1000 頭牛有了自己的「區塊鏈身份證」?如何爲畜牧業構建可信數據底座
2021年1月14日 15:02
撰文:萬向區塊鏈
近日,新疆昌吉阿什裏牧場的 1000 頭牛擁有了獨屬於自己的「區塊鏈身份證」。這些「身份證」是每頭牛在數字世界的唯一可信映射,其特別之處在於它們能夠可信地爲每頭牛進行資產確權,並如實地顯示每頭牛生命週期裏的成長信息,包括去過的位置、每天的運動量、體重增長等。
1000 頭牛有了自己的「區塊鏈身份證」| 萬向區塊鏈生物資產金融服務平臺新成果牛隻戴上了「區塊鏈防拆項圈」,該設備基於萬向區塊鏈和摩聯科技共同打造的 PlatONE+BoAT 物聯網數據賦能平臺
這正是萬向區塊鏈生物資產金融服務平臺的最新「戰果」——在國內首次成功將區塊鏈模組植入生物資產監管物聯網設備,利用區塊鏈+物聯網技術,構建肉牛育肥階段的可信數據底座和商業閉環。
未來,這一平臺將讓政府對生物資產監管服務更高效、產品全程可追溯、屠宰交易更快捷、保險理賠免勘查,並聯手萬向信託,幫助養殖牧場解決「空欄率」的問題——使用多方認證、在物聯網上原生的可信數據,養殖牧場能夠快速獲得金融支持,投入擴大生產。可謂多方受益,真正造福實體經濟。
據瞭解,當前國內牛肉消費快速增長,但國內全年肉牛出欄量卻僅佔中國牛肉總需求的 70%。另一方面,國內大於一千頭牛的牧場僅有 4%,大部分是個人牧場,數量僅有數十頭。與美國相比,中國出欄量在 100 頭以下的小牧場或農戶年產出肉牛佔據全國年出欄量的 82%。可以看出,整個肉牛養殖產業處於非常分散且規模化較低的狀態,無法滿足日益增長的市場需求。
而造成這一現象的主要原因是牛肉生產商受到了較大的資金限制。肉牛價值非常大,一頭牛的價值約兩萬元人民幣,如 1000 頭牛的適度規模化出產量,意味着要預先準備兩千萬資金,此外還有肉牛後端運費等成本。但因存在牛隻重複抵押、抵押資產難監管、抵押資產處置方式較少等問題,導致金融機構對於肉牛養殖行業風險控制力度較弱,養殖場除了獲得政策性貸款及保險以外,較少能獲得金融機構提供的商業化金融服務。因此,如要實現規模化、標準化養殖,養殖場 / 牧民靠自籌資金遠不能滿足需求。
基於以上現狀和痛點,萬向區塊鏈聯合南京三才數字科技有限公司(以下簡稱「三才數科」)、南京豐頓科技有限公司共同打造了「生物資產金融服務平臺」。該平臺以「BoAT+PlatONE 物聯網數據賦能平臺」爲依託,將區塊鏈模組植入生物資產監管物聯網設備,旨在爲傳統畜牧業打造可信數據底座,助力產業進行數字化轉型,併爲金融服務實體經濟打造新的風向標。平臺目前已與萬向信託和新融農牧科技達成合作夥伴關係。
同時,項目應用中國電信 NB-IoT 連接和物聯網開放平臺(CTWing),推動物聯網設備智能化管理和數據價值化的實現。中國電信對該項目給予了重點支持,發揮全國跨域協同和四級支撐穿透能力,新疆昌吉電信組織專項保障團隊,較快地完成了網絡覆蓋保障工作。
萬向區塊鏈和摩聯科技共同打造的「BoAT+PlatONE 物聯網數據賦能平臺」,創新性地將區塊鏈技術與物聯網技術融合在一起,將端側的區塊鏈模組和平臺側的區塊鏈數據服務結合,使物聯網應用數據可以嫁接在區塊鏈網絡上。以「BoAT+PlatONE 物聯網數據賦能平臺」爲底層設施構建的「生物資產金融服務平臺」,可實時採集每頭牛的動態數據,記錄和監控每頭牛從入欄到出欄的全生命成長週期,再過加密傳輸至生物資產金融服務平臺進行存儲。不僅實現了生物資產身份電子化,將原本難以量化評估的不同生長階段的「牛」的價值結合體重數據形成了精準的「數據資產」。更重要的是,這些數據原生在區塊鏈上,具有安全、不可篡改、唯一性和可追溯性,真正從源頭構建了可信數據的商業閉環。這些電子化數據共享給產業鏈中各方,使得各相關方能及時收到信息,監控肉牛資產狀況。
