何以说LinkEye是征信行当的IBM?

来源:http://www.njdw890.com 作者:美高梅游官网 人气:89 发布时间:2019-09-21
摘要:前言 IBM五年计划,将重塑医疗卫生行业 刚接触到LinkEye(LET)项目的时候,以先入为主的观念将LinkEye(LET)团队打上格局不够大的标签。仔细看了一遍白皮书等相关资料,发现他极有可

前言

IBM五年计划,将重塑医疗卫生行业 图片 1

刚接触到LinkEye(LET)项目的时候,以先入为主的观念将LinkEye(LET)团队打上格局不够大的标签。仔细看了一遍白皮书等相关资料,发现他极有可能成为征信板块的龙头!

人工智能与定制芯片相结合将能够帮助人们在症状实际出现之前,完成一系列疾病的诊断工作。

1,项目本身(16分)得分14分

硅晶片能够用于分析自体液内发现的微小颗粒,从而实现早期疾病检测的目的。

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利用一块芯片即可比国内最先进的实验室更快速地诊断潜在致命性疾病,利用摄像机观察药丸以了解其分子结构是否符合正规药品的特征,通过一套系统帮助确定检测对象是否患有某种精神疾病:IBM公司正加大对AI及新型硬件的组合投入,希望在未来几年内实现这三项重要目标。

1,项目类型(5分)得分5分

IBM公司的研究实验室已经开始将此类概念转化为完成成熟的医疗工具,并将其现有机器学习与人工智能系统及新型套件加以结合。

LinkEye是一套基于区块链技术的自主研发的征信共享联盟链解决方案。属底层链中的联盟链。

后者将被应用于“超成像系统”当中——此类工具将能够从人类肉眼可见的光谱内提取图像,同时亦可从肉眼不可见的电磁波谱内捕捉影像。

2,创新性(3分)得分2分

通过将这些信息同高功率相机及其它传感器相组合,超成像系统将允许临床医生在分子水平上观察片剂,从而确定其属于安全药物抑或是药品市场上常见的某种假药。“通过将传统光谱成像与其它EMR辐射成像相结合,我们可以将二者叠加为更丰富的图像,从而提供目前无法观察到的更为具体的各类线索,”IBM公司技术高管兼杰出工程师RashikParmar在采访中指出。

做区块链征信板块的项目有,但也不多。LinkEye(LET)却是第一个打造征信联盟的项目,模式上的创新有可能是他突出重围的尖刀,也有可能是约束他的短板。

尽管将超成像系统推向市场的硬件条件已经成熟,但还需要投入更多精力以确保该系统能够成功实现商业化。“EMR频谱传感器已经存在很长一段时间,下一步进展是实现其简化、小型化与成本削减,如此一来利用认知算法进行解释与可视化处理才会真正具备现实意义,”Parmar补充称。“我们目前已经设计出部分HeathRobinson设备,但未来还需要想办法对其进行微型化改造。”

3,流通率(3分)得分2分

虽然超成像系统可能会首先在自动驾驶车辆上起效——即由AI负责进行幕后数据处理,从而帮助车辆识别周边物体以判断是否需要回避风险或者直接忽略干扰因素——但其最终必将进入医疗设备。举例来说,超成像系统将允许牙医快速检测牙齿是否患病,或者将标准X光成像结果添加至诊断流程当中。

流通60%。但其实linkeye的盈利模式跟其他大部分币种有很大的差别,后文会介绍。人性化考虑此项得2分。

预计自动驾驶车辆会在未来五年左右成为现实,而同样基于超成像技术的医疗设备则将在其后几年内与我们见面。到那个时候,我们甚至能够进一步利用智能手机完成同样的识别任务。最终,我们能够将必要的传感器与成像工具包纳入手机之内,这意味着超成像系统将能够帮助人们扫描食物以判断其中包含的原料是否会造成过敏乃至其它病症。

4,必要性(3分)得分3分

同样的,未来几年内IBM公司也计划利用人工智能及其它新型分析技术以建立一套“实验室芯片”——即在口袋可容纳的设备中进行血样或者其它体液分析,从而借此利用细菌、病毒或者蛋白质等其它可用于指示疾病的元素作为诊断依据。

就中国来说,消费信贷行业的增长速度以每年20%左右高速增长,但以下几个问题,咎待解决!

