巴比特編者按:“區塊鏈”,2017年的突然爆紅,引得無數人的關注和討論,不過區塊鏈並非新事物,2009年就伴隨着比特幣一起出現。隨着近兩年區塊鏈技術的深入發展,人們討論的話題也從“什麼樣的場景適合區塊鏈”提升到“哪些場景實現了區塊鏈商用”?

其中的一個場景便是供應鏈金融,其中涉及到企業、金融機構、倉庫物流、保險公司以及衆多渠道商,天然是多方協作的場景。利用區塊鏈,能將分散獨立的單中心提升爲多方參與的統一多中心,打通供應鏈上下游各個環節,提高信任傳遞效率,降低企業交易成本,促進供應鏈金融良性生態建設。另一方面,2017年10月13日國務院辦公廳發佈了《關於積極推進供應鏈創新與應用的指導意見》,其中提到要積極穩妥發展供應鏈金融,拓寬中小微企業的融資渠道,推動供應鏈金融服務實體經濟。

在此背景下,巴比特於3月17日舉辦了第五期【Chainge】技術沙龍,以“區塊鏈如何服務於供應鏈金融”爲話題,邀請到了智鏈ChainNova
CEO董寧、輕信科技創始人吳玉會、布比區塊鏈CTO王璟、網錄科技VP楊濤做了精彩。

智鏈ChainNona CEO董寧曾任IBM大中華區IT經濟學負責人,IBM中國實驗室區塊鏈負責人,IBM
Blockchain中國社區發起人,具備多年金融行業的商業洞察和經驗,參與過國內多家商業銀行和金融機構核心系統的設計建設。在本篇文章中,董寧做了主題爲《從萬物互聯到萬物智能——區塊鏈和供應鏈金融的價值和實踐》的演講。

董寧分析了目前主流的區塊鏈技術平臺,認爲聯盟鏈和私有鏈與現在的商業邏輯更加匹配,因爲無論是技術支撐還是對應到社會組織結構、商業模式,公鏈還有很大差距。另外,當前區塊鏈企業做2B業務依然面臨盈利模式不清晰的問題,智鏈的商業模式是怎樣的呢?還有,企業在做供應鏈方面關於區塊鏈的技術嘗試時需要先想清楚的切入點是什麼?區塊鏈防僞溯源究竟是不是僞命題?

以下爲嘉賓演講內容,巴比特做了不改變原意的整理:

我此前一直在IBM中國實驗工作,負責區塊鏈的技術推廣和場景落地。智鏈希望通過區塊鏈技術支撐更多應用場景落地。最近大家都在談區塊鏈,區塊鏈爲什麼那麼火?我自己大概從15年開始做區塊鏈與行業應用的結合,當時還沒有那麼多2B的區塊鏈企業應用,那時候大家主要談比特幣等數字貨幣。從16年17年的時候,很多人開始看區塊鏈除了炒幣,還在哪些場景可以落地。

前段時間春節3點鐘區塊鏈羣很熱鬧,把區塊鏈擺在了顛覆性的技術,下一代互聯網的位置上。我們承認,區塊鏈如果成爲顛覆性的技術,確實需要按照公鏈的方向發展。但目前以比特幣爲代表的公鏈技術與預期的共產主義公鏈技術,無論是技術支撐還是對應到社會組織結構、商業模式還有很大差距。所以,目前單純談做一條公鏈,我認爲不是特別落地,因爲結合我們自己在做的應用落地實踐看,目前主流的區塊鏈技術,也許聯盟鏈和私有鏈與現在的商業邏輯更加匹配

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區塊鏈落地,絕不是爲了區塊鏈而區塊鏈。那麼不去蹭區塊鏈熱度的話,區塊鏈的價值在哪裏?如果藉着風口去融資,帶動上市公司的市值,無可厚非,但是最後能夠落地的還是讓區塊鏈系統達到讓現有的業務更加自動化、高可用、實時性,從而帶動效率的提升,降低企業的成本,如果不深入場景看技術,區塊鏈和中心化的數據庫差別又在哪裏?

