如何应用区块链技术解决供应链金融中存在的问题？
金融的本质是价值流通。金融产品的种类有很多，其中主要包括银行、证券、保险、信托等。传统金融的概念是研究货币资金的流通的学科。而现代的金融本质就是经营活动的资本化过程。区块链金融，顾名思义，区块链技术在金融领域的应用。
自1978年以来，中国金融体系已经朝着市场化、规范化、多元化、国际化的方向演进，中国的金融体系无论是规模还是复杂化程度，均呈非线性地迅速上升。各类银行与银行、金融机构、金融子市场之间关系紧密，盘根错节，传统金融企业加快转型及创新，试图侵占市场，同时各类新型金融机构大量涌现，金融业出现房地产金融化、非银机构银行化等新趋势。
在银行的交易中，银行一般通过第三方交易机构进行交易，这样增加了交易的成本，在交易规模上也会有限制。在跨境交易上面，中转流程更多，效率更低。而通过区块链应用于金融领域的交易，就可以不受到这些限制。同时，由于区块链不可篡改，可追溯的特性，区块链上的交易记录会保存下来，资金的流转、去向可追寻，可以减少交易成本。通过“区块链+金融”，区块链作为底层技术的系统可存在系列证据链，在进行资金交易和转账，风控可以直接采用这些链上的记录，更好地进行风险追踪和控制。
在资产管理领域，各类股权、票据、资产由各类信托机构管理，交易成本高，交易凭证易被伪造。通过区块链+金融的模式，将资产上链处理，由于区块链去中心化的特性，持有者无需依赖信托中心即可直接发起交易，有效缩减了交易中间环节。区块链技术有效提升了金融服务的效率质量，打造创新金融产品与服务模式。
源中瑞科技自主研发的区块链 BAAB平台，赋能数字经济、数字政府，推动各行业 数字化转型升级，致力于构建数字时代的可信基础设 施和应用生态。目前金融行业发展日新月异，区块链在金融业创新与变革方面展现了巨大的潜力，势必发展成为金融业发展的一项核心技术，打造行业新生态。
如何加快区块链技术应用和产业发展？
近日，江西省省工信厅、省网信办联合印发《江西省加快推动区块链技术应用和产业发展的实施意见》，提出到2025年，全省区块链产业综合竞争力全面提升。打造2到3个区块链产业发展集聚区。明确建设区块链名园，培育区块链名企业，打造区块链名品。
易保全基于“区块链+司法+应用”，通过深耕区块链底层技术和拓展司法服务能力，成功打造区块链应用一站式服务平台，为企业、政府机关、个人提供“电子数据存证、电子签约、互联网司法、原创保护”4大创新产品服务，能够有效解决传统商务合作及司法维权等痛点，彻底改造传统商务模式，打造数字化商务新基建。
电子数据存证领域，易保全“保全链”以区块链技术为基础，同步公证处、仲裁委、法院等多个司法机构，能够有效解决电子数据“证据获取难”、“纠纷解决难”、“证据管理难”等痛点，让电子数据变成有效的电子证据。
电子签约领域，易保全“君子签”能帮助企事业单位解决传统纸质合同中，遇到的印章管理混乱、运营成本高、内容易篡改、合同查找难、文件易丢失等难题。
互联网司法领域，易保全“仲证宝”可以帮助公证机构解决手续繁琐、处理低效、现场办理耗时长、无法批量获客等传统公证难题。
原创保护领域，易保全“微版权”帮助企业和个人用户解决传统版权过程中确权慢、监测难、取证难、追责难、维权难等难题。
区块链在大数据中的作用有哪些?
一、改善数据质量
区块链的实质是一种去中心化的分布式账本。它也可以理解为是一种不行篡改的、全前史的、分布式数据库存储技术。所以区块链技术可以令更多的数据被解放出来，区块链技术的可信固执、安全性、和不行篡改性从根本上带来了数据质量的提高，以及数据检验能力的增强。
二、处理数据孤岛问题
大数据存在非常严峻的数据孤岛问题，很多数据目前是无法获取的。而区块链则有望处理这一问题。之所以会这样说，主要是因为区块链不仅是一个分布式账本，还具有去中心化、开放性等特征。作为金融市场中的秩序维护者，监管组织还可以通过区块链中的数据链条来预测和剖析或许出现的危险问题。
三、处理数据泄露问题
从实质上来讲，区块链其实是一个去中心化的数据库，因此，假如区块链中的某个节点数据产生变化的话，那么其他节点会在第一时间发现，这样数据泄露的或许性会大幅度降低。只要通过私钥的形式，区块链中各个节点的身份信息才可以被成功获取，并且只要数据拥有者才可以知道私钥。
四、区块链可以保障数据的相关权益
关于个人或组织有价值的数据资产，可以使用区块链对其进行注册，买卖记载是全网认可的、通明的、可追溯的。清晰了大数据资产来源、所有权、使用权和流转路径，这对数据资产买卖具有很大价值。
五、区块链的可追溯性
数据从采集、买卖、流转，以及核算剖析的每一步记载，都可以留存在区块链上，从而令数据质量获得史无前例的强信任背书。同时也保证了数据剖析成果的正确性、和数据发掘的效果。
关于区块链在大数据中的作用有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
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