京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
区块链+数字货币开启“不一样的”支付方式
随着社会的不断发展进步,我们的生活方式发生了很大的变化,比如手机支付、网上购物,都给我们的生活带来了极大的便捷。而自从网购诞生以来,线上支付也成了我们生活中的一部分。
网上购物固然方便,但是也是要经过中间一段“看不清摸不着的”支付过程,比如我们在网上买了一个东西,首先挑选完自己喜欢的东西,然后就是要支付的问题:
现在大多数人用的支付方式是支付宝,那就要先经过支付宝收到付款请求,然后向网联发起协议再将信息保存到数据库,继而将请求转发给银行。在支付宝账户显示扣款成功的时候,还得经过网联到银行,然后买家收到货物后确认收款,这样才会将买家之前扣掉的钱转到卖家的账户上......不仅交易流程过于麻烦且复杂明明就是买卖双方二者的交易却还要经过一连串的环节,更重要的是一旦中间支付环节出现了崩塌,整个交易就会停止,而且后续的操作也着实麻烦。
其实这个通俗点解释就是,我要买一个东西,我将钱交给了中间人叫他帮忙给卖家,如果这个中间人出现任何差错,有可能导致钱追不回来,物品也拿不到手的状态。
那么有什么方法能简化交易流程并且提高交易效率吗?有,那就是当下火热的区块链技术并且加上数字货币支付,能更好的解决以上问题:
区块链已经成了这两年的火热话题之一,区块链可以替代这些第三方服务的存在:
一是区块链不可篡改的技术特点,每一次交易都会分布到各个区块上进行记录保存,再利用密码学进行验证,任何的恶意破坏或者记录删改都会被发现,所以购物的整个流程大家都会被看到。区块链就加强了交易中的可信任、可追溯、透明度,让我们的交易更加快速与便捷;
二是数字货币独有的支付特点:
数字货币的去中心化,就可以省去第三方的干预,不用担心第三方出现问题,导致整个交易支付流程无法继续;
数字货币的点对点传输,省去了整个支付中的时间环节,完全实现快速支付,双方可以快速的收到钱款,节省时间;
数字货币的公开透明:除了现金交易,所有基于线上支付的都只是一连串的数字,而数字货币的所有交易都是公开透明的,你能查到所有款项的交易记录,可以保证整体商品货款的安全性。
而且像是我国现在兴盛的微信、支付宝等支付平台,跨境支付是已经实现了,但是存在一个问题就是手续费会比国内支付收款贵,结算周期也会比国内长,整体来说就是效率慢、时间长、手续费贵,数字货币能使得传统交易变得“不再传统”,那也就能使得跨境支付变得更有效率:数字货币不受任何国家和银行的“约束”,基于区块链技术恰恰可以绕开这个中心化的系统,产生的手续费低,并且它所具有的点对点传输交易特性就能够有效改善当前跨境支付耗时长、费用高的问题。
时代一直在发展,生活方式不断的在改进,线上购物、支付也是从我们的发展中诞生,有利有弊,那我们就会想方设法把任何事情往更好的方向推动;
数字货币正处于崛起状态,尽管现在的数字货币还不够完美,但是现在许多国家已经开始使用起了数字货币作为支付方式。由于数字货币的种种特性,使得现在比特币、以太币、阿盟Y2、QTP(微 信 ID :yingbivc)、ASEC等数字货币正在被积极使用,它们不仅可以简易传统线上支付的交易流程,还可以在全球流通支付,减少手续费等汇率问题。不要仅以一种眼光看待数字货币,或许在不久的将来会开启数字货币全面支付时代!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中,JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式,适配 ...
2026-08-27 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-08-27在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19