今天给各位分享工商银行区块链竞赛的知识，其中也会对区块链金融大赛进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
“2021‘知链杯’大学生金融科技能力竞赛全国邀请赛”由虚拟仿真实验教学创新联盟经济管理类专业工作委员会主办工商银行区块链竞赛，北京知链科技有限公司技术支持。于2021年12月11日如期举行，本次竞赛共有来自全国30余所高校，1000多支队伍，共4000余人参加。本次竞赛在北京知链科技有限公司的“区块链金融应用实践平台”线上操作完成。本次知链杯大赛以金融科技为背景，对标金融科技类岗位人才需求，分商科和工科两个赛道以团队竞争的方式进行。
工商银行区块链竞赛我校经济与管理学院金融服务与管理专业，20金融1班参加商科赛道的比赛，并由专业教师钟小平老师带队，黄欣老师进行赛前指导，团队成员是20金融1班曹思滢、戚家旭、张鑫三位同学和20工商管理1班卢佳梦同学。整个比赛时间是180分钟，比赛的内容分为三部分工商银行区块链竞赛：区块链理论客观题、区块链技术操作题、区块链金融案例分析题。经过比赛激烈的角逐，曹思滢、戚家旭、张鑫、卢佳梦这4位同学表现优异，人均成绩达到129.675分，最后荣获上海赛区一等奖。
假设你了解区块链的基础上，说的简单一点，区块链(blockchain)每十分钟会生成一个新的区块（block）以用来储存这十分钟的所有在这个区块链上的交易信息。这个block相当于网络账簿，把这十分钟的全网交易都正确的盖上时间戳。问题是谁来盖呢？区块链上的“矿工”就是去竞争这十分钟一个区块的记账权，竞争的规则就是正确记账的同时要去解SHA256难题，谁能证明自己的计算机算力最快，他就能竞争到这十分钟区块的合法记账权，这就是“挖矿”过程。在比特币区块链中，挖到矿的矿工能得到一定比特币的奖励。所以矿工更本质的职能是“记账员”
中本聪在其比特币白皮书中，比较详尽的叙述了这个信用系统建立的过程：
第一步：每一笔交易为了让全网承认有效，必须广播给每个节点（node：也就是矿工）；
第二步：每个矿工节点要正确无误的给这十分钟的每一笔交易盖上时间戳并记入那个区块（block）；
第三步：每个矿工节点要通过解SHA256难题去竞争这个十分钟区块的合法记账权，并争取得到二十五个比特币的奖励（头四年是每十分钟五十个比特币，每四年递减一半）；
第四步：如果一个矿工节点解开了这十分钟的SHA256难题，ta将向全网公布ta这十分钟区块记录的所有盖时间戳交易，并由全网其他矿工节点核对；
第五步：全网其他矿工节点核对该区块记账的正确性（因为他们同时也在盖时间戳记账，只是没有竞争到合法区块记账权，因此无奖励），没有错误后他们将在该合法区块之后竞争下一个区块，这样就形成了一个合法记账的区块单链，也就是比特币支付系统的总账——区块链。
一般来说，每一笔交易，必须经过六次区块确认，也就是六个十分钟记账，才能最终在区块链上被承认合法交易。以下是比特币的记账格式：
所以所谓“比特币”，就是这样一个账单系统：它包括所有者用私钥进行电子签名并支付给下一个所有者，然后由全网的“矿工”盖时间戳记账，形成区块链。（百度百科）
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8月28日，中国银行业协会组织召开“中国贸易金融跨行交易区块链平台”（简称“CTFU平台”）建设座谈会。会上，中国银行业协会与中国工商银行、中国农业银行、中国银行、中国建设银行、交通银行共同签署《CTFU平台服务协议》，正式拉开CTFU平台应用投产的序幕。
区块链作为金融领域的新技术，应用场景不断拓展，对整个银行业产生了深远的影响，各家银行也加大了对区块链技术的重视，利用区块链技术解决当前行业痛点。
银行业有哪些痛点？
[if !supportLists]1，[endif]审核验证成本高。目前银行很多操作都需要线下进行操作，而且银行业务依赖于纸质单据，在审核验证过程中需要大量的纸质材料，这样会消耗大量人力物力。
