人工智能选择和配置
交叉引用
1.本技术要求2020年2月3日递交的发明名称为“响应众包信息的自适应智能和共享基础设施借贷交易支持平台”的申请号为16/780,519的美国专利申请案(代理人案号sftx-0012-u01)的优先权的权益并且是其部分继续申请。
2.申请号为16/780,519的美国专利申请案(代理人案号sftx-0012-u01)要求2019年10月29日递交的发明名称为“自适应智能和共享基础设施借贷交易支持平台”的申请号为pct/us19/58647的pct申请案(代理人案号sftx-0009-wo)的优先权的权益并且是其部分继续申请。
3.申请号为pct/us19/58647(代理人档案号sftx-0009-wo)的pct申请要求以下美国临时专利申请案的优先权的权益：2018年10月29日递交的发明名称为“用于改进自动执行能源、计算、存储和其他资源的现货和远期市场中的分布式分类账和其他交易的机器和系统的方法和系统”的申请号为62/751,713(代理人案号sftx-0003-p01)的美国临时专利申请案；2019年5月6日递交的发明名称为“采用机器人过程架构的自适应智能和共享基础设施借贷交易支持平台”的申请号为62/843,992(代理人案号sffx-0005-p01)的美国临时专利申请案；2019年3月13日递交的发明名称为“交易环境中的机器人过程自动化架构、系统和方法”的申请号为62/818,100(代理人案号sftx-0006-p01)的美国临时专利申请案；2019年5月5日递交的发明名称为“采用机器人过程架构的自适应智能和共享基础设施借贷交易支持平台”的申请号为62/843,455(代理人案号sftx-0007-p01)的美国临时专利申请案；以及2019年5月5日递交的发明名称为“采用机器人过程架构的自适应智能和共享基础设施借贷交易支持平台”的申请号为62/843,456(代理人案号sftx-0008-p01)的美国临时专利申请案。
4.申请号为pct/us19/58647的pct申请案还要求2019年5月6日递交的申请号为pc/us2019/030934的发明名称为“用于改进自动执行能源、计算、存储和其他资源的现货和远期市场中的分布式分类账和其他交易的机器和系统的方法和系统”的pct申请案(代理人案号sftx-0004-wo)的优先权的权益并且是其部分继续申请。
5.申请号为16/780,519的美国专利申请案(代理人案号sftx-0012-u01)要求2019年5月6日递交的发明名称为“用于改进自动执行能源、计算、存储和其他资源的现货和远期市场中的分布式分类账和其他交易的机器和系统的方法和系统”的申请号为pct/us2019/030934的pct申请案(代理人案号sftx-0004-wo)的优先权的权益并且是其部分继续申请。
6.申请号为pct/us2019/030934(代理人档案号sftx-0004-wo)的pct申请要求以下美国临时专利申请案的优先权的权益：2018年12月31日递交的发明名称为“用于改进自动执行能源、计算、存储和其他资源的现货和远期市场中的分布式分类账和其他交易的机器和系统的方法和系统”的申请号为62/787,206的美国临时专利申请案(代理人案号sftx-0001-p01)；2018年5月6日递交的发明名称为“用于改进自动执行能源、计算、存储和其他资源的现货和远期市场中的分布式分类账和其他交易的机器和系统的方法和系统”的申请号为62/667,550的美国临时专利申请案(代理人档案号sftx-0002-p01)；以及2018年10月29
日递交的发明名称为“用于改进自动执行能源、计算、存储和其他资源的现货和远期市场中的分布式分类账和其他交易的机器和系统的方法和系统”的申请号为62/751,713的美国临时专利申请案(代理人案号sftx-0003-p01)。
7.本技术还要求以下美国临时专利申请案的优先权：2020年12月18日递交的发明名称为“促进电子市场交易的市场协调系统”的申请号为63/127,980(代理人案号sftx-0016-p01)的美国临时专利申请案；2020年8月24日递交的发明名称为“利用数字孪生的交易人工智能信息技术系统和方法”的申请号为63/069,542(代理人案号sftx-0015-p01)的美国临时专利申请案；以及2020年3月25日递交的发明名称为“促进人格权许可的合规系统”的申请号为62/994,581(代理人案号sftx-0014-p01)的美国临时专利申请案。
8.上述申请案分别通过引用全部并入本文。
背景技术：
9.技术领域。本技术涉及借贷领域，更具体地，涉及用于实现借贷交易的自适应智能系统领域。
10.相关技术的描述。借贷交易为住房和教育到公司和政府项目等各种需求提供融资，同时使贷款人能够获得财务收益。然而，借贷交易受到许多问题的困扰，包括信息的不透明度和不对称性、由于风险或不适当行为的后果的转移而引起的道德风险、应用和协商过程的复杂性、繁重的监管和政策制度、难以确定用作抵押物或债务担保的财产的价值、难以确定实体的可靠性或财务健康状况等等。需要一种借贷系统，解决借贷交易和环境的这些和其他问题。
技术实现要素：
11.本文提供了一种借贷交易支持平台，该借贷交易支持平台具有一组数据集成微服务，该组数据集成微服务包括数据收集和监控服务、区块链服务以及智能合约服务，用于处理借贷实体和交易。该平台能够实现广泛的专用解决方案，这些解决方案可以共享数据收集和存储基础设施，并且可以共享或交换输入、事件、活动和输出，以加强学习，实现自动化，并在各种解决方案中实现自适应智能。
12.在实施例中，提供了一种借贷平台，该借贷平台具有物联网和传感器平台，该物联网和传感器平台用于监控贷款、债券或债务交易的一组资产和一组抵押物中的至少一个。
13.在实施例中，提供了一种借贷平台，该借贷平台具有智能合约和分布式分类账平台，用于管理一组抵押物的所有权和与一组抵押物相关的一组事件中的至少一个。
14.在实施例中，提供了一种借贷平台，该借贷平台具有智能合约系统，该智能合约系统基于经由物联网系统、众包系统、一组社交网络分析服务和一组数据收集和监控服务中的至少一个收集的信息自动调整贷款的利率。
15.在实施例中，提供了一种借贷平台，该借贷平台具有众包系统，该众包系统用于获取关于贷款的一组抵押物的状态和与贷款的担保相关的实体的状态中的至少一个的信息。
16.在实施例中，提供了一种借贷平台，该借贷平台具有智能合约，该智能合约基于特定管辖区的监管因素和市场因素中的至少一个自动调整贷款的利率。
17.在实施例中，提供了一种借贷平台，该借贷平台具有智能合约，该智能合约基于所
监控的条件自动重组债务。
18.在实施例中，提供了一种借贷平台，该借贷平台具有社交网络监控系统，该社交网络监控系统用于验证贷款担保的可靠性。
19.在实施例中，提供了一种借贷平台，该借贷平台具有物联网数据收集和监控系统，该物联网数据收集和监控系统用于验证贷款担保的可靠性。
20.在实施例中，提供了一种借贷平台，该借贷平台具有机器人过程自动化系统，该机器人过程自动化系统用于协商贷款的一组条款和条件。
21.在实施例中，提供了一种借贷平台，该借贷平台具有机器人过程自动化系统，该机器人过程自动化系统用于贷款收款。
22.在实施例中，提供了一种借贷平台，该借贷平台具有机器人过程自动化系统，该机器人过程自动化系统用于合并一组贷款。
23.在实施例中，提供了一种借贷平台，该借贷平台具有机器人过程自动化系统，该机器人过程自动化系统用于管理保理贷款。
24.在实施例中，提供了一种借贷平台，该借贷平台具有机器人过程自动化系统，该机器人过程自动化系统用于代理抵押贷款。
25.在实施例中，提供了一种借贷平台，该借贷平台具有众包和自动分类系统，该众包和自动分类系统用于验证债券发行人的状况。
26.在实施例中，提供了一种借贷平台，该借贷平台具有采用人工智能的社交网络监控系统，该社交网络监控系统用于对关于债券的状况进行分类。
27.在实施例中，提供了一种借贷平台，该借贷平台具有采用人工智能的物联网数据收集和监控系统，该物联网数据收集和监控系统用于对关于债券的状况进行分类。
28.在实施例中，提供了一种借贷平台，该借贷平台具有系统，该系统基于物联网(iot)监控的参数改变补贴贷款的条款和条件。
29.在实施例中，提供了一种借贷平台，该借贷平台具有一种系统，该系统基于在社交网络中监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件。
30.在实施例中，提供了一种借贷平台，该借贷平台具有一种系统，该系统基于由众包监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件。
31.在实施例中，提供了一种借贷平台，该借贷平台具有自动区块链保管服务，该自动区块链保管服务用于管理一组保管资产。
32.在实施例中，提供了一种借贷平台，该借贷平台具有贷款承保系统，该贷款承保系统具有一组数据集成微服务，该组数据集成微服务包括数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务以及智能合约服务，用于承保借贷实体和交易。
33.在实施例中，提供了一种借贷平台，该借贷平台具有贷款营销系统，该贷款营销系统具有一组数据集成微服务，该组数据集成微服务包括数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务以及智能合约服务，用于向一组潜在当事人营销贷款。
34.在实施例中，提供了一种借贷平台，该借贷平台具有评级系统，该评级系统具有一组数据集成微服务，该组数据集成微服务包括数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务以及智能合约服务，用于对一组贷款相关实体进行评级。
35.在实施例中，提供了一种借贷平台，该借贷平台具有合规系统，该合规系统具有一
组数据集成微服务，该组数据集成微服务包括数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务以及智能合约服务，用于自动促进遵守适用于借贷交易的法律、法规和政策中的至少一个。
36.本公开的一方面涉及一种用于以电子方式促进许可许可方的一个或多个人格权的方法。该方法可以包括从被许可方接收访问请求，以从一组可用许可方获得许可人格权的批准。该方法可以包括基于访问请求选择性地授予对被许可方的访问。该方法可以包括从被许可方接收资金金额的存入确认。该方法可以包括向被许可方的账户签发与被许可方存入的所述资金金额相对应的加密货币金额。该方法可以包括接收智能合约请求以创建智能合约，该智能合约管理被许可方对许可方的一个或多个人格权的许可。该智能合约请求可以指示一个或多个条款，包括要支付给许可方以换取许可方的一项或多项义务的加密货币的对价金额。该方法可以包括基于智能合约请求生成智能合约。该方法可以包括从被许可方的账户保管加密货币对价金额。该方法可以包括将智能合约部署到分布式分类账。该方法可以包括通过智能合约验证许可方已履行一项或多项义务。该方法可以包括响应于接收到许可方已履行一项或多项义务的验证，将加密货币对价金额的至少一部分释放到许可方的许可方账户中。该方法可以包括向分布式分类账输出记录，该记录指示由智能合约定义的许可交易已完成。
37.在该方法的一些实施方案中，可以使用由感兴趣的第三方提供的智能合约模板生成智能合约。
38.在该方法的一些实施方案中，感兴趣的第三方可以是大学、运动队或大学体育管理组织中的一个。
39.在该方法的一些实施方案中，分布式分类账可以由一组第三方(包括感兴趣的第三方)审计。
40.在该方法的一些实施方案中，加密货币可以是比特币、以太币、莱特币和瑞波币中的一个。
41.在该方法的一些实施方案中，加密货币可以是专用加密货币。
42.在该方法的一些实施方案中，加密货币可以与特定类型的真实货币挂钩。
43.在该方法的一些实施方案中，分布式分类账可以是公共分类账。
44.在该方法的一些实施方案中，分布式分类账可以是专用分类账，该专用分类账仅被保管在与感兴趣的第三方相关联的计算设备上。
45.在该方法的一些实施方案中，分布式分类账可以是区块链。
46.在该方法的一些实施方案中，验证许可方可能已履行一项或多项义务包括从与许可方相关联的可穿戴设备接收位置数据。在该方法的一些实施方案中，验证许可方可能已履行一项或多项义务包括基于位置数据验证许可方已履行一项或多项义务。
47.在该方法的一些实施方案中，验证许可方可能已履行一项或多项义务包括从社交媒体网站接收社交媒体数据。在该方法的一些实施方案中，验证许可方可能已履行一项或多项义务包括验证许可方已基于社交媒体数据执行一项或多项义务。
48.在该方法的一些实施方案中，验证许可方可能已履行一项或多项义务包括从外部数据源接收媒体内容。在该方法的一些实施方案中，验证许可方可能已履行一项或多项义务包括验证许可方已基于媒体内容执行一项或多项义务。
49.在该方法的一些实施方案中，媒体内容可以是视频记录、照片或音频记录中的一种。
50.在该方法的一些实施方案中，选择性地授予对许可方的访问可以包括接收被许可方的一组从属关系。在该方法的一些实施方案中，选择性地授予对许可方的访问可以包括验证被许可方被允许基于所述一组从属关系与包括许可方在内的一组许可方进行关联。在该方法的一些实施方案中，选择性地授予对许可方的访问可以包括响应于验证被许可方被允许与所述一组许可方进行关联，批准被许可方与所述一组许可方进行关联。
51.在该方法的一些实施方案中，被许可方的所述一组从属关系可以包括被许可方所属的组织或与被许可方相关联的当事人捐赠给或拥有的组织。
52.在该方法的一些实施方案中，将加密货币对价金额的至少一部分释放到被许可方的被许可方账户中可以包括识别与被许可方相关联的分配智能合约。在该方法的一些实施方案中，分配智能合约可以定义分配规则，该分配规则管理由许可一个或多个人格权而产生的资金将在许可方和一个或多个附加实体之间进行分配的方式。在该方法的一些实施方案中，将加密货币对价金额的至少一部分释放到被许可方的被许可方账户中可以包括根据分配规则分配加密货币的对价金额。
53.在该方法的一些实施方案中，附加实体可以包括许可方的队友、许可方的教练、许可方的队伍、被许可方的大学和ncaa中的一个或多个。
54.在该方法的一些实施方案中，其可以包括从分布式分类账获得指示一组相应交易已完成的一组记录。在该方法的一些实施方案中，该组记录可以包括指示由智能合约定义的交易已完成的记录。在该方法的一些实施方案中，其可以包括基于该组记录和欺诈检测模型来确定与许可方相关联的组织是否可能违反一个或多个法规。
55.在该方法的一些实施方案中，可以使用指示允许交易和欺诈性交易的训练数据来训练欺诈检测模型。
56.本发明的另一方面涉及一种用于以电子方式促进许可许可方的一个或多个人格权的系统。该系统可以包括由机器可读指令配置的一个或多个硬件处理器。该一个或多个处理器可以用于从被许可方接收访问请求，以从一组可用许可方获得许可人格权的批准。该一个或多个处理器可以用于基于访问请求选择性地授予对被许可方的访问。该一个或多个处理器可以用于从被许可方接收资金金额的存入确认。该一个或多个处理器可以用于向被许可方的账户签发与被许可方存入的资金金额相对应的加密货币金额。该一个或多个处理器可以用于接收智能合约请求以创建智能合约，该智能合约管理被许可方对许可方的一个或多个人格权的许可。该智能合约请求可以指示一个或多个条款，包括要支付给许可方以换取许可方的一项或多项义务的加密货币的对价金额。该一个或多个处理器可以用于基于智能合约请求生成智能合约。该一个或多个处理器可以用于从被许可方的账户保管加密货币对价金额。该一个或多个处理器可以用于将智能合约部署到分布式分类账。该一个或多个处理器可以用于通过智能合约验证许可方已履行一项或多项义务。该一个或多个处理器可以用于响应于接收到许可方已履行一项或多项义务的验证，将加密货币对价金额的至少一部分释放到许可方的许可方账户中。该一个或多个处理器可以用于向分布式分类账输出记录，该记录指示由智能合约定义的许可交易已完成。
附图说明
57.图1描述了一种借贷平台的实施例的组件和交互，该借贷平台具有一组数据集成微服务，该组数据集成微服务包括数据收集和监控服务，用于处理借贷实体和交易。
58.图2描述了一种借贷平台的实施例的组件和交互，其中一组借贷解决方案由一组数据集成的数据收集和监控服务、自适应智能系统和数据存储系统支持。
59.图3描述了一种借贷平台的实施例的组件和交互，该借贷平台具有一组数据集成区块链服务、智能合约服务、社交网络分析服务、众包资源服务和物联网数据收集和监控服务，用于收集、监控和处理关于借贷交易中涉及或与之相关的实体的信息。
60.图4描述了一种借贷平台的组件和交互，该借贷平台具有物联网和传感器平台，用于监控贷款、债券或债务交易的一组资产、一组抵押物和担保中的至少一个。
61.图5描述了一种借贷平台的组件和交互，该借贷平台具有众包系统，用于收集与借贷交易中涉及的实体相关的信息。
62.图6描述了由借贷平台启用的众包工作流程的实施例。
63.图7描述了一种借贷平台的实施例的组件和交互，该借贷平台具有智能合约系统，该智能合约系统基于经由物联网系统、众包系统、一组社交网络分析服务以及一组数据收集和监控服务中的至少一个收集的信息自动调整贷款的利率。
64.图8描述了一种借贷平台的实施例的组件和交互，该借贷平台具有智能合约，该智能合约基于所监控的状况自动重组债务。
65.图9描述了一种借贷平台的组件和交互，该借贷平台具有一组数据收集和监控系统，用于验证贷款担保的可靠性，包括物联网系统和社交网络分析系统。
66.图10描述了一种借贷平台的组件和交互，该借贷平台具有机器人过程自动化系统，用于协商贷款的一组条款和条件。
67.图11描述了一种借贷平台的组件和交互，该借贷平台具有机器人过程自动化系统，用于贷款收款。
68.图12描述了一种借贷平台的组件和交互，该借贷平台具有机器人过程自动化系统，用于合并一组贷款。
69.图13描述了一种借贷平台的组件和交互，该借贷平台具有机器人过程自动化系统，用于管理保理贷款。
70.图14描述了一种借贷平台的组件和交互，该借贷平台具有机器人过程自动化系统，用于代理抵押贷款。
71.图15描述了一种借贷平台的组件和交互，该借贷平台具有众包和自动分类系统、采用人工智能的社交网络监控系统和采用人工智能的物联网数据收集和监控系统，其中该众包和自动分类系统用于验证债券发行人的状况，该采用人工智能的社交网络监控系统用于对关于债券的状况进行分类，该采用人工智能的物联网数据收集和监控系统用于对关于债券的状况进行分类。
72.图16描述了一种借贷平台的组件和交互，该借贷平台具有系统，该系统基于由iot监控的参数、由社交网络分析系统确定的参数或由众包系统确定的参数来管理贷款的条款和条件。
73.图17描述了一种借贷平台的组件和交互，该借贷平台具有自动区块链保管服务，
用于管理一组保管资产。
74.图18描述了一种借贷平台的组件和交互，该借贷平台具有贷款承保系统，该贷款承保系统具有一组数据集成微服务，该组数据集成微服务包括数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务以及智能合约服务，用于承保借贷实体和交易。
75.图19描述了一种借贷平台的组件和交互，该借贷平台具有贷款营销系统，该贷款营销系统具有一组数据集成微服务，该组数据集成微服务包括数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务以及智能合约服务，用于向一组潜在当事人营销贷款。
76.图20描述了一种借贷平台的组件和交互，该借贷平台具有评级系统，该评级系统具有一组数据集成微服务，该组数据集成微服务包括数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务以及智能合约服务，用于对一组贷款相关实体进行评级。
77.图21描述了一种借贷平台的组件和交互，该借贷平台具有合规系统，该合规系统具有一组数据集成微服务，该组数据集成微服务包括数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务以及智能合约服务，用于自动促进遵守适用于借贷交易的法律、法规和政策中的至少一个。
78.图22至图49是根据本公开实施例的神经网络系统的实施例的示意图，该神经网络系统可连接到平台，集成在平台中且可由平台访问，该平台用于实现智能交易，该系统包括涉及专家系统、自组织、机器学习和人工智能的系统，且包括经训练的用于模式识别、用于一个或多个参数、特性或现象的分类、用于支持自主控制和其他目的的神经网络系统。
79.图50描述了一种借贷平台的常规组件和交互。
80.图51描述了一种借贷平台的组件和交互，该借贷平台利用实体数据识别借贷事件并发起自动贷款动作。
81.图52描述了一种处理实体数据以发起自动贷款动作的方法。
82.图53描述了一种借贷平台的组件和交互，以对抵押物进行估价并确定抵押物的状况。
83.图54描述了一种处理抵押物数据以确定抵押物的状况并作为响应发起贷款动作的方法。
84.图55示出了借贷平台的组件和交互。
85.图56示出了借贷平台的方法。
86.图57描述了一种借贷平台的组件和交互，该借贷平台识别抵押物事件并作为响应发起自动动作。
87.图58描述了一种借贷平台的方法，该借贷平台自动发起贷款动作以响应抵押物事件。
88.图59示出了借贷平台的组件和交互。
89.图60示出了借贷平台的方法。
90.图61示出了借贷平台的组件和交互。
91.图62示出了借贷平台的方法。
92.图63示出了借贷平台的组件和交互。
93.图64示出了借贷平台的方法。
94.图65示出了借贷平台的组件和交互。
95.图66示出了借贷平台的方法。
96.图67示出了借贷平台的组件和交互。
97.图68示出了借贷平台的方法。
98.图69示出了借贷平台的组件和交互。
99.图70示出了借贷平台的方法。
100.图71示出了借贷平台的组件和交互。
101.图72示出了借贷平台的方法。
102.图73示出了借贷平台的组件和交互。
103.图74示出了借贷平台的方法。
104.图75示出了借贷平台的组件和交互。
105.图76示出了借贷平台的方法。
106.图77示出了借贷平台的组件和交互。
107.图78示出了借贷平台的方法。
108.图79示出了借贷平台的组件和交互。
109.图80示出了借贷平台的方法。
110.图81示出了借贷平台的组件和交互。
111.图82示出了借贷平台的方法。
112.图83示出了借贷平台的组件和交互。
113.图84示出了借贷平台的方法。
114.图85示出了借贷平台的组件和交互。
115.图86示出了借贷平台的方法。
116.图87示出了借贷平台的组件和交互。
117.图88示出了借贷平台的方法。
118.图89示出了借贷平台的组件和交互。
119.图90示出了借贷平台的方法。
120.图91示出了借贷平台的组件和交互。
121.图92示出了借贷平台的方法。
122.图93示出了借贷平台的组件和交互。
123.图94示出了借贷平台的方法。
124.图95示出了借贷平台的组件和交互。
125.图96示出了借贷平台的方法。
126.图97示出了借贷平台的组件和交互。
127.图98示出了借贷平台的方法。
128.图99示出了借贷平台的组件和交互。
129.图100示出了借贷平台的方法。
130.图101示出了借贷平台的组件和交互。
131.图102示出了借贷平台的方法。
132.图103示出了借贷平台的组件和交互。
133.图104示出了借贷平台的方法。
134.图105示出了借贷平台的组件和交互。
135.图106示出了借贷平台的方法。
136.图107示出了借贷平台的组件和交互。
137.图108示出了借贷平台的方法。
138.图109示出了借贷平台的组件和交互。
139.图110示出了借贷平台的方法。
140.图111描述了示出根据本公开的一些实施例的利用数字孪生的交易人工智能信息技术系统的一部分的示例的示意图。
141.图112描述了示出根据本公开的一些实施例的促进对人格权许可的合规系统的示意图。
142.图113描述了示出根据本公开的一些实施例的合规系统的一组示例组件的示意图。
143.图114描述了根据本公开的一些实施例的用于出于许可许可方的人格权的目的审查潜在被许可方的方法的一组操作。
144.图115描述了根据本公开的一些实施例的用于促进被许可方对许可方的人格权的许可的方法的一组操作。
145.图116描述了根据本公开的一些实施例的用于检测许可方和/或被许可方对规则或法规的潜在规避的方法的一组操作。
146.图117示出了用于选择ai解决方案的方法。
147.图118示出了用于选择ai解决方案的方法。
148.图119描述了组装的ai解决方案的示例。
149.图120示出了用于选择ai解决方案的方法。
150.图121示出了用于选择ai解决方案的方法。
151.图122示出了ai解决方案选择和配置系统。
152.图123示出了ai解决方案选择和配置系统。
153.图124示出了ai解决方案选择和配置系统。
154.图125描述了组件配置电路。
155.图126示出了ai解决方案选择和配置系统。
156.图127描述了一种用于选择和配置人工智能模型的系统。
157.图128描述了一种选择和配置人工智能模型的方法。
具体实施方式
158.本文中使用的术语“服务”/“微服务”(以及类似术语)应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，服务/微服务包括用于在功能上执行服务操作的任何系统(或平台)，其中系统可以是数据集成系统，包括数据收集电路、区块链电路、人工智能电路和/或智能合约电路，用于处理借贷实体和交易。服务/微服务可以促进数据处理，并可以包括用于数据提取、转换和加载的设施、数据清理和去重设施、数据归一化设施；数据同步设施；数据安全设施、计算设施(例如，用于对数据流执行预定义的计算操作并提供输出流)、压缩和解压设施、分析设施(例如，提供数据可视化的自动化生产)、数据处理设
施和/或数据存储设施(包括存储保留、格式化、压缩、迁移等)等。
159.服务/微服务可以包括控制器、处理器、网络基础设施、输入/输出设备、服务器、客户端设备(例如，笔记本电脑、台式机、终端设备、移动设备和/或专用设备)、传感器(例如，与一个或多个实体、设备和/或抵押物相关联的iot传感器)、致动器(例如，自动锁、通知设备、灯光、摄像头控制等)、上述任何一个或多个的虚拟化版本(例如，云存储、计算操作等外包计算资源；虚拟传感器；股票或商品价格、记录日志等待收集的订阅数据)和/或包括用作计算机可读指令的组件，当由处理器执行计算机可读指令时，这些组件使处理器执行服务的一个或多个功能等。服务可以分布在多个设备上，和/或服务的功能可以由协同执行服务的给定功能的一个或多个设备执行。
160.服务/微服务可以包括应用程序编程接口，其促进执行服务(例如，微服务)的系统组件之间以及系统与系统外部的实体(例如，程序、网站、用户设备等)之间的连接。在不限制于本公开的任何其他方面的情况下，在某些实施例中可能存在的示例微服务包括(a)一组多模式数据收集电路，收集关于与借贷交易相关的实体的信息并监控与借贷交易相关的实体；(b)区块链电路，用于维护与贷款相关的事件的安全历史分类账，该区块链电路具有管理贷款中涉及的一组当事人的访问的访问控制特征；(c)一组应用程序编程接口、数据集成服务、数据处理工作流程和用户界面，用于处理贷款相关事件和贷款相关活动；以及(d)智能合约电路，用于指定管理贷款条款和条件、贷款相关事件以及贷款相关活动中的至少一个的智能合约的条款和条件。任何服务/微服务可以由控制器控制或对控制器进行控制。某些系统可以不被视为服务/微服务。例如，仅对商品或服务收取固定成本的销售点设备可能不是服务。在另一个示例中，跟踪商品或服务的成本并在价值改变时触发通知的服务可以不是估价服务本身，而是依赖估价服务，和/或在某些实施例中可以构成估价服务的一部分。可以看出，在某些实施例中，给定电路、控制器或设备可以是服务或服务的一部分，例如当电路、控制器或设备的功能或能力用于支持如本文所述的服务或微服务时，但对于其他实施例(例如，在电路、控制器或设备的功能或能力与本文中描述的服务或微服务无关的情况下)，可以不是服务或服务的一部分。在另一个示例中，由用户操作的移动设备可以在第一时间点(例如，当用户通过应用程序或来自移动设备的其他通信访问服务的特征时，和/或当经由移动设备执行监控功能时)构成本文中描述的服务的一部分，但在第二时间点(例如，在交易完成之后、在用户卸载应用程序之后和/或当监控功能停止和/或传递到另一设备时)可能不构成服务的一部分。因此，本公开的益处可以应用于各种过程或系统，并且任何此类过程或系统在本文中可以被视为服务(或服务的一部分)。
161.受益于本文中的公开内容且了解通常可获得的预期系统，本领域技术人员可以容易地确定本公开的哪些方面将使特定系统受益、如何将本公开内容中的过程和系统组合以构造、提供性能特征(例如，带宽、计算能力、时间响应等)，和/或提供足以提供本文中描述的服务、平台和/或微服务的给定实施例的服务组件的操作能力(例如，检查间隔时间、包括纵向(例如，连续操作时间)和/或顺序(例如，一天中的时间、日历时间等)的正常运行时间要求、传感分辨率和/或精确度、数据确定(例如，精确度、时间、数据量)和/或致动器确认能力)。在确定组件、电路、控制器和/或设备的配置以实现本文中描述的服务、平台和/或微服务(以下所列“服务”)时，本领域技术人员的某些考虑因素包括但不限于：实现和操作服务的资本成本与操作成本的平衡；系统组件、服务用户和/或与服务交互的其他实体可用的网
络服务的可用性、速度和/或带宽；服务考虑的响应时间(例如，必须以多快的速度执行服务内的决策以支持服务的商业功能、各种人工智能或其他高级计算操作的操作时间)和/或支持给定响应时间的资本或操作成本；服务交互组件的位置，以及这些位置对服务操作的影响(例如，数据存储位置和相关监管方案、网络通信限制和/或成本、作为位置函数的电力成本、与服务相关时区的支持可用性等)；某些传感器类型的可用性，对这些传感器的相关支持，以及用于感测目的的足够替代物(例如，摄像头可能需要支持性照明和/或高网络带宽或本地存储)的可用性；服务的一方面的基础价值的一方面(例如，贷款的本金金额、抵押物的价值、抵押物价值的波动性、贷款人、担保人和/或借款人的净值或相对净值等)，包括基础价值的时间敏感性(例如，其相对于服务操作或贷款期限快速或缓慢变化的情况)；交易当事人之间的信任指标(例如，当事人之间的履约历史、信用评级、社会评级或其他外部指标、与交易相关的活动是否符合行业标准或其他规范化交易类型等)；和/或对于服务、平台和/或微服务的给定配置和/或功能的成本回收选项(例如，订阅、费用、服务付款等)的可用性。在不限制于本公开的任何其他方面的情况下，本文中服务执行的某些操作包括：基于所跟踪的数据对贷款执行实时更改；利用数据执行抵押物担保的智能合约；重新评估债务交易以响应所跟踪的条件或数据等。虽然本文出于说明目的描述了服务/微服务和考虑因素的具体示例，但是本公开的范围内特别考虑了受益于本文中的公开内容的任何系统以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素。
162.服务包括但不限于金融服务(例如，贷款交易服务)、数据收集服务(例如，用于收集和监控数据的数据收集服务)、区块链服务(例如，用于维护安全数据的区块链服务)、数据集成服务(例如，用于聚合数据的数据集成服务)、智能合约服务(例如，用于确定智能合约各方面的智能合约服务)、软件服务(例如，用于从公开信息网站提取与实体相关数据的软件服务)、众包服务(例如，用于请求和报告信息的众包服务)、物联网服务(例如，用于监控环境的物联网服务)、发布服务(例如，用于发布数据的发布服务)、微服务(例如，具有促进微服务之间连接的一组应用程序编程接口)、估价服务(例如，使用估价模型根据信息设置抵押物的价值)、人工智能服务、市场价值数据收集服务(例如，监控和报告市场信息)、聚类服务(例如，用于根据属性相似度对抵押物项目进行分组)、社交网络服务(例如，能够针对社交网络的参数进行配置)、资产标识服务(例如，用于标识金融机构负责保管的一组资产)、身份管理服务(例如，使得金融机构验证身份和凭据)等和/或类似的功能术语。本文中执行一个或多个功能的示例服务包括计算设备、服务器、联网设备、用户界面、通信协议、共享信息和/或信息存储和/或应用程序编程接口(api)等设备间接口、传感器(例如，操作性地耦合到受监控组件、设备、位置等的iot传感器)、分布式分类账、电路、和/或用于使处理器执行服务的一个或多个功能的计算机可读代码。本文中服务的一个或多个方面或组件可以分布在多个设备上，和/或可以全部或部分地合并在给定设备上。在实施例中，本文中服务的方面或组件可以至少部分地通过电路实现，例如在非限制性示例中，数据收集服务至少部分地实现为被构造为收集和监控数据的数据收集电路，区块链服务至少部分地实现为被构造为维护安全数据的区块链电路，数据集成服务至少部分地实现为被构造为聚合数据的数据集成电路，智能合约服务至少部分地实现为被构造为确定智能合约的各个方面的智能合约电路，软件服务至少部分地实现为被构造为从公开可用信息网站提取与实体相关的数据，众包服务至少部分地实现为被构造为请求和报告信息的众包电路，物联网服务至少
部分地实现为被构造为监控环境的物联网电路，发布服务至少部分地实现为被构造为发布数据的发布服务电路，微服务至少部分地实现为被构造为互连多个服务电路的微服务电路，估价服务至少部分地实现为被构造为访问估价模型以基于数据设置抵押物的价值的估价服务电路，人工智能服务至少部分地实现为人工智能服务电路，市场价值数据收集服务至少部分地实现为被构造为监控和报告市场信息的市场价值数据收集服务电路，聚类服务至少部分地实现为被构造为基于属性的相似度对抵押物进行分组的聚类服务电路，社交网络服务至少部分地实现为被构造为配置关于社交网络的参数的社交网络分析服务电路，资产标识服务至少部分地实现为用于标识金融机构负责保管的一组资产的资产标识服务电路，身份管理服务至少部分地实现为使金融机构能够验证身份和凭据等的身份管理服务电路。因此，本公开的益处可以应用于各种系统，并且任何此类系统在本文中可以被视为涉及物品和服务，而在某些实施例中，给定系统在本文中可以不被视为涉及物品和服务。受益于本文中的公开内容且了解通常可获得的预期系统，本领域技术人员可以容易地确定本公开的哪些方面将使特定系统受益和/或如何将本公开内容中的过程和系统组合以增强预期系统的操作。本领域技术人员可以考虑以确定特定服务的配置的考虑因素包括：特定交易的一个或多个当事人可用的分配和访问设备；某些类型信息的存储、输入和通信的管辖区限制；服务信息通信的安全和验证要求或期望方面；服务的算法、机器学习组件和/或人工智能组件进行信息收集、当事人间通信和确定的响应时间；服务的成本考虑，包括资本支出和操作成本，以及将承担成本的当事人或实体以及收回成本的可行性，例如通过订阅、服务费等；为支持服务而存储和/或传送的信息量；和/或用于支持服务的处理或计算能力。
163.本文中使用的术语“物品”和“服务”(以及类似术语)应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，物品和服务包括任何物品和服务，包括但不限于：用作奖励、用作抵押物、成为协商标的物等的物品和服务，例如但不限于，针对作为贷款标的物、贷款抵押物或类似物(例如，产品、服务、要约、解决方案、实物产品、软件、服务水平、服务质量、金融工具、债务、抵押物、服务履行或其他物品)的物品申请保证或担保。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，物品和服务包括任何物品和服务，包括但不限于：应用于物理物品(例如，车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产)、金融物品(例如，商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币)、消耗品(例如，可食用物品、饮料)、高有价物品(例如，贵金属、珠宝饰品、宝石)、知识项目(例如，知识产权项目、知识产权、合约权利)等的物品和服务。因此，本公开的益处可以应用于各种系统，并且任何此类系统在本文中可以被视为涉及物品和服务，而在某些实施例中，给定系统在本文中可以不被视为涉及物品和服务。受益于本文中的公开内容且了解通常可获得的预期系统，本领域技术人员可以容易地确定本公开的哪些方面将使特定系统受益和/或如何将本公开内容中的过程和系统组合以增强预期系统的操作。
164.本文中使用的术语“代理”、“自动代理”和类似术语应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，代理或自动代理可以处理与抵押物或资产的价值、状况以及所有权中的至少一个相关的事件。代理或自动代理还可以采取与抵押物或资产所属的贷款、债务交易、债券交易、补贴贷款等相关的动作，例如以响应所处理的事件。代理或自动代理可以与市场交互以收集数据、测试现货市场交易、执行交易等，其中动态系统
行为涉及用户可能希望理解、预测、控制和/或优化的复杂交互。某些系统可以不被视为代理或自动代理。例如，如果仅收集事件而不处理事件，则系统可能不是代理或自动代理。在一些实施例中，如果贷款相关动作并非响应所处理的事件而采取，则其可能不是由代理或自动代理采取的。受益于本文中的公开内容且了解通常可获得的预期系统，本领域技术人员可以容易地确定本公开的哪些方面包括和/或受益于代理或自动代理。本领域技术人员或本公开的实施例关于代理或自动代理的某些考虑包括但不限于：确定资产或抵押物的价值、状况或所有权何时发生变化的规则；和/或确定变化是否保证对贷款或其他交易采取进一步动作的规则；以及其他考虑因素。虽然本文出于说明目的描述了市场价值和市场信息的具体示例，但是本公开的范围内特别考虑了受益于本文中的公开内容的任何实施例以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素。
165.本文中使用的术语“市场信息”、“市场价值”和类似术语应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，市场信息和市场价值描述了资产、抵押物、食品或服务在定义的时间点或时间段的状态或价值。市场价值可指在市场或拍卖环境中对物品设定的预期价值，或至少一个公共市场中与该物品、资产或抵押物类似的物品的定价或财务数据。对于公司来说，市场价值可以是其流通股数量与当前股价的乘积。估价服务可以包括市场价值数据收集服务，该市场价值数据收集服务监控和报告与抵押物、发行人、一组债券、一组资产、一组补贴贷款、当事人等的价值(例如，市场价值)相关的市场信息。市场价值在本质上可能是动态的，因为它们取决于各种因素，从实际经营状况到经济气候，再到供求动态。市场价值可以受到以下因素影响，并且市场信息可以包括以下因素：与其他资产的接近程度、资产的存货或供应、对资产的需求、物品的来源、物品的历史、物品组件的潜在当前价值、实体的破产状态、实体的止赎状态、实体的合约违约状态、实体的违规状态、实体的犯罪状态、实体的出口管制状态、实体的禁运状态、实体的关税状态、实体的税务状态、实体的信用报告、实体的信用评级、实体的网站评级、实体的产品的一组客户评论、实体的社交网络评级、实体的一组凭据、实体的一组转介、实体的一组证明、实体的一组行为、实体的位置以及实体的地理位置。在某些实施例中，市场价值可以包括诸如价值的波动性、价值的敏感性(例如，相对于具有相关不确定性的其他参数)和/或估价对象对特定当事人的特定价值(例如，第一当事人拥有的物品可能比第二当事人拥有的物品更有价值)。
166.某些信息可能不是市场信息或市场价值。例如，与价值相关的变量不是市场衍生的，它们可能是在用价值或投资价值。在某些实施例中，投资价值可以被视为市场价值(例如，当估价当事人打算将资产用作收购后的投资时)，而不是其他实施例中的市场价值(例如，当估价当事人打算立即清算收购后的投资时)。受益于本文中的公开内容且了解通常可获得的预期系统，本领域技术人员可以容易地确定本公开的哪些方面将受益于市场信息或市场价值。在确定术语“市场价值”是否指资产、物品、抵押物、货物或服务时，本领域技术人员的某些考虑因素包括：市场中存在其他相似资产、取决于位置的价值变化、物品的开盘价超过标价以及其他考虑因素。虽然本文出于说明目的描述了市场价值和市场信息的具体示例，但是本公开的范围内特别考虑了受益于本文中的公开内容的任何实施例以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素。
167.本文中使用的术语“分摊价值”或“分摊的价值”和类似术语应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，分摊价值描述了按比例分配或按比例分拨
价值，或按比例分配规则划分和分配价值的过程。价值可以分摊给若干当事人(例如，若干当事人中的每一个均是价值的一部分的受益人)、分摊给若干交易(例如，每个交易均使用价值的一部分)和/或按多对多关系分摊(例如，一组对象具有在多个当事人和/或交易之间分摊的聚合值)。在一些实施例中，价值可以是净损失，分摊的价值是对每个实体的负债分配。在其他实施例中，分摊的价值可以指经济利益、不动产、抵押物等的分配或分拨。在某些实施例中，分摊可以包括对相对于各当事人的价值的考虑—例如，在两个当事人之间按50/50分摊1000万美元资产时，如果两个当事人对该资产具有不同的价值考虑，可能导致一个当事人对分摊贷记与分摊不同的结果价值。在某些实施例中，分摊可以包括对相对于给定交易的价值的考虑—例如，第一类交易(例如，长期贷款)可具有与第二类交易(例如，短期信贷额度)不同的给定资产估价。
168.某些条件或过程可能与分摊的价值无关。例如，物品的总价值可以提供其固有价值，但不能提供每个已标识实体持有的价值。受益于本文中的公开内容且了解分摊的价值，本领域技术人员可以容易地确定本公开的哪些方面将使分摊的价值的特定应用受益。本领域技术人员或本公开实施例关于分摊的价值的某些考虑因素包括但不限于：本金金额的货币、预期交易类型(贷款、债券或债务)、特定类型的抵押物、贷款与价值的比率、抵押物与贷款的比率、总交易/贷款金额、本金金额、所欠实体的数量、抵押物的价值等。虽然本文出于说明目的描述了分摊的价值的具体示例，但是本公开的范围内特别考虑了受益于本文中的公开内容的任何实施例以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素。
169.本文中使用的术语“财务状况”和类似术语应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，财务状况描述了实体在定义的时间点或时间段的资产、负债和股权状况的当前状态。财务状况可以记入财务报表。财务状况还可以包括对实体在未来风险情况下生存或履行未来或到期债务的能力的评估。财务状况可以基于实体的以下属性中的一组属性：实体的公开估价、如公共记录指示的实体拥有的一组财产、实体拥有的一组财产的估价、实体的破产状态、实体的止赎状态、实体的合约违约状态、实体的违规状态、实体的犯罪状态、实体的出口管制状态、实体的禁运状态、实体的关税状态、实体的税务状态；实体的信用报告、实体的信用评级、实体的网站评级、实体的产品的一组客户评论、实体的社交网络评级、实体的一组凭据、实体的一组转介、实体的一组证明、实体的一组行为、实体的位置以及实体的地理位置。财务状况也可以描述协议或贷款的要求或阈值。例如，允许开发商继续开发的条件可能是各种认证以及其对财务支出的同意。也就是说，开发商继续开发的能力取决于财务因素等。某些条件可能不是财务状况。例如，信用卡余额本身可能是财务状况的线索，但可能不是财务状况本身。在另一个示例中，付款计划可以确定债务可以在实体资产负债表上的，但可能无法准确地提供财务状况。期限受益于本文中的公开内容且了解通常可获得的预期系统，本领域技术人员可以容易地确定本公开的哪些方面包括财务状况和/或将受益于财务状况。在确定术语“财务状况”是否指实体在定义的时间点或时间段和/或针对给定目的的资产、负债和股权状况的当前状态时，本领域技术人员的某些考虑因素包括：多于一个财务数据点的报告、贷款与抵押物价值的比率、抵押物与贷款的比率、总交易/贷款金额、借款人和贷款人的信用评分以及其他考虑因素。虽然本文出于说明目的描述了财务状况的具体示例，但是本公开的范围内特别考虑了受益于本文中的公开内
容的任何实施例以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素。
170.本文中使用的术语“利率”和类似术语应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，利率包括按贷款、存款或借款金额的比例每个时间段到期的利息金额。贷款或借款的总利息可能取决于本金总额、利率、复利频率以及贷款、存款或借款的时间长度。通常，利率以年度百分比表示，但可以针对任何时间段进行定义。利率与银行或其他贷款人借款所收取的金额相关，或与银行或其他实体向储户支付的存款利率相关。利率可以是可变的，也可以是固定的。例如，利率可能会根据政府或其他利益相关者的指令、出借或借入本金的货币、投资到期期限、借款人的感知违约概率、市场供求、抵押物的数量、经济状况或赎回条款等特殊特征而变化。在某些实施例中，利率可以是相对利率(例如，相对于基准利率、通货膨胀指数等)。在某些实施例中，利率可以进一步考虑调整利率所应用的成本或费用(例如，“基点”)。名义利率可能不会因通货膨胀而调整，而实际利率则应考虑通货膨胀。某些示例可以不是特定实施例目的的利率。例如，每年按固定美元金额和/或固定费用金额增长的银行账户可能不是某些实施例的利率的示例。受益于本文中的公开内容且了解利率，本领域技术人员可以容易地确定特定实施例的利率的特征。本领域技术人员或本公开实施例关于利率的某些考虑因素包括但不限于：本金金额的货币、用于设置利率的变量、用于修改利率的标准、预期交易类型(贷款、债券或债务)、特定类型的抵押物、贷款与价值的比率、抵押物与贷款的比率、总交易/贷款金额、本金金额、特定行业的交易和/或抵押物的适当期限、贷款人在期限之前出售和/或合并贷款的可能性等等。虽然本文出于说明目的描述了利率的具体示例，但是本公开的范围内特别考虑了受益于本文中的公开内容的任何实施例以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素。
171.本文中使用的术语“估价服务”(以及类似术语)应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，估价服务包括设置商品或服务的价值的任何服务。估价服务可以使用估价模型，以基于来自数据收集和监控服务的信息设置抵押物的价值。智能合约服务可以处理来自一组估价服务的输出，并分配足以提供贷款担保的抵押物和/或在一组贷款人和/或交易中分摊抵押物的价值。估价服务可以包括人工智能服务，其可以基于与抵押物交易相关的结果数据迭代地改进估价模型。估价服务可以包括市场价值数据收集服务，其可以监控和报告与抵押物的价值相关的市场信息。某些过程可以不被视为估价服务。例如，仅对商品或服务收取固定成本的销售点设备可能不是估价服务。在另一个示例中，跟踪商品或服务的成本并在价值改变时触发通知的服务可以不是估价服务本身，而是依赖估价服务和/或构成估价服务的一部分。因此，本公开的益处可以应用于各种过程系统，并且任何此类过程或系统在本文中可以被视为估价服务，而在某些实施例中，给定服务在本文中可以不被视为估价服务。受益于本文中的公开内容且了解通常可获得的预期系统，本领域技术人员可以容易地确定本公开的哪些方面将使特定系统受益以及如何将本公开内容中的过程和系统组合以增强预期系统的操作和/或提供估价服务。在确定预期系统是否指估价服务和/或本公开的各方面是否可以使预期系统受益或增强预期系统时，本领域技术人员的某些考虑因素包括但不限于：基于抵押物的价值对贷款执行实时更改；利用市场数据执行抵押物担保的智能合约；根据存储条件或地理位置重新评估抵押物；抵押物的价值出现波动、被利用和/或被转移的趋势等。虽然本文出于说明目的描述了估价服务和考虑因素的具体示例，但是本公开的范围内特别考虑了受益于本文中的公开内容的任何系
统以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素。
172.本文中使用的术语“抵押物属性”(以及类似术语)应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，抵押物属性包括耐久性(抵押物承受磨损的能力或抵押物的使用寿命)、价值、识别(抵押物是否具有易于识别或营销的明确特征)、价值稳定性(抵押物是否随时间保持价值)、标准化、等级、质量、适销性、流动性、可转让性、可取性、可追踪性、可交付性(抵押物交付或转让时不发生价值恶化的能力)、市场透明度(即抵押物价值易于核实或广泛商定)、实体或虚拟的任何标识。抵押物属性可以用绝对或相对的术语来衡量，和/或可以包括定性(例如，分类描述)或定量描述。抵押物属性对于不同的行业、产品、元素、用途等可能不同。抵押物属性可以是定量的或定性的。与抵押物属性相关联的价值可以基于量表(例如，1-10)或相对名称(高、低、更好等)。抵押物可以包括各种组件；每个组件可以具有抵押物属性。因此，对于同一抵押物属性，抵押物可以具有多个值。在一些实施例中，可以组合抵押物属性的多个值来为每个属性生成一个值。某些抵押物属性可以仅应用于抵押物的特定部分。某些抵押物属性，甚至对于抵押物的给定组件，可以具有不同的值，具体取决于相关的当事人(例如，当事人对抵押物的一方面的估价高于另一当事人)和/或取决于交易类型(例如，抵押物对于第一类贷款可能比第二类贷款更有价值或更合适)。与抵押物相关联的某些属性可以不是本文中描述的抵押物属性，具体取决于本文抵押物属性的目的。例如，相对于类似产品，产品可以被评定为耐用；但是，如果产品的寿命远低于所考虑的特定贷款的期限，则产品的耐久性可被评定为不同的评级(例如，不耐久)或不相关的评级(例如，产品的当前存货作为抵押物，并预计在贷款期限内会发生变化)。因此，本公开的益处可以应用于各种属性，并且任何此类属性在本文中可以被视为抵押物属性，而在某些实施例中，给定属性在本文中可以不被视为抵押物属性。受益于本文中的公开内容且了解通常可获得的预期抵押物属性，本领域技术人员可以容易地确定本公开的哪些方面将使特定抵押物属性受益。在确定预期属性是否指抵押物属性和/或本公开的各方面是否可以使预期系统受益或增强预期系统时，本领域技术人员的某些考虑因素包括但不限于：属性的来源和属性值的来源(例如，属性和属性值是否来自信誉良好的来源)、属性的波动性(例如，抵押物的属性值是否波动，该属性是否为抵押物的新属性)、类似抵押物的属性值的相对差异、特殊属性值(例如，与相似类别抵押物相比，某些属性值可能很高(例如，在第98百分位)或非常低(例如，在第2百分位))、抵押物的可替代性、与抵押物相关的交易类型和/或为特定当事人或交易使用抵押物的目的。虽然本文出于说明目的描述了抵押物属性和考虑因素的具体示例，但是本公开的范围内特别考虑了受益于本文中的公开内容的任何系统以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素。
173.本文中使用的术语“区块链服务”(以及类似术语)应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，区块链服务包括与区块链的处理、记录和/或更新相关的任何服务，并且可以包括用于处理区块、计算哈希值、在区块链中生成新区块、将区块附加到区块链、在区块链中创建分叉、在区块链中合并分叉、验证先前计算、更新共享分类账、更新分布式分类账、生成加密密钥、验证交易、维护区块链、更新区块链、验证区块链、生成随机数。这些服务可以通过在本地计算机上执行计算机可读指令来执行和/或由远程服务器和计算机执行。某些服务可以不被单独视为区块链服务，但是可以基于服务的最终使用和/或在特定实施例中被视为区块链服务—例如，可以在区块链之外的上下文中(例如，
在安全通信的上下文中)执行哈希值计算。一些初始服务可以在不首先应用于区块链的情况下被调用，但是与初始服务结合的进一步动作或服务可将初始服务与区块链的各方面相关联。例如，可以周期性地生成随机数并将其存储在存储器中；这些随机数最初可能不是出于区块链目的而生成的，但可以用于区块链。因此，本公开的益处可以应用于各种服务，并且任何此类服务在本文中可以被视为区块链服务，而在某些实施例中，给定服务在本文中可以不被视为区块链服务。受益于本文中的公开内容且了解通常可获得的预期区块链服务，本领域技术人员可以容易地确定本公开的哪些方面可以用于实现特定区块链服务和/或将使特定区块链服务受益。在确定预期服务是否指区块链服务和/或本公开的各方面是否可以使预期系统受益或增强预期系统时，本领域技术人员的某些考虑因素包括但不限于：服务的应用、服务的来源(例如，如果该服务与已知的或可验证的区块链服务提供商相关联)、服务的响应性(例如，某些区块链服务可以具有预期的完成时间，和/或可以通过利用率来确定)、服务的成本、为服务请求的数据量和/或服务生成的数据量(区块链的区块或与区块链相关联的密钥可以是特定大小或特定大小范围)。虽然本文出于说明目的描述了区块链服务和考虑因素的具体示例，但是本公开的范围内特别考虑了受益于本文中的公开内容的任何系统以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素。