由於區塊鏈技術的公開透明和難以篡改特性,金融機構可根據數據資產對牛隻價值進行正確評估,也能及時有效地對牛隻動態進行監控,正確判斷資產狀況,從而實現風險可控地爲養殖企業和牧場提供融資服務,以解決牧場融資難的問題,助力產業規模化發展。保險機構也能依託平臺上的數據化信息,降低勘察定損難度以及定價難度,放心地爲牛隻提供保險服務。
對於政府機構來說,線上數據資產有利於對牧場進行監管,實現農牧業補貼的精準發放以及牛肉檢疫信息審查。由於鏈上數據可追溯,萬向區塊鏈生物資產金融監管服務平臺有助於政府建立食品可追溯機制,提升食品安全管理水平。
對於養殖企業及牧場來說,一方面,區塊鏈+物聯網技術保證了數據的真實有效,能夠獲得政府、金融機構等多方的認可,從而能夠以更低成本獲得金融機構提供的優質服務,實現規模化養殖。另一方面,平臺信息具有預警作用,養殖企業和牧場可根據信息提前規避風險或制定未來生產計劃,以提升運營效率。
三才數科董事長邵兵表示:區塊鏈+物聯網是養殖業構建可信「生物資產數字化」的基石,促進了養殖業與金融、保險、交易、溯源等產業跨界創新融合,是跨越產業鏈結節間認知鴻溝的橋樑,對肉牛產業高效健康規模化發展具有顯著的現實價值。
萬向信託承辦部門總經理助理沈明豪說,結合區塊鏈和物聯網技術,通過對肉牛生物資產進行了從入欄、飼養育肥、出欄等全流程的數字化管理,解決了傳統養殖企業與金融機構中存在的信息不對稱、生物資產管理難、成本高等問題,讓金融資本能夠低成本深入養殖業,真正助力和扶持養殖業,同時通過構建金融、技術、實業三方合作平臺,讓金融和科技賦能於大三農,爲「生物資產數字化、金融化」邁出了有力的一步。
萬向區塊鏈執行總裁王允臻在談及該平臺時稱:從宏觀層面來說,萬向區塊鏈生物資產金融服務平臺可以看作是一個聯盟生態,在這個生態裏,政府、監管機構、金融機構、養殖方、屠宰方等各利益相關方能夠以低成本且快速的方式進行協作,從而提升整個畜牧產業的信息化、智能化、規模化建設和管理。而這也是萬向區塊鏈一直以來堅持的初衷,利用技術助力實體經濟進行數字化轉型和升級,並進一步提升產業生態的治理效能。
資料來源:https://www.chainnews.com/zh-hant/articles/743454684214.htm
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近幾個月,在AI賦能未來醫療的思考特別多,受美國「WIRED連線」雜誌邀請撰寫了一篇專欄文章。我相信十幾年後,不少國家和地區的醫療體驗在AI賦能的作用下將發生根本性改變。
原文刊於「WIRED連線」雜誌英文官網:
Covid-19 Will Accelerate the AI Health Care Revolution
https://www.wired.com/story/covid-19-will-accelerate-ai-health-care-revolution/
中文翻譯來自創新工場微信公眾號 2020-5-22
新冠大流行將加速醫療AI革新
