第二次工业革命进入了“电气时代”（1840-1950年），使得电力、钢铁、铁路、化工、汽车等重工业兴起，石油成为新能源，并促使交通的迅速发展，世界各国的交流更为频繁，并逐渐形成一个全球化的国际政治、经济体系；
第三次工业革命，开创了“信息时代”（1950-），全球信息和资源交流变得更为迅速，大多数国家和地区都被卷入到全球化进程之中，世界政治经济格局进一步确立，人类文明的发达程度也达到空前的高度。
就在第三次工业革命方兴未艾之际，我们悄然迎来了第四次工业革命——以人工智能、物联网、机器人技术、量子信息技术、虚拟现实以及生物技术等为主的全新技术革命，包括但不限于工业40侧重的制造业革新。
第四次工业革命的核心是网络化、信息化与智能化的深度融合。它在提高生产力水平、丰富物质供给的同时，也会重塑人力与机器力结合的劳动形式和要求，在教育及产业政策方面增添新内容和新方法。
中国的产业结构发生了巨大变化
为应对第四次工业革命，中国于2015年出台了“中国制造2025”战略并明确提出，到2020年，要基本实现制造业信息化，在制造业数字化、网络化、智能化方面取得明显进展。
首先，第四次工业革命催生了数据分析、云计算、人工智能等新兴行业，软件、机器人、互联网等行业也进入了快速发展阶段。数字技术与传统制造技术相结合后，创造出了许多新产品与新服务。行业之间相互渗透、融合，以制造为主的企业进入到服务领域，从而转型为提供解决方案的服务商，而信息企业则利用大数据技术进入到制造领域，进而开发出新产品。
比如，华为成为信息与通信解决方案提供商，腾讯、百度投资开发电动汽车等。未来，这些行业劳动生产率相对更高，创造价值更多，收入增长相对更快，是推动制造业乃至整个经济发展的重要引擎。数字技术也催生了数据分析工程师、机器人协调员、现场服务工程师等新职业，同时减少了传统的机器 *** 作工、物流运输、设备维护等职业的需求。
数字经济时代，以5G通信、大数据、云计算、物联网、区块链、人工智能等为代表的新兴技术应用，令原本沉睡在各行业领域深处的大量数据要素重新焕发生命力，快速革新着各行业领域生态发展。以5G技术在保险行业领域的创新应用为例，“5G+”技术应用催化着传统保险定价、风控、理赔等业务功能的全面革新。
一、保险定价
所谓保险定价，其实质即是利用大数法则与概率统计，通过对某一类风险单位进行观察，估测出损失发生的概率从而制定合理的保费，保持保险公司运营稳定，保证保险基金足以覆盖被保险人所遭受的损失。因此，大量的保险案例数据成为制定合理保险定价的重要影响因素。
但随着5G通信等新兴技术快速应用发展，人们对于数据的挖掘利用日益精细化，对于风险的把控也日益精准，从而令保险动态定价与个性化定价成为可能。
以工程保险定价为例
在5G通信技术的快速应用下，万物互联不再是梦想，保险公司不仅能够通过各类工程风险的历史数据进行费率厘定，还能通过实时收集的相关工程风险数据，如工程机械设备的 *** 作、运行数据，相关建设环节的施工现场数据，项目经理、工程监理等人员的出勤数据，相关建设活动主体的信用履约数据等，为各类工程保险的风险定价形成更为精准、可靠、个性化的参考数据。
在大数计算、概率统计基础上，通过5G通信技术应用提供的更深层次、精细化的数据分析挖掘，一方面有效提高着保险公司对于风险的把控，利于更合理的制定保险费率；另一方面也赋能传统保险业务形态革新，化被动保险服务为主动，提供更加个性化、定制化的保险服务，提高市场竞争力。
二、保险风控
风控管理，一直是现代金融业的重要管理内容之一。从保险业的传统风控模型上来看，其对于过往历史数据的依赖性极强，这就导致传统保险风控存在以下两方面的局限性：
1数据真实性。在传统保险风控模式下，由于线下管理环节较多，人为风险因素较高，相关保险数据的真实性难以有效保证，存在一定造假情况。
2数据滞后性。传统保险风控模式下，风控模型建立多基于大量历史数据、静态数据基础，存在一定滞后性，无法实时反映现有风险情况。
