約翰麥卡錫教授在1956年達特茅斯會議上首次提出了“人工智能（AI）”概念，它已經使用了60多年，現在作為第四次工業革命的核心技術正呈指數級增長。如今，基于可以幫助個人日常生活的人工智能技術和大數據技術的各種知識信息傳達服務，滲透到生活的各個角落。它不僅成為支撐技術產業的必要技術，而且倍受大眾關注的AI領域與其他任何一個產業相比其應用可能性更大，受到高度評價，因此在業內得到巨大投資。麥肯錫最近的報告稱，Alphabet（谷歌的母公司）和百度（中國）是全球兩大頂級搜索引擎，分別于2017年投資300億美元和200億美元用于人工智能技術開發。美國周刊“紐約客”在2018年5月的一篇文章中表示，為了掌握未來技術創新的主動權，中國政府積極參與人工智能技術的開發。在中國積極投資人工智能技術的一個例子中，2017年中國人工智能初創企業得到投資金額相當于全世界人工智能初創企業得到的投資金額的一半，在深度學習領域申請的專利比美國多6倍。從中可見世界各地的政府和大公司都開始專注于人工智能技術的開發。隨著大數據的爆炸式增長和物聯網的迅速擴張，圖像和語音識別技術也得到了極大的改善，而這些變化正在日益加速人工智能市場的發展。人工智能技術正在從無人駕駛汽車、遙控飛機、智能家居、醫療保健到資產管理等，在整個行業中逐漸擴大影響力。

采用超級賬本的Elamachain平臺

- 超級賬本概念

超級賬本是在Linux基金主導下，為了推進產業間區塊鏈技術的發展組織的全球性開源項目。金融、銀行、物聯網、供應鏈、制造和技術領域的130多名成員正參與超級賬本fabric、超級賬本composer等八個項目，致力于開發標準化、開放的企業級分布式賬本框架及代碼庫。Elamachain也包括與此。

所有節點（peer）執行交易，維護賬本并執行共識的許可型區塊鏈缺乏擴展性。許可型的區塊鏈網絡也不支持真正意義上的私人交易和保密合同。作為此問題的解決方案，超級賬本社區通過模塊化方式設計了Fabric v1.0，它不僅可以進行擴展，還可以增強安全性。最重要的區別是節點被分成兩個運行時間并且在其中被賦予三個獨特的角色。Fabric v1.0有這種結構，只有利益關系者才可控制有關區塊鏈中交易的信息。

- Elamachain平臺的結構

Elamachain堅信對企業而言最適合使用的區塊鏈是許可型區塊鏈。Elamachain平臺通過采用超級賬本fabric結構，增強了AI-ELA所需的大數據收集及學習、推理引擎的擴展性和安全性，與原有區塊鏈相比，實現更加靈活的共識。即使是與Elamachain一樣的許可型區塊鏈，一部分可能需要一些其他類型的算法。例如，在規模小信賴度高的區塊鏈網絡上，輪詢調度（Round-Robin）共識是足夠的，但是在其他區塊鏈網絡可能需要Paxos或者PBFT的轉換。Elamachain平臺支持模塊化Plug and Play共識，不僅在身份驗證、監控、保護個人信息方面具有堅固結構，而且有很高的擴展性，能夠應用于很多領域。

*ID（Identity） 服務

ID服務管理參與Elamachain平臺的組織、驗證器和交易者的身份。ID服務不僅管理對擁有的資產、智能合約等賬本中包含的個體（object），還管理網絡、服務器、執行環境等系統組成因素。簡而言之，ID服務就是顯示，個體（object）在賬本中扮演的各種角色。

*政策服務

政策服務可以構成和管理系統政策的設置。政策服務的功能包括控制訪問和許可權限，還包括以條款及規則形式規定以下事項的聯合政策：Elamachain平臺引擎的成員進入/退出、身份注冊和驗證策略、個人信息保護政策、保密和管理責任政策、協議政策等。