“我们早在六、七年前就已经开始利用纳米纤维来模拟嗅觉,这样大家就能够借此配合微型悬臂根据既有气味创建虚拟鼻子。而如果将其同其它形式的传感器结合起来,大家还能进一步提取任何体液样本——包括唾液、血液乃至活体组织样本——并分析潜在疾病……而将数字化制造与3D打印类技术相结合,我们还能够进一步把传感器安置在专门设计的探针当中,从而更为有效地进行分析并提供观察结论,”Parmar表示。

a,央行征信覆盖面小,开放程度低。

相较于等待数天乃至数周才能拿到血液病毒测试结果,这些立足于芯片上的微型实验室将能够快速检测出微生物的活动痕迹。

由于央行特有体系的特殊性,信用评级缺乏一致性及统一性,并且央行征信数据开放程度不高,非央行体系金融机构查询及上传征信报告均难度较大。

不过也许其最大的用途在于帮助人们了解各类病症发生之前的健康状况。以老年痴呆症为例:利用各类引发疾病的迹象,神经生物学家将能够在患者出现明显的实际症状之前就开始采取措施。通过定期检查人类血液中的生物性疾病标志物,医疗人员能够提前通知其是否存在疾病早期表现,并相应地开始治疗或者处理。

b,征信数据呈离散分布。

尽管对血液样本内容进行纳米级分析需要巨大的AI处理能力,但IBM公司将实验室芯片真正推向市场时面临的最大挑战仍源自芯片本身。

目前中国信贷征信数据分布于各银行、各小贷公司、各贷款平台等机构,结合机构众多、信息无有效共享等众多原因,造成今日征信数据分布离散,没有建立共同信用屏障。

“这些芯片目前的监控能力已经能够达到20纳米级别,这意味着我们能够相当细致地进行观察,从而看到病毒层面的活动迹象。但将分辨率进一步提升则需要投入大量精力。”

C,现有征信体系惩戒意义较弱。中国征信业惩戒制度不健全,缺少对失信行为的有效管制和惩戒,使得借款人违约成本较低。

但在另一方面,人工智能还能够将大量关于心理健康的数据进行处理,并将其转化为可供临床医生使用的信息。在未来两年中,IBM公司将建立起一套机器学习系统原型,旨在帮助精神健康专业人员利用谈话内容进行病患诊断。

目前确实需要一个破局者来拯救这个局面。

言语已经成为医生特别是精神科医生用以检测精神疾病发病状况的关键性依据,其可用于检查对象的语速、音量以及词语选择。现在,IBM公司希望能够利用人工智能实现相同的效果,即利用检测对象与医生的谈话内容或者Twitter发布信息分析其口头或者书面表达。

二,项目团队评分 23分/14.4分

“我们已经进行了多年的深入研究,旨在了解词语之间的联系以及特定背景下使用特定词汇的影响,这将有助于我们构建起心理测试概况……我们尝试以此为起点制定研究议程,考虑在这种情况下此类方案是否有助于了解对方的心理状态,”Parmar解释称。

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IBM公司已经拥有这样的工具:其中首批投入商业使用的自然是沃森——蓝色巨人打造的认知计算系统,其已经可以作为医生的癌症诊断助手。如今该公司正努力协同各医院及其它合作伙伴共同构建其它医疗卫生领域的认知工具原型设计。举例来说,IBM公司表示位于南佛罗里达州的Jupiter医疗中心将采用WatsonforOncology。IBM公司还与MSK方面合作对这套系统进行癌症诊断训练。

