《金融科技概論》試題題庫第一章金融科技的興起簡述金融科技經歷了哪幾個發展階段，典型特征和主要支撐技術有哪些？發展階段典型特征主要支撐技術萌芽階段（1830-1979年）圍繞跨大西洋電纜而構建的全球電傳系統展開電報、電話等模擬信息科技起步探索階段（1980-1989年）金融電子化、IT金融臺式計算機、互聯網創新應用階段（1990-2015年）互聯網金融、移動金融“互聯網+”、移動互聯網、智能終端融合升級階段（2016年至今）場景化金融、智慧金融人工智能、區塊鏈、云計算、大數據、5G金融科技在哪些領域有創新？金融科技發展的影響因素有哪些？（選擇題或簡答題）創新：1.支付領域：移動支付、掃碼支付、云閃付等2.投資領域：股票、基金、債券等的在線交易平臺、智能投顧3.借貸領域：P2P網絡借貸、消費金融、小額信貸等4.保險領域：在線保險、智能理賠、保險區塊鏈等5.數字貨幣領域：比特幣、以太坊、萊特幣等6.人工智能領域：智能客服、風控系統、反欺詐系統等7.區塊鏈領域：數字身份認證、供應鏈金融、智能合約等8.大數據領域：數據挖掘、風險評估、精準營銷等9.物聯網領域：智能家居、智能車載系統、智能交通等10.金融監管領域：監管科技、金融安全等。影響因素：經濟基礎金融科技的興起和快速發展離不開宏觀經濟的支撐。一方面，經濟基礎越雄厚，直接支撐金融科技的資金量就越多，可以提高科研資金的投入；另一方面，經濟發達也容易吸引更多高端技術型人才。科技進步在知識驅動型的經濟社會中，產業知識和技術等要素的投入會增加產出。金融科技產業是以金融為基礎，依托高新技術的技術導向型產業。高新技術在金融領域的運用，將促使金融業務得以拓展，金融服務更加優化，金融產品更加多樣，市場的運營效率得到提升。科學技術的升級以及對高新技術產業的投入必然會促進金融科技的發展。政府監管政府監管可以為金融科技的發展創造良好的環境，有利于行業規范化。一旦出現問題，監管部門可以及時有效的處理，保障各個參與主體的合法權益。人口因素金融科技的交易平臺、交易方式、態與者數量和參與程度對金融科技的發展至關重要。一方面，加人金融科技平臺的企業越來越多，金融科技平臺的普及率越來越高，使用金融科技平臺的客戶越來越多，金融科技市場也會出于交易量、交易規模的增加而擴大；另一方面，高素質人才的投入也將推動金融科技的發展，金融科技的核心就是高新技術，高素質的科研人員能更高效地創造出便捷的平臺及人性化的應用。高端人才的參與可以不斷創造新的價值，驅動整個金融科技行業的發展。(五)傳統金融業的發展金融科技與傳統金融業之間是一種良性競爭關系。金融科技是傳統金融業發展到一定階段的產物。傳統金融業運用大數據、云計算、區塊鏈、人工智能來提升金融服務，創新金融應用，打造智能金融體系。在傳統金融機構中，新型技術的應用及推廣對金融科技的發展具有促進作用。簡述金融科技對金融業的影響。（簡答或論述）金融科技對金融調控的影響部分宏觀經濟指標需要適應性調整。金融科技會對基礎貨幣、貨幣流通速度等宏觀經濟指標產生影響。信息快速傳播和放大，預期引導更加困難，金融科技進一步加強了預期的自我實現。市場波動幅度加大，風險傳播更迅速。金融科技將加劇金融市場的高頻波動和風險傳播，造成風險的低估和資產定價大的偏離。金融科技對金融產業的影響金融產業分工更加細化，經營綜合化趨勢增強。金融科技的應用推動了金融業分工細化，金融產業鏈各環節的專業化程度提高，縱向一體化程度減弱。金融機構進入退出更加頻繁，產業活躍程度提升。金融機構分化趨勢增強，龍頭企業優勢突出。金融科技對金融業務的影響超出傳統范疇的金融業務新形態層出不窮。金融服務渠道更加扁平化，服務重心下沉。金融服務競爭強度加劇，范圍擴大。金融科技對金融監管的影響金融監管的范圍擴大、難度增加。從機構監管轉向功能和行為監管。金融科技提升監管能力。金融科技的市場主體都有哪些？主要包括：監管機構、金融機構、金融科技公司、中介機構、研究機構和行業協會等。（1）監管機構主要包括金融穩定發展委員會、中國人民銀行、銀保監會、證監會等機構，依據國家的法律法規，對金融科技行業進行合規性監督管理。（2）金融機構主要包括銀行、保險公司、證券公司、基金公司等，通過運用金融科技技術為市場提供金融服務。（3）金融科技公司主要是提供技術支撐的科技創新企業。中介機構主要是提供評估評級、會計、法律等咨詢業務的機構。（4）研究機構和行業協會包括銀行業協會、證券業協會、保險業協會、金融科技研究中心和金融科技實驗室，圍繞金融科技進行產業研究，制定標準，促進交流。5.對于金融科技未來的發展趨勢，談談你的看法。（開放式題目）最近幾年，中國經濟的發展從投資拉動快速轉向內需消費主導，金融活動的重心也從投資轉向消費，所以金融主要服務的對象也從投資主體轉向了消費主體，即轉向為居民消費提供信貸服務。與此同時，金融科技發展深刻的改變了金融業的底層基礎，信息革命、數字革命、支付革命給金融機構和消費者帶來了巨大的改變。具體來說，分為以下幾個方面：首先是從三個大方面來分析金融科技的未來發展趨勢：(一)5G商用將為金融科技產業帶來重大機遇5G是一場新的技術變革，具有超高速率、超低延時超高密度等顯著特征，將社會帶入萬物互聯的新時代。在金融科技產業領域，5G作為重要的基礎設施，將優化現有技術并輔助各項新興技術落地。銀行的客戶數量龐大，業務類型多樣，網點分布范圍廣，有利于5G的集群化、大規模應用。隨著5G技術的發展成熟，結合生物識別、遠程視頻、大數據、人工智能等先進技術，銀行營業網點有望完成智能化的深度轉型，可實現通過虛擬現實(VR)進行面對面咨詢，各類可穿戴設備將成為金融服務的新載體。金融機構將可以構建跨行業的融合創新生態。(二)“監管沙盒”擴大應用范圍金融科技的應用范圍和場景不斷擴大，帶來了信息安全風險、新技術應用風險、交叉傳風險、金融控股公司風險等新的風險。監管沙盒應用范圍進一步擴大，涉及物聯網、大、人工智能、區塊鏈等多項前沿技術。監管沙盒旨在打造符合各國國情、與國際接軌的金融科技創新監管工具，規范和引導金融科技健康有序發展。(三)金融科技的技術賦能屬性增強金融科技公司不僅服務于金融行業，還服務于制造業等實體經濟領域，促進金融科技與智能制造融合發展。例如，應用于制造業的人工智能，作為新型生產要素與其他生產要素相融合，推動制造業朝智能化、數字化和自動化方向轉型升級。又如，區塊鏈與供應鏈的深度融合，不僅有助于解決供應鏈上中小企業的融資難題，還將顯著提升整條供應鏈的透明度和運行效率。其次，具體到各個領域，可以分為以下幾個方面：1.云計算應用進入深水區，將更加關注安全穩定與風險防控云計算技術發展已經進入成熟期，金融云的應用也正在向更加核心和關鍵的“深水區”邁進。據中國信息通信研究院的調研，已有過半數的金融機構使用OpenStack等開源云計算技術。而金融行業的業務特性決定了其對于云計算應用的穩定性、安全性和業務連續性有更加嚴格的要求，金融企業在未來云計算的應用過程中，將更加需要建立完善的災難備份和災難恢復體系。同時，專門針對云計算技術應用風險管理的“云保險”業務也正處于快速發展階段，金融行業將是重要的需求方。2.大數據應用走向跨界融合，標準與規范是未來發展關鍵金融行業數據資源豐富，而且業務發展對數據依賴程度高。大數據技術在金融領域的應用起步早、發展快，已經成為金融行業的基礎能力。當前，金融行業的大數據應用已經非常普遍和成熟，也取得了較為顯著的應用成效。從發展趨勢看，一方面金融大數據與其他跨領域數據的融合應用不斷強化，金融機構將可以通過數據融合，促使金融機構的營銷和風控等服務更加精準。3.人工智能應用加速發展，從計算向感知與認知的高階演進人工智能一般分為計算智能、感知智能和認知智能三個層次。從目前人工智能在金融領域的應用趨勢來看，計算智能通過與大數據技術的結合應用，已經覆蓋幾乎所有的金融應用場景。在感知智能層面，以人臉識別和語音識別為代表的生物智能技術也已經在金融領域廣泛應用，未來可以預見，其在金融領域的應用場景也將呈現快速增長態勢。4.