目前，随着市场风险环境日益复杂，传统保险风控模式受限于风控数据的真实性、滞后性，亟需向实时、动态、智能化的风控模式转型发展。
5G通信技术为全新的保险风控模式提供可能：高速完整传输、低通信延迟、超大传输容量的5G通信技术应用令万物互联成为可能，传统保险风控模式下的历史数据将逐渐被大量、高频、多维度的动态实时数据取代，成为判定风险和控制风险的可靠依据。
在全新保险风控模式下，保险风控服务将不仅停留在投保与理赔环节，更多的将深入保后过程风险管理当中。以工程保险领域为例，在5G通信技术应用下：
1工程机械设备将通过5G传感器即时向设备管理中台传输设备运行、 *** 作数据，并对违规或危险 *** 作作出预警，有效规避工程机械设备的 *** 作、运行风险。
2施工人员脚手架、模板、塔式起重机等高空作业环节，通过5G监控摄像技术实时向管理中台提供现场施工画面，并通过AI智能分析实现异常预警，支持相关管理人员及时进行隐患排查与整治，避免风险事故发生。
在未来的工程质量、安全、设备财产安全等保险保障服务中，上述5G技术应用都将成为保险公司有效控制管理风险的重要手段。
三、保险理赔
在保险理赔环节中，“理赔难”、“理赔慢”历来是众多保险用户的一致认知。但事实上，依据2019年上半年银保监会对于多家险企的调研数据显示，13家险企的理赔获赔率均在97%以上。因此，“理赔慢”问题才是影响保险理赔服务质量的重要问题。
从保险理赔流程来看，从事故发生到理赔成功，通常要经过报险报案、查勘定损、签收审核索赔单证、理算复核、审批、赔付结案复杂的流程；期间需要收集大量证据、填报大量的表格，过程复杂繁琐，费用率高。尤其，传统保险理赔勘察定损、调查取证、理赔审核都依赖线下人员，消耗大量人力、时间成本的同时，也为消费者带来不良用户体验。
此外，保险理赔涉及投保人、被保险人、保险公司、公估人员、供应商人员等。传统线下理赔处理方式，每个环节都存在虚报、谎报和漏报的潜在可能。
5G通信技术超快的速率，极大的流量，超短的时延和低功耗使万物互联变成可能。通过5G网络技术，保险理赔人员可以通过高清视频、照片上传等方式进行远程理赔，甚至通过AI智能风控模型进行智慧理赔。一方面，免除用户现场理赔等待，提供优质的及时保险理赔服务；另一方面也有效避免线下人工环节的道德逆向选择风险。
5G时代已经来临，5G技术应用将为保险业注入创新活力和服务价值，重新赋能保险定价、风控、理赔等业务环节。
随着以比特币为代表的一系列数字货币币值在 2017 年前后的暴涨,区块链技术在短短半年内迅速成为了热度最高的前沿技术之一;同时随着区块链技术的 深入人心,其在数字货币发行运营领域之外的应用潜力也得到了更深层次的挖掘。近两年来,基于区块链技术所进行的其他 科技 领域的深层次应用开发层出不穷, 为 科技 社会 的进步注入了前所未有的想象空间。Learn Token(下文简称 LEARN)是由来自谷歌、英特尔等顶级跨国企业牵头研发,由新加坡证券交易所专业运营团队负责日常运营管理;致力于通过即将大面积推广的区块链技术革新现有物联网技术形体,利用区块链技术去中心化运营、信息不可篡改、高效信息流通等优异性质去解决传统物联网技术面临的一系列痛点问题,进而利用"新"物联网技术去重塑当今这个数字化世界的风貌。
LEARN 将会把自己打造为广泛应用于电商、供应链、物流、AI 开发等行业市场现状精心打造的覆盖全球范围的泛商业信息管理系统与交易平台,致力于通过建立区块链底层架构技术逻辑以及商业模式智能化合约,全球的产品与服务供应商、物流企业等中间交易环节、消费者无缝连接在一起,打造区块链世界的商品信息交换与贸易系统,引领全新生活方式到来,并利用 LEARN 代币打通市场各环节之间的鸿沟,解决目前商业市场众多痛点问题,是区块链最新顶级架构理念指导下的一个具有全球性应用场景和雄伟理想蓝图的区块链项目。