174.本文中使用的术语“区块链”(以及加密货币分类账等变体)可以广义地理解为描述记录、管理或以其他方式处理在线交易的加密货币分类账。区块链可以是公共的、专有的或其组合，但不限于此。区块链也可以用于表示一组数字交易、协议、条款或其他数字价值。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，在前一种情况下，区块链还可以与投资应用程序、代币交易应用程序和/或基于数字/加密货币的市场结合使用。区块链还可以与提供对价相关联，例如提供商品、服务、物品、费用、对受限区域或事件的访问、数据或其他有价值的益处。在讨论对价单位、抵押物、货币、加密货币或任何其他形式的价值时，可以包括各种形式的区块链。受益于本文中的公开内容且了解通常可获得的预期系统，本领域技术人员可以容易地确定区块链所象征或表示的价值。虽然本文出于说明目的描述了区块链的具体示例，但是本公开的范围内特别考虑了受益于本文中的公开内容的任何实施例以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素。
175.本文中使用的术语“分类账”和“分布式分类账”(以及类似术语)应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，分类账可以是维护交易记录的文档、文件、计算机文件、数据库、书籍等。分类账可以是物理的，也可以是数字的。分类账可以包括与销售、账目、购买、交易、资产、负债、收入、支出、资本等相关的记录。分类账可以提供与时间相关联的交易历史。分类账可以是集中的，也可以是分散的/分布式。集中式分类账可以是由一个或多个选定实体或交换所控制、更新或查看的文档，其中对分类账的更改或更新由实体或票据交换所管理或控制。分布式分类账可以是分布在多个实体、参与者或区域的分类账上，这些实体、参与者或区域可以独立地、同时地或一致地更新或修改其分类账副本。分类账和分布式分类账可以包括用于签名、隐藏或验证内容的安全措施和加密功能。在分布式分类账的情况下，可以使用区块链技术。在使用区块链实现的分布式分类账的情况下，分类账可以是由节点链表组成的默克尔树，其中每个节点包含先前节点的哈希或加密的交易数据。某些交易记录可以不被视为分类账。文件、计算机文件、数据库或书籍可以是或不是分类账，具体取决于它存储的数据、数据的组织、维护或保护方式。例如，如果无法信
任或验证交易列表，和/或基于不一致、欺诈或不完整的数据，则交易列表可以不被视为分类账。分类账中的数据可以根据便利性、数据源、数据类型、环境、应用等以任何格式组织，例如表、列表、二进制数据流等。在不同实体之间共享的分类账可以不是分布式分类账，但分布式分类账的区别可能基于哪些实体有权对分类账进行更改和/或不同实体之间如何共享和处理更改。因此，本公开的益处可以应用于各种数据，并且任何此类数据在本文中可以被视为分类账，而在某些实施例中，给定数据在本文中可以不被视为分类账。受益于本文中的公开内容且了解通常可获得的预期分类账和分布式分类账，本领域技术人员可以容易地确定本公开的哪些方面可以用于实现特定分类账和/或将使特定分类账受益。在确定预期数据是否指分类账和/或本公开的各方面是否可以使预期分类账受益或增强预期分类账时，本领域技术人员的某些考虑因素包括但不限于：分类账中数据的安全性(数据是否可以被篡改或修改)、与对分类账中数据进行更改相关联的时间、进行更改的成本(计算和货币)、数据的详细信息、数据的组织(是否需要对数据进行处理以便在应用程序中使用)、谁控制分类账(是否可以信任或依赖该当事人管理分类账)、数据的机密性(谁可以查看或跟踪分类账中的数据)、基础设施的大小、通信要求(分布式分类账可能需要通信接口或特定的基础设施)、弹性。虽然本文出于说明目的描述了区块链服务和考虑因素的具体示例，但是本公开的范围内特别考虑了受益于本文中的公开内容的任何系统以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素。
176.本文中使用的术语“贷款”(以及类似术语)应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，贷款可以是与借入的且预期以实物(例如，借入的钱和归还的钱)或作为约定交易(例如，借入第一商品或服务，并且归还钱、第二商品或服务或两者组合)归还的资产相关的协议。资产可以是金钱、财产、时间、实物、虚拟物、服务、权利(例如，票证、许可证或其他权利)、折旧额、抵免额(例如，税收抵免额、排放抵免额等)、约定的风险或责任承担和/或其任何组合。贷款可以基于借款人和贷款人之间的正式或非正式协议，其中贷款人可以在预定的时间、可变时间段或无限期内向借款人提供资产。贷款人和借款人可以是个人、实体、公司、政府、团体、组织等。贷款类型可以包括抵押贷款、个人贷款、有担保贷款、无担保贷款、优惠贷款、商业贷款、小额贷款等。借款人和贷款人之间的协议可以规定贷款条款。借款人可能被要求归还资产或用与所借资产不同的资产偿还。在某些情况下，贷款可能需要偿还所借资产的利息。借款人和贷款人可能是其他实体之间的中间人，可能永远不会拥有或使用资产。在一些实施例中，贷款可以不与商品的直接转让相关联，但是可以与使用权或共享使用权相关联。在某些实施例中，借款人和贷款人之间的协议可以在借款人和贷款人之间执行，和/或在中间人(例如，贷款权利的受益人，例如通过出售贷款)之间执行。在某些实施例中，借款人和贷款人之间的协议可以通过本文中的服务来执行，例如通过确定贷款的至少一部分条款和条件的智能合约服务，并且在某些实施例中，借款人和/或贷款人可以遵守协议的条款，该协议可能是智能合约。在某些实施例中，智能合约服务可以填充协议的条款，并将其呈现给借款人和/或贷款人以供执行。在某些实施例中，智能合约服务可以自动使借款人或贷款人中的一个遵守条款(至少作为要约)，并可以将要约呈现给借款人或贷款人中的另一个以供执行。在某些实施例中，贷款协议可以包括多个借款人和/或多个贷款人，例如，其中一组贷款包括该组贷款的多个付款受益人和/或该组贷款的多个借款人。在某些实施例中，该组贷款的风险和/或债务可以是个别的(例如，每个借款人
和/或贷款人与该组贷款的特定贷款相关)、分摊的(例如，特定贷款违约具有在贷款人之间分摊的相关损失)和/或这些组合(例如，该组贷款的一个或多个子集被单独处理和/或分摊)。
177.某些协议可以不被视为贷款。根据转让的资产、资产的转让方式或涉及的当事人，转让或借用资产的协议可以不被视为贷款。例如，在某些情况下，资产的转让可能是无限期的，并且可以被视为出售资产或永久转让。同样，如果资产是在贷款人和借款人之间没有明确或清晰的条款或缺乏共识的情况下借入或转让的，在某些情况下可以不被视为贷款。即使正式协议没有直接编入书面协议，只要当事人自愿和知情地同意该安排，和/或惯例(例如，特定行业)可以将该交易视为贷款，该协议也可以被视为贷款。因此，本公开的益处可以应用于多种协议，并且任何此类协议在本文中可以被视为贷款，而在某些实施例中，给定协议在本文中可以不被视为贷款。受益于本文中的公开内容且了解通常可获得的预期贷款，本领域技术人员可以容易地确定本公开的哪些方面实现贷款、利用贷款或使特定贷款交易受益。在确定预期数据是否为贷款和/或本公开的各方面是否可以使预期贷款受益或增强预期贷款时，本领域技术人员的某些考虑因素包括但不限于：所涉资产的价值、借款人返还或偿还贷款的能力、所涉资产的类型(例如，资产是否通过使用而被消耗)、与贷款相关联的还款期限、贷款利息、贷款协议的安排方式、协议的形式、协议的细节、贷款协议的细节，与贷款相关联的抵押物属性和/或上述任何一项在特定情况下的一般商业预期。虽然本文出于说明目的描述了贷款和考虑因素的具体示例，但是本公开的范围内特别考虑了受益于本文中的公开内容的任何系统以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素。
178.本文中使用的术语“贷款相关事件”(以及类似术语，包括贷款相关事件)应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，贷款相关事件可以包括与贷款条款相关的任何事件或由与贷款相关联的协议触发的事件。贷款相关事件可以包括贷款违约、履约、还款、付款、利息变化、滞纳金评估、退款评估、分配等。贷款相关事件可由明确的协议条款触发；例如，协议可以规定在贷款开始后一段时间内利率上升；协议引发的利率上升可以是贷款相关事件。贷款相关事件可由相关贷款协议条款隐式触发。在某些实施例中，可被视为与贷款协议的假设和/或贷款协议当事人的期望相关的任何发生可被视为事件发生。例如，如果预期贷款的抵押物是可替换的(例如，作为抵押物的存货)，则存货水平的变化可被视为贷款相关事件的发生。在另一个示例中，如果预期对抵押物进行审查和/或确认，则不具有对抵押物的访问权限、监控传感器失效或故障等可被视为贷款相关事件的发生。在某些实施例中，本文中描述的电路、控制器或其他设备可自动触发确定贷款相关事件。在一些实施例中，贷款相关事件可由管理贷款或贷款相关合约的实体触发。贷款相关事件可根据贷款协议中的一个或多个条件有条件触发。贷款相关事件可能与贷款人、借款人或第三方需要完成的任务或要求有关。某些事件在某些实施例和/或某些上下文中可以被视为贷款相关事件，但在另一实施例或上下文中可以不被视为贷款相关事件。许多事件可能与贷款有关，但可能由与贷款无关的外部触发因素引起。然而，在某些实施例中，外部触发事件(例如，与抵押物相关的商品价格变化)在某些实施例中可以是贷款相关事件。例如，如果现有贷款协议的条款和/或履行没有触发重新协商，则贷款人发起的贷款条款重新协商可以不被视为贷款相关事件。因此，本公开的益处可以应用于各种事件，并且任何此类事
件在本文中可以被视为贷款相关事件，而在某些实施例中，给定事件在本文中可以不被视为贷款相关事件。受益于本文中的公开内容且了解通常可获得的预期系统，本领域技术人员可以容易地确定本公开的哪些方面可以被视为预期系统和/或系统支持的特定交易的贷款相关事件。在确定预期数据是否为贷款相关事件和/或本公开的各方面是否可以使预期交易系统受益或增强预期交易系统时，本领域技术人员的某些考虑因素包括但不限于：相关事件对贷款的影响(导致贷款违约或终止的事件可能具有更高的影响)、与事件相关联的成本(资本和/或操作)、与监控事件发生相关联的成本(资本和/或操作成本)、负责响应事件的实体、与事件相关联的时间段和/或响应时间(例如，完成事件所需的时间以及从事件触发到需要处理或检测事件时分配的时间)、负责事件的实体、处理事件所需的数据(例如，机密信息可能有不同的保护措施或限制)、发生未检测到的事件时可采取的缓解措施和/或发生未检测到的事件时存在风险的当事人可采取的补救措施。虽然本文出于说明目的描述了贷款相关事件和考虑因素的具体示例，但是本公开的范围内特别考虑了受益于本文中的公开内容的任何系统以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素。
179.本文中使用的术语“贷款相关活动”(以及类似术语)应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，贷款相关活动可以包括与贷款的生成、维护、终止、收款、执行、服务、计费、营销、履行能力或协商相关的活动。贷款相关活动可以包括与签署贷款协议或本票、审查贷款文件、处理付款、评估抵押物、评估借款人或贷款人对贷款条款的遵守情况、重新协商条款、完善贷款担保或抵押物和/或取消条款有关的活动。贷款相关活动可能与在就条款达成正式协议之前与贷款相关联的事件有关，例如与初始协商相关联的活动。贷款相关活动可能与贷款期间和贷款终止后的事件有关。贷款相关活动可由贷款人、借款人或第三方执行。某些活动可以不被单独视为贷款相关活动，但可以基于活动对贷款周期的特殊性被视为贷款相关活动—例如，与未偿贷款相关的开具账单或开具发票可以被视为贷款相关活动，然而，当贷款的开具发票或开具账单与非贷款相关要素的开具发票或开具账单相结合时，开具发票可以不被视为贷款相关活动。无论贷款是否与资产相关，某些活动可能与资产相关；在这些情况下，该活动可以不被视为贷款相关活动。例如，无论资产是否与贷款相关，都可能发生与资产相关的定期审计，也可以不被视为贷款相关活动。在另一个示例中，与资产相关的定期审计可能是贷款协议所要求的，通常不会发生，除非与贷款相关，在这种情况下，该活动可被视为贷款相关活动。在一些实施例中，如果在贷款不活跃或不存在的情况下不发生活动，则活动可以被视为贷款相关活动，但在某些情况下(例如，如果审计正常发生，但贷款人没有能力执行或审查审计，则即使该审计已经以其他方式发生，该审计也可以被视为贷款相关活动)。因此，本公开的益处可以应用于各种事件，并且任何此类事件在本文中可以被视为贷款相关事件，而在某些实施例中，给定事件在本文中可以不被视为贷款相关事件。受益于本文中的公开内容且了解通常可获得的预期系统，本领域技术人员可以容易地确定用于预期系统目的的贷款相关活动。在确定预期数据是否为贷款相关活动和/或本公开的各方面是否可以使预期贷款受益或增强预期贷款时，本领域技术人员的某些考虑因素包括但不限于：贷款活动的必要性(贷款协议或条款是否可以在没有该活动的情况下得到满足)、活动的成本、活动对贷款的特殊性(该活动是否与其他行业相似或相同)、活动所涉及的时间、活动对贷款周期的影响、开展活动的实体、活动所需的
数据量(该活动是否需要与贷款相关的机密信息或与实体相关的个人信息)和/或当事人执行和/或审查活动的能力。虽然本文出于说明目的描述了贷款相关事件和考虑因素的具体示例，但是本公开的范围内特别考虑了受益于本文中的公开内容的任何系统以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素。
180.本文中使用的术语“贷款条款”、“条款和条件”等应当广义地理解(“贷款条款”)。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，贷款条款可涉及与贷款的借款人和贷款人同意的时间、还款、发起和其他可执行条件有关的条件、规则、限制、合约义务等。贷款条款可以在借款人和贷款人之间的正式合约中规定。贷款条款可规定利率、抵押物、止赎状况、债务后果、支付选项、付款计划、契约等。贷款条款可以协商，也可以在贷款期限内改变。贷款条款可能会发生变化或受到外部参数的影响，例如市场价格、债券价格、与贷款人或借款人相关联的状况等。贷款的某些方面可以不被视为贷款条款。在某些实施例中，贷款人和借款人之间尚未正式商定的贷款方面和/或在业务过程(和/或特定行业)中通常不被理解的贷款方面可以不被视为贷款条款。在合同或正式协议中正式同意或确认之前，贷款的某些方面可能是初步的或非正式的。贷款的某些方面可以不被单独视为贷款条款，但基于特定贷款方面的特殊性也可以不被视为贷款条款。贷款的某些方面在贷款期间的某个特定时间可以不被视为贷款条款，但在贷款期间的另一个时间可以被视为贷款条款(例如，当事人履约和/或贷款条款到期可能发生的义务和/或豁免)。例如，在利率被定义为与贷款有关并且被定义为复利(按年、按月)计算方式等之前，利率通常不被视为贷款条款。如果贷款的一方面是不确定的或不可执行的，则不可将其视为条款。某些方面可以是贷款条款的表现形式或与之相关，但其本身可不是贷款条款。例如，贷款条款是贷款的还款期，例如一年。该条款可能没有规定一年内如何偿还贷款。贷款可分12个月或一年偿还。在这种情况下，每月付款计划可以不被视为贷款条款，因为其只是贷款中未直接指定的一个或多个还款选项。因此，本公开的益处可以应用于各种贷款方面，并且任何此类方面在本文中可以被视为贷款条款，而在某些实施例中，给定方面在本文中可以不被视为贷款条款。受益于本文中的公开内容且了解通常可获得的预期系统，本领域技术人员可以容易地确定本公开的哪些方面是预期系统的贷款条款。
181.在确定预期数据是否为贷款条款和/或本公开的各方面是否可以使预期贷款受益或增强预期贷款时，本领域技术人员的某些考虑因素包括但不限于：条款的可执行性(条件是否可以由贷款人或借款人执行)、条款的执行成本(确保遵守条款所需的时间或工作量)、条款的复杂性(所涉及的当事人如何容易地遵守或理解条款、条款是否容易出错或容易被误解)、对条款负责的实体、条款的公平性，条款的稳定性(条款变更的频率)、条款的可观察性(条款是否可由另一当事人验证)、条款对一个当事人的有利性(条款是否有利于借款人或贷款人)、与贷款相关的风险(条款可能取决于贷款可能无法偿还的概率)、借款人或贷款人的特征(其满足条款的能力)和/或对贷款和/或相关行业的一般预期。
182.虽然本文出于说明目的描述了贷款条款的具体示例，但是本公开的范围内特别考虑了受益于本文中的公开内容的任何系统以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素。
183.本文中使用的术语“贷款条件”、“条款和条件”等应当广义地理解(“贷款条件”)。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，贷款条件可涉及与贷款相关的规则、
限制和/或义务。贷款条件可与获得贷款、维持贷款、申请贷款、转让贷款等的规则或必要义务有关。贷款条件可以包括债务的本金金额、债务的余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、抵押物处理、抵押物使用权、当事人、被担保人、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况、与借款人的其他债务相关的状况以及违约后果。
184.贷款的某些方面可以不被视为贷款条件。贷款人和借款人之间尚未正式商定的贷款方面和/或在业务过程(和/或特定行业)中通常不被理解的贷款方面可以不被视为贷款条件。在合同或正式协议中正式同意或确认之前，贷款的某些方面可能是初步的或非正式的。贷款的某些方面可以不被单独视为贷款条件，但基于特定贷款方面的特殊性也可以被视为贷款条件。贷款的某些方面在贷款期间的某个特定时间可以不被视为贷款条件，但在贷款期间的另一个时间可以被视为贷款条件(例如，当事人履约和/或贷款条件到期可能发生的义务和/或豁免)。因此，本公开的益处可以应用于各种贷款方面，并且任何此类方面在本文中可以被视为贷款条件，而在某些实施例中，给定方面在本文中可以不被视为贷款条件。受益于本文中的公开内容且了解通常可获得的预期系统，本领域技术人员可以容易地确定本公开的哪些方面是预期系统的贷款条件。在确定预期数据是否为贷款条件和/或本公开的各方面是否可以使预期贷款受益或增强预期贷款时，本领域技术人员的某些考虑因素包括但不限于：条件的可执行性(条件是否可以由贷款人或借款人执行)、条件的执行成本(确保遵守条件所需的时间或工作量)、条件的复杂性(所涉及的当事人如何容易地遵守或理解条件，条件是否容易出错或容易被误解)、对条件负责的实体、条件的公平性、条件的可观察性(条件是否可由另一当事人验证)、条款对一个当事人的有利性(条件是否有利于借款人或贷款人)、与贷款相关的风险(条件可能取决于贷款可能无法偿还的概率)和/或对贷款和/或相关行业的一般预期。
185.虽然本文出于说明目的描述了贷款条件的具体示例，但是本公开的范围内特别考虑了受益于本文中的公开内容的任何系统以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素。
186.本文中使用的术语“贷款抵押物”、“抵押物”等应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，贷款抵押物可涉及借款人向贷款人承诺作为担保以换取贷款和/或作为贷款担保的任何资产或财产。抵押物可以是在贷款违约的情况下以替代还款形式接受的任何有价物品。抵押物可以包括任何数量的物品或虚拟物品，例如车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。抵押物可以包括多个物品或物品类型。
187.抵押物可描述资产、财产、价值或其他被定义为贷款或交易担保的物品。可以定义一组抵押物，并且在该组抵押物内可以实现抵押物的替代、移除或添加。例如，抵押物可以是但不限于：车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。如果定义了一组或多组抵押物，则可以实现抵押物的替代、移除或添
加，例如在一组抵押物中替代、移除或添加抵押物。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，抵押物或一组抵押物也可与协议或贷款的其他条款结合使用，例如陈述、保证、赔偿、契约、债务的余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、担保物、个人担保、留置权、期限、止赎状况、违约状况以及违约后果。在某些实施例中，智能合约可以计算借款人是否满足条件或契约，并且在借款人未满足此类条件或契约的情况下，可以启用自动动作或触发可能影响抵押物状态、所有权或转移的其他条件或条款，或发起对一组贷款抵押物中的抵押物的替代、移除或添加。受益于本文中的公开内容且了解抵押物，本领域技术人员可以容易地在本文公开的各种实施例和上下文中确定抵押物的目的和用途，包括替代、移除和添加。
188.虽然本文出于说明目的描述了贷款抵押物的具体示例，但是本公开的范围内特别考虑了受益于本文中的公开内容的任何系统以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素。
189.本文中使用的术语“智能合约服务”(以及类似术语)应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，智能合约服务包括管理智能合约或智能借贷合约的任何服务或应用程序。例如，智能合约服务可以指定智能合约的条款和条件(例如，在规则数据库中)，或者处理来自一组估价服务的输出并分配足以提供贷款担保的抵押物。智能合约服务可以自动执行体现智能合约的一组规则或条件，其中执行可以基于或利用收集的数据。智能合约服务可以自动发起对贷款支付的需求，自动发起止赎过程，自动发起请求替代或备用抵押物或转移抵押物所有权的动作，自动发起清查过程，自动改变基于抵押物的支付或利率期限，并且还可以配置智能合约以自动采取贷款相关动作。智能合约可以管理贷款条款和条件、贷款相关事件和贷款相关活动中的至少一个。智能合约可以是被编码为计算机协议的协议，并且可以促进、验证或强制执行智能合约的协商或履行。智能合约可以是或不是部分或完全自动执行，或部分或完全自动强制执行中的一个或多个。
190.某些过程可以不被单独视为与智能合约相关，但在聚合系统中可以被视为与智能合约相关—例如，在一个实例中，自动采取贷款相关动作可能不与智能合约相关，但在另一个实例中，则可以由智能合约的条款管理。因此，本公开的益处可以应用于各种过程系统，并且任何此类过程或系统在本文中可以被视为智能合约或智能合约服务，而在某些实施例中，给定服务在本文中可以不被视为智能合约服务。
191.受益于本文中的公开内容且了解通常可获得的预期系统，本领域技术人员可以容易地确定本公开的哪些方面将使特定系统受益以及如何将本公开内容中的过程和系统组合以实现智能合约服务和/或增强预期系统的操作。在确定预期系统是否包括智能合约服务或智能合约和/或本公开的各方面是否可以使预期系统受益或增强预期系统时，本领域技术人员的某些考虑因素包括但不限于：自动转移抵押物所有权以响应事件的能力；发现契约合规(或不合规)时可采取的自动动作；抵押物是否适合对抵押物的物品进行聚类、再平衡、分配、添加、替代和移除；贷款的一方面响应事件的修改参数(例如，时间、复杂性、贷款类型的适用性等)；系统贷款条款和条件的复杂性，包括快速确定和/或预测与贷款有关的实体(例如，抵押物、当事人财务状况、抵消抵押物和/或与当事人有关的行业)变化的益处；条款和条件的自动生成和/或条款和条件的执行对系统预期的贷款类型、当事人和/或行业的适用性等。虽然本文出于说明目的描述了智能合约服务和考虑因素的具体示例，但
是本公开的范围内特别考虑了受益于本文中的公开内容的任何系统以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素。
192.本文中使用的术语“物联网系统”(以及类似术语)应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，iot系统包括由能够在不受干预的情况下通过网络传输数据的唯一标识且相关的计算设备、机械和数字机器、传感器和对象组成的任何系统。某些组件可以不被单独视为iot系统，但是可以被视为聚合系统中的iot系统—例如，单个联网传感器、智能扬声器和/或医疗设备可以不是iot系统，但可以是较大系统的一部分和/或与多个其他类似组件聚集，以被视为iot系统和/或iot系统的一部分。在某些实施例中，出于某些目的但不出于其他目的，系统可以被视为iot系统—例如，智能扬声器可以被视为用于某些操作(例如，用于提供环绕声等)的iot系统的一部分，但不是用于其他操作(例如，直接从单个本地网络源传输内容)的iot系统的一部分。附加地，在某些实施例中，在确定这种系统是否是iot系统和/或哪种类型的iot系统时，可以区分其他外观相似的系统。例如，在给定时间，一组医疗设备可能不共享到聚合的her数据库，而另一组医疗设备可能出于临床研究目的将数据共享到聚合的her，并且因此一组医疗设备可能是iot系统，而另一组医疗设备可能不是。因此，本公开的益处可以应用于各种系统，并且任何此类系统在本文中可以被视为iot系统，而在某些实施例中，给定系统在本文中可以不被视为iot系统。受益于本文中的公开内容且了解通常可获得的预期系统，本领域技术人员可以容易地确定本公开的哪些方面将使特定系统受益以及如何将本公开内容中的过程和系统组合以增强预期系统的操作和/或哪些电路、控制器和/或设备包括用于预期系统的iot系统。在确定预期系统是否为iot系统和/或本公开的各方面是否可以使预期系统受益或增强预期系统时，本领域技术人员的某些考虑因素包括但不限于：系统的传输环境(例如，低功率的可用性、设备间联网)；一组设备的共享数据存储；通过一组设备建立地理围栏；作为区块链节点的服务；资产、抵押物或实体监控的执行；设备间的数据中继；从多个传感器或监控设备聚合数据的能力等。虽然本文出于说明目的描述了iot系统和考虑因素的具体示例，但是本公开的范围内特别考虑了受益于本文中的公开内容的任何系统以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素。
193.本文中使用的术语“数据收集服务”(以及类似术语)应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，数据收集服务包括收集数据或信息的任何服务，包括可存储、发送、传输、共享、处理、组织、比较、报告和/或聚合数据的任何电路、控制器、设备或应用程序。数据收集服务可以包括数据收集设备(例如，传感器)和/或可以与数据收集设备通信。数据收集服务可以监控实体，以便识别用于收集的数据或信息。数据收集服务可以是事件驱动的、定期运行的或者在应用程序的执行中的特定点从应用程序中检索数据。某些过程可以不被单独视为数据收集服务，但是可以被视为聚合系统中的数据收集服务—例如，在一个实例中，联网存储设备可以是数据收集服务的组件，但是在另一个实例中可以具有独立的功能。因此，本公开的益处可以应用于各种过程系统，并且任何此类过程或系统在本文中可以被视为数据收集服务，而在某些实施例中，给定服务在本文中可以不被视为数据收集服务。受益于本文中的公开内容且了解通常可获得的预期系统，本领域技术人员可以容易地确定本公开的哪些方面将使特定系统受益以及如何将本公开内容中的过程和系统组合以实现数据收集服务和/或增强预期系统的操作。在确定预期系统是否为数
据收集服务和/或本公开的各方面是否可以使预期系统受益或增强预期系统时，本领域技术人员的某些考虑因素包括但不限于：动态修改业务规则和改变数据收集协议的能力；对事件进行实时监控；将数据收集设备连接到监控基础设施、执行计算机可读指令、使处理器记录或跟踪事件；使用自动检查系统；在联网销售点进行销售；需要来自一个或多个分布式传感器或摄像机的数据等。虽然本文出于说明的目的描述了数据收集服务和考虑因素的具体示例，但是本公开的范围内特别考虑了受益于本文中的公开内容的任何系统以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素。
194.本文中使用的术语“数据集成服务”(以及类似术语)应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，数据集成服务包括集成数据或信息的任何服务，包括可提取、转换、加载、归一化、压缩、解压缩、编码、解码和以其他方式处理数据包、信号和其他信息的任何设备或应用程序。数据集成服务可以监控实体，以便识别用于集成的数据或信息。数据集成服务可以集成数据，而不考虑复杂集成模式所需的频率、通信协议或业务规则。因此，本公开的益处可以应用于各种过程系统，并且任何此类过程或系统在本文中可以被视为数据集成服务，而在某些实施例中，给定服务在本文中可以不被视为数据集成服务。受益于本文中的公开内容且了解通常可获得的预期系统，本领域技术人员可以容易地确定本公开的哪些方面将使特定系统受益以及如何将本公开内容中的过程和系统组合以实现数据集成服务和/或增强预期系统的操作。在确定预期系统是否为数据集成服务和/或本公开的各方面是否可以使预期系统受益或增强预期系统时，本领域技术人员的某些考虑因素包括但不限于：动态修改业务规则和改变数据集成协议的能力；与第三方数据库通信拉入数据进行集成；跨不同平台同步数据；连接到中央数据仓库；分布在整个系统中的数据存储容量、处理容量和/或通信容量；连接独立的自动化工作流程等。虽然本文出于说明的目的描述了数据集成服务和考虑因素的具体示例，但是本公开的范围内特别考虑了受益于本文中的公开内容的任何系统以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素。
195.本文中使用的术语“计算服务”(以及类似术语)应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，计算服务可被包括为一个或多个服务、平台或微服务的一部分，例如区块链服务、数据收集服务、数据集成服务、估价服务、智能合约服务、数据监控服务、数据挖掘和/或促进数据收集、访问、处理、转换、分析、存储、可视化或共享的任何服务。某些过程可以不被视为计算服务。例如，根据管理服务的规则的种类、服务的最终产品或服务的意图，过程可以不被视为计算服务。因此，本公开的益处可以应用于各种过程系统，并且任何此类过程或系统在本文中可以被视为计算服务，而在某些实施例中，给定服务在本文中可以不被视为计算服务。受益于本文中的公开内容且了解通常可获得的预期系统，本领域技术人员可以容易地确定本公开的哪些方面将使特定系统受益以及如何将本公开内容中的过程和系统组合以实现一个或多个计算服务和/或增强预期系统的操作。在确定预期系统是否为计算服务和/或本公开的各方面是否可以使预期系统受益或增强预期系统时，本领域技术人员的某些考虑因素包括但不限于：基于协议访问服务；协调不同服务之间的交换；向web服务提供按需计算能力；完成一个或多个数据的监控、收集、访问、处理、转换、分析、存储、集成、可视化、挖掘或共享。虽然本文出于说明目的描述了计算服务和考虑因素的具体示例，但是本公开的范围内特别考虑了受益于本文中的公开内容的任何系统以
及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素。
196.本文中使用的术语“传感器”应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，传感器可以是检测或测量物理质量、事件或变化的装置、模块、机器或子系统。在实施例中，可记录、指示、传送或以其他方式响应检测或测量。传感器的示例可以是用于感测实体的移动的传感器、用于感测关于实体或其环境的温度、压力或其他属性的传感器、捕获实体静止图像或视频图像的摄像机、收集关于抵押物或资产数据(例如，关于位置、状况(健康、物理或其他)、质量、安全、拥有情况等)的传感器。在实施例中，传感器可以对待测量的特性敏感，但不影响该特性，但对其他特性不敏感。传感器可以是模拟的，也可以是数字的。传感器可以包括处理器、发射器、收发器、存储器、电源、感测电路、电化学储液器、光源等。预期在系统中使用的传感器的进一步示例包括：生物传感器、化学传感器、黑硅传感器、红外传感器、声学传感器、感应传感器、运动传感器、光学传感器、不透明度传感器、接近传感器、感应传感器、涡流传感器、无源红外接近传感器、雷达、电容传感器，电容位移传感器、霍尔效应传感器、磁传感器、gps传感器、热成像传感器、热电偶、热敏电阻、光电传感器、超声波传感器、红外激光传感器、惯性运动传感器、mems内部运动传感器、超声波三维运动传感器、加速度计、倾角计、力传感器、压电传感器、旋转编码器、线性编码器、臭氧传感器、烟雾传感器、热传感器、磁强计、二氧化碳探测器、一氧化碳探测器、氧传感器、葡萄糖传感器、烟雾探测器、金属探测器、雨量传感器、高度计、gps、户外探测、环境探测、活动探测、目标探测器(例如，抵押物)、标记探测器(例如，地理位置标记)、激光测距仪、声纳、电容、光学响应、心率传感器或rf/微功率脉冲无线电(mir)传感器。在某些实施例中，传感器可以是虚拟传感器—例如，确定利息参数作为基于系统中其他感测参数的计算结果。在某些实施例中，传感器可以是智能传感器—例如，将感测值作为感测值的抽象通信信息(例如，作为网络通信信息)报告。在某些实施例中，传感器可以直接(例如，作为电压电平、频率参数等)向系统中的电路、控制器或其他设备提供感测值。受益于本文中的公开内容且了解通过可获得的预期系统，本领域技术人员可以容易地确定本公开的哪些方面将受益于传感器。在确定预期设备是否为传感器和/或本公开的方各面是否可以使预期传感器受益或由预期传感器增强时，本领域技术人员的某些考虑因素包括但不限于：根据环境质量调节系统的激活/取消激活；将电输出转换成测量量；实施地理围栏的能力；自动修改贷款以响应抵押物的变化等。虽然本文出于说明目的描述了传感器和考虑因素的具体示例，但是本公开的范围内特别考虑了受益于本文中的公开内容的任何系统以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素。
197.本文中使用的术语“存储条件”和类似术语应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，存储条件包括与存储合约、贷款或协议中指定和监控的资产、抵押物或实体或为合约、贷款或其他协议提供担保的资产、抵押物或实体等相关的环境、物理位置、环境质量、暴露水平、安全措施、维护描述、可访问性描述等。基于抵押物、资产或实体的存储条件，可以采取动作来维护、改进和/或确认资产的状况或将该资产用作抵押物。基于存储条件，可以采取动作来改变贷款或债券的条款或条件。存储条件可以根据各种规则、阈值、条件程序、工作流程、模型参数等进行分类，并且可以基于自报告或来自物联网设备的数据(iot数据)、来自一组环境条件传感器的数据、来自一组社交网络分析服务的数据和一组用于查询网络域、社交媒体数据、众包数据等的算法。存储条件可能与抵押物、
发行人、借款人、基金分配或其他地理位置有关。iot数据的示例可以包括图像、传感器数据、位置数据等。社交媒体数据或众包数据的示例可以包括贷款当事人的行为、当事人的财务状况、当事人对贷款或债券的条款或条件的遵守情况等。贷款当事人可以包括债券发行人、相关实体、贷款人、借款人以及债务相关第三方。存储条件可能与资产或抵押物类型有关，例如：车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。存储条件可以包括环境，其中环境可以包括选自市政环境、企业环境、证券交易环境、不动产环境、商业设施、仓储设施、运输环境、制造环境、存储环境、房屋以及车辆的环境。基于抵押物、资产或实体存储条件的动作可以包括管理、报告、更改、联合、合并、终止、维护、修改条款和/或条件、止赎或以其他方式处理贷款、合约或协议。受益于本文中的公开内容且了解预期存储条件，本领域技术人员可以容易地确定本公开的哪些方面将使存储条件的特定应用受益。在选择适当的存储条件进行管理和/或监控时，本领域技术人员或本公开的实施例的某些考虑因素包括但不限于：给定交易管辖区的条件的合法性、给定抵押物的可用数据、预期交易类型(贷款、债券或债务)、抵押物的特定类型、贷款与价值的比率、抵押物与贷款的比率、总交易/贷款金额、借款人和贷款人的信用评分、行业惯例以及其他考虑因素。虽然本文出于说明目的描述了存储条件的具体示例，但是本公开的范围内特别考虑了受益于本文中的公开内容的任何实施例以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素。
198.本文中使用的术语“地理位置”和类似术语应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，地理位置包括标识或估计对象的真实世界地理位置，包括生成一组地理坐标(例如，经纬度)和/或街道地址。基于抵押物、资产或实体的地理位置，可以采取动作来维护或改善资产状况或将该资产用作抵押物。基于地理位置，可以采取动作来改变贷款或债券的条款或条件。基于地理位置，可以根据天气、特定地区的内乱和/或当地灾害(例如，地震、洪水、龙卷风、飓风、工业事故等)进行与交易有关的确定或预测。地理位置可以根据各种规则、阈值、条件程序、工作流程、模型参数等确定，并且可以基于自报告或来自物联网设备的数据、来自一组环境条件传感器的数据、来自一组社交网络分析服务的数据和一组用于查询网络域、社交媒体数据、众包数据等的算法。地理位置数据的示例可以包括gps坐标、图像、传感器数据、街道地址等。地理位置数据可以是定量的(例如，经度/纬度，相对于平台地图等)和/或定性的(例如，分类，例如“沿海”、“农村”等；“在纽约市内”等)。地理位置数据可以是绝对的(例如，gps位置)，也可以是相对的(例如，距离预期位置100码以内)。社交媒体数据或众包数据的示例可以包括由地理位置推断的贷款当事人的行为、由地理位置推断的当事人的财务状况、当事人对贷款或债券的条款或条件的遵守情况等。可以针对以下资产或抵押物类型确定地理位置，例如：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。可以针对以下实体确定地理位置，例如：当事人、第三方(例如，与交易相关的清查服务、维护服务、清洁服务等)或与交易相关的任何其他实体中的一个。地理位置可以包括选自市政环境、企业环境、证券交易环境、不动产环境、商业设施、仓
储设施、运输环境、制造环境、存储环境、房屋以及车辆的环境。基于抵押物、资产或实体地理位置的动作可以包括管理、报告、更改、联合、合并、终止、维护、修改条款和/或条件、止赎或以其他方式处理贷款、合约或协议。受益于本文中的公开内容且了解预期系统，本领域技术人员可以容易地确定本公开的哪些方面将使地理位置的特定应用受益以及物品的哪个位置方面是预期系统的地理位置。在选择适当的地理位置进行管理时，本领域技术人员或本公开的实施例的某些考虑因素包括但不限于：给定交易管辖区的地理位置的合法性、给定抵押物的可用数据、预期交易类型(贷款、债券或债务)、抵押物的特定类型、贷款与价值的比率、抵押物与贷款的比率、总交易/贷款金额、借款人前往某些管辖区的频率和其他考虑因素、抵押物的流动性和/或与交易相关的特定位置事件发生的可能性(例如，天气、相关工业设施的位置、相关服务的可用性等)。虽然本文出于说明目的描述了地理位置的具体示例，但是本公开的范围内特别考虑了受益于本文中的公开内容的任何实施例以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素。
199.本文中使用的术语“管辖地点”和类似术语应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，管辖地点是指管理贷款实体的法律和法律权威。管辖地点可以基于实体的地理位置、实体的注册地点(例如，船舶的船旗国、企业注册国等)、某些权利(例如，知识产权优先权)的授予国等。在某些实施例中，管辖地点可以是系统中实体的一个或多个地理位置。在某些实施例中，管辖地点可以与系统中任何实体的地理位置不相同(例如，协议指定一些其他管辖区)。在某些实施例中，管辖地点可能对于系统中的实体(例如，a处的借款人、b处的贷款人、c处的抵押物、d处强制执行的协议等)有所不同。在某些实施例中，给定实体的管辖地点在系统的操作期间可能会有所不同(例如，由于抵押物的移动，相关数据、条款和条件的变化等)。在某些实施例中，系统的给定实体可以具有多个管辖地点(例如，由于相关法律的操作和/或一个或多个当事人可用的选项)，和/或出于不同目的可以具有不同的管辖地点。抵押物、资产、实体或动作的管辖地点可指示贷款或债券的某些条款或条件，和/或可指示对当事人发出通知、止赎和/或违约执行、抵押物和/或债务担保处理以及/或系统内各种数据处理的不同义务。虽然本文出于说明目的描述了管辖地点的具体示例，但是本公开的范围内特别考虑了受益于本文中的公开内容的任何实施例以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素。
200.在本文中，在价值增量上下文中使用的术语“价值代币”、“代币”以及加密货币代币等变体可以被广义地理解为描述：(a)货币或加密货币单位(例如，加密货币代币)和(b)也可以用于表示可交换为商品、服务、数据或其他有价值对价(例如，价值代币)的凭据。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，在前一种情况下，代币也可与投资应用程序、代币交易应用程序和基于代币的市场结合使用。代币还可以与提供对价相关联，例如提供商品、服务、物品、费用、对受限区域或事件的访问、数据或其他有价值的益处。代币可能是或有的(例如，或有访问令牌)，也可能不是或有的。例如，价值代币可以交换成住宿(例如，酒店房间)、餐饮/食品商品和服务、空间(例如，共享空间、工作空间、会议空间等)、健身/健康商品或服务、活动门票或活动入场票券、旅行、航班或其他交通、数字内容、虚拟商品、许可证密钥或其他有价值的商品、服务、数据或对价。在讨论对价单位、抵押物或价值时，可以包括各种形式的代币，无论是货币、加密货币还是商品、服务、数据或其他益处等任何其他形式的价值。受益于本文中的公开内容且了解代币，本领域技术人员可以容易地确
定由代币象征或表示的价值，无论是货币、加密货币、商品、服务、数据或其他价值。虽然本文出于说明目的描述了代币的具体示例，但是本公开的范围内特别考虑了受益于本文中的公开内容的任何实施例以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素。
201.本文中使用的术语“定价数据”可以广义地理解为描述市场中一个或多个物品的价格或成本等信息数量。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，定价数据也可与现货市场定价、远期市场定价、定价折扣信息、促销定价以及与物品成本或价格有关的其他信息结合使用。定价数据可以满足一个或多个条件，或者可以触发应用智能合约的一个或多个规则。定价数据可以与其他形式的数据结合使用，例如市场价值数据、会计数据、访问数据、资产和设施数据、工人数据、事件数据、承保数据、索赔数据或其他形式的数据。可以针对价值物品的上下文(例如，条件、流动性、位置等)和/或针对特定当事人的上下文调整定价数据。受益于本文中的公开内容且了解定价数据，本领域技术人员可以容易地确定本文公开的各种实施例和上下文中定价数据的目的和用途。
202.在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，代币包括但不限于价值代币，例如抵押物、资产、奖励，例如在作为价值表示的代币中，例如可交换为商品或服务的价值持有凭证。某些组件可以不被单独视为代币，但是可以被视为聚合系统中的代币—例如，置于资产上的价值本身可以不是代币，但是资产价值可以被置于价值代币中，例如以供存储、交换、交易等。例如，在非限制性示例中，区块链电路可以被构造为面向贷款人提供一种存储资产价值的机制，其中归属于代币的价值存储在区块链电路的分布式分类账中，但分配了价值的代币本身可以通过代币市场进行交换或交易。在某些实施例中，代币可以被视为用于某些目的的代币，但不用于其他目的—例如，代币可以用于表示资产所有权，但代币的这种用途不会作为包括资产价值的代币可能具有的价值进行交易。因此，本公开的益处可以应用于各种系统，并且任何此类系统在本文中可以被视为代币，而在某些实施例中，给定系统在本文中可以不被视为代币。受益于本文中的公开内容且了解通常可获得的预期系统，本领域技术人员可以容易地确定本公开的哪些方面将使特定系统受益和/或如何将本公开内容中的过程和系统组合以增强预期系统的操作。在确定预期系统是否为代币和/或本公开的各方面是否可以使预期系统受益或增强预期系统时，本领域技术人员的某些考虑因素包括但不限于：访问数据，例如与访问权、票证和代币有关的数据；用于投资应用程序，例如投资股份、权益和代币；代币交易应用程序；基于代币的市场；对价形式，例如货币型奖励和代币；使用代币转换资源的价值；加密货币代币；所有权指示，例如身份信息、事件信息和代币信息；在市场应用程序中交易基于区块链的；定价应用程序，例如用于设置和监控或有访问权、基本访问权、代币和费用的定价；交易应用程序，例如用于交易或交换或有访问权或潜在访问权或代币；在区块链上创建和存储访问令牌代币，用于产生所有权的或有访问权(例如，票证)等。
203.本文中使用的术语“财务数据”可以广义地理解为描述关于资产、抵押物或其他物品的财务信息集合。财务数据可以包括收入、支出、资产、负债、股权、债券评级、违约、资产回报率(roa)、投资回报率(roi)、既往业绩、预期未来业绩、每股收益(eps)、内部收益率(irr)、收益公告、比率、前述任何一项的统计分析(例如，移动平均值)等。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，财务数据也可与定价数据和市场价值数据结合使用。
财务数据可以满足一个或多个条件，或者可以触发应用智能合约的一个或多个规则。财务数据可以与其他形式的数据结合使用，例如市场价值数据、定价数据、会计数据、访问数据、资产和设施数据、工人数据、事件数据、承保数据、索赔数据或其他形式的数据。受益于本文中的公开内容且了解财务数据的知识，本领域技术人员可以容易地确定本文公开的各种实施例和上下文中定价数据的目的和用途。
204.本文中使用的术语“契约”可以广义地理解为描述条款、协议或承诺，例如履行某些作为或不作为。例如，契约可以涉及当事人的行为或当事人的法律地位。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，契约还可以与协议或贷款的其他相关条款结合使用，例如陈述、保证、赔偿、债务的余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、当事人、被担保人、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、止赎状况、违约状况以及违约后果。契约或不履行契约可能满足一个或多个条件，或可能触发收集、违约或其他条款和条件。在某些实施例中，智能合约可以计算是否满足契约，并且在不满足契约的情况下，可以启用自动动作或触发其他条件或条款。受益于本文中的公开内容且了解契约，本领域技术人员可以容易地确定本文公开的各种实施例和上下文中契约的目的和用途。
205.本文中使用的术语“实体”可以广义地理解为描述当事人、第三方(例如，审计员、监管机构、服务提供商等)和/或可识别的相关对象，例如与交易相关的抵押物。示例实体包括个人、合伙企业、公司、有限责任公司或其他法律组织。其他示例性实体包括可识别的抵押物、抵消抵押物、潜在抵押物等。例如，实体可以是对协议或贷款的给定当事人，例如个人。本文中的数据或其他术语可以表征为具有与实体相关的上下文，例如面向实体的数据。实体可以使用特定的上下文或应用进行表征，例如但不限于人类实体、物理实体、交易实体或金融实体。实体可以具有代表其行事的代表。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，实体还可以与协议或贷款的其他相关实体或条款结合使用，例如陈述、保证、赔偿、契约、债务的余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、当事人、被担保人、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、止赎状况、违约状况以及违约后果。实体可以具有一组属性，例如但不限于：公开估价、如公共记录指示的实体拥有的一组财产、实体拥有的一组财产的估价、破产状态、止赎状态、合约违约状态、违规状态、犯罪状态、出口管制状态、禁运状态、关税状态、税务状态、信用报告、信用评级、网站评级、实体的产品的一组客户评论、社交网络评级、一组凭据、一组转介、一组证明、一组行为、位置以及地理位置。在某些实施例中，智能合约可以计算实体是否满足条件或契约，并且在实体不满足此类条件或契约的情况下，可以启用自动动作或触发其他条件或条款。受益于本文中的公开内容且了解实体，本领域技术人员可以容易地确定本文公开的各种实施例和上下文中实体的目的和用途。
206.本文中使用的术语“当事人”可以广义地理解为描述协议的成员，例如个人、合伙企业、公司、有限责任公司或其他法律组织。例如，当事人可以是一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供人、借款人、债务人、承保人、检查员、评估员、审计员、估价专业人员、政府官员、会计师或对协议、交易或贷款具有权利或义务的其他实体。当事人可以表征不同的条款，例如但不限于术语“多个当事人交易”中的交易，其中多个当事人参与
交易等。当事人可以具有代表其行动的代表。在某些实施例中，术语“当事人”可以指在与系统交互期间可能尚未承诺实际协议的潜在当事人或预期当事人，例如与系统交互的预期贷款人或借款人。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，当事人还可与其他相关当事人或协议或贷款的条款结合使用，例如陈述、保证、赔偿、契约、债务的余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、实体、被担保人、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、止赎状况、违约状况以及违约后果。当事人可以具有一组属性，例如但不限于：身份、信誉、活动、行为、商业惯例、合约履行状态、应收账款信息、应付账款信息、抵押物价值信息以及其他类型的信息。在某些实施例中，智能合约可以计算当事人是否满足条件或契约，并且在当事人不满足此类条件或契约的情况下，可以启用自动动作或触发其他条件或条款。受益于本文中的公开内容且了解当事人，本领域技术人员可以容易地确定本文公开的各种实施例和上下文中当事人的目的和用途。
207.本文中使用的术语“当事人属性”、“实体属性”或“当事人/实体属性”可以广义地理解为描述当事人或实体的价值、特征或状态。例如，当事人或实体的属性可以是但不限于：价值、质量、位置、净值、价格、身体状况、健康状况、担保、安全、所有权、身份、信誉、活动、行为、商业惯例、合约履行状态、应收账款信息、应付账款信息、抵押物价值信息以及其他类型的信息等。在某些实施例中，智能合约可以计算与当事人或实体的属性相关联的价值、状态或条件，并且在当事人或实体不满足此类条件或契约的情况下，可以启用自动动作或触发其他条件或条款。受益于本文中的公开内容且了解当事人或实体属性，本领域技术人员可以容易地确定本文公开的各种实施例和上下文中这些属性的目的和用途。