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2020年元旦前夜,一家位於加拿大多倫多市的人工智能(AI)企業BlueDot捕捉到一些異常:中國武漢市海鮮市場周邊出現多起罕見肺炎病例,BlueDot迅即反應,運用自然語言處理、機器學習等技術,結合大數據和定位追踪,迅速向合作的政府部門和公共衛生機構客戶傳送警報並報告擴散狀況。BlueDot所監測到的異狀,正是數月後撼動全球的新型冠狀病毒肺炎(Covid-19),這比世界衛生組織首度公開警示新冠病毒的時間還要早上9天。
BlueDot的AI平台示範了人工智能技術對重大疫情能起到早期預警的功用,過去幾個月裡,AI在這場全球抗疫戰的許多方面發揮了獨特作用:從疫情預測到篩檢,從接觸警示到快速診斷,從前線無人配送到實驗室藥物研發,人工智能助力防疫派上了不少用場,為特定場景應用賦能。
隨著疫情在全球蔓延,AI技術的創新應用也在各地相繼落地。在韓國,基於地理位置的信息傳遞已經成為控制病毒傳播的重要工具,當人們靠近確診病例時,就會收到基於位置的緊急信息提醒。在中國大陸,阿里巴巴推出的AI算法能夠在20秒內診斷出疑似病例(比人類檢測快了近60倍),準確率高達96%。無人配送車輛很快被投入到人類難以承受的場景,代替人類執行高傳染風險的運輸任務。湖北、廣東等省份的多家醫院相繼使用機器人為病人或被隔離家庭運送食物、藥品和物資。而在美國加州,電腦科學家正在研發能遠程檢測獨居老人健康情況的系統,一旦老人出現身體異常症狀,系統就會發出即時警報。
不過,目前人工智能在公共衛生體系的應用仍顯零散也未成體系。坦率說,過去四個月內,AI在抗疫之戰中的表現並不十分突出,我最多只能給它打分“B-”。新冠大流行暴露了我們的醫療系統的脆弱性:預警響應不充份、通報信息不精確、醫療物資分配不均、醫務人員超負疲憊、醫院病床緊繃、疫苗研發週期長等諸多痛點。當然,AI的零散表現也有客觀原因:醫療體系可說是現代社會各類運轉體系中最為複雜、陳舊不堪且難以變通的一種;且在新冠疫情襲來之前,我們並沒有真正意識到醫療體系問題的緊迫性,沒有提前採取相應的技術預防措施;最為關鍵的是,我們缺少建構AI解決方案所需的大數據。
把目光看向未來,我看到以下兩個AI賦能醫療的樂觀因素。
首先,作為AI燃料的醫療大數據已被激活。舉例來說,機器學習數據科學平台Kaggle組建了新冠病毒開放研究數據庫,名為CORD-19。它將相關數據進行彙編,並把最新研究集中收錄,匯總的格式可被機器讀取和解析,以便於AI進行機器學習。至今這個數據庫收錄了12.8萬篇包含Covid-19、冠狀病毒、SARS(非典型肺炎)、MERS(中東呼吸綜合症)等關聯術語的醫學專業學術文章。
其次,眼下全世界的醫學專家和電腦科學家都將精力集中在解決疫情問題。 X大獎基金會創始人彼得·戴曼迪斯(Peter Diamandis)估計,全球現在有多達兩億名的醫師、科學家、護士、技術專家和工程師投入防治冠狀病毒的相關研發中,他們正在進行數以萬計的實驗,並以「前所未有的透明度和速度」共享信息。
3月16日Kaggle發起「新冠病毒研究挑戰」,匯集與疫情相關的大量信息,包括病毒的自然歷史、傳播和診斷方法、以及從過往流行病學研究中汲取的經驗教訓,幫助全球各地衛生機構及時掌握最新情況,以做出基於數據的分析決策。該項目發布後的五天內被瀏覽超過50萬次,下載量逾1.8萬次。在大陸疫情爆發後不到一個月,阿里巴巴便推出了一種AI算法,該算法基於5000多個新冠肺炎確診病例進行訓練,並關聯到治療後續諸如肺部白色陰影縮小等的成效追踪。隨後,阿里巴巴將其云端AI平台向全球醫療專業人員開源,與合作夥伴聯手部署更大批量的匿名數據,推出包括疫情預測、CT影像分析、冠狀病毒基因組測序等模組。
