京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
区块链有哪些应用领域?区块链应用行业介绍
大家都知道,区块链现在非常的火,它是一种共享的分布式数据库技术,区块链技术凭借着显著的特点在不同行业都会有非常好的发展前景,那么区块链有哪些应用领域?
区块链应用
1、数字货币: 目前区块链技术最广泛、最成功的运用是以比特币为代表的数字货币。近年来数字货币发展很快,由于去中心化信用和频繁交易的特点,使得其具有较高交易流通价值,并能够通过开发对冲性质的金融衍生品作为准超主权货币,保持相对稳定的价格。 自从有了比特币之后,已经陆续出现了数百种的数字货币,围绕着数字货币生成、存储、交易形成了较为庞大的产业链生态。以比特币为例,参与机构主要可分为基础设施、交易平台、ICO融资服务、区块链综合服务等四类。
2、金融应用: 区块链在金融领域有着天生的优势,在互联网上来说,这是区块链的基因决定的。主观来看,金融机构在区块链应用的探索上意愿最强,需要新的技术来提高运营效率,降低成本来应对整个全球经济当前现状。客观来看,金融行业市场空间巨大,些许的进步就能带来巨大收益。金融行业是对安全性、稳定性要求极高的行业,如果区块链在金融领域应用得以验证,那么将会产生巨大的示范效应,迅速在其他行业推广。在金融领域,除去数字货币应用,区块链也逐渐在跨境支付、供应链金融、保险、数字票据、资产证券化、银行征信等领域开始了应用。
(1)保险业务:随着区块链技术的发展,未来关于个人的健康状况、事故记录等信息可能会上传至区块链中,使保险公司在客户投保时可以更加及时、准确地获得风险信息,从而降低核保成本、提升效率。区块链的共享透明特点降低了信息不对称,还可降低逆向选择风险;而其历史可追踪的特点,则有利于减少道德风险,进而降低保险的管理难度和管理成本。
(2) 资产证券化:这一领域业务痛点在于底层资产真假无法保证;参与主体多、操作环节多交易透明度低出现信息不对称等问题,造成风险难以把控。数据痛点在于各参与方之间流转效率不高、各方交易系统间资金清算和对账往往需要大量人力物力、资产回款方式有线上线下多种渠道,无法监控资产的真实情况,还存在资产包形成后,交易链条里各方机构对底层资产数据真实性和准确性的信任问题。
(3)数字票据:该领域痛点在于三个风险问题。操作风险,由于系统中心化,一旦中心服务器出问题,整个市场瘫痪;市场风险,根据数据统计,在2016年,涉及金额达到数亿以上的风险事件就有七件,涉及多家银行;道德风险,市场上存在"一票多卖"、虚假商业汇票等事件。区块链去中介化、系统稳定性、共识机制、不可篡改的特点,减少传统中心化系统中的操作风险、市场风险和道德风险。
(4) 跨境支付:该领域的痛点在于到账周期长、费用高、交易透明度低。以第三方支付公司为中心,完成支付流程中的记账、结算和清算,到账周期长,比如跨境支付到账周期在三天以上,费用较高。区块链去中介化、交易公开透明和不可篡改的特点,没有第三方支付机构加入,缩短了支付周期、降低费用、增加了交易透明度。
(5)征信管理:该领域的痛点在于数据缺乏共享,征信机构与用户信息不对称;正规市场化数据采集渠道有限,数据源争夺战耗费大量成本;数据隐私保护问题突出,传统技术架构难以满足新要求等。在征信领域,区块链具有去中心化、去信任、时间戳、非对称加密和智能合约等特征,在技术层面保证了可以在有效保护数据隐私的基础上实现有限度、可管控的信用数据共享和验证。
(6)供应链金融:这一领域的痛点在于融资周期长、费用高。以供应链核心企业系统为中心,第三方增信机构很难鉴定供应链上各种相关凭证的真伪,造成人工审核的时间长、融资费用高。区块链去中介化、共识机制、不可篡改的特点,不需要第三方增信机构鉴定供应链上各种相关凭证的真实性,降低融资成本、减少融资的周期。
(7)资产证券化:这一领域业务痛点在于底层资产真假无法保证;参与主体多、操作环节多交易透明度低出现信息不对称等问题,造成风险难以把控。数据痛点在于各参与方之间流转效率不高、各方交易系统间资金清算和对账往往需要大量人力物力、资产回款方式有线上线下多种渠道,无法监控资产的真实情况,还存在资产包形成后,交易链条里各方机构对底层资产数据真实性和准确性的信任问题。区块链去中介化、共识机制、不可篡改的特点,增加数据流转效率,减少成本,实时监控资产的真实情况,保证交易链条各方机构对底层资产的信任问题。
3、区块链 + 行业应用:
随着区块链技术在金融领域应用的不断验证,其技术优势在其他行业领域也逐渐体现出价值。目前,医疗健康、IP版权、教育、文化娱乐、通信、慈善公益、社会管理、共享经济、物联网等领域都在逐渐落地区块链应用项目,“区块链+”正在成为现实。
(1)区块链 + 医疗:医疗领域,区块链能利用自己的匿名性、去中心化等特征保护病人隐私。电子健康病例(EHR)、DNA钱包、药品防伪等都是区块链技术可能的应用领域。IBM在去年的报告中预测,全球56%的医疗机构将在2020年前将投资区块链技术。
(2)区块链 + 物联网:物联网是一个非常宽泛的概念,如果将通信、能源管理、供应链管理、共享经济等涵盖在内,区块链技术的物联网应用将成为一个非常重要的应用领域。
(3)区块链 + IP版权&文化娱乐:互联网发展的越来越好,数字音乐、数字图书、数字视频、数字游戏等逐渐成为了主流。知识经济的兴起使得知识产权成为市场竞争的核心要素。但当下的互联网生态里知识产权侵权现象严重,数字资产的版权保护成为了行业痛点。区块链去中介化、共识机制、不可篡改的特点,利用区块链技术,能将文化娱乐价值链的各个环节进行有效整合、加速流通,缩短价值创造周期;同时,可实现数字内容的价值转移,并保证转移过程的可信、可审计和透明,有效预防盗版等行为。
(4)区块链 + 公共服务&教育:在公共服务、教育、慈善公益等领域,档案管理、身份(资质)认证、公众信任等问题都是客观存在的,传统方式是依靠具备公信力的第三方作信用背书,但造假、缺失等问题依然存在。区块链技术能够保证所有数据的完整性、永久性和不可更改性,因而可以有效解决这些行业在存证、追踪、关联、回溯等方面的难点和痛点。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
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当沃尔玛数据分析师首次发现 “啤酒与尿布” 的高频共现规律时,他们揭开了数据挖掘最迷人的面纱 —— 那些隐藏在消费行为背后 ...
2025-11-03这个问题精准切中了配对样本统计检验的核心差异点,理解二者区别是避免统计方法误用的关键。核心结论是:stats.ttest_rel(配对 ...
2025-11-03在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“高维数据的潜在规律挖掘” 是进阶需求 —— 例如用户行为包含 “浏览次 ...
2025-11-03在 MySQL 数据查询中,“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中,“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”,直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29