图：产业数字金融将成为金融服务争夺的制高点。
如果说新基建是路，产业互联网就是车，数据就是油，金融就是润滑剂。过去几十年间，中国的经济发展主要是靠包括人口、资本在内的多种红利及资源的推动，那么未来的发展可能更多要依靠生产力的提升。产业互联网是数字经济发展的高级阶段，互联网下半场属于产业互联网。产业互联网将是金融科技的主战场。金融科技的核心基础是产业互联网，核心服务对象是小微企业，主体是产业互联网金融，成功的产业互联网金融平台，必然是产业互联网平台和金融服务两个优势的有机结合。过去五年是银行金融科技的全面觉醒，未来五年将是银行迈入产业金融生态竞争的关键。
Coinbase在ETH质押中的份额降至9.7%:金色财经报道，据21Shares的Dune数据显示，由于美国监管机构对其质押服务施加的压力越来越大，Coinbase在以太坊质押业务中中的份额下滑至9.7%，为2021年5月以来的最低水平。这与4月12日以太坊上海升级首次允许提款时记录的13.6%相比大幅下降。Coinbase同期净流出5.17亿美元（272,315 ETH），仅次于竞争对手加密货币交易所Kraken。
自诉讼以来，Coinbase已从以太坊的权益证明网络中提取了约149,300枚ETH，而仅存入了52,992枚ETH，1.83亿美元的净流出表明用户正在取消质押代币并逃离交易所。[2023/6/24 21:57:19]
银行的发展阶段，在1.0时代是规模取胜，盈利模式简单，存款决定资产，资产决定规模，规模决定收入和利润，银行竞争同质化；2.0阶段是结构和质量取胜，规模与收入利润不再画等号，也不再和市值画等号，规模依然很重要，但结构和质量起了更重要的作用；3.0阶段则是模式取胜，重视客户和科技，寻找新的经营模式，通过数字化转型寻找经营模式的突破。
报告：BTC和ETH两种加密货币占银行风险敞口的近90%:金色财经报道，尽管全球银行对加密货币市场的敞口仍然相对较小，但这些金融机构正在慢慢向数字资产敞开大门，国际清算银行 (BIS) 的一份新报告列出了这些银行中最受欢迎的加密货币报告了加密货币风险。
根据巴塞尔协议 III?，按市值计算的两种最大的加密货币比特币和以太坊处于领先地位，据报道，31%的加密资产敞口属于比特币，22%属于以太坊。这两种主要加密货币“占报告风险敞口的近 90%”，而银行中其他加密资产包括：DOT占报告风险暴露的2%，XRP占报告风险暴露的 2%，ADA占1%，SOL占 1%，LTC占 0.4%，XLM占 0.4%。
BIS 解释说：根据巴塞尔委员会当前的咨询提案，这些风险敞口很可能被归类为第 2 组加密资产。银行还报告了少量稳定币和代币化资产。[2022/10/4 18:38:49]
轻型银行以轻资产、轻经营、轻管理、轻文化脱颖而出。构建资本消耗少、风险权重低、风险可控的业务体系。删繁就简、注重实效，按照扁平化、集约化、专业化的思想，借助科技手段，打造高效的组织架构和管理流程。在批量获客、高效服务以及深度经营等方面，探索构建集约化、内涵式、成本节约型业务发展模式。轻文化体现在大道至简，体现在创新求变，关键是消除“大企业病”。
V神将推特名改为豚林vitalik.eth，并呼吁关注不友好的AI风险问题:金色财经报道，以太坊创始人Vitalik Buterin将推特名改为豚林vitalik.eth。昨日，V神呼吁更多的人关注“不友好的AI风险”问题，认为这是未来一两个世纪可能让人类脱轨的“最大事情”。V神称，在未来1-2个世纪里，不友好的AI风险仍然可能是最大的事情，可能会严重阻碍人类登上星球。强烈建议更多的人关注这个问题。
推特一名粉丝表示，第三次世界大战可能是当前人类面临的一个更大风险时，V神表示不同意这个观点。V神称，不，如果真的很糟糕的话，第三次世界大战可能会杀死10到20亿人（主要是由于食品供应链中断），但它不会消灭人类，一个糟糕的人工智能可能真的会永远地消灭人类。[2022/6/10 4:16:07]
产业数字金融将成为金融服务争夺的制高点。产业将进一步向数字化、网络化、生态化方向发展，其结果就是产业互联网。相应地，产业金融服务也必将随之加快向场景化、生态化、在线化和数字化转型，即产业互联网金融或产业数字金融，目前该领域还是一片蓝海。金融服务获客核心模式将向产业赋能、平台生态转型。产业互联网的发展带来很强的B端网络生态效应，客户一旦被其他平台捕获，后期转换成本非常高，产业和金融供给侧都有动力推动产业赋能、平台共建、生态共荣。因此有必要提前布局，探索产融合作新模式，打造产融生态建设能力，金融科技将成为金融服务升级最重要推手。
此外，数据治理应该在权益保护与数据效率之间取得平衡：必须制止过去肆意收集、分析数据的行为，保护个人权益、维持数据安全。行业同时要意识到，过度保护要么容易流于形式、要么会遏制创新。积极打破数据孤岛、实现数据共享，但也要具体情况具体分析，各地建立的金融信息综合服务平台提供了一个非常好的案例。但并不是所有的数据都适合共享，共享大数据做信用风险评估，门槛就非常高。大数据分析可能需要考虑增加双向的透明度，大数据支持信用风险管理的前提是降低了借款人信息不对称程度，但在保险、投资等领域，投资者可能也需要对算法规则、定价机制有所了解。
来源：金色财经
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