区块链应用智商税：2020年哪些可免交？

火了几年的区块链最近更火了，虽然有官方和民间琳琅满目的普及读本，但区块链究竟能做什么？不能做什么？恐怕依然是个Billion dollar question。如何回答，“一千个读者，就有五千个哈姆雷特”，因为周一到周末，每个“读者”对区块链的认知是不断变化的，而且，区块链本身也在发展演进。回归常识是顶级投资家公认的理念，这一理念可以有效的帮助入门者避免智商税。在链圈江湖行走这几年，产新君此番从常识逻辑出发，删繁就简，吐血搭建了一个三维分析模型，来探讨不同行业的应用前景，与各位勤学的看官一同继续学习，让聪明的智商收获价值。

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体系搭建：基于常识的三维评价模型

经过近几年的发展，人们对于区块链的认知逐渐理性，可以解决很多问题，但并不能包治百病。那么接下来需要关注的就是，哪些行业的哪些问题可以用区块链解决？如何来评价应用前景？“砖家”们往往喜欢用一个别人不懂的概念去解释另外一个别人不懂的概念，这样形成不明觉厉的效果。

其实很多问题本可以用常识去解决。任何新技术的落地应用，都需要回答三个常识性问题：第一，有没有真实需求？没有真实需求，就是泡沫，是不具备可持续性的。第二，是否具备应用条件？踢足球需要足球场，打篮球需要篮球场，在篮球场踢足球会很别扭。第三，性价比如何？这个问题就像是问，要打蚊子么？要！用大炮如何？不行！

回归常识，产新君综合考虑真实需求、应用条件以及成本效益分析，搭建了一个简单的评价体系。

需求角度

需求是大前提，没有对区块链应用的真实需求，就不会实现行业/项目落地。真实需求主要指对技术本身的需求，不包括博眼球需求等。

条件角度

主要看行业/项目是否具备应用区块链的条件，是否可以最大化利用区块链的特点来解决相应问题。

成本效益角度

主要看项目落地所需总成本与实施成功带来的效益之间的权衡。

上面一共有三点，故该模型得名“三点模型”，多好的名字啊，被编辑和谐掉了，改成“三维评价模型”。

这三个维度中，成本效益分析往往需要针对具体项目，当讨论行业对象时，就无法针对这一维度。由于不同层级的行业划分所对应的指标有差异，在讨论不同层面的行业或者项目时，即使在同一维度下，指标选择也需相应调整。

下文将分三个层面，考量这一三维模型的适用度，分别是一级产业，如金融、医疗、司法、电力、汽车、慈善、供应链、文娱等；二级产业，以汽车为例，讨论汽车大数据、2C汽车金融（车险、融资租赁、车抵贷等）、新车/二手车电商、2B汽车金融（库存贷、ABS等）、汽车后市服务、共享出行等细分领域；三级产业，以金融领域下的资产证券化（ABS）为例，讨论适用性。

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BC+一级产业前景评估：金融、供应链与慈善具备较明确的真实需求与较成熟的应用条件

前面提到，不同的研究对象，考虑的维度不同。较为宏观的行业层面无法考虑成本效益问题，本层级讨论只考虑需求与条件角度。注意，本文下面还将频发使用“对象”一词，希望不会在岁末年关时对单身人士带来任何压力，不要自卑，不要自责，要坚信：单身不是别人的错。等等……

需求方面，主要从整体上来评价该行业对于线上数据真实性、透明度和安全度的要求。应用条件角度主要评价该行业整体的信息化、数字化水平，产业链复杂程度，数据结构化程度等。

通过专家访谈等方式，对金融、司法、电力、医疗、文娱、供应链、慈善与汽车等八个行业进行了评价，结果显示，金融、供应链以及慈善等领域具有更好的应用前景，而医疗、文娱的前景相对不明朗。

图1：一级产业区块链应用前景评估结果

资料来源：华夏幸福产业研究院

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BC+二级产业前景评估：以汽车为例，汽车金融、汽车大数据和共享出行是最有应用前景的细分领域

汽车细分领域研究对象（“对象”又来了）包括汽车大数据、2C汽车金融（车险、融资租赁、车抵贷等）、新车/二手车电商、2B汽车金融（库存贷、ABS等）、汽车后市服务、共享出行等，同样也是从真实需求与应用条件两个维度来评估。

根据汽车行业特点，真实需求维度评估有四方面指标：一是对数据安全要求较高；二是对数据/信息真实性要求较高；三是交易/交换对实时性要求不高；四是存在大量尽职调查类环节。

应用条件维度有五个指标：一是参与方较多；二是线上化程度高；三是数据结构化程度高；四是具有较强的金融属性；五是有中心及多级中介存在。

通过专家打分，对各细分领域的评价结果如下。相关特性得分越高，区块链应用潜力越大。

图2：区块链+汽车大数据潜力评分

资料来源：华夏幸福产业研究院

图3：区块链+汽车金融潜力评分

资料来源：华夏幸福产业研究院

图4：区块链+新车/二手车电商潜力评分

资料来源：华夏幸福产业研究院

图5：区块链+汽车金融领域（库存贷、ABS等）潜力评分

资料来源：华夏幸福产业研究院

图6：区块链+汽车后市服务潜力评分

资料来源：华夏幸福产业研究院

图7：区块链+共享出行潜力评分

资料来源：华夏幸福产业研究院

将上述评分结果综合处理后可以得到各细分领域应用前景的综合评估值，便于横向比较。结果显示，汽车金融、汽车大数据和共享出行是最有应用前景的细分领域。作为非汽车专家，我对共享出行的上榜非常意外，真心希望这个领域能够起死回生，然后把我的押金赶紧退回来。