在深度介入消费级市场的基础上,LEARN 更将大力开拓区块链技术在证券、实用通证等方面的应用潜力,为全国乃至全球的广大初创企业提供更为良好的融资与发展环境,为推动全球经济一体化的目标而不懈奋斗。
LEARN 的应用场景十分丰富,涵盖了生活中衣食住行、吃喝玩乐等各方面。LEARN 多种支付解决方案、生活服务解决方案及公共服务解决方案等的推出,能够将 LEARN 渗透到人们生活中的方方面面。使用 LEARN 平台支付是非常简单便捷的,以 LEARNToken 为介质,利用 LEARN 生态交易系统,可以轻松实现安全快捷的支付模式,通过搭建"现实世界——区块链世界——现实世界"的桥梁,建立以线上为主,线下为辅的应用场景。线上,各商家均可入驻,LEARN 保证永久免费,其中包括网红直播、各行业商家。在平台内全程使用 LEARN 支付,商家免抵押、免库存,所有服务均有平台提供;线下,涵盖 旅游 业、 娱乐 业、酒店、餐饮等各个行业。搭建应用场景。
而为了鼓励消费者积极使用 LEARN 平台进行电商消费与电子支付,LEARN 将对使用官方商城的消费者根据消费额提供一定的积分奖励,除此之外亦会推出各类附带积分奖励的小任务,进一步增加商城的用户粘性。而积分达到一定数量后将可以兑换为比特币,并直接进入公链上流通增值。
LEARN 拟牵头多家成员机构,致力于打造世界级分布式支付系统,不断推动区块链生态圈的形成。LEARN 作为全球第一、世界领先的支付模式,有助于解决移动支付的安全问题、xyk支付的低效问题,其也为区块链技术在支付领域的开源和应用落地做出了绝无仅有的贡献。LEARN 根据行业的特殊业务需求、现有技术水平及法律法规等方面的要求或条件,从业务安全、性能、成本、政策、技术可行性、运维与治理等多个维度进行了综合优化,为未来的发展提供了契机。
Abel Bush
麻省理工计算机硕士,在校期间多次荣获各等级奖学金。毕业后直接成为谷歌区块链应用开发小组的。多年来一直致力于区块链技术的深层开发与实用化推广,是业界顶尖的区块链领域工程师,主导了 LEARN 平台底层架构的搭建。
Kevin Louis
加州大学伯克利分校计算机与管理学双学位获得者,Facebook 用户安全服务中心主管。在 Facebook的工作让他充分认为到数据安全的至关重要,并积极通过区块链的应用来实现海量数据的安全、高效传输。
Sunny Tommy
毕业于斯坦福大学,拥有丰富的经验在开发软件、web 应用成语以及及其自动化领域,跨越多种领域和编程语言,对学习和使用新技术有着浓厚的兴趣, 曾长期在谷歌等跨国企业负责区块链技术的研究与应用。
Brynden Tully
毕业于牛津大学,英国顶级精算师,层位为欧盟多个经济事务组织提供各类型数据顾问服务,现任威廉希尔公司亚太区技术总监,是博彩业界最坚定的线上博彩与区块链博彩支持者,近年来积极参与国际区块链研发与合作,能为 LEARN 提供海量国际人脉资源。
Baier Blomfield
毕业于莫斯科大学,是一个有着全面才能的全线开发人员,拥有丰富的经验在开发软件、web 应用成语以及及其自动化领域,跨越多种领域和编程语言。他对学习和使用新技术有着浓厚的兴趣, 并尝试将其应用于一些新奇的案例中。他也有构建响应式前瞻应用程序、APls 等系统。
战略合作单位
大数据将如何改变征信领域
21世纪，互联网、移动互联网、3D打印、人工智能……正如摩尔定律所言，人类的科技革新发展迅速，其中大数据的发展潜力最被看好。大数据的概念非常火爆，但少有人真正理解大数据的核心内容，一个普遍而且严重的误解就是：大数据=数据大，即大数据就是量大的数据。但实际上，大数据的核心在于数据的交叉与流动。
亚马逊前任首席科学家Andreas Weigend将数据比喻成新的石油，在信息社会，随着大数据、云计算、物联网、移动互联网等新技术及相关的创新应用不断加快，海量数据正在政务管理、金融业风控、产业发展、城市治理、民生服务等众多领域不断产生、积累、变化和发展。正如国际咨询公司麦肯锡所说：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。”我国的数据应用资源也正和土地、劳动力、资本等生产要素一样，成为促进中国经济稳定增长的基本要素。