區塊鏈技術平臺面臨三個問題

我們將國際上主流的區塊鏈技術平臺劃分爲四個象限兩個維度。從垂直維度看,區塊鏈平臺分爲專用的和通用的區塊鏈平臺。橫向維度分爲往公平的方向走或者從效率的方向看,公鏈犧牲了系統運行效率,更加去中心化;在行業應用中,像超級賬本,R3的cord,弱化了共識機制,從而提升系統效率。

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問題1 :區塊鏈平臺多,用戶難以選擇

對於企業來講,針對行業痛點應用區塊鏈,如何選擇區塊鏈技術平臺?如果有一個非常成熟的區塊鏈技術平臺,我們可以去深入研究,在開源社區貢獻代碼,不過沒有一個區塊鏈技術底層平臺可以包打天下,區塊鏈自身特性決定了不是所有的應用場景都可以用。

問題2:很多項目停留在POC階段

目前市面90%的項目處於原型驗證階段,真正場景落地,有大規模的平臺去支撐的應用比較少。

問題3:缺乏產品化和評測標準

比如銀行招標要搭建一套基於超級賬本搭建的區塊鏈平臺,區塊鏈公司派一個團隊過去給他們做原型驗證,技術人員需要針對銀行的環境去重新部署和搭建,在此之上才能做應用,缺乏開箱即用的機制。如果僅僅是個POC,可能就要花費3-5天。銀行之間、企業之間的系統是千變萬化的,怎麼怎麼在所謂的Blockchain
as a service平臺上去沉澱一些模塊化的數據?

做企業級的區塊鏈雲服務平臺

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智鏈做的就是企業級的區塊鏈雲服務平臺,橫向通過與IBM系統部和雲服務部合作,幫助他們在雲服務平臺增加區塊鏈的能力,智鏈嫁接上面的應用。當前很多的區塊鏈公司在找盈利模式,我們會發現很多做B2B或者B2B2C的業務的區塊鏈公司很難掙到錢,蹭風口找一些應用可以,但是用區塊鏈做2B業務的話,很多人沒找到核心的盈利模式,需要靠風投一輪輪支撐。智鏈在硅谷的合作伙伴peernova,已經通過區塊鏈技術,可以在美國金融市場每年拿到1000萬美元以上的訂單。

很多區塊鏈技術與金融結合,需要做大量數據分析,但是大部分區塊鏈技術平臺,在做數據分析的時候,需要把數據從區塊鏈平臺上導下來,導到MySQL或者Spark上面,然後再做數據分析。peernova在做不同系統當中,將導出的數據重新組織數據圖譜,用於區塊鏈當中,可以做到實時和準實時數據分析。我們把peernova技術納入到我們的雲服務平臺之中,另外還們還與北京大學進行產業技術輸出以及課題研究的合作。

供應鏈金融水深,如何尋找抓手

說到供應鏈金融,其實涵蓋的業務範圍特別大,水特別深,我們在做區塊鏈企業級應用中,一開始是項目制,去和企業接觸,根據客戶需求去定製區塊鏈架構和方案。在這個過程你會發現,傳統企業對技術的性能、可用性、安全性要求很高,這也是爲什麼很多區塊鏈企業不直接觸碰核心業務,轉向做產業金融的原因。因爲他們接觸新技術的主觀意願更強,他們對技術要求不是很高,但是對產業資源要求很高。

企業在做供應鏈方面關於區塊鏈的技術嘗試,需要想清楚你的切入點是什麼?區塊鏈能提供的核心價值是什麼?做企業級區塊鏈雲服務平臺,實際上就是在不可信的多方之間建立可信平臺,首先要把供應鏈環節中所有數據放到鏈上沉澱下來。不同於公有鏈的激勵機制靠代幣,聯盟鏈靠的是交易與交易之間的業務邏輯。將這些自帶商業模式的業務邏輯放在智能合約“chaincode”裏面驅動業務流程。