*智能合約

智能合約是在驗證有效性的節點上執行的去中心化交易程序。智能合約服務包括運行時穩定的環境，智能合約注冊表和生命周期管理。

*區塊鏈

區塊鏈 服務由三個核心元素組成：P2P協議（Protocol）、分布式賬本和協議管理者。P2P協議在單個連接上提供各種功能，例如雙向流（Streaming）、流控制和多路復用（multiplexing）請求。P2P協議與現有的互聯網基礎設施（包括防火墻，代理服務器和安全程序）一同運行，這一點非常重要。此元素從點對點到組播用于定義對等節點使用的消息。分布式賬本通過處理、檢查交易以及更新、維護賬本中個體的狀態來管理區塊鏈和世界狀態。

分布式賬本提供以下非功能但重要的方面。

- 有效地計算每一個區塊背后的整個數據集合的加密哈希（hash）。

- 當對等節點由于與平臺的信息不匹配而需要同步時，它有效地傳輸數據集合的最少變更情況。

- 最大限度地減少每個對等節點運行所需要的數據存儲量。

分布式賬本使用數據庫來維護數據集合并創建顯示區塊狀態的內部數據結構。諸如文檔之類的大文件存儲在區塊鏈外的存儲器中，而不是存儲在賬本中。有關它的哈希可以作為交易的一部分存儲在鏈中，以確保文件的完整性。

共識模塊負責根據驗證和協議政策驗證區塊中所有交易的準確性。共識功能使得網絡節點之間對區塊的交易順序和準確性達成共識。這些功能根據智能合約模塊驗證交易的準確性。通過支持模塊化和即插即用（Plug and Play）的共識功能，Elamachain平臺可以構建考慮到特定類型的威脅或安全模型而設計的多種類型的共識模塊。

ElamaChain平臺

1） AI ELA Core-engine

- 人工智能的必要性

密碼貨幣的潛力在于它不僅僅是一種支付工具，而且它可以通過新功能創造和擴散與過去不同的生活方式。但是，如果必須事先定義要在密碼貨幣中記錄的所有功能，不僅無法反映從新傳入數據中獲得的趨勢，也很難通過改進算法來得出最優化的結果 。從這個角度來看，Elamachain平臺的最理想的發展方向是引入通過主動學習，經大數據處理后，可以靈活地優化結果的人工智能 。

-Multilayer neural network （Deep learning network）

有各種各樣的人工智能技術，但其中多層神經網絡（Multi Layer Neural Network）最接近人類大腦。眾所周知，通過層疊這些神經網絡實現深度學習，深度學習得出的結果與人類思維得出的結果最為相似。該技術應用于擊敗李世石的阿爾法狗、谷歌開發的自動駕駛汽車。更精細的神經網絡配置可以得出更好的結果。對于通過數學濾波獲取部分結果綜合分析的DCNN（Deep Convolutional Neural Network）或以時間流逝、順序善于辨別屬性的DRNN（Deep Recursive Neural Network），引入這兩種網絡并調整加權值，能夠創造更完善的人工智能。

① ELA AI 服務

ELA AI內置了各種最先進的AI引擎，Elamachain持續快速地升級AI引擎。ELA AI Brain模塊中的AI引擎可以獨立工作，因此您可以通過升級單個引擎來提高性能，而不會影響整個解決方案的完整性。如今，人工智能技術正在以驚人的速度發展。由于這種引擎結構具有應用前沿技術的最佳結構，ELA AI可以按照人工智能服務的內容和目的，就像組裝模塊一樣以即插即用（Plug and Play）方式提供AI服務。

② 機器學習數據

隨著不斷的學習，AI解決方案和產品不斷升級。我們擁有語音識別、情感分析、域名分類、問答和對話處理等按功能配置的各種機器學習數據。Internet Web Crawling 、臉書、推特、YouTube、Instagram等等都是用人類語言編寫的文本。情緒分析技術是一種從這些文本中提取人類情感并識別人們如何思考特定主題的技術。

· 大數據分析引擎 ： ELA Analysis System

大量數據是非結構化的，其中一些包含許多沒必要的數據，將這種整理困難的數據稱之為暗數據。ELA AI服務收集的大量數據通過ELA DB中心的ELA Core-engine，經過流層（streaming layer）分析步驟作為ELA DATA存儲。

