” ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-04【2025最新版】CDA考试教材:CDA教材一级:商业数据分析(2025)__商业数据分析_cda教材_考试教材 (cdaglobal.com) ...
2025-11-04在数字化时代,数据挖掘不再是实验室里的技术探索,而是驱动商业决策的核心能力 —— 它能从海量数据中挖掘出 “降低成本、提升 ...
2025-11-04在 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)训练过程中,开发者最常困惑的问题莫过于:“我的模型 loss 降到多少才算 ...
2025-11-04在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“无监督样本分组” 是高频需求 —— 例如 “将用户按行为特征分为高价值 ...
2025-11-04