208.本文中使用的术语“贷款人”可以广义地理解为描述要约借贷资产或贷款收益的协议的当事人，并且可以包括个人、合伙企业、公司、有限责任公司或其他法律组织。例如，贷款人可以是但不限于：一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、无担保贷款人或对向借款人提供贷款的协议、交易或贷款具有权利或义务的其他当事人。贷款人可以具有代表其行动的代表。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，当事人还可与其他相关当事人或协议或贷款的条款结合使用，例如借款人、担保人、陈述、保证、赔偿、契约、债务的余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、担保物、个人担保、留置权、期限、止赎状况、违约状况以及违约后果。在某些实施例中，智能合约可以计算贷款人是否满足条件或契约，并且在贷款人不满足此类条件或契约的情况下，可以启用自动动作、通知或警告或触发其他条件或条款。受益于本文中的公开内容且了解贷款人，本领域技术人员可以容易地确定本文公开的各种实施例和上下文中贷款人的目的和用途。
209.本文中使用的术语“众包服务”可以广义地理解为描述结合众包模型或交易提供或呈现的服务，其中大量人员或实体提供贡献以满足交易的需求，例如贷款。众包服务可以由平台或系统提供，但不限于此。可以将众包请求传达给一组信息供应商，并且通过该组信息供应商可以收集和处理对该请求的响应，以向至少一个成功的信息供应商提供奖励。请求和参数可以用于获得与一组贷款抵押物的状况相关的信息。可以发布众包请求。在某些实施例中，但不限于，众包服务可以由智能合约来执行，其中奖励由智能合约来管理，该智能合约处理对众包请求的响应，并自动将奖励分配给满足为众包请求配置的一组参数的信
息。受益于本文中的公开内容且了解众包服务，本领域技术人员可以容易地确定本文公开的各种实施例和上下文中众包服务的目的和用途。
210.本文中使用的术语“发布服务”可以理解为描述发布众包请求的一组服务。发布服务可以由平台或系统提供，但不限于此。在某些实施例中，但不限于此，发布服务可以由智能合约来执行，其中众包请求由智能合约发布或由智能合约发起发布。受益于本文中的公开内容且了解发布服务，本领域技术人员可以容易地确定本文公开的各种实施例和上下文中发布服务的目的和用途。
211.本文中使用的术语“接口”可以广义地理解为描述实现交互或通信的组件，例如计算机的组件，其可以体现为软件、硬件或其组合。例如，接口可以服务于许多不同的目的或用于不同的应用程序或上下文，例如但不限于：应用程序编程接口、图形用户界面、用户界面、软件接口、市场接口、需求聚合接口、众包接口、安全访问控制接口、网络接口、数据集成接口或云计算接口或其组合。接口可以用作输入、接收或显示借贷、再融资、收款、合并、保理、代理或止赎范围内的数据的方式，但不限于此。接口可以用作另一接口的接口。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，接口可以与应用程序、过程、模块、服务、层、设备、组件、机器、产品、子系统、接口或连接结合使用，或者作为系统的一部分使用。在某些实施例中，接口可以体现为软件、硬件或其组合，以及存储在介质或存储器中。受益于本文中的公开内容且了解接口，本领域技术人员可以容易地确定本文公开的各种实施例和上下文中接口的目的和用途。
212.本文中使用的术语“图形用户界面”可以理解为允许用户与系统、计算机或其他界面交互的一种界面，其中通过图形设备或表示实现交互或通信。图形用户界面可以是计算机的组件，其可以体现为计算机可读指令、硬件或其组合。图形用户界面可以服务于多种不同的目的或者用于不同的应用或环境。这种接口可以用作使用视觉表示、刺激或交互数据接收或显示数据的方式，但不限于此。图形用户界面可以用作另一图形用户界面或其他界面的界面。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，图形用户界面可以与应用程序、过程、模块、服务、层、设备、组件、机器、产品、子系统、接口或连接结合使用，或者作为系统的一部分使用。在某些实施例中，图形用户界面可以体现为计算机可读指令、硬件或其组合，以及存储在介质或存储器中。图形用户界面可以用于任何输入类型，包括键盘、鼠标、触摸屏等。图形用户界面可以用于任何期望的用户交互环境，包括例如专用应用程序、网页界面或其组合。受益于本文中的公开内容且了解图形用户界面，本领域技术人员可以容易地确定本文公开的各种实施例和上下文中图形用户界面的目的和用途。
213.本文中使用的术语“用户界面”可以理解为允许用户与系统、计算机或其他装置交互的一种界面，其中通过图形设备或表示实现交互或通信。用户界面可以是计算机的组件，其可以体现为软件、硬件或其组合。用户界面可以存储在介质或存储器中。用户界面可以包括具有默认、模板化、推荐或预配置条件的下拉菜单、表格、表单等。在某些实施例中，用户界面可以包括语音交互。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，用户界面可以与应用程序、电路、控制器、过程、模块、服务、层、装置、组件、机器、产品、子系统、接口或连接结合使用，或者作为系统的一部分使用。用户界面可以服务于多种不同的目的或者用于不同的应用或环境。例如，贷款人端用户界面可以包括查看多个客户概况的特征，但是可以限制进行某些改变。债务人端用户界面可以包括对用户账户查看细节并进行更改的特
征。第三方中立端界面(例如，在基础交易中没有利益的第三方，如监管机构、审计员等)可以具有能够查看公司监督和匿名用户数据的特征，而无需操作任何数据，并且可以根据第三方和访问目的安排访问。第三方利益相关方端界面(例如，可能在基础交易中有利益的第三方，例如收款人、债务人辩护人、调查员、部分所有者等)可以包括允许查看特定用户数据的特征，并限制进行更改。这些用户界面的更多特征可用于实现贯穿本公开描述的系统和/或过程的实施例。因此，本公开的益处可以应用于各种过程和系统中，并且任何此类过程或系统在本文中可以被视为服务。受益于本文中的公开内容且了解用户界面，本领域技术人员可以容易地确定本文公开的各种实施例和上下文中用户界面的目的和用途。在确定预期界面是否为用户界面和/或本公开的各方面是否可以使预期系统受益或增强预期系统时，本领域技术人员的某些考虑因素包括但不限于：可配置视图、限制操纵或查看的能力、报告功能、操纵用户配置文件和数据的能力、实施监管要求、为借款人、贷款人和第三方提供所需的用户特征等。
214.本文中使用的接口和控制面板可以进一步广义地理解为描述实现交互或通信的组件，例如计算机的组件，其可以体现为软件、硬件或其组合。接口和控制面板可以获取、接收、呈现或以其他方式管理物品、服务、要约或交易或贷款的其他方面。例如，接口和控制面板可以服务于许多不同的目的或用于不同的应用程序或上下文，例如但不限于：应用程序编程接口、图形用户界面、用户界面、软件接口、市场接口、需求聚合接口、众包接口、安全访问控制接口、网络接口、数据集成接口或云计算接口或其组合。接口或控制面板可以用作接收或显示借贷、再融资、收款、合并、保理、代理或止赎上下文内的数据的方式，但不限于此。接口或控制面板可以用作另一接口或控制面板的接口或控制面板。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，接口可以与应用程序、电路、控制器、过程、模块、服务、层、设备、组件、机器、产品、子系统、接口或连接结合使用，或者作为系统的一部分使用。在某些实施例中，接口或控制面板可以体现为计算机可读指令、硬件或其组合，以及存储在介质或存储器中。受益于本文中的公开内容且了解通常可获得的预期系统，本领域技术人员可以容易地确定本文公开的各种实施例和上下文中接口和/或控制面板的目的和用途。
215.本文中使用的术语“域”可以广义地理解为描述交易和/或与交易相关的通信的范围或上下文。例如，域可以服务于许多不同的目的或用于不同的应用程序或上下文，例如但不限于：用于执行的域、用于数字资产的域、请求将发布到的域、社交网络数据收集和监控服务将应用到的域、物联网数据收集和监控服务将应用到的域、网络域、地理位置域、管辖地点域以及时域。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，一个或多个域可以相对于任何应用程序、电路、控制器、过程、模块、服务、层、设备、组件、机器、产品、子系统、接口或连接使用，或者作为系统的一部分使用。在某些实施例中，域可以体现为计算机可读指令、硬件或其组合，以及存储在介质或存储器中。受益于本文中的公开内容且了解域，本领域技术人员可以容易地确定本文公开的各种实施例和上下文中域的目的和用途。
216.本文中使用的术语“请求”(以及变体)可以广义地理解为描述发起或请求待提供的事物(例如，信息、响应、对象等)的动作或实例。特定类型的请求也可用于多种不同目的，或针对不同的应用程序或上下文进行配置，例如但不限于：正式法律请求(例如，传票)、再融资请求(例如，贷款)或众包请求。系统可用于执行请求以及满足请求。在讨论法律诉讼、贷款再融资或众包服务(但不限于此)时，可以包括各种形式的请求。受益于本文的公开内
容且了解预期系统，本领域技术人员可以容易地确定实施例中实现的请求的价值。虽然本文出于说明目的描述了请求的具体示例，但是本公开的范围内特别考虑了受益于本文中的公开内容的任何实施例以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素。
217.本文中使用的术语“奖励”(以及变体)可以广义地理解为描述响应于动作或刺激而接收或提供的事物或考虑因素。奖励可以是财务类型，也可以是非财务类型，但不限于此。特定类型的奖励还可以服务于多种不同的目的或用于不同的应用程序或环境，例如但不限于：奖励事件、奖励领取、货币奖励、作为数据集获取的奖励、奖励积分和其他形式的奖励。奖励可以触发、分配、为创新生成、用于提交证据、请求、要约、选择、实施、管理、配置、分配、传达、标识，但不限于其他动作。系统可以用于执行上述动作。在讨论特定行为或鼓励特定行为时，可以包括各种形式的奖励，但不限于此。在本文的某些实施例中，奖励可以用作特定激励(例如，奖励响应众包请求的特定人)或一般激励(例如，响应于成功的众包请求提供奖励，补充或替代对所响应的特定人的奖励)。受益于本文的公开内容且了解奖励，本领域技术人员可以容易地确定实施例中实现的奖励的价值。虽然本文出于说明目的描述了奖励的具体示例，但是本公开的范围内特别考虑了受益于本文中的公开内容的任何实施例以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素。
218.本文中使用的术语“机器人过程自动化系统”可以广义地理解为描述能够执行任务或对本公开的系统提供需求的系统。例如，机器人过程自动化系统可以用于：协商一组贷款条款和条件；协商再融资贷款；贷款收款；合并一组贷款；管理保理贷款；代理抵押贷款；训练止赎协商；基于一组贷款属性配置众包请求；设置奖励；确定请求将发布到的一组域；配置请求的内容；基于一组贷款属性配置数据收集和监控动作；确定物联网数据收集和监控服务将应用到的一组域；以及基于一组结果进行迭代训练和改进，但不限于此。机器人过程自动化系统可以包括：一组数据收集和监控服务、人工智能系统以及另一机器人过程自动化系统，该另一机器人过程自动化系统是高级机器人过程自动化系统的组件。机器人过程自动化系统可以包括：一组抵押贷款活动和一组抵押贷款交互中的至少一个包括以下活动：营销活动；识别一组潜在借款人；、识别财产；识别抵押物；确定借款人获得资格；搜索产权；验证产权；评估财产；清查财产；对财产进行估价；验证收入；对借款人执行人口统计分析；识别出资人；确定可用利率；确定可用付款条款和条件；分析现有抵押；对现有抵押条款与新抵押贷款条款执行比较分析；完成申请工作流程；填写申请字段；编制抵押协议；完成抵押协议附表；与出资人协商抵押条款和条件；与借款人协商抵押条款和条件；转移产权；设置留置权；以及达成抵押协议。示例性和非限制性机器人过程自动化系统可以包括一个或多个用户界面、与整个系统中的电路和/或控制器连接提供、请求和/或共享数据的接口，和/或一个或多个人工智能电路，其用于对机器人过程自动化的一个或多个操作进行迭代改进。受益于本文中的公开内容且了解通常可获得的预期机器人过程自动化系统，本领域技术人员可以容易地确定待包括的电路、控制器和/或设备以实现执行预期系统的选定功能的机器人过程自动化系统。虽然本文出于说明目的描述了机器人过程自动化系统的具体示例，但是受益于本文中的公开内容的任何实施例以及受益于理解的任何考虑因素。
219.本文中使用的术语“贷款相关动作”(以及其他相关术语，例如贷款相关事件和贷款相关活动)可以广义地理解为描述与交易相关的一个或多个动作、事件或活动，该交易包
括交易中的贷款。动作、事件或活动可能发生在贷款的许多不同上下文中，例如借贷、再融资、合并、保理、代理、止赎、管理、协商、收款、采购、强制执行和数据处理(例如，数据收集)或其组合，但不限于此。贷款相关动作可以名词的形式使用(例如，违约通知已通过正式通知传达给借款人，可被视为贷款相关动作)。贷款相关动作、事件或活动可以指单个实例，也可以描述一组动作、事件和活动。例如，向借款人提供逾期付款的具体通知等单个动作可以被视为贷款相关动作。类似地，从开始到结束与违约相关的一组动作也可以被视为单个贷款相关动作。评估、清查、筹资和记录(但不限于)也可以被视为已发生的贷款相关动作，以及贷款相关事件，也可能是贷款相关事件。类似地，完成这些动作的这些活动也可以被视为贷款相关活动(例如，评估、清查、筹资、记录等)，但不限于此。在某些实施例中，智能合约或机器人过程自动化系统可以为一个或多个当事人执行贷款相关动作、贷款相关事件或贷款相关活动，并处理适当的任务以完成这些任务。在一些情况下，智能合约或机器人过程自动化系统可能不会完成贷款相关动作，并且根据此类结果，这可以启用自动动作或触发其他条件或条款。受益于本文中的公开内容且了解贷款相关动作、事件和活动，本领域技术人员可以容易地确定该术语在本公开中描述的各种形式和实施例中的目的和用途。
220.本文中使用的术语“贷款相关动作、事件和活动”也可以更具体地用于描述贷款催收的上下文。贷款催收是贷款人可以要求偿还贷款的动作，通常由其他条件或条款触发，例如拖欠付款。例如，当借款人连续三次拖欠付款时，可能会发生贷款催收的贷款相关动作，从而导致贷款偿还计划中出现严重拖欠，并且贷款进入违约状态。在这种情形下，贷款人可能会发起贷款催收的贷款相关动作以保护其权利。在这种情形下，借款人可能会支付一笔款项以弥补违约和罚款，这也可能被视为贷款催收的贷款相关动作。在某些情况下，智能合约或机器人过程自动化系统可以发起、管理或处理贷款催收的贷款相关动作，这些动作包括但不限于提供通知、研究和收款历史记录，或作为贷款催收的一部分执行的其他任务。受益于本文中的公开内容且了解贷款催收的贷款相关动作或该术语及其各种形式的其他形式，本领域技术人员可以容易地确定该术语在事件或本文中公开的其他各种实施例和上下文中的目的和用途。
221.如本文所述，术语“贷款相关动作、事件和活动”也可以更具体地用于描述贷款支付的上下文。通常，在涉及贷款的交易中，但不限于，贷款按照付款计划偿还。可以采取各种动作向借款人提供偿还贷款的信息，以及贷款人接收贷款支付的动作。例如，如果借款人，则可能会发生贷款支付的贷款相关动作。偿还贷款在不受限制的情况下，此类支付可以包括与贷款支付相关的若干动作，例如：向贷款人提交的付款；反映已付款的贷款分类账或会计；向借款人提供的付款收据；以及借款人请求的下一笔付款。在某些情况下，智能合约或机器人过程自动化系统可以发起、管理或处理贷款支付的此类贷款相关动作，包括但不限于：向贷款人提供通知；研究和收集支付历史记录；向借款人提供收据；向借款人提供下次到期付款通知；或与贷款支付相关联的其他动作。受益于本文中的公开内容且了解贷款支付的贷款相关动作或该术语及其各种形式的其他形式，本领域技术人员可以容易地确定该术语在事件或本文中公开的其他各种实施例和上下文中的目的和用途。
222.如本文所述，术语“贷款相关动作、事件和活动”还可以更具体地用于描述付款计划或备选付款计划的上下文。通常，在涉及贷款的交易中，但不限于，贷款按照付款计划偿还，该付款计划可能会随着时间的推移而修改。或者，可以制定一个此类付款计划并在备选
方案中商定备选付款计划。在贷款人或借款人的付款计划或备选付款计划的上下文中可以采取各种动作，例如：此类付款的金额、此类付款的到期时间、延迟付款可能附加的罚款或费用或其他条款。例如，如果借款人提前偿还贷款，可能会发生贷款偿还计划和备选贷款偿还计划的贷款相关动作；在这种情况下，付款作为本金应用，而定期付款仍未到期。在不受限制的情况下，贷款偿还计划和备选贷款偿还计划的贷款相关动作可以包括与贷款支付相关的若干动作，例如：向贷款人提交的付款；反映已付款的贷款分类账或会计；向借款人提供的付款收据；附加或应付任何费用时的计算；以及借款人请求的下一笔付款。在某些实施例中，确定付款计划或备选付款计划的活动可以是贷款相关动作、事件或活动。在某些实施例中，传达付款计划或备选付款计划(例如，向借款人、贷款人或第三方)的活动可以是贷款相关动作、事件或活动。在一些情况下，智能合约电路或机器人过程自动化系统可以发起、管理或处理用于付款计划和备选付款计划的此类贷款相关动作，这些动作可以包括但不限于：向贷款人提供通知；研究和收集支付历史记录；向借款人提供收据；计算下一到期日；计算最终支付金额和日期；向借款人提供下次到期付款通知；确定付款计划或备选付款计划；传达付款计划或备选付款计划或与贷款支付相关联的其他动作。受益于本文中的公开内容且了解付款计划和备选付款计划的贷款相关动作或该术语及其各种形式的其他形式，本领域技术人员可以容易地确定该术语在事件或本文中公开的其他各种实施例和上下文中的目的和用途。
223.本文中使用的术语“监管通知要求”(以及任何派生词)可以广义地理解为描述向另一当事人或实体传达通知或消息的义务或条件。在触发或一般要求的一个或多个条件下，可能需要监管通知要求。例如，贷款人可能具有一项监管通知要求，要求向借款人提供贷款违约、贷款利率变化或与交易或贷款相关的其他通知。该术语的监管方面可归因于特定管辖区的法律、规则或法规，这些法律、规则或法规要求履行某些通信义务。在某些实施例中，政策指令可被视为监管通知要求—例如，贷款人的内部通知政策可能超过与交易相关的一个或多个管辖地点的监管要求。通知方面通常涉及正式通信，所述正式通信可以采取多种不同形式，但可以具体指定为特定形式的通知，例如挂号信、传真、电子邮件传输或其他物理或电子形式、通知内容和/或与通知相关的时间要求。要求方面涉及当事人必须履行其义务，遵守法律、规则、准则、政策、标准惯例或协议或贷款条款。在某些实施例中，智能合约可以处理或触发监管通知要求，并向借款人提供适当的通知。这可能基于以下至少一项的位置：贷款人、借款人、通过贷款提供的资金、贷款还款和贷款抵押物，或贷款、交易或协议条款指定的其他位置。在当事人或实体未满足此类监管通知要求的情况下，可以触发当事人之间的权利或义务的某些改变—例如，在贷款人向借款人提供不合规通知的情况下，基于贷款的条款和条件和/或基于外部信息(例如，监管规定、贷款人的内部政策)的自动动作或触发可以由智能合约电路实现和/或可以实现机器人过程自动化系统。受益于本文中的公开内容且了解通常可获得的预期系统，本领域技术人员可以容易地确定监管通知要求在本文公开的各种实施例和上下文中的目的和用途。
224.本文中使用的术语“监管通知要求”也可以描述基于一般或特定政策向另一当事人或实体传达通知或消息的义务或条件，而不是基于特定管辖区或特定地点的法律、规则或法规(例如，可能是管辖区特定的监管通知要求)。在触发或一般要求的一个或多个条件下，监管通知要求可能是谨慎的或建议的，而不是强制性的或必需的。例如，贷款人可能具
有一项基于政策的监管通知要求，要求向借款人提供新信息网站的通知，或未来会经历贷款利率的变化的通知，或与交易或贷款相关的其他通知，这些通知是咨询性或帮助性的，而非强制性的(尽管强制性通知也可能属于政策依据)。因此，在基于政策使用监管通知要求条款中，智能合约电路可以处理或触发监管通知要求，并向借款人提供适当的通知，这可能是法律、规则或法规要求的，也可能不一定是法律、规则或法规要求的。通知或通信的依据可能出于谨慎、礼貌、习惯或义务。
225.本文中使用的术语“监管通知”也可以描述向另一当事人或实体(例如，贷款人或借款人)传达通知或消息的义务或条件。监管通知可以专门针对任何一个当事人或实体，也可以专门针对一组当事人或实体。例如，可以建议或要求向借款人提供特定通知或通信，例如关于借款人未能按期偿还贷款导致违约的情况的特定通知或通信。因此，针对特定用户(例如，贷款人或借款人)的此类监管通知可能是管辖区特定或基于政策的监管通知要求的结果。因此，在某些情况下，智能合约可能会处理或触发监管通知，并向特定当事人(例如，借款人)提供适当的通知，这可能是法律、规则或法规要求的，也可能不是法律、规则或法规要求的，但可能出于谨慎、礼貌或习惯而提供。在当事人或实体未满足对特定当事人的此类监管通知要求的情况下，其可以创建可以由一个或多个当事人或实体免除某些权利的环境，或者可以启用自动动作或触发其他条件或条款。受益于本文中的公开内容且了解通常可获得的预期系统，本领域技术人员可以容易地基于本文公开的各种实施例和上下文中确定监管通知要求的目的和用途。
226.本文中使用的术语“监管止赎要求”(以及任何派生词)可以广义地理解为描述触发、处理或完成贷款违约、抵押物止赎或收回或其他相关止赎动作的义务或条件。在触发或一般要求的一个或多个条件下，可能需要监管止赎要求。例如，贷款人可能具有一项监管止赎要求，要求在止赎前向借款人提供贷款违约通知，或其他与贷款违约相关的通知。该术语的监管方面可归因于管辖区特定的法律、规则或法规，这些法律、规则或法规要求履行某些通信义务。止赎方面通常涉及止赎的具体补救措施，或收回抵押财产和贷款违约，可能采取多种不同形式，但也可以在贷款条款中规定。要求方面涉及当事人必须履行其义务，遵守或履行法律、规则、法规或协议或贷款条款。在某些实施例中，智能合约电路可以处理或触发监管止赎要求，并处理与此类止赎动作相关的适当任务。止赎动作可以基于以下至少一项的管辖地点：贷款人、借款人、通过贷款提供的资金、贷款还款和贷款抵押物，或贷款、交易或协议条款指定的其他管辖地点。在当事人或实体未满足此类监管止赎要求的情况下，当事人或实体(例如，贷款人)可以免除某些权利，或者此类未能符合监管通知要求可以启用自动动作或触发其他条件或条款。受益于本文中的公开内容且了解通常可获得的预期系统，本领域技术人员可以容易地确定监管通知要求在本文公开的各种实施例和上下文中的目的和用途。
227.本文中使用的术语“监管止赎要求”也可以描述基于一般或特定政策触发、处理或完成贷款违约、抵押物止赎或收回或其他相关止赎动作的义务，而不是基于特定管辖区或特定地点的法律、规则或法规(例如，可能是管辖区特定的监管止赎要求)。在触发或一般要求的一个或多个条件下，监管止赎要求可能是谨慎的或建议的，而不是强制性的或必需的。例如，贷款人可能具有一项基于政策的监管止赎要求，要求向借款人提供贷款违约通知，或与交易或贷款相关的其他通知，这些通知是咨询性或帮助性的，而不是强制性的(尽管强制
性通知也可能属于政策依据)。因此，在基于政策使用监管通知要求条款中，智能合约可以处理或触发监管止赎要求，并向借款人提供适当的通知，这可能是法律、规则或法规要求的，也可能不一定是法律、规则或法规要求的。通知或通信的依据可能出于谨慎、礼貌、习惯、行业惯例或义务。
228.本文中使用的术语“监管止赎要求”也可以描述针对特定用户(例如，贷款人或借款人)履行的义务或条件。监管通知可以专门针对任何一个当事人或实体，也可以专门针对一组当事人或实体。例如，可以建议或要求向借款人提供特定通知或通信，例如关于借款人未能按期偿还贷款导致违约的情况的特定通知或通信。因此，此类监管止赎要求针对特定用户(例如，贷款人或借款人)，并且可能是管辖区特定或基于政策的监管止赎要求的结果。例如，止赎要求可能与交易涉及的特定实体相关(例如，当前借款人已经成为客户30年，因此获得特殊待遇)，或与一类实体相关(例如，“优先”借款人或“首次违约”借款人)。因此，在某些情况下，智能合约电路可能会处理或触发根据止赎而必须采取的义务或动作，其中该动作针对或来自贷款人或借款人等特定当事人，这可能是法律、规则或法规要求的，也可能不是法律、规则或法规要求的，但可能出于谨慎、礼貌或习惯而提供。在某些实施例中，要针对特定用户履行的义务或条件可以构成条款和条件的一部分，或者以其他方式为其所适用的特定用户所知(例如，保险公司或银行宣传针对特定类别客户的具体做法，例如首次违约客户、首次事故客户等)，并且在某些实施例中，要针对特定用户执行的义务或条件对于其所适用的特定用户可能是未知的(例如，银行具有与特定用户所属的用户类别相关的政策，但特定用户不知道该分类)。
229.本文中使用的术语“价值”、“估价”和“估价模型”(以及类似术语)应当广义地理解为描述评估和确定抵押物估计价值的方法。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，估价模型可与以下各项结合使用：抵押物(例如，有担保财产)、人工智能服务(例如，用于改进估价模型)、数据收集和监控服务(例如，用于设置估价金额)、估价服务(例如，通知、使用和/或改进估价模型的过程)和/或与抵押物交易有关的结果(例如，作为改进估价模型的基础)。“管辖区特定的估价模型”也用作特定地理/管辖区域或地区的估价模型；其中，管辖区可以是贷款人、借款人、资金交付、贷款支付或贷款抵押物或其组合的特定管辖区。在某些实施例中，管辖区特定的估价模型考虑对抵押物估价的管辖影响，至少包括：相关管辖区内借款人和贷款人的权利和义务；对转移、进口、出口、替代和/或清算抵押物能力的管辖影响；对抵押物的违约和止赎或收款之间时间的管辖影响；和/或对抵押物价值确定的波动性和/或敏感性的管辖影响。在某些实施例中，特定于地理位置的估价模型考虑对抵押物估价的地理位置影响，其可以包括一系列类似的相对管辖影响考虑因素(尽管管辖地点可能与地理位置不同)，但也可以包括附加影响，例如：天气相关影响；抵押物与监控、维护或扣押服务的距离；和/或接近风险现象(例如，故障线路、工业位置、核电站等)。估价模型可以利用抵消抵押物(例如，类似抵押物、类似或可替代抵押物的市场价值等一般价值和/或与抵押物价值相关的物品价值)的估价作为抵押物估价的一部分。在某些实施例中，人工智能电路包括一个或多个机器学习和/或人工智能算法，以改进估价模型，包括例如利用涉及类似或抵消抵押物的多个交易之间随时间变化的信息，和/或利用来自相同或其他交易的结果信息(例如，贷款交易成功或不成功地完成，和/或响应于证明真实世界抵押物估价确定的抵押物扣押或清算事件)迭代地改进估价模型。在某些实施例中，人工智能电路
基于抵押物估价数据集进行训练，例如先前确定的估价和/或通过与训练师交互(例如，人、会计估价和/或其他估价数据)。在某些实施例中，估价模型和/或估价模型的参数(例如，假设、校准值等)可以被确定和/或协商为交易的条款和条件的一部分(例如，贷款、一组贷款和/或该组贷款的子集)。受益于本文中的公开内容且了解通常可获得的预期系统，本领域技术人员可以容易地确定本公开的哪些方面将使估价模型的特定应用受益以及如何选择或组合估价模型以实现估价模型的具体示例。本领域技术人员或本公开的实施例在选择适当的估价模型时的某些考虑因素包括但不限于：给定担保物管辖区的估价模型的法律考虑因素；给定抵押物的可用数据；预期交易/贷款类型；抵押物的特定类型；贷款与价值的比率；抵押物与贷款的比率；总交易/贷款金额；借款人的信用评分；贷款类型和/或相关行业的会计实务；与上述任何一项有关的不确定性；和/或与上述任何一项有关的敏感度。虽然本文出于说明目的描述了估价模型和考虑因素的具体示例，但是受益于本文中的公开内容的任何实施例以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素都在本公开内容的范围内加以具体考虑。
230.本文中使用的术语“市场价值数据”或“市场信息”(以及其他形式或变体)可以广义地理解为描述与可用作贷款、抵押物或交易标的的财产、资产、抵押物或其他有价物品的估价有关的数据或信息。市场价值数据或市场信息可能不时发生变化，并且可以根据各种信息来源进行估计、计算或客观或主观地确定。市场价值数据或市场信息可能与抵押物或抵消抵押物直接相关。市场价值数据或市场信息可以包括财务数据、市场评级、产品评级、客户数据、了解客户需求或偏好的市场研究、竞争情报。竞争对手、供应商等、实体销售、交易、客户购置成本、客户终身价值、品牌知名度、流失率等。该术语可出现在合约或贷款的许多不同上下文中，例如借贷、再融资、合并、保理、代理、止赎和数据处理(例如数据收集)或其组合，但不限于此。市场价值数据或市场信息可用作名词来标识单个数字或多个数字或数据。例如，贷款人可利用市场价值数据或市场信息来确定财产或资产是否将作为担保贷款的抵押物，或者，如果贷款违约，也可以替代地用于确定止赎，但不限于使用该条款的这些情况。市场价值数据或市场信息也可用于确定贷款对价值的数字或计算结果。在某些实施例中，收集服务、智能合约电路和/或机器人过程自动化系统可以从一个或多个数据或信息源估计或计算市场价值数据或市场信息。在某些情况下，市场数据价值或市场信息(取决于其中所包含的数据/信息)可以启用自动动作或触发其他条件或条款。受益于本文中的公开内容和关于预期系统的一般可获得知识和可用的相关市场信息，本领域技术人员可以容易地在本文公开的各种形式、实施例和上下文中确定该术语的目的和用途。
231.本文中使用的术语“类似抵押物”、“类似于抵押物”、“抵消抵押物”以及其他形式或变体可以广义地理解为描述与贷款或其他交易相关的抵押物(例如，担保中持有的有价物品)性质类似的财产、资产或有价物品。类似抵押物可以指财产、资产、抵押物或其他有价物品，这些物品可以与其他抵押物合计、替换或以其他方式结合使用，无论相似度是以共同属性的形式出现，例如抵押物的类型、抵押物的类别、抵押物的使用年限、抵押物的状况、抵押物的历史、抵押物的所有权、抵押物的管理员、抵押物的担保、抵押物的所有者的状况、抵押物的留置权、抵押物的存储条件、抵押物的地理位置、抵押物的管辖地点等。在某些实施例中，抵消抵押物引用与抵押物具有价值相关性的物品—例如，抵消抵押物可以显示类似的价格变动、波动性、存储要求等。在某些实施例中，类似抵押物可以聚合以形成更大的担
保权益或抵押物用于额外贷款、分配或交易。在某些实施例中，抵消抵押物可用于告知抵押物的估价。在某些实施例中，智能合约电路或机器人过程自动化系统可以估计或计算与类似抵押物相关的数字、数据或信息，或可以执行与聚合类似抵押物相关的功能。受益于本文中的公开内容且了解通常可获得的预期系统，本领域技术人员可以容易地确定类似抵押物、抵消抵押物或与抵押物相关的相关术语在本文公开的各种形式、实施例和上下文中的目的和用途。
232.本文中使用的术语“重组”(以及重组等其他形式)可以广义地理解为描述对影响贷款或交易的条款或条件、财产、抵押物或其他考虑因素的修改。重组可能会导致双方之间采用修改的条款或条件的成功结果，也可能会导致没有进行修改或重组的不成功结果，但不限于此。重组可以在合约或贷款的许多上下文中发生，例如申请、贷款、再融资、收款、合并、保理、代理、止赎及其组合，但不限于此。债务也可以重组，这可能表明欠当事人的债务在时间、金额、抵押物或其他条款方面发生了变化。例如，借款人可以重组贷款债务以适应财务状况的变化，或者贷款人可以出于自身的需要或谨慎向借款人提供债务重组。在某些实施例中，智能合约电路或机器人过程自动化系统可以基于所监控的条件自动或手动地重组债务，或者创建用于重组债务的选项，管理债务重组的协商或实现的过程，或者与重组或修改贷款或交易的条款相关的其他动作。受益于本文的公开和关于预期系统的一般可获得知识，本领域技术人员可以容易地在本文公开的各种实施例和上下文中确定该术语的目的和用途，无论是在债务的上下文中还是在其他上下文中。
233.本文中使用的术语“社交网络数据收集”、“社交网络监控服务”以及“社交网络数据收集和监控服务”(及其各种形式或派生词)可以广义地理解为描述与对源自一个或多个社交网络的数据或信息进行获取、组织、观察或以其他方式进行操作有关的服务。社交网络数据收集和监控服务可以是相关服务系统或一组独立的服务。社交网络数据收集和监控服务可以由平台或系统提供，但不限于此。社交网络数据收集和监控服务可用于多种情况，例如借贷、再融资、协商、收款、合并、保理、代理、止赎以及其组合，但不限于此。请求使用配置参数进行社交网络数据收集和监控可以由其他服务请求、自动发起或自动触发以基于发生的条件或情况发生。接口可以用于对社交网络数据收集和监控服务进行配置、发起、显示或以其他方式与其交互。本文中使用的社交网络是指在个人和/或实体之间发生数据和通信的任何大众平台，其中数据和通信至少部分可由实施例系统访问。在某些实施例中，社交网络数据包括公开可用(例如，无需任何授权即可访问)的信息。在某些实施例中，社交网络数据包括可由实施例系统适当访问的信息，但可以包括订阅访问或以其他形式访问公众不可任意使用但可访问的信息(例如，符合社交网络及其用户的隐私政策)。社交网络本质上可以主要是社交，但可以附加地或替代地包括专业网络、校友网络、行业相关网络、面向学术的网络等。在某些实施例中，社交网络可以是众包平台，例如用于接受针对用户(和/或用户子集，潜在地满足指定标准)的查询或请求的平台，其中用户可以意识到某些通信将被请求者、平台的至少一部分用户共享和访问，和/或公开可用。在某些实施例中，但不限于此，社交网络数据收集和监控服务可以由智能合约电路或机器人过程自动化系统执行。受益于本文中的公开内容且了解通常可获得的预期系统，本领域技术人员可以容易地确定社交网络数据收集和监控服务在本文公开的各种实施例和上下文中的目的和用途。
234.本文中使用的术语“众包和社交网络信息”可以进一步广义地理解为描述结合众
包模型或交易获取或提供的信息，或在社交网络上或结合社交网络获取或提供的信息。众包和社交网络信息可以由平台或系统提供，但不限于此。众包和社交网络信息可以获取、提供或传达给一组信息供应商或从一组信息供应商获取、提供或传达，并通过这些信息供应商收集和处理对请求的响应。众包和社交网络信息可以提供与贷款或协议相关的信息、条件或因素。众包和社交网络信息可以是私有的或公开的，或其组合，但不限于此。在某些实施例中，但不限于此，众包和社交网络信息可由智能合约电路获取、提供、组织或处理，其中众包和社交网络信息可通过智能合约电路管理，该智能合约电路处理该信息以满足一组配置参数。受益于本文中的公开内容且了解通常可获得的预期系统，本领域技术人员可以容易地确定该术语在本文公开的各种实施例和上下文中的目的和用途。
235.本文中使用的术语“协商”(以及其他形式)可以广义地理解为描述在当事人或实体之间达成或获得妥协、结果或协议的讨论或通信。协商可能导致当事人同意条款的成功结果，或双方不同意具体条款或其组合的不成功结果，但不限于此。协商可能在一个方面或针对特定目的成功，而在另一方面或针对另一目的不成功。协商可以在合约或贷款的许多上下文中发生，例如借贷、再融资、收款、合并、保理、代理、止赎及其组合，但不限于此。例如，借款人可以与贷款人协商利率或贷款条款。在另一个示例中，违约借款人可以与贷款人协商替代解决方案，以避免止赎。在某些实施例中，智能合约电路或机器人过程自动化系统可为一个或多个当事人进行协商，并处理用于完成或尝试完成条款协商的适当任务。在某些情况下，智能合约或机器人过程自动化系统的协商可能未完成或不成功。协商成功可以启用自动动作或触发待由智能合约电路或机器人过程自动化系统实现的其他条件或条款。受益于本文中的公开内容且了解通常可获得的预期系统，本领域技术人员可以容易地确定协商在本文公开的各种实施例和上下文中的目的和用途。
236.术语“协商”的各种形式在文本中可以更具体地以动词形式(例如，进行协商)或名词形式(例如，协商)或其他形式用于描述导致结果的相互讨论的上下文。例如，机器人过程自动化系统可以代表当事人协商条款和条件，其将用作动词从句。在另一个示例中，机器人过程自动化系统可以协商用于修改贷款的条款和条件，或协商合并要约或其他条款。作为一个名词从句，协商(例如，事件)可以由机器人过程自动化系统执行。因此，在某些情况下，智能合约电路或机器人过程自动化系统可以协商(例如，作为动词从句)条款和条件，或者对这样做的描述可以被视为协商(例如，作为名词从句)。受益于本文中的公开内容且了解协商或其其他形式，本领域的技术人员可以容易地确定该术语在本文公开的各种实施例和上下文中的目的和用途。
237.各种形式的术语“协商”也可以具体地用于描述结果，例如导致结果的相互妥协或协商完成。例如，通过机器人过程自动化系统或其他方式，贷款可以被视为协商取得成功的结果，双方之间达成协议，协商已经完成。因此，在某些情况下，智能合约电路或机器人过程自动化系统可能已协商完成一组条款和条件，或协商贷款。受益于本文中的公开内容且了解通常可获得的预期系统，本领域技术人员可以容易地确定该术语在涉及通过完成协商而达成的相互商定结果时在本文公开的各种实施例和上下文中的目的和用途。
238.术语“协商”的各种形式也可以具体用于描述一个事件，例如协商事件或事件协商，包括在当事人之间达成一组协议条款。要求当事人达成一致或妥协的事件可以被视为协商事件，但不限于此。例如，在贷款采购过程中，当事人之间达成一组相互接受的条款和
条件的过程可以被视为协商事件。因此，在某些情况下，智能合约电路或机器人过程自动化系统可以适应协商事件的当事人的通信、动作或行为。
239.本文中使用的术语“收款”(以及其他形式)可以广义地理解为描述从来源获取有形(例如，实物)、无形(例如，数据、许可证或权利)或货币(例如，支付)物品或其他义务或资产。该术语通常涉及这类物品从早期阶段的相关任务到后期阶段的相关任务的整个预期采购或物品采购的全部完成。收集可以在物品提交给当事人的情况下产生成功的结果，或者可以在物品没有提交给当事人或当事人没有获得物品的情况下产生不成功的结果，或其组合(例如，物品的迟交或以其他方式有缺陷的提交)，但不限于此。收款可出现在合约或贷款的许多不同上下文中，例如借贷、再融资、合并、保理、代理、止赎和数据处理(例如，数据收集)或其组合，但不限于此。收款可以名词形式使用(例如，数据收集或逾期付款收款，系指事件或描述事件)，可以作为名词来指各种物品(例如，系指交易中多个物品的贷款抵押物收款)，也可以动词形式使用(例如，向借款人收款)。例如，贷款人可以通过在线支付从借款人那里收取逾期付款，也可以通过客户服务电话成功收取逾期付款。在某些实施例中，智能合约电路或机器人过程自动化系统可以为一个或多个当事人执行收款，并处理用于完成或尝试针对一个或多个物品收款(例如，逾期付款)的适当任务。在一些情况下，智能合约或机器人过程自动化系统的协商可能未完成或不成功，并且根据此类结果，这可能启用自动动作或触发其他条件或条款。受益于本文中的公开内容且了解通常可获得的预期系统，本领域技术人员可以容易地确定收款在本文公开的各种实施例和上下文中的目的和用途。
240.术语“收款”的各种形式在本文中也可以更具体地以名词形式用于描述事件或事物的上下文，例如收款事件或收款。例如，收款事件可以是指与当事人或其他活动的通信，该通信涉及在此类活动中获取物品，但不限于此。例如，收款可能涉及借款人通过收款过程或通过收款部门向贷款人支付的款项。尽管不限于逾期、拖欠或违约贷款，收款可以将与交易或贷款相关的事件、付款或部门或其他名词描述为对已逾期事物的补救。因此，在某些情况下，智能合约电路或机器人过程自动化系统可以从借款人处收取付款或分期付款，并且这样做的活动可以被视为收款事件，但不限于此。
241.术语“收款”的各种形式在本文中也可以更具体地以形容词或其他形式用于描述与诉讼相关的上下文，例如收款诉讼的结果(例如，关于贷款逾期或违约付款的诉讼)。例如，收款诉讼的结果可能与借款人或其他当事人拖欠的拖欠款项有关，与这些拖欠款项有关的收款工作可能由当事人提起诉讼。因此，在某些情况下，智能合约电路或机器人过程自动化系统可以接收、确定或以其他方式管理收款诉讼的结果。
242.术语“收款”的各种形式在本文中也可以更具体地以形容词或其他形式使用，以描述与收购动作相关的上下文，例如收款动作(例如，促使提供或获得贷款或其他债务的逾期付款或违约付款的动作)。可以使用术语“收款收益率”、“收款的财务收益率”和/或“收款财务收益率”。此类收款动作的结果可能有或没有财务收益。例如，收款动作可能导致偿还贷款的一笔或多笔未付款项，这可能会给另一当事人(例如，贷款人)带来财务收益。因此，在一些情况下，智能合约电路或机器人过程自动化系统可以从收款动作中获得财务收益，或者以其他方式管理或以某种方式协助收款动作的财务收益。在实施例中，收款动作可以包括收款诉讼的需要。
243.术语“收款”的各种形式(收款roi、收款roi、收款活动roi、收款活动roi等)在本文
中也可以更具体地用来描述与接收价值的动作相关的上下文，例如收款动作(例如，促使提供或获得贷款或其他债务的逾期或违约付款的动作)，其中存在投资回报率(roi)。此类收款动作的结果可能具有或不具有roi，无论是关于收款动作本身(作为收款动作的roi)还是作为收款动作主体的更广泛贷款或交易的roi。例如，就违约贷款而言，收款动作的roi可能是谨慎的，但不受限制，这取决于是否向贷款人等当事人提供roi。可以估计预计的收款roi，或者也可以根据发生的真实事件计算。在一些情况下，智能合约电路或机器人过程自动化系统可以呈现收款动作或收款事件的估计roi，或者可以计算收款动作或收款事件中发生的实际事件的roi，但不限于此。在实施例中，此类roi可以是正数或负数，无论是估计值还是实际值。
244.术语“声誉”、“声誉度量”、“贷款人声誉”、“借款人声誉”、“实体声誉”等可以包括关于个人、实体、抵押物等一般、广泛持有的信念、意见和/或看法。声誉度量可以基于社交数据确定，包括喜欢/不喜欢、对实体或实体提供的产品和服务的审查、公司或产品的排名、当前和历史市场和财务数据，包括价格、预测、买卖建议、关于实体、竞争对手和合作伙伴的财务新闻。声誉可以是累积的，因为产品声誉和公司领导或首席科学家的声誉可能会影响实体的整体声誉。与实体相关联的机构(例如，学生就读的学校)的声誉可能会影响实体的声誉。在一些情况下，智能合约电路或机器人过程自动化系统可以收集或发起与上述相关的数据的收集，并确定声誉度量或排名。智能合约电路或机器人过程自动化系统可以使用实体的声誉度量或排名来确定是否与实体签订协议、确定贷款的条款和条件、利率等。在某些实施例中，声誉确定的标记可以与一次或多次交易的结果相关(例如，特定社交媒体数据集上的“喜欢”与结果指数的比较，例如成功支付、成功协商结果、清算特定类型抵押物的能力等)，以确定实体的声誉度量或排名。受益于本文中的公开内容且了解通常可获得的预期系统，本领域技术人员可以容易地确定“声誉”、“声誉度量或排名”和/或“声誉在协商中的使用”在确定条款和条件、确定是否继续进行交易以及本文公开的其他各种实施例和上下文中的目的和用途。
245.本文中使用的术语“收款”的各种形式(例如，收款人)还可以描述促使、管理或促进收款动作、收款事件或其他收款相关上下文的当事人或实体。可以使用客观、主观或历史度量或数据来估计或计算相关当事人(例如，收款人)在收款过程中的声誉。例如，收款人可能参与收款动作，该收款人的声誉可用于确定决策、动作或条件。类似地，收款也可用于描述客观、主观或历史指标或数据，以衡量相关当事人(例如，贷款人、借款人或债务人)的声誉。在某些情况下，智能合约电路或机器人过程自动化系统可以在交易或贷款的上下文中提供收款或度量，或实施收款人。
246.术语“收款”和“数据收集”的各种形式(包括数据收集系统)在本文中也可以更具体地用于描述与数据的获取、组织或处理或其组合相关的上下文，但不限于此。此类数据收集的结果可能与物品收集(例如，按物理或逻辑对物品进行分组)或为拖欠付款(例如，抵押物、债务等)采取的动作相关或完全无关，但不限于此。例如，数据收集可以由数据收集系统执行，其中数据通过获取、组织或处理用于预期或实际交易或贷款的决策、监控或其他目的。在一些情况下，智能合约或机器人过程自动化系统可以包括数据收集或数据收集系统，以执行数据收集的部分或全部任务，但不限于此。受益于本文中的公开内容且了解通常可获得的预期系统，本领域技术人员可以容易地确定和区分收集在本文使用的数据或信息的
上下文中的目的和用途。
247.本文中使用的术语“再融资”、“再融资活动”、“再融资交互”、“再融资结果”和类似术语应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，再融资和再融资活动包括用偿还或结束先前财务安排的新抵押、贷款、债券或债务交易替换现有抵押、贷款、债券、债务交易等。在某些实施例中，对贷款的条款和条件的任何更改和/或对贷款的条件和条款的任何实质性更改可以被视为再融资活动。在某些实施例中，再融资活动仅被视为对贷款协议实现贷款协议不同财务结果的更改。通常，新贷款应对借款人或发行人有利，和/或获得双方同意(例如，改善一方当事人的原始财务结果，另一方当事人的担保或其他结果)。可以进行再融资，以降低利率、降低定期付款、改变贷款期限、改变与贷款相关的抵押物、将债务合并为单一贷款、重组债务、改变贷款类型(例如，可变利率到固定利率)、偿还到期贷款，以响应信用评分提高、扩大贷款和/或响应于市场条件变化(例如，利率、抵押物价值等)。
248.再融资活动可以包括：发起再融资要约；发起再融资请求；配置再融资利率；配置再融资付款计划；响应于再融资贷款的金额或条款配置再融资余额；配置用于再融资的抵押物(包括所用抵押物的变化、抵押物条款和条件的变化、抵押物金额的变化等)；管理再融资收益的使用；根据再融资条款和条件的变化酌情取消或设置不同抵押物的留置权；验证用于担保再融资贷款的新抵押物或现有抵押物的所有权；管理用于担保再融资贷款的新抵押物或现有抵押物的产权的检查过程；填写贷款再融资申请；协商再融资贷款的条款和条件；以及完成再融资。再融资和再融资活动可以在数据收集和监控服务的上下文中公开，这些数据收集和监控服务针对一组贷款再融资活动收集实体之间交互的训练集。再融资和再融资活动可以在人工智能系统的上下文中公开，该人工智能系统使用包括再融资活动和结果的收集的交互训练集进行训练。然后，训练的人工智能可用于推荐再融资活动、评估再融资活动、围绕再融资活动的预期结果进行预测等。再融资和再融资活动可以在智能合约系统的上下文中公开，该智能合约系统可以自动化再融资的交互和活动的子集。在一个示例中，智能合约系统可以基于经由物联网系统、众包系统120、一组社交网络分析服务和一组数据收集和监控服务中的至少一个收集的信息来自动调整贷款的利率。利率可以基于规则、阈值、模型参数来调整，所述规则、阈值和模型参数确定或建议基于二级贷款人向贷款人提供的利率的贷款再融资利率、借款人的风险因素(包括基于使用人工智能的一个或多个预测模型的预测风险)、市场因素(例如，其他贷款人提供的竞争利率)等。再融资活动的结果和事件可记录在分布式分类账中。基于再融资活动的结果，可以自动重新配置再融资贷款的智能合约，以定义新贷款的条款和条件，例如债务的本金金额、债务的余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、当事人、被担保人、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况以及违约后果。
249.受益于本文中的公开内容且了解通常可获得的预期系统，本领域技术人员可以容易地确定本公开的哪些方面将受益于再融资活动的特定应用、如何选择或合并再融资活动、如何实现系统、服务或电路以自动执行再融资活动的一个或多个(或全部)方面等。在选择一组适当的交互训练集时，本领域技术人员或本公开的实施例的某些考虑因素：训练人工智能采取动作、建议或预测某些再融资活动的结果。虽然本文出于说明目的描述了再融
资和再融资活动的具体示例，但是本公开的范围内特别考虑了受益于本文中的公开内容的任何实施例以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素。
250.本文使用的术语“合并”、“合并活动”、“贷款合并”、“债务合并”、“合并计划”和类似术语应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，合并、合并活动、贷款合并、债务合并、合并计划与使用单个大额贷款偿还若干较小贷款有关，和/或与使用一组贷款中的一个或多个偿还第二组贷款中的一个或多个的至少一部分有关。在实施例中，贷款合并可以是有担保的(即，由抵押物担保)，也可以是无担保的。贷款可以通过合并获得比一笔或多笔当前贷款更低的利率，减少每月贷款偿还总额，和/或使债务人遵守合并贷款或债务人的其他债务义务。可归类为合并候选的贷款可以根据处理所述一组贷款中涉及的实体属性的模型确定，这些实体属性包括当事人的身份、利率、付款差额、支付条款、付款计划、贷款类型、抵押物类型、当事人的财务状况、支付状态、抵押物状况和抵押物价值。合并活动可以包括管理以下至少一项：识别一组候选贷款中的贷款；编制合并要约；编制合并计划；编制传送合并要约的内容；安排合并要约；传送合并要约；协商合并要约修改；编制合并协议；执行合并协议；修改一组贷款的抵押物；处理合并申请工作流程；管理检查；管理评估；设置利率；延期支付要求；设置付款计划或达成合并协议。在实施例中，可以存在用于创建、配置(例如，使用一个或多个模板或库)、修改、设置或以其他方式处理(例如，在用户界面中)各种规则、阈值、条件过程、工作流程、模型参数等的系统、电路和/或服务，以基于一个或多个事件、条件、状态、动作等确定或推荐借贷交易或一组贷款的合并动作或计划。在实施例中，合并计划可以基于各种因素，例如支付状态、一组贷款的利率、平台市场或外部市场中的现行利率、一组贷款的借款人的状态、抵押物或资产的状态、借款人、贷款人、一个或多个担保人的风险因素、市场风险因素等。合并和合并活动可以在数据收集和监控服务的上下文中公开，数据收集和监控服务针对一组贷款合并活动收集实体之间交互的训练集。合并和合并活动可以在人工智能系统的上下文中公开，该人工智能系统使用收集的交互训练集进行训练，该交互训练集包括合并活动和与这些活动相关联的结果。然后，可以使用经过训练的人工智能推荐合并活动、评估合并活动、围绕合并活动的预期结果进行预测，以及基于类似的模型，包括债务状态、用于担保或支持一组贷款的抵押物或资产的状况、企业或企业运营的状态(例如，应收账款、应付账款等)、当事人的状况(例如，净值、财富、债务、位置和其他状况)、当事人的行为(例如，表明偏好的行为、表明债务偏好的行为)等。债务合并、贷款合并和相关合并活动可以在智能合约系统的上下文中公开，该智能合约系统可以自动化合并的交互和活动的子集。在实施例中，合并可以包括：合并多组贷款的条款和条件；选择适当的贷款；配置合并贷款的付款条款；配置已有贷款的付款计划；沟通鼓励合并等。在实施例中，智能合约的人工智能可以自动地推荐或设置规则、阈值、动作、参数等(可选地，通过基于随时间推移的结果训练集来学习执行此类操作)，从而产生推荐的合并计划，该推荐的合并计划可以指定完成推荐或期望的合并的结果(例如，在可接受结果的范围内)所需的一系列动作，该推荐或期望的合并的结果可以是自动化的，并且可以涉及基于可以由合并计划创建、配置和/或考虑的所监控的条件和/或智能合约条款的步骤的有条件执行。可以基于市场因素(例如，由其他贷款人提供的竞争性利率、抵押物的价值等)以及监管和/或合规因素的至少一部分来确定和执行合并计划。可以针对新的合并贷款的创建、针对与合并贷款相关的二级贷款、针对与合并相关的现有贷款的修改、针对合并贷款的再融
资条款、针对止赎情形(例如，从有担保贷款利率变更为无担保贷款利率)、针对破产或无力偿还情形、针对涉及市场变化的情形(例如，现行利率的变化)等来生成和/或执行合并计划。
251.与贷款、抵押物、实体等相关的某些活动可能适用于各种贷款，也可能不明确地适用于合并活动。将活动归类为合并活动可能基于发生活动的贷款的上下文。然而，受益于本文中的公开内容且了解通常可获得的预期系统，本领域技术人员可以容易地确定本公开的哪些方面将受益于合并活动的特定应用、如何选择或组合合并活动、如何实现本文所述的所选服务、电路和/或系统以执行某些贷款合并操作等。虽然本文出于说明目的描述了合并和合并活动的具体示例，但是本公开的范围内特别考虑了受益于本文中的公开内容的任何实施例以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素。