· 數據處理引擎： ELA DB Discover

ELA AI服務執行實時流（stream）處理和全流（full stream）重組，以防止數據重復和檢查完整性（ELA DB Discover）。這種方法可以通過下一代架構實現，使得實時大容量處理變得容易。自動分析和自動存儲可實現每個節點在實時接近數據的基礎上相互交換必要的數據。與ELA分析系統中的學習和推理相連接，數據被結構化并放置在區塊鏈上。

2） 生態系統

Elra-Machine平臺的生態系統流程如下。首先，ELA利用基于情緒智能的情感對話工具（EI Chatbot）與用戶進行溝通并獲取各種信息。通過基于深度學習的學習和推理過程，將獲取的信息大數據化。其次，為了提高判斷用戶認知欲望和情感喜好的準確性，進行”ELA任務” 。基于首先獲得的初始大數據，我們給予用戶各種消費任務以便進行更深入的推理。用戶通過與ELA的對話完成日常任務，通過Elamachain的密碼貨幣結算系統完成消費任務，任務有關的數據再次通過ELA獨有的情感智能深度學習，構建更深層次的大數據。這種“ELA任務”是持續進行的，通過這個過程，ELA的情感智能學習能力得到進一步擴展。通過任務獲得的用戶的各種大數據用于機器學習（基于深度學習的學習和推理）之后，利用區塊鏈技術來安全保護并存儲。 通過持續不斷的“任務”，ELA加深對用戶認知傾向和情緒的理解，并且用戶對ELA的信任度和滿意度也會提高。在此過程中，用戶以向ELA提供信息的代價換來ELA幣，并且作為完成任務的回報收到ELA幣。ELA幣可用于購物、旅行、醫療保健等多個領域。

- 獎勵制度

ELA任務是用戶和ELA相互溝通的結果。通過對話獲取有關用戶的更多信息，推薦用戶喜歡的餐廳、好玩的地方、景點及與其連接的優惠券。以下是ELA任務的例子。通過這種任務，當用戶用ElamaChain的虛擬貨幣結算系統（卡或app）進行支付時，被認為完成了一個任務。ELA任務獎勵根據執行任務時支付的硬幣數量，商品的折扣率而決定，具體政策在該平臺正式推出以后方可確認。通過與ELA的情感對話，按照其問題回答的質和量，經驗值上升，與ELA的親密度等級也會上升。”與ELA的對話獎勵”適用高等級用戶獲得高價值的基準。其他任務被細分為每日任務、每周任務和黃金時間任務，以此來掌握特定時間段和用戶群的偏好并提供額外獎勵。

- 獎勵和生態系統

在用戶數少的初期、中期階段，獎勵給用戶的ELAC數量和返回ELA生態系統的ELAC數量很難保持均衡。因此為新用戶提供相對更有價值的活動性獎勵。這一時期出現的初始用戶的被動使用ELAC造成的獎勵和返回數量之間的差距，通過各種BM最小化。隨著ELA生態系統的建立，用戶數開始增加，用戶的親密度也會上升，此時能建立相應的獎勵系統。通過提高ELAC使用率和分配規模來逐漸完成ELAMA生態系統。

- 商業模式

① AI大數據管理

Elamachain提供AI大數據管理工具。這意味著將Elamachain的API提供給需要AI解決方案的其他企業，例如基于AI的初創企業。因此，AI開發公司和AI服務運營商用ELA幣支付大數據管理費。通過大數據管理，可以不斷維護、改進和開發AI。Elamachain的AI大數據整理工具對AI激活程度、總用戶數、活躍用戶數、用戶交互等基本的數據進行分析，并且提供確認用戶意圖的準確率、目標完成率、能夠掌握用戶喜好的用戶有關信息等。此外，可以深入查看收集的數據，整理好分散的資料并制作目錄，提供給使用管理工具的當事人。