[if !supportLists]2，[endif]风险监控难。银行贸易涉及广，交易链条长，结算方式多，有时监管数据会出现未及时更新的情况，这将给银行带来潜在的业务风险。
[if !supportLists]3，[endif]信息共享难。在交易链上的各个部门之间相对独立，每个部门之间有着属于自己的系统、标准与管理模式，信息透明度低，这让各部门之间的信息难以共享。
[if !supportLists]4，[endif]融资成本高。银行为降低自身风险，要求融资缴纳保障金，提供抵押、质押、担保等，这进一步加大了企业的融资成本。
区块链又是如何解决这些痛点的？
以CTFU为例，中国银行业协会会长、中国建设银行董事长田国立介绍CTUF平台时，指出平台将发挥四个作用：
1， 实现跨行贸易金融产品交易信息的标准化、电子化和智能化，促进供应链金融发展 。
利用区块链技术，将交易信息上链，将各个银行间的标准进行统一，再将各种纸质材料电子化，减少人力物力成本的同时，还能确保交易信息的可信度，促进供应链金融的发展。
2， 提高贸易融资效率，降低融资成本，增强金融服务实体经济质效 。
在区块链内，信息将变得更为透明，银行内部各个部门之间的沟通也变得更为方便快捷，提高了融资过程中各方的协作效率，融资流程得到优化，降低了融资成本。
3， 利用区块链技术“分布式存储、交易可溯、不可篡改”等特点，有效防控贸易金融业务风险 。
利用区块链的不可篡改的特性，结合数字签名与交易追溯，可以有效实现信息可信化，有效解决银行的信任成本与审核验证成本，便于银行对贸易金融业进行风险管控。
4， 有利于资源共享和利用，提升协会服务会员水平。
在区块链技术的帮助下，各家银行之间能通过端对端的进行数据交换与有效核验，将资源与信息进行共享与利用。
目前看来，贸易金融与供应链金融是传统金融中区块链最具可行性的应用场景。但区块链技术所带来的可能性肯定不仅限于此，银行对区块链技术的探索将越来越多，区块链技术在贸易金融领域的探索与应用值得期待。
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近日工商银行区块链竞赛，《金融分布式账本技术安全规范》（JR/T 0184—2020）金融行业标准（以下简称标准）由中国人民银行正式发布工商银行区块链竞赛，《标准》规定工商银行区块链竞赛了金融分布式账本技术工商银行区块链竞赛的安全体系，包括基础硬件、基础软件、密码算法、节点通信、账本数据、共识协议、智能合约、身份管理、隐私保护、监管支撑、运维要求和治理机制等方面。该标准适用于在金融领域从事分布式账本系统建设或服务运营的机构。
据悉，该《标准》由全国金融标准化技术委员会归口管理，由中国人民银行数字货币研究所提出并负责起草，中国人民银行科技司、中国工商银行、中国农业银行、中国银行、中国建设银行、国家开发银行等单位共同参与起草。
在央行看来，区块链技术是一种新型的分布式数据库，也称为分布式账本，所以《金融分布式账本技术安全规范》被业内认为是“国内金融行业首个区块链标准”。
这一标准的发布，有助于金融机构按照规范进行系统部署和维护，避免出现安全问题。金融行业正引导区块链技术的应用走向规范，积极地服务实体经济，同时也将大大提速区块链供应链金融的发展。目前，国内发布的区块链标准已有10项左右，在研究的也有20多项，这些标准都将引导且推动我国区块链技术和产业发展。只不过目前这些标准也主要偏技术层面，落地到产品应用层面还需要一段时间。
我国已着手建立区块链国家标准，以从顶层设计推动区块链标准体系建设，预计最快将于2019年底完成。
工信部电子工业标准化研究院区块链研究室主任李鸣在接受记者采访时表示，目前有关区块链国家标准计划已经公布，相关部门也将组建全国区块链和分布式记账技术标准化委员会。
李鸣透露，区块链国家标准包括基础标准、业务和应用标准、过程和方法标准、可信和互操作标准、信息安全标准等方面，并将进一步扩大标准的适用性。
“区块链技术发展或将成为我国掌握全球科技竞争先机的重要一步。”国家信息技术安全研究中心主任俞克群日前在2018区块链安全高峰论坛上表示。他指出，区块链被认为将引领新一轮技术创新和新的产业发展，势头迅猛。
