作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
随着人工智能（AI）、区块链技术和去中心化的应用越来越火爆，越来越多的人开始关注这些新兴的技术领域。而其中最大的一个突破口就是如何将这些技术搭配到一起实现真正意义上的金融科技。 从长远看，通过让AI技术协助金融部门进行自动化、智能化管理，不仅能够帮助企业在运营管理方面节省更多的时间成本，而且还能更加准确地精确化运作，提高效率并降低风险。同时，区块链技术可以让整个金融系统各个环节之间的信息传输和交换更加安全可靠，让交易过程更加透明。因此，将AI和区块链技术结合起来将成为未来的金融技术发展方向。
2.核心概念和术语
AI
人工智能
人工智能（Artificial Intelligence，AI），又称通用人工智能或机器智能，指由人类以外的机械、生物等创造出来的智能机器。它的概念最早由艾伦·图灵于1956年提出，其后有计算机和人脑的交互产生了应用场景。目前，人工智能已经进入人类社会的多个领域，包括语言、图像识别、自然语言理解、语音识别、虚拟现实、机器人等。人工智能主要研究如何模仿、学习、预测以及处理人的脑部活动，有利于理解人的复杂思维、解决问题、操控机器、实现目标任务。
感知机（Perceptron）
感知机（Perceptron），又称基础神经元模型，是一种二分类线性分类模型。它由输入数据经过加权求和函数，然后判断是否满足阈值。如果输入数据符合预设条件，则输出“1”，反之，则输出“0”。感知机学习是通过误差反向传播算法更新权重，使得误差最小化，达到良好的分类效果。
最大熵模型
最大熵模型（Maximum Entropy Model，MEM），是一种概率密度函数的形式化描述，是一种生成模型。它认为随机变量服从一个具有某种特征分布的数据分布，可以通过极大似然估计的方法得到参数估计值，再基于这些参数估计值计算出概率密度函数。最大熵模型有以下几个特点：
- 可扩展性：最大熵模型利用非线性函数逼近原数据分布，其学习能力强大。
- 适应性：由于采用了基于样本数据的无监督学习方法，因此最大熵模型可以很好地适应各种类型的数据分布，甚至异质数据的联合分布。
- 自学习能力：最大熵模型不依赖于外部假设，可以根据训练数据自行学习，不需要任何额外参数设置。
- 平滑性：最大熵模型通过拉普拉斯平滑技术消除不可微的因素影响，使得模型的预测结果保持平滑性。
- 鲁棒性：最大熵模型对缺失数据和异常值不敏感，因此模型适用于不确定性较高但完整数据的情况。
遗传算法
遗传算法（Genetic Algorithm，GA），是指通过进化的方式来搜索最优解的优化算法。该算法的基本思路是模拟自然界的进化过程，即父母单元经历一些变化，最终形成子代单元，从而搜索全局最优解。遗传算法的关键是在每个代内，通过一定规则选取两个个体进行交叉，产生新的个体，并对所有个体的性能评估，选择表现较好的个体保留下来作为下一代群体，直到收敛。
区块链
定义
区块链（Blockchain）是一个去中心化的分布式数据库，它是为了解决数据共享和数据交易过程中出现的问题。区块链是一个双向链表结构，里面的每个节点都维护着前一条记录的链接地址，并且会保存上一条数据的哈希值，这样就可以防止串改、篡改、伪造数据。区块链技术应用非常广泛，可以应用于各种场景，如商务、金融、政务、农业等。
分布式账本技术
分布式账本技术（Distributed Ledger Technology，DLT），是指通过互相验证和记载记录，使记录保持全网一致性。这种技术将一个分布式网络中的多个节点相互连接，形成一个公共数据库。每条记录都会被不同的人验证和确认，确保数据可信、安全、可用。通过利用区块链技术，解决了数据存储、传递和验证的问题。
数据隐私保护
数据隐私保护，是指保护用户个人数据安全的一系列制度、技术及规范，旨在保障用户的个人信息和信息资料不被泄露、使用、或滥用，并对可能导致个人信息泄露、滥用、丢失等风险进行分析、预防和处理。数据隐私保护是由国际标准组织GDPR（General Data Protection Regulation）和欧洲一般数据保护条例（General Data Protection Regulation (GDPR) Act of the European Union，简称 EUDATA）所规范。
GDPR
名词释义
1.个人数据（Personal data）
指以电话号码、地址、银行卡号、IP地址、姓名、信用卡号、护照号码、社保号、密码、手机短信、邮件等方式，且可以直接或者间接标识特定自然人身份的信息。
2.个人信息（Personally identifiable information）