目前，我国互联网、移动互联网用户规模居全球第一，拥有丰富的数据资源和应用市场优势，大数据部分关键技术研发取得突破，涌现出一批互联网创新企业和创新应用。可是，数据之间的交叉融合非常少，信用数据源的割裂是当前影响我国大数据应用和拓展的主要障碍。
对于P2P行业来说，大数据在征信领域作用重大，对P2P平台的核心竞争力是一大考验，国内外都有一些企业正在从事大数据征信的研发、实验乃至实践工作。值得关注的是，目前国内金融行业中成功运用大数据做风控的企业，只有阿里小贷等少数几家。他们主要是通过卖家累计的海量交易信息及资金流水，在几秒内完成对商家的授信。在数据征信领域还是存在很多问题，利用大数据进行风险控制任重而道远。
依赖大数据风控主要靠及时更新的数据和对客户的约束力来实现其有效性，这两个因素也被称为“闭环数据”。尽管年初央行同意8家个人征信机构进行数据的收集，但由于数据库往往涉及平台的核心竞争力，在没有建立起相应的激励机制的情况下，大多不愿意共享。
另一方面，P2P行业的信用数据获取渠道极其有限，个人信用数据部分依靠借款用户自行提交，部分依靠平台上门征集，对借款主体的信用数据征集工作占据了P2P网贷平台的大量人力物力，造成了一定的运营成本压力和管理压力。
美国利用数据进行征信的发展历程与其背后的逻辑对于我国发展征信行业具有一定的借鉴意义。美国信用局协会(CDIA)制定了用于个人征信业务的统一标准数据报告格式和标准数据采集格式，且正在将美国征信数据的标准推广至其他国家，以促进征信体系的全球化发展。除金融相关数据外，电商、电信业、零售业的数据也正在纳入征信体系。
美国征信市场的特点可以用12字概括：专业分工、边界清晰、各司其职。整个征信体系分为机构征信和个人征信，其中机构征信又分为资本市场信用和普通企业信用。个人征信方面，先由美国三大征信局益百利(Experian)、爱克菲(Equifax)美国环联(TransUnion)进行数据处理，然后再由FICO Score和Vantage Score等评分机构进行信用评级，最后应用到实际的金融环境之中，已形成一条成熟的核心产业链。
另外，美国通过立法和行业共识，其数据征信体系也形成了相对统一的标准。以“个人征信”为例，其内涵由“5C1S”定义：品德(Character)、能力(Capability)、资本(Capital)、条件(Condition)、担保品(Collatera)、稳定性(Stability)。同时，信用的边界也得到了明确的刻画，即对于用来量化信用的数据基础形成了共识。
从历史发展路径来看，美国的大数据征信也是先经历了野蛮生长，然后理智整合。在这个过程中，应用场景的拓展、技术的进步和法律法规的完善起到了关键性的推动作用。由于我国利用大数据进行征信还处于初级阶段，央行授权开展个人征信业务的8家征信机构也没有形成成熟的产业闭环，如何协调相关的征信机构与数据源机构，使得基本的信用信息能够共享，这需要两类机构之间互相合作与博弈，也需要政府层面能够做出适当引导，以便早日打破僵局。
令人欣喜的是，加快大数据部署，深化大数据应用，已成为稳定我国经济增长的内在需要和必然选择。最近国务院印发了《促进大数据发展行动纲要》，其中最引人注目的就是开放政府数据和推动产业创新。这是我国第一次把发展大数据上升为国家战略，对推进落实“中国制造2025”和“互联网+”国家战略、促进大众创业、万众创新，推动经济和社会发展具有重要意义。
大数据带来的新服务模式和资源分析处理能力，将带动产业技术研发体系的创新，推动跨领域、跨行业的融合和协同创新，在促进新兴产业快速发展的同时带动传统产业的协同发展，为建设国内信用社会、行业创新提供有力支撑，重塑国家竞争优势