图8：区块链+汽车细分领域应用前景综合评估

资料来源：华夏幸福产业研究院

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BC+三级细分领域适用性：以ABS为例，形成基于三维度分析的场景分类

金融是最具应用潜力的大行业，ABS是区块链应用探索较为前沿的领域，选择其作为三级细分领域适用性的研究对象（我就想问：这个社会还有没有单身狗生存的空间了？）。考虑行业特点，在需求、条件、成本效益三个维度分别选择以下指标进行度量。

需求角度

（1）对数据真实性要求较高；（2）对数据透明度/共享效率要求较高；（3）对数据安全要求较高；（4）存在大量尽职调查类的环节；（5）存在大量数据监管的环节。

条件角度

（1）参与方较多；（2）线上化程度高；（3）数据结构化程度高：（4）具有较强的金融属性；（5）有中心及多级中介存在；（6）交易/交换对实时性要求不高。

成本效益角度

（1）应用成功带来的成本降低/效率提高水平；（2）同类项目多，系统可复用；（3）多方协调成本低；（4）系统搭建及与现有系统，流程融合成本低。

按照以上三个维度，可以将ABS场景分为三类，见下图。画了这个图，才真正感受到，“三点”与“三维”在图形上差异还是挺大的。即高潜力场景，图右上角部分；满足一定条件可落地场景，图中间部分；落地困难场景，图左下角部分。

图9： 资产证券化项目区块链应用潜力图

资料来源：华夏幸福产业研究院

高潜力场景。简单说就是绩优股，股票中的高富帅，这三个维度，要啥有啥。对区块链应用有强烈需求，具备应用区块链条件，且成本可控，性价比高。如某大型多元化集团下消费金融板块的资产证券化项目，由于涉及大量微观主体数据，对于数据的真实性和透明度要求高，尽职调查复杂度高，对区块链应用存在强烈需求。但集团机构复杂，项目参与方尤其多，且信息化水平相对较高，刚性的流程规范性要求会影响效率，所以客观存在落地区块链的条件。最后，由于大型集团资本实力往往较强，成本敏感度不高，且未来可复用该项目经验或共享平台的场景较多，潜在收益更大，成本效益分析也更容易达标。因此，该类项目落地潜力大。

满足条件可落地场景。简单说，就是潜力股，优缺点都有，需要时间补齐短板。该类场景在真实需求、应用条件、成本效益方面，至少有一方面不满足，比如需求不强烈，应用条件不成熟，成本效益方面不达标等。比如某大型集团公司仅有一处不动产需要采用ABS融资，这类项目往往需要做大量实地考察，参与方及流程相对简单，则其对区块链应用的需求不强烈。从成本效益角度，该项目经验或平台未来复用产生规模效应的概率不大。因此该项目应用区块链的难度较高。但如果未来条件发生改变，比如底层资产变为公司资产，或者随着不动产业务扩展，未来证券化需求大增，系统复用性大大增强，则有必要应用区块链。

难以落地场景。简单说，就是垃圾股，找不到一个选择他的理由。该类场景并不具备任何所需条件，且短期难以改变现状。比如某公司仅有一处可以证券化资产，且即将进行业务转型，那就不宜应用区块链。再比如，某传统行业公司，多年粗放式发展，信息系统不完善，数据零散且不完整化，接受新数据流程的意愿就会非常低。另外，在行业下行周期，对于一个小公司而言，资本优先向业绩部门倾斜，任何短期占用现金流的项目都要暂缓，这样也就没办法通过成本效益这关。

我们发现，这一场景分类可以有效的将当前BC+ABS的案例进行归类，结果如下。

图10：利用三维模型进行案例解释

资料来源：华夏幸福产业研究院

总体看，平台类案例（非定向开发，公共平台）比项目类（针对特定项目开发）案例在成本效益角度得分高，因为规模效应，同类项目多，系统可复用，项目成功带来的成本降低水平/效率提高水平更高。百度案例之所以成本效益得分高，一是度小满场外消费金融ABS业务创设规模已达80亿元，项目经验具有复制性；二是其基于百度云BaaS开放平台实现快速部署，成本较低。侧重智能合约的，一般的应用条件比较成熟，比如交通银行聚财链。可证券化资产单一且体量小项目、信息化水平过低时引入区块链项目、非核心业务引入区块链项目等均因为难以满足至少两个条件，难以落地。

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总结与展望

回归常识，是解决当前区块链发展过程中众多问题的最行之有效的方法。产新君呕心沥血、返璞归真提出的这个三维度理论模型，可以有效针对不同类型区块链+应用的前景进行综合判断。这个模型还是非常易于理解和操作的！当然，孔子曾说过：Everything comes with a price。对，就是一堂英文课说的。模型操作性的提高是以其严谨度为代价。很多因素便无法考虑，比如对于行业发展的动态性的考量不足，对于行业发展的外生影响因素如政策变量等。未来可基于此模型在操作性与严谨性方面进一步优化平衡。

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编译者/作者：铁衣

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