據估計,現今全球醫療數據的規模每隔幾個月就翻一倍。 2019年一份覆蓋19個國家AI醫療市場的研究估計,AI醫療市場的年複合增長率為41.7%,從2018年的13億美元將增長至2025年的130億美元,主要分佈在六大領域:醫院工作流程、可穿戴設備、醫學影像和診斷、診療計劃、虛擬助手、以及最重要的藥物研發,新冠疫情期間浮現的種種需求,將加速AI賦能醫療的場景落地。
在後疫情時代,我期待AI將加速融入醫療體系,賦能並推動醫療改革。其中深度學習(Deep Learning),即以一種高效方法運算海量、多維數據的能力,是AI結合醫療最為可期的機遇之一。深度神經網絡(Deep Neural Networks)作為AI的一個子領域,已經被用於醫學掃描、病理切片、眼科檢查甚至結腸鏡檢查,以得出準確而快速的算法判讀。十幾年後,不少國家和地區的醫療體驗在AI賦能的作用下將發生根本性改變。
AI賦能醫療,首先能簡化及優化現有的醫療流程,例如醫院的作業流程,保險履約的繁複流程。將AI與RPA(Robotic Process Automation 機器人流程自動化)結合,可對某項工作流程進行智能拆解及優化,進而大大提高醫療系統的運營效率,預約看診、保險理賠及其他流程性工作都會得到效率提升。AI還能加快早期診斷信息的收錄並實現自動化,AI技術所能處理的文本、語言、數字的體量,無論在數量上還是精度上都是機器級別,遠非人類所及。
有了充份的醫療大數據作為基礎,AI還能為每個人或者每個群體建立健康數據基準量表。當我們掌握個體健康數據,就可以根據跟踪動態數據的波動變化,進行數據驅動的診斷,並對潛在大流行疾病的徵兆進行早期追踪研判。然而,再先進的技術系統要做到真正有效,勢必需要與既存的公共衛生警示和匯報機制形成高效鏈接,此類信息斷層即是新冠疫情在早期爆發期間存在的具體缺失。
再上一個層次的AI賦能體現在助力新藥研發、基因組測序、幹細胞、CRISPR(基因編輯)等醫學突破方面,AI模型和算法應用都有其用武之地。在製藥行業,研發一種新藥往往需要付出高昂的投入,某次成功前必有多次付諸流水的失敗試驗,也連帶消耗巨大的時間和金錢成本。現在,科學家們可使用AI機器學習來模擬上千個變量,測試它們的複合效應會對人類細胞反應產生何種影響,這類AI新藥研發的技術已被用於新冠病毒疫苗和其他療法。創新工場所投資總部位於香港的AI藥物研發公司Insilico Medicine是首批對新冠病毒快速響應的企業之一,這家公司利用生成式化學AI平台設計出新藥物小分子,以複製主要病毒蛋白為靶標,早在2月5日便公佈了這些小分子結構。 AI為新藥發明開闢了一個新時代,用人工智能技術來換取藥品研發週期的時間和成本,整個製藥行業勢將迎來翻天覆地的變革。
不久的將來,隨著醫療科學和電腦科學進一步融合,我們將進入一個全面自動化的AI時代,到時人們可以通過可穿戴設備、生物傳感器、智能家居檢測設備等來確保自身和家人的健康。可穿戴設備和其他物聯網設備的數據質量和多樣性大幅提高,將能產生一個有效的良性循環。穿越到未來,下一場疫情在大範圍蔓延之前就應該能夠被跟踪、追溯、攔截並消滅無踪。
或許再過15年,許多人的家裡都會有AI個人助理照料我們,幫著解決全家人的日常健康所需。機器人或者無人機負責把我們的藥品送上門,如果需要進行手術或者外科治療,通常會由機器人操作,或由機器人輔助人類外科醫師完成。在未來,醫生和護士將把更多的精力放在機器無法勝任的任務上,醫療專業人員及富有同情心的護理人員,將同時具備護士、醫療技師、社會工作者、甚至心理諮詢師的技能。他們會使用經AI強化的診斷工具和系統,但更多的時間會與患者溝通,安撫他們的傷痛,為他們提供情感扶持。在我的想像裡,15年後的醫療健康場景可能是這個樣子的:
