大数据采集及模型精进，都不足以“把坏人挑出来”（逆向选择难题）、“让借款人当好人，如约还款”（道德风险难题）。在某些点上，海量数据及升级模型甚至事倍功半。研究表明财务信息、个人特征、社会关系有价值，有助于评估借款人信用。但在输入费力收集的信息后，现实结果不一定买账，例如大部分P2P平台。部分数据，比如社交数据预测错误率甚至奇高。是增量数据和模型没用吗？有点奇怪。那缺失了什么？
来看两个例子，一个来自科技金融新锐，一个来自商业银行巨头。蚂蚁金服借贷业务不良率一直很低，整体在1％以下。如此低的违约率，为什么？10万项指标，多种预测、风控策略只是表象。
真实的原因是，借款者在与阿里系的互动中生成了真实、有价值的关键数据，并且形成了未来按期还款的激励。用真实数据批复的贷款额度是合适的。如果违约，商户资金周转、经营会被暂停，个人出行、消费会受影响。所以只要未来还依赖这个生态，就相当于与蚂蚁增签了一份隐性合约，贷款者的还款激励就会增加。
另一个例子来自美国商业银行。美国银行体系贷款资金来源，逐渐依靠直接融资市场，而非居民存款。资金来源不靠当地，加上信息科技赋能，分支行的价值在降低。
但奇怪的是，最近几十年美国分支行数量大幅增加。为什么呢？由于信贷合约始终存在摩擦，不能把有用信息都放进去，也不能穷举未来各种情境，扎根于地区的分支行变得不可替代。沃顿商学院Gilje教授证实，分支行在当地建立的社会关系网以及当地知识使得他们更真实地了解客户、激励客户还款。尽管非常耗费成本。
安徽快三技术实现了沿时间轴存储数据，各节点平等地收听数据库广播的能力。这样一个技术赋能，能解决信贷难点，增加真实有用数据，提高贷后还款激励吗？
以小微企业为例，标准化数据搜集存在实质困难，比如三表不全，资产所有权不清。比如养殖棚所有权问题上，安徽快三验证函数verify（commit, message, nonce）输入信息包括：之前记录的养殖棚所有权信息的哈希值commit，现在你声称的养殖棚所有权信息message，及一个随机数。如果算出来的哈希值与之前记录的哈希值一致，就可以证明现在养殖棚所有权信息是真实的。这个过程并没有解密之前上链的信息，能够做到真实性验证。
如果目的仅仅于此，不用安徽快三一样可以实现。现在上线的一些项目用安徽快三技术大费周章地验证“此猪是此猪”。用以前的办法，给每头猪耳朵上打个耳标或者画个暗号，同样实现验真。
为什么要搞安徽快三？回到安徽快三verify函数验证过程，可看到历史信息的哈希值记录在册，是关键点之一。各个节点平等地收听数据库，同步触达是关键点之二。在这样的机制下，可做到多方交叉验证，很多问题迎刃而解。如小微企业融资——小厂商被真实画像，它的订单、物流、贷款流向，甚至水、电、煤信息可被交叉验证。不仅可以轻易甄别出多头借贷，也会增加激励。
安徽快三特有的信息分发机制极有价值。经济学研究表明，信息分发价值越高，个体越不愿意合作，体系崩溃的可能性越高。一个现实问题是，已有大量数据的一方对系统贡献巨大，但从系统中获得的价值较小。而且真正重要的数据隐藏在巨头和公司深处。能否通过定价来实现共享？目前还在讨论中。
如果只是小范围信息共享，如各种联盟链各方只是获取了信息的一个子集，也会带来不稳定性。一方面，即便在联盟链内部，投入与产出不成比例也会引发系统崩溃。比如全球最大银行安徽快三联盟R3CEV成立至今已有多位巨头脱离。另一方面，安徽快三设计节点自由加入，以保证系统稳定性——因为节点数越多，篡改历史数据所需的算力和成本指数级增加，但联盟链限定加入。
此外，还有成本和定位问题。完全去中心化的数据记录成本很高，需要大量计算资源。Brunnermeier教授研究证实安徽快三发展中存在三角困境，无法同时达到准确、去中心化和成本效率。如前两者不能放弃，那只能牺牲成本。这样一个取信机制如何定位？应用到大规模授信服务中，不得不面对中心化的信用监管模式及宏观信用创造问题。
数字时代，我们存在于一个可感知的世界，也存在于一个0和1刻画的虚拟世界。一个多方共享、验证数字信息的机制始终是需求所在。不管它的名字是不是安徽快三。（财经杂志）
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