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我們也在和北大荒合作,通過區塊鏈、物聯網、大數據與供應鏈結合,從防僞溯源入手,去解決一些食品安全問題。北大荒和中南建設聯合投資3億元專門成立一家公司幫助北大荒這種農業的核心企業解決它整個產業鏈的升級改造的問題。這裏面有很直觀的問題,就是說北大荒作爲一種傳統行業當中的代表的龍頭企業,他自己有很強的訴求。這也是爲什麼我剛纔提到,今天做產業的科技結合,還是需要一定的門檻,需要一定的產業資源。

北大荒本身的痛點在於,今天大家在市面上很多的這種所謂的五常大米,可能它的產量每年200-300萬噸,但是市面上銷售的大概是1000多萬噸。我們需要通過溯源的方法去保證自己買到是真正的大米。更深入一點說,爲什麼兩家上市公司會投資做這個事情?因爲他們要轉移整個供應鏈當中的利益分配,北大荒在賣的五常大米也不便宜,用戶花十幾塊錢/斤甚至幾十塊錢/斤去買的高端大米,從老百姓手上收購的價格是1-2塊/斤,但產業鏈當中的實際生產者,比如農場、農戶,包括北大荒自己,沒有從中賺取大部分利潤。

產業裏面的核心企業已經有虹吸效應,把產業鏈當中的核心價值吸引過來,像北大荒這樣的供應鏈核心企業,也會因爲現有流程的分散,定價權的缺失,信息的不透明,造成收益的影響,產業鏈的中小企業更難賺錢,造成惡性循環,導致了農業變成了不賺錢的行業。
區塊鏈能做什麼?很多創業者提到區塊鏈就講顛覆,其實我認爲爲時尚早。區塊鏈你可以先找一個抓手,通過一個傳統行業的痛點也好,一個產業的痛點也好,先把數據沉澱下來。其實這個事是不容易做到的,因爲整個在供應鏈中當中,傳統各個行業當中,沒有企業尤其是核心企業願意把大部分的數據分享出來

以北大荒爲例,因爲市場上有人賣假糧,導致北大荒不賺錢,他願意引入新技術解決這樣的問題,我們做的事情就是:配合兩家上市公司進行產業升級改造,做了一個全生命週期產業鏈平臺。我們把控大米生產全流程,從育種、種植、加工、存儲、物流到銷售,把關鍵信息數據沉澱到區塊鏈上。

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對平臺上層來講,我們把農場、加工廠裏面的物聯網設備組織起來,配合手持設備收集數據,對接產業鏈裏面現有的ERP系統、供應鏈系統、電商平臺、把他們的數據沉澱下來。

其實市面上很多企業,比如BAT也在做供應溯源也好,差別在於我們是與產業裏面的真實數據對接的,而不是說靠我自己,比如電商平臺管在平臺上做生意的用戶要數據,要數據的問題會導致,比如科爾沁牛肉的數據給你是真的,你就認爲是真的。三鹿奶粉給你的數據是假的,你溯源的數據也是假的。這是爲什麼好多人說,所謂的溯源,沉澱數據是僞命題。

今天我們把真的數據放在區塊鏈裏面,這個數據沉澱下來之後,不管是跟你的供應鏈上下游合作也好,給你的C端用戶做用戶畫像、做精準營銷也好,它是一個基本的依據和前提,以前沒辦法在這個產業鏈條做這個事情,是因爲很多的數據是不完整的,包括徵信體系、產控等。

坦白說,我們今天也就是做到把數據沉澱這一步。那後面其實我們也看到了,供應鏈金融和區塊鏈結合是個非常大的方向。我們後面會繼續把這些行業裏面已經流通沉澱下來的數據再利用到上面。

我今天講的就是這些,謝謝大家。

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文/邱祥宇 稿源:巴比特資訊(http://www.8btc.com/chainge-5-supply-chain-finance-dongning
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