252.本文中使用的术语“保理贷款”、“保理贷款交易”、“保理因素”、“保理贷款交互”、“保理资产”或“用于保理的各组资产”以及类似术语应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，保理可应用于保理资产，例如发票、存货、应收账款等，其中物品的价值在未来实现。例如，应收账款支付后价值更高，违约风险更低。库存和在制品(wip)作为最终产品可能比作为组件更有价值。提及应收账款应理解为包括这些条款，而不是限制性条款。保理可以包括按现值贴现率出售应收账款(通常为现金)。保理还可以包括使用应收账款作为短期贷款的抵押物。在这两种情况下，应收账款或发票的价值可能因多种原因而被贴现，包括未来货币价值；应收账款期限(例如，30天净付款与90天净付款)；应收账款的违约风险程度；应收账款状态；在制品(wip)状态；库存状态；交货和/或发货状态；应收账款欠款方的财务状况；发货和/或账单状态；付款状态；借款人状态；库存状态；借款人、贷款人、一个或多个担保人的风险因素；市场风险因素；债务的状况(应收账款或存货欠款中是否存在其他留置权)；抵押资产的状况(例如，存货状况—是当前的还是过期的，发票是否拖欠)；企业或企业运营的状态；交易当事人的状况(例如，净值、财富、债务、位置和其他状况)；交易当事人的行为(例如，表明偏好的行为、表明协商风格的行为等)；当前利率；与存货或应收账款相关的任何当前监管和合规问题(例如，如果存货被考虑在内，预期产品是否获得适当批准，以及针对借款人和许多其他人的法律诉讼，包括基于使用人工智能的一个或多个预测模型的预测风险)。保理人是指同意提供价值交换的个人、企业、实体或其集团，以在销售中直接获得发票或将发票用作价值贷款的抵押物。贷款保理可以包括确定保理的候选人(贷款人和借款人)、指定拟议应收款项(例如，所有、部分或仅满足某些标准的应收款项)的保理计划以及拟议的贴现系数、向潜在当事人传送计划、提供报价和接收报价、验证应收款项的质量、贷款期限内应收账款的处理条件。虽然本文出于说明目的描述了保理和保理活动的具体示例，但是本公开的范围内特别考虑了受益于本文中的公开内容的任何实施例以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素。
253.本文中使用的术语“抵押”、“代理抵押”、“抵押物”、“抵押贷款活动”和/或“抵押相关活动”应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，抵押是借款人向贷款人提供有价值物品(通常是财产)的产权或产权留置权，作为交换金钱或其他有价值物品的担保，通常连同利息偿还给贷款人的交互过程。交换包括这样的条件，即在偿还贷款后，产权归还给借款人和/或解除财产留置权。代理抵押可以包括确定潜在财产、贷款人和其他贷款当事人，以及安排或协商抵押条款。某些组件或活动可以不被单独视为与抵押
相关，但是可以被视为当与抵押结合使用时与抵押相关、根据抵押采取动作、与抵押的实体或当事人等。例如，代理可能适用于提供各种贷款，包括无担保贷款、直接出售财产等。抵押活动和抵押交互可以包括抵押营销活动：识别一组潜在借款人；识别抵押财产；识别抵押担保财产；确保借款人获得资格；针对潜在抵押财产搜索产权和/或验证产权；针对潜在抵押财产评估财产、评估财产或对财产进行估价；核实收入；对借款人执行人口统计分析；识别出资人；确定可用利率；确定可用付款条款和条件；分析现有抵押；对现有抵押贷款条款和新抵押贷款条款执行比较分析；完成申请工作流程(例如，通过适当地发起流程中的后续步骤来保持申请向前推进)；填写申请字段；编制抵押协议；完成抵押协议附表；与出资人协商抵押条款和条件；与借款人协商抵押条款和条件；转移产权；设置抵押财产留置权；以及达成抵押协议，以及本文中使用的类似术语应当广义地理解。虽然本文出于说明目的描述了抵押和抵押代理的具体示例，但是本公开的范围内特别考虑了受益于本文中的公开内容的任何实施例以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素。
254.本文中使用的术语“债务管理”、“债务交易”、“债务动作”、“债务条款和条件”、“联合债务”、“合并债务”和/或“债务组合”应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，债务包括欠另一当事人的具有货币价值的物品。贷款通常导致借款人持有债务(例如，根据贷款条款必须偿还的款项，其中可以包括利息)。债务合并包括使用新的单一贷款来偿还多笔贷款(或本文所述以及本领域技术人员所理解的债务结构的各种其他配置)。通常，新贷款可能有更好的条款或更低的利率。债务组合包括债务的许多部分或分组，通常具有不同的特征，包括期限、风险等。债务组合管理可能涉及有关所持有债务的数量和质量以及如何最佳平衡各种债务以实现期望的风险/回报状况的决策，这些决策基于：投资政策、单个债务或债务组的风险回报率确定。债务可以是联合贷款，其中多个贷款人向借款人提供单一贷款(或一组贷款)。债务组合可以出售给第三方(例如，以贴现率)。债务合规包括为确保偿还债务而采取的各种措施。证明合规性可以包括为偿还债务而采取的动作记录
255.债务相关交易(债务交易)和债务相关动作(债务动作)可以包括：要约债务交易；承保债务交易；设置利率；延期支付要求；修改利率；验证产权；管理检查；记录产权的变更；评估资产的价值；催收贷款；完成交易；设置交易的条款和条件；提供要求提供的通知；止赎一组资产；修改条款和条件；设置实体的评级；联合债务；和/或合并债务。债务条款和条件可以包括债务的余额、债务的本金金额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、债券的担保资产说明、资产可替代性说明、当事人、发行人、购买人、被担保人、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况以及违约后果。虽然本文出于说明目的描述了债务管理和债务管理活动的具体示例，但是本公开的范围内特别考虑了受益于本文中的公开内容的任何实施例以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素。
256.本文中使用的术语“状况”、“状况分类”、“分类模型”、“状况管理”和类似术语应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，状况分类、分类模型和状况管理包括对合约中指定和监控的资产、发行人、借款人、贷款、债务、债券、监管状态、债券、贷款或债务交易的条款或条件等进行分类或确定。基于资产的所分类状况，状况管理可以包括维护或改善资产状况或将该资产用作抵押物的动作。基于发行人、借款人、当事人监
管状态等的所分类状况，状况管理可以包括更改贷款或债券条款或条件的动作。状况分类可以包括各种规则、阈值、条件程序、工作流程、模型参数等，以基于自报告或来自物联网设备的数据、来自一组环境条件传感器的数据、来自一组社交网络分析服务的数据和一组用于查询网络域、社交媒体数据、众包数据等的算法，对资产、发行人、借款人、贷款、债务、债券、监管状态的状况、债券、贷款或债务交易的条款或条件等进行分类。状况分类可以包括根据相对于所分类状况的某些方面(例如，风险、质量、roi、回收的可能性、违约的可能性或相关债务的某些其他方面)的类似定位，对实体进行分组或标记，或对实体进行聚类。
257.在公开各种分类模型的情况下，分类和分类模型可能与抵押物、发行人、借款人、基金分配或其他地理位置有关。在公开分类和分类模型的情况下，人工智能用于改进分类模型(例如，通过使用人工智能数据进行细化来细化模型)。因此，在某些情况下，人工智能可以被视为分类模型的一部分，反之亦然。在公开分类和分类模型的情况下，社交媒体数据、众包数据或iot数据用作细化模型的输入，或用作分类模型的输入。iot数据的示例可以包括图像、传感器数据、位置数据等。社交媒体数据或众包数据的示例可以包括贷款当事人的行为、当事人的财务状况、当事人对贷款或债券的条款或条件的遵守情况等。贷款当事人可以包括债券发行人、相关实体、贷款人、借款人以及债务相关第三方。状况管理可以结合智能合约服务进行讨论，智能合约服务可以包括状况分类、数据收集和监控以及债券、贷款和债务交易管理。数据收集和监控服务还结合分类和分类模型进行了讨论，这些模型在对债券发行人的发行人、与债券相关的资产或抵押资产、为债券提供担保的抵押资产、债券当事人以及各组债券进行分类时相关。在一些实施例中，当讨论债券类型时可以包括分类模型。具体步骤、因素或细化可以被视为分类模型的一部分。在各种实施例中，分类模型可以在一个实施例中或者在与特定管辖区相关的同一实施例中改变。不同的分类模型可以使用不同的数据集(例如，基于发行人、借款人、抵押资产、债券类型、贷款类型等)，并且可以在单个分类中使用多个分类模型。例如，一种债券类型(例如，市政债券)可以允许分类模型基于来自类似规模和经济繁荣的市政当局的债券数据，而另一种分类模型可以强调来自与抵押资产相关联的iot传感器的数据。因此，根据债券、贷款或债务交易的实施例和具体情况，不同的分类模型将提供优于其他分类模型的益处或风险。分类模型包括用于分类的方法或概念。债券、贷款或债务交易的所分类的状况可以包括债务的本金金额、债务的余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、债券的担保资产说明、贷款或债务交易、资产可替代性说明、当事人、发行人、购买人、被担保人、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况以及违约后果。所分类的状况可以包括债券发行人的类型，例如市政当局、公司、承包商、政府实体、非政府实体以及非营利实体。实体可以包括一组发行人、一组债券、一组当事人和/或一组资产。所分类的状况可以包括实体的状况(例如，净值、财富、债务、位置和其他状况)、当事人的行为(例如，表明偏好的行为、表明债务偏好的行为)等。所分类的状况可以包括资产或抵押物类型，例如：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产所分类的状况可以包括债券类型，其中债券类型可以包括市政债券、政府债券、国库债券、资产担保债券以及公司债券。所分类的状况可以包括违约状况、止赎状况、指示违反契
约的状况、财务风险状况、行为风险状况、政策风险状况、财务健康状况、物理缺陷状况、物理健康状况、实体风险状况以及实体健康状况。所分类的状况可以包括环境，其中环境可以包括选自市政环境、企业环境、证券交易环境、不动产环境、商业设施、仓储设施、运输环境、制造环境、存储环境、房屋以及车辆的环境。基于资产、发行人、借款人、贷款、债务、债券、监管状态等的状况的动作可以包括管理、报告、联合、合并或以其他方式处理一组债券(例如，市政债券、公司债券、履约债券等)、一组贷款(补贴和非补贴、债务交易等)、监控、分类、预测或以其他方式处理关于被担保人、担保人、为被担保人提供支持的一组抵押物、为被担保人提供支持的资产等的可靠性、质量、状态、健康状况、财务状况、物理状况或其他信息。响应于债券状况的债券交易活动可以包括：要约债务交易；承保债务交易；设置利率；延期支付要求；修改利率；验证产权；管理检查；记录产权的变更；评估资产的价值；催收贷款；完成交易；设置交易的条款和条件；提供要求提供的通知；止赎一组资产；修改条款和条件；设置实体的评级；联合债务；和/或合并债务。
258.受益于本文中的公开内容且了解通常可获得的预期系统，本领域技术人员可以容易地确定本公开的哪些方面将使分类模型的特定应用受益、如何选择或组合分类模型以达到条件和/或根据所需数据计算抵押物的价值。在选择适当的条件进行管理时，本领域技术人员或本发明的实施例的某些考虑因素包括但不限于：给定交易管辖区的条件的合法性、给定抵押物的可用数据、预期交易类型(贷款、债券或债务)、抵押物的特定类型、贷款与价值的比率、抵押物与贷款的比率、总交易/贷款金额、借款人和贷款人的信用评分以及其他考虑因素。虽然本文出于说明目的描述了状况、状况分类、分类模型和状况管理的具体示例，但是本公开的范围内特别考虑了受益于本文中的公开内容的任何实施例以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素。
259.本文中使用的术语“分类”(以及类似术语)应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，对状况或物品进行分类可以包括基于状况或物品的某一方面、属性或特征将状况或物品分类成组或类别的动作，其中状况或物品对于放置在该分类中的所有物品是通用的或类似的，尽管当时基于其他方面或条件的分类或类别不同。分类可以包括识别与物品、实体、人、过程、项目、财务结构等的条件或参数相关联的一个或多个参数、特征、特性或现象。由状况分类系统分类的状况可以包括违约状况、止赎状况、指示违反契约的状况、财务风险状况、行为风险状况、合约履行状况、政策风险状况、财务健康状况、物理缺陷状况、物理健康状况、实体风险状况和/或实体健康状况。分类模型可以基于从各种来源接收的数据对物品、实体、过程、项目、财务结构等进行自动分类或归类。分类模型可以基于单个属性或属性组合对物品进行分类，和/或可以利用关于待分类的物品和模型的数据。分类模型可以对单个或各组物品、实体、财务结构进行分类。债券可以基于债券类型(例如，市政债券、公司债券、履约债券等)、回报率、债券评级(指示关于债券发行人的财务实力和/或偿还债券本金和利息的能力的债券质量的第三方指标)等进行分类。贷款人或债券发行人可以基于贷款人或发行人的类型、许可属性(例如，基于收入、财富、位置(国内或国外)、各种风险因素、发行人的状况等)进行分类。借款人可以基于许可属性(例如，收入、财富、总资产、位置、信用历史)、风险因素、当前状态(例如，就业、学生)、当事人的行为(例如，表明偏好、可靠性等的行为)等进行分类。状况分类系统可以基于以下各项对接受贷款的学生进行分类：学生取得学位的进展、学生的成绩或在班级中的排名、学生在学校的状
态(入学、试读期等)、学生参与非营利活动、学生的延期状态以及学生参与公益活动。由状况分类系统分类的状况可以包括贷款的一组抵押物的状态或与贷款担保相关的实体的状态。由状况分类系统分类的状况可以包括借款人、担保人、补贴人等的医疗状况。由状况分类系统分类的状况可以包括遵守与借贷交易或借贷机构相关的法律、法规或政策中的至少一项。由状况分类系统分类的状况可以包括债券发行人的状况、债券的状况、贷款相关实体的评级等。由状况分类系统分类的状况可以包括机器、组件或操作模式的标识。由状况分类系统分类的状况可以包括状态或上下文(例如，机器、过程、工作流程、市场、存储系统、网络、数据收集器等的状态)。状况分类系统可以对涉及状态或上下文的过程(例如，数据存储过程、网络编码过程、网络选择过程、数据市场过程、发电过程、制造过程、精炼过程、挖掘过程、镗孔过程和/或本文所述的其他过程)进行分类。状况分类系统可以基于一组贷款再融资动作的预测结果对一组贷款再融资状况进行分类。状况分类系统可以基于以下属性将一组贷款分类为合并候选贷款：当事人的身份、利率、付款差额、付款条款、付款计划、贷款类型、抵押物类型、当事人的财务状况、支付状态、抵押物状况、抵押物价值。状况分类系统可以对一组保理贷款、债券发行活动、抵押贷款等中涉及的实体进行分类。状况分类系统可以基于来自各种贷款管理活动的预测结果对一组实体进行分类。状况分类系统可以基于来自物联网数据收集和监控服务的信息、与发行人相关联的一组参数、一组社交网络监控和分析服务等，对一组发行人的状况进行分类。状况分类系统可以基于这些活动和实体的一组预测结果对一组贷款收款动作、贷款合并动作、贷款协商动作、贷款再融资动作等进行分类。
260.本文中使用的术语“补贴贷款”(以及类似术语)应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，补贴贷款是货币或有价值物品的贷款，其中对贷款价值的利息支付可以延期、推迟或延迟，包括或不包括应计利息，例如当借款人上学、失业、生病等时。在实施例中，当贷款的一部分或子集的支付利息由借款人以外的人承担或担保时可以补贴贷款。补贴贷款的示例可以包括市政补贴贷款、政府补贴贷款、助学贷款、资产担保补贴贷款以及公司补贴贷款。补贴助学贷款的示例可以包括助学贷款，这些贷款可以由政府补贴，并且基于学生取得学位的进展、学生参与非营利活动、学生的延期状态以及学生参与公益活动，可以延期或不累计利息。政府补贴住房贷款的示例可以包括政府补贴，这些政府补贴可以免除借款人支付交割成本、首次抵押贷款偿还等。此类补贴贷款的状况可以包括财产的位置(农村或城市)、借款人的收入、借款人的军人身份、所购房屋满足健康和安全标准的能力、出售房屋可赚取的利润限制等。术语“贷款”的某些用法可能不适用于补贴贷款，而适用于常规贷款。受益于本文中的公开内容且了解通常可获得的预期系统，本领域技术人员可以容易地确定本公开的哪些方面将受益于对补贴贷款的考虑(例如，确定贷款的价值、与贷款相关的协商、与贷款相关的条款和条件等)，其中借款人可免除非补贴贷款的一些常见贷款债务，其中补贴可以包括免除、延迟或延期贷款利息，或由第三方支付利息。补贴可以包括由借款人以外的个人或实体支付包括点数、首次付款等在内的交割成本，和/或如何结合本公开的流程和系统以增强或受益于产权验证。
261.本文中使用的术语“补贴贷款管理”(以及类似术语)应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，补贴贷款管理可以包括用于管理或响应与补贴贷款相关的一个或多个事件的多个活动和解决方案，其中，这些事件可以包括：申请补贴贷
款；要约补贴贷款；接受补贴贷款；提供补贴贷款的承保信息；提供借款人申请补贴贷款的信用报告；将所需付款作为贷款补贴的一部分延期支付；对较低利率可能是补贴的一部分的补贴贷款设置利率；将支付要求作为贷款补贴的一部分延期；识别贷款的抵押物；验证贷款抵押物或担保的产权；记录财产产权的变更；评估贷款抵押物或担保的价值；检查贷款中涉及的财产；识别与贷款相关的实体的状况变化；与贷款相关的实体的价值变化；借款人的工作状态变化、贷款人的财务评级变化；作为担保提供的物品的财务价值变化；提供贷款保险，提供与贷款相关的财产保险的证据；提供贷款资格的证据；识别贷款担保；承保贷款；支付贷款；拖欠贷款；催收贷款；结清贷款；设置贷款的条款和条件；止赎受贷款约束的财产；修改贷款的条款和条件；用于设置贷款的条款和条件(例如，债务的本金金额、债务的余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、当事人、被担保人、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况以及违约后果)；或管理贷款相关活动(例如，但不限于，寻找有兴趣参与贷款交易的当事人；处理贷款申请；承保贷款；订立贷款法律合约；监控贷款履行情况；支付贷款；重组或修改贷款；结算贷款；监控贷款抵押物；组建贷款银团；止赎贷款；收回贷款；合并贷款；分析贷款履行情况；处理贷款违约；转移资产或抵押物的所有权；以及完成贷款交易)等。在实施例中，用于处理补贴贷款的系统可以包括基于与从物联网数据收集和监控服务获得的参数相关的数据，对一组补贴贷款的一组参数进行分类。对该组补贴贷款的该组参数进行分类还可以基于从一个或多个可配置的数据收集和监控服务获得的数据，该一个或多个可配置的数据收集和监控服务利用社交网络分析服务、众包服务等来获得参数数据(例如，确定个人或实体有资格获得补贴贷款、确定提供补贴贷款或从贷款中移除补贴的社交价值、确定补贴实体是合法的、基于买方和/或补贴人的特征来确定适当的补贴条款等)。
262.本文中使用的术语“止赎”、“止赎状况”、“违约止赎抵押物”和“违约抵押物”(以及类似术语)应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，止赎状况、违约等描述借款人未能满足贷款条款。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，止赎包括贷款人试图从处于止赎或违约状况的借款人处收回贷款余额或代替借款人的权利赎回作为贷款担保的抵押的过程。未能满足贷款条款可以包括未能支付指定款项、未能遵守付款计划、未能进行最末期大笔还清付款、未能适当担保抵押物、未能将抵押物维持在特定状况(例如，维修良好)、获得第二笔贷款等。止赎可以包括通知借款人、公众、管辖当局通过止赎拍卖等方式强制出售抵押物。在止赎时，抵押物可以放在公开拍卖网站(例如，ebay
tm
或适用于特定类型财产的公共拍卖网站)上。抵押物的最低开盘价可由贷款人设定，并可涵盖贷款余额、贷款利息、与止赎相关的费用等。尝试收回贷款余额可以包括转让抵押物的契据，以代替止赎(例如，借款人持有作为抵押贷款抵押物的财产契据的不动产抵押)。止赎可以包括占有或收回抵押物(例如，汽车、游艇等运动车辆、atv、滑雪车、珠宝)。止赎可以包括担保与贷款相关联的抵押物(例如，通过锁定连接设备，例如包含或担保抵押物的智能锁、智能容器等)。止赎可以包括安排承运人、货运代理人等运输抵押物。止赎可以包括安排无人机、机器人或类似物运输抵押物。在实施例中，贷款可允许替代抵押物或将留置权从最初用于担保贷款的抵押物转移到替代抵押物，其中替代抵押物的价值(对贷款人)高于初始抵押物，或者是借款人拥有更大权益的物品。替代抵押物的结果是，当贷款止赎时，替代抵押物可以成为强制出售或扣押的对象。术语“违约”的某些用法可能不适用于止赎，
而是适用于物品的常规或违约状况。受益于本文中的公开内容且了解通常可获得的预期系统，本领域技术人员可以容易地确定本公开的哪些方面将受益于止赎，和/或如何组合本公开的过程和系统以增强或受益于止赎。在确定止赎、止赎状况、违约等条款时，本领域技术人员的某些考虑因素是指借款人未能满足贷款条款以及贷款人为收回贷款余额或获得抵押物所有权而作出的相关尝试。
263.本文中使用的术语“产权的验证”、“产权验证”、“验证产权”和类似术语应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，产权验证包括验证或确认个人或实体对以下财产物品的所有权或权益的任何工作，例如车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。验证所有权的工作可以包括参考销售票证、所有权转移的政府文件、转移所有权的法律意志、财产留置权的撤销文件、验证知识产权转移给适当管辖区内的拟定借款人等。对于不动产，验证可以包括审查某个国家、州、县或地区法院的契据和记录，其中建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、车辆、船舶、飞机或仓库位于上述国家、州、县或地区或在上述国家、州、县或地区注册。术语“验证”的某些用法可能不适用于对产权的验证或产权验证，而是适用于确认过程是否正确运行、是否已使用生物测定数据正确识别个人、知识产权是否有效、数据是否正确和有意义等。受益于本文中的公开内容且了解通常可获得的预期系统，本领域技术人员可以容易地确定本公开的哪些方面将受益于产权验证，和/或如何组合本公开的过程和系统以增强或受益于产权验证。在确定术语“验证”有效性是否为产权验证时，本领域技术人员的某些考虑因素在本公开的范围内特别考虑。
264.在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，验证包括任何验证系统，包括但不限于：验证贷款抵押物或担保的产权、验证担保或贷款的抵押物状况、验证贷款担保的状况等。例如，验证服务可以为贷款人提供更有确定性地提供贷款的机制，例如通过验证贷款或担保信息组成部分(例如，收入、就业、产权权、贷款状况、抵押物状况和资产状况)。在非限制性示例中，验证服务电路可以被构造为相对于用于确定资产的贷款状况的金融实体验证多个贷款信息组件。某些组件可以不被单独视为验证系统，但是可以被视为在聚合系统中验证—例如，物联网组件可以不被视为单独的验证组件，然而，用于资产数据收集和监控的物联网组件可以被视为验证组件，当物联网组件与抵押资产相关联时，该验证组件被应用于验证用于贷款的个人担保的可靠性参数。在某些实施例中，在确定这些系统是否用于验证时，可以区分其他外观相似的系统。例如，基于区块链的分类账可用于在一个实例中验证身份，并在另一个实例中维护机密信息。因此，本公开的益处可以应用于各种系统，并且任何此类系统在本文中可以被视为验证系统，而在某些实施例中，给定系统在本文中可以不被视为验证系统。受益于本文中的公开内容且了解通常可获得的预期系统，本领域技术人员可以容易地确定本公开的哪些方面将使特定系统受益和/或如何将本公开内容中的过程和系统组合以增强预期系统的操作。在确定预期系统是否为验证系统和/或本公开的各方面是否可以使预期系统受益或增强预期系统时，本领域技术人员的某些考虑因素包括但不限于：借贷平台具有社交网络监控系统，用于验证贷款担保的可靠性；借贷平台具有物联网数据收集和监控系统，用于验证贷款担保的可靠性；借贷平台具有众包和自动分类
系统，用于验证债券发行人的状况；众包系统，用于验证贷款抵押物质量、所有权或其他状况；生物识别验证应用程序，例如利用dna或指纹；iot设备，用于集体验证由虚拟资产标签标记的资本改进的位置和身份；验证系统，其使用投票或共识协议；人工智能系统，其被训练用于识别和验证事件；验证信息，例如产权记录、视频片段、照片或证词；验证陈述，与行为相关，例如以验证合规状况的发生、验证违约状况的发生、阻止不当行为或虚假陈述、降低不确定性或减少信息不对称等。
265.本文中使用的术语“承保”(以及类似术语)应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，承保包括任何承保，包括但不限于：与承保人有关的承保、提供贷款承保信息、承保债务交易、承保债券交易、承保补贴贷款交易、承保证券交易等。承保服务可由银行、保险或投资公司等金融实体提供，由此金融实体在确定损失状况(例如，损害或财务损失)的情况下担保付款，并承担担保责任的财务风险。例如，银行可以通过执行信用分析的机制来承保贷款，该信用分析可以导致确定要发放的贷款，例如通过分析与个人借款人申请消费者贷款相关的个人信息组件(例如，工作经历、工资和财务报表、公开可用信息，例如借款人的信用历史记录)，分析来自请求商业贷款的公司的业务财务信息组件(例如，有形净值、债务与价值比率(杠杆)和可用流动性(流动比率))等。在非限制性示例中，承保服务电路可以被构造为承保金融交易，该金融交易包括相对于用于确定资产的财务状况的金融实体的多个金融信息组件。在某些实施例中，承保组件可以被视为出于某些目的而非其他目的的承保—例如，用于收集和分析交易数据的人工智能系统可与智能合约平台结合使用，以监控贷款交易，但也可用于收集和分析承保数据，例如利用由人类专家承保人训练的模型。因此，本公开的益处可以应用于各种系统，并且任何此类系统在本文中可以被视为承保，而在某些实施例中，给定系统在本文中可以不被视为承保。受益于本文中的公开内容且了解通常可获得的预期系统，本领域技术人员可以容易地确定本公开的哪些方面将使特定系统受益和/或如何将本公开内容中的过程和系统组合以增强预期系统的操作。在确定预期系统是否为承保和/或本公开的各方面是否可以使预期系统受益或增强预期系统时，本领域技术人员的某些考虑因素包括但不限于：借贷平台，具有贷款承保系统，该贷款承保系统具有一组数据集成微服务，该组数据集成微服务例如包括数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务以及智能合约服务，用于承保贷款实体和交易；承保流程、运营和服务；承保数据，例如与保险和其他交易中涉及的潜在和实际当事人身份有关的数据、精算数据、与活动相关的风险发生概率和/或程度有关的数据、与观察到的活动有关的数据以及用于承保或估计风险的其他数据；承保应用程序，例如但不限于承保任何保险要约、任何贷款或任何其他交易，包括检测、描述或预测风险可能性和/或范围、提供借贷解决方案的实体的承保或检查流程、分析解决方案的任何应用程序，或资产管理解决方案；承保保险单、贷款、保证或担保；区块链和智能合约平台，用于聚合保险承保的身份和行为信息，例如使用可选的分布式分类账记录一组事件、交易、活动、身份、事实以及与承保流程相关的其他信息；众包平台，例如各种贷款和担保的承保；贷款承保系统，具有一组数据集成微服务，该组数据集成微服务包括数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和承保贷款实体和交易的智能合约服务；承保解决方案，用于创建、配置、修改、设置或以其他方式处理各种规则、阈值、条件程序、工作流程或模型参数；承保动作或计划，以便基于一个或多个事件、状况、状态、动作、二级贷款或为贷款提供担保的交易来管理一种或多种给定类型的
一组贷款，用于收回、合并、止赎、破产情况、现有贷款修改、涉及市场变化的情况、止赎活动；自适应智能系统，包括基于专家的承保活动训练集和/或承保动作结果进行训练的人工智能模型以生成一组预测、分类、控制指令、计划、模型；贷款承保系统，具有一组数据集成微服务，该组数据集成微服务包括数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务以及智能合约服务，用于承保贷款实体和交易等。
266.本文中使用的术语“投保”(以及类似术语)应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，投保包括任何保险，包括但不限于：为贷款投保；为贷款相关资产提供保险证明；第一实体接受另一实体的风险或责任等。投保或保险可以是一种机制，通过这种机制，保险持有人可以获得保护，免受财务损失，例如采用针对偶然或不确定损失风险的风险管理形式。投保机制可以提供保险、确定保险需求、确定保险证据等，例如与资产、资产交易、资产贷款、担保等相关。提供保险的实体可以称为保险人、保险公司、保险承运人、承保人等。例如，投保机制可以为金融实体提供一种确定贷款相关资产保险证据的机制。在非限制性示例中，保险服务电路可以被构造为基于相对于用于确定资产的贷款状况的金融实体的多个保险信息组件来确定资产的保险证据条件。在某些实施例中，组件可以被视为出于某些目的而非其他目的进行的投保—例如，区块链和智能合约平台可用于管理贷款交易的各个方面，例如身份和保密性，但也可用于聚合身份和行为信息以供保险承保。因此，本公开的益处可以应用于各种系统，并且任何此类系统在本文中可以被视为投保，而在某些实施例中，给定系统在本文中可以不被视为投保。受益于本文中的公开内容且了解通常可获得的预期系统，本领域技术人员可以容易地确定本公开的哪些方面将使特定系统受益和/或如何将本公开内容中的过程和系统组合以增强预期系统的操作。在确定预期系统是否为投保和/或本公开的各方面是否可以使预期系统受益或增强预期系统时，本领域技术人员的某些考虑因素包括但不限于：保险设施，例如分支机构、办事处、存储设施、数据中心、承保业务等；保险索赔，例如用于业务中断保险、产品责任保险、商品、设施或设备保险、水灾保险、合约相关风险保险等，以及与产品责任、一般责任、工人赔偿有关的索赔数据，与合约有关的伤害和其他责任索赔和索赔数据，例如供应合约履约索赔、产品交付要求、合约索赔、损害索赔、兑换积分或奖励索赔、访问权索赔、保修索赔、赔偿索赔、能源生产要求、交付要求、时间要求、里程碑、关键绩效指标等；保险相关贷款；保险服务、保险经纪服务、人寿保险服务、健康保险服务、退休保险服务、财产保险服务、意外伤害保险服务、金融保险服务、再保险服务；区块链和智能合约平台，用于聚合保险承保的身份和行为信息；保险申请人的身份、愿意提供保险的当事人的身份、关于可能投保的风险的信息(任何类型，但不限于，例如财产、生命、旅行、侵权、健康、住房、商业责任、产品责任、汽车、火灾、水灾、伤亡、退休、失业等)；分布式分类账可用于促进小额保险的要约和承保，例如，用于定义时间段内与范围小于典型保险单的定义活动相关的定义风险；为贷款投保，为贷款相关财产提供保险证明等。
267.本文中使用的术语“聚合”(以及类似术语)应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，聚合包括任何聚合，包括但不限于：将物品聚合在一起，例如将类似物品聚合或链接在一起(例如，为一组贷款提供抵押物的抵押物，一组贷款的抵押物基于该组抵押物的状态相似度等实时聚合)；收集数据(例如，用于存储、用于通信、用于分析、作为模型的训练数据等)；将聚合物品或数据聚合到更简单的描述；或用于创建通过
组合多个(例如，不同的)元素形成的一个整体的任何其他方法。此外，聚合器可以是用于聚合的任何系统或平台，如本文所述。某些组件可以不被单独视为聚合，但是可以被视为聚合统中的聚合—例如，贷款收款可以不被视为贷款本身的聚合，但如果贷款按照这种方法收款，则可以被视为聚合。在非限制性示例中，聚合电路可以被构造为向贷款人提供一种机制，以将来自多个贷款的贷款聚合在一起(例如，基于贷款属性、参数、条款或条件、金融实体等)，从而成为贷款聚合。在某些实施例中，聚合可以被视为出于某些目的而非其他目的的聚合—例如，可以收集资产抵押条件的聚合，以便在一个实例中将贷款聚合在一起，并在另一个实例中确定违约行为。此外，在某些实施例中，在确定此类系统是否为聚合器和/或哪种类型的聚合系统时，可以区分其他外观相似的系统。例如，第一聚合器和第二聚合器都可以聚合金融实体数据，其中第一聚合器聚合是为了构建分析模型电路的训练集，而第二聚合者聚合金融实体的数据以存储在基于区块链的分布式分类账中。因此，本公开的益处可以应用于各种系统，并且任何此类系统在本文中可以被视为聚合，而在某些实施例中，给定系统在本文中可以不被视为聚合。受益于本文中的公开内容且了解通常可获得的预期系统，本领域技术人员可以容易地确定本公开的哪些方面将使特定系统受益和/或如何将本公开内容中的过程和系统组合以增强预期系统的操作。在确定预期系统是否为聚合和/或本公开的各方面是否可以使预期系统受益或增强预期系统时，本领域技术人员的某些考虑因素包括但不限于：远期市场需求聚合(例如，用于远期市场需求聚合的区块链和智能合约平台、在需求聚合界面中表达或承诺的兴趣、用于聚合远期市场中与各种产品和服务相关的未来需求的区块链、处理一组潜在配置，这些配置具有彼此一致的配置子集的不同参数，该配置子集用于聚合以盈利价格满足足够大子集的产品的承诺未来需求等)；工人年龄、证书、经验(包括按流程类型)与这些工人参与的过程数据相关联的聚合数据(包括趋势信息)；预先聚合并方便通过自动识别满足区块链上表示的预先配置承诺的条件实现的住宿需求(例如，分布式分类账)；聚合并履行的运输服务(例如，具有广泛的预定义意外事件)；区块链上商品和服务的聚合(例如，用于需求规划的分布式分类账)；关于需求聚合接口(例如，呈现给一个或多个消费者)；多次提交的聚合；聚合身份和行为信息(例如，保险承保)；多个当事人的累积和聚合；一组抵押物的数据聚合；抵押物或资产的聚合价值(例如，基于实时状况监测、实时市场数据收集和集成等)；贷款总额；与其他类似抵押物聚合的智能合约抵押物等。
268.本文中使用的术语“链接”(以及类似术语)应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，链接包括任何链接，包括但不限于作为两个事物或情况之间的关系的链接(例如，其中一个事物影响另一个)。例如，链接类似物品(例如，抵押物)的子集在一起，以便为一组贷款提供抵押物。某些组件可以不被单独视为链接，但可以在聚合系统中的链接过程中进行考虑—例如，智能合约电路可以被构造为与作为贷款处理平台一部分的区块链电路一起运行，但如果智能合约电路处理合约时不通过区块链电路存储信息，这两个电路可以通过智能合约电路链接，然后通过区块链电路上的分布式分类账链接金融实体信息。在某些实施例中，链接可以被视为出于某些目的而非其他目的的链接—例如，为用户链接商品和服务以及接入点之间的射频链接是不同形式的链接，其中为用户链接的商品和服务将事物链接在一起，而rf链接是收发器之间的通信链接。此外，在某些实施例中，在确定此类系统是否为链接和/或哪种类型的链接时，可以区分其他外观相似的系
统。例如，将相似数据链接在一起进行分析不同于将相似数据链接在一起进行绘图。因此，本公开的益处可以应用于各种系统中，并且任何此类系统在本文中可以被视为链接，而在某些实施例中，给定系统在本文中可以不被视为链接。受益于本文中的公开内容且了解通常可获得的预期系统，本领域技术人员可以容易地确定本公开的哪些方面将使特定系统受益和/或如何将本公开内容中的过程和系统组合以增强预期系统的操作。在确定预期系统是否为链接和/或本公开的各方面是否可以使预期系统受益或增强预期系统时，本领域技术人员的某些考虑因素包括但不限于：将市场或外部市场与系统或平台链接；链接数据(例如，包括链接和节点的数据集群)；存储和检索与本地流程有关的数据；公共知识图中的链接(例如，关于节点)；与邻近或位置(例如，资产)相关的数据；与环境相联系(例如，商品、服务、资产等)；链接事件(例如，用于存储，例如在区块链中，用于通信或分析)；链接所有权或访问权；链接到访问令牌(例如，链接到访问令牌的旅游产品)；指向一个或多个资源的链接(例如，通过加密或其他技术进行保护)；将消息链接到智能合约等。
269.本文中使用的术语“兴趣指标”(以及类似术语)应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，兴趣指标包括任何兴趣指标，包括但不限于：来自用户或多个用户或与交易相关的当事人等的兴趣指标(例如，有兴趣参与贷款交易的当事人)；记录或存储这类兴趣(例如，用于记录来自用户、实体、电路、系统等的兴趣输入的电路)；分析兴趣相关数据和设置兴趣指标电路(例如，基于电路输入设置或传送指标的电路，例如来自用户、当事人、实体、系统、电路等)；经训练通过来自用户、当事人或金融实体等的多个输入中的一个确定与兴趣相关的输入数据的兴趣指标的模型。某些组件可以不被单独视为兴趣指标，但可以被视为聚合系统中的兴趣指标—例如，当事人可能寻求与交易相关的信息，例如该当事人有兴趣在其中寻找信息的翻译市场，但这可以不被视为交易的兴趣指标。然而，当该当事人声明特定兴趣时(例如，通过具有用于指示兴趣的控制输入的用户界面)，可以对该当事人的兴趣进行记录(例如，在存储电路中，在区块链电路中)、分析(例如，经由分析电路、数据收集电路)、监控(例如，通过监控电路)等。在非限制性示例中，可以根据一组当事人记录(例如，通过分布式分类账在区块链中)关于产品、服务等的兴趣指标，例如定义当事人愿意承诺购买产品或服务的参数的指标。在某些实施例中，兴趣指标可以被视为某些目的而非其他目的的兴趣指标—例如，用户可以表示贷款交易的兴趣，但这并不一定意味着用户表示有兴趣提供与贷款交易相关的抵押物类型。例如，数据收集电路可以记录交易的兴趣指标，但可以具有用于确定抵押物的兴趣指标的单独电路结构。此外，在某些实施例中，在确定此类系统是否为确定兴趣指标和/或存在哪种类型的兴趣指标时，可以区分其他外观相似的系统。例如，一个电路或系统可以根据多个当事人收集数据确定担保贷款中的兴趣指标，而第二电路或系统可以根据多个当事人收集数据以在确定与贷款相关的所有权时确定兴趣指标。因此，本公开的益处可以应用于各种系统中，并且任何此类系统在本文中可以被视为兴趣指标，而在某些实施例中，给定系统在本文中可以不被视为兴趣指标。受益于本文中的公开内容且了解通常可获得的预期系统，本领域技术人员可以容易地确定本公开的哪些方面将使特定系统受益和/或如何将本公开内容中的过程和系统组合以增强预期系统的操作。在确定预期系统是否为兴趣指标和/或本公开的各方面是否可以使预期系统受益或增强预期系统时，本领域技术人员的某些考虑因素包括但不限于：当事人表明参与交易(例如，贷款交易)的兴趣；当事人表明保护产品或服务的兴趣；记录或存储兴趣指标
(例如，通过存储电路或区块链电路)；分析兴趣指标(例如，通过数据收集和/或监控电路)等。
270.本文中使用的术语“住宿”(以及类似术语)应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，住宿包括任何服务、活动、事件等，例如包括但不限于房间、一组房间、桌子、座位、建筑物、事件、个人提供的共享空间(例如，airbnb
tm
空间)、床位和早餐、工作空间、会议室、会议空间、健身设施、健康和保健设施、餐饮设施等，其中某人可以生活、停留、就坐、居住、参与等。因此，住宿可以购买(例如，通过体育票务应用程序的门票)、预订(例如，通过酒店预订应用程序的预订)、作为奖励或礼物提供、交易或交换(例如，经由市场)、作为访问权提供(例如，以聚合需求的方式提供)、基于意外事件(例如，房间的预订取决于是否有附近事件)等提供。某些组件可以不被单独视为住宿，但可以被视为聚合系统中的住宿—例如，资源(例如，酒店中的房间)本身可以不被视为住宿，但房间的预订可以被视为住宿。例如，用于住宿远期市场权利的区块链和智能合约平台可以提供一种机制，以提供与住宿有关的访问权。在非限制性示例中，区块链电路可以被构造为在远期需求市场中存储访问权，其中访问权可以存储在分布式分类账中，具有对多个可执行动作实体的相关共享访问。在某些实施例中，住宿可以被视为出于某些目的而非其他目的的住宿—例如，房间预订可能是单独的住宿，但如果在预订时未满足约定的相关意外情况，则可能不是满足约定的住宿。此外，在某些实施例中，在确定此类系统是否与住宿相关和/或与哪种类型的住宿相关时，可以区分其他外观相似的系统。例如，住宿产品可以基于不同的系统确定，例如，住宿产品由收集与远期需求相关的数据的系统确定的系统，以及住宿产品基于处理性能参数的系统作为奖励提供的第二系统。因此，本公开的益处可以应用于各种系统，并且任何此类系统在本文中可以被视为与住宿相关，而在某些实施例中，给定系统在本文中可以不被视为与住宿相关。受益于本文中的公开内容且了解通常可获得的预期系统，本领域技术人员可以容易地确定本公开的哪些方面将使特定系统受益和/或如何将本公开内容中的过程和系统组合以增强预期系统的操作。在确定预期系统是否为住宿和/或本公开的各方面是否可以使预期系统受益或增强预期系统时，本领域技术人员的某些考虑因素包括但不限于：通过服务电路、交易或交换服务(例如，通过应用程序和/或用户界面)确定提供的住宿；作为住宿产品提供，例如相对于产品、服务和访问权的组合进行处理(例如，远期市场中产品的总需求)；通过提前预订的住宿；在满足特定条件时通过提前预订的住宿(例如，与给定时间窗口内的价格相关)等。
271.本文中使用的术语“意外事件”(以及类似术语)应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，意外事件包括任何意外事件，包括但不限于依赖于第二动作的任何动作。例如，可以根据某个参数值提供服务，例如根据来自物联网电路的资产标签指示收集数据作为条件。在另一个实例中，酒店预订等住宿可能取决于音乐会(举办地点即为酒店所在地，举办时间即为预订时间)是否如期进行。某些组件可以不被单独视为与意外事件相关，但可以被视为与聚合系统中的意外事件相关—例如，从数据收集服务电路收集的数据输入可能会被存储、分析、处理等，而不被视为意外事件，然而，智能合约服务电路可以根据收集的数据应用合约条款。例如，数据可以指示关于贷款交易的抵押物状态，并且智能合约服务电路可以将该数据应用于依赖于抵押物的合约条款。在某些实施例中，意外事件可以被视为出于某些目的而非其他目的的意外事件—例如，未来事件的意外访问权
的交付可能取决于贷款条件的满足，但是，如果贷款条件与访问权之间不存在偶然性联系，贷款条件本身可以不被视为意外事件。此外，在某些实施例中，在确定此类系统是否与意外事件和/或哪种类型的意外事件相关时，可以区分其他外观相似的系统。例如，两种算法都可以创建远期市场事件访问权代币，但其中第一种算法创建适用于不存在意外事件情形的代币，第二种算法创建适用于存在意外事件情形的代币以递送代币。因此，本公开的益处可以应用于各种系统中，并且任何此类系统在本文中可以被视为意外事件，而在某些实施例中，给定系统在本文中可以不被视为意外事件。受益于本文中的公开内容且了解通常可获得的预期系统，本领域技术人员可以容易地确定本公开的哪些方面将使特定系统受益和/或如何将本公开内容中的过程和系统组合以增强预期系统的操作。在确定预期系统是否为意外事件和/或本公开的各方面是否可以使预期系统受益或增强预期系统时，本领域技术人员的某些考虑因素包括但不限于：在平台内或由平台操作的远期市场可以是或有远期市场，例如，基于事件发生、条件满足等赋予、触发或出现未来权利的远期市场；区块链用于通过在分布式分类账上安全地存储访问权，以任何形式的事件或访问令牌创建或有市场；设置和监控或有访问权、基础访问权、代币、费用等的定价；优化产品、时间、定价等，以识别和预测模式，建立规则和意外事件；交换或有访问权或基础访问权或代币访问令牌和/或或有访问令牌；创建或有远期市场事件访问权代币，其中代币可以创建并存储在区块链上，用于可能导致票证所有权的或有访问权；发现和交付对未来事件的或有访问权；影响或代表未来需求的意外事件，例如包括一组产品、服务等；预先确定的意外事件；优化产品、时间、定价等，以识别和预测模式，建立规则和意外事件；在控制面板内创建或有未来要约；或有访问权，如果虚拟商品在规定条件下可用，可能导致虚拟商品所有权或购买虚拟商品的每个智能合约等。
272.本文中使用的术语“服务级别”(以及类似术语)应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，服务级别包括任何服务级别，包括但不限于：对提供服务的程度的任何定性或定量量度，例如但不限于一流服务与商务级服务(例如，旅行预订或邮递)；资源可用的程度(例如，表示资源高度可用的服务级别a与表示资源受限的服务级别c，例如在道路交通流限制方面)；运行操作参数的程度(例如，系统在高服务状态与低服务状态下运行)等。在实施例中，服务级别可以是多模态，使得当系统或电路提供服务评级时(例如，当服务评级用作分析电路的输入以基于服务评级确定结果时)，服务级别是可变的。某些组件可以不被单独视为与服务级别相关，但可以考虑与聚合系统中的服务级别相关—例如，用于监控交通流量的系统可以提供当前速率的数据，但不指示服务级别，但是当所确定的交通流量提供给监控电路时，监控电路可以将所确定的流量与过去的流量进行比较，并基于该比较确定服务级别。在某些实施例中，服务级别可以被视为出于某些目的而非其他目的的服务级别—例如，头等舱旅行住宿的可用性可以被视为确定是否购买机票的服务级别而不是预测航班的未来需求。此外，在某些实施例中，在确定此类系统是否利用服务级别和/或服务级别的类型时，可以区分其他外观相似的系统。例如，人工智能电路可以基于特定高速公路上交通流模式的过去服务级别进行训练，并用于基于当前流量预测未来交通流模式，但类似的人工智能电路可以基于一天中的时间预测未来交通流模式。因此，本公开的益处可以应用于各种系统，并且任何此类系统在本文中可以被视为涉及服务级别，而在某些实施例中，给定系统在本文中可以不被视为涉及服务级别。受益于本文中的公开内容
且了解通常可获得的预期系统，本领域技术人员可以容易地确定本公开的哪些方面将使特定系统受益和/或如何将本公开内容中的过程和系统组合以增强预期系统的操作。在确定预期系统是否为服务级别和/或本公开的各方面是否可以使预期系统受益或增强预期系统时，本领域技术人员的某些考虑因素包括但不限于：具有预定义的意外事件和参数(例如，价格、服务模式和服务级别)的交通或住宿产品；保修或担保应用、运输市场等。
273.本文中使用的术语“付款”(以及类似术语)应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，付款包括但不限于支付(例如，贷款偿还)或被支付(例如，保险付款)的任何动作或过程、已付或应付金额(例如，支付1000美元)、还款(例如，偿还款项)、支付方式(例如，使用忠诚度计划、奖励积分或特定货币，包括加密货币)等。某些组件可以不被单独视为付款，但可以被视为聚合系统中的付款—例如，提交一笔金额可以不被视为付款，但当应用于满足贷款要求的付款时，可以被视为付款(或还款)。例如，数据收集电路可以为贷款人提供监控贷款还款的机制。在非限制性示例中，数据收集电路可以被构造为监控多个贷款组件相对于金融贷款合约的付款，该金融贷款合约用于确定资产的贷款状况。在某些实施例中，付款可以被视为出于某些目的而非其他目的的付款—例如，向金融实体的付款可能是用于偿还贷款的还款金额，也可能是为了满足贷款违约状况下的抵押义务。此外，在某些实施例中，在确定此类系统是否与付款和/或哪种类型的付款相关时，可以区分其他外观相似的系统。例如，资金可用于预订住宿或在住宿满意后支付服务款项。因此，本公开的益处可以应用于各种系统，并且任何此类系统在本文中可以被视为付款，而在某些实施例中，给定系统在本文中可以不被视为付款。受益于本文中的公开内容且了解通常可获得的预期系统，本领域技术人员可以容易地确定本公开的哪些方面将使特定系统受益和/或如何将本公开内容中的过程和系统组合以增强预期系统的操作。在确定预期系统是否为付款和/或本公开的各方面是否可以使预期系统受益或增强预期系统时，本领域技术人员的某些考虑因素包括但不限于：延期所需付款；延期支付要求；偿还贷款；支付金额；付款计划；最末期大笔还清计划；支付履行和满意度；支付方式等。
274.本文中使用的术语“位置”(以及类似术语)应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，位置包括任何位置，包括但不限于：人物、地点或物品的特定地点或位置，或关于人物、地点或物品位置的位置信息，例如地理位置(例如，抵押物的地理位置)、存储位置(例如，资产的存储位置)、人物(例如，贷款人、借款人、工人)位置、与前述相关的位置信息等。某些组件可以不被单独视为位置，但可以考虑聚合系统中的位置—例如，智能合约电路可能被构造为指定将抵押物存储在固定位置的要求，但不指定特定抵押物的特定位置。在某些实施例中，位置可以被视为出于某些目的而非其他目的的位置—例如，在一个实例中，借款人的地址位置可能需要用于处理贷款，而在另一个实例中，特定位置需要用于处理违约状况。此外，在某些实施例中，在确定此类系统是否为位置和/或位置类型时，可以区分其他外观相似的系统。例如，在一个实例中，音乐会的位置可能需要在容纳10,000人的音乐厅中，但在另一个实例中指定实际音乐厅的位置。因此，本公开的益处可以应用于各种系统，并且任何此类系统在本文中可以被视为涉及位置，而在某些实施例中，给定系统在本文中可以不被视为涉及位置。受益于本文中的公开内容且了解通常可获得的预期系统，本领域技术人员可以容易地确定本公开的哪些方面将使特定系统受益和/或如何将本公开内容中的过程和系统组合以增强预期系统的操作。在确定预期系统是否为
位置和/或本公开的各方面是否可以使预期系统受益或增强预期系统时，本领域技术人员的某些考虑因素包括但不限于：物品或抵押物的地理位置；物品或资产的存储位置；位置信息；贷款人或借款人的位置；基于位置的产品或服务定位应用；基于位置的欺诈检测应用；室内位置监视系统(例如，摄像头、ir系统、运动检测系统)；工人的位置(包括通过位置的路线)；位置参数；事件位置；事件的特定位置等。
275.本文中使用的术语“路线”(以及类似术语)应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，路线包括任何路线，包括但不限于：从起点到目的地、沿指定路线发送或引导的道路或路线等。某些组件可以不被单独视为涉及路线，但可以被视为聚合系统中的路线—例如，移动数据收集器可能会根据来自监控电路的输入指定收集数据的路线要求，但只有在接收到该输入时，移动数据收集器才确定采取什么路线并开始沿着该路线行进。在某些实施例中，路线可以被视为出于某些目的而非其他目的的路线—例如，通过道路系统的可能路线可能被视为与从一个位置到另一个位置的特定路线不同。此外，在某些实施例中，在确定是否针对位置和/或哪些类型的位置指定此类系统时，可以区分其他外观相似的系统。例如，地图上描绘的路线可以指示可能的路线或个人采取的实际路线。因此，本公开的益处可以应用于各种系统，并且任何此类系统在本文中可以被视为涉及路线，而在某些实施例中，给定系统在本文中可以不被视为涉及路线。受益于本文中的公开内容且了解通常可获得的预期系统，本领域技术人员可以容易地确定本公开的哪些方面将使特定系统受益和/或如何将本公开内容中的过程和系统组合以增强预期系统的操作。在确定预期系统是否为预期系统和/或本公开的各方面是否可以使预期系统受益或增强预期系统时，本领域技术人员的某些考虑因素包括但不限于：运送路线；通过位置的路线；热图，其示出了顾客或工人在环境内行进的路线；确定将什么资源部署到什么路线或旅行类型；直达路线或多站路线，例如从消费者的目的地到特定位置或事件发生的任何地方；移动数据收集器的路线等。