1,团队国别(2分)得分0.4分

除了诸如精神分裂症、双相障碍乃至抑郁症等疾病,该系统还能够通过文本分析以及其它尽管这些数据源已经能够帮助医疗卫生专业人士进行诊断与治疗,但IBM公司希望利用机器学习技术加速整个诊疗过程,并为从业者提供额外的洞察能力。

纯中国团队。白皮书中开篇摘要就写到“LinkEye立足中国、东南亚和欧洲市场”,但团却没有一个“歪果仁”的身影,做的东西能接上国外的地气吗?会长持保留意见。

“美国与欧洲一直在进行各类相关试验,专业人士也在通过论文分享其研究成果,但还没有人将全部数据整合在一起并借此提升整个诊断体系的智能化水平。”

2,技术和运营团队(15分)得分9分

放心,会长不会复制粘贴别人的简历给你们看的。那我换截图吧。

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我就来说说挑几个核心人员来说说。

张帆,红杉前创始人,风投专家,职务董事长顾问。这里怪会长见识浅薄,上网搜了一下,原来还真有这样的职务的,不过信息比较少。

说说个人拙见,就是在行业內声望高人脉扎实但退居二线的人物,有可能是为了做背书,也有可能是金主爸爸,这就是我在“行业资源&人脉资源”中给的2分的原因。

徐磊,创始人,前P&G亚太区采购部经理。What!宝洁不是日用品厂商吗?这跨行跨的有点大。

慢点,幸亏是个学软件出身的,还得过中国软件创新大赛前10名,想找找关于“中国软件创新大赛”的资料,看看这个大赛的含金量到底有多少。

但网上关于此大赛的报道实在太少,要追溯到2009年的首届中国软件创新大赛(第二届的资料就找不到了。)首届的大奖还有500万奖金,这个分量挺足了,只不过看看下图的人物并没有徐总的身影,按照徐总的年龄推算,应该更符合后面几届的参与。

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2016年3月徐总创办了快惠金服,这项创业经验对于linkeye的发展有非常大的积极作用。综合考虑,徐磊拥有一定的软件开发经验和征信行业的运营经验。

丁伟:创始人,也是快惠金服的联合创始人,参与过区块链项目的建设,未提及具体项目名称。

其余几个核心成员都没有区块链技术开发经验。

投资机构(6分)得4分

能查到的会长只查到了维京资本是其投资方,属钻山豹模板的第二梯队。

Road map(5分)得4分

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官网的路线图写的比较笼统,没有具体的标准和时间。

市值分析&币价分析(10分),得分9分。

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征信板块的币种有BLT,TRST,CRED,LET,板块整体破发。

LET的价格处于破发38%左右。

此项评分只在板块内做对比,从市值的排名、上市收益率、市盈率、下跌幅度四方面来说考量,LET在板块内属最强的币种,所以拿到高分9分。

交易所(6分)得3分

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上的火币pro,属第一梯队。

静态模板总分60分,得分43.4分,评级为良好。

常规的评分咱们评完了,来听会长说说评分模板无法测评出来的东西。

开篇会长就提到LinkEye(LET)是一个联盟链,一开始看到这点,其实认为团队的格局是不够大的,当初的想法是这样的:既要成立联盟,那肯定是要加盟的,加盟有门槛,这或许是团队的一项收入来源,这是短期收入。

LinkEye(LET)的数据来源一部分就是靠联盟成员的提供,如果你加了一道壁垒,数据自然会少,长期来看这些征信数据的完整和深度,产生的价值一定是大于短期收入的。越了解到后面,发现是会长对林可爱(LinkEye)有一定的误解,为什么这样说呢。

踏实的联盟链项目

LinkEye(LET)在白皮书内提到自己的tps只有1000左右,会长对此顿生好感。这对于某些项目,号称自己是百万tps的公链,这才是虚伪至极的,这些项目本来就是联盟链,硬要说自己是公链。