區塊鏈從概念走向應用，前景廣闊但仍面臨多重制約區塊鏈技術近年來一直受到廣泛關注，其技術公開、不可篡改和去中心化的技術屬性，擁有在金融領域應用的先天優勢，具備改變金融基礎服務模式的巨大潛力。當前，區塊鏈技術在金融領域的應用正在逐步落地。多家金融機構已經逐步開始采用區塊鏈技術，實現在跨境支付、智能合約和征信管理等多個業務領域的應用。5.監管科技正得到更多關注，將成為金融科技新應用爆發點國家高度重視金融風險防控和安全監管，隨著金融科技的廣泛應用，金融產業生態發生深刻變革，以互聯網金融為代表的金融服務模式創新層出不窮。傳統模式下事后的、手動的、基于傳統結構性數據的監管范式已不能滿足金融科技新業態的監管需求，以降低合規成本、有效防范金融風險為目標的監管科技正在成為金融科技的重要組成部分。6.行業應用需求不斷擴展，將反向驅動金融科技持續創新發展技術滿足需求的同時，也將在需求的驅動下不斷發展創新。金融科技應用在推動金融行業轉型發展的同時，金融業務發展變革也在不斷衍生出新的技術應用需求，將實現對金融科技創新發展的反向驅動。7.新一代信息技術形成融合生態，推動金融科技發展進入新階段云計算、大數據、人工智能和區塊鏈等新技術并非彼此孤立，而是相互關聯、相輔相成、相互促進的。大數據是基礎資源，云計算是基礎設施，人工智能依托于云計算和大數據，推動金融科技發展走向智能化時代。區塊鏈為金融業務基礎架構和交易機制的變革創造了條件，它的實現離不開數據資源和計算分析能力的支撐。第二章金融科技理論基礎1、簡述金融科技理論主要涉及哪些理論，你對這些理論的理解是什么（選擇題或簡答題）答：金融科技理論主要涉及技術長波理論與創新理論、金融中介理論與交易成本理論、金融長尾市場、金融科技與平臺經濟。首先技術長波理論指，經濟發展存在一種規律性的波動循環，每過若干年，經濟發展就會出現一次峰谷交替。此理論是以1925年經濟學家康德拉季耶夫（NikolaiDimitrievichKondratieff）為基礎的，已被世界所公認。這種理論是從更長的歷史時期去考察整個人類經濟發展的總的變化規律；創新理論是以熊彼特（JosephSchumpeter）在1912年《經濟發展理論》為基礎而提出的，其基本概念為，創新是指新的生產函數的建立，也就是企業家對企業要素實行新的組合。按照這個觀點，創新包括技術創新（產品創新與工藝創新）與組織管理上的創新，因為兩者均可導致生產函數或供應函數的變化。具體地講，創新包括五種情形：（1）新產品的出現；（2）新工藝的應用：（3）新資源的開發：（4）新市場的開拓：（5）新的生產組織與管理方式的確立，也稱為組織創新。其次，金融中介理論的假設前提是金融機構存在，該理論認為金融機構的發展會對經濟發展有著明顯的推動作用；交易成本理論最早由英國經濟學家科斯提出，核心內容是現實生活的交易無法避免交摩擦，在對市場進行分析時必須考慮到交易成本的問題，比如交易的手續費、傭金等關成本。再者，長尾理論的核心內容是：假設產品的儲存和流通渠道能夠充分滿足市場需求，隨著經發展和市場競爭的加劇，銷量占比較低或者需求量小的產品組成的市場份額可以和主流產品的市場份額匹敵，并且各類商品的消費也將從主流消費群體向數量較多的狹隘尾部消費群體轉移。最后，平臺經濟理論以長尾理論為基礎，平臺本身不是產品，它是一種可以促成供求雙方或方交易的媒介，并從中收取適當的費用。2、簡述金融科技助推我國經濟快速發展的理論邏輯與實踐基礎（論述）答：一、金融科技助推經濟發展的理論邏輯：第一是金融科技的資源配置效應；第二是金融科技的創新效應。金融科技的資源配置效應金融科技的資源配置效應主要表現在減少了信息不對稱，降低了交易成本，增強了風險管理能力，提升了金融功能和金融效率。首先，減少信息不對稱。金融科技可以從雙向維度減少市場中的信息不對稱。一方面，金融科技增強了信息公開透明度，公眾可以及時、準確、有效地掌握金融相關信息；另一方面，金融科技促使金融機構運用區塊鏈、大數據、云計算人工智能等技術更高效、更精確地獲取客戶信息。其次，降低交易成本。金融科技不僅降低了投資者進入市場門檻的要求，而且拓展了他們進人金融市場的投資渠道。同時，金融機構運用科技創新降低沉沒成本，提升金融運行效率。第三，增強風險管理能力。金融海量數據具有實時性、復雜性特征，金融交易具有頻繁性、隱蔽性特征，二者會增加系統性風險發生的概率，造成傳統監管乏力。金融科技能夠快速獲取、準確識別、分析風險信息，并及時應對，提高風險管理效率。（二）金融科技的創新效應（1）革新生產技術，變革生產方式。創新理論認為，革新生產技術和變革生產方式是經濟發展的最根本動力。創新成為經濟增長的內在動力。金融科技不僅改變了傳統的支付方式，而且改變了金融產品的供給方式和業務服務流程，重塑了傳統金融服務、用戶、機構之間的關系。金融業技術的進步，有助于進一步優化金融規模、結構和效率，推動金融資本不斷積累，形成金融科技的創新效應。更為重要的是，金融科技能夠使資金更好地流向風險低、利潤高的企業，從而實現資源的最優配置，提高企業的生產效率，推動產業結構升級。（2）新興技術推動普惠消費市場變革。金融科技具有普惠性。一方面，金融科技在產品和服務流程中不斷發掘消費群體的消費需求缺口，實現需求缺口全覆蓋，提升普惠消費市場能力；另一方面，金融大數據可為消費群體創造價值，改善消費結構，促進消費升級，進而推動技術進步。（3）科技創新與金融科技協同發展。一方面，金融資本配置方式的突破與科技創新的顛覆會產生創新的經濟范式；另一方面，科技創新與金融科技協同發展正在改變現行金融格局。在科技創新和金融科技的協同發展中，科技創新主體能夠吸引更多的金融科技投入，金融科資本的擴張，可為科技創新提供資金支持。金融科技和科技創新互利共生、協同發展，從而推動經濟的可持續發展。二、金融科技助推經濟發展的實踐基礎：第一是金融科技提升了金融服務實體經濟的能力；第二是金融科技助推金融業務脫虛向實。（一）金融科技提升了金融服務實體經濟的能力（1）拓寬服務實體經濟的范圍。一方面，金融科技通過大數據征信技術，能夠有力地推進小額高頻的普惠金融服務與供給，滿足和支持大眾的金融需求。另一方面，金融科技拓寬了投融資渠道。數字金融的發展能夠實現包容性增長，提高農村地區創業水平，改善農村內部的收入分配結構。（2）降低支持實體經濟發展的成本。在實體經濟發展過程中，經濟創新面臨周期長、不確定性大、失敗率高等問題。一方面，科技手段可提升金融機構服務中小企業的專業能力，逐步降低支持實體經濟發展的成本；另一方面，金融科技可以為實體經濟發展提供低成本低費用的融資支持。（3）增強經濟創新主體的活力。在經濟新常態下，許多中小企業成為經濟創新的主力，但是他們財務數據并不全面，并且難以獲得銀行的資金支持與融資服務，而金融科技，特別是大數據風控，可以降低創新型企業和民營企業融資門檻，提高創新型企業和民營企業生產、研發、經營的積極性，激發經濟創新主體活力。（二）金融科技助推金融業務脫虛向實金融科技助推金融業務脫虛向實主要表現在三個方面：一是提升了金融業務服務實體經濟的主動性；二是提升了金融業務服務實體經濟的精準性，金融科技通過新興技術識別、分海量數據，尋求金融資源匹配的供給者與需求者，有效實現投資者與理財項目的匹配；三是提升了金融業務服務實體經濟的有效性。高智能金融創新和高技術金融融合能夠促進金融機構、企業、個人之間進行自主、高效的溝通，增加合作機會。第三章大數據、云計算與物聯網1.簡述大數據的基本特征（選擇題或簡答題）大數據的特點不僅僅在于它的數據規模大，還在于更新速度快。大數據具有“5V”的基本特性，“5V”指的是數據容量巨大(volume)、種類復雜(variety)、處理速度快(velocity)、價值密度低(value)、真實性(veracity)。（1）容量巨大現在用于商業之中的最基礎的數據容量單位已經達到TB級別，大型網絡公司用到的數據容量單位已經達到ZB。現代技術極大地提高了數據的存儲，而且全球范圍內的數據存儲數量仍然在高速增長。（2）種類復雜數據通常是一個整體概念，根據不同的分類方式，可以劃分為多種不同的類型。首先，按照數據之間的關系劃分，可分為結構化數據、半結構化數據以及非結構化數據。