276.本文中使用的术语“未来要约”(以及类似术语)应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，未来要约包括未来的任何物品或服务的要约，包括但不限于：提供物品或服务的未来要约；关于拟议购买的未来要约；通过远期市场平台进行的未来要约；由智能合约电路确定的未来要约等。此外，未来要约可以是或有未来要约或基于导致要约成为未来要约的条件的要约，例如未来要约取决于预定条件或带有预定条件施加的条件(例如，可以根据市场指标的预定状态在设定的未来日期以1000美元购买证券)。某些组件可以不被单独视为未来要约，但可以被视为聚合系统中的未来要约—例如，如果未通过与要约相关的多个当事人之间的集体协议授权要约，则贷款要约可以不被视为未来要约，但一旦通过分布式分类账(例如，通过区块链电路)收集并存储了投票，则可将其视为未来要约。在某些实施例中，未来要约可以被视为出于某些目的而非其他目的的未来要约—例如，未来要约可能取决于未来满足的条件，因此，在满足该条件之前，未来要约可以不被视为未来要约。此外，在某些实施例中，在确定此类系统是否为未来要约和/或哪种类型的未来要约时，可以区分外观相似的系统。例如，两个担保要约可以被确定为在未来时间作出的要约，但是，其中一个可能有即时意外事件需要满足，因此可以不被视为未来要约，而是具有未来声明的即时要约。因此，本公开的益处可以应用于各种系统，并且任何此类系统在本文中可以被视为与未来要约相关联，而在某些实施例中，给定系统在本文中可以不被视
为与未来要约相关联。受益于本文中的公开内容且了解通常可获得的预期系统，本领域技术人员可以容易地确定本公开的哪些方面将使特定系统受益和/或如何将本公开内容中的过程和系统组合以增强预期系统的操作。在确定预期系统是否为未来要约和/或本公开的各方面是否可以使预期系统受益或增强预期系统时，本领域技术人员的某些考虑因素包括但不限于：未来要约、或有未来要约、远期市场平台中的未来要约(例如，用于创建与识别来自平台运营的市场或外部市场的要约数据相关联的未来要约或或有未来要约)；关于签订智能合约的未来要约(例如，通过执行对购买、参加或以其他方式消费未来要约的承诺的指示)等。
277.本文中使用的术语“访问权”(以及派生词或变体)可以广义地理解为描述获取或拥有财产、物品或其他有价值物品的权利。或有访问权的条件可以是在这种访问权成为授权、授予或可抗辩之前满足触发或条件。访问权或或有访问权也可用于特定目的，或配置用于不同的应用或上下文，例如但不限于贷款相关动作或任何服务或提供。在不受限制的情况下，在行使此类访问权或或有访问权之前，可能需要向财产、物品或有价值物品的所有者发出通知。在讨论法律诉讼、拖欠或违约贷款或协议或贷款人可能寻求补救的其他情况时，可以包括各种形式的访问权和或有访问权，但不限于此。受益于本文的公开内容且了解通常可获得的预期系统，本领域技术人员可以容易地确定实施例中实现的此类权利的价值。虽然本文出于说明目的描述了访问权和或有访问权的具体示例，但是本公开的范围内特别考虑了受益于本文中的公开内容的任何实施例以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素。
278.本文中使用的术语“智能合约”(以及其他形式或变体)可以广义地理解为描述提供一个或多个资源的方法、系统、连接资源或广域网，该资源可用于通过本文公开的实施例协助开展或执行动作、任务或事宜。智能合约可以是一组步骤或过程，用于协商、管理、重组或实施当事人之间的协议或贷款。智能合约也可以实现为应用程序、网站、ftp站点、服务器、设备或其他连接组件或互联网相关系统，该系统提供资源以协商、管理、重组或实施当事人间的协议或贷款。智能合约可以是自包含系统，也可以是更大系统或组件(也可以是智能合约)的一部分。例如，智能合约可以指贷款或协议本身、条件或条款，也可以指实现此类贷款或协议的系统。在某些实施例中，智能合约电路或机器人过程自动化系统可以合并自动机器人过程自动化或被合并到自动机器人过程自动化中，以执行一个或多个目的或任务，无论是否贷款或交易过程的一部分。受益于本文中的公开内容且了解通常可获得的预期系统，本领域技术人员可以容易地确定该术语在涉及智能合约时在本文公开的各种形式、实施例和上下文中的目的和用途。
279.本文中使用的术语“奖励分配”(以及变体)可以广义地理解为描述作为对价分配或提供或者为某一目的提供的事物或对价。奖励的分配可以是金融类型或非金融类型，但不限于此。特定类型的奖励分配还可以服务于多种不同的目的或用于不同的应用程序或环境，例如但不限于：奖励事件、奖励领取、货币奖励、作为数据集获取的奖励、奖励积分和其他形式的奖励。因此，奖励的分配可以作为贷款或协议的对价提供。可以利用系统来分配奖励。在讨论特定行为或鼓励特定行为时，可以包括各种形式的奖励分配，但不限于此。奖励的分配可以包括奖励的实际分配和/或奖励的记录。奖励的分配可以由智能合约电路或机器人过程自动化系统执行。受益于本文的公开内容且了解通常可获得的预期系统，本领域
技术人员可以容易地确定实施例中奖励分配的价值。虽然本文出于说明目的描述了奖励分配的具体示例，但是本公开的范围内特别考虑了受益于本文中的公开内容的任何实施例以及受益于本文中的公开内容的本领域技术人员理解的任何考虑因素。
280.本文中使用的术语“参数或条件的满足情况”(以及其他派生词、形式或变体)可以广义地理解为描述已满足的参数或条件的完成、存在或证明。该术语通常可以涉及确定参数或条件的此类满足情况的过程，或者可以涉及完成具有结果的此类过程，但不限于此。满足可能导致其他触发条件或条款的成功结果，这些触发条件或条件或条款可能会生效，但不限于此。参数或条件的满足可能发生在合约或贷款的许多不同上下文中，例如借贷、再融资、合并、保理、代理、止赎和数据处理(例如，数据收集)或其组合，但不限于此。参数或条件的满足可以名词形式(例如，债务偿还的满足)使用，也可以动词形式使用，以描述确定参数或条件结果的过程。例如，借款人可以通过按时支付一定数量的款项来满足参数，或者可以在贷款违约时满足允许所有者获得访问权的条件，但不限于此。在某些实施例中，智能合约或机器人过程自动化系统可以执行或确定满足一个或多个当事人的参数或条件，并处理适当的任务以满足参数或条件。在一些情况下，智能合约或机器人过程自动化系统对参数或条件的满足可能未完成或不成功，并且根据此类结果，这可能启用自动动作或触发其他条件或条款。受益于本文中的公开内容且了解通常可获得的预期系统，本领域技术人员可以容易地确定该术语在本文中公开的各种形式、实施例和上下文中的目的和使用。
281.本文中使用的术语“信息”(以及其他形式)可以在关于协议或贷款的各种上下文中广义地理解。该术语通常可以涉及更大的上下文，例如关于协议或贷款的信息，或者可以具体涉及有限的信息(例如在特定日期发生的事件的特定细节)。因此，信息可以出现在合约或贷款的许多不同上下文中，并且可以在这些上下文中使用，而不限于证据、交易、访问等。或者，但不限于此，信息可以与协议或交易的各个阶段结合使用，例如借贷、再融资、合并、保理、代理、止赎和信息处理(例如，数据或信息收集)或其组合。例如，作为证据、交易、访问等的信息可以名词形式使用(例如，信息是从借款人获得的)，或者可以作为名词指代各种信息项(例如，关于贷款的信息可以在智能合约中找到)，或者可以形容词的形式使用(例如，借款人正在提供信息提交文件)。例如，贷款人可以通过在线支付从借款人那里收取逾期付款，也可以通过客户服务电话成功收取逾期付款。在某些实施例中，智能合约电路或机器人过程自动化系统可以为一个或多个当事人执行收集、管理、计算、提供或其他任务，并处理与信息相关的适当任务(例如，提供逾期付款通知)。在一些情况下，智能合约电路或机器人过程自动化系统的信息可能不完整，并且根据此类结果，这可能启用自动动作或触发其他条件或条款。受益于本文中的公开内容且了解通常可获得的预期系统，本领域技术人员可以容易地确定证据、交易、访问等信息在本文公开的各种形式、实施例和上下文中的目的和用途。
282.信息可以链接到外部信息(例如，外部来源)。更具体地，该术语可以涉及获取、解析、接收或与外部来源的其他关系，但不限于此。因此，与外部信息或来源相关联的信息可以与协议或交易的各个阶段结合使用，例如借贷、再融资、合并、保理、代理、止赎和信息处理(例如，数据或信息收集)或其组合。例如，与外部信息相关联的信息可以随着外部信息的变化而变化，例如基于外部来源的借款人信用评分。在某些实施例中，智能合约电路或机器人过程自动化系统可以为一个或多个当事人执行获取、管理、计算、接收、更新、提供或其他
任务，并处理与链接到外部信息的信息相关的适当任务。在一些情况下，智能合约或机器人过程自动化系统链接到外部信息的信息可能不完整，并且根据此类结果，这可能启用自动动作或触发其他条件或条款。受益于本文中的公开内容且了解通常可获得的预期系统，本领域技术人员可以容易地确定该术语在本文中公开的各种形式、实施例和上下文中的目的和使用。
283.作为贷款或协议的一部分的信息可以与访问位置中呈现的信息分离。更具体地，该术语可以涉及这样的特征，即信息可以在贷款或协议的上下文下与其他信息进行分配、拆分、限制或以其他方式分离。因此，在访问位置上呈现或接收的信息不一定是给定上下文可用的全部信息。例如，提供给借款人的信息可以是贷款人从外部来源接收的不同信息，并且可以不同于从访问位置接收或呈现的信息。在某些实施例中，智能合约电路或机器人过程自动化系统可以为一个或多个当事人执行信息分离或其他任务，并处理适当的任务。受益于本文中的公开内容且了解通常可获得的预期系统，本领域技术人员可以容易地确定该术语在本文公开的各种形式、实施例和上下文中的目的和用途。
284.本文中使用的术语“信息加密和访问控制”(以及其他相关术语)可以广义地理解为描述一个或多个当事人是否可以观察或拥有与交易或贷款有关的某些信息、动作、事件或活动。信息加密可用于防止一个当事人访问、观察或接收信息，或者可替代地用于防止交易或贷款之外的各当事人能够访问、观察和接收保密(或其他)信息。对信息获取的控制涉及确定一个当事人是否有权获取信息。信息加密或访问控制可能发生在贷款的许多不同上下文中，例如借贷、再融资、合并、保理、代理、止赎、管理、协商、收集、采购、强制执行和数据处理(例如，数据收集)或其组合，但不限于此。信息加密或对信息访问的控制可指单个实例，或可以描述更大量的信息、动作、事件或活动，但不限于此。例如，借款人或贷款人可以访问有关贷款的信息，但贷款或协议之外的其他当事人可能无法访问贷款信息，原因是信息加密或对贷款详细信息进行访问控制。在某些实施例中，智能合约电路或机器人过程自动化系统可以为一个或多个当事人执行信息加密或信息访问控制，并处理用于信息访问加密或控制的适当任务。受益于本文中的公开内容且了解通常可获得的预期系统，本领域技术人员可以容易地确定该术语在本文中公开的各种形式、实施例和上下文中的目的和使用。
285.本文中使用的术语“潜在访问当事人名单”(以及其他相关术语)可以广义地理解为描述一个或多个当事人是否观察或拥有与交易或贷款相关的某些信息、动作、事件或活动。潜在访问当事人名单可用于授权一个或多个当事人访问、观察或接收信息，或者可替代地用于防止各当事人能够这样做。潜在访问当事人名单信息涉及确定当事人(在潜在访问当事人名单上或不在名单上)是否有权访问该信息。潜在访问当事人名单可能出现在贷款的许多不同上下文中，例如借贷、再融资、合并、保理、代理、止赎、管理、协商、收集、采购、强制执行和数据处理(例如，数据收集)或其组合，但不限于此。潜在访问当事人名单可以指单个实例，或者可以描述更大量的各当事人或信息、动作、事件或活动，但不限于此。例如，潜在访问当事人名单可以准许(或拒绝)访问关于贷款的信息，但潜在访问当事人名单之外的其他当事人可能无法(或可能被准许)访问贷款信息。在某些实施例中，智能合约电路或机器人过程自动化系统可以为一个或多个当事人执行潜在访问当事人名单的管理或实施，并处理用于加密或控制信息访问的适当任务。受益于本文中的公开内容且了解通常可获得的
预期系统，本领域技术人员可以容易地确定该术语在本文中公开的各种形式、实施例和上下文中的目的和使用。
286.术语“要约”、“作出要约”以及本文中使用的类似术语应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面或描述的情况下，要约包括任何物品或服务的要约，包括但不限于：保险要约、担保要约、提供物品或服务的要约、关于拟议购买的要约、通过远期市场平台进行的要约、未来要约，或有要约、与贷款(例如，借贷、再融资、收款、合并、保理、代理、止赎)有关的要约、由智能合约电路确定的要约、针对客户/债务人的要约、针对提供商/贷款人的要约、第三方要约(例如，监管机构、审计员、部分所有者、分层服务提供商)等。要约可以包括实体商品、虚拟商品、软件、实体服务、访问权、娱乐内容、住宿或许多其他项目、服务、解决方案或考虑因素。在一个示例中，第三方要约可以是安排乐队，而不仅仅是提供销售门票。此外，要约可以基于预先确定的状况或意外事件。某些组件可以不被单独视为要约，但可能被视为聚合系统中的要约—例如，如果要约未经与要约相关的一个或多个当事人批准，则保险要约可以不被视为要约；但是，一旦批准，则可以被视为要约。因此，本公开的益处可以应用于各种系统，并且任何此类系统在本文中可以被视为与要约相关联，而在某些实施例中，给定系统在本文中可以不被视为与要约相关联。受益于本文中的公开内容且了解通常可获得的预期系统，本领域技术人员可以容易地确定本公开的哪些方面将使特定系统受益和/或如何将本公开内容中的过程和系统组合以增强预期系统的操作。在确定预期系统是否为要约和/或本公开的各方面是否可以使预期系统受益或增强预期系统时，本领域技术人员的某些考虑因素包括但不限于：要约的物品或服务、与要约有关的意外事件、跟踪意外事件或条件是否已满足的方式、对要约的批准、执行要约对价交换等。
287.本文中使用的术语“人工智能(ai)解决方案”应当广义地理解。在不限制于本公开的任何其他方面的情况下，ai解决方案包括一组协调的ai相关方面，以执行贯穿本公开的一个或多个任务或操作。一种示例ai解决方案包括一个或多个ai组件，包括本文所述的任何ai组件(至少包括神经网络、专家系统和/或机器学习组件)。作为一个方面，示例ai解决方案可以包括解决方案的组件的类型，例如启发式ai组件、基于模型的ai组件、选定类型的神经网络(例如，递归、卷积、感知器等)，和/或具有选定处理能力的任何类型的ai组件(例如，信号处理、频率分量分析、听觉处理、视觉处理、语音处理、文本识别等)。在不限制于本公开的任何其他方面的情况下，给定ai解决方案可以由ai解决方案的ai组件的数量和类型、ai组件的连接性(例如，彼此连接、连接到来自包括ai解决方案或与ai解决方案交互的系统输入和/或连接到包括ai解决方案或与ai解决方案交互的系统输出)形成。给定ai解决方案还可以通过ai解决方案内ai组件之间的连接以及与ai解决方案通信的边界元素(例如，输入、输出、存储的中间数据等)来形成。给定ai解决方案还可以由ai解决方案的每个ai组件的配置形成，其中该配置可以包括如下方面：ai组件的模型校准；ai组件之间的连通性和/或流(例如，串行和/或并行耦合、反馈回路、逻辑连接等)；ai组件输入的数量、选定输入数据和/或输入数据处理；神经网络或其他组件的深度和/或复杂性；ai组件的训练数据描述(例如，训练数据参数，例如内容、训练数据量、有效训练数据的统计描述等)；和/或ai组件类型的选择和/或混合描述。ai解决方案包括ai元素的选择、这些ai元素的流连通性和/或这些ai元素的配置。
288.受益于本公开，本领域技术人员可以容易地确定给定系统的ai解决方案，和/或配
置操作以执行给定系统的ai解决方案的选择和/或配置操作。确定ai解决方案和/或配置操作以执行ai解决方案的选择和/或设置操作的某些考虑因素包括但不限于：给定实现的ai组件和/或组件类型的可用性；实现给定ai组件的支持基础设施的可用性(例如，可用的数据输入值，包括数据质量、服务级别、分辨率、采样率等；给定ai解决方案的合适训练数据的可用性；专家输入的可用性，例如用于专家系统和/或开发模型训练数据集；监管和/或基于政策的考虑因素，包括允许通过ai解决方案采取动作；要求获取和/或保留敏感数据；难以获得数据；和/或数据成本高昂)；包括ai解决方案或与ai解决方案交互的系统的操作考虑因素，包括响应时间规定、安全考虑因素、责任考虑因素等；处理能力、网络通信能力和/或存储器存储能力等可用计算资源(例如，支持初始数据、训练数据、输入数据(例如，缓存、缓冲或存储的输入数据)、迭代改进状态数据、输出数据(例如，缓存、缓冲和存储的输出数据)和/或中间数据存储(例如，用于支持正在进行的计算、历史数据和/或累积数据的数据))；ai解决方案要执行的任务类型、ai组件对这些任务的适用性、执行任务的ai组件的灵敏度(例如，输出空间相对于输入空间的干扰大小的可变性)；整个ai解决方案中ai组件的相互作用(例如，低能力合理性ai组件可以与可对输入提供高灵敏度和/或无限响应的高能力ai组件耦合)；和/或模型实现考虑因素(例如，重新校准要求、模型老化约束等)。
289.选择和/或配置的ai解决方案可以与本公开中阐述的实施例的任何系统、程序和/或方面一起使用。例如，利用专家系统的系统可以包括专家系统作为选择、配置的ai解决方案的全部或一部分。在另一个示例中，利用神经网络和/或神经网络组合的系统可以包括神经网络作为选择、配置的ai解决方案的全部或一部分。ai解决方案的所述方面(包括ai解决方案的选择和配置)是非限制性说明。
290.参考图1，图中示出了金融、交易和市场支持系统的实施例100，其中启用了借贷支持平台100，并且面向平台的市场132可以包括借贷应用程序144。借贷支持平台100可以包括一组协同工作(例如，通过面向服务的架构中的数据集成和组织)的系统、应用程序、流程、模块、服务、层、设备、组件、机器、产品、子系统、接口、连接和其他元件(除非上下文另有所指，否则在替代方案中统称为“平台”、“借贷平台”、“系统”等)，以实现对一组实体198的智能管理，该组实体可以在借贷应用程序144或外部市场188的一个或多个应用程序、服务、解决方案、程序等内存在、运行、交易等，或者拥有、运行、支持或实现借贷应用程序144或外部市场188的一个或多个应用程序、服务、解决方案、程序等，该外部市场涉及借贷交易或借贷相关实体，或者可以是借贷支持平台100的一部分、与其集成、链接或由其运行。除非上下文中另有所指，否则本文中对一组服务的引用应理解为这些和其他各种系统、应用程序、流程、模块、服务、层、设备、组件、机器、产品、子系统、接口、连接和其他类型的元件。图1包括管理应用程序平台126，其包括借贷应用程序144、自适应智能系统158、监控系统164、数据收集系统166、数据存储系统186，所有应用程序和系统均与数据处理层168连接。图1还示出了所公开的系统，其具有过程和应用程序输出和结果151并与实体198通信。借贷应用程序144的组件可以包括承保103、风险管理122、分析130、定价131、税务124、众包系统120、智能合约134、区块链136、借贷模型108、信托和保管150、平台市场132、防欺诈138、监管142、付款146和安全148。一组实体可以包括多个成员或单个成员。自适应智能系统158可以包括机会挖掘程序153、机器人过程自动化(rpa)154、人工智能156、人工智能存储器157和聚类104。监控系统164和数据收集系统166可以包括软件交互观察160、功能成像161和物理过程
观察162。数据存储系统186可以包括访问数据170、定价数据178、资产和设施数据172、索赔数据180、工人数据174、会计数据182、事件数据176和承保数据184。实体198可以包括外部市场188、抵押物102、设施190、协作机器人193、工人194、可穿戴/便携式设备195、流程196和机器197。与其他实施例一样，借贷支持平台100可以具有各种数据处理层，其中各组件、模块、系统、服务、组件、功能和其他元件结合本公开中描述的其他实施例以及通过引用并入本文的文档来描述。这可以包括各种自适应智能系统158、监控系统164、数据收集系统166和数据存储系统186，以及这些系统中的每个系统和/或借贷支持平台100的各种其他元件的、连接这些系统和/或元件的、和/或这些系统和/或元件之间的一组接口187。在实施例中，接口187可以包括：应用程序编程接口112；用于在使用各种协议和格式在各种服务之间移动数据时进行提取、转换、清理、归一化、去重、加载等的数据集成技术(统称为etl系统114)；以及在单播、广播和多播传输等中在元件之间基于一对一、一对多或多对一方式配置的各种端口、门户、连接器、网关、有线连接、套接字、虚拟专用网络、容器、安全通道和其他连接(统称为端口118)。接口187可以包括实时操作系统(rtos)110(例如freertos
tm
操作系统)、由其启用、与其集成或与其连接，该实时操作系统具有确定性执行模式，其中用户可以定义执行模式，例如基于为每个执行线程进行的优先级分配。rtos110的实例可以嵌入到物联网设备的微控制器等上，例如用于监控各种实体198的微控制器。rtos110可以提供实时调度(例如，调度到监控系统164和数据收集系统166的数据传输、调度各种服务元件之间的任务间通信以及其他定时和同步元件)。在实施例中，接口187可以使用或包括一组库(其能够在小型低功耗边缘设备之间实现安全连接，例如用于监控各种实体198的物联网设备)、借贷支持平台100的各种云部署服务以及一组边缘设备和启用这些设备的系统，例如运行awsiot greengrass
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和/或awslambda
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功能等本地数据处理和计算系统的设备，以允许本地计算、数据通信配置、机器学习模型(例如用于预测或分类)的执行、设备或设备数据的同步以及设备和服务之间的通信。这可以包括使用本地设备资源，如串行端口、gpu、传感器和摄像头。在实施例中，可以加密数据，以进行安全的端到端通信。
291.在借贷支持平台100和一组借贷应用程序144的上下文中，各种实体198可以包括本公开中或通过引用并入本文的文档中提及的各种资产、系统、设备、机器、设施、个人或其他实体中的任何一种，例如但不限于：机器197及其组件(例如：作为贷款主体或贷款抵押物的机器，如各种车辆和设备；以及用于进行借贷交易的机器，如自动柜员机、销售终端机、自动售货机、自助服务终端、启用智能卡的机器；以及许多其他机器，包括用于支持小额贷款、发薪日贷款等的机器)；金融和交易流程196(例如，借贷流程、检验流程、抵押物跟踪流程、估价流程、信用调查流程、信誉度流程、联合流程、利率设置流程、软件流程(包括应用程序、程序、服务等)、生产流程、收款流程、银行业务流程(例如，放贷流程、承保流程、投资流程等)、金融服务流程、诊断流程、安保流程、安全流程、评估流程、付款流程、估价流程、签发流程、保理流程、合并流程、联合流程、收款流程、止赎流程、产权转移流程、产权验证流程、抵押物监控流程等)；可穿戴和便携式设备195(例如，移动电话、平板电脑、用于金融应用程序的专用便携式设备、数据收集器(包括移动数据收集器)、基于传感器的设备、手表、眼镜、可听戴设备、头戴式设备、成衣设备、臂章、手镯、颈部穿戴设备、ar/vr设备、耳机等)；工人194(例如，银行工作人员、信贷员、金融服务人员、经办人、检验员、经纪人(例如，抵押经纪人)、律师、承保人、监管者、评估员、鉴定员、流程监督员、安保人员、安全人员等)；机器人系统
192(例如，物理机器人、协作机器人(例如，“cobots”)、软件机器人等)；设施190(例如，银行设施、库存仓储设施、工厂、房屋、建筑物、储存设施(例如，用于贷款相关抵押物、作为贷款主体的财产、库存(例如，与存货贷款相关)、个人财产、组件、包装材料、商品、产品、机械、设备和其他物品)、银行设施(例如，用于商业银行业务、投资、消费者银行业务、贷款和许多其他银行活动)等。在实施例中，各种实体198可以包括金融、商品、电子商务、广告等外部市场188以及其他外部市场188(包括当前和期货市场)，例如在其中进行各种商品和服务交易的外部市场，使得对外部市场188及其内部的各种实体198的监控可以提供借贷相关信息，例如关于物品价格或价值、物品的流动性、物品的特征、物品的折旧率等信息。例如，对于可以包括抵押物102或用于资产担保借贷的资产的各种实体，监控系统164不仅可以通过相机、传感器或其他监控系统164等来监控抵押物102或资产，而且还可以通过各种类型的数据收集系统166等来收集关于抵押物102或资产的价值、价格或其他状况的数据，例如通过确定处于类似状况、具有类似使用年限、类似说明、类似位置等的抵押物102或资产的市场状况。在实施例中，自适应智能系统158可以包括聚类电路104，例如通过属性的相似度对包括抵押物102、当事人、资产等在内的各种实体198进行分组或聚类的电路，如k均值聚类系统、自组织映射系统或本文以及通过引用并入本文的文档中描述的其他系统。例如，所述聚类系统可以管理抵押物、资产、当事人和贷款的集合，使得它们可以基于共同的属性来监控和分析，以使得交易子集的性能可用于预测其他交易的性能，这进而可以用于承保122、定价131、防欺诈应用程序138或其他应用程序，包括结合图1和图2或者本公开其他地方或通过引用并入本文的文档中描述的服务、解决方案或应用程序中的任何一种。在实施例中，有关抵押物102或资产的状况信息由监控系统164(例如，抵押物102或资产上的一组传感器、抵押物102或资产环境中的一组传感器或摄像头等)持续监控，并且市场信息由数据收集系统166以实时的方式收集，使得状况和市场信息可以按时间排列，并且作为该抵押物或资产价值的实时估算以及该抵押物或资产未来价值的前瞻性预测的依据。抵押物102或资产的现值和预测值可以基于模型，可以访问并使用该模型(例如在智能合约中)，以实现该抵押物或资产的自动或机器辅助借贷，例如抵押物102或资产的小额贷款承保或发行。一组抵押物102或一组资产(例如，抵押物102的集合或群组，或实体198拥有的资产群组)的数据聚合可以实现实时投资组合估价和更大规模的借贷，包括通过智能合约进行的估价和借贷，该智能合约基于抵押物102或资产的单个或聚合值，根据实时状况监控以及实时市场数据收集和集成自动调整利率及其他条款和条件。交易、当事人信息、产权转移、条款和条件变更以及其他信息可以存储在区块链136中，包括贷款交易以及关于抵押物102或资产的信息(例如，市场数据以及抵押物102或资产的状况信息)。智能合约可以用于要求当事人确认状况信息和/或市场价值信息，例如通过监控系统164(其可以在防欺诈应用程序138中标记欺诈)支持或验证的陈述和保证。借贷模型108可以用于对抵押物102或资产进行估价、基于抵押物102或资产的状况和/或价值确定借贷资格、设置定价(例如，利率)、调整条款和条件等。借贷模型108可以由一组专家创建，例如使用对过去的借贷交易的计算分析130。借贷模型108可以由监控系统164和数据收集系统166中的数据填充，可以从数据存储系统186等中提取数据。借贷模型108可以用于配置智能合约的参数，使得智能合约的条款和条件能够根据借贷模型108中的调整自动调整。借贷模型108可以用于通过人工智能156来改进，例如通过对其进行关于一组结果的训练，如借贷交易的结果(例如，支付结果、违约后果、履行结果
等)、关于抵押物102或资产的结果(例如，抵押物或资产随时间推移的价格或价值模式)、关于实体的结果(例如，违约、止赎、履行结果、按时付款、逾期付款、破产等)等。训练可用于调整和改进模型参数和性能，包括用于抵押物或资产的分类(例如，类型和/或状况的自动分类，如使用来自基于摄像头的监控系统164的基于视觉的分类)、抵押物102或资产的价值预测、违约预测、性能预测等。在实施例中，可以在机器人过程自动化(rpa)系统154中学习并自动执行抵押物102或资产借贷的智能合约的配置或处理，例如通过训练rpa系统154来创建智能合约、配置智能合约的参数、确认抵押物102或资产的产权、设置智能合约的条款和条件、启动抵押物102的担保权益、监控智能合约的状态或履行情况、终止或针对智能合约违约发起终止、停止智能合约、取消抵押物102或资产的赎回权、转移产权等，例如通过使用监控系统164来监控专家实体198(例如人类经理)，因为他们在智能合约训练集的创建、配置、产权确认、启动担保权益、监控、终止、停止、止赎等方面采用类似的任务和动作训练集。一旦rpa系统154经过训练，它可以高效地创建在各种实体和资产(可用作抵押物102)之间提供大规模借贷的能力，该抵押物可以提供担保或保证等，从而使贷款更容易用于更广泛的情况、实体198和抵押物102。rpa系统154本身可以通过人工智能156来改进，例如通过基于贷款履行结果、抵押物估价结果、违约后果、收盘利率结果、利率结果、收益率结果、投资回报率结果等结果持续调整模型参数、权重、配置等。智能合约可以包括或用于直接借贷、银团借贷和二级借贷合约、个人贷款或合计分批贷款等。
292.在实施例中，管理应用程序平台128的借贷应用程序144可以在各可选实施例中包括一组应用程序、与其集成或与其交互(例如，在借贷支持平台的其他实施例中)，例如贷款人、借款人、担保人、交易或金融实体的运营商或所有者、或其他用户可以通过其管理、监控、控制、分析或以其他方式与贷款相关的一个或多个元素(例如，作为贷款当事人、贷款主体、贷款的抵押物或以其他方式与贷款相关的实体198)进行交互的应用程序。这可以包括上面结合图1所述的任意元素。上述一组应用程序可以包括借贷应用程序144(例如但不限于，用于个人借贷、商业借贷、抵押借贷、小额借贷、点对点借贷、保险相关借贷、资产担保借贷、有担保债务借贷、企业债务借贷、助学贷款、补贴贷款、抵押借贷、市政借贷、主权债务、汽车贷款、发薪日贷款、以应收账款为抵押的贷款、保理交易、以担保或保证付款(如退税、年金等)为抵押的贷款等)。借贷应用程序144可以包括、集成或链接可能与借贷相关的多种其他类型的应用程序中的一个或多个，例如投资应用程序(例如但不限于，用于投资分批贷款、企业债务、债券、银团贷款、市政债务、主权债务或其他类型的债务相关证券)；资产管理应用程序(例如但不限于，用于管理可能作为贷款主体的资产、贷款抵押物、为贷款提供担保的资产、贷款担保抵押物或信誉度证明、债券相关资产、投资资产、不动产、固定装置、个人财产、不动产、设备、知识产权、车辆和其他资产)；风险管理解决方案122(例如但不限于，用于管理关于贷款主体、贷款当事人或与贷款履行相关的活动的风险或责任，例如产品、资产、人员、房屋、车辆、设备项、组件、信息技术系统、安全系统、安全事件、网络安全系统、财产项、健康状况、死亡率、火灾、洪水、天气、残疾、业务中断、伤害、财产损失、业务损坏、违约等)；营销应用程序202(例如但不限于，用于营销贷款或部分贷款的应用程序、用于借贷的客户关系管理应用程序、用于吸引相关方的搜索引擎优化应用程序、销售管理应用程序、广告网络应用程序、行为跟踪应用程序、营销分析应用程序、基于位置的产品或服务定向应用程序、协同过滤应用程序、用于贷款相关产品或服务的推荐引擎等)；交易应用程序(例如但
不限于，用于贷款或贷款部分、贷款的一部分、贷款相关利息等交易的应用程序，例如购买应用程序、销售应用程序、投标应用程序、拍卖应用程序、反向拍卖应用程序、买卖匹配应用程序等)；税务应用程序262(例如但不限于，用于管理、计算、报告、优化或以其他方式处理与贷款的税务相关影响有关的数据、事件、工作流或其他因素)；防欺诈应用程序138(例如但不限于，身份验证应用程序、生物特征身份验证应用程序、基于交易模式的欺诈检测应用程序、基于位置的欺诈检测应用程序、基于用户行为的欺诈检测应用程序、基于网络地址的欺诈检测应用程序、黑名单应用程序、白名单应用程序、基于内容检查的欺诈检测应用程序或其他欺诈检测应用程序中的一个或多个)；安全应用、解决方案或服务(本文中称为安全应用程序148，例如但不限于任何上述防欺诈应用138，以及物理安全系统(例如用于访问控制系统(例如，使用生物特征访问控制、指纹、视网膜扫描、密码和其他访问控制)、保险箱、保险库、网箱、保险室等))、监控系统(例如使用摄像头、运动传感器、红外传感器和其他传感器)、网络安全系统(例如，用于病毒检测和补救、入侵检测和补救、垃圾邮件检测和补救、网络钓鱼检测和补救、社交工程检测和补救、网络攻击检测和补救、数据包检测、流量检测、dns攻击补救和检测等)或其他安全应用程序)；承保应用程序122(例如但不限于，用于承保任何贷款、担保或其他贷款相关交易或义务，包括用于检测、表征或预测风险的可能性和/或范围的任何应用程序，包括基于在本公开或通过引用并入本文的文档中所述的任何数据源、事件或实体的承保)；用于将信息存储为区块链136的区块链应用程序(例如但不限于，捕获一系列交易的分布式分类账，如借记或信贷、购买或销售、实物对价交换、智能合约事件等、加密货币应用程序或其他基于区块链的应用程序)；不动产应用程序(例如但不限于，不动产经纪应用程序、不动产估价应用程序、不动产抵押或借贷应用程序、不动产评估应用程序等)；监管和/合规解决方案142(例如但不限于，用于监管贷款条款和条件的应用程序，如许可方、许可抵押物、许可偿还期限、许可利率、所需披露、所需承保流程、联合条件等)；面向平台的市场500，例如市场应用程序、解决方案或服务(简称市场应用程序，例如但不限于，贷款联合市场、基于区块链的市场、加密货币市场、基于令牌的市场、用作抵押物的物品的市场或其他市场)；保修或保证应用程序(例如但不限于，用于对作为贷款主体、贷款抵押物等物品的相关保修或保证应用程序，如产品、服务、要约、解决方案、实物产品、软件、服务水平、服务质量、金融工具、债务、抵押物项目、服务性能或其他项目)；分析应用程序130(例如但不限于，关于本公开以及通过引用并入本文的文档中所述的任何数据类型、应用程序、事件、工作流或实体的分析应用程序，如大数据应用程序、用户行为应用程序、预测应用程序、分类应用程序、控制面板、模式识别应用程序、计量经济学应用程序、财务收益应用程序、投资回报应用程序、情景规划应用程序、决策支持应用程序等)；定价应用程序131(例如但不限于，用于对贷款的利率以及其他条款和条件进行定价)。因此，管理应用程序平台128可以保管并实现各种不同应用程序(该术语包括上述和其他金融或交易应用、服务、解决方案等)之间的交互，使得借助共享微服务、共享数据基础设施和共享智能，可以相对于相同类型的孤立应用程序来改进这些服务的任何成对或更大的组合或排列。
293.在实施例中，数据收集系统166和监控系统164可以监控与贷款、债务、债券、保理协议或其他借贷交易相关的一个或多个事件，例如与以下各项相关的事件：申请贷款；要约贷款；接受贷款；提供贷款的承保信息；提供信用报告；推迟所需的付款；设置贷款利率；延期支付要求；确定贷款的抵押物或资产；验证贷款抵押物或担保的产权；记录财产的产权变
更；评估贷款抵押物或担保的价值；检查贷款中涉及的财产、与贷款相关的实体的状况变更、与贷款相关的实体的价值变更、借款人的工作状态变更、贷款人的财务评级变更、作为担保提供的物品的经济价值变更；提供贷款保险；提供与贷款相关的财产保险证明；提供贷款资格证明；确定贷款担保；为贷款承保；偿还贷款；拖欠贷款；收回贷款；结清贷款；设置贷款的条款和条件；取消受贷款限制的财产赎回权；修改贷款的条款和条件。具有数据手机服务、区块链和智能合约的微服务借贷平台
294.在实施例中，本文提供了一种平台，该平台包括用于借贷的各种服务、组件、模块、程序、系统、设备、算法和其他元件。在实施例中，该平台或系统包括一组微服务，该组微服务具有一组应用程序编程接口，该组应用程序编程接口通过该平台外部的程序实现微服务之间以及与微服务的连接，其中这些微服务包括：(a)多模态数据收集服务集，其收集关于借贷交易的信息并监控与借贷交易相关的实体；(b)一组区块链服务，用于维护与贷款相关的事件的安全历史分类账，该区块链服务具有管理贷款中所涉及的一组当事人的访问权限的访问控制特征；(c)一组应用程序编程接口、数据集成服务、数据处理工作流和用户界面，用于处理贷款相关事件和贷款相关活动；以及(d)一组智能合约服务，用于指定管理贷款条款和条件、贷款相关事件和贷款相关活动中的至少一项的智能合约的条款和条件。
295.在实施例中，与借贷相关实体包括贷款人、借款人、担保人、设备、商品、系统、固定装置、建筑物、储存设施和抵押物中的一组实体。
296.在实施例中，监控抵押物并且从以下各项中选择抵押物：车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
297.在实施例中，多模态数据收集服务集包括从以下各项中选择的服务：监控实体的一组物联网系统；监控实体的一组摄像头；从公共可用信息站点提取与实体相关的信息的一组软件服务；报告与实体相关的信息的一组移动服务；由人类实体佩戴的一组可穿戴设备；实体通过其提供关于实体的信息的一组用户界面；以及用于请求和报告与实体相关的信息的一组众包服务。
298.在实施例中，与贷款相关的事件从以下各项中选择：申请贷款；要约贷款；接受贷款；提供贷款的承保信息；提供信用报告；推迟所需的付款；设置贷款利率；延期支付要求；确定贷款的抵押物；验证贷款抵押物或担保的产权；记录财产的产权变更；评估贷款抵押物或担保的价值；检查贷款中涉及的财产、与贷款相关的实体的状况变更、与贷款相关的实体的价值变更、借款人的工作状态变更、贷款人的财务评级变更、作为担保提供的物品的经济价值变更；提供贷款保险；提供与贷款相关的财产保险证明；提供贷款资格证明；确定贷款担保；为贷款承保；偿还贷款；拖欠贷款；收回贷款；结清贷款；设置贷款的条款和条件；取消受贷款限制的财产赎回权；修改贷款的条款和条件。
299.在实施例中，由一组智能合约服务指定和管理的贷款的一组条款和条件选自：债务的本金金额、债务的余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、当事人、被担保人、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况以及违约后果。
300.在实施例中，贷款的一组当事人从以下各项中选择：一级贷款人、二级贷款人、借
贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供人、借款人、债务人、承保人、检查员、评估员、审计员、估价专业人员、政府官员和会计师。
301.在实施例中，贷款相关活动包括从以下一组中选择的活动：寻找有兴趣参与贷款交易的当事人；申请贷款；为贷款承保；形成贷款的法律合同；监控贷款履行情况；偿还贷款；重组或修改贷款；结算贷款；监控贷款抵押物；组建贷款银团；取消贷款的抵押物赎回权；以及完成贷款交易。
302.在实施例中，贷款是以下类型中的至少一种类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约债券、资本改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
303.在实施例中，智能合约服务配置至少一个智能合约，以基于由多模态数据收集服务集收集的信息自动执行贷款相关动作。
304.在实施例中，贷款相关动作选自：要约贷款；接受贷款；承保贷款；设置贷款的利率；延期支付要求；修改贷款的利率；验证抵押物的产权；记录产权的变更；评估抵押物的价值；发起对抵押物的检查；催收贷款；结清贷款；设置贷款的条款和条件；提供需要提供给借款人的通知；止赎贷款财产；以及修改贷款的条款和条件。
305.在实施例中，平台或系统还可以包括自动代理，该自动代理处理与抵押物的价值、状况以及所有权中的至少一个相关的事件，并采取与抵押物所属的贷款相关的动作。
306.在实施例中，贷款相关动作选自：要约贷款；接受贷款；承保贷款；设置贷款的利率；延期支付要求；修改贷款的利率；验证抵押物的产权；记录产权的变更；评估抵押物的价值；发起对抵押物的检查；催收贷款；结清贷款；设置贷款的条款和条件；提供需要提供给借款人的通知；止赎贷款财产；以及修改贷款的条款和条件。
307.参考图2，图中描述了可能存在于借贷应用程序144中的附加应用程序、解决方案、程序、系统、服务等，其可以与结合图1、本公开其他地方以及通过引用并入本文的文档中所述的其他元件可互换地包含在管理应用程序平台128中。图中还描述了附加实体198，其应当理解为可与结合本文描述的各实施例所述的其他实体198互换。除上文已经提及的元件之外，借贷应用程序144可以包括：一组应用程序、解决方案、程序、系统、服务等，这些应用程序、解决方案、程序、系统、服务等包括一个或多个社交网络分析应用程序204，该社交网络分析应用程序可以查找并分析一个或多个社交网络中描述的有关各种实体198的信息(例如但不限于，有关当事人、当事人行为、资产状况、与当事人或资产相关的事件、设施状况、抵押物102或资产的位置等的信息)，例如通过允许用户配置可使用数据收集系统166和监控系统164在一组社交网络站点之间发起和管理的查询；众包解决方案250；贷款管理解决方案149(例如，用于管理或响应与贷款相关的一个或多个事件(此类事件包括：申请贷款；要约贷款；接受贷款；提供贷款的承保信息；提供信用报告；推迟所需的付款；设置贷款利率；延期支付要求；确定贷款的抵押物；验证贷款抵押物或担保的产权；记录财产的产权变更；评估贷款抵押物或担保的价值；检查贷款中涉及的财产、与贷款相关的实体的状况变更、与贷款相关的实体的价值变更、借款人的工作状态变更、贷款人的财务评级变更、作为担保提供的物品的经济价值变更；提供贷款保险；提供与贷款相关的财产保险证明；提供贷
款资格证明；确定贷款担保；为贷款承保；偿还贷款；拖欠贷款；收回贷款；结清贷款；设置贷款的条款和条件；取消受贷款限制的财产赎回权；修改贷款的条款和条件)、用于设置贷款的条款和条件(例如，债务的本金金额、债务的余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、当事人、担保、担保人、保证、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况以及违约后果)、用于管理贷款相关活动(例如但不限于：寻找有兴趣参与贷款交易的当事人；处理贷款申请；为贷款承保；形成贷款的法律合同；监控贷款履行情况；偿还贷款；重组或修改贷款；结算贷款；监控贷款抵押物；组建贷款银团；取消贷款的抵押物赎回权；收回贷款；合并一套贷款；分析贷款履行情况；处理贷款违约；转让资产或抵押物的产权；以及完成贷款交易))；评级解决方案2102(例如，用于对实体198(例如当事人210、抵押物102、资产218等)进行评级，例如涉及信誉度、财务状况、实际情况、状态、价值、是否存在缺陷、质量或其他属性的评级)；监管和/合规解决方案142(例如，用于实现对以下各项的规范、应用和/或监控：一项或多项政策、规则、规章、程序、协议、流程等，例如涉及贷款交易条款和条件的政策、规则、规章、程序、协议、流程等；形成贷款交易所需的步骤；执行贷款交易所需的步骤；关于担保或抵押物的所需步骤；承保所需的步骤；设置价格、利率等所需的步骤；提供必要的法律披露和通知(例如，呈现年化百分比利率)所需的步骤等)；保管解决方案或一组保管解决方案1802(例如，用于保管一组资产218、抵押物102等(包括加密货币、货币、证券、股票、债券、证明所有权权益的协议等)，例如代表在维护物品安全方面需要帮助的当事人210、客户或其他实体198，或旨在为债务提供保证、支持或担保，如涉及借贷交易的债务)；贷款营销解决方案2002(例如，用于使贷款人能够向一组潜在借款人推销贷款、将适合一种交易类型的一组借款人作为目标、配置营销或促销消息(包括消息的放置位置和时长)、配置借贷交易的广告和促销渠道、配置促销或忠诚度计划参数等)；代理解决方案244(例如，用于在一组当事人之间代理一组贷款交易，例如抵押贷款)，其可以允许用户配置一组偏好、简档、参数等，以寻找贷款交易的一组预期交易对手；债券管理解决方案234，例如用于管理、报告、联合、合并或以其他方式处理一组债券(例如市政债券、公司债券、绩效债券等)；担保和/或担保物监控解决方案230，例如用于监控、分类、预测或以其他方式处理关于担保、担保人、支持担保的一组抵押物、支持担保的一组资产等的可靠性、质量、状态、健康状况、财务状况、实际情况或其他信息；协商解决方案232，例如用于协助、监控、报告、促进和/或自动协商贷款交易的一组条款和条件(例如但不限于，债务的本金金额、债务的余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、当事人、被担保人、担保人、保证、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况以及违约后果)，这可以包括用于配置协商参数、简档、偏好等的一组用户界面，例如使用借贷模型108或由其提供信息的用户界面，以及使用一组人工智能156服务和系统、由其提供信息或由其实现自动化或在其协助下由机器人过程自动化(rpa)系统154或其他自适应智能系统158实现自动化的用户界面；用于收回贷款的收款解决方案238，其可以可选地使用一组人工智能156服务和系统、由其提供信息或由其实现自动化或在其协助下由机器人过程自动化系统154或其他自适应智能系统158实现自动化，例如基于利用监视系统164和数据收集系统166监控各种实体198的状态或状况以触发收款，例如当一个或多个契约未得到满足时、抵押物的状况不佳时、当事人的财务状况低于阈值时等；用于合并一组贷款的合并解决方案240，例如使用被配置为对一组合并
贷款进行建模并且使用一个或多个自适应智能系统158或由其实现自动化的借贷模型108；保管解决方案258；保理解决方案242，例如用于监控、管理、自动执行或以其他方式处理一组保理交易，例如使用被配置为对保理交易建模并且使用一个或多个自适应智能系统158或由其实现自动化的借贷模型108；债务重组解决方案228，例如用于重组一组贷款或债务，例如使用被配置为对重组一组贷款或债务的替代场景进行建模并且使用一个或多个自适应智能系统158或由其实现自动化的借贷模型108；和/或利率自动化解决方案224，例如用于设置或配置一组借贷交易的一组利率的一组规则或模型，或者用于基于由数据收集系统166或监控系统164收集的信息(诸如关于状况、状态、健康状况、位置、地理位置、存储条件或关于任何实体198的其他相关信息)来自动设置利率设置，其可以设置利率或促进一组贷款的利率设置，例如使用被配置为对一组贷款的利率场景进行建模并且使用一个或多个自适应智能系统158或由其实现自动化的借贷模型108。与结合图1引用的解决方案一样，各种解决方案可以共享自适应智能系统158、监控系统164、数据收集系统166和数据存储系统186，例如通过在具有各种适当的数据集成服务、api112和接口的微服务架构中集成到借贷支持平台100中。
308.与结合图2描述的实体198一样，实体198还可以包括涉及贷款、债务交易、债券、保理协议和其他借贷交易的一系列实体，例如：用于保证、担保或支持付款义务的抵押物102和资产218(例如，车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、设施190(例如市政设施、工厂、仓库、储存设施、处理设施、厂房等)、系统、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识财产、知识产权、合约权利、法定权利、古董、固定装置、设备、家具、工具、机械品和个人财产)；一组当事人210(例如，一个或多个一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供人、借款人、债务人、承保人、检查员、评估员、审计员、代理人、律师、估价专业人员、政府官员和/或会计师)；一组借贷协议220(例如，贷款、债券212、借贷协议、企业债务协议、补贴贷款协议、保理协议、合并协议、联合协议、担保协议、承保协议等，其可以包括一组可由借贷支持平台100搜索、收集、监控、修改或以其他方式处理的条款和条件，如利率、支付时间表、支付金额、本金、陈述和保证、赔偿、契约以及其他条款和条件)；一组担保214(例如，由个人担保人、企业担保人、政府担保人、市政担保人和其他人提供，以保证或支持借贷协议220的付款义务或其他义务)；一组履行活动222(例如，支付本金和/或利息、保留所需的保险、保留产权、满足契约、维持抵押物102或资产218的状况、根据协议的要求开展业务等)；以及设备252(例如，可以设置在商品、设备或其他物品上或其中的物联网设备，例如作为用于支持支付义务或满足契约或其他要求的抵押物102或资产218的设备，或可以设置在货物包装上或其中的设备，以及设置在设施190或实体198可能所处的其他环境中的设备)。在实施例中，借贷协议220可以用于债券、保理协议、联合协议、合并协议、结算协议或贷款，如以下各项中的一项或多项：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约债券、资本改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
309.如本文其他地方以及通过引用并入本文的文档中所提及的，人工智能(例如，在本
公开中描述的任何技术或系统)可以结合各种交易和市场实体198以及相关过程和应用用于促进以下各项：(a)各种功能、工作流程、应用、特征、资源利用和其它因素的优化、自动化和/或控制；(b)各种状态、实体、模式、事件、上下文、行为或其它元素的识别或诊断；和/或(c)预测各种状态、事件、上下文或其它因素。随着人工智能的提高，大量的域特定和/或一般的人工智能系统已经变得可用并且可能继续增殖。随着开发者寻求针对域特定问题的解决方案，例如与实体198和本公开描述的平台126的应用程序相关的问题，他们在选择人工智能模型(例如，要选择哪些神经网络、机器学习系统、专家系统等)以及在发现和选择哪些输入可以针对给定问题有效和高效使用人工智能时面临挑战。如上所述，机会挖掘程序153可以帮助发现提高自动化和智能的机会；然而，一旦发现机会，人工智能解决方案的选择和配置仍然是一个重大挑战，该挑战可能随着人工智能解决方案的激增而继续增长。
310.针对这些挑战的一组解决方案是人工智能存储器157，其用于基于域和/或域相关问题的一个或多个属性来实现人工智能系统的相关组的收集、组织、推荐和呈现。在实施例中，人工智能存储器157可以包括到人工智能系统的一组接口，例如使得能够下载相关人工智能应用程序，建立到人工智能系统的链接或其他连接(例如，通过api、端口、连接器或其他接口与云部署的人工智能系统的链接)等。人工智能存储器157可以包括关于各种人工智能系统中的每一个的描述性内容，例如元数据或其他描述性材料，其指示系统对于解决特定类型的问题(例如，预测、nlp、图像识别、模式识别、运动检测、路线优化或许多其他问题)和/或对于特定领域的输入、数据或其他实体进行操作的适用性。在实施例中，人工智能存储器157可以按类别组织，例如领域、输入类型、处理类型、输出类型、计算要求和能力、成本、能量使用和其他因素。在实施例中，到应用程序存储器157的接口可以从开发者和/或从平台(例如，从机会挖掘程序153)获取输入，该输入指示可以通过人工智能解决的问题的一个或多个属性，并且可以为可基于开发者的域特定问题表示有利候选者的人工智能解决方案的子集提供一组推荐，例如经由人工智能属性搜索引擎。
311.在实施例中，用于确定推荐的标准可以包括预期人工监督水平。这可以包括：了解委托给人类工人的决策的级别和类型(例如，购买证券的决策、做出市场决策、获取知识产权许可、对动作和订购的财务限制(例如，rpa是否能够订购或承诺低于一定金额的交易，高于该金额的交易为人为参与))、对机器人过程自动化操作的预期人工监督的水平和类型、对模型训练和训练数据集选择的人工监督和/或管理的预期水平。其他考虑因素可以包括模型版本管理中预期人工参与水平和类型(例如，确定应丢弃输入数据的历史中断点)等。
312.在实施例中，用于确定推荐的标准可以包括安全考虑因素，例如对抗性训练以及网络攻击、病毒等复杂环境。其他安全考虑因素可以包括历史训练数据集的安全和管理，包括审计跟踪。安全考虑因素可以包括模型的可追溯性和准确性-模型或控制参数的更新方式、拥有模型更新权限的人员、更新的记录方式、将结果与模型更新关联的方式等。实施和记录版本控制的方式。另一个安全考虑因素是记录用于审计跟踪的ai结果，包括财务结果和绩效结果。
313.在实施例中，用于确定推荐的标准可以包括不同ai类型、模型、算法或系统(包括启发式/基于模型的ai、神经网络等)的可用性。可用性可能受到用户打算使用的计算环境(例如给定的云平台、本地it系统或网络(边缘网络或其他网络))等以及给定类型、模型或算法是否在客户端环境中运行的限制。在实施例中，计算因素和配置可以作为标准。例如，