俞克群指出，区块链技术作为一种分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等技术的新型集成应用，具有去中心化、开放性、防篡改、匿名性等特点。“其可应用在生产链、管理链、交易链，会给不同领域带来整个生命周期的重构，让生命周期可管理、可追溯。”
事实上，BAT早已开始布局区块链。阿里已与普华永道达成合作，宣布应用区块链打造透明可追溯的跨境食品供应链。腾讯与中国物流与采购联合会签署战略合作协议，正式落地物流场景。百度金融与其他金融机构联合发布区块链技术支持的ABS项目，发行规模4.24亿元。
同时，银行方面，中行、建行、工行、农行也已开始区块链方面的布局，应用到扶贫、国际贸易、住房租赁平台、电商供应链、雄安新区服务场景等领域。中国工商银行在年报中指出，积极探索区块链、人工智能、物联网等应用场景，运用区块链技术推进雄安新区建设资金的透明管理；建设银行则提出将在同业中率先实现国内信用证和国际保理领域的区块链跨行、跨境应用；农业银行将区块链技术应用于电商供应链金融，还推进金融数字积分系统建设，打造区块链积分体系；中行推出贸易融资区块链应用和指纹、指静脉及声纹认证等生物认证科技应用。
中国云体系产业创新战略联盟秘书长沈寓实表示，美国科技实力象征的IBM也押注区块链，其在2016年报告中便预测，2017年会有14%的金融市场机构和15%的银行采用区块链技术商用解决方案，65%的银行在三年内会采用区块链技术。
公安部第一研究所信息安全部副主任胡光俊表示，未来将把物理世界、跟人的关联关系纳入整个区块链生态体系里面来。他透露，目前该部门正考虑如何将区块链技术应用于公安领域。例如，利用区块链技术进行案件证据链的存储；利用区块链不可篡改的特性，将区块链贯穿身份录入全流程等等。
虽然区块链应用前景被各方看好，但需注意的是，处于发展初期的区块链并不完美。俞克群表示，其安全问题存诸多挑战。白帽汇安全研究院发布的《区块链产业安全分析报告》显示，2011年到2018年4月，全球范围内因区块链安全事件造成的损失多达28.64亿美元。近两年相关损失金额呈指数上升之势，仅2018年以来，损失金额就高达19亿美元。
白帽汇安全研究院负责人邓焕表示，随着信息经济价值不断上升，促使攻击者利用各种攻击手段获取更多敏感数据。“目前区块链技术应用最为广泛的虚拟货币，被黑客频繁利用漏洞攻击，造成巨额损失。”
对此，北京华顺信安科技有限公司创始人赵武也表示，区块链虽然具备颠覆性的技术潜力，但我们必须认识到，区块链仍处于初期，远远没有达到可以颠覆世界的阶段。
俞克群强调，自主可控的区块链网络，意在技术上不能受制于人，同时也可以促进区块链健康发展。安全是区块链未来的生命，只有本身的安全才能使得区块链技术落地。这就要求我们在区块链技术发展的同时，必须并重发展其安全属性，甚至是超前发展。
对此，李鸣也表示，标准中重要一块是信息安全的标准，也可以看出安全对于区块链技术的重要性。他同时指出，区块链标准的制定不意味着会快速推进行业发展，而是给行业一定指引。此前，中国在国际知识产权和标准等方面吃过很多亏，在区块链方面，中国目前已经形成了国际化区块链方面的200多项专利，甚至已站在世界技术前列。因此，我们也需要牢牢把握住自己的话语权。
内容来源 新华网
谁说大象不能跳舞？
2020于全体银行而言工商银行区块链竞赛，是一场无预告的终极考验，一轮最直观的金融 科技 对决。疫情让网点流量骤降到接近于0，全方位挑战银行线上服务水平，检验那些连年增加的 科技 投入，有多少真正变作数字化、智能化的一点一滴。
踏进2021，银行们迎来周密复盘、整装待发的最好时间节点。
在过去这一年，银行更努力地摆脱大象转身的刻板印象，告别以往被各路创新推着走的窘况，试图在金融 科技 和数字新基建的浪潮里承担更主动、开放的角色，以轻快敏捷的步伐持续向前。
没有一家银行不想拥抱AI，没有人愿意错过数智化转型的未来。在梳理数十家银行AI全布局，以及 「银行业AI生态云峰会」 多位嘉宾的分享过程中，工商银行区块链竞赛我们逐渐发现银行业AI的那些挑战和困境，那些艰险之处同样是机遇所在。