結構化數據主要應用于小數據時代，但隨著數據存儲方式的優化，半結構化數據和非結構化數據應運而生。其次，根據來源不同，數據可以劃分為社交數據、傳感器數據以及系統數據。最后，根據數據的不同格式，數據可以劃分為文本數據、圖片數據以及視頻數據等。數據種類紛多樣，無疑會給數據分析和處理帶來挑戰，最終引起科學技術的變革。（3）處理速度快數據價值本身具有時效性，數據的數量以及種類的持續增長會提高對數據處理速度的要求。當前各大科技企業之間的競爭不僅在于數據的獲取與存儲，更在于對數據處理的速度。智能手機和電腦的更新換代主要原因在于設備的處理速度無法滿足數據增長的要求。大數的基本要求就是數據處理效率。（4）價值密度低價值密度即有價值的數據在所有數據當中的占比。大數據的價值密度低，一方面由于其具有龐大的數據量以及復雜多樣的種類，數據總量過大帶來的不僅是更多的選擇，還有無價值的信息;另一方面，由于數據的處理技術無法跟上數據的價值貶值，進一步降低了數據的價值密度。但是，大數據的價值密度低并不能湮滅其背后巨大的經濟價值，大數據預測將成為未來的發展方向。挖掘數據價值. （5）真實性大數據的真實性與可信賴度會隨數據量的大小而變化。數據量巨大，大數據本身的趨勢或特征能夠給出較準確的結果。但是如果數據量少，只是大規模數據的有限抽樣，數據分析結果的可靠性會降低。該特征實際描述了大數據的數據質量特征。2.大數據的現象是怎樣產生的？（1）數據產生方式的改變（2）人類的活動越來越依賴數據（3）各行各業也越來越依賴大數據手段來開展工作當數據量、數據的復雜程度、數據處理的任務要求等超出了傳統數據存儲與計算能力時，稱之為“大數據（現象）”。3.舉例說明大數據的基本應用。大數據的應用對象可以簡單的分為給人類提供輔助服務，以及為智能體提供決策服務。大數據不僅包括企業內部應用系統的數據分析，還包括與行業、產業的深度融合。具體場景包括：互聯網行業、政府行業、金融行業、傳統企業中的地產、醫療、能源、制造、電信行業等等。通俗地講“大數據就像互聯網+，可以應用在各行各業"，如電信、金融、教育、醫療、軍事、電子商務甚至政府決策等。對企業而言，大數據可提高工作效率，降低企業成本，精準營銷帶來更多客戶；對政府而言，可以利用大數進行統籌分析、提高管理效率、管理抓獲犯罪分子等；對個人而言，可以利用大數據更了解自己等。下面舉例說明大數據在不同行業中的應用：（1）制造業：大數據可以幫助制造商減少成本和浪費，并在更短的時間內制造出高質量的產品。（2）金融：大數據在金融行業的應用相當廣泛，涵蓋征信、反洗錢、商業銀行、證券投資、保險等多個領域。比如在征信領域，金融機構可以通過銀行和網絡上的海量客戶數據，可從安全、財富、信用、消費、社交等多個維度客觀評判客戶的還款意愿和能力，為客戶建立信用報告，建立以大數據為基礎的海量數據庫。（3）零售餐飲行業：利用大數據實現餐飲O2O模式，徹底改變傳統餐飲經營方式。通過了解顧客的喜好，可以對營銷方案進行改進、服務轉型。（4）醫療保健行業：改善治療或向患者提供更好的醫療援助；提高行政管理、成本管理、人力資源/人員管理和供應管理的效率。（5）能源行業：大數據能加速推進能源產業發展及商業模式創新等。（6）教育產業：利用大數據來跟蹤學生表現的變化，設計教育形式等。4.大數據的關鍵技術有哪些？（選擇題或簡答題）(1)數據采集。大數據的采集是指利用多個數據庫來接收來自客戶端(Web、App或者傳感器形式等)的數據，用戶可以通過這些數據庫進行簡單的查詢和處理。現有的數據采集產品，可為用戶提供實時數據的發布和訂閱功能，寫入的數據可直接進行流式數據處理，也可參與后續的離線作業計算，并且能夠與主流插件、客戶端保持高度兼容。(2)數據管理。對大數據進行有效的管理是大數據分析的基礎，要求使大數據“存得下查得出”，實現數據有效管理的關鍵是數據組織。(3)基礎架構。從更底層來看，對大數據進行分析還需要高性能的計算架構和存儲系統。例如，用于分布式計算的MapReduce計算框架、Spark計算框架，用于大規模數據協同工作的分布式文件儲存HDFS等。(4)數據理解與提取。要對具有多樣性的大數據進行有效分析，就要對數據進行深入的理解，并從結構多樣、語義多樣的數據中提取出可以直接進行分析的數據。這方面的技術包括自然語言處理、數據抽取等。自然語言處理是研究人與計機交互語言問題的一門學科。處理自然語言的關鍵是要使計算機“理解”自然語言，而數據抽取是對包含的信息進行結構化處理，將其變成統一的組織形式。(5)統計分析。統計分析是在分析前期工作的基礎上，對研究對象實現更深層次的理角統計分析需要系統完善的數據，統計分析技術包括假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、t檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、聚類分析、判別析、對應分析等。(6)數據挖掘。數據挖掘指的是從大量數據中通過算法搜索隱藏于其中有價值的信息的過程，包括分類、估計、預測、回歸相關性分組或關聯規則、聚類、描述和可視化、復雜數據類型挖掘。與統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有預先設定好的主題，主要是在現有數據上基于各種算法進行計算，起到預測的效果，實現一些高級別數據分析的需求。(7)數據可視化。數據可視化是關于數據視覺表現形式的科學技術研究，將數據進行可視化，表示成讓人能夠直接讀取的形式。目前，數據可視化已有多種方法，根據原理可以分為基于幾何的技術、面向像素的技術、基于圖標的技術、基于層次的技術、基于圖像的技術和分布式技術等，根據數據類型可分為文本可視化、網絡(圖)可視化、時空數據可視化、維數據可視化等。5.你對大數據安全體系建設是怎樣理解的？(選擇題或簡答題、或開放式題目)目前，在國家相關部委及相關政策、技術驅動下，各行各業大數據建設進入新的階段。隨著信息系統高度集成，數據量急劇增大，對信息系統安全能力要求也越來越高。數據安全是整個信息化、數字化過程中的基礎工程。基于此，加快大數據安全體系建設的重要程度可以想見。信息安全體系是頂層的、整體的系統，主要包括安全管理體系、安全技術體系、安全運營體系、安全監管體系等部分。(1)安全管理體系建設安全管理體系是貫穿于整個大數據系統的組件，主要包括安全組織和角色、制度策略管理、安全管理流程、安全教育培訓等部分。建立安全管理組織，定義并明確平臺領導方、平臺運營方、安全服務方、安全監管方“四方”的安全職責，依據安全職責設置安全崗位配備與之對應的人員，建立人員錄用、離崗的相關制度，建立外部人員訪問控制制度，對人員開展安全意識教育和培訓，梳理并形成授權和審批流程規范，建立與外部機構的溝通和合作機制，建設審核和檢查機制，實現大數據系統的安全管理。(2)安全技術體系建設安全技術體系建設是大數據安全防護的核心，主要包括基礎安全防護、增強安全防護、應用和數據安全、態勢感知與運營層建設等部分。大數據安全防護方案在基礎防護方面著重考慮網絡架構安全、APT高級威脅檢測、安全日志采集、網絡流量采集和還原能力、Web服務器威脅檢測能力、海量數據處理和存儲能力等層面。應用和數據層安全是信息安全體系建設的主要目標，大數據框架下防護內容包括運維管控審計、行為脈絡分析、身份認證與授權、數據庫漏洞檢測等方面。(3)安全運營體系建設安全運營體系貫穿業務應用系統、基礎架構、云平臺等，包括建設、上線、運行、維護及事件響應處置全過程，從積極防護和基礎防護緯度細化落實安全運營閉環管理，并基于人、技術、數據分析為核心，形成威脅預測、威脅防護、持續檢測、響應處置的安全運營服務能力。安全運營體系建設主要包括以下內容：運維標準規范建設、協同運營流程、基礎防護服務、積極防護服務、應用開發安全等方面。(4)安全監管體系建設大數據安全合規檢查及指導工作開展，結合國家和本級單位內外部合規要求，由監管部門指導各業務部門合規開展工作，在不同階段、針對不同技術活動參照相應的標準規范進行；對各業務部門的重要系統進行安全建設和整改的指導，定期開展網絡安全情況及能力建設情況檢查。