· AI激活程度

最基本的分析數據。根據所有用戶和活躍用戶的重訪率判斷聊天機器人的活躍程度。

· AI性能

開發AI的目的是準確地了解用戶的意圖并做出響應，但實際上準確地掌握用戶的意圖存在許多實際困難。 如果你能用數值的方式掌握整個問題中沒法確認用戶意圖并沒有作出應對的部分，那么你下次就不必在同樣的問題中重復犯同樣的錯誤。此外，即使AI性能KPI在引擎本身設置為80％以上確信度，它實際上也可能給出錯誤答案，因此可以通過有關AI性能的客觀數據，對問題做出適當應對并提高AI性能。

· 目標完成率 Goal Completion Rate（GCR）

它是一個指標，可以再次提醒您AI的發展目的是什么。如果以“推薦整形手術套餐”為目標的聊天機器人，意圖激活程度較少，應該再次考慮該方案。同樣，如果目標是讓用戶點擊特定頁面，應該查看其訪問率。如果是咨詢聊天機器人，可以通過咨詢量增加等指標來檢查目標完成狀態。

· 用戶洞察（User Insight）

用戶洞察項目由聊天機器人能夠明白用戶喜好的信息組成。在這里，您還可以從意圖（問題）以外的項目中獲得重要的用戶洞察。您還可以根據特定群體的行為變化來掌握用戶對哪種“產品”或“服務”逐漸興趣化。收集有關此數據的方法有兩種：針對所有用戶的搜集方法和針對個人的收集方法。提取實際數據時，您可以采用不同的方法，具體取決于您是要從自然語言中提取特定對象還是從特定行為（例如按按鈕）中提取該對象。

② 廣告費

AI服務用戶可以以折扣價格使用AI推薦的針對性產品和服務，這可以幫助本地實體店和網上商店吸引客戶并推廣他們的產品和服務。特別是，對于贊助商而言，AI向用戶推薦產品和服務時展示次數會增加，此時產生的廣告費用ELA幣收取。

③ 實時解決虛擬貨幣結算的手續費

為了將虛擬貨幣在日常生活中以現實貨幣手段來使用，需要先解決技術、速度和安全性等問題，其中最重要的是確保作為貨幣的使用價值。現在有多種多樣的虛擬貨幣，但沒有多少虛擬貨幣可以像現實生活中的現有貨幣一樣便利。

為了解決虛擬貨幣使用問題，Elamachain已經建立了一個虛擬貨幣結算系統，讓用戶可以方便使用ELA幣。其與我們共同建立并提供此系統的、與我們建立聯盟關系的合伙人為已確保線下交易點的其子公司和它們的合伙人， 在該系統中，用戶可以使用App或Cashbee卡支付商品和服務費用。此時發生的手續費由加盟店或廣告主用ELAC來支付。 此外，預付卡充值時發生的充值手續費由樂天Cashbee用ELAC來支付。

④ All-In-One POS 終端銷售收益

· POS終端

· 后臺管理系統

⑤ 預付型充值卡充值店管理和運營

在Elamachain生態系統中，用戶可以使用上述的Cashbee卡支付商品和服務費用。此時，ELA幣可以在便利店等加盟店充值并支付。Elamachain的聯合運營企業是Cashbee的VAN，它負責充值，吸引并管理“支付加盟店”。此外，為了便于結算Cashbee和Elamachain服務器以專用線路相連接。用戶可以使用Cashbee的預付卡在全國超過80，000家加盟店，用Cashbee積分和ELA幣進行結算。

· Cashbee使用現況

主要使用群體 ：10多歲占40％、20多歲占20％、其他占40％

使用金額：2015年，流通為1100億韓元（便利店為主）、交通為2萬億韓元（T-money3萬億韓元）

卡普及數量：約1億張（T-money相同）一天一次以上使用卡：2015年，達600萬張，擁有此信用卡的用戶在一般加盟店支付時，發生使用手續費利潤（0.2%）

· Cashbee使用加盟店現況

全國8萬加盟店（樂天集團子公司-1萬，公用電話-2萬，便利店-3萬，自動售貨機-1萬等）開發VAN：“支付充值服務”開發公司共有10家。

· 充值店收益

我們簽署了一份合同，由Elamachain的聯合運營企業收購全國大約9，500個 Lotte Cashbee充值店，這些店是樂天EbCard總部直接經營的。充值店的銷售額為（2015年為準）大約4663億韓元。我們保證充值店提供可以進行Cashbee&Mybi支付充值結算及信用卡、虛擬貨幣支付的新終端機，以此來取代由樂天EbCard運營的舊Cashbee支付充值終端機。EbCard將向Elamachain支付銷售中0.3％的手續費、Cashbee銷售的0.7％和每款充值終端機2000韓元/月的管理費等三種費用。