用于在客户端环境中运行ai解决方案的可用处理器类型可以作为一个因素，包括：芯片组、模块、设备、云组件、处理器类型的数量和架构(例如，多核处理器可用性、gpu可用性、cpu可用性、fpga可用性、定制asic可用性等)等。此外，可表示为最小能力标准的计算因素可以包括用于解决方案训练(例如，利用云计算资源)和解决方案运营部署环境/能力(例如，iot、车载网络、边缘网络、网状网络、内部部署it解决方案、独立型或其他部署环境)的可用处理能力。附加标准可以包括软件和接口标准，例如软件环境，如操作系统(linux、mac、pc等)、访问用于解决方案训练的输入数据源以及访问运行时数据、数据集成和输出的api的语言和协议。
314.在实施例中，标准可以包括各种网络因素，例如可用网络类型、用于ai解决方案和ai操作的可用网络带宽(输入和输出)、网络正常运行时间、网络冗余、交付时间的可变性(数据的排序可以变化)以及本文描述的任何其他网络和网络标准。
315.在实施例中，标准可以包括绝对性能或服务质量因素，或相对于其他ai和/或非ai解决方案(例如，传统模型或基于规则的解决方案)的性能或服务质量因素。标准可以包括速度/延迟、训练/配置时间和ai解决方案、ai解决方案提供运行状况结果的时间、准确性、可靠性(例如，解决结果的能力)、一致性、无偏差、基于结果的质量度量(如投资回报率(roi)、收益率(例如，ai管理的操作输出)、盈利能力、收入和其他经济度量)、安全措施性能、安保措施性能、能源消耗(例如，总体消耗、基于时间的消耗(例如，将处理从高峰时间转移到非高峰时间的能力))、获取用于模型训练和/或操作的可再生或低碳能源的能力、新模型培训计划的成本管理(新模型的电力成本、延迟和验证)等。
316.在实施例中，标准可以包括客户端因许可证要求和限制而访问给定类型或模型的能力、客户端策略(如本文其他地方所述)、法规(包括在客户端的管辖区内)、数据源的管辖区(例如，欧洲数据隐私法和安全港)、管理特定模型、算法等(例如，有关技术的出口控制)的管辖区、权限(例如，训练数据或操作数据)等。此外，推荐可能受待解决问题的类型以及是否存在针对该问题类型优化的专门算法或方法(例如，基于量子退火法的旅行推销员求解器，甚至是提供合理基线结果的经典启发式方法)的影响。
317.在实施例中，标准可以包括符合或遵守管理原则和政策。可以存在关于哪些输入数据源可用于训练ai解决方案的政策。可以存在关于可在操作期间使用哪些输入源的政策。例如，可以针对潜在的偏差、适当的表示法(人口统计学或问题空间表示法)、范围等来审查输入数据源。可以存在关于监管机构、认证组织、内部it审核等对解决方案的认证或批准的标准。可以存在在安全(例如，系统的物理安全、网络安全等)、安全要求(例如，用户安全、输出产品的安全等)等方面必须部署或实施的政策和程序。
318.在实施例中，用于推荐ai解决方案的标准可以包括关于数据可用性的标准，例如用于有效模型训练的具有足够大小、粒度、质量、可靠性、位置、时区、精度等的数据源的可用性。关于数据可用性的附加标准可以包括以下各项的数据成本：模型训练的输入、模型操作的输入。附加标准可以包括用于ai解决方案的操作的数据可用性等。用于ai选择的标准还可以包括上游数据处理要求、诸如维度清理和数据验证等主数据管理考虑因素等。
319.在实施例中，用于解决方案选择的标准可以包括模型或解决方案对“问题”的给定任务或工作流的适用性。标准可以包括给定模型相对于执行已知任务类型的其他模型的基准性能(例如，用于2d对象分类的卷积神经网络、用于易于产生爆炸性错误的任务的门控递
归神经网络等)。在实施例中，解决方案的选择可以基于具有与生物大脑如何解决类似任务类似的配置的解决方案(例如，其中神经网络模型的序列被布置为模拟序列或流，该序列或流可以包括串联元素、并行元素、反馈回路、条件逻辑连接、图形驱动元素和其他流特征)，例如模块化或准模块化过程的流，如涉及人类或其他物种的大脑的流，诸如用于视觉或听觉处理、语言识别、语音、运动跟踪、图像识别、面部识别、运动协调、触觉识别、空间定向等。标准可以包括应用类ai启发式方法来作为影响较小区域的护栏或操作。
320.在实施例中，标准可以包括模型部署考虑因素，例如模型更新要求(例如，模型停用的频率和要求)、历史模型的管理和历史决策引擎的维护、分布式决策能力的可能性、模型管理规则(例如，模型或输入数据被认为对训练有效的时长)等。
321.在实施例中，搜索结果或推荐可以至少部分地基于协同过滤，例如通过要求开发者指示或选择有利模型的元素，以及通过聚类，例如通过使用相似性矩阵、k均值聚类或关联类似开发者、类似领域特定问题和/或类似人工智能解决方案的其它聚类技术。人工智能存储器157可以包括电子商务特征，例如评级、评论、到相关内容的链接，以及用于供应、许可、递送和支付(包括向分支机构和/或投稿人分配付款)的机制，包括使用智能合约和/或区块链特征操作以自动执行购买、许可、支付跟踪、交易结算或其他功能的机制。
322.在实施例中，选择或推荐解决方案后，就必须针对特定客户端和待解决问题配置该解决方案。该配置可以包括但不限于上文提及的与解决方案模型选择相关的任何因素。在流(具有串联元素、并行元素、反馈回路、条件逻辑连接、图形驱动流等选项)中配置一组神经网络类型(例如，模块)，以识别流中所涉及特定任务的每种ai解决方案的相对优势和劣势(基于上述任何或选择因素)，这一点至关重要。在流的说明性和非限制性示例中，a)通过视觉分类(例如，利用cnn)来识别某物，b)预测其未来状态(例如，利用门控rnn)，c)优化未来状态(使用前馈神经网络)。配置选项包括：选择一种或多种神经网络类型(包括上述各种流中不同神经网络和/或其他模型类型的混合)；选择输入模型类型；设置初始模型权重；设置模型大小(例如，深度神经网络中的层数)；选择计算部署环境；选择用于训练的输入数据源；选择用于操作的输入数据源；选择反馈功能/结果度量；选择用于输入和输出的一种或多种数据集成语言；配置用于模型训练的api；配置用于模型输入的api；配置用于输出的api；配置访问控制(基于角色、基于用户、基于策略等)；配置安全参数；配置网络协议；配置存储参数(类型、位置、期限)；配置经济因素(例如，准入定价、成本分配等)等。附加配置选项可以包括：配置数据流(例如，从多个证券交易所进入集中式决策引擎的流)；配置高可用性、容错环境(例如，要求交易系统故障达到满足服务级别要求的操作状态)、基于价格的数据获取策略(例如，详细的财务数据可能需要额外的支出)；与启发式方法相结合；协调大规模并行决策环境(例如，分布式视觉系统)等。如果存在需要进一步考虑的领域(例如，将决策推送到边缘以监控特定事件)，则附加配置可以包括建立决策模型。
323.在实施例中，可以单独部署或与平台的其他元件(包括人工智能存储器157)一起部署的另一组解决方案可以包括一组功能成像能力161，其可以包括监控系统164和数据收集系统166，并且在某些情况下可以包括物理过程观察系统162和/或软件交互观察系统160，例如用于监控各种交易和市场实体198。在实施例中，功能成像系统161可以提供相当大的洞察力，以深入分析在最有效地解决特定类型的问题方面可能最有效的人工智能类型。如本公开中的其它地方和通过引用并入本文的文档中所指出的，随着计算和联网系统
的规模、复杂性和互连的增长，它们表现出信息过载、噪声、网络拥堵、能量浪费和许多其它问题。随着物联网发展到数百亿设备，以及实际上无数的潜在互连，使得优化变得非常困难。洞察力的一个来源是人脑，它面临着类似的挑战，几千年来已经进化出合理的解决方案，解决了一系列非常困难的优化问题。人脑利用组织成互连模块系统的大量神经网络来运作，每个模块系统具有一定程度的适应性以解决特定的问题，从生物系统的调节和体内平衡的维持，到广泛的静态和动态模式的检测，再到威胁和机会的识别等。
324.建立机器人过程自动化(rpa)系统包括选择最佳的ai解决方案和配置。可能存在训练rpa系统的目标，通常是关于人类与软件和/或硬件(例如，工具)的交互以及在操作中使用该系统，这两个目标均可通过了解人脑在解决问题时的运作方式来增强。在单个神经网络解决方案中(使用一个网络在单个步骤中解决问题，如单步转换)，该过程可能涉及设置输入的初始权重、选择输入数据源、选择网络类型(例如，卷积或非卷积、门控或非门控、深度或非深度网络等)、层数以及向其提供的输入类型(以及如果存在复杂的输出，则为其提供输出)。这一理念是选择人脑倾向于用来解决同一问题的输入和权重。对于多个ai模块/系统的混合和/或ai与更传统的软件系统(例如，控制系统、分析模型、基于规则的系统、条件逻辑系统等)的组合，该值可能是上述值加上对处理的时间序列的感知配置，例如反映下列情况下的大脑活动模式：视觉、听觉、触觉和其他感官信息被处理，以识别情况、上下文、运动、物体等，然后其他区域(表现不同)执行诸如解决逻辑难题、计算、遵循算法、扩大可能性等多个事项。对于这些，可以对“乐高积木块”(每个都由不同的神经网络或其他ai类型组成)进行排序、并行设置、通过条件逻辑进行链接等，以实现该过程自动化的解决方案。
325.在实施例中，可以通过进行功能mri或其他磁成像等脑成像、脑电图(eeg)或其他成像来提供推理类型和/或处理类型的标识信息，例如通过识别广泛的脑活动(例如活动波段，如δ波、θ波、α波和γ波)、通过识别在用于训练智能代理的用户集合互动期间激活和/或处于非活动状态的一组脑区(例如新皮质区域，如fp1(参与判断和决策)、f7(参与想象和模仿)、f3(参与分析推理)、t3(参与言语)、c3(参与事实存储)、t5(参与调解和共情)、p3(参与战术导航)、o1(参与视觉工程)、fp2(参与过程管理)、f8(参与信念系统)、f4(参与专家分类)、t4(参与倾听和直觉)、c4(参与艺术创造)、t6(参与预测)、p4(参与战略游戏)、o2(参与抽象)和/或上述各项的组合)，或通过其他神经科学、心理学或类似技术，借助这些技术，可以了解进行智能代理训练的人类如何解决在为其部署智能代理的工作流中涉及的特定类型问题。在实施例中，智能代理可以配置有神经网络类型或各类型的组合，该神经网络类型或各类型的组合被选择用于复制或模拟处理活动，该处理活动类似于正在执行要对其训练智能代理的一组活动的人类专家的脑区活动。作为许多可能示例中的一个示例，交易者可以示为在进行成功交易时使用新皮质的视觉处理区域o1和战略游戏区域p4，并且神经网络可以配置有用于提供视觉模式识别的有效复制的卷积神经网络以及用于复制战略游戏的门控递归神经网络。在实施例中，表示模仿或模拟新皮质活动的神经网络类型组合的神经网络资源库可以配置为允许选择和实现模块，这些模块复制人类专家用来进行作为智能代理开发主题的各种活动的组合，例如涉及机器人过程自动化。在实施例中，来自该库的各种神经网络类型可以采用串联和/或并联配置以表示处理流，处理流可以布置为模仿或复制大脑中的处理流，例如基于涉及作为自动化对象的活动时大脑的时空成像。在实施例中，可以训练用于代理开发的智能软件代理，例如使用本文描述的任何训练技术，以选择一组神
经网络资源类型，根据处理流布置神经网络资源类型，为该组神经网络资源配置输入数据源，和/或在可用计算资源上自动部署该组神经网络类型，以启动对所配置的一组神经网络资源的训练，从而执行期望的智能代理/自动化工作流。在实施例中，用于代理开发的智能软件代理对人脑(例如正在执行作为进一步开发的主题的工作流的专家)的时空成像数据的输入数据集进行操作，并使用时空成像数据来自动选择和配置该组神经网络类型的选择和布置以开始学习。因此，用于开发智能代理的系统可以配置为基于为其训练代理的工作流中涉及的人类用户的时空新皮质活动模式来(可选地自动)选择神经网络类型和/或布置。一旦被开发，所形成的智能代理/过程自动化系统可以如本公开所述进行训练。
326.在实施例中，用于开发智能代理的系统(包括上述用于开发智能代理的代理)可以使用来自人类用户脑成像的信息来(可选地自动)推断应该选择哪些数据源作为智能代理的输入。例如，对于新皮质区域o1处于高度活跃状态(涉及视觉处理)的过程，可以选择视觉输入(例如来自摄像头的可用信息，或价格模式等信息的视觉表示等)作为有利的数据源。类似地，对于涉及区域c3的过程(涉及事实的存储和检索)，可以选择提供可靠事实信息的数据源(例如，基于区块链的分布式分类账)。因此，用于开发智能代理的系统可以配置为基于为其训练代理的工作流中涉及的人类用户的时空新皮质活动模式来(可选地自动)选择输入数据类型和输入数据源。
327.功能磁共振成像(fmri)等功能成像161、脑电图(eeg)、计算机断层扫描(ct)和其他脑成像系统已经过改进，可以实时识别大脑活动模式，并在时间上与行为、刺激信息、环境条件数据、手势、眼动等其他信息关联，使得通过功能成像161，平台可以单独或结合监控系统164收集的其他信息确定在执行一组任务或活动期间使用的大脑模块、操作、系统和/或功能并对其进行分类，例如，涉及软件交互观察系统160、物理过程观察162或其组合的任务或活动。这种分类可以帮助选择和/或配置一组人工智能解决方案，例如来自人工智能存储器157的一组人工智能解决方案，其包括在执行活动时与人脑的模块和功能组类似的一组能力和/或功能，例如用于初始配置自动执行由专家人类执行的任务的机器人过程自动化(rpa)系统154。
328.在实施例中，系统可以接收和/或监控与用户相关的一组输入，包括图像/视频馈送、音频馈送、运动传感器、心跳监视器、其他相关生物传感器等。在实施例中，该系统还可以接收与被监测用户采取的动作相关的输入，例如对计算设备的输入或针对用户在其中工作的物理环境采取的动作。在实施例中，所有收集的数据均带有时间戳，使得(例如)视频馈送可以在用户执行任务时捕获用户的一系列图像，并且可以同时捕获用户的眼动(例如，视线追踪)，以确定用户关注的事项(例如，用户在屏幕上看到的内容)。在这段时间内，该系统还可以跟踪用户的心率或其他生物传感器测量值，以确定用户是否参与需要集中注意力或不太需要集中注意力的任务。该系统还可以跟踪所采取的动作，并且可以进一步确定这些动作之间所花费的时间。然后，rpa解决方案可以将处理(例如，更繁重、计算强度更高的活动)分配到云平台(如具有多层的深度神经网络)上的ai解决方案，并使用更紧凑的模型(例如，tinyml(
tm
)模型)将计算强度较低的任务(例如，人类对最小输入数据快速做出决定的任务)置于边缘或iot设备平台上。
329.在实施例中，该系统可以确定这些动作之间所花费的相对时间，使得长时间的无动作可以指示用户参与需要大量思考的工作，而短时间的无动作可以指示用户参与需要较
少思考、较多动作的工作。该系统还可以监控出现无动作时段时用户正在使用的计算设备的音频馈送和/或状态，这可以指示用户注意力分散而不是注意力集中。假设用户正在积极工作并且没有表现出分心，则该系统可能会生成与用户正在执行的工作相关的特征向量，该特征向量指示带时间戳的数据条目，之后可以馈送到机器学习模型中。在实施例中，机器学习模型可以从一组脑区中确定可能在工作期间参与的一个脑区(或多个脑区)。在实施例中，可以使用训练数据集(包括标记的训练向量)来训练机器学习模型，其中每个训练向量的标签指示受试者在生成训练向量时参与的脑区(或多个脑区)。例如，每个训练向量可以使用以下各项的一项或多项来标记：fp1(参与判断和决策)、f7(参与想象和模仿)、f3(参与分析推理)、t3(参与言语)、c3(参与事实存储)、t5(参与调解和共情)、p3(参与战术导航)、o1(参与视觉工程)、fp2(参与过程管理)、f8(参与信念系统)、f4(参与专家分类)、t4(参与倾听和直觉)、c4(参与艺术创造)、t6(参与预测)、p4(参与战略游戏)、o2(参与抽象)。在一些实施例中，训练向量可以指示附加数据，例如正在执行的任务的类型、受试者是否成功完成任务或其他合适的信息。
330.在实施例中，可以针对不同类型的工作任务训练这些机器学习模型，例如协商、起草、数据输入、回复电子邮件、分析数据、审核文档等。此外，在一些实施例中，这种机器学习模型可以由一个当事人训练，但由其他当事人使用。在这些实施例中，可以通过市场购买和出售机器学习模型(和/或训练数据向量)。此类机器学习模型可以在更广泛的rpa系统中使用，使得模型的输出可用作rpa学习过程中的特定信号。
331.通常，使用来自组织的数据来预测组织在市场中的定位，并相应地调整组织内部的流程。在示例性实施例中，机器人成像可以用于在组织内的用户(例如，雇员或工人)完成各种任务和过程时捕获他们的数据，同时还将该信息与这些任务/过程的完成关联。获取关于任务成功完成情况的各种分析(例如，效率)。然后，使用从跟踪/监测用户获取的数据来确定哪些因素指示某些用户在完成任务方面比其他用户更成功(例如，基于用户在正确执行任务时的身体活动、激活的脑区、用户的体力等)。这可以基于在用户完成任务时对其进行的扫描/监测。在一些示例性实施例中，使用系统分离以下两种数据：与成功完成任务的用户相关的数据，以及完成不太成功的用户相关的数据。该系统可以分析工人的生物数据，以确定一个工人比其他工人更成功的原因。在一些示例性实施例中，该分析还可以与来自机器的数据相结合，以确定工人是否准确/高效地使用机器。来自工人的这些生物数据还可以用于确定是否需要更多工人来提高效率。使用历史数据和过程竞争的结果来查看是否应该通过培训、选择在执行某些任务方面比其他员工表现更好的员工等方式做出的改进。例如，所获得的结果分析以及对结果的贡献可以用作反馈函数，用于对特定能力的值进行加权处理，这些特定能力用于设计旨在执行相同或类似任务的ai解决方案。在一些示例性实施例中，可以使用如上所述的各种数据和分析来确定基于该分析做出的改进是否也提高了组织的市场定位。
332.熟练执行某项任务的操作者可以与肌肉功能建立牢固的记忆连接，即肌肉记忆，这会转化为易于完成的动作，如果没有这种连接，这些动作将难以完成或者至少需要反复尝试、操作速度较慢等。能够区分使用肌肉记忆完成的动作和其他动作的系统可以更好地识别哪些动作值得跟随/重复/学习。
333.了解肌肉记忆的机制，例如从认知(视觉、听觉等)输入中了解肌肉记忆的行程路
径，可能是了解如何实现人类动作自动化的基础。这可能涉及重复类型的动作、一种类型的动作与另一种类型的动作基于相似度的关联，例如身体姿势、预期结果(将锤子扔进皮套中等)。
334.另一个价值可能是了解两个人如何形成一种肌肉记忆，这种肌肉记忆使他们能够“进入一种节奏”，例如在交换实际物品时。他们交换的线索是什么、视觉上可识别的动作(手的放置/方向)以及如何解读这些动作。
335.在实施例中，成像系统可以针对涉及不同类型的专业知识的一组任务或工作流来分析团队中多个成员的脑图像。可以跟踪团队表现情况，并且ai解决方案可以配置用于复制不同团队成员进行的神经处理类型，例如一个团队成员进行的运动跟踪和协调以及另一个团队成员做出的执行决策。
336.在实施例中，成像系统可以分析模拟试验或谈判练习会话的多个成员的脑图像，以进行关于谈判论点、逐点计数等的一组口头交流等。除脑图像之外，还可以获取音频捕获以及对交流的响应的生物学指标，以增加多维数据的范围，该多维数据对于学习如何实现与成功谈判等相关的人类行为的自动化非常有用。
337.考虑到人类用来触发动作的抽象程度，例如识别警报音或识别同事的动作，我们可能在机器-机器通信中不那么抽象，例如触发警报音的输入可能触发直接的机器-机器通信，或者如果同伴是机器，它们可以在日常工作中指示自己的位置，以表明他们已准备好移交工作。这类似于智能程度较低的机器人实现自动化的方式，即使使用简单的宏命令，也会从过程中提取“智能”以使其更稳健，并且有一些策略和方法可以应用于这些生物类型的输入，这些输入的抽象程度超出所需的程度。这种复杂性的下降本身可以在系统中进行训练，因为它们认识到无数“软”触发因素(例如，图像识别)可能转变为“硬”触发因素。
338.通过使用fp1(参与判断和决策)、p3(参与战术导航)、o1(参与视觉工程)、fp2(参与过程管理)、f8(参与信念系统)和t4(参与倾听和直觉)等的系统，在一些实施例中，训练向量可以指示混合音频和视觉概念的系统。该系统可以使用专家系统来监控一组输入，并重新配置这些输入以监控包括各种电磁频率(例如，可见光、热、uv等)下的图像馈送以及来自这些频率的音频馈送的资产，以确定使用情况、使用的声音和可能引起关注的声音。当示例包括固定资产(无法移动的资产)时，可以测量环境的环境测量值以及产品使用与否的签名，例如缺乏运动、热压印或缺乏产品。房间内不断变化的环境、用户或其他固定装置与资产的接触可能导致传感器的重新配置，以寻求空间。当固定在房间内时，此类系统可以确定环境条件可能对资产有害，例如相对于更合适照明的高强度外部照明(uv含量过高)。此外，还包括感知使用运动。在更易移动的资产中，可以记录对良性运动(而不是可能具有更大的倾向使资产老化或遭到损坏的运动)的检测和解析，并且可以将其描述为聚合馈送。
339.风险管理-f3(分析推理)和fp1(判断和决策)的组合-人脑中的分析和决策由经验和知识提供信息，这些经验和知识可能是不完整、有限、消极、积极、事实性、情绪化的经验和知识等。ai可以识别情况(传感器、图像识别、接近度、文本和对话分析等)，并使用类似情况的基于事实的存储结果在决策中应用更好的风险管理。这可以用于使消费者做出更好的购买和财务决策。在其他应用中，它可以应用于应急响应、警务行动等。
340.在实施例中，ai解决方案可以被配置为主要操作ai解决方案的伴随风险管理器，例如共享公共输入和资源，但侧重于标识风险、外部性以及核心过程自动化不需要但可以
改进治理、安全、紧急响应和其他方面的其他因素。
341.在实施例中，ai解决方案可以被配置为主要操作ai解决方案的伴随风险管理器，例如共享公共输入和资源，但侧重于标识风险、外部性以及核心过程自动化不需要但可以改进治理、安全、紧急响应和其他方面的其他因素。
342.因此，平台可以包括从功能成像系统获取输入的系统，以便可选地基于一个或多个生物系统(例如，脑系统)与一个或多个人工智能系统之间的属性匹配来配置用于机器人过程自动化系统的一组人工智能能力。选择和配置还可以包括选择机器人过程自动化和/或人工智能的输入，所述输入至少部分地基于大脑的功能成像来配置，同时工人执行任务，诸如选择大脑视觉系统高度激活的视觉输入(例如，来自摄像头的图像)、选择大脑听觉系统高度激活的声学输入、选择大脑嗅觉系统高度激活的化学输入(例如，化学传感器)等等。因此，生物感知的机器人过程自动化系统的改进方式是使初始配置或迭代改进自动或在开发人员控制下通过在工人执行可能受益于自动化的专家任务时收集的成像衍生信息进行引导。
343.借助功能成像，可以了解涉及串行处理与并行处理的任务，并了解可能最适合类似任务(例如，是否最好同时(并行)或按顺序接收语言和视觉数据/输入)的ai解决方案的类型。是否存在用户接收可能建议最佳性能排序的数据的顺序？对功能图像的分析可以识别哪些计算任务通过视觉输入相对于文本(语言处理)以最快速度得到处理，并且可以提高任务与最佳输入/刺激的匹配程度。
344.借助功能成像，可以确定因刺激的配对或多个组合(例如，是通过一次提供多个不同的输入来最有效地传送任务/命令和/或还是最好从输入/命令中省略某些刺激)产生的效率。
345.借助功能成像，可以基于后续任务(其中，任务可能是由设备基于数据/刺激输入执行的计算或实际动作)性能的概率改进对要执行/解决的任务或事件进行排序。
346.借助功能成像，可以基于“噪声”来测量对性能/计算的负面影响，其中，噪声可以是不需要的数据、不相关的数据或占压倒优势的数据大小，类似于确定“负面刺激”(在人类环境中，这可能是在听觉输入的级联中区分人类声音的环境噪声，或图像识别中的环境照明，或在计算区域中的对象时的运动等)。
347.作为许多可能示例中的一个示例，市场主机可以示为在配置新市场时使用预测区域t6及判断和决策区域fp1，例如以预测有利的市场配置参数(例如，以优化市场效率、盈利能力和/或公平性)并生成与市场参数相关的决策，并且神经网络可以配置有用于提供预测的有效复制的神经网络以及用于复制决策的神经网络。市场配置参数可以包括但不限于资产、资产类型、资产描述、所有权验证方法、交易商品的交付方式、市场预估规模、市场宣传方法、市场控制方法、监管限制、数据源、内幕交易检测技术、流动性要求、准入要求(例如，是否实施经销商到经销商交易、经销商到客户交易或客户到客户交易)、匿名性(例如，确定是否披露交易对手身份)、订单处理的连续性(例如，连续或定期订单处理)、互动(例如，双边或多边)、价格发现、定价驱动因素(例如，订单驱动式定价或报价驱动式定价)、价格形成(例如，集中价格形成或分散价格形成)、保管要求、允许的订单类型(例如，限价单、止损单、市价单和非市价单)、支持的市场类型(例如，经销商市场、拍卖市场、绝对拍卖市场、最低竞价拍卖市场、反向拍卖市场、封闭式拍卖市场、荷兰拍卖市场、多步拍卖市场(例如，两步、三
步、n步等))、远期市场、期货市场、二级市场、衍生品市场、应急市场、总量市场(例如，共同基金)等)、交易规则(例如，最小报价单位、交易暂停、开放/关闭时间、保管要求、流动性要求、地理位置规则、管辖规则、公示规则、内幕交易禁令、利益冲突规则、时间规则(例如，涉及现货市场交易、期货交易等)以及许多其他规则)、资产上市要求(例如，财务报告要求、审计要求、最低资本要求)、最低存款额、最低交易额、验证规则、佣金规则、收费规则、市场生存期规则(例如，长期市场与具有时间限制的短期市场)以及透明度(例如，传播的信息量和范围)。
348.rpa系统可以组合使用与生物大脑功能f3(参与分析推理)和o1(参与视觉工程)相关的ai系统，来执行与视觉演算相关的任务。例如，与视觉演算相关的任务可以包括通过o1视觉工程系统处理图像传感器数据，以确定rpa系统“观察到”的内容以及如何对“观察到”的内容进行解读、分类、识别等。然后，f3分析推理系统可以执行：1)推理，以确定导致“观察到”的内容的当前状态的因素，以及2)预测，以基于视觉数据的当前状态确定“观察到”的内容的未来状态。rpa系统可以使用t6预测功能来帮助执行此类预测。在确定问题、效率低下或待分析系统中的问题的原因时，这些推理可能是有用的。预测可能有助于确定问题的解决方案和/或潜在的效率提升。然后，使用f3、o1和/或t6的ai系统还可以用于选择适合执行问题解决和/或效率提升的机器学习模型。例如，在制造环境中，rpa系统和ai系统可以从多个视觉iot传感器中获取数据，这些视觉数据来自制造车间中的一个或多个地点。o1视觉工程系统可以确定视觉数据观察到的内容和/或对其进行分类，例如一个或多个机器、产品、装配线等。f3分析推理系统可以确定一个或多个机器、产品、装配线等是否指示存在问题或效率低下。然后，t6系统可以进行预测，并将预测转发到适当的机器学习模型，以确定问题的解决方案和/或效率提升。用于监控贷款抵押物的iot和车载传感器平台
349.在实施例中，本文提供了一种平台，该平台包括用于监控贷款抵押物的各种服务、组件、模块、程序、系统、设备、算法和其他元素。在实施例中，该平台或系统包括：(a)一组物联网服务，用于监控抵押物的环境；一组传感器，设置在抵押物、抵押物容器、抵押物包装中的至少一个上，该组传感器用于将该组传感器感测的传感器信息与抵押物的唯一标识符相关联；以及一组区块链服务，用于从该组物联网服务和该组传感器获取信息并将该信息存储在区块链中，其中通过安全访问控制接口为抵押物受其限制的贷款的有担保贷款人提供对区块链的访问。
350.在实施例中，贷款是以下类型中的至少一种类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约债券、资本改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
351.在实施例中，抵押物选自：车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
352.在实施例中，该组物联网服务监控选自不动产环境、商业设施、仓储设施、运输环境、制造环境、存储环境、房屋以及车辆的环境。
353.在实施例中，一组传感器选自由以下传感器组成的组：图像、温度、压力、湿度、速度、加速度、旋转、扭矩、重量、化学、磁场、电场以及位置传感器。
354.在实施例中，该平台或系统还可以包括一组服务，用于报告与抵押物的价值、状况以及所有权中的至少一个相关的事件。
355.在实施例中，该平台或系统还可以包括自动代理，该自动代理处理与抵押物的价值、状况以及所有权中的至少一个相关的事件，并采取与抵押物受其限制的贷款相关的动作。
356.在实施例中，贷款相关动作选自：要约贷款；接受贷款；承保贷款；设置贷款的利率；延期支付要求；修改贷款的利率；验证抵押物的产权；记录产权的变更；评估抵押物的价值；发起对抵押物的检查；催收贷款；结清贷款；设置贷款的条款和条件；提供需要提供给借款人的通知；止赎贷款财产；以及修改贷款的条款和条件。
357.在实施例中，该平台或系统还可以包括市场价值数据收集服务，该市场价值数据收集服务监控并报告与抵押物的价值相关的市场信息。在实施例中，抵押物选自：车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
358.在实施例中，市场价值数据收集服务监控至少一个公共市场中与抵押物类似的物品的定价或财务数据。
359.在实施例中，使用基于抵押物的属性的相似度聚类算法来构造用于对抵押物进行估价的一组相似物品。在实施例中，属性选自：抵押物的类别、抵押物的使用年限、抵押物的状况、抵押物的历史、抵押物的存储条件以及抵押物的地理位置。
360.在实施例中，该平台或系统还可以包括一组智能合约服务，用于管理贷款的智能合约。在实施例中，智能合约服务设置贷款的条款和条件。在实施例中，由一组智能合约服务指定和管理的贷款的一组条款和条件选自：债务的本金金额、债务的余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、当事人、被担保人、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况以及违约后果。使用分布式分类账和智能合约为贷款分配抵押物
361.在实施例中，本文提供了一种用于处理具有一组计算服务的贷款的系统。在实施例中，该平台或系统包括：(a)一组区块链服务，用于支持分布式分类账；(b)一组数据收集和监控服务，用于监控为贷款提供抵押物的一组物品；(c)一组估价服务，其使用估价模型基于来自数据收集和监控服务的信息来设置抵押物的价值；以及(d)一组智能合约服务，用于确定智能借贷合约，其中智能合约服务处理来自该组估价服务的输出，并将足以为贷款提供担保的抵押物分配给记录贷款相关事件的分布式分类账上的贷款。
362.在实施例中，一组智能合约服务还包括用于指定管理贷款条款和条件、贷款相关事件以及贷款相关活动中的至少一个的智能合约的条款和条件的服务。
363.在实施例中，贷款是以下类型中的至少一种类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约债券、资本改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发
薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
364.在实施例中，由一组智能合约服务指定和管理的贷款的一组条款和条件选自：债务的本金金额、债务的余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、当事人、被担保人、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况以及违约后果。
365.在实施例中，抵押物选自：车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
366.在实施例中，一组数据收集和监控服务包括以下方面的服务：一组物联网系统，用于监控实体；一组摄像头，用于监控实体；一组软件服务，用于从公开信息网站获取与实体相关的信息；一组移动设备，用于报告与实体相关的信息；一组可穿戴设备，用于由人类实体穿戴；一组用户界面，实体通过该组用户界面提供关于实体的信息；以及一组众包服务，用于请求和报告与实体相关的信息。
367.在实施例中，估价服务包括人工智能服务，该人工智能服务基于与抵押物交易相关的结果数据迭代地改进估价模型。
368.在实施例中，估价服务还包括一组市场价值数据收集服务，该组市场价值数据收集服务监控和报告与抵押物的价值相关的市场信息。
369.在实施例中，一组市场价值数据收集服务监控至少一个公共市场中与该抵押物相似的物品的定价或财务数据。
370.在实施例中，使用基于抵押物的属性的相似度聚类算法来构造用于对抵押物进行估价的一组相似物品。
371.在实施例中，属性选自：抵押物的类别、抵押物的使用年限、抵押物的状况、抵押物的历史、抵押物的存储条件以及抵押物的地理位置。为同一抵押物的贷款人设置主要和次要优先级的智能合约
372.在实施例中，本文提供了一种用于处理具有一组计算服务的贷款的系统。在实施例中，该平台或系统包括：(a)一组区块链服务，用于支持分布式分类账；(b)一组数据收集和监控服务，用于监控为贷款提供抵押物的一组物品；以及(c)一组智能合约服务，用于确定智能借贷合约，其中智能合约服务将抵押物分配给记录贷款相关事件的分布式分类账上的贷款，并记录一组借贷实体之间关于抵押物的优先级。
373.在实施例中，一组智能合约服务还包括用于指定管理贷款条款和条件、贷款相关事件以及贷款相关活动中的至少一个的智能合约的条款和条件的服务。
374.在实施例中，贷款是以下类型中的至少一种类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约债券、资本改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
375.在实施例中，由一组智能合约服务指定和管理的贷款的一组条款和条件选自：债务的本金金额、债务的余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计
划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、当事人、被担保人、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况以及违约后果。
376.在实施例中，该组抵押物选自以下各项：车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
377.在实施例中，该平台或系统还可以包括一组估价服务，其使用估价模型基于来自监控抵押物的一组数据收集和监控服务的信息来设置抵押物的价值。
378.在实施例中，估价服务包括人工智能服务，该人工智能服务基于与抵押物交易相关的结果数据迭代地改进估价模型。
379.在实施例中，估价服务还包括一组市场价值数据收集服务，该组市场价值数据收集服务监控和报告与抵押物的价值相关的市场信息。
380.在实施例中，一组市场价值数据收集服务监控至少一个公共市场中与该抵押物相似的物品的定价或财务数据。
381.在实施例中，使用基于抵押物的属性的相似度聚类算法来构造用于对抵押物进行估价的一组相似物品。
382.在实施例中，属性选自：抵押物的类别、抵押物的使用年限、抵押物的状况、抵押物的历史、抵押物的存储条件以及抵押物的地理位置。
383.在实施例中，智能合约服务使用来自该组估价服务的输出在一组贷款人之间分配抵押物的价值。
384.在实施例中，价值的分配基于记录在分布式分类账中的贷款人的优先级信息。
385.参考图3，在实施例中，设备252可以是连接(例如，通过多种接口187中的任意接口)到物联网(iot)数据收集服务208的连接设备，iot数据收集服务可以是借贷支持平台100的数据收集系统166和监控系统164的一部分或与其集成。接口187可以包括网络接口、api、sdk、端口、代理、连接器、网关、蜂窝网络设施、数据集成接口、数据迁移系统、云计算接口(包括包含计算能力的接口，如awsiotgreengrass
tm
、amazon
tm lambda
tm
和类似系统)等。例如，iot数据收集服务208可以用于从物联网中的一组边缘数据收集设备中获取数据，例如低功率传感器设备(例如，用于感测实体的移动，用于感测实体198或其环境的温度、压力或其他属性等)、捕获实体198的静止或视频图像的摄像头、更多完全启用的边缘设备(例如，raspberrypi
tm
或其他计算设备、unix
tm
设备以及运行嵌入式系统的设备，例如包括微控制器、fpga、asic等)等。在实施例中，iot数据收集服务208可以收集有关抵押物102或资产218的数据，例如关于位置、状况(健康状况、物理状况等)、质量、安全、拥有情况等的数据。例如，可以通过运动传感器和/或具有已知位置(或具有gps或其他定位系统确认的位置)的摄像头监控个人财产，如宝石、车辆、艺术品等。摄像头可提供物品保持未损坏状态且由当事人210拥有的证据，例如，指示其仍然是贷款的适当而充足的抵押物102。在实施例中，这可以包括小额贷款的抵押物，例如服装、收藏品和其他物品。
386.在实施例中，借贷支持平台100具有一组数据集成微服务，其包括数据收集服务166、监控服务164、用于将数据存储为区块链136的区块链服务以及用于处理借贷实体和交易的智能合约服务134。智能合约服务134可以从数据收集系统166和监控系统164(例如，从
iot设备)获取数据，并基于所收集的数据自动执行体现智能合约的一组规则或条件。例如，当识别到贷款的抵押物102已损坏(例如，通过摄像头或传感器证明)之后，智能合约服务134可以自动发起贷款支付请求、自动发起止赎过程、自动发起要求替代或备份抵押物的动作、自动发起检查过程、自动更改基于抵押物的付款或利率期限(例如，将利率设置为无担保贷款而不是有担保贷款的水平)等。智能合约事件可以由区块链服务记录在区块链136上，例如记录在分布式分类账中。通过智能合约服务134自动监控抵押物102和资产218并处理贷款可以便于向更大范围的当事人210放贷，并基于比传统贷款相比范围更大的抵押物102和资产218进行贷款，因为贷款人可以对抵押物的状况具有更大的确定性。监控系统164和数据收集系统166还可以监控和收集来自外部市场188或与借贷支持平台100一起运行的市场的数据，以保持对抵押物102和资产218的价值的了解，从而确保物品保持足够的价值和流动性以保证偿还贷款。例如，可以监控ebay
tm
等公共电子商务拍卖网站，以确认个人财产的类型和状况可能是高流动性公共市场中的贷款人易于处置的类型和状况，使得在借款人违约的情况下，贷款人肯定会收到付款。通过这种方式，可以针对通常难以用作抵押物的各种个人财产发放和管理贷款。在实施例中，自动止赎过程可以通过智能合约发起，在出现允许止赎的违约情况(例如，未付款的情况未得到处理)时，该过程可以包括以下过程：在公共拍卖网站(例如，ebay
tm
或适合特定类型财产的拍卖网站)上自动启动抵押物的放置、自动为抵押物提供保证(例如，通过锁定包含或为抵押物提供保证的连接设备，如智能锁、智能容器等)、自动为承运人、货运代理人等配置一组用于装运抵押物的指令、自动为无人机、机器人等配置一组用于运输抵押物的指令。
387.在实施例中，提供了一种系统，用于促进抵押物的止赎。该系统可以包括：一组数据收集和监控服务，用于监控借贷协议的至少一个条件；一组智能合约服务，用于确定借贷协议的条款和条件，这些条款和条件包括至少一个物品的止赎条款和条件，该物品提供保证借贷协议偿还义务的抵押物；其中在基于数据收集和监控服务收集的数据检测到违约时，该组智能合约服务自动启动对抵押物的止赎过程。在实施例中，该组智能合约服务向智能锁和智能容器中的至少一个发起信号以锁定抵押物。在实施例中，该组智能合约服务在公共拍卖网站上配置并发起抵押物的清单。在实施例中，该组智能合约服务为抵押物配置并提供运输指令集。在实施例中，该组智能合约服务为无人机配置一组指令，以运输抵押物。在实施例中，该组智能合约服务为机器人配置一组指令，以运输抵押物。在实施例中，该组智能合约服务发起用于自动替代一组替代抵押物的过程。在实施例中，该组智能合约服务向借款人发起消息，从而发起关于止赎的协商。在实施例中，该协商由机器人过程自动化系统管理，该机器人过程自动化系统基于止赎协商的训练集进行训练。在实施例中，该协商涉及修改借贷交易的利率、付款条款和抵押物中的至少一个。
388.参考图4，在实施例中，提供了借贷支持平台100，该平台具有物联网(iot)数据收集服务208(具有在整个本公开中描述的各种iot设备和边缘设备)，用于监控贷款、债券或债务交易的一组资产218和一组抵押物102中的至少一个。借贷支持平台100可以包括担保和/或担保物监控解决方案230，用于基于iot数据收集服务208收集的数据监控资产218和/或抵押物102，例如在担保和/或担保物监控解决方案230使用各种自适应智能系统158的情况下，例如可以使用模型(可以调整、加固、训练等，例如使用人工智能156)的系统，该模型基于iot数据收集服务208收集的图像、传感器数据、位置数据或其他类型的数据确定物品
的状况或价值。监控可以包括监控抵押物102或资产218的位置、当事人210的行为、当事人210的财务状况等。担保和/或担保物监控解决方案230可以包括一组接口，用户可以通过该组界面配置用于监控的参数，例如关于状况、行为、属性、财务价值、位置等的规则或阈值，以便获得关于抵押物102或资产218的警报。例如，用户可以设置抵押物必须保留在给定管辖区内的规则、抵押物的阈值占贷款余额的百分比、最小状态条件(例如，无损坏或缺陷)等。所配置的参数可以用于向负责监控贷款合规性的人员提供警报和/或用于或体现在一个或多个智能合约中，该智能合约可以从担保和/或担保物监控解决方案230的界面中获取输入，以配置止赎条件、更改利率的条件、加速付款的条件等。借贷支持平台100可以具有贷款管理解决方案248，其允许贷款经理访问来自iot数据收集服务208和/或担保和/或担保物监控解决方案230的信息，使得用户可以基于抵押物102或资产218的状况、基于涉及实体198的事件、基于行为、基于贷款相关动作(例如，付款)和其他因素，管理关于贷款的各种动作(本文中描述的多种类型，例如设置利率、止赎、发送通知等)。贷款管理解决方案248可以包括一组接口、工作流程、模型(包括自适应智能系统158)，这些界面、工作流程、模型配置用于特定类型的贷款(本文中描述的多种类型)，并且允许用户配置参数、设置规则、设置阈值、设计工作流程、配置智能合约服务、配置区块链服务等，以便促进对贷款的自动化或辅助管理，例如使得能够通过智能合约实现贷款动作的自动化处理以响应从iot数据收集服务208收集的数据，或者使得能够基于该数据为人类用户生成一组推荐动作。
389.在实施例中，提供了一种借贷平台，该借贷平台具有智能合约和分布式分类账平台，用于管理一组抵押物的所有权和与一组抵押物相关的一组事件中的至少一个。例如，一组智能合约服务134可以在识别到未付款或其他违约行为、出现止赎状况(例如，未能满足契约或未能履行义务)等事件时转移抵押物102或其他资产218的所有权，其中所有权转移和相关事件由一组区块链服务记录在分布式分类账中，例如提供对资产218或抵押物102的产权的安全记录的分布式分类账。例如，包含在智能合约中的贷款契约可能要求抵押物102的价值超出贷款余额的最小比例(或倍数)。基于所收集的关于抵押物价值的数据(例如，通过监控一个或多个外部市场188或借贷支持平台100的市场)，智能合约可以计算契约是否得到满足并将结果记录在区块链上。如果契约未得到满足，例如市场因素表明抵押物的类型已经减少，而贷款余额仍然很高，则智能合约可能会发起止赎，包括通过区块链服务在分布式分类账上记录所有权转移。智能合约还可以处理与实体198(例如，当事人210)相关的事件。例如，贷款契约可能要求当事人将债务水平维持在阈值或一定比率以下，以维持收入水平、利润水平等。监控系统164或数据收集系统166可以提供智能合约服务134使用的数据，以确定契约的遵守情况并实现自动动作，包括在分布式分类账上记录止赎和所有权转移等事件。在另一示例中，契约可以涉及当事人210的行为或当事人210的法律地位，例如要求该当事人不对财产采取特定动作。例如，契约可能要求当事人遵守禁止某些不动产用途的分区规定。iot数据收集服务208可以用于监控当事人210、财产或其他项目，以确定对契约的遵守情况，或在不遵守的情况下触发警报或自动动作。基于抵押物价值低于契约要求的自动止赎智能合约
390.在实施例中，本文提供了一种用于处理具有一组计算服务的贷款的系统。在实施例中，该平台或系统包括：(a)一组数据收集和监控服务，用于监控为贷款提供抵押物的一组物品；(b)一组估价服务，其使用估价模型基于来自数据收集和监控服务的信息来设置抵
押物的价值；以及(c)一组智能合约服务，用于管理智能借贷合约，其中该组智能合约服务处理来自该组估价服务的输出，将该输出与智能合约中指定的贷款契约进行比较，并且在抵押物的价值不足以满足契约时自动发起违约通知和止赎动作中的至少一个。
391.在实施例中，一组智能合约服务还包括用于指定管理贷款条款和条件、贷款相关事件以及贷款相关活动中的至少一个的智能合约的条款和条件的服务。
392.在实施例中，贷款是以下类型中的至少一种类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约债券、资本改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
393.在实施例中，由一组智能合约服务指定和管理的贷款的一组条款和条件选自：债务的本金金额、债务的余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、当事人、被担保人、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况以及违约后果。
394.在实施例中，一组抵押物选自：车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
395.在实施例中，一组数据收集和监控服务包括以下方面的服务：一组物联网系统，用于监控实体；一组摄像头，用于监控实体；一组软件服务，用于从公开信息网站获取与实体相关的信息；一组移动设备，用于报告与实体相关的信息；一组可穿戴设备，用于由人类实体穿戴；一组用户界面，实体通过该组用户界面提供关于实体的信息；以及一组众包服务，用于请求和报告与实体相关的信息。
396.在实施例中，一组估价服务包括人工智能服务，该人工智能服务基于与抵押物交易相关的结果数据迭代地改进估价模型。
397.在实施例中，一组估价服务还包括一组市场价值数据收集服务，该组市场价值数据收集服务监控和报告与抵押物的价值相关的市场信息。
398.在实施例中，一组市场价值数据收集服务监控至少一个公共市场中与该抵押物相似的物品的定价或财务数据。
399.在实施例中，使用基于抵押物的属性的相似度聚类算法来构造用于对抵押物进行估价的一组相似物品。
400.在实施例中，属性选自：抵押物的类别、抵押物的使用年限、抵押物的状况、抵押物的历史、抵押物的存储条件以及抵押物的地理位置。与其他类似抵押物聚合的智能合约抵押物
401.在实施例中，本文提供了一种智能合约系统，用于处理具有一组计算服务的贷款。在实施例中，该平台或系统包括：(a)一组数据收集和监控服务，用于确定为一组贷款提供抵押物的一组物品并收集关于抵押物的信息；(b)一组聚类服务，用于基于抵押物属性的相似度对抵押物进行分组；以及(c)一组智能合约服务，用于管理智能借贷合约，其中该组智能合约服务处理来自该组聚类服务的输出，并且聚合和链接类似抵押物的子集，以为一组贷款提供抵押物。聚类电路104可以是自适应智能系统158的一部分，并且可以使用多种聚
类模型和技术中的任何一种，例如基于由监控系统164或数据收集系统166收集和/或存储在数据存储系统186中的实体198的属性的模型和技术。
402.在实施例中，聚合抵押物的贷款可以是以下各项中的任何一项：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约债券、固定资本改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、所有权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
403.在实施例中，一组抵押物选自：车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
404.在实施例中，通过基于数据收集和监控服务收集的属性对抵押物进行分组的聚类算法，来执行对抵押物的聚类。
405.在实施例中，用于分组的属性选自以下各项：物品的类型、物品的类别、物品的说明、物品的产品特征集、物品的型号、物品的品牌、物品的制造商、物品的状态、物品的环境、物品的状况、物品的价值、物品的存储位置、物品的地理位置、物品的使用年限、物品的维护历史、物品的使用历史、物品的事故历史、物品的故障历史、物品的所有权、物品的所有权历史、物品类型的价格、物品类型的价值、物品的评估以及物品的估价。
406.在实施例中，该组智能合约服务在不同当事人之间的一组贷款中分配一组类似的物品作为抵押物，从而分散贷款的风险。
407.在实施例中，该平台或系统还可以包括一组估价服务，其使用估价模型基于来自数据收集和监控服务的信息来设置抵押物的价值，其中该组智能合约服务基于抵押物的价值自动重新平衡为一组贷款的抵押物。
408.在实施例中，一组贷款的一组类似抵押物基于该组物品状态的相似度实时聚合。
409.在实施例中，状态的相似度基于在定义的时间段期间运输的物品。
410.在实施例中，一组抵押物选自：车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
411.在实施例中，一组智能合约服务还包括用于指定管理贷款条款和条件、贷款相关事件以及贷款相关活动中的至少一个的智能合约的条款和条件的服务。
412.在实施例中，由一组智能合约服务指定和管理的贷款的一组条款和条件选自：债务的本金金额、债务的余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、当事人、被担保人、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况以及违约后果。在区块链和分布式分类账中根据作为抵押物的资产的贷款状态管理资产留置权的智能合约
413.在实施例中，本文提供了一种智能合约系统，用于管理具有一组计算服务的贷款的抵押物的留置权。在实施例中，该平台或系统包括：(a)一组数据收集和监控服务，用于监
控贷款以及用于贷款的一组相关抵押物的状态；(b)一组区块链服务，用于维护与贷款相关的事件的安全历史分类账，该区块链服务具有管理贷款中涉及的一组当事人的访问权限的访问控制特征；以及(c)一组智能合约服务，用于管理智能借贷合约，其中该组智能合约服务处理来自该组数据收集和监控服务的信息，并且基于贷款的状态自动发起和终止对该组抵押物中的至少一个物品的留置权，其中有关留置权的动作存储在贷款的分布式分类账中。
414.在实施例中，一组数据收集和监控服务包括以下方面的服务：一组物联网系统，用于监控实体；一组摄像头，用于监控实体；一组软件服务，用于从公开信息网站获取与实体相关的信息；一组移动设备，用于报告与实体相关的信息；一组可穿戴设备，用于由人类实体穿戴；一组用户界面，实体通过该组用户界面提供关于实体的信息；以及一组众包服务，用于请求和报告与实体相关的信息。
415.在实施例中，贷款是以下类型中的至少一种类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约债券、资本改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
416.在实施例中，基于与贷款相关的至少一个实体的状态和贷款的条件的履行状态来确定贷款的状态。
417.在实施例中，条件的履行与支付履行和对契约的满意度中的至少一个相关。
418.在实施例中，一组数据收集和监控服务监控实体来确定对契约的遵从性。
419.在实施例中，实体是当事人，并且一组数据收集和监控服务监控作为贷款当事人的实体的财务状况。
420.在实施例中，财务状况基于实体的以下属性中的一组属性来确定：实体的公开估价、如公共记录指示的实体拥有的一组财产、实体拥有的一组财产的估价、实体的破产状况、实体的止赎状态、实体的合约违约状态、实体的违规状态、实体的犯罪状态、实体的出口管制状态、实体的禁运状态、实体的关税状态、实体的税务状态、实体的信用报告、实体的信用评级、实体的网站评级、实体的产品的一组客户评论、实体的社交网络评级、实体的一组凭据、实体的一组转介、实体的一组证明、实体的一组行为、实体的位置以及实体的地理位置。
421.在实施例中，当事人选自：一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供人、借款人、债务人、承保人、检查员、评估员、审计员、估价专业人员、政府官员以及会计师。