主要包括合規檢查和監督指導。6.云計算的特征有哪些？云計算按照服務分為哪幾類？簡要分析云計算的特征（選擇題或簡答題）（1）超大規模大型云計算服務商的服務器多達幾十萬臺甚至幾百萬臺，企業私有云也有成百上千臺服務器。云平臺服務提供商運營的商業計算數據中心，通過云計算技術對大規模的計算機集群進行集中部署和調度，使用戶可以獲得低廉的、幾乎無限的計算能力。（2）虛擬化云計算資源的邏輯抽象和統一應答通過虛擬化來實現，各種計算資源組成一個整體的資源池。用戶可以隨時使用云計算提供的應用服務而不必關心應用在何處運行。所請求的資源來自“云”，而不是固定的有形實體。用戶只需要一臺筆記本電腦或智能手機，就可以通過網絡服務實現，甚至包括超級計算之類的任務。（3）通用性強，可靠專業云計算并不是專門為特定的應用而設計的，在“云”計算的支撐下，可以夠造出多種應用，同一個“云”可以同時支撐不同的應用程序。另外，云計算使用了數據多副本容錯、計算節點同構可互換等措施保障服務的高可靠性，避免數據丟失與業務中斷。（4）高可拓展性高可拓展性代表的是一種彈性機制，可以使計算機的軟硬件保持強大的生命力。云計算的規模可以根據應用的需要調整和動態伸縮，作為一種資源，他的可拓展性是處理可變規模業務的能力。云計算的出現，只需進行很少的更改，甚至只需添加硬件設備，就可以實現整個系統處理能力的增長，實現高吞吐量、低延遲和高性能。（5）按需服務云計算通過把所有的計算資源連接在一起，形成龐大的資源池，允許用戶定制所需要的服務，按需購買。系統可以在用戶對云計算服務的需求發生變化時，自動拓展滿足變化的需求。（6）價格低廉“云”的自動化集中式管理使“云”并不要求眾多企業承擔日益高昂的數據中心管理成本，“云”的通用性使資源的利用率較傳統的系統大幅提升。用戶只需要花費幾百美元、幾天時間就可以完成以前花費幾萬美元、數月能完成的任務。（7）潛在的危險性云計算服務當前壟斷在私人機構中，政府機構、商業機構選擇需要保持足夠的警惕。一旦商業用戶大規模的使用私人機構提供的云計算服務，無論技術優勢有多強，誒人機構都有機會以數據的重要性挾制整個社會。云計算按服務分類：（選擇題或簡答題）按照云計算服務提供資源所在的不同層次，云計算可以分為三類：基礎設施即服務（IaaS）平臺即服務（PaaS）、軟件即服務（SaaS）（1）基礎設施即服務（IaaS）在基礎設施即服務的模式中，計算資源和存儲空間可按需提供。基礎設施即服務提供給租戶可控制的服務器、操作系統、存儲磁盤以及數據庫等自主選擇與配置能力。基礎設施即服務的主要好處是可以讓租戶彈性快速的部署適合自己的IT生產環境。亞馬遜實現在全球最大的基礎設施即服務提供商。（2）平臺即服務（IaaS）云服務商為應用程序的開發、部署與運行提供平臺即服務的模式。這種模式可以快速并且在有效節省成本的前提下為云租戶提供服務。平臺即服務適用于移動端的應用程序開發與部署。國際上比較出名的是GoogleAppEngine、S等（3）軟件即服務（SaaS）軟件即服務是一種軟件腹部并交付給租戶使用的服務模式。應用程序本體部署在云服務商的云環境里，云服務商通過網絡，按照軟件的應用許可向租戶提供服務，并收取費用。目前比較出名的是Office365、谷歌Apps.7.如何理解金融云？其優勢是什么？對于金融云的理解金融云是指基于云計算商業模式應用的金融產品、信息、服務、用戶、各類機構等平臺的總稱。金融云是服務于銀行、證券公司、保險公司、基金公司等金融機構的行業云，通過提供獨立的機房集群滿足監管要求的云產品，并為金融客戶提供更加專業周到的服務。金融云的特點及優勢主要有：（1）方便靈活，節約成本。金融機構能夠按需分配資源，主要應用于第三方平臺的資金結算體系，實現實時、快捷的支付結算業務。（2）人性化設計、提高客戶體驗。24小時不間斷服務，不僅具有普通網上銀行的服務，還可以讓專家回答關于產品和服務的問題，幫助銀行留住現有用戶吸引新用戶。（3）增強數據存儲和處理的能力。金融云可以為銀行提供強大的存儲能力，而且增加了多層安全機制，確保銀行數據萬無一失。（4）促進銀行業與其他行業之間的融合。幫助金融機構拓展業務渠道，結合多種市場環境，創造出更多銷售模式及網絡服務模式。8.云計算應用有哪些？舉例說明。云計算應用的領域有很多，在這里主要在金融、軍事、IT、電子商務等領域進行說明。（一）金融領域（1）金融云金融云的概念與特征優點在第七題中已經列示。金融機構已經普遍開展云計算研究，全國性金融機構推廣的云計算應用，包括開發測試（如桌面云）、辦公（如外網郵件）、互聯網相關業務（移動營銷、網上交易、Web前端等）、中后臺業務（如收單、資格審查等）和特色業務（托管）。（2）銀銀平臺銀銀平臺是通過多家銀行合作，聯合網絡、人才、產品和服務等，進行優勢互補、資源共享，共同為客戶提供全方位服務的金融平臺。銀銀平臺云服務包括支付結算服務、財富管理服務和信息科技服務。（3）開放銀行開放銀行是一種平臺合作模式，以API技術實現平臺間的數據連通，并以雙向融合、開放互動的模式推動銀行向金融服務平臺轉型。一方面，銀行利用API和SDK等技術，將金融服務無縫的嵌入第三方應用程序，以“走出去”的方式對接外部平臺和生態圈；另一方面，一囊開放API架構，將互聯網公司的流量場景及數據“引進來”，基于自有平臺和技術，延伸金融服務。開放銀行是一種全新的銀行業態，促使銀行回歸以客戶為中心，通過合作伙伴的合作將金融服務延伸至一千銀行未服務到的客戶群體，擴大了金融服務的半徑。（二）軍事領域作為全球云計算技術的早期實踐者，美國早已將云計算技術運用在軍事領域，建立更高效、安全、靈活的軍事云計算平臺，提升軍事作戰能力。美國防部統籌美軍的云平臺建設，打造了一系列軍事云計算平臺，最為代表性的主要為聯合信息環境、聯合企業防御基礎設施和作戰云平臺。美軍基于云計算技術理念，面向軍隊業務應用開展應用建設，打造了一批典型的云計算信息系統，為美軍云化升級改造提供了技術驗證。（1）美國國家情報信息系統基于云計算技術，提升了美國國家情報系統內的數據共享能力，打破了原有的煙囪式的情報處理現狀，使得各部門間系統互通、信息共享、效率提升，同時避免了重復建設帶來的資源浪費。（2）分布式通用地面系統分布是通用地面系統是美國空軍、陸軍、海軍、海軍陸戰隊以及特種部隊通用的多源情報、監視、偵察信息綜合應用系統，使用云計算、人工智能等前沿技術，應對數據體量快速增長的現實情況，實現復雜的數據處理和搜索功能。（3）太空云地面物體識別太空云地面物體提示別是美國航空航天領域想要通過云計算和人工智能技術研發的前沿應用，通過衛星承載實現星載處理，在太空實現數據處理，減少數據下載、任務電力系統和太陽能電池板的負荷。測試期間，安裝在衛星上的“太空云”已實現了海上船只和路上動物的識別任務。（三）IT領域在IT領域，金山云網絡公司擁有完備的云服務存儲平臺，主要面對企業用戶提供信息文件共享和存儲服務，解決了企業在辦公網絡化中集中存儲、安全管控、實時同步和協同辦公四大問題。金山云通過與小米手機廠商的合作，為小米提供的獨家云存儲以及云分發服務已經證明了云存儲服務的健全性和穩定性，能夠支持大規模用戶并發訪問，確保用戶數據安全。華為公司也通過手機為客戶提供高品質的云服務，已經成了銷售品牌之一。另外，電信商也不斷推出“大云”、“e云”和“互聯云”等云計算平臺，通過云平臺建設，整合了資源，降低了成本，提高了效率。（四）電子商務領域在電子商務領域，2009年，阿里巴巴集團旗下子公司阿里軟件在南京建立國內首個“電子商務云計算中心”。商務云的用戶不用考慮后臺繁雜的基礎設施部署，用戶只要通過網絡與云計算系統連接，就可以按照自己的需求獲得云計算服務資源，并且云計算中心可以幫用戶按需計算，按量付費。簡述物聯網的基本特征。（選擇題或簡答題）答：（1）全面感知。全面感知就是利用RFID、傳感器、二維碼以及未來可能的其他類型傳感器，隨時采集物體動態。（2）安全傳遞。