指以名字、地址、联系方式、工作单位、教育程度、婚姻状况、家庭住址、家庭成员姓名、性别、出生日期、户籍所在地、职业、财产状况、个人习惯等方式，以及个人基本信息、生活方式、工作状态等个人流动或移动信息等信息。
3.处理者（Processor）
指依据GDPR中第四条规定的目的进行处理的自然人、法人或其他组织。
4.控制者（Controller）
指数据主体自愿接受处理。
5.子处理者（Subprocessor）
指在处理者处理数据时使用的第三方服务提供商、系统。
6.转移者（Data subject）
指个人信息的所有权持有人。
7.处理事项（Processing activities）
指个人数据处理、储存和删除。
8.监管机构（Supervisory authority）
指由一级政府或其委托的机关组成，负责对各个国家或地区实施数据保护的国家机关。
第五条 控制器和处理者
个人数据只能由具有充分民事权利和行为能力的自然人、法人或其他组织作为控制器处理，经被告知、获得同意后方可收集、整理、储存、使用、处置、对外提供或转让。
第六条 目的
为了实现数据保护目标，所采用的处理方式应当遵守相关法律、法规和国家标准，尊重数据权利人合法权益，确保数据安全、隐私和个人信息的公开透明，并按照要求将信息提供给正确的个人和实体。
第七条 信息的正式名称
个人数据应当以书面或者编程的方式记录，并注明其数据源、收集方式、所涉及的目的、处理者等。数据使用者应当了解并应当获得受众的明确授权，才能将数据用于指定的目的。
第八条 数据处理
收集。控制器应当积极征询个人数据，并取得许可。取得许可后，控制器应当在足够的注意义务下收集个人数据。如采集目的为研究和调查，则应当征询个体并征得其同意；如采集目的为为公共利益而进行的调查研究，则应当征询权利人、代表权利人或法定代理人。控制器应当对个人数据的采集方式和范围进行合理说明。
储存。控制器应当将采集到的个人数据妥善保存。应当对个人数据进行加密处理，并对可疑的个人数据进行采样、检测、过滤、清理或删除。控制器应当主动通知数据处理者有关其个人数据被盗用、滥用、泄露的情况。
使用。当数据主体提出个人数据处理请求时，应当征询相关的法律法规和指令，以确定是否允许处理。当个人数据发生变更、被撤销、被访问、被请求访问的情况下，应当立即采取措施确保数据主体拥有相应的权利和权限。
对外提供服务。控制器应当遵守相关的法律、法规、条例和规则，将个人数据提供给数据使用者。提供数据服务应当得到数据使用者的授权。控制器应当对提供数据服务的实体和个人进行管理，以确保数据安全、准确、及时、有效。
传输。数据转移应当遵守对敏感数据进行加密处理的规定，并确保数据转移的合法性。应当采取适当的安全措施保障数据传输过程中的个人信息的安全。控制器应当积极参与数据共享，充分尊重他人的劳动权利、隐私权利和自由裁量权利。当个人数据跨境传输时，应当遵守相关法律和条例，取得必要的保障措施。
删除。个人数据一旦不再需要，应当及时删除。应当建立详细的删除机制，包括个人数据主体提出的申请、应当响应的删除请求、超期未响应的删除请求等。
注销。个人数据主体提出注销请求，应当严格按照相关法律、法规和国家标准执行，并做好个人数据的存储备份和相关证据。
第九条 信息共享与转让
共享。个人数据共享不应当超越数据主体自身的法律权限范围，应当确保数据使用者享有个人信息的所有权、使用权、收回权、访问权、追究权。当数据主体希望将其个人数据用于第三方进行营销推广时，应当事先征得其同意。
转让。在符合法律、法规、国家标准和条约的情况下，个人数据转让应当遵守相关规定，并需取得数据主体的同意，否则不得转让。个人数据转让应当考虑数据主体的合法权益、公共利益、公共安全和利益考虑等，确保合理使用数据。对于境外个人数据转让，应当采取合理的手段和流程，确保对接收者的个人信息安全、保密和完整。
第十条 组织和业务
数据保护官员。数据保护官员应当受职业培训、律师资格审查和职业道德教育，遵守纪律，保护个人信息，实施个人信息保护宣导工作，开展个人信息保护知识培训，并接受监督。
数据保护管理人员。数据保护管理人员应当具备丰富的职业经验，负责公司内部的个人信息保护工作，承担起重要的保护个人信息的职责。
数据泄露事件应当及时发现、报告，并启动应急预案和应对策略，确保相关数据信息被快速披露。
第十一条 异议
本法所述的具体条款和具体规范依据欧洲经济共同体（EEA）、英国 data protection directive（DPD）、美国通用数据保护框架（GDPR）等国际标准组织发布的相关规定。本条例所采用的具体规则与适用的场景、分类、角色、级别等不完全相同，故不同标准组织可能会有所区别。本法所述的规则并未完全覆盖所有情况，也不能排除本法未能覆盖的其他潜在风险，建议用户在参考前述法律法规的基础上，进一步阅读其他适用的信息和指南。