422.在实施例中，该实体是用于贷款的一组抵押物，并且该组数据收集和监控服务监控抵押物的状态。
423.在实施例中，一组抵押物选自：车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
424.在实施例中，平台或系统还可以包括一组估价服务，其使用估价模型以基于来自
数据收集和监控服务的信息来设置一组抵押物的价值。
425.在实施例中，一组抵押物选自：车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
426.在实施例中，一组估价服务包括人工智能服务，该人工智能服务基于与抵押物交易相关的结果数据迭代地改进估价模型。
427.在实施例中，一组估价服务还包括一组市场价值数据收集服务，该组市场价值数据收集服务监控和报告与抵押物的价值相关的市场信息。
428.在实施例中，一组市场价值数据收集服务监控至少一个公共市场中与该抵押物相似的物品的定价或财务数据。
429.在实施例中，使用基于抵押物的属性的相似度聚类算法来构造用于对抵押物进行估价的一组相似物品。
430.在实施例中，属性选自：抵押物的类别、抵押物的使用年限、抵押物的状况、抵押物的历史、抵押物的存储条件以及抵押物的地理位置。
431.在实施例中，由一组智能合约服务指定和管理的贷款的条款和条件选自：债务的本金金额、债务的余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、当事人、被担保人、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况以及违约后果。
432.在实施例中，一组智能合约服务还包括用于指定管理贷款条款和条件、贷款相关事件以及贷款相关活动中的至少一个的智能合约的条款和条件的服务。
433.在实施例中，贷款是以下类型中的至少一种类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约债券、资本改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
434.在实施例中，由一组智能合约服务指定和管理的贷款的一组条款和条件选自：债务的本金金额、债务的余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、当事人、被担保人、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况以及违约后果。允许根据有关抵押物的验证信息(所有权、状况、价值)替代贷款抵押物的智能合约/区块链
435.在实施例中，本文提供了一种智能合约系统，用于管理具有一组计算服务的贷款的抵押物。在实施例中，该平台或系统包括：(a)一组数据收集和监控服务，用于监控贷款以及用于贷款的一组相关抵押物的状态；(b)一组区块链服务，用于维护与贷款相关的事件的安全历史分类账，该区块链服务具有管理贷款中涉及的一组当事人的访问权限的访问控制特征；以及(c)一组智能合约服务，用于管理智能借贷合约，其中该组智能合约服务处理来自该组数据收集和监控服务的信息，并基于处理的结果自动发起一组物品的替代、移除或添加到一组贷款抵押物中的至少一项，其中该组抵押物的变更记录在贷款的分布式分类账中。
436.在实施例中，一组数据收集和监控服务包括以下方面的服务：一组物联网系统，用于监控实体；一组摄像头，用于监控实体；一组软件服务，用于从公开信息网站获取与实体相关的信息；一组移动设备，用于报告与实体相关的信息；一组可穿戴设备，用于由人类实体穿戴；一组用户界面，实体通过该组用户界面提供关于实体的信息；以及一组众包服务，用于请求和报告与实体相关的信息。
437.在实施例中，贷款是以下类型中的至少一种类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约债券、资本改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
438.在实施例中，基于与贷款相关的至少一个实体的状态和贷款的条件的履行状态来确定贷款的状态。
439.在实施例中，条件的履行与支付履行和对契约的满意度中的至少一个相关。
440.在实施例中，一组数据收集和监控服务监控实体来确定对契约的遵从性。
441.在实施例中，实体是当事人，并且一组数据收集和监控服务监控作为贷款当事人的实体的财务状况。
442.在实施例中，财务状况基于实体的以下属性中的一组属性来确定：实体的公开估价、如公共记录指示的实体拥有的一组财产、实体拥有的一组财产的估价、实体的破产状况、实体的止赎状态、实体的合约违约状态、实体的违规状态、实体的犯罪状态、实体的出口管制状态、实体的禁运状态、实体的关税状态、实体的税务状态、实体的信用报告、实体的信用评级、实体的网站评级、实体的产品的一组客户评论、实体的社交网络评级、实体的一组凭据、实体的一组转介、实体的一组证明、实体的一组行为、实体的位置以及实体的地理位置。
443.在实施例中，当事人选自：一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供人、借款人、债务人、承保人、检查员、评估员、审计员、估价专业人员、政府官员以及会计师。
444.在实施例中，该实体是用于贷款的一组抵押物，并且该组数据收集和监控服务监控抵押物的状态。
445.在实施例中，一组抵押物选自：车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
446.在实施例中，平台或系统还可以包括一组估价服务，其使用估价模型以基于来自数据收集和监控服务的信息来设置一组抵押物的价值。
447.在实施例中，智能合约对贷款的一组抵押物发起抵押物替代、移除或添加，以将抵押物的价值维持在规定范围内。
448.在实施例中，一组抵押物选自：车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古
董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
449.在实施例中，一组估价服务包括人工智能服务，该人工智能服务基于与抵押物交易相关的结果数据迭代地改进估价模型。
450.在实施例中，一组估价服务还包括一组市场价值数据收集服务，该组市场价值数据收集服务监控和报告与抵押物的价值相关的市场信息。
451.在实施例中，一组市场价值数据收集服务监控至少一个公共市场中与该抵押物相似的物品的定价或财务数据。
452.在实施例中，使用基于抵押物的属性的相似度聚类算法来构造用于对抵押物进行估价的一组相似物品。
453.在实施例中，属性选自：抵押物的类别、抵押物的使用年限、抵押物的状况、抵押物的历史、抵押物的存储条件以及抵押物的地理位置。
454.在实施例中，由一组智能合约服务指定和管理的贷款的条款和条件选自：债务的本金金额、债务的余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、当事人、被担保人、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况以及违约后果。
455.在实施例中，一组智能合约服务还包括用于指定管理贷款条款和条件、贷款相关事件以及贷款相关活动中的至少一个的智能合约的条款和条件的服务。
456.在实施例中，由一组智能合约服务指定和管理的贷款的一组条款和条件选自：债务的本金金额、债务的余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、当事人、被担保人、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况以及违约后果。
457.在实施例中，提供了一种借贷平台，该借贷平台具有智能合约，该智能合约基于特定管辖区的监管因素和市场因素中的至少一个自动调整贷款的利率。
458.参考图55，在实施例中，提供了一种借贷平台，该借贷平台具有众包系统，用于获取关于贷款的一组抵押物的状态和与贷款的担保相关的实体的状态中的至少一个的相关信息。因此，在实施例中，本文提供了一种平台，该平台具有用于启用用于区块链和智能合约平台500的系统、方法、过程、服务、组件和其他元素，用于众包与借贷相关的信息。与上文结合采购创新、产品需求等描述的其他实施例一样，区块链136(例如，可选地体现分布式分类账)可以配置有一组智能合约，以管理对提交贷款信息518的奖励512，例如财产所有权的证据、产权证据、有关抵押物所有权的信息、有关抵押物状况的信息、有关抵押物位置的信息、有关当事人身份的信息、有关当事人信誉度的信息、有关当事人活动或行为的信息、有关当事人商业惯例的信息、有关合约履行状态的信息、有关应收账款的信息、有关应付账款的信息、有关抵押物价值的信息以及许多其他类型的信息。在实施例中，区块链136(例如，可选地分布在分布式分类账中)可以用于配置对信息518的请求以及与该信息相关的条款和条件510，例如提交信息518的奖励512、与信息518的使用有关的一组条款和条件510以及各种参数508，例如定时参数、所需信息的性质(例如，独立验证的信息，如产权记录、视频片段、照片、见证陈述等)及其他参数508。
459.平台500可以包括众包界面520，该界面可包含在网站、应用程序、控制面板、通信系统(例如，用于发送电子邮件、文本、语音消息、广告、广播消息或其他消息)中或与其协调
提供，通过这些网站、应用程序、控制面板、通信系统，可以在众包接口520中呈现消息以及到智能合约和相关区块链136的适当链接或将其发送给相关个人(无论是针对特定个人的请求等情况下的目标人员，还是针对给定位置、公司、组织等的个人的广播)，使得提交信息518与相关附件、链接或其他信息的回复消息可以自动与区块链136关联(例如，通过api112或数据集成系统)，从而使区块链136与任何可选的相关分布式分类账保留响应于该请求而提交的信息518的安全、明确记录。在提供奖励512的情况下，区块链136和/或智能合约可以用于记录提交的时间、提交的性质以及提交当事人，使得在提交满足奖励512的条件时(例如，在完成信息518对其有用的贷款交易时)，区块链136和由此存储的任何分布式分类账可用于标识提交者，并且通过执行智能合约来传达奖励512(其可以采取本公开中提及的任何形式的对价)。在实施例中，区块链136和任何相关联的分类账可以包括用于提交信息518而不包含实际信息518的标识信息，使得信息可以保密(例如，经加密或仅使用标识信息单独存储)，但需满足或验证访问条件(例如，通过身份或安全应用程序148等具有合法访问权限的人进行标识或验证)。奖励512可以基于信息518所涉及的情况或情形、基于一组规则(其可在某些情况下自动应用，例如与自动化系统、规则处理系统、人工智能系统156或其他专家系统(在实施例中可以包括基于人类专家创建的训练数据集进行训练的系统)一起使用智能合约)来提供。例如，机器视觉系统可以用于基于物品的图像来评估抵押物的存在和/或状况的证据，并且可以通过智能合约、区块链136和任何分布式分类账分发奖励512来奖励提供抵押物相关信息的当事人，例如通过代币或其他酬金。因此，平台500可以用于各种事实收集和信息收集目的，以便于验证抵押物、验证有关行为的陈述、验证合规状况的发生、验证违约状况的发生、阻止不当行为或虚假陈述、降低不确定性、减少信息不对称等。
460.在实施例中，信息可以涉及可由包括众包平台500在内的借贷支持平台100支持的各种应用程序和解决方案的事实收集或数据收集，包括用于承保解决方案103(例如，各种类型的贷款、担保和其他物品)、风险管理解决方案122(例如，管理本公开中所述的各种风险，如与个人贷款、成套贷款、分批贷款等相关的风险)、借贷应用程序144(例如，抵押物的所有权和/或价值的证据、陈述的真实性证据、履行或遵守贷款契约的证据等)、监管和/或合规解决方案142(例如，关于对可管理实体198以及实体198或其执行的过程、行为或活动的各类法规的遵守)以及防欺诈应用程序138(例如，用于检测欺诈、虚假陈述、不当行为、诽谤、流言等)。例如，建筑物的资本贷款可以包括财产用途的契约，例如允许某些用途并禁止其他用途，允许给定占用权等，并且众包平台500可以请求并考虑有关建筑物的合规信息(例如，请求人们确认建筑物实际上被用于区域法规允许的预期用途)。众包信息可以与来自监控系统164的信息相结合。在实施例中，例如，自适应智能系统158可以持续监控财产、抵押物102或其他实体198，并且在识别(例如，通过神经网络分类器等ai系统)到可疑事件(例如，可能指示违反贷款契约的事件)后，自适应智能系统158可以向众包系统520提供信号，指示应启动众包流程以验证是否存在违约。在实施例中，这可以包括使用机器分类器对契约相关条件进行分类、提供分类、及识别有关实体的数据，以及基于模型或一组规则等自动配置众包请求，该请求标识所请求的与实体198相关的信息内容以及所提供的奖励512。在实施例中，奖励512可以由专家配置，奖励512可以基于一组规则(例如，针对贷款参数、智能合约中的契约的条款和条件(例如，贷款价值、剩余期限等)、抵押物102的价值等)，和/或奖励512可以通过机器人过程自动化(rpa)系统154设置，例如rpa系统154在各种情况下基
于设置奖励的一组专家活动训练集进行训练，这些情况共同显示在给定情况下哪些奖励是合适的。奖励配置的机器人过程自动化(rpa)154可以通过人工智能156持续改进，例如基于众包结果的持续反馈，如成功结果(例如，验证契约违约、产生结果等)。
461.信息收集可以包括关于实体198及其身份、断言、主张、动作或行为的信息收集以及许多其他因素，并且可以通过平台500中的众包或通过数据收集系统166和监控系统164来完成，可选地通过机器人过程自动化(rpa)154和自适应智能(例如，使用人工智能系统156)的自动化来完成。
462.参考图6，可以使用本公开中描述的借贷支持平台100的各种支持能力，配置平台运营的市场众包系统500，例如在众包控制面板界面618或平台运营的市场众包系统500的运营商的其他用户界面中配置。运营商可以使用用户界面或控制面板514采取一系列步骤来执行或采用算法，以创建结合图5描述的信息518的众包请求。在实施例中，用于在控制面板514内创建奖励512的算法的一个或多个步骤可以包括：在步骤602中，识别潜在奖励512，例如在给定情况下哪些信息518可能具有价值(例如，可以由实体的利益相关者或代表(例如，个人或企业，如律师、代理、调查员、当事人、审计员、侦探、承保人、检查员等)通过各种通信渠道来指示)。
463.控制面板514可以配置有众包控制面板界面618，例如具有允许在平台市场500和/或一个或多个外部市场188中管理众包请求的元素(包括应用程序编程元素、数据集成元素、消息传递元素等)。在控制面板514中，在步骤604中，用户可以配置一个或多个参数508或条件510，例如包括或描述众包请求的条件(本文中描述的类型)，例如通过定义一组触发奖励512并确定将奖励512分配给一组信息提交者518的条件510。控制面板514的用户界面(可以包括或与众包控制面板界面620关联)可以包括具有默认、模板化、推荐或预配置的条件、参数508、条件510等(例如，适合各种类型的众包请求的条件)的一组下拉菜单、表格、表单等。一旦配置请求的条件和其他参数，在步骤608中，智能合约和区块链136可以用于维护(例如，通过分类账)所需的数据，以供应、分配和交换与请求及提交信息518相关的数据。智能合约和区块链136可以用于标识信息518、交易信息(例如用于信息交换)、技术信息、结合图5描述的类型的其他证据数据，包括可能与提交信息518或条件510以获得奖励512相关的任何数据、证词、照片、视频内容或其他信息。在步骤610中，智能合约可以用于体现已在步骤604中配置的条件510，对已在步骤608中创建的区块链136进行操作，并且对其他数据进行操作，例如指示平台运营的市场500和/或外部市场188或其他信息站点或资源(例如，指示法律案件或部分案件的结果的站点、报告调查的站点等)中的事实、条件、事件等的数据(例如，与提交信息518相关的数据)。在步骤610中，智能合约可以用于对证据数据518、指示满足参数508或条件510的数据以及身份数据、交易数据、定时数据和其他数据等数据应用一个或多个规则，执行一个或多个条件操作等。一旦完成一个或多个区块链136和一个或多个智能合约的配置，在步骤612中，区块链136和智能合约可以部署在平台运营的市场500、外部市场188或其他站点或环境中，例如用于一个或多个提交者或其他用户的交互，他们可以在众包控制面板界面620(例如，网站、应用程序等)等中签署智能合约，例如通过提交信息518并请求奖励512，此时平台500(例如使用自适应智能系统158或其他能力)可以相关数据，例如提交数据518、在区块链136上或以其他方式在平台500上签署智能合约的一个或多个当事人的身份数据。在步骤614中，一旦执行智能合约，平台500可以通过监控系统164的
层等，监控平台运营的市场500和/或一个或多个外部市场188或其他站点，以获取提交数据518、事件数据176或可以满足或指示满足一个或多个条件510或触发智能合约的一个或多个规则的应用的其他数据，例如以触发奖励512。
464.在步骤616中，当满足条件510时，可以对智能合约进行结算、执行或类似操作，从而更新或对区块链136进行其他操作，例如通过转移对价(例如经由支付系统)以及转移对信息518的访问权限。因此，通过上述步骤，平台运营的市场500的运营商可以发现、配置、部署并且已执行一组智能合约，该组智能合约众包与贷款相关的信息(例如，有关抵押物102的价值或状况、契约遵守情况、欺诈或虚假陈述等的信息)，并且进行加密保护且在区块链136上从信息收集当事人传输到寻求信息的各当事人。在实施例中，自适应智能系统158的层可以用于监控上述算法的步骤，并且一个或多个人工智能系统可以用于自动执行整个过程、一个或多个子步骤或子算法，例如通过机器人过程自动化(rpa)154。这可以如上所述发生，例如通过使人工智能系统156学习通过观察获得的训练数据集，例如在人类用户执行上述步骤时监控他们的软件交互。训练后，自适应智能系统158的层因此可以使借贷支持平台100能够提供用于众包贷款信息的全自动平台。用于验证贷款抵押物质量、产权或其他状况的众包系统
465.在实施例中，本文提供了一种用于验证贷款的抵押物102或资产218的状况的众包系统。在实施例中，该平台或系统包括：(a)一组众包服务，通过该组服务将众包请求传送给一组信息供应商，并通过该组服务收集和处理对该请求的响应以向至少一个成功的信息供应商提供奖励；(b)一组众包服务的界面，其使得能够配置该请求的参数，其中该请求和参数用于获取与贷款的一组抵押物的状况相关的信息；以及(c)一组发布服务，用于发布众包请求。
466.在实施例中，奖励由智能合约管理，该智能合约处理对众包请求的响应，并自动将奖励分配给满足为众包请求配置的一组参数的信息。
467.在实施例中，贷款是以下类型中的至少一种类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约债券、资本改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
468.在实施例中，一组抵押物选自：车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
469.在实施例中，抵押物102或资产218的状况包括选自一组包括以下各项的状况属性：抵押物的质量、抵押物的状况、抵押物的产权状态、抵押物的占有状态、抵押物的留置权状态、物品的全新状态或使用状态、物品的类型、物品的类别、物品的说明、物品的产品特征集、物品的型号、物品的品牌、物品的制造商、物品的状况、物品的环境、物品的状态、物品的价值、物品的存储位置、物品的地理位置、物品的使用年限、物品的维护历史、物品的使用历史、物品的事故历史、物品的故障历史、物品的所有权、物品的所有权历史、物品类型的价格、物品类型的价值、物品的评估以及物品的估价。
470.在实施例中，平台或系统还可以包括一组区块链服务，该组区块链服务在众包请
求的分布式分类账中记录标识该请求的信息和参数、对众包请求的响应以及奖励。
471.在实施例中，界面是图形用户界面，该图形用户界面用于启用工作流程，人类用户通过工作流程输入参数以建立众包请求。
472.在实施例中，参数包括所请求信息的类型、奖励以及接收奖励的条件。
473.在实施例中，参数是奖励，并且奖励选自：物质奖励、代币、票证、合约权利、加密货币、一组奖励积分、货币、产品或服务折扣以及访问权限。
474.在实施例中，该平台或系统还可以包括管理智能借贷合约的一组智能合约服务134，其中智能合约服务134处理来自该组众包服务的信息并自动采取与贷款相关的动作。
475.在实施例中，动作是止赎动作、留置权管理动作、利率设置动作、违约发起动作、抵押物替代以及贷款催收中的至少一个。
476.在实施例中，该平台或系统还可以包括机器人过程自动化(rpa)系统154，该系统基于人类用户与该组众包服务的界面的交互的训练集进行训练，以基于贷款的一组属性来配置众包请求。在实施例中，贷款的属性是从管理贷款的一组智能合约服务获取的。在实施例中，机器人过程自动化系统用于基于来自一组众包请求的一组结果进行迭代地训练和改进。在实施例中，训练包括训练机器人过程自动化系统以设置奖励。在实施例中，训练包括训练机器人过程自动化系统以确定将向其发布请求的一组域。在实施例中，训练包括训练机器人过程自动化系统以配置请求的内容。用于验证个人贷款担保质量的众包系统
477.在实施例中，本文提供了一种众包系统520，用于验证贷款的抵押物102或资产218的状况。在实施例中，该平台或系统包括：(a)一组众包服务，通过该组服务将众包请求传送给一组信息供应商，并通过该组服务收集和处理对该请求的响应以向至少一个成功的信息供应商提供奖励；(b)一组众包服务的界面，其能够配置该请求的参数，其中该请求和参数用于获取与贷款担保人的状况相关的信息；(c)一组发布服务，用于发布众包请求。
478.在实施例中，该组众包系统520获取作为贷款担保人的实体的财务状况的相关信息。
479.在实施例中，财务状况至少部分地基于从以下各项中选择的实体相关信息：实体的公开估价、如公共记录指示的实体拥有的一组财产、实体拥有的一组财产的估价、实体的破产状态、实体的止赎状态、实体的合约违约状态、实体的违规状态、实体的犯罪状态、实体的出口管制状态、实体的禁运状态、实体的关税状态、实体的税务状态、实体的信用报告、实体的信用评级、实体的网站评级、实体的产品的一组客户评论、实体的社交网络评级、实体的一组凭据、实体的一组转介、实体的一组证明、实体的一组行为、实体的位置以及实体的地理位置。
480.在实施例中，奖励由智能合约管理，该智能合约处理对众包请求的响应，并自动将奖励分配给满足为众包请求配置的一组参数的信息。
481.在实施例中，贷款是以下类型中的至少一种类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约债券、资本改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
482.在实施例中，该平台或系统还可以包括众包服务的界面。在实施例中，请求用于获
取有关贷款的一组抵押物状况的信息，其中该组抵押物选自以下各项：车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
483.在实施例中，抵押物的状况包括以下一组条件属性中的条件属性：抵押物的质量、抵押物的状况、抵押物的产权状态、抵押物的占有状态、抵押物的留置权状态、物品的全新或使用状态、物品的类型、物品的类别、物品的说明、物品的产品特征集、物品的型号、物品的品牌、物品的制造商、物品的状态、物品的环境、物品的状况、物品的价值、物品的存储位置、物品的地理位置、物品的使用年限、物品的维护历史、物品的使用历史、物品的事故历史、物品的故障历史、物品的所有权、物品的所有权历史、物品类型的价格、物品类型的价值、物品的评估以及物品的估价。
484.在实施例中，平台或系统还可以包括一组区块链服务，该组区块链服务在众包请求的分布式分类账中记录标识该请求的信息和参数、对众包请求的响应以及奖励。
485.在实施例中，界面是图形用户界面，该图形用户界面用于启用工作流程，人类用户通过工作流程输入参数以建立众包请求。
486.在实施例中，参数包括所请求信息的类型、奖励以及接收奖励的条件。
487.在实施例中，参数是奖励，并且奖励选自：物质奖励、代币、票证、合约权利、加密货币、一组奖励积分、货币、产品或服务折扣以及访问权限。
488.在实施例中，该平台或系统还可以包括管理智能借贷合约的一组智能合约服务，其中智能合约服务处理来自该组众包服务的信息并自动采取与贷款相关的动作。
489.在实施例中，动作是止赎动作、留置权管理动作、利率设置动作、违约发起动作、抵押物替代以及贷款催收中的至少一个。
490.在实施例中，该平台或系统还可以包括机器人过程自动化系统，该系统基于人类用户与该组众包服务的界面的交互的训练集进行训练，以基于贷款的一组属性来配置众包请求。
491.在实施例中，贷款的属性是从管理贷款的一组智能合约服务获取的。
492.在实施例中，机器人过程自动化系统用于基于来自一组众包请求的一组结果进行迭代地训练和改进。
493.在实施例中，训练包括训练机器人过程自动化系统，以设置奖励、确定将向其发布请求的一组域或配置请求的内容。
494.参考图7，在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有智能合约服务134，该智能合约服务基于通过物联网系统、众包系统、一组社交网络分析服务以及一组数据收集和监控服务中的至少一个收集的信息自动调整贷款的利率。借贷支持平台100可以包括利率自动化解决方案224，该解决方案可以包括一组接口、工作流程和模型(其可以包括、使用各种自适应智能系统158或由其启用)以及其他组件，这些组件用于基于一组条件来实现利率设置的自动化，该组条件可以包括智能合约的条款和条件、(平台市场和/或外部市场188的)市场条件、由监控系统164和数据收集系统166监控的状况等(例如实体198的状况，包括但不限于当事人210、抵押物102和资产218等的状况)。例如，利率自动化解决方案224的用户可以设置(例如，在用户界面中)规则、阈值、模型参数等，这些规则、阈值、模型参数等基于上
述内容来确定或推荐贷款的利率，例如基于贷款人可从二级贷款人处获得的利率、借款人的风险因素(包括使用人工智能156基于一个或多个预测模型预测的风险)，或者系统可以自动推荐或设置此类规则、阈值、参数等(可选地通过学习基于一段时间内的结果的训练集来推荐或设置)。利率可以根据市场因素(例如，其他贷款人提供的竞争性利率)来确定。可以针对新贷款、现有贷款的修改、再融资、止赎情况(例如，从有担保贷款利率变更为无担保贷款利率)等来计算利率。
495.在实施例中，本文提供了一种用于修改具有一组计算服务的贷款的智能合约系统。在实施例中，该平台或系统包括：(a)一组数据收集和监控服务，用于监控贷款中涉及的一组实体；(b)一组智能合约服务，用于管理智能借贷合约，其中该组智能合约服务处理来自该组数据收集和监控服务的信息，并且基于该信息自动启动贷款利率的变化。
496.在实施例中，利率的变化基于由一组数据收集和监控服务监控的贷款的一组抵押物的状况。
497.在实施例中，利率的变化基于由一组数据收集和监控服务监控的当事人的属性。
498.在实施例中，一组智能合约服务还包括用于指定管理贷款条款和条件、贷款相关事件以及贷款相关活动中的至少一个的智能合约的条款和条件的服务。
499.在实施例中，贷款是以下类型中的至少一种类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约债券、资本改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
500.在实施例中，由一组智能合约服务指定和管理的贷款的一组条款和条件选自：债务的本金金额、债务的余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、当事人、被担保人、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况以及违约后果。
501.在实施例中，一组数据收集和监控服务包括以下方面的服务：一组物联网系统，用于监控实体；一组摄像头，用于监控实体；一组软件服务，用于从公开信息网站获取与实体相关的信息；一组移动设备，用于报告与实体相关的信息；一组可穿戴设备，用于由人类实体穿戴；一组用户界面，实体通过该组用户界面提供关于实体的信息；以及一组众包服务，用于请求和报告与实体相关的信息。
502.在实施例中，平台或系统还可以包括一组估价服务，其使用估价模型以基于来自数据收集和监控服务的信息来设置一组抵押物的价值。
503.在实施例中，利率的变化基于对贷款的一组抵押物的估价，该组抵押物由该组数据收集和监控服务监控。
504.在实施例中，一组抵押物选自：车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
505.在实施例中，一组估价服务包括人工智能服务，该人工智能服务基于与抵押物交易相关的结果数据迭代地改进估价模型。
506.在实施例中，一组估价服务还包括一组市场价值数据收集服务，该组市场价值数
据收集服务监控和报告与抵押物的价值相关的市场信息。
507.在实施例中，一组市场价值数据收集服务监控至少一个公共市场中与该抵押物相似的物品的定价或财务数据。
508.在实施例中，使用基于抵押物的属性的相似度聚类算法来构造用于对抵押物进行估价的一组相似物品。
509.在实施例中，属性选自：抵押物的类别、抵押物的使用年限、抵押物的状况、抵押物的历史、抵押物的存储条件以及抵押物的地理位置。
510.在实施例中，本文提供了一种用于修改具有一组计算服务的贷款的智能合约系统。在实施例中，该平台或系统包括：(a)一组数据收集和监控服务，用于监控贷款中涉及的一组实体的公共信息源，其中该公共信息源选自网站信息、新闻文章信息、社交网络信息和众包信息；以及(b)一组智能合约服务，用于管理智能借贷合约，其中该组智能合约服务处理来自该组数据收集和监控服务的信息，并且基于该信息自动启动贷款利率的变化。
511.在实施例中，该组数据收集和监控服务监控作为贷款当事人的实体的财务状况。
512.在实施例中，贷款是以下类型中的至少一种类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约债券、资本改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
513.在实施例中，财务状况基于实体的以下属性中的一组属性来确定：实体的公开估价、如公共记录指示的实体拥有的一组财产、实体拥有的一组财产的估价、实体的破产状况、实体的止赎状态、实体的合约违约状态、实体的违规状态、实体的犯罪状态、实体的出口管制状态、实体的禁运状态、实体的关税状态、实体的税务状态、实体的信用报告、实体的信用评级、实体的网站评级、实体的产品的一组客户评论、实体的社交网络评级、实体的一组凭据、实体的一组转介、实体的一组证明、实体的一组行为、实体的位置以及实体的地理位置。
514.在实施例中，当事人选自：一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供人、借款人、债务人、承保人、检查员、评估员、审计员、估价专业人员、政府官员以及会计师。
515.在实施例中，平台或系统还可以包括自动代理，该自动代理处理与抵押物的价值、状况以及所有权中的至少一个相关的事件，并采取与抵押物所属的贷款相关的动作。
516.在实施例中，贷款相关动作选自：要约贷款；接受贷款；承保贷款；设置贷款的利率；延期支付要求；修改贷款的利率；验证抵押物的产权；记录产权的变更；评估抵押物的价值；发起对抵押物的检查；催收贷款；结清贷款；设置贷款的条款和条件；提供需要提供给借款人的通知；止赎贷款财产；以及修改贷款的条款和条件。
517.在实施例中，一组智能合约服务还包括用于指定管理贷款条款和条件、贷款相关事件以及贷款相关活动中的至少一个的智能合约的条款和条件的服务。
518.在实施例中，由一组智能合约服务指定和管理的贷款的一组条款和条件选自：债务的本金金额、债务的余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、当事人、被担保人、担保人、担保物、个人担保、留置
权、期限、契约、止赎状况、违约状况以及违约后果。
519.在实施例中，被监控实体是一组选自以下各项的抵押物：车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
520.在实施例中，本文提供了一种用于修改贷款的智能合约系统，该系统具有一组计算服务。在实施例中，该平台或系统包括：(a)一组数据收集和监控服务，用于监控贷款中涉及的一组实体，在实施例中这些实体位于多个不同的管辖区；(b)一组智能合约服务，用于管理智能借贷合约，其中该组智能合约服务处理来自该组数据收集和监控服务的有关实体的信息，并且至少部分地基于该位置信息自动采取贷款的贷款相关动作。
521.在实施例中，贷款相关动作选自：要约贷款；接受贷款；承保贷款；设置贷款的利率；延期支付要求；修改贷款的利率；验证抵押物的产权；记录产权的变更；评估抵押物的价值；发起对抵押物的检查；催收贷款；结清贷款；设置贷款的条款和条件；提供需要提供给借款人的通知；止赎贷款财产；以及修改贷款的条款和条件。
522.在实施例中，智能合约用于处理一组管辖区特定监管通知要求，并且基于贷款人和借款人中的至少一个的位置、通过贷款提供的资金、贷款的偿还和贷款的抵押物向借款人提供适当的通知。
523.在实施例中，智能合约用于处理一组管辖区特定监管止赎要求，并且基于贷款人和借款人中的至少一个的管辖区、通过贷款提供的资金、贷款的偿还和贷款的抵押物向借款人提供适当的止赎通知。
524.在实施例中，智能合约用于处理一组设置贷款条款和条件的管辖区特定规则，并且基于借款人中的至少一个的位置、通过贷款提供的资金、贷款的偿还和贷款的抵押物配置智能合约。
525.在实施例中，智能合约用于设置贷款的利率，以使贷款符合适用于管辖区的最大利率限制。
526.在实施例中，利率的变化基于由一组数据收集和监控服务监控的贷款的一组抵押物的状况。
527.在实施例中，利率的变化基于由一组数据收集和监控服务监控的当事人的属性。
528.在实施例中，一组智能合约服务还包括用于指定管理贷款条款和条件、贷款相关事件以及贷款相关活动中的至少一个的智能合约的条款和条件的服务。
529.在实施例中，贷款是以下类型中的至少一种类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约债券、资本改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
530.在实施例中，由一组智能合约服务指定和管理的贷款的一组条款和条件选自：债务的本金金额、债务的余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、当事人、被担保人、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况以及违约后果。
531.在实施例中，一组数据收集和监控服务包括以下方面的服务：一组物联网系统，用
于监控实体；一组摄像头，用于监控实体；一组软件服务，用于从公开信息网站获取与实体相关的信息；一组移动设备，用于报告与实体相关的信息；一组可穿戴设备，用于由人类实体穿戴；一组用户界面，实体通过该组用户界面提供关于实体的信息；以及一组众包服务，用于请求和报告与实体相关的信息。
532.在实施例中，平台或系统还可以包括一组估价服务，其使用估价模型以基于来自数据收集和监控服务的信息来设置一组抵押物的价值。
533.在实施例中，估价模型是基于贷款人和借款人中的至少一个的管辖区、通过贷款提供的资金交付、贷款的偿还和贷款的抵押物的管辖区特定估价模型。
534.在实施例中，贷款条款和条件中的至少一个基于对贷款的一组抵押物的估价，该组抵押物由该组数据收集和监控服务监控。
535.在实施例中，一组抵押物选自：车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
536.在实施例中，一组估价服务包括人工智能服务，该人工智能服务基于与抵押物交易相关的结果数据迭代地改进估价模型。
537.在实施例中，一组估价服务还包括一组市场价值数据收集服务，该组市场价值数据收集服务监控和报告与抵押物的价值相关的市场信息。
538.在实施例中，一组市场价值数据收集服务监控至少一个公共市场中与该抵押物相似的物品的定价或财务数据。
539.在实施例中，使用基于抵押物的属性的相似度聚类算法来构造用于对抵押物进行估价的一组相似物品。
540.在实施例中，属性选自：抵押物的类别、抵押物的使用年限、抵押物的状况、抵押物的历史、抵押物的存储条件以及抵押物的地理位置。
541.参考图8，在实施例中，提供了一种具有智能合约的借贷平台，该智能合约基于所监控的条件自动重组债务。借贷支持平台100可以包括债务重组解决方案228，该解决方案可以包括一组接口、工作流程和模型(其可以包括、使用各种自适应智能系统158或由其启用)以及其他组件，这些组件用于基于一组条件来实现债务重组的自动化，该组条件可以包括智能合约的条款和条件、(平台市场和/或外部市场188的)市场条件、由监控系统164和数据收集系统166监控的状况等(例如实体198的状况，包括但不限于当事人210、抵押物102和资产218等的状况)。例如，债务重组解决方案228的用户可以创建、配置(例如，使用一个或多个模板或库)、修改、设置或以其他方式处理(例如，在债务重组解决方案228的用户界面中)各种规则、阈值、流程、工作流程、模型参数等，这些规则、阈值、流程、工作流程、模型参数等基于一个或多个事件、条件、状态、动作等确定或推荐贷款的债务重组动作，其中重组可以基于各种因素，例如当前市场利率、贷款人可从二级贷款人处获得的利率、借款人的风险因素(包括使用人工智能156基于一个或多个预测模型预测的风险)、其他债务的状况(例如，借款人的新债务、借款人的债务清偿等)、用于为贷款提供担保或支持的抵押物102或资产218的状况、企业或企业运营的状况(例如，应收账款、应付账款等)等。重组可以包括利率的变化、担保方优先权的变更、用于为债务提供支持或担保的抵押物102或资产218的变更、
当事人的变更、担保人的变更、付款计划的变更、本金金额的变更(例如，包括宽免或加速付款)等。在实施例中，债务重组解决方案228可以自动推荐或设置此类规则、阈值、动作、参数等(可选地通过学习基于一段时间内的结果的训练集来推荐或设置)，从而产生推荐的重组计划，该计划可以指定完成推荐的重组所需的一系列动作，这些动作可以自动执行并且涉及基于监控条件和/或智能合约条款的步骤的有条件执行,这些监控条件和/或智能合约条款可以通过债务重组计划来创建、配置和/或说明。重组计划可以至少部分地基于市场因素(例如，其他贷款人提供的竞争性利率、抵押物的价值等)以及监管和/或合规因素来确定和执行。可以针对现有贷款的修改、再融资、止赎情况(例如，从有担保贷款利率变更为无担保贷款利率)、破产或资不抵债的情况、涉及市场变化的情况(例如，现行利率的变化)等生成和/或执行重组计划。在实施例中，包括人工智能156的自适应智能系统158可以基于重组动作的结果和/或由专家基于重组活动的训练集进行训练，以生成一组预测、分类、控制指令、计划、模型等，以自动创建、管理和/或执行重组计划的一个或多个方面。
542.在实施例中，本文提供了一种用于修改贷款的智能合约系统，该系统具有一组计算服务。在实施例中，该平台或系统包括：(a)一组数据收集和监控服务，用于监控贷款中涉及的一组实体；(b)一组智能合约服务，用于管理智能借贷合约，其中该组智能合约服务处理来自该组数据收集和监控服务的信息，并且基于所监控的条件自动重组债务。
543.在实施例中，重组基于贷款的一组抵押物的状况，该组抵押物由该组数据收集和监控服务监控。
544.在实施例中，重组是根据基于贷款契约的一组规则进行的，其中，重组发生在针对与契约相关的至少一个监控实体确定的事件时。
545.在实施例中，该事件是贷款的抵押物未能超过贷款余额的所需分数值。
546.在实施例中，该事件是买方违反贷款契约。
547.在实施例中，重组基于该组数据收集和监控服务监控的当事人的属性。
548.在实施例中，一组智能合约服务还包括用于指定管理贷款条款和条件、贷款相关事件以及贷款相关活动中的至少一个的智能合约的条款和条件的服务。
549.在实施例中，贷款是以下类型中的至少一种类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约债券、资本改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
550.在实施例中，由一组智能合约服务指定和管理的贷款的一组条款和条件选自：债务的本金金额、债务的余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、当事人、被担保人、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况以及违约后果。
551.在实施例中，一组数据收集和监控服务包括以下方面的服务：一组物联网系统，用于监控实体；一组摄像头，用于监控实体；一组软件服务，用于从公开信息网站获取与实体相关的信息；一组移动设备，用于报告与实体相关的信息；一组可穿戴设备，用于由人类实体穿戴；一组用户界面，实体通过该组用户界面提供关于实体的信息；以及一组众包服务，用于请求和报告与实体相关的信息。
552.在实施例中，平台或系统还可以包括一组估价服务，其使用估价模型以基于来自
数据收集和监控服务的信息来设置一组抵押物的价值。
553.在实施例中，债务的重组基于贷款的一组抵押物的估价，该组抵押物由该组数据收集和监控服务监控。
554.在实施例中，一组抵押物选自：车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
555.在实施例中，一组估价服务包括人工智能服务，该人工智能服务基于与抵押物交易相关的结果数据迭代地改进估价模型。
556.在实施例中，一组估价服务还包括一组市场价值数据收集服务，该组市场价值数据收集服务监控和报告与抵押物的价值相关的市场信息。
557.在实施例中，一组市场价值数据收集服务监控至少一个公共市场中与该抵押物相似的物品的定价或财务数据。
558.在实施例中，使用基于抵押物的属性的相似度聚类算法来构造用于对抵押物进行估价的一组相似物品。
559.在实施例中，属性选自：抵押物的类别、抵押物的使用年限、抵押物的状况、抵押物的历史、抵押物的存储条件以及抵押物的地理位置。
560.参考图9，在实施例中，提供了一种借贷支持平台100，其具有社交网络分析应用程序204，用于监控社交媒体、收集数据并确定用于验证贷款担保的可靠性的分析。借贷支持平台100可以包括担保和/或担保物监控解决方案230，该解决方案可以包括一组接口、工作流程和模型(其可以包括、使用各种自适应智能系统158或由其启用)以及其他组件，这些组件用于基于一组条件来实现对借贷交易的担保和/或保证的监控，该组条件可以包括智能合约的条款和条件、(平台市场和/或外部市场188的)市场条件、由监控系统164和数据收集系统166监控的状况等(例如实体198的状况，包括但不限于当事人210、抵押物102和资产218等的状况)。例如，担保和/或担保物监控解决方案230的用户可以设置(例如，在用户界面中)规则、阈值、模型参数等，这些规则、阈值、模型参数等基于借款人的风险因素、贷款人的风险因素、市场风险因素和/或抵押物102或资产218的风险因素(包括使用人工智能156基于一个或多个预测模型预测的风险)来确定或推荐用于借贷交易的监控计划，或者借贷支持平台100可以自动推荐或设置此类规则、阈值、参数等(可选地通过学习基于一段时间内的结果的训练集来推荐或设置)。担保和/或担保物监控解决方案230可以配置一组社交网络分析服务204和/或其他监控系统164和/或数据收集系统166，以搜索、解析、提取和处理来自一个或多个社交网络、网站等的数据，例如可以包含有关抵押物102或资产218的信息的数据(例如，显示当事人210的车辆、船舶或其他个人财产的照片、房屋或其他不动产的照片、描述当事人210的活动的照片或文本(包括指示财务风险、物理风险、健康风险或可能与担保人的品质和/或对付款义务的担保和/或借款人到期偿还贷款能力相关的其他风险的照片或文本)。例如，显示借款人在越野环境下驾驶普通乘用车的照片可能会被标记为表明不能完全依赖该车辆作为余额较高的汽车贷款的抵押物。
561.因此，在实施例中，本文提供了一种社交网络监控系统，用于验证贷款担保条件。在实施例中，该平台或系统包括：(a)一组社交网络数据收集和监控服务，借助该组服务通
过一组算法收集数据，该组算法用于监控有关贷款中涉及的实体的社交网络信息；以及(b)该组社交网络服务的界面，其能够配置社交网络数据收集和监控服务的参数，以获取与担保条件相关的信息。
562.在实施例中，该组社交网络数据收集和监控服务获取作为贷款担保人的实体的财务状况的相关信息。
563.在实施例中，财务状况至少部分地基于社交网络中包含的从以下各项中选择的实体相关信息：实体的公开估价、如公共记录指示的实体拥有的一组财产、实体拥有的一组财产的估价、实体的破产状态、实体的止赎状态、实体的合约违约状态、实体的违规状态、实体的犯罪状态、实体的出口管制状态、实体的禁运状态、实体的关税状态、实体的税务状态、实体的信用报告、实体的信用评级、实体的网站评级、实体的产品的一组客户评论、实体的社交网络评级、实体的一组凭据、实体的一组转介、实体的一组证明、实体的一组行为、实体的位置以及实体的地理位置。
564.在实施例中，贷款是以下类型中的至少一种类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约债券、资本改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
565.在实施例中，该平台或系统还可以包括社交网络数据收集和监控服务的界面。在实施例中，该数据收集和监控服务用于获取有关贷款的一组抵押物状况的信息，其中该组抵押物选自以下各项：车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
566.在实施例中，抵押物的状况包括以下一组条件属性中的条件属性：抵押物的质量、抵押物的状况、抵押物的产权状态、抵押物的占有状态、抵押物的留置权状态、物品的全新或使用状态、物品的类型、物品的类别、物品的说明、物品的产品特征集、物品的型号、物品的品牌、物品的制造商、物品的状态、物品的环境、物品的状况、物品的价值、物品的存储位置、物品的地理位置、物品的使用年限、物品的维护历史、物品的使用历史、物品的事故历史、物品的故障历史、物品的所有权、物品的所有权历史、物品类型的价格、物品类型的价值、物品的评估以及物品的估价。
567.在实施例中，该界面是图形用户界面，用于启用工作流，通过该工作流，人类用户输入参数以建立社交网络数据收集和监控请求。
568.在实施例中，该平台或系统还可以包括管理智能借贷合约的一组智能合约服务，其中智能合约服务处理来自该组社交网络数据收集和监控服务的信息并自动采取与贷款相关的动作。
569.在实施例中，动作是止赎动作、留置权管理动作、利率设置动作、违约发起动作、抵押物替代以及贷款催收中的至少一个。
570.在实施例中，该平台或系统还可以包括机器人过程自动化系统，该系统基于人类用户与该组社交网络数据收集和监控服务的界面的交互的训练集进行训练，以基于贷款的一组属性来配置数据收集和监控动作。
571.在实施例中，贷款的属性是从管理贷款的一组智能合约服务获取的。
572.在实施例中，机器人过程自动化系统用于基于来自一组社交网络数据收集和监控请求的一组结果迭代地进行训练和改进。
573.在实施例中，训练包括训练机器人过程自动化系统以确定社交网络数据收集和监控服务适用的一组域。
574.在实施例中，训练包括训练机器人过程自动化系统以配置社交网络数据收集和监控搜索的内容。
575.仍然参考图9，在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有物联网数据收集和监控系统，用于验证贷款担保的可靠性。担保和/或担保物监控解决方案230可以包括使用来自一组物联网服务208的数据并由其配置收集活动，该服务可以包括结合各实施例描述的各种iot设备、边缘设备、边缘计算和处理能力等，例如监控各种实体198及其借贷交易所涉及的环境的服务。
576.在实施例中，本文提供了一种用于验证贷款担保的条件的监控系统。在实施例中，一组算法可以用于通过iot设备发起数据收集、管理数据收集等，例如基于上述条件，包括与借款人或贷款人的风险因素、市场风险因素、物理风险因素等相关的条件。例如，iot系统可以用于在恶劣天气期间捕捉房屋的视频或图像，例如确定房屋是否面临洪水、风灾等风险，从而确认房屋是否可预测作为住房贷款、信用额度或其他借贷交易的足够抵押物
577.在实施例中，该平台或系统包括：(a)一组物联网数据收集和监控服务，借助该组服务通过一组算法收集数据，该组算法用于监控从贷款中涉及的实体收集的物联网信息以及有关该实体的物联网信息；以及(b)该组物联网数据收集和监控服务的界面，其能够配置社交网络数据收集和监控服务的参数，以获取与担保条件相关的信息。
578.在实施例中，该组物联网数据收集和监控服务获取作为贷款担保人的实体的财务状况的相关信息。
579.在实施例中，财务状况至少部分地基于物联网设备收集的从以下各项中选择的实体相关信息：实体的公开估价、如公共记录指示的实体拥有的一组财产、实体拥有的一组财产的估价、实体的破产状态、实体的止赎状态、实体的合约违约状态、实体的违规状态、实体的犯罪状态、实体的出口管制状态、实体的禁运状态、实体的关税状态、实体的税务状态、实体的信用报告、实体的信用评级、实体的网站评级、实体的产品的一组客户评论、实体的社交网络评级、实体的一组凭据、实体的一组转介、实体的一组证明、实体的一组行为、实体的位置以及实体的地理位置。
580.在实施例中，贷款是以下类型中的至少一种类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约债券、资本改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
581.在实施例中，该平台或系统还可以包括一组物联网数据收集和监控服务的界面。在实施例中，该组社交网络数据收集和监控服务用于获取有关贷款的一组抵押物状况的信息，其中该组抵押物选自以下各项：车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定
装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
582.在实施例中，抵押物的状况包括以下一组条件属性中的条件属性：抵押物的质量、抵押物的状况、抵押物的产权状态、抵押物的占有状态、抵押物的留置权状态、物品的全新或使用状态、物品的类型、物品的类别、物品的说明、物品的产品特征集、物品的型号、物品的品牌、物品的制造商、物品的状态、物品的环境、物品的状况、物品的价值、物品的存储位置、物品的地理位置、物品的使用年限、物品的维护历史、物品的使用历史、物品的事故历史、物品的故障历史、物品的所有权、物品的所有权历史、物品类型的价格、物品类型的价值、物品的评估以及物品的估价。
583.在实施例中，该界面是图形用户界面，用于启用工作流，通过该工作流，人类用户输入参数以确定物联网数据收集和监控服务的监控动作。
584.在实施例中，该平台或系统还可以包括管理智能借贷合约的一组智能合约服务，其中该组智能合约服务处理来自该组物联网数据收集和监控服务的信息并自动采取与贷款相关的动作。
585.在实施例中，动作是止赎动作、留置权管理动作、利率设置动作、违约发起动作、抵押物替代以及贷款催收中的至少一个。
586.在实施例中，该平台或系统还可以包括机器人过程自动化系统，该系统基于人类用户与该组物联网数据收集和监控服务的界面的交互的训练集进行训练，以基于贷款的一组属性来配置数据收集和监控动作。
587.在实施例中，贷款的属性是从管理贷款的一组智能合约服务获取的。