感知的信息需要時時傳送，現在無線網絡無處不在，感知信息的傳送變得非常現實。同時，未來的物聯網信息的安全機制和權限管理需要更高層次的監管和技術保障。（3）智能處理。物聯網的智能處理是利用云計算等技術及時對海量信息進行處理，真正達到人與人的溝通、物與物的溝通。物聯網中的價值是如何傳遞的？物聯網對商業銀行的影響有哪些？答：（1）物聯網中價值的傳遞：在價值網體系中，用戶是價值輸送的最終目標；物聯網綜合應用平臺是價值交換、傳遞、共享和增值的主要場所；網咯運營商是價值運行的渠道和平臺；傳感器硬件提供商通過技術水平的提升，對物體的形狀進行感知，生產設備為價值創造提供基礎和實現方式；軟件提供商、系統集成商、解決方案提供商了解用戶需求，通過軟件、系統集成和解決方案模式獲取價值元素，并交由服務提供商實施，實現價值的增值過程。物聯網價值網體系將成為物聯網發展的主流模式，同時也會隨著市場和需求的變化不斷更新。物聯網對商業銀行的影響：①物聯網給銀行業帶來更有效的安全保障。在物聯網時代，人們將更有能力測量、感應并檢測到任何事物的準確狀況，商業銀行具備更廣泛的信息收集、分析和處理數據的能力；②物聯網為銀行客戶帶來全新用戶體驗，通過RFID技術應用，銀行的服務將來更傾向于可視化、便利化、人性化，更具有服務競爭力。人工智能簡述我國智能金融發展現狀以及發展歷程。（1）我國智能金融發展現狀：當前，金融科技已步入以“智能金融”為核心的Fintech3.0時代，智能金融將成為未來金融業核心競爭力，在社會經濟建設中發揮越來越大的作用。隨著中國特色社會主義進入新時代，我國經濟整體由高速增長階段轉向高質量增長階段，數字經濟與金融業發展良好，我國社會發展對智能金融的需求日益旺盛。現代新興計算機技術和信息技術的發展為智能金融的發展奠定了堅實的技術基礎，加之國家相關部門對只能金融的發展也提供了政策上的支持和保證，智能金融發展形勢一片大好。但我國智能金融發展也面臨著諸多挑戰，例如技術要求高、管理對象復雜、管理方式需要革新、專業人才匱乏（同時掌握技術和金融知識的人才稀缺）等。因此，我國智能金融現階段的發展機遇與挑戰并存，應充分發揮優勢，補足技術、管理、人才方面的缺陷，促進技術與金融的有效融合。（2）我國智能金融發展歷程：①起步探索階段（1998—2002年）第一階段是1998年開始的1.0版電子金融階段，該階段的主要形式是銀行、證券公司等金融機構進行電子化的業務處理，提高了存款、貸款和匯款等業務的辦理效率，降低了工作量，是金融服務的提供從孤立的“點”轉向經由計算機存儲的有結構、有組織的“線”。②發展應用階段（2003—2013年）第二階段是20003年開始的2.0版網絡金融階段，以軟件技術、互聯網和移動互聯網、云計算為主要科技特征，表現為金融服務在網上展開，例如網上支付和手機銀行，這一階段的主題為科技初創公司。2004年，支付寶誕生；2007年，“拍拍貸”出現；2012年，建行開展“善融商務”，對電商業務進行了線上金融的開展。網絡金融的發展拓寬了金融應用的覆蓋面，使計容由“線”發展到“面”。③融合升級階段（2014年至今）第三階段是2014年開始的3.0版智能金融階段，金融科技公司攜手傳統金融機構回歸金融本質，打造立體金融。這一階段主要表現為大數據、云計算、人工智能等智能技術與金融的高度融合，金融機構將技術應用于人臉支付、智能投顧、智能風控、智能客服等領域。2016年，金融科技公司與傳統金融機構展開高度合作，招商銀行“摩羯智投”上線，交通銀行“大數據+人工智能”實驗室成立，百度攜手中信成立國內第一家直銷銀行“百信銀行”等，科技深入金融行業領域，服務廣度和深度不斷打開，金融服務由“面”轉為“立體”。簡述人工智能的主要技術及工作機制。（選擇題、判斷題或簡答題）人工神經網絡。也稱連接網絡、并行分布式處理系統或神經計算機，是模仿生物神經系統進行簡化和抽象的一種算法。它對人腦或任何自然生物神經網絡的基本特征進行抽象化模擬，使用大量相互連接的神經元算法模型模仿大腦生物神經網絡的某些機制和原理。人工神經網絡由三個基礎要素構成：連接全、求和單元、激活函數。連接權代表的是輸人信號的權重,連掃每組信號對神經元的影響不同，當一組信號的權重為負數時，就會抑制神經元的信號傳輸，反之，就會激活神經元的X信號傳輸;求和單元指的是線性函數，線性函數對加權的輸入信號進行線性加總;非線性激活函數主要是用于實現神經元信號的輸出，當輸人信號的加權和超過闕值b:時，非線性函數被激活，并將神經元的輸出控制在一定范圍內。激活函數的動態范圍介于-1至1之間，或0至1之間。機器學習。機器學習是從有限的觀測數據中發現一般性規律，并將規律推廣應用到未觀測的樣本上。工作機制：①針對所需要解決的問題，進行數據搜索。②數據清洗，避免數據出現格式不統一、缺失、異常以及錯誤等問題。③樣本數據拆分，通常分為三組，分別用于訓練算法、驗證算法以及測試算法。④使用目標函數構建模型，訓練數據。在訓練階段，利用訓練集獲得最優權重以及所需設置的所有參數（超參數）。⑤驗證集又被稱為開發集，主要適用于優化機器學習模型的參數，包括確定隱藏單元的最佳個數，或確定反向傳播算法的停止點。⑥如果模型在驗證數據階段表現良好，將會對未知數據測試，并對測試結果進行模型的優化，使結果更加精確，執行效率更高。深度學習。深度學習是指從數據中學習構建一個“深度學習”模型，目的是創建模擬人腦神經網絡，模仿人腦對數據詮釋的機制，從而更好地實現人工智能。深度學習主要存在兩種學習方式，即監督學習與無監督學習。深度學習中的監督學習通常是指采取帶標簽的數據從上向下進行訓練，并對網絡實施微調。無監督學習的操作過程是縣選區無標定數據進行第一層學習參數的訓練，此層可看作一個隱藏層，主要作用是使輸出輸人變為相差僅僅只有三層的最小神經網絡，然后通過上下兩層的相互影響，不斷進行參數優化。受到模型容量與稀疏性的影響，所構建的模型能夠學習到數據的內在結構，獲取到比輸人更具代表性的特征；模型在學習n-1層后，把n-l層的輸出作為第n層的輸入，來訓練第n層，最終分別得到各層參數。簡述機器學習的三種學習模式及其之間的區別。（選擇題或簡答題）（1）機器學習類型有三種:監督學習、無監督學習和強化學習。①監督學習是最簡單且最常見的自動學習任務，又稱為有教師學習。它從給定的訓練數據集中提取出函數或模型參數，當新的數據到來時，可以根據這個函數預測結果。監督學習的訓練集要求包括輸人輸出，也稱為特征和目標，訓練集中的目標是由人標注的。監督學習通過已有的訓練樣本得到最優模型，再利用最優模型將所有的輸入映射為相應的輸出，對輸出進行簡單的判斷以達到對未知數據分類的目的。常見的監督學習算法有回歸分析和統計分類。②無監督學習又稱無老師學習，沒有預期輸出數據，只有外界的輸入數控，因此無法根據實際值與預期輸出值的偏差進行參數的優化調整。它只能依靠輸入數據的自由特征和規律進行學習，然后自發地調節參數，用來表現外界輸入的一些特征。機器學習中的無監督學習是對沒有標記的訓練樣本進行學習，發現訓練樣本集的規律和結構特征。無監督學習的方式對預測結果的選擇性較大，預測結果不局限于某些特定的預測類型。由于是無監督學習，因而人為干預較少，結果具備一定的客觀性，但是一般無解讀學習的計算過程復雜，余姚大量的分析，才能有可能獲得較好的預測結果。典型的無監督學習是聚類，盡管數據點未進行標記，但仍可以進行必要的特征操作，并進行分組，同一組中的對象在某種意義上比其他組中的對象更加相似。③強化學習。強化學習主要是通過與環境的交互作用不斷優化決策來實現的。強化學習是模擬人適應環境的過程，即通過與環境的交互，獲得環境的“獎勵”和“懲罰”反饋，然后調整自己的行為，循環反復，最后形成一個“智能體”。強化學習不需要預先輸入數據，通過主動與環境進行接觸和反饋，得到強化信號，調整下次選擇的動作，改進模型。實質上是強化信號是環境對系統學習的一種標量獎懲。在任務中，學習機制可以通過選擇和執行動作改變系統的狀態。強化學習的目標是在任何給定的狀態下選擇某一個動作，得到最優的動作序列。