数据安全与隐私保护
银行业AI，首先被AI本身正面临的数据困境，和日渐收紧的数据监管尺度拦住。
在技术维度不断向前奋进的同时，银行必然要思考的一个议题是：业务创新与隐私保护如何兼顾？
雷锋网AI金融评论主办的 《联邦学习系列公开课》 曾对这一问题展开过系统深入的探讨。第一节课上， 微众银行首席人工智能官杨强 就直接点明：“人工智能的力量来自于大数据，但在实际运用过程中碰到更多的都是小数据。”
平安 科技 副总工程师王健宗 也在课上指出，“传统的AI技术必须从海量的数据中学习或者挖掘一些相关的特征，利用数学理论，去拟合一个数学模型，找到输入和输出的对应关系，比如深度学习中训练网络的权重和偏置，模型效果与数据量级、质量、以及数据的真实性等有着密切的关系。”
一个典型例子就是银行信贷风控：现在大部分AI应用都由数据驱动，信贷风控更需要大量数据训练，但大额贷款风控的案例又非常少。“要是来做深度学习模型，只用少量这种大额贷款的样本远远不够。”杨强解释。
小数据需要“聚沙成塔”，同时又面临侵犯隐私的可能。为此，网络安全与数据合规领域的立法进入工商银行区块链竞赛了快车道，滥用数据和爬虫也受到过严厉整治。
虽然目前《数据安全法》还只是处于草案的状态，但是草案明确提出要关注数据本身的使用，需要在保护公民组织、相关权益的前提下，促进数据为关键要素的经济发展。
数据被称作是新时代的油田，但银行该怎样通过AI摸索出更高效、更合规的开采工具？
在「银行业AI生态云峰会」第一场演讲中， 微众银行区块链安全科学家严强博士 就对银行必备的数据安全与隐私保护思维，进行了深入讨论。他指出：
在数字经济时代下，银行业AI发展 必须要尊重“数据孤岛”作为数据产业的原生态，隐私保护技术则是打破数据价值融合“零和博弈”的关键，需要打通隐私数据协同生产的“双循环”。
而 区块链 是承载数据信任和价值的最佳技术，对于隐私计算和AI应用中常见的数据品质等难题，都可以通过区块链进行互补或提升效果。
联邦学习、TEE可信计算、安全多方计算等多个AI技术路线也正尝试落地于银行的核心业务场景。
AI金融评论了解到，除了微众银行， 江苏银行 2020年也已开展联邦学习方向的 探索 ，他们与腾讯安全团队合作，基于联邦学习技术对智能化信用卡经营进行联合开发和方案部署，在联邦学习技术支持下进行金融风控模型训练。
银行数据库
以“数据”为线，银行前中后台的升级轨迹清晰可见。
如果说前些年的银行 科技 ，讨论度更集中在前台智能化应用，那么如今中后台建设开始更多地来到聚光灯下，讨论它们为银行数字化转型呈现的价值和意义。
这当中的一个重要模块，就是 银行数据库 的改造升级。
我们曾经报道，Oracle自进入中国市场以来，在银行数据库市场，一直具有压倒性优势，也是许多银行的采购首选。
由于长期使用Oracle，不少银行形成较严重的路径依赖。平安银行分布式数据库技术负责人李中原也曾向AI金融评论表示，系统迁移和重新建设需要大量成本，从单机变为多机群体，故障发生的故障发生的概率和维护成本都会加大，对整体系统运维将是巨大挑战。（详见 《银行业“求变”之日，国产数据库“破局”之时》 ）
但随着银行业务创新需求愈发复杂，传统数据库在技术边界、成本、可控性方面越来越不相匹配；采购数据库的来源单一也让银行陷入非常被动的处境。
而云计算的出现，让Oracle在数据库市场接近垄断的地位有所动摇，各大互联网云厂商杀入战场。
腾讯云副总裁李纲就表示，云化数据库胜在成本低、易扩容两大特点，任意一台X86的PC服务器就可以运行，理论上也有着无限的横向扩展能力，这都是Oracle等传统数据库难以企及的优点。
中国数千家银行由此获得更多选择余地，开始从集中式数据库迁移到分布式数据库，一场事关“大机下移”的漫长征途就此展开。
这场变革已有先行者，例如 张家港行 在2019年就将其核心业务系统放在了腾讯云TDSQL数据库上，传统银行首次为核心系统选用国产分布式数据库；2020年，平安银行信用卡的核心系统也完成切换投产，新核心系统同样采用了国产数据库。