会长就直接怼你们了,敢不敢对号入座?有本事把你们的算法放在公有链环境中跑一跑?都不知道有多少是歇菜的。

而林可爱(Linkeye)不仅承认自己是联盟链还大方承认自己才1000左右的tps,给人一种踏实的感觉。

区块链的世界里有一个不可能三角形。

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意思就是去中心化、性能和安全不可兼得,注定要削弱一项去成就另外两项,最典型的就是EOS,他的21个主节点就是放弃一定程度的去中心化。

Linkeye也是适当放弃了去中心化去成就安全和性能,联盟链的意义就在于此。

为什么说LinkEye是征信行业的IBM。

商用电脑时代的王者是IBM。当时IBM主要服务于美国乃至世界各国核心部门的公司,安全性和稳定性占有至关重要的位置,因为产品上出一点错就会造成不可弥补的损失,要知道美国主要银行对计算机系统的要求是一年宕机时间不能超过五分钟。

IBM的产品性能让大客户们很放心,因此,即使它的产品和服务比别人贵,政府和公司还是很愿意,或者说不得不用IBM的。

在商用电脑时代的旧有价值范式下,技术稳定性、安全性、可靠性是起决定作用的要因。

到了个人电脑时代,系统和技术的安全性和稳定性也很重要,但已经远远不起决定性作用了,毕竟个人不像银行,要求一年宕机时间不能超过五分钟,反而价格、应用的多少、操作便捷性、外观等更重要。

这就是为何苹果、微软-英特尔联盟、惠普、Dell等能崛起的一个重要原因。

在新范式下,技术的这些因素也很重要,但已经不是决定性的了。在跨过一个基本门槛后,价格、应用的多少、操作便捷性、外观等非技术因素开始变得更重要。

看的出LinkEye是有所取舍,他可能更侧重于B端客户(企业客户)的发展,这是正确的做法,就现在的市场来看,B端市场会更大,对于征信信息的利用价值也大过C端(个人用户),先在区块链行业站稳脚在想下一步。

LinkEye的盈利模式

前面流通率60%打了1分,但他的盈利模式,就很良心了。他分为黑名单盈利模式和白名单盈利模式。

黑名单盈利模式:

作为LinkEye联盟链的成员,信贷机构利用 LinkEye征信数据共享平台,自主查询黑名单数据,只要该数据存在于任何一个联盟链成员上,该信贷机构就可以支付一定的Token(LET)来获取黑名单数据的详细信息,具体支付的Token数量由拥有数据的联盟链成员确定(一般取决于数据的市场价值)。

而LinkEye团队将从每次交易中抽取0.5个Token作为项目回报,每次抽取的Token将冻结2年,2年之后释放流通。

三年内黑名单数据盈利模式测算如下:

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白名单盈利模式:

LinkEye从2019年开始,将进入金融白名单服务领域。 B端金融信贷机构可在平台上主动发布金融产品,产品类别可针对B端、C端用户均可。

同时,B端和C端有金融需求的用户可以多次主动上传自己的金融需求,随着时间推移和多次补充上传,白名单用户的征信数据会更加完善。

同时,LinkEye平台会根据用户的金融需求推荐与之匹配的金融产品。一旦交易撮合成功,金融产品提供方和金融需求方都将各自向平台支付50个Token作为平台的运营回报,同样,每次支付的Token将冻结2年,2年之后释放流通

白名单盈利模式测算:

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未来企业级的盈利模式跟前两者大同小异,就不做展开了。

也就是说使用数据越多,LET的锁定就却多,从而减少了流通率,对币价也有一定的好处。

看完评分模板之外的内容,是不是对他的好感有所增加,很有潜力的一个项目。

本测评仅代表玩币研究院团队观点,不构成投资建议,任何直接或间接基于本报告所做出的投资行为,需自行承担全部风险。

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