（2）三者的區別在輸入方面：監督學習對給定的已標記的數據集提取函數或模型參數；無監督學習是對無標記數據進行學習；強化學習不需要預先輸入數據，是一個決策過程。在反饋方面：監督學習是直接反饋；非監督學習無反饋；強化學習是通過與環境的交互，獲得環境的“獎勵”和“懲罰”反饋。在用途方面：監督學習用于分類、預測等問題；非監督學習用于發現隱藏結構；強化學習用于動作行為控制。簡述人工智能在金融領域的主要應用場景。（1）生物識別依靠生物特征識別技術的身份認證和無感支付正在迅速發展，能夠快速完成身份認證，擺脫繁瑣的驗證過程，極大地節省了事件，提高了社會運行效率。人工智能在智能支付中的主要應用，如人臉、指紋、聲紋、虹膜等生物識別支付；停車場車輛外觀與號牌自動識別支付；用戶賬戶自動聚類與關聯分析。（2）智能保險智能技術的快速發展，拓寬了保險公司所獲得數據的廣度和深度，以客戶數據為基礎的產品創新成為可能。人工智能在智能保險中的主要應用，如智能輔助拍攝、遠程精準定損；理賠材料信息快速提取、智能審核；維修方案、價格、年保費影響實時推送，快速賠付。（3）智能風控智能風控是運用人工智能技術有效地挖掘數據，進行客戶風險刻畫，并設置風險管理標準和風險警戒線，從多個環節實現自動化的風險管理。人工智能在智能風控中的主要應用，如信貸審批、額度授信；信用反欺詐、騙保反欺詐；異常交易行為、違規賬戶偵察；風險定價、客戶關聯分析。（4）智能客服智能客服是基于知識管理系統所構建的一種專門提供企業級客戶接待、管理與服務的智能化系統，能實時了解服務動向，獲取客戶需求，為企業制定發展戰略提供依據。人工智能在智能客服中的主要應用，如7*24小時機器人客服；取代傳統菜單式語音+人工客服模式；金融機構網點分流引導式服務機器人。（5）智能營銷智能營銷是依托量化數據，借助云計算，對消費者的消費模式以及特征深入剖析，實現對目標客戶的精準化營銷和個性化推薦。人工智能在智能營銷中的主要應用，如線上社交渠道智能獲客；線下活動透視分析獲客；銷售報表自動生成智能分析。（6）智能投顧我國首個智能投顧系統以客戶行為數據、新進的算法以及技術等作為支撐，準確獲得用戶的各種消費需求、財產狀況、風險偏好以及投資習慣等信息，制定個性化的資產配置以及投資組合方案，實現收益最大化。人工智能在智能投顧中的主要應用，如個人理財產品策略咨詢；股票配置、基金配置、債券配置、交易執行、投資損失避稅。（7）智能投研人工智能在智能投研中的主要應用，如上市公司研報、公告關鍵信息分析；智能財務模型搭建與優化投資策略規劃與報告自動生成。第五章區塊鏈1、區塊鏈是什么，如何理解區塊鏈的工作原理與邏輯。（1）區塊鏈是一種分散的數字賬本技術，在一個網絡中記錄和驗證數據的處理方式。它是由許多塊連接而成，每個塊都包含著一定量的數據和一個時間戳，以及一些與其他塊鏈接的信息。區塊鏈中的每個區塊都被加密保護，并且只能通過網絡上大多數節點的共識來添加或修改數據。因此，它具有安全和透明的特點，能夠保障網絡上交易記錄的安全和準確性，極大地提高數據的可信度。區塊鏈技術已經應用在數字貨幣、智能合約、數據管理等領域，在未來的很多領域都有廣泛的應用前景。（2）區塊鏈的工作原理是基于密碼學和去中心化的思想。在一個區塊鏈網絡中，每個節點都可以在網絡上創建、存儲和傳輸數據。每個節點創建的數據需要被驗證和加密，并將它們放入一個稱為“塊”的結構中。每個塊包含一個唯一的標識符和一個指向前一個塊的鏈接，形成一個不斷增長的鏈表。這樣的鏈式結構使得區塊鏈具備了不可篡改的特點。當數據被寫入區塊中時，在網絡上的其他節點上也會生成一個相同的塊，從而保證了去中心化的性質。因為每個節點都有自己的副本，并在網絡中互相傳輸和共享數據，所以數據的來源和準確性都能夠獲得驗證，并且難以被修改或刪除。只有經過網絡上大多數節點的共識，才能對數據進行添加、修改或刪除的操作。（3）區塊鏈的邏輯是基于智能合約的思想。智能合約是一種自動執行規定的協議的程序。通過智能合約，可以在區塊鏈上實現代碼自動執行和數據自動更新的功能，從而實現自動化業務流程。智能合約中存儲的數據皆為公開透明，而不像傳統應用的數據不可見。這種透明度和公開性保證了用戶的數據安全和隱私。區塊鏈的工作原理和邏輯，使得它成為實現去中心化、安全可信的業務管理方案的理想選擇。2、簡述區塊鏈價值重塑的內涵與外延。如何理解他的局限性？(簡答或論述)（1）區塊鏈價值重塑的內涵是指通過區塊鏈技術，重新定義了價值的概念和形式。傳統的貨幣和資產都是由中心化機構發行和管理的，而區塊鏈技術可以通過去中心化的方式，使得價值得以去中心化的傳遞和確認。這種價值的重塑不僅促進了交易的安全和透明，也促進了價值的自由流通。區塊鏈價值重塑的外延是指應用區塊鏈技術實現的范疇。除了數字貨幣領域，區塊鏈技術還可以應用于供應鏈管理、身份驗證、醫療保健、物聯網等眾多領域。通過區塊鏈技術，實現價值的去中心化和數據的安全存儲和傳輸，可以促進各領域的協同和合作，實現更高效、更安全、更公平的服務。因此，區塊鏈價值重塑具有廣泛的應用場景和潛在的商業價值。（2）雖然區塊鏈技術可以實現價值的去中心化和數據的安全傳輸，但它也存在一些局限性。首先，區塊鏈技術目前還處于發展初期，其應用場景和商業模式還在不斷探索中，因此目前尚未完全被商業市場所接受和應用。其次，區塊鏈技術需要消耗大量的計算資源和能源，而且由于其去中心化的特點，對網絡帶寬和存儲容量要求較高，這使得其應用場景受到限制。最后，由于區塊鏈技術還存在安全性、隱私保護等問題，因此在應用過程中需要采取嚴格的安全保護措施，這也增加了應用成本和復雜度。3、簡述公有鏈、私有鏈和聯盟鏈三種不同區塊鏈的特性。（選擇題或簡答題）（1）公有鏈的特性公有鏈是一種去中心化的區塊鏈，在公有鏈上的每個節點都可以去信任地參與交易和驗證，任何人都可以加入公有鏈網絡，它完全透明、開放、安全、不可篡改，且無需信任第三方機構。公有鏈的特性是具有很高的可靠性、安全性、去中心化和共識機制，能夠在全球范圍內建立一個真正去中心化的金融和商業網絡。（2）私有鏈的特性私有鏈是一種中心化的區塊鏈，由一個組織或機構控制，只允許特定的人或組織參與，數據不會公開到公共網絡中。私有鏈相對于公有鏈來說，更注重安全性和隱私保護，對于一些商業機構來說，實現一定的私密性和安全性是非常重要的。（3）聯盟鏈的特性聯盟鏈與私有鏈相似，但它是由多個組織或機構共同管理的，參與者必須獲得許可才能進入聯盟鏈網絡。聯盟鏈是一種中間形式，具有更好的可伸縮性、性能、安全性和隱私保護特性，非常適合應用于企業級金融和商業應用中。簡述通證經濟與區塊鏈之間的關系通證經濟與區塊鏈二者之間相互合作、互為因果。區塊鏈為通證提供信任基礎，而通證以信任為基礎，實現價值。兩者相互合作、互為因果。區塊鏈是個天然的密碼學基礎設施，在區塊鏈上發行和流轉的通證，代表著權益，而密碼學是對權益最可靠、堅不可摧的保護。區塊鏈是一個交易和流轉的基礎設施，通證之"通"，就是要具有高流動性，快速流轉，安全可靠，而這是區塊鏈的根本能力。區塊鏈是最適合進行價值交換的基礎設施。區塊鏈的去中心化特性使人為竄改記錄、阻礙流通、影響價格、破壞信任的難度大大提升。通證有內在價值和使用價值，而區塊鏈通過智能合約，可以為通證賦予豐富的、動態的用途。5、什么是分布式共識機制，共識機制的作用是什么？（1）分布式共識機制是區塊鏈技術中非常重要的部分，用來確保網絡上的所有節點都能夠達成共識，以確保該網絡的安全性和可靠性。在區塊鏈網絡中，每個節點都存有相同的拷貝，這就需要網絡達成共識來避免不同節點之間的數據不一致。（2）共識機制的作用是確保所有節點都同意將新的交易或信息添加到區塊鏈的最新區塊中，以及確保這些記錄不會被篡改，保證網絡的安全。不同區塊鏈技術使用不同的共識機制實現區塊鏈的安全性和可靠性，如工作量證明、權益證明、共同創建等。6、簡述智能合約的運行原理。（選擇題或簡答題）區塊鏈智能合約是一種自動執行的合約，存在于區塊鏈網絡中，可以用于約定和執行一系列特定的操作。其運行原理如下：（1）合約編寫：智能合約是根據特定的編程語言編寫的，例如以太坊使用的是Solidity語言。