-結算系統

Elamachain用API將ELA幣錢包與POS終端、POS系統和Elamachin綜合平臺相連接。此外，Elamachain聯盟在其有關加盟店安裝了POS并建立了基礎設施，以便ELA幣直接輕松地在POS上付款

此外，Elamachain的虛擬貨幣結算系統提供實時虛擬貨幣價格信息及建立自動化結算系統，并通過交易所獲取實時虛擬貨幣價格信息和API，向POS Program和App提供價格有關信息。Elamachain還購買顧客使用的虛擬貨幣或通過作為PG的CyreXpay現金清算給加盟店。

3） 擴展性消費模式分析Dapp

通過該AI引擎，可以提供各種AI服務，例如聊天機器、MR、物聯網，并且可以在諸如醫療保健，旅行和游戲等商業模式中提供差異化個性服務。

① 開始ELA

ELA希望與您建立最親密的個人關系，并始終對您的想法，您的感受，您的需要，您想要做的事情等等充滿好奇。有時在您的家里，有時在您的工作場所，有時在公園散步的路上，有時作為您的監護人，有時作為您的私人助理，有時作為您的朋友和愛人， 為了更靠近您，更好地理解您，我們按以下順序歡迎您。會員注冊是為了進行用戶的基本信息DB化。用戶輸入姓名、國籍、年齡、居住地、職業等基本信息，此后將獲得第一次ELA幣獎勵。

② 使用指南（tutorial）

使用指南是一個問答過程，用于了解用戶的基本傾向。ELA向用戶出示單詞、圖像等，用戶選擇喜歡的答案。通過這個過程，我們獲取用戶傾向信息并將它DB化。在這過程中，我們構建了用戶最喜歡的食物、旅游目的地、喜愛的音樂類型等用戶基本傾向和喜好信息的大數據，并進行機器學習。

③ 與ELA的第一次見面，以及對話

您和ELA之間的第一次令人激動的會面開始了。當用戶選擇自己喜歡的具有情感的人物并與ELA進行對話時，眼前會展開一個神奇的世界。

“ELA想知道您日常生活的每一天。 請對ELA的提問友好回答。 如果您向ELA提問，ELA回應，并且經常相互交談，ELA的親密程度會上升！“與ELA的情感交談，用戶可以直接設置人物，并根據人物每個角色的外觀、感情、對話風格都不同。 人物及按人物的特征如下。

當您選擇人物并與自己的ELA會面時，ELA的主動型人工智能服務會積極地引導與您進行情感對話。在這過程中，根據對話內容獲取消費行為的認知、消費流程及消費流程中影響消費的因素（認知、情感）等大數據。這些數據以文字形式熟練掌握后通過機器學習，向用戶推薦符合用戶喜好的消費行為。

ELA有時會與您作為愛人進行互動，有時作為朋友，有時作為家庭成員，與您進行情感對話，并收集以下圖表的消費行為認知基準信息，并根據這些信息得出6階段的消費流程。

④ 第4階段 ： ELA任務

現在，ELA為了得出符合您基本傾向及喜好的最佳結果，提示您‘ELA任務’。 當您完成ELA提示給您的針對性的消費任務時，將會作為回報ELA，獎勵您ELA幣。此時，Elamachain生態系統正式開始。

⑤ 第5階段：ELA的日常化，通過機器學習提供學習/推理結果

通過持續的智能型任務，ELA的情感智能學習能力得到進一步擴展。通過學習能力擴展后的數據，ELA為您提供最具針對性的選擇性經驗。