***
2035年一個冬季早晨,我醒來後就覺得有點喉嚨痛。我起身去洗手間,刷牙的時候,洗手間的鏡子通過紅外傳感器測量了我的體溫。刷完牙後一分鐘,我的私人AI醫師助理發出了警報,顯示我的唾液樣本部分指數異常,並在輕微低燒。 AI醫師助理建議我在家進行指尖探針採血。我在泡咖啡時,醫師助理返回了分析結果,判斷我可能是得了這個季節正在流行的兩型流感其中一種。之後,我的AI醫師助理建議,如果我覺得有必要聯繫家庭醫生的話,有兩個時間空檔可以跟她視頻通話。通話之前,家庭醫生已經收到我所有症狀的詳細信息,她給我開了一種減充血劑和撲熱息痛,一會兒無人機就把藥品送到我家門口。
***
當然,凡涉及到患者的醫療記錄,就得談談隱私和數據保護的關鍵問題。我認為,任憑有用的數據各自孤島式的存在、不善加利用、不從中提煉有價值的信息、不用以推動社會進步,是相當不負責任的做法。技術產生的問題應該由技術解決。隨著AI技術浪潮而出現的諸如數據保護等問題,應該有更為創新的技術方法來應對。
好消息是,近年聯邦學習(也被稱為分佈式學習)已經在數據保護上取得了顯著的進展。基於聯邦學習技術,患者的數據將永遠不會離開所在的醫療機構、醫院或個人設備伺服器等原始存儲設備,機器學習模型將在獨立的數據庫基礎上進行訓練處理,再進行後續整合。聯邦學習、同態加密,結合可信硬體執行環境等技術,將進一步確保數據的計算、傳輸、存儲過程能夠適配不同的隱私偏好,以因應不同國家與文化對於隱私保護的需求差異。
這次新冠肺炎疫情還驗證了一個事實:整體人類命運是共同體,人們對未來運用AI等先進技術共度難關寄予一致的期盼。歷史上,國際合作曾消滅了全球延燒的天花,也幾乎根除了小兒麻痺症。公共衛生無國界,控制及消除流行病是個毋庸置疑的共同目標。在醫學領域,每個國家都能從他國的研究基礎上學習受益並攜手並進,全球化的數據科學,將進一步幫助人類獲取對健康和疾病最為深刻、最為全面的洞悉。
AI有潛力協助我們為下一次疾病大流行做更充份的準備。這需要醫學專家、AI科學家、投資者和決策者傾力協作,也需要關注醫療保健領域的投資人為聰明的創業者和科學家注入新一波動能。
經歷這次疫情,我們應清醒地意識到,要將人類醫療體系推往新的高度,著實需要傾盡全球之力。
創新工場董事長兼首席執行官
李開復博士
保險理賠追溯期 在 [理賠] 請問理賠有所謂追溯期嗎? - 看板Insurance - 批踢踢實業坊 的推薦與評價
約2年多前先生開刀住院,當時僅理賠私人保險
後來發現我的公司和先生公司也都有投保住院等保險,想請教這還可以申請理賠嗎?保險
有所謂理賠的追溯期嗎?
謝謝
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 223.136.209.111
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Insurance/M.1523271974.A.CF3.html
※ 編輯: bluetree0224 (223.136.209.111), 04/09/2018 20:26:06
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