合約的編寫需要遵循一定的規則和邏輯，一旦編寫完成后，就會被編譯成字節碼，然后上載到區塊鏈網絡中。（2）合約部署：完成編寫后，智能合約需要進行部署。在以太坊網絡中，合約可以通過Ethereum虛擬機(EVM)來運行。當智能合約被部署到區塊鏈網絡中時，它就被轉換成了一個形式化的協議，并可以被所有節點訪問和執行。（3）合約調用：智能合約可以通過區塊鏈中的事務來觸發調用。發起者需要發送一個事務到區塊鏈網絡中，包含所需的參數，然后由礦工節點確認該事務。（4）合約執行：一旦事務被確認，智能合約就會被執行，并且可以用于存儲狀態。智能合約的執行結果還可以觸發其他合約和處理其他事務。（5）合約維護：智能合約可以通過基于代碼的更新來維護，例如在以太坊中，可以通過向合約地址發送新的字節碼來更新合約。由于智能合約存在于區塊鏈網絡之上，并且所有節點都可以訪問和驗證，所以必須慎重，確保任何更新都不會對合約數據或其他節點造成不良影響。7、簡述區塊鏈在各個行業應用的機遇與挑戰。（開放式題目）（1）區塊鏈在各個行業都有應用的機遇，例如在金融領域可以用于實現快速的跨境支付和智能合約；在物流領域可以用于跟蹤物流信息和貨物流通情況；在電子商務領域可以提供更加安全的交易環境和保護消費者隱私等。（2）然而，區塊鏈技術的應用也面臨著一些挑戰。首先，區塊鏈技術的性能還需要進一步提高，目前在處理大量交易時仍存在瓶頸；其次，區塊鏈技術的安全風險仍然存在，尤其是在公鏈上，容易受到網絡攻擊；最后，區塊鏈技術需要與傳統的商業模式和法律法規相結合，以實現更廣泛的應用。第六章數字金融機構與產品1、數字金融的含義是什么？數字金融帶來的影響有哪些？數字金融是指互聯網科技企業和傳統金融中介借助數字技術，提供融資、投資和其他金融服務的模式。它是以現代數字信息為載體，借助移動通信技術和互聯網技術等數字化知識和信息等生產要素，優化傳統金融產品和服務、數字產品和服務、數字信息和支付的高效配置，實現金融中介和市場生產力提升、商業模式創新的一系列金融活動。數字金融帶來的影響：（1）促進居民消費。數字金融主要從三方面影響居民消費。第一，在線借貸突破地域局限，以線上模式為主，這拓寬了金融服務邊界，提高了用戶信貸可得性。第二，數字金融包含多樣性的基金、投資等金融服務，互聯網理財產品發揮各自優勢，實現資源高效配置，使投資者收益最大化，投資者的消費意愿也提升了，互聯網金融財富效應拉動內需，能夠提高居民消費水平。第三，數字金融便利性和低交易成本影響居民消費。數字金融的支付便利性，可以縮短購物時間，促進居民消費。移動支付的低成本降低支付痛感，刺激消費。（2）推動創新創業。一方面，數字金融幫助用戶提高金融服務的可得性，用戶通過數字金融擴展信息渠道，獲取更多消息，強化社會信任與合作，激發創業熱情，提高創業績效；另一方面，移動支付產生的數據用于技術分析，大數據評估能夠幫助小微企業獲得融資服務，在信貸約束緩解和創業條件優化的基礎上，企業驅動去杠桿、穩定財務狀況，積極進行業務創新和技術創新，增加創新產出，從而推動實體經濟發展。（3）提高就業和收入。一方面，企業受益于金融普惠，降低了融資成本，擴大了生產規模，增加了居民就業，提升了勞動人口的個人收人水平；另一方面，金融為創新提供支持。（4）推動傳統金融數字轉型。數字金融推動金融結構變革，給銀行帶來服務模式和技術轉型的機遇。首先，銀行利用算法分析客戶的違約數據，簡化信用風險評價流程，提升業務能力；其次，銀行通過微信銀行、手機銀行等多種模式實現渠道轉型；最后，線下社區和自助銀行的出現推進網點智能化、輕型化改造，銀行分布式核心賬戶系統驅動服務的升級。2、數字化轉型的含義是什么？金融行業為什么要進行數字化轉型？銀行、保險、證券該如何進行數字化轉型？數字化轉型是數字化時代背景下企業通過一系列數字技術應用與創新，實現組織架構、業務模式、內部流程的升級改造，提升服務質效的過程。金融行業可以利用數字化技術實現產品設計營銷、運營、管理和服務的全面數字化，借此推動業務模式重構、管理模式變革、商業模式創新與核心能力提升；對內根除流程豎井，打通全流程、各環節的數據采集、傳輸和共享，支撐敏捷開發、動態維護、精益管理、實時監控、快速決策等；對外改善用戶體驗提高客戶滿意度，構建業務與技術生態等。（1）銀行業的數字化轉型：在金融行業中，銀行業的數字化轉型是較為深入的，其覆蓋面也較為廣泛。目前，我國的許多銀行已經建立了金融科技子公司，為銀行的數字化進程做好充足的保障。隨著大數據時代的來臨，許多數字技術已經逐漸參與到了銀行的運行之中，不斷加快銀行的數字化進程。運用數字技術可以對風控體系進行完善，加強風控水平。數字技術的加入可以加強銀行的數據分析能力，進而優化風控系統。除此之外，銀行還可以通過數字化技術的運用，加強服務效率。銀行可以加強數字化的應用，實現業務的在線辦理，使服務更加高效。（2）保險行業的數字化轉型：保險行業的數字化尚在進行中，目前已經有很多保險公司進行數字化發展戰略的推出，不斷通過數字化技術對保險業務進行優化，使風控服務和精算水平得以提升，加快企業的數字化轉型速度。在現階段的保險行業的轉型之中，正在不斷地使用數字化技術促進核心保險環節的轉型。通過數字化技術的應用，可以更加精準地對客戶進行保險營銷，數字化技術的計算可以更加準確地對用戶的需求進行分析，進而推送更加完善的保險方案。除此之外，數字化技術還可以加強核保效率和研發智能理賠功能，促使保險工作更加便捷和高效。（3）證券行業的數字化轉型：在目前的證券行業當中，數字化技術的應用還處于萌芽階段。隨著證監會加大數字化的支持力度，許多大型證券商也隨之加大數字化技術的投入，洗擇優秀的科技企業進行合作，加強數字化技術在企業中的應用，進而提升證券企業的運行效率和服務水平。在證券公司的運行中，通討數字化的運用，可以提升對客戶價值的挖掘能力，使客戶服務更加準確細致。數字化的運用，還可以加強證券企業的服務水平，優化客戶的實際體驗。3、開放銀行是什么？它對銀行數字化有什么影響？開放銀行是一種開放的平臺化商業模式，銀行通過與第三方開發者、金融科技公司、供應商等商業機構共享數據、算法、交易流程和其他業務功能，重構金融商業生態系統，為各類利益相關者和合作伙伴等提供增值服務，是銀行不僅為自身，而且為社會創造出新的價值，提升了資源使用效率，減少了銀行資源浪費。開放銀行對商業銀行數字化轉型的影響：數字化轉型已成為商業銀行戰略轉型的的重點。開放銀行一方面使商業銀行有能力從外部生態吸引新的價值數據，大幅提升商業銀行行數據的數量、質量和維度，增強商業銀行的數字化獲客、數字化營銷、數字化風控、數字化服務、數字化運營等數字化能力；另一方面，開放銀行使商業銀行能夠將自身產品、服務和數據源源不斷、持續高效地通過API等接口以數字化方式輸出到外部生態。4、保險業數字化轉型的策略有哪些，結合你的理解進行具體分析。(開放式題目)保險行業的數字化轉型策略有兩個維度，一是信息化建設的價值訴求，從信息化建設的成本、推動業務增長的情況分析判斷；二是業務需求的復雜度，復雜度低意味著只需在局部對業務優化升級，復雜度高可能會給業務帶來重大重組變革。因此，保險行業的數字化轉型策略可分為局部優化、模塊提升和全面改造三大方面。（1）局部優化。局部優化是根據業務需求，對現有的功能、流程、用戶體驗和系統進行局部的優化改造。局部優化策略投入費用較少，建設周期相對較短，數字化轉型風險較小，容易見效。適用對象：一是信息化建設比較完整且現有保險系統可滿足大部分業務需求的大型保險機構。這些機構有整體的數字化建設戰略，明確后續建設和發展的方向。二是信息化建設投入有限、業務量不是很大的中小型保險機構，這些機構可以通過對現有業務模式和系統建設的優化實現數字化轉型。（2）模塊提升。模塊提升策略是小修小補策略的加強版。整個優化提升不局限于具體的業務功能、流程和用戶體驗，而是對業務模塊或者系統功能模塊優化改造，實現對業務的有效賦能。此策略費用投入適中，建設周期可控，可在短期內見效，且風險適中。適用對象是具備一定數字化基礎，聚焦數字化轉型的保險機構。