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物联网可以是一个“专业”，但不一定是一个“学科”。国内有些专家反对设置“物联网专业”，因为定位不清，一个学校往往有好几个院系争夺“物联网专业“的申报，又不是一个明确的学科，难以培养出真正的专业人才，培养出来的人可能是“万精油”，懂得多但是不精，尤其是本科阶段，建议只作为研究生专业，像MBA一样的模式。和目前许多高校设置的“电子商务”专业一样，“电子商务”也有同样的定位不清问题，只要高校设置的物联网专业能够培养出社会需要的专业人才，尤其是跨专业复合型人才，就应该可以设置，不必拘泥于它究竟属于哪个现有的“学科”。 下表列出了一个高校物联网专业课程设置的初步建议，算是抛砖引玉。课程1、物联网产业与技术导论 使用电子工业出版社《物联网：技术、应用、标准和商业模式》等等教材。 在学完高等数学，物理，化学，通信原理，数字电路，计算机原理，程序设计原理等课程后开设本课程，全面了解物联网之RFID、M2M、传感网、两化融合等技术与应用。
课程2、C语言程序设计 使用清华大学出版社《C语言程序设计》等教材。 物联网涉及底层编程，C语言为必修课，同时需要了解OSGi，OPC，Silverlight等技术标准。
课程3、Java程序设计 ，使用 机械工业出版社《Java语言程序设计教程》等教材。 物联网应用层，服务器端集成技术，开放Java技术也是必修课，同时需要了解Eclipse,SWT, Flash, HTML5,SaaS等技术。
课程4、无线传感网络概论，使用 无线龙通讯科技出版社《现代无线传感器网络概论》、北京航空航天大学出版社《短距离无线通讯入门与实战》等教材。 学习各种无线RF通讯技术与标准，Zigbee， 蓝牙，WiFi，GPRS，CDMA，3G，4G，5G等等 。
课程5、 TCP/IP网络与协议 ，《TCP/IP网络与协议》，清华大学出版社，等教材。 TCP/IP以及OSI网络分层协议标准是所有有线和无线网络协议的基础，Socket编程技术也是基础技能，为必修课。
课程6、嵌入式系统技， 《嵌入式系统技术教程》，人民邮电出版社等教材。 嵌入式系统（包括TinyOS等IoT系统）,是物联网感知层和通讯层重要技术， 为必修课。
课程7、传感器技术概论， 《传感器技术》，中国计量出版社，等教材。 物联网专业学生需要对传感器技术与发展，尤其是在应用中如何选用有所了解，但不一定需要了解传感器的设计与生产，对相关的材料科学，生物技术等有深入了解。
课程8、RFID技术概论，《射频识别（RFID）技术原理与应用》，机械工业出版社，等教材。 RFID作为物联网主要技术之一，需要了解，它本身（与智能卡技术融合）可以是一个细分专业或行业，也可以是研究生专业选题方向。
课程9、工业信息化及现场总线技术，《现场总线技术及应用教程》，机械工业出版社，等教材。 工业信息化也是物联网主要应用领域，需要了解，它本身也可以是一个细分专业或行业，也可作为研究生专业选题方向。
课程10、M2M技术概论 ， 《M2M: The Wireless Revolution》，TSTC Publishing，等教材。 本书是美国“Texas State Techinical College”推出的M2M专业教材，在美国首次提出了M2M专业教学大纲，M2M也是物联网主要领域，需要了解，建议直接用英文授课。
课程11、物联网软件、标准、与中间件技术 ，《中间件技术原理与应用》，清华大学出版社，《物联网：技术、应用、标准和商业模式》，电子工业出版社，等教材。 物联网产业发展的关键在于应用，软件是灵魂，中间件是产业化的基石，需要学习和了解，尤其是对毕业后有志于物联网技术发展的学生[4]。
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