在「银行业AI生态云峰会」上， 腾讯云数据库TDSQL首席架构师张文 就深入分享了张家港行和平安银行这两个典型的数据库迁移转型案例。
以 平安银行 为例，其体量之大，意味着应用改造更具挑战性。张文解释道，为了配合此次改造，应用引入了微服务架构对应用进行了拆分和解耦。对账号的分布进行了单元化划分，以DSU为一个逻辑单元，单个DSU包含200万个客户信息，单个DSU同时处理联机和账务两种业务。
但国产分布式数据库也同样还在成长当中，张文也指出了目前金融级分布式数据库面临一系列挑战点，除了有可伸缩、可扩展的能力，更要解决高可用性、数据强一致性，同时 探索 更具性价比的性能成本，以及为金融机构打造更易上手的、更产品化的成熟解决方案。
中台建设
“中台建设”这个热门关键词，不再是互联网公司的专属。银行也不例外，甚至更需要中台。
银行这样的大型机构，架构极其复杂，还有跨部门多团队的协作，海量数据日积月累之下如同年久失修的危楼，更需要及时、持续的治理。
在看来，银行拥有大量的数据、技术和人才，资源却往往“各行其是”，部门之间没有配合意识、独立造烟囱；技术流于表面，无法链接、深入，这造成了银行资源的大量浪费。
中台 的体系化建设和顺利运转，才能将这庞大体系中的“死结”一一梳开。
建设银行 监事长王永庆就曾指出：中台建设是商业银行数字化经营转型的关键环节，认为商业银行数字化转型的必然归宿是生态化、场景化。
尽管商业银行在多年经营过程中沉淀了一定的竞争优势，形成了各具特色的内部生态系统，但目前仍是封闭的、高冷的，还无法满足数字经济对开放式生态化经营可交互、高黏性、有体感、无边界的要求。
因此，建行也已在数据中台先行一步，其落地上概括为5U（U是统一的意思），包括统一的模型管理、统一的数据服务、统一的数据视图，统一的数据规范以及统一的数据管理。
为求轻松支撑亿级用户，实现高时效、高并发场景化经营， 招商银行 近两年也在中台和技术生态体系的建设上持续发力。去年年底发布的招商银行App 9.0，迭代需求点超过1800项，“10+N”数字化中台建设就占据了相当的比重。
如何构建金融机构需要的数据中台？
在「银行业AI生态云峰会」上， 360数科首席科学家张家兴 就用“三通三快”概括了数据中台的标准：
金融机构面对着海量用户、复杂业务，一个优秀的数据中台，必须是达到多业务打通，内外数据互通和用户关系连通，同时还要做到数据的实时处理快、使用快、需求响应快。
他进一步强调，数据与AI融合得非常紧密，如果数据中台和AI中台各自建设，两者之间将不可避免地存在割裂的现象。
基于此，360数科也推出了自己的数据AI融合中台，将最上层数据平台，到中间数据服务支撑的平台服务，再到整个数据资产的管理，到最下面整个数据技术架构的设计都进行调整，并且将自身沉淀的AI能力嵌入其中。
张家兴也在云峰会的演讲上透露，360数科研发了一项联邦学习技术——分割式神经网络，通过神经网络在高维空间，Embedding不可逆的特性，使得不同参与的数据合作方只需要传递Embedding向量，见不到原始数据，但最终可以使模型产生目标效果。
银行信贷智能风控
而在过去一年里，银行信贷风险管理，仍然是最引人关注的方向之一。
关注度一方面来自于，受疫情影响而剧增的贷款逾期和坏账风险，如何借助技术手段“端稳这碗水”，把握好信贷支持尺度，成为银行、消金公司和风控技术服务商们的开年大考。（详见 《信贷战“疫”：一场给风控的开年大考》 ）
而另一方面，2020年下半年起，针对金融 科技 或是互联网金融的监管“红线”逐渐清晰。例如《商业银行互联网贷款管理暂行办法》，其中就明确提出了对商业银行的风险管控要求，和对合作机构的管理规范。
尽管结合AI、大数据的智能风控在银行 科技 应用中不再新鲜，但这并不意味着智能风控已经足够成熟—— 数据资源壁垒、自有数据累积、数据特征提炼、算法模型提升 ，被认为是大数据风控目前所面临四大困境。
某商业银行负责人就曾表示，在模型建设和模型应用过程中普遍存在数据质量问题，包括外部数据的造假（黑产欺诈）和内部数据的滥用等，在模型迭代方面，很多银行只追求迭代的速度和频次，而忽略了最终效果。