（3）全面改造。全面改造策略解決保險機構現階段較大的信息化問題，提升企業的發展速度和市場競爭力。適用對象是信息化系統建設10年以上且沒有進行深度優化，同時已不能高效支持現有和來業務的保險企業。全面改造策略信息化建設投入較大，建設周期較長，且在短期內較難見效，轉型風險較大。5、不同類型的保險機構主體如何進行數字化轉型。（1）傳統保險公司的數字化轉型傳統保險公司根據不同的行業地位和資源稟賦，呈現出三種不同類型的數字化轉型。其中，大型保險公司數字化轉型起步早、投資大，開始“擴建賽道，打造生態”，圍繞自身業務優勢，全面發展、構建保險生態，拓展業務邊界；中型保險公司尚處于“選擇賽道、科技賦能”階段，聚焦業內成功實踐，應用成熟技術，通過科技賦能“找長板、補短板”；小型保險公司受限于自身現狀和能力，著重“賽道突圍，探索細分市場突破”，主要聚焦于渠道，圍繞業務模式和保險場景進行體驗優化，以完善現有的IT能力。大型保險公司的數字化轉型呈現出六個特點：一是內外部數字化體驗并重，數字化驅動從以外部客戶為中心，向涵蓋客戶、員工、代理人、合作伙伴、管理人員等更廣泛的范圍延伸。二是中臺化、云化，保險對于快速擴展、敏捷響應的前端需求的要求越來越高，整體數字化應用建設逐漸由前向后，向縱深發展；構建專業化中臺應用、共享技術平臺、基礎設施云化等成為熱點。三是全方位新技術應用探索，包括以提高客戶體驗為目標的客戶信息識別、共享經濟、可視化技術，物聯網領域的智能家居、可穿戴設備，人工智能領域的預測性分析、智能機器人，數據領域的網絡安全、數字技術平臺、應用程序編程接口（API接口）和數據、塊鏈服務等。四是統籌建設和敏捷管理成為主流趨勢，以統籌建設的方式，充分發揮集團優勢，追求協同效應；注重整體交付機制的敏捷轉型，雙速、多態，成為行業數字化建設的熱點。五是組織與機制加速轉型，創新組織方面，保險公司從組織架構入手，設置首席支官并成立相關部門，IT部門職能向主動創新轉變；創新機制方面，保險公司構建數字化發展長效機制，立足長遠布局；六是內外通力合作，助力轉型進程，保險公司通過建立外部合作，多渠道增加技術觸點。實力雄厚的保險集團，借助企業業風險投資及孵化器、加速器，在全球范圍內進行產業布局。（2）互聯網保險公司的數字換轉型互聯網保險公司，在產品設計、業務模式、客戶體驗方面與傳統保險公司有較大差別，其數字化建設模式和應用具有互聯網化的特征。互聯網保險公司數字化轉型的四大特點：一是突出“以客戶為中心”的極致體驗。以客戶體驗為主，更加貼近客戶需求，風控等業務流程及規則管控均圍繞客戶進行優化設計；二是場景化特征鮮明。基于業務場景進行數字化應用建設，實現場景連接，提升獲客能力并優化產品設計；三是擁有過硬的技術水平。憑借技術能力，滿足互聯網海量交易、眾多合作伙伴的對接要求，以及基礎設施及交易系統的云化需求；四是實現深層次的生態合作。以科技能力輸出作為核心競爭力，支持嵌入合作伙伴場景，實現更深入的生態合作。（3）保險中介公司的數字化轉型保險中介公司的目標是向依托場景與流量的新型數字化保險中介平臺轉型。中介公司將通過互聯網平臺切入碎片化場景，延伸客戶觸達的同時促進保險產品的研發與銷售。保險中介公司的發展特點：一是提供“產品+服務”的模式轉變。為保險公司提供產品研發、用戶分析等服務，為客戶提供風險管理咨詢、保障方案定制等服務，為保險代理人提供移動展業工具等服務；二是行業內的多元主體轉變為競合關系。保險中介公司以平臺積累的客戶數據為基礎，與傳統保險公司合作開展客戶需求分析、保險產品開發等業務；數字化中介平臺在開放的生態中連接各合作伙伴，提供綜合解決方案。6、查閱資料，在數字化轉型的指導下，分析銀行未來的發展趨勢。(開放式題目)技術驅動的競爭正在重塑銀行業的未來，金融機構必須聚焦于數據、洞察和現代技術，并建立正確的協作，以面向未來的挑戰。銀行業五大趨勢是：1、數據和見解的民主化。2、超個性化爆炸式增長。3、從交易轉向嵌入式互動。4、加速自動化。5、重塑銀行業的平臺。未來的交易銀行業務有可能重點發展現金管理和供應鏈金融業務；投行業務重點發展中等規模企業的債券承銷和創新性的結構化融資及顧問業務；金融市場業務需要緊抓客戶實際需要，積極搭建精干高效的營銷隊伍，大力發展智能投顧等資金保值增值類業務或避險業務等。第七章數字貨幣1.廣義上來說，電子貨幣、虛擬貨幣與數字貨幣的區別是什么?從本質上看，電子貨幣本質上是紙幣的數字化，它與日常使用的貨幣除了材質和支付方式不一樣以外，其余屬性基本相同。現在的支付寶、微信錢包等就是電子貨幣的表現形態，它的每一單位貨幣的背后都有相對應價值的法定貨幣做保障。虛擬貨幣是互聯網時代誕生的新興貨幣，并不是真正意義上的貨幣。它可以用真實的法定貨幣兌換，只用來供互聯網企業在虛擬空間中使用，是虛擬市場提供運行保障的貨幣。例如游戲中的游戲幣，并不能夠在現實中充當貨幣進行支付。數字貨幣分為非法定數字貨幣與法定數字貨幣，它在未來將與法定貨幣在金融體系中充當重要角色。從法律上看，電子貨幣和虛擬貨幣都有法定貨幣的身影，法律地位明確。而數字貨幣卻是一種新興的貨幣，現今的法律地位尚不確定。從發行主體上看，電子貨幣和虛擬貨幣的發行主體十分廣泛，企業或機構的信用可作為保障，持有者知道它們的價值。而當今所流通的數字貨幣的發行主體是民間組織，持有者無法確切地知道它的真正價值。從基礎技術上看，電子貨幣和虛擬貨幣的技術支持是互聯網數字信息技術，而數字貨幣的技術支持是區塊鏈技術。2.私人數字貨幣的主要分類及其特征是什么?（1）私人數字貨幣主要類別根據賦值方式的不同，私人數字貨幣可以劃分為加密數字貨幣與穩定幣。加密數字貨幣是基于區塊鏈的原生代幣，指依賴于區塊鏈系統并在該系統內產生和使用的數字貨幣；穩定幣是在區塊鏈上發行運營，但以鏈外資產支持的數字貨幣。加密數字貨幣。加密數字貨幣存在去中心化、匿名化的特點，并無國家主權信用背書，內在價值為零，波動幅度較大。它們的價值在于公眾認為它們能跨時間換取其他商品、服務或一定數量的主權貨幣，即價值共識。價值共識主要來源于兩個方面：第一，加密數字貨幣挖礦的速度和成本。數字貨幣的供應方式是通過區塊形成獎勵投放，需要消耗能源和時間，合理的區塊獎勵機制能確保加密數字貨幣供應量平穩。第二，暗網與加密數字貨幣在加密性和隱蔽性上天然契合，暗網交易中往往使用加密數字貨幣作為支付手段，對加密數字貨幣存在需求。一旦人們失去價值共識，加密數字貨幣構建的貿易體系將瞬間崩潰，這點類似于銀行的擠兌。穩定幣。穩定幣是以一系列法定貨幣計價的資產為儲備資產，幣值相對于加密數字貨幣更為穩定。一方面，穩定幣可以發揮分布式賬本擁有的即時交易、可編程、開放和匿名等特點；另一方面，穩定幣掛鉤鏈外價值，提供“混合駐錨”的實踐載體，緩解主權貨幣作為國際貨幣存在的“特里芬兩難”[插圖]。然而，由于穩定幣的發行方為非官方機構且不受國界限制，在無全球統一監管框架限制下，不一定有公信力確保儲備資產的安全，也不能明確儲備資產管理的透明度，尚不能明確發行者與持幣者的權責，這些都將導致穩定幣的價值波動。（2）私人數字貨幣主要特征一是去中心化帶來的成本降低與效率提高。私人數字貨幣采用去中心化的點對點交易模式，不依賴于金融中介機構，可以減少交易費用，提升效率。傳統貨幣電子交易依賴銀行等中介機構，通過央行提供的支付系統實現匯兌收支，國內的大額支付系統尚無法保證資金實時到賬。國際金融交易中的Swift系統，通過硬件、軟件和人員組成的高度冗余煩瑣的機制確保國際資金流轉的安全性，支付效率較低，私人數字貨幣以區塊鏈形式運行記賬，通過公鑰、私鑰進行交易簽名驗證，消除對中介的需求，減少交易費用，讓交易更加高效。二是共識算法帶來的可靠性。私人數字貨幣通過各種共識算法、機制（例如工作量證明或權益證明）消除對可信中介的需求，依靠預定的算法規則、完整可靠的數據庫完成了信用背書，確保不存在“雙花”等問題。這種自證其信的信用范式，降低了信任成本。但在現實中，由于通過工作量證明(POW)或股權證明(POS)等共識機制維護節點，POW機制需要大量算力進行節點確認，貨幣吞吐量有限，不能滿足零