前百度金融CRO、融慧金科CEO王劲 进一步指出，数据规范和治理体系不健全，数据质量差且缺失率高，技术能力不足，复合型 科技 人才匮乏等因素都是银行等金融机构无法做好模型的重要原因。
王劲曾在有着“风控黄埔军校”之称的美国运通工作17年，负责过全球各国各类产品相关的700余个模型提供政策制度和独立监控。在云峰会上，他也结合自身二十余年风控经验，剖析了金融风险管理中的那些理念误区。
“很多人并不是特别理解，风险管理永远是一个寻找平衡点的科学。”王劲认为，风险管理平衡有着这样的核心三问：
他也解析了银行等持牌金融机构做好风险管理平衡的核心要素，谈到风险管理最重要的就是对数据的把控，“金融公司成立之初就要思考数据的生命周期。首先要从对业务产品和客户的选择当中，决定需要什么样的数据。”
数据战略是一个相对长期的落地过程，机构首先要立下数据选择的原则和条件：要考虑的不只是数据的合规性、稳定性和覆盖率，更要考虑数据的新鲜度、时效性和时间跨度。
从模型建设的角度出发，王劲指出，一个卓越的风控模型应当具备辨别力、精准度、稳定性、复杂度和可解释性五大要素，“原材料”数据、模型架构和算法的选择，衍生变量的出现，对模型的监控和迭代，以及对y的定义和样本的筛选，无一不影响模型的“锻造”。
在他看来，银行等金融机构如果能在身份识别和控制、数据安全管理、风险模型管理，和自动化监控体系方面，做到高效完善，将会是非常理想的一种状态。
RPA与内部流程优化
还有一个关键词，在各家银行年报中出现频率越来越高，那就是RPA（机器人流程自动化）。此前AI金融评论也曾举办 《RPA+AI系列公开课》 ，邀请到五位头部RPA厂商高管分享RPA与金融碰撞出的火花。
RPA的定义，很容易联想到2012年左右的“流程银行”转型潮。当时的流程银行，意为通过重新构造银行的业务流程、组织流程、管理流程以及文化理念，改造传统的银行模式，形成以流程为核心的全新银行经营管理体系。
如今银行的转型之战，全方位升级为“数字化转型”，内部流程的优化改造在AI和机器人技术的加持下持续推进，RPA也迅速成为银行数字化转型不可缺席的一把“武器”。
达观数据联合创始人纪传俊 在「银行业AI生态云峰会」上指出，RPA+AI为银行带来的价值，最明显的就是减少人工作业、降低人工失误，提升业务流程效率，同时也提高风险的预警和监控能力。
AI金融评论注意到，已有多家国有大行将RPA投产到实际业务中。
以 工商银行 为例，RPA在工行的应用覆盖了前台操作、中台流转和后台支撑等多个业务场景，在同业率先投产企业级机器人流程自动化（RPA）平台并推广应用，全行累计46家总分行机构运用RPA落地实施120个场景。
建设银行 同样也引入了RPA，建立国内首个企业级RPA管理运营平台，敏捷研发业务应用场景 100 个，实现人工环节自动化、风险环节机控化。
农业银行 方面则透露，农行目前还处于技术平台建设阶段，之后将以信用卡业务、财务业务等为试点落地RPA需求。其实施策略，是建设全行统一的RPA技术平台，面向总分行各部门输出RPA服务。
中国银行 在2017年底，旗下公司中银国际就已有RPA的概念验证，团队成功投产20个机器人，分别在不同岗位执行超过30个涉及不同业务流程的自动化处理工作，也与RPA厂商达观数据展开了合作。
纪传俊也在云峰会上分享了目前AI+RPA在银行各大典型场景的落地：
例如智慧信贷，面向的是整个银行最核心的流程——信贷流程，分为贷前、贷中、贷后三大阶段。其中涉及数据查询、数据处理、财务报表、银行流水等专业环节，需要完成基础信息的录入、尽调报告的审核，而这些环节中的大量重复劳动，可以基于AI、OCR、NLP等技术自动化完成。
写到这里，本文关于工商银行区块链竞赛和区块链金融大赛的介绍到此为止了，如果能碰巧解决你现在面临的问题，如果你还想更加了解这方面的信息，记得收藏关注本站。
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