588.在实施例中，机器人过程自动化系统用于基于来自一组物联网数据收集和监控服务活动的一组结果迭代地进行训练和改进。
589.在实施例中，训练包括训练机器人过程自动化系统以确定物联网数据收集和监控服务适用的一组域。
590.在实施例中，训练包括训练机器人过程自动化系统以配置物联网数据收集和监控服务活动的内容。
591.参考图10，在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有机器人过程自动化(rpa)系统154，用于协商贷款的一组条款和条件。rpa系统154可以为协商解决方案232的一个或多个方面提供自动化，该解决方案可实现自动协商和/或为与借贷交易相关的协商提供建议或计划。用于协商的协商解决方案232和/或rpa系统154可以包括一组接口、工作流程和模型(其可以包括、使用各种自适应智能系统158或由其启用)以及其他组件，这些组件用于基于一组条件等来实现借贷交易的一个或多个条款和条件的协商的一个或多个方面的自动化，该组条件可以包括智能合约的条款和条件、(平台市场和/或外部市场188的)市场条件、由监控系统164和数据收集系统166监控的状况等(例如实体198的状况，包括但不限于当事人210、抵押物102和资产218等的状况)。例如，协商解决方案232的用户可以创建、配置(例如，使用一个或多个模板或库)、修改、设置或以其他方式处理(例如，在协商解决方案232和/或rpa系统154的用户界面中)各种规则、阈值、条件流程、工作流程、模型参数等，这些规则、阈值、条件流程、工作流程、模型参数等基于一个或多个事件、条件、状态、动作等确定或推荐用于借贷交易的协商动作或计划，其中协商计划可以基于各种因素，例如当前市场利率、贷款人可从二级贷款人处获得的利率、借款人、贷款人、一个或多个担保人的风险因素、
市场风险因素等(包括使用人工智能156基于一个或多个预测模型预测的风险)、债务状况、用于为贷款提供担保或支持的抵押物102或资产218的状况、企业或企业运营的状况(例如，应收账款、应付账款等)、当事人210的状况(例如，资本净值、财富、债务、位置和其他状况)、当事人的行为(例如，指示偏好的行为、指示谈判风格的行为)等。协商可以包括以下各项的协商：借贷交易条款和条件、债务重组、止赎活动、设置利率、利率的变化、担保方优先权的变更、用于为债务提供支持或担保的抵押物102或资产218的变更、当事人的变更、担保人的变更、付款计划的变更、本金金额的变更(例如，包括宽免或加速付款)以及许多其他交易或条款和条件。在实施例中，协商解决方案232可以自动推荐或设置规则、阈值、动作、参数等(可选地通过学习基于一段时间内的结果的训练集来推荐或设置)，从而产生推荐的协商计划，该计划可以指定完成推荐或预期协商结果(例如，在可接受结果的范围内)所需的一系列动作，这些动作可以自动执行并且涉及基于监控条件和/或智能合约条款的步骤的有条件执行，这些监控条件和/或智能合约条款可以通过协商计划来创建、配置和/或说明。协商计划可以至少部分地基于市场因素(例如，其他贷款人提供的竞争性利率、抵押物的价值等)以及监管和/或合规因素来确定和执行。可以针对新贷款的设立、担保和保证的设立、二级贷款、现有贷款的修改、再融资、止赎情况(例如，从有担保贷款利率变更为无担保贷款利率)、破产或资不抵债的情况、涉及市场变化的情况(例如，现行利率的变化)等生成和/或执行协商计划。在实施例中，包括人工智能156的自适应智能系统158可以基于协商动作的结果和/或由专家具有协商活动的训练集进行训练，以生成一组预测、分类、控制指令、计划、模型等，以自动创建、管理和/或执行协商计划的一个或多个方面。
592.在实施例中，本文提供了一种用于协商贷款的机器人过程自动化系统。在实施例中，该平台或系统包括：(a)一组数据收集和监控服务，用于收集一组贷款交易的实体之间交互的训练集；(b)人工智能系统，其基于交互训练集进行训练，以对一组贷款协商动作进行分类；以及(c)机器人过程自动化系统，其基于一组贷款交易交互和一组贷款交易结果进行训练，以代表贷款当事人协商贷款的条款和条件。
593.在实施例中，一组数据收集和监控服务包括以下方面的服务：一组物联网系统，用于监控实体；一组摄像头，用于监控实体；一组软件服务，用于从公开信息网站获取与实体相关的信息；一组移动设备，用于报告与实体相关的信息；一组可穿戴设备，用于由人类实体穿戴；一组用户界面，实体通过该组用户界面提供关于实体的信息；以及一组众包服务，用于请求和报告与实体相关的信息。
594.在实施例中，实体是贷款交易的一组当事人。
595.在实施例中，一组当事人选自：一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供人、借款人、债务人、承保人、检查员、评估员、审计员、估价专业人员、政府官员以及会计师。
596.在实施例中，人工智能系统包括以下系统中的至少一个：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统以及模拟系统。
597.在实施例中，机器人过程自动化基于当事人与一组借贷过程中涉及的一组用户界
面的一组交互进行训练。
598.在实施例中，完成协商后，贷款的智能合约由一组智能合约服务基于协商结果来自动配置。
599.在实施例中，协商的结果和协商事件中的至少一个被记录在与贷款相关联的分布式分类账中。
600.在实施例中，贷款是以下类型中的一种类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约债券、资本改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
601.在实施例中，人工智能系统包括以下系统中的至少一个：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统以及模拟系统。
602.在实施例中，本文提供了一种机器人过程自动化系统，用于协商贷款再融资。在实施例中，该平台或系统包括：(a)一组数据收集和监控服务，用于收集一组贷款再融资活动的实体之间交互的训练集；(b)人工智能系统，其基于交互训练集进行训练，以对一组贷款再融资动作进行分类；以及(c)机器人过程自动化系统，其基于一组贷款再融资交互和一组贷款再融资结果进行训练，以代表贷款当事人进行贷款再融资活动。
603.在实施例中，贷款再融资活动包括发起再融资提议、发起再融资请求、配置再融资利率、配置再融资支付时间表、配置再融资余额、配置再融资抵押物、管理再融资收益的使用、移除或设置与再融资相关的留置权、验证再融资的产权、管理检查流程、协商再融资的条款和条件以及完成再融资。
604.在实施例中，一组数据收集和监控服务包括以下方面的服务：一组物联网系统，用于监控实体；一组摄像头，用于监控实体；一组软件服务，用于从公开信息网站获取与实体相关的信息；一组移动设备，用于报告与实体相关的信息；一组可穿戴设备，用于由人类实体穿戴；一组用户界面，实体通过该组用户界面提供关于实体的信息；以及一组众包服务，用于请求和报告与实体相关的信息。
605.在实施例中，实体是贷款交易的一组当事人。
606.在实施例中，一组当事人选自：一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供人、借款人、债务人、承保人、检查员、评估员、审计员、估价专业人员、政府官员以及会计师。
607.在实施例中，人工智能系统包括以下系统中的至少一个：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统以及模拟系统。
608.在实施例中，机器人过程自动化基于当事人与一组借贷过程中涉及的一组用户界面的一组交互进行训练。
609.在实施例中，完成再融资流程后，再融资贷款的智能合约由一组智能合约服务基
于再融资活动的结果来自动配置。
610.在实施例中，再融资的结果和事件中的至少一个记录在与再融资贷款相关的分布式分类账中。
611.在实施例中，贷款是以下类型中的一种类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约债券、资本改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
612.在实施例中，人工智能系统包括以下系统中的至少一个：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统以及模拟系统。
613.参考图11，在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于贷款收款的机器人过程自动化系统。rpa系统154可以为收款解决方案238的一个或多个方面提供自动化，该解决方案可实现自动收款和/或为与借贷交易相关的收款活动提供建议或计划。用于收款的收款解决方案238和/或rpa系统154可以包括一组接口、工作流程和模型(其可以包括、使用各种自适应智能系统158或由其启用)以及其他组件，这些组件用于基于一组条件等来实现借贷交易收款流程的一个或多个条款和条件的收款动作的一个或多个方面的自动化，该组条件可以包括智能合约的条款和条件、(平台市场和/或外部市场188的)市场条件、由监控系统164和数据收集系统166监控的状况等(例如实体198的状况，包括但不限于当事人210、抵押物102和资产218等的状况)。例如，收款解决方案238的用户可以创建、配置(例如，使用一个或多个模板或库)、修改、设置或以其他方式处理(例如，在收款解决方案238和/或rpa系统154的用户界面中)各种规则、阈值、条件流程、工作流程、模型参数等，这些规则、阈值、条件流程、工作流程、模型参数等基于一个或多个事件、条件、状态、动作等确定或推荐用于借贷交易或贷款监控解决方案的收款动作或计划，其中收款计划可以基于各种因素，例如付款情况、借款人的状况、抵押物102或资产218的状况、借款人、贷款人、一个或多个担保人的风险因素、市场风险因素等(包括使用人工智能156基于一个或多个预测模型预测的风险)、债务状况、用于为贷款提供担保或支持的抵押物102或资产218的状况、企业或企业运营的状况(例如，应收账款、应付账款等)、当事人210的状况(例如，资本净值、财富、债务、位置和其他状况)、当事人的行为(例如，指示偏好的行为、指示借款人如何回应沟通风格、沟通节奏的行为等)等。收款可以包括关于贷款的收回、鼓励付款的沟通等。在实施例中，收款解决方案238可以自动推荐或设置规则、阈值、动作、参数等(可选地通过学习基于一段时间内的结果的训练集来推荐或设置)，从而产生推荐的收款计划，该计划可以指定完成推荐或预期收款结果(例如，在可接受结果的范围内)所需的一系列动作，这些动作可以自动执行并且涉及基于监控条件和/或智能合约条款的步骤的有条件执行，这些监控条件和/或智能合约条款可以通过收款计划来创建、配置和/或说明。收款计划可以至少部分地基于市场因素(例如，其他贷款人提供的竞争性利率、抵押物的价值等)以及监管和/或合规因素来确定和执行。可以针对新贷款的设立、二级贷款、现有贷款的修改、再融资、止赎情况(例如，从有担保贷款利率变更为无担保贷款利率)、破产或资不抵债的情况、涉及市场变化的情况(例如，现行利率的变化)等生成和/或执行收款计划。在实施例中，包括人工智能156的自适应智能系
统158可以基于收款动作的结果和/或由专家基于收款活动的训练集进行训练，以生成一组预测、分类、控制指令、计划、模型等，以自动创建、管理和/或执行收款计划的一个或多个方面。
614.在实施例中，本文提供了一种机器人过程自动化系统，用于处理贷款的收回。在实施例中，该平台或系统包括：(a)一组数据收集和监控服务，用于收集一组贷款交易的实体之间交互的训练集，该组贷款交易涉及收回一组贷款的一组款项；(b)人工智能系统，其基于交互训练集进行训练，以对一组贷款收款动作进行分类；以及(c)机器人过程自动化系统，其基于一组贷款交易交互和一组贷款收款结果进行训练，以代表贷款当事人进行贷款收款活动。
615.在实施例中，从以下各项中选择由机器人过程自动化系统采取的贷款收款动作：发起收款过程；将贷款转介给代理以供收款；配置收款通信；调度收款通信；配置收款通信的内容；配置结算贷款要约；终止收款动作；延期收款动作；配置替代付款计划的要约；发起诉讼；发起止赎；发起破产过程；重新拥有过程；以及设置抵押物留置权。
616.在实施例中，一组贷款收款结果选自：对收款联络事件的响应；贷款偿还；贷款借款人违约；贷款借款人破产；收款诉讼结果；一组收款动作的财务收益；关于收款的投资回报；以及收款中涉及的当事人的声誉度量。
617.在实施例中，一组数据收集和监控服务包括以下方面的服务：一组物联网系统，用于监控实体；一组摄像头，用于监控实体；一组软件服务，用于从公开信息网站获取与实体相关的信息；一组移动设备，用于报告与实体相关的信息；一组可穿戴设备，用于由人类实体穿戴；一组用户界面，实体通过该组用户界面提供关于实体的信息；以及一组众包服务，用于请求和报告与实体相关的信息。在实施例中，这些实体是贷款交易的一组当事人。在实施例中，一组当事人选自：一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供人、借款人、债务人、承保人、检查员、评估员、审计员、估价专业人员、政府官员以及会计师。
618.在实施例中，人工智能系统包括以下系统中的至少一个：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统以及模拟系统。
619.在实施例中，机器人过程自动化基于当事人与一组借贷过程中涉及的一组用户界面的一组交互进行训练。
620.在实施例中，完成收款流程的协商后，贷款的智能合约由一组智能合约服务基于协商结果来自动配置。
621.在实施例中，收款结果和收款事件中的至少一个记录在与贷款相关的分布式分类账中。
622.在实施例中，贷款是以下类型中的一种类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约债券、资本改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
623.在实施例中，人工智能系统包括以下系统中的至少一个：机器学习系统、基于模型
的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统以及模拟系统。
624.参考图12，在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于合并一组贷款的机器人过程自动化系统。rpa系统154可以为合并解决方案240的一个或多个方面提供自动化，该解决方案可实现自动合并和/或为与借贷交易相关的合并活动提供建议或计划。用于合并的合并解决方案240和/或rpa系统154可以包括一组接口、工作流程和模型(其可以包括、使用各种自适应智能系统158或由其启用)以及其他组件，这些组件用于基于一组条件等来实现借贷交易的合并动作或合并流程的一个或多个方面的自动化，该组条件可以包括智能合约的条款和条件、(平台市场和/或外部市场188的)市场条件、由监控系统164和数据收集系统166监控的状况等(例如实体198的状况，包括但不限于当事人210、抵押物102和资产218等的状况)。例如，合并解决方案240的用户可以创建、配置(例如，使用一个或多个模板或库)、修改、设置或以其他方式处理(例如，在合并解决方案240和/或rpa系统154的用户界面中)各种规则、阈值、条件流程、工作流程、模型参数等，这些规则、阈值、条件流程、工作流程、模型参数等基于一个或多个事件、条件、状态、动作等确定或推荐用于借贷交易或一组贷款的合并动作或计划，其中合并计划可以基于各种因素，例如付款情况、该组贷款的利率、平台市场或外部市场中的现行利率、一组贷款的借款人状况、抵押物102或资产218的状况、借款人、贷款人、一个或多个担保人的风险因素、市场风险因素等(包括使用人工智能156基于一个或多个预测模型预测的风险)、债务状况、用于为贷款提供担保或支持的抵押物102或资产218的状况、企业或企业运营的状况(例如，应收账款、应付账款等)、当事人210的状况(例如，资本净值、财富、债务、位置和其他状况)、当事人的行为(例如，指示偏好的行为、指示债务优先偿还权的行为)等。合并可以包括关于一组贷款的条款和条件的合并、适当贷款的选择、合并贷款的支付条款设定、现存贷款的还款计划设定、鼓励合并的沟通等。在实施例中，合并解决方案240可以自动推荐或设置规则、阈值、动作、参数等(可选地通过学习基于一段时间内的结果的训练集来推荐或设置)，从而产生推荐的合并计划，该计划可以指定完成推荐或预期合并结果(例如，在可接受结果的范围内)所需的一系列动作，这些动作可以自动执行并且涉及基于监控条件和/或智能合约条款的步骤的有条件执行，这些监控条件和/或智能合约条款可以通过合并计划来创建、配置和/或说明。可以基于市场因素(例如，由其他贷款人提供的竞争性利率、抵押物的价值等)以及监管和/或合规因素的至少一部分来确定和执行合并计划。可以针对新合并贷款的设立、与合并贷款相关的二级贷款、与合并相关的现有贷款的修改、合并贷款的再融资条款、止赎情况(例如，从有担保贷款利率变更为无担保贷款利率)、破产或资不抵债的情况、涉及市场变化的情况(例如，现行利率的变化)等生成和/或执行合并计划。在实施例中，包括人工智能156的自适应智能系统158可以基于合并动作的结果和/或由专家基于合并活动的训练集进行训练，以生成一组预测、分类、控制指令、计划、模型等，以自动创建、管理和/或执行合并计划的一个或多个方面。
625.在实施例中，本文提供了一种用于合并一组贷款的机器人过程自动化系统。在实施例中，该平台或系统包括：(a)一组数据收集和监控服务，用于收集有关一组贷款的信息，并用于收集一组贷款合并交易的实体之间交互的训练集；(b)人工智能系统，其基于交互训练集进行训练，以将一组贷款归类为合并候选贷款；以及(c)机器人过程自动化系统，其基
于一组贷款合并交互进行训练，以代表合并当事人管理对该组贷款的至少一个子集的合并。
626.在实施例中，一组数据收集和监控服务包括以下方面的服务：一组物联网系统，用于监控实体；一组摄像头，用于监控实体；一组软件服务，用于从公开信息网站获取与实体相关的信息；一组移动设备，用于报告与实体相关的信息；一组可穿戴设备，用于由人类实体穿戴；一组用户界面，实体通过该组用户界面提供关于实体的信息；以及一组众包服务，用于请求和报告与实体相关的信息。
627.在实施例中，被归类为合并候选对象的该组贷款基于处理该组贷款中涉及的实体属性的模型来确定，其中这些属性选自以下各项：当事人的身份、利率、付款差额、付款条件、付款计划、贷款类型、抵押物类型、当事人的财务状况、付款状态、抵押物状况和抵押物价值。
628.在实施例中，管理合并包括管理以下各项中的至少一项：确定一组候选贷款中的贷款、准备合并要约、准备合并计划、准备合并要约的沟通内容、为合并要约制定时间表、就合并要约进行沟通、协商合并要约的修改、准备合并协议、执行合并协议、修改一组贷款的抵押物、处理合并申请工作流程、管理检查、管理评估、设置利率、延期支付要求、设置付款计划以及达成合并协议。在实施例中，实体是贷款交易的一组当事人。在实施例中，一组当事人选自：一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供人、借款人、债务人、承保人、检查员、评估员、审计员、估价专业人员、政府官员以及会计师。
629.在实施例中，人工智能系统包括以下系统中的至少一个：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统以及模拟系统。
630.在实施例中，机器人过程自动化基于当事人与一组合并流程中涉及的一组用户界面的一组交互进行训练。在实施例中，完成协商后，合并贷款的智能合约由一组智能合约服务基于协商结果来自动配置。在实施例中，协商的结果和协商事件中的至少一个被记录在与贷款相关联的分布式分类账中。
631.在实施例中，贷款是以下类型中的一种类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约债券、资本改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
632.在实施例中，人工智能系统包括以下系统中的至少一个：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统以及模拟系统。
633.参考图13，在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于管理保理交易的机器人过程自动化系统。rpa系统154可以为保理解决方案242的一个或多个方面提供自动化，该解决方案可实现自动保理和/或为与借贷交易(例如涉及应收账款保理的交易)相关的保理活动提供建议或计划。用于保理的保理解决方案242和/或rpa系统154可以包括一组接口、工
作流程和模型(其可以包括、使用各种自适应智能系统158或由其启用)以及其他组件，这些组件用于基于一组条件等来实现保理交易的一个或多个条款和条件的保理动作的一个或多个方面的自动化，该组条件可以包括智能合约的条款和条件、(平台市场和/或外部市场188的)市场条件、由监控系统164和数据收集系统166监控的状况等(例如实体198的状况，包括但不限于当事人210、抵押物102和资产218、应收账款和库存等的状况)。例如，保理解决方案242的用户可以创建、配置(例如，使用一个或多个模板或库)、修改、设置或以其他方式处理(例如，在保理解决方案242和/或rpa系统154的用户界面中)各种规则、阈值、条件流程、工作流程、模型参数等，这些规则、阈值、条件流程、工作流程、模型参数等基于一个或多个事件、条件、状态、动作等确定或推荐用于保理交易或监控解决方案的保理动作或计划，其中保理计划可以基于各种因素，例如应收账款状态、正在进行的工作状况、库存状况、交付和/或装运状况、付款情况、借款人的状况、抵押物102或资产218的状况、借款人、贷款人、一个或多个担保人的风险因素、市场风险因素等(包括使用人工智能156基于一个或多个预测模型预测的风险)、债务状况、用于为贷款提供担保或支持的抵押物102或资产218的状况、企业或企业运营的状况(例如，应收账款、应付账款等)、当事人210的状况(例如，资本净值、财富、债务、位置和其他状况)、当事人的行为(例如，指示偏好的行为、指示谈判风格的行为等)等。保理可以包括关于贷款的保理、鼓励付款的沟通等。在实施例中，保理解决方案242可以自动推荐或设置规则、阈值、动作、参数等(可选地通过学习基于一段时间内的结果的训练集来推荐或设置)，从而产生推荐的保理计划，该计划可以指定完成推荐或预期保理结果(例如，在可接受结果的范围内)所需的一系列动作，这些动作可以自动执行并且涉及基于监控条件和/或智能合约条款的步骤的有条件执行，这些监控条件和/或智能合约条款可以通过保理计划来创建、配置和/或说明。保理计划可以至少部分地基于市场因素(例如，其他贷款人提供的竞争性利率或其他条款和条件、抵押物的价值、应收账款的价值、利率等)以及监管和/或合规因素来确定和执行。可以针对新保理安排的设立、现有保理安排的修改等生成和/或执行保理计划。在实施例中，包括人工智能156的自适应智能系统158可以基于保理动作的结果和/或由专家基于保理活动的训练集进行训练，以生成一组预测、分类、控制指令、计划、模型等，以自动创建、管理和/或执行保理计划的一个或多个方面。
634.在实施例中，本文提供了一种用于合并一组贷款的机器人过程自动化系统。在实施例中，该平台或系统包括：(a)一组数据收集和监控服务，用于收集有关一组保理贷款中涉及的实体的信息，并用于收集一组保理贷款交易的实体之间交互的训练集；(b)人工智能系统，其基于交互训练集进行训练，以对该组保理贷款中涉及的实体进行分类；以及(c)机器人过程自动化系统，其基于一组保理贷款互动进行训练，以管理保理贷款。
635.在实施例中，一组数据收集和监控服务包括以下方面的服务：一组物联网系统，用于监控实体；一组摄像头，用于监控实体；一组软件服务，用于从公开信息网站获取与实体相关的信息；一组移动设备，用于报告与实体相关的信息；一组可穿戴设备，用于由人类实体穿戴；一组用户界面，实体通过该组用户界面提供关于实体的信息；以及一组众包服务，用于请求和报告与实体相关的信息。
636.在实施例中，人工智能系统使用一种模型，该模型处理该组保理贷款中涉及的实体的属性，其中这些属性选自以下各项：保理资产、当事人的身份、利率、付款差额、付款条款、付款计划、贷款类型、抵押物类型、当事人的财务状况、付款状态、抵押物的状况以及抵
押物的价值。
637.在实施例中，保理资产包括一组应收账款。
638.在实施例中，管理保理贷款包括：管理一组保理资产中的至少一项；识别一组候选贷款中的保理贷款；编制保理要约；编制保理计划；传达保理要约内容；安排保理要约；传达保理要约；协商修改保理要约；编制保理协议；执行保理协议；修改一组保理贷款的抵押物；处理一组应收账款的转移；处理保理申请工作流程；管理检查；管理一组保理资产的评估；设置利率；延期支付要求；设置付款计划；以及达成保理协议工作流程、。
639.在实施例中，实体是贷款交易的一组当事人。
640.在实施例中，一组当事人选自：一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供人、借款人、债务人、承保人、检查员、评估员、审计员、估价专业人员、政府官员以及会计师。
641.在实施例中，人工智能系统包括以下系统中的至少一个：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统以及模拟系统。
642.在实施例中，机器人过程自动化基于当事人与一组保理流程中涉及的一组用户界面的一组交互进行训练。
643.在实施例中，完成协商后，保理贷款的智能合约由一组智能合约服务基于协商结果来自动配置。
644.在实施例中，协商的结果和协商事件中的至少一个被记录在与贷款相关联的分布式分类账中。
645.在实施例中，人工智能系统包括以下系统中的至少一个：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统以及模拟系统。
646.参考图14，在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于代理贷款的机器人过程自动化系统。例如，该贷款可以是抵押贷款。
647.rpa系统154可以为代理解决方案244的一个或多个方面提供自动化，该解决方案可实现自动代理和/或为与借贷交易相关的代理活动提供建议或计划，例如用于代理一组抵押贷款、住房贷款、信用额度、汽车贷款、建筑贷款或本文中所述的任何类型的其他贷款。用于代理的代理解决方案244和/或rpa系统154可以包括一组接口、工作流程和模型(其可以包括、使用各种自适应智能系统158或由其启用)以及其他组件，这些组件用于基于一组条件等来实现借贷交易的代理动作或代理流程的一个或多个方面的自动化，该组条件可以包括智能合约的条款和条件、(平台市场和/或外部市场188的)市场条件、由监控系统164和数据收集系统166监控的状况等(例如实体198的状况，包括但不限于当事人210、抵押物102和资产218等的状况，以及利率、可用贷款人、可用条款等的状况)。例如，代理解决方案244的用户可以创建、配置(例如，使用一个或多个模板或库)、修改、设置或以其他方式处理(例如，在代理解决方案244和/或rpa系统154的用户界面中)各种规则、阈值、条件流程、工作流
程、模型参数等，这些规则、阈值、条件流程、工作流程、模型参数等基于一个或多个事件、条件、状态、动作等确定或推荐用于代理给定一种或多种类型的一组贷款的代理动作或计划，其中代理计划可以基于各种因素，例如可从各种一级和二级贷款人处获得的该组贷款的利率、借款人的允许属性(例如，基于收入、财富、位置等)、平台市场或外部市场中的现行利率、一组贷款的借款人状况、抵押物102或资产218的状况或其他属性、借款人、贷款人、一个或多个担保人的风险因素、市场风险因素等(包括使用人工智能156基于一个或多个预测模型预测的风险)、债务状况、可用于为一组贷款提供担保或支持的抵押物102或资产218的状况、企业或企业运营的状况(例如，应收账款、应付账款等)、当事人210的状况(例如，资本净值、财富、债务、位置和其他状况)、当事人的行为(例如，指示偏好的行为、指示债务优先偿还权的行为)等。代理可以包括关于一组贷款的条款和条件的代理、适当贷款的选择、合并贷款的支付条款设定、现存贷款的还款计划设定、鼓励代理的沟通等。在实施例中，代理解决方案244可以自动推荐或设置规则、阈值、动作、参数等(可选地通过学习基于一段时间内的结果的训练集来推荐或设置)，从而产生推荐的代理计划，该计划可以指定完成推荐或预期代理结果(例如，在可接受结果的范围内)所需的一系列动作，这些动作可以自动执行并且涉及基于监控条件和/或智能合约条款的步骤的有条件执行，这些监控条件和/或智能合约条款可以通过代理计划来创建、配置和/或说明。代理计划可以至少部分地基于市场因素(例如，其他贷款人提供的竞争性利率、财产价值、借款人的属性、抵押物的价值等)以及监管和/或合规因素来确定和执行。可以针对新贷款的设立、二级贷款、现有贷款的修改、再融资条款、涉及市场变化的情况(例如，现行利率或财产价值的变化)等生成和/或执行代理计划。在实施例中，包括人工智能156的自适应智能系统158可以基于代理动作的结果和/或由专家基于代理活动的训练集进行训练，以生成一组预测、分类、控制指令、计划、模型等，以自动创建、管理和/或执行代理计划的一个或多个方面。
648.在实施例中，本文提供了一种机器人过程自动化系统，用于自动代理抵押贷款。在实施例中，该平台或系统包括：(a)一组数据收集和监控服务，用于收集有关一组抵押贷款活动中涉及的实体的信息，并用于收集一组抵押贷款交易的实体之间交互的训练集；(b)人工智能系统，其基于交互训练集进行训练，以对该组抵押贷款中涉及的实体进行分类；以及(c)机器人过程自动化系统，其基于该组抵押贷款活动和该组抵押贷款交互中的至少一个进行训练，以代理抵押贷款。
649.在实施例中，该组抵押贷款活动和该组抵押贷款互动中的至少一个包括以下活动：营销活动、确定一组潜在借款人、确定财产、确定抵押物、借款人的资格审核、产权调查、产权验证、财产评估、财产清查、财产估价、收入核实、借款人的人口统计分析、确定出资人、确定可用利率、确定可用支付条款和条件、分析现有抵押贷款、分析比较现有抵押贷款条款和新抵押贷款条款、完成申请工作流程、填写申请字段、准备抵押贷款协议、完成抵押贷款协议的时间表、与出资人协商抵押贷款的条款和条件、与借款人协商抵押贷款的条款和条件、转移产权、设置留置权以及达成抵押协议。
650.在实施例中，一组数据收集和监控服务包括以下方面的服务：一组物联网系统，用于监控实体；一组摄像头，用于监控实体；一组软件服务，用于从公开信息网站获取与实体相关的信息；一组移动设备，用于报告与实体相关的信息；一组可穿戴设备，用于由人类实体穿戴；一组用户界面，实体通过该组用户界面提供关于实体的信息；以及一组众包服务，
用于请求和报告与实体相关的信息。
651.在实施例中，人工智能系统使用一种模型，该模型处理该组抵押贷款中涉及的实体的属性，其中这些属性选自以下各项：受抵押贷款限制的财产、用于抵押物的资产、当事人的身份、利率、付款差额、付款条件、付款计划、抵押贷款类型、财产类型、当事人的财务状况、付款状态、财产状况和财产价值。
652.在实施例中，管理抵押贷款包括管理受抵押贷款限制的财产中的至少一项、从一组借款人状况中确定候选抵押贷款、准备抵押要约、准备抵押要约的沟通内容、为抵押要约制定时间表、就抵押要约进行沟通、协商抵押要约的修改、准备抵押协议、执行抵押协议、修改一组抵押贷款的抵押物、移交留置权、处理申请工作流程、管理检查、管理受抵押贷款限制的一组资产的评估、设置利率、延期支付要求、设置付款计划以及达成抵押协议。在实施例中，实体是贷款交易的一组当事人。在实施例中，一组当事人选自：一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供人、借款人、债务人、承保人、检查员、评估员、审计员、估价专业人员、政府官员以及会计师。
653.在实施例中，人工智能系统包括以下系统中的至少一个：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统以及模拟系统。
654.在实施例中，机器人过程自动化基于当事人与一组抵押活动中涉及的一组用户界面的一组交互进行训练。在实施例中，完成协商后，抵押贷款的智能合约由一组智能合约服务基于协商结果来自动配置。在实施例中，协商的结果和协商事件中的至少一个被记录在与贷款相关联的分布式分类账中。在实施例中，人工智能系统包括以下系统中的至少一个：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统以及模拟系统。
655.参考图15，在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于验证债券发行人状况的众包和自动分类系统。rpa系统154可以为债券管理解决方案234的一个或多个方面提供自动化，该解决方案可实现自动债券管理和/或为与债券交易相关的债券管理活动提供建议或计划，例如用于市政债券、公司债券、政府债券或可通过债券发行人的资产、抵押物或承诺支持的其他债券。用于债券管理的债券管理解决方案234和/或rpa系统154可以包括一组接口、工作流程和模型(其可以包括、使用各种自适应智能系统158或由其启用)以及其他组件，这些组件用于基于一组条件等来实现债券交易的债券管理动作或管理流程的一个或多个方面的自动化，该组条件可以包括智能合约的条款和条件、(平台市场和/或外部市场188的)市场条件、由监控系统164和数据收集系统166监控的状况等(例如实体198的状况，包括但不限于当事人210、抵押物102和资产218等的状况，以及利率、可用贷款人、可用条款等的状况)。例如，债券管理解决方案234的用户可以创建、配置(例如，使用一个或多个模板或库)、修改、设置或以其他方式处理(例如，在债券管理解决方案234和/或rpa系统154的用户界面中)各种规则、阈值、条件流程、工作流程、模型参数等，这些规则、阈值、条件流程、工作流程、模型参数等基于一个或多个事件、条件、状态、协商动作等确定或推荐用于管理给定
一种或多种类型的一组债券的债券管理动作或计划，其中债券管理计划可以基于各种因素，例如可从各种一级和二级贷款人或发行人处获得的该组贷款的利率、发行人和买家的允许属性(例如，基于收入、财富、位置等)、平台市场或外部市场中的现行利率、一组债券的发行人状况、抵押物102或资产218的状况或其他属性、发行人、一个或多个担保人的风险因素、市场风险因素等(包括使用人工智能156基于一个或多个预测模型预测的风险)、债务状况、可用于为一组债券提供担保或支持的抵押物102或资产218的状况、企业或企业运营的状况(例如，应收账款、应付账款等)、当事人210的状况(例如，资本净值、财富、债务、位置和其他状况)、当事人的行为(例如，指示偏好的行为、指示债务优先偿还权的行为)等。债券管理可以包括关于一组债券的条款和条件的管理、适当债券的选择、鼓励交易的沟通等。在实施例中，债券管理解决方案234可以自动推荐或设置规则、阈值、动作、参数等(可选地通过学习基于一段时间内的结果的训练集来推荐或设置)，从而产生推荐的债券管理计划，该计划可以指定完成推荐或预期债券管理结果(例如，在可接受结果的范围内)所需的一系列动作，这些动作可以自动执行并且涉及基于监控条件和/或智能合约条款的步骤的有条件执行，这些监控条件和/或智能合约条款可以通过债券管理计划来创建、配置和/或说明。债券管理计划可以至少部分地基于市场因素(例如，其他发行人提供的竞争性利率、财产价值、发行人的属性、抵押物或资产的价值等)以及监管和/或合规因素来确定和执行。可以针对新债券的设立、为债券提供支持的二级贷款或交易、现有债券的修改、涉及市场变化的情况(例如，现行利率或财产价值的变化)等生成和/或执行债券管理计划。在实施例中，包括人工智能156的自适应智能系统158可以基于债券管理动作的结果和/或由专家基于债券管理活动的训练集进行训练，以生成一组预测、分类、控制指令、计划、模型等，以自动创建、管理和/或执行债券管理计划的一个或多个方面。
656.在实施例中，本文提供了一种平台，其包含用于监控债券发行人的状况的各种服务、组件、模块、程序、系统、设备、算法和其他元素。在实施例中，该平台或系统包括：(a)一组众包系统520，用于收集有关一组债券交易中涉及的一组实体的信息；以及(b)状况分类系统，其具有模型和一组人工智能服务，用于使用来自该组众包服务的信息对该组发行人的状况进行分类，其中使用与发行人相关的结果的训练数据集来训练该模型。
657.在实施例中，一组实体包括一组发行人、一组债券、一组当事人以及一组资产当中的实体。
658.在实施例中，一组发行人包括以下各项中的至少一个：市政当局、公司、承包商、政府实体、非政府实体以及非营利实体。
659.在实施例中，一组债券包括以下各项中的至少一个：市政债券、政府债券、国库债券、资产担保债券以及公司债券。
660.在实施例中，由状况分类系统分类的状况在违约状况、止赎状况、指示违反契约的状况、财务风险状况、行为风险状况、政策风险状况、财务健康状况、物理缺陷状况、物理健康状况、实体风险状况以及实体健康状况当中。
661.在实施例中，该组众包服务启用用户界面，用户可以通过该用户界面为与该组发行人的状况相关的信息配置众包请求。
662.在实施例中，该平台或系统还可以包括用于监控发行人的一组可配置数据收集和监控服务，其包括一组物联网设备、一组环境条件传感器、一组社交网络分析服务和一组用
于查询网络域的算法中的至少一个。
663.在实施例中，一组可配置的数据收集和监控服务监控以下环境：市政环境、企业环境、证券交易环境、不动产环境、商业设施、仓储设施、运输环境、制造环境、存储环境、房屋以及车辆。
664.在实施例中，一组债券由一组资产担保。
665.在实施例中，一组资产包括以下资产：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
666.在实施例中，平台或系统还可以包括自动代理，该自动代理用于处理与资产的价值、状况以及所有权中的至少一个相关的事件，并采取与所述资产涉及的债务交易相关的动作。
667.在实施例中，动作选自：要约债务交易；承保债务交易；设置利率；延期支付要求；修改利率；验证产权；管理检查；记录产权的变更；评估资产的价值；催收贷款；结束交易；设置交易的条款和条件；提供要求提供的通知；止赎一组资产；修改条款和条件；设置实体的评级；联合债务以及合并债务。
668.在实施例中，人工智能服务包括以下系统中的至少一个：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统以及模拟系统。
669.在实施例中，平台或系统还可以包括管理与债券相关的动作的自动债券管理系统，其中该自动债券管理系统基于债券管理活动的训练集进行训练。
670.在实施例中，自动债券管理系统基于当事人与一组债券交易活动中涉及的一组用户界面的一组交互进行训练。
671.在实施例中，该组债券交易活动包括以下活动：提供债务交易、为债务交易提供承保、设置利率、延期支付要求、修改利率、验证产权、管理检查、记录产权变更、评估资产价值、收回贷款、完成交易、设置交易的条款和条件、提供需要提供的通知、取消一组资产的赎回权、修改条款和条件、设置实体的评级、联合债务以及合并债务。
672.在实施例中，该平台或系统还可以包括市场价值数据收集服务，该服务监控并报告与发行人和一组资产中的至少一个的价值相关的市场信息。
673.在实施例中，报告是针对一组资产进行的，该组资产包括以下各项中的至少一项：车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
674.在实施例中，市场价值数据收集服务监控至少一个公共市场中与该资产相似的物品的定价或财务数据。
675.在实施例中，使用基于资产的属性的相似度聚类算法来构造用于对所述资产进行估价的一组相似物品。
676.在实施例中，属性选自以下属性：资产类别、资产使用年限、资产状况、资产历史、资产存储以及资产地理位置。
677.在实施例中，平台或系统还可以包括用于管理债券交易的智能合约的一组智能合约服务。
678.在实施例中，智能合约服务设置债券的条款和条件。
679.在实施例中，由一组智能合约服务指定和管理的债务交易的一组条款和条件选自：债务的本金金额、债务的余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、债券的担保资产说明、资产可替代性说明、当事人、发行人、购买人、被担保人、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况以及违约后果。
680.在实施例中，提供了一种借贷平台，该借贷平台具有采用人工智能的社交网络监控系统，该社交网络监控系统用于对债券的状况进行分类。
681.在实施例中，本文提供了一种平台，其包含用于监控债券发行人的状况的各种服务、组件、模块、程序、系统、设备、算法和其他元素。在实施例中，该平台或系统包括：(a)一组社交网络分析应用程序204，用于收集有关一组债券交易中涉及的一组实体的信息；以及(b)状况分类系统，其具有模型和一组人工智能服务，用于基于来自一组社交网络监控和分析服务的信息对该组发行人的状况进行分类，其中使用与发行人相关的结果的训练数据集来训练该模型。
682.在实施例中，一组实体包括一组发行人、一组债券、一组当事人以及一组资产当中的实体。
683.在实施例中，一组发行人包括以下各项中的至少一个：市政当局、公司、承包商、政府实体、非政府实体以及非营利实体。
684.在实施例中，一组债券包括以下各项中的至少一个：市政债券、政府债券、国库债券、资产担保债券以及公司债券。
685.在实施例中，由状况分类系统分类的状况在违约状况、止赎状况、指示违反契约的状况、财务风险状况、行为风险状况、政策风险状况、财务健康状况、物理缺陷状况、物理健康状况、实体风险状况以及实体健康状况当中。
686.在实施例中，该组社交网络监控和分析服务启用用户界面，用户可以通过该用户界面配置对有关该组实体相关的信息的查询。
687.在实施例中，该平台或系统还可以包括用于监控实体的一组数据收集和监控服务，其包括一组物联网设备、一组环境条件传感器、一组众包服务和一组用于查询网络域的算法中的至少一个。
688.在实施例中，一组数据收集和监控服务监控以下环境：市政环境、企业环境、证券交易环境、不动产环境、商业设施、仓储设施、运输环境、制造环境、存储环境、房屋以及车辆。
689.在实施例中，一组债券由一组资产担保。在实施例中，一组资产包括以下资产：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
690.在实施例中，平台或系统还可以包括自动代理，该自动代理用于处理与资产的价值、状况以及所有权中的至少一个相关的事件，并采取与所述资产涉及的债券交易相关的动作。
691.在实施例中，动作选自：要约债券交易；承保债券交易；设置利率；延期支付要求；修改利率；验证产权；管理检查；记录产权的变更；评估资产的价值；催收贷款；结束交易；设置交易的条款和条件；提供要求提供的通知、止赎一组资产；修改条款和条件；设置实体的评级；联合债券；以及合并债券。
692.在实施例中，人工智能服务包括以下系统中的至少一个：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统以及模拟系统。
693.在实施例中，平台或系统还可以包括管理与债券相关的动作的自动债券管理系统，其中该自动债券管理系统基于债券管理活动的训练集进行训练。
694.在实施例中，自动债券管理系统基于当事人与一组债券交易活动中涉及的一组用户界面的一组交互进行训练。
695.在实施例中，一组债券交易活动包括以下活动：要约债券交易；承保债券交易；设置利率；延期支付要求；修改利率；验证产权；管理检查；记录产权的变更；评估资产的价值；催收贷款；结束交易；设置交易的条款和条件；提供要求提供的通知；止赎一组资产；修改条款和条件；设置实体的评级；联合债券；以及合并债券。
696.在实施例中，平台或系统还可以包括市场价值数据收集服务，用于监控和报告与发行人、一组债券以及一组资产中的至少一个的价值相关的市场信息。
697.在实施例中，报告一组资产，该组资产包括以下资产中的至少一个：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
698.在实施例中，市场价值数据收集服务监控至少一个公共市场中与该资产相似的物品的定价或财务数据。
699.在实施例中，使用基于资产的属性的相似度聚类算法来构造用于对所述资产进行估价的一组相似物品。
700.在实施例中，属性选自以下属性：资产类别、资产使用年限、资产状况、资产历史、资产存储以及资产地理位置。
701.在实施例中，平台或系统还可以包括用于管理债券交易的智能合约的一组智能合约服务。
702.在实施例中，智能合约服务设置债券的条款和条件。
703.在实施例中，由一组智能合约服务指定和管理的债务交易的一组条款和条件选自：债务的本金金额、债务的余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、债券的担保资产说明、资产可替代性说明、当事人、发行人、购买人、被担保人、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况以及违约后果。
704.在实施例中，提供了一种借贷平台，该借贷平台具有采用人工智能的物联网数据收集和监控系统，该物联网数据收集和监控系统用于对关于债券的状况进行分类。
705.在实施例中，本文提供了一种平台，其包含用于监控债券发行人的状况的各种服务、组件、模块、程序、系统、设备、算法和其他元素。在实施例中，该平台或系统包括：(a)一组物联网数据收集和监控服务，用于收集有关一组债券交易中涉及的一组实体的信息；以及(b)状况分类系统，其具有模型和一组人工智能服务，用于基于来自iot数据收集服务208的信息对该组发行人的状况进行分类，其中使用与发行人相关的结果的训练数据集来训练该模型。
706.在实施例中，一组实体包括一组发行人、一组债券、一组当事人以及一组资产当中的实体。
707.在实施例中，一组发行人包括以下各项中的至少一个：市政当局、公司、承包商、政府实体、非政府实体以及非营利实体。
708.在实施例中，一组债券包括以下各项中的至少一个：市政债券、政府债券、国库债券、资产担保债券以及公司债券。
709.在实施例中，由状况分类系统分类的状况在违约状况、止赎状况、指示违反契约的状况、财务风险状况、行为风险状况、政策风险状况、财务健康状况、物理缺陷状况、物理健康状况、实体风险状况以及实体健康状况当中。
710.在实施例中，一组物联网数据收集和监控服务支持一个用户界面，用户可以通过该用户界面配置对关于一组实体的信息的查询。
711.在实施例中，平台或系统还可以包括一组可配置的数据收集和监控服务，用于监控包括一组社交网络分析服务、一组环境条件传感器、一组众包服务以及一组用于查询网络域的算法中的至少一个的实体。
712.在实施例中，一组可配置的数据收集和监控服务监控以下环境：市政环境、企业环境、证券交易环境、不动产环境、商业设施、仓储设施、运输环境、制造环境、存储环境、房屋以及车辆。
713.在实施例中，一组债券由一组资产担保。
714.在实施例中，一组资产包括以下资产：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
715.在实施例中，平台或系统还可以包括自动代理，该自动代理用于处理与资产的价值、状况以及所有权中的至少一个相关的事件，并采取与所述资产涉及的债券交易相关的动作。
716.在实施例中，动作选自：要约债券交易；承保债券交易；设置利率；延期支付要求；修改利率；验证产权；管理检查；记录产权的变更；评估资产的价值；催收贷款；结束交易；设置交易的条款和条件；提供要求提供的通知、止赎一组资产；修改条款和条件；设置实体的评级；联合债券；以及合并债券。
717.在实施例中，人工智能服务包括以下系统中的至少一个：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网
络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统以及模拟系统。
718.在实施例中，平台或系统还可以包括管理与债券相关的动作的自动债券管理系统，其中该自动债券管理系统基于债券管理活动的训练集进行训练。
719.在实施例中，自动债券管理系统基于当事人与一组债券交易活动中涉及的一组用户界面的一组交互进行训练。
720.在实施例中，一组债券交易活动包括以下活动：要约债券交易；承保债券交易；设置利率；延期支付要求；修改利率；验证产权；管理检查；记录产权的变更；评估资产的价值；催收贷款；结束交易；设置交易的条款和条件；提供要求提供的通知；止赎一组资产；修改条款和条件；设置实体的评级；联合债券；以及合并债券。
721.在实施例中，平台或系统还可以包括市场价值数据收集服务，用于监控和报告与发行人、一组债券以及一组资产中的至少一个的价值相关的市场信息。
722.在实施例中，报告一组资产，该组资产包括以下资产中的至少一个：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
723.在实施例中，市场价值数据收集服务监控至少一个公共市场中与该资产相似的物品的定价或财务数据。
724.在实施例中，使用基于资产的属性的相似度聚类算法来构造用于对所述资产进行估价的一组相似物品。
725.在实施例中，属性选自以下属性：资产类别、资产使用年限、资产状况、资产历史、资产存储以及资产地理位置。
726.在实施例中，平台或系统还可以包括用于管理债券交易的智能合约的一组智能合约服务。
727.在实施例中，智能合约服务设置债券的条款和条件。
728.在实施例中，由一组智能合约服务指定和管理的债务交易的一组条款和条件选自：债务的本金金额、债务的余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、债券的担保资产说明、资产可替代性说明、当事人、发行人、购买人、被担保人、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况以及违约后果。
729.在实施例中，本文提供了一种平台，该平台包括用于监控实体的状况以及管理与该实体相关的债务的各种服务、组件、模块、程序、系统、设备、算法和其他元件。在实施例中，该平台或系统包括：(a)一组数据收集和监控服务，用于收集有关一组债务交易中涉及的实体的信息；(b)状况分类系统，其具有模型和一组人工智能服务，用于对一组实体的状况进行分类，其中使用与实体相关的结果的训练数据集来训练该模型；以及
730.(c)自动债务管理系统，其管理与债务相关的动作，其中自动债务管理系统基于债务管理活动的训练集进行训练。
731.在实施例中，数据收集和监控服务包括一组物联网设备、一组环境条件传感器、一组众包服务、一组社交网络分析服务和一组用于查询网络域的算法中的至少一个。
732.在实施例中，一组数据收集和监控服务监控以下环境：市政环境、企业环境、证券交易环境、不动产环境、商业设施、仓储设施、运输环境、制造环境、存储环境、房屋以及车辆。
733.在实施例中，债务交易是从以下各项选择的类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约债券、资本改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
734.在实施例中，该组债务交易中涉及的实体包括一组当事人和一组资产。
735.在实施例中，一组资产包括以下资产：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
736.在实施例中，该平台或系统还可以包括：一组传感器，设置在资产、资产容器、资产包装中的至少一个上，该组传感器用于将该组传感器感测的传感器信息与资产的唯一标识符关联；以及一组区块链服务，用于从数据收集和监控服务以及该组传感器获取信息并将该信息存储在区块链中，其中通过安全访问控制接口为涉及该资产的债务交易的当事人提供对区块链的访问。
737.在实施例中，一组传感器选自由以下传感器组成的组：图像、温度、压力、湿度、速度、加速度、旋转、扭矩、重量、化学、磁场、电场以及位置传感器。
738.在实施例中，平台或系统还可以包括自动代理，该自动代理用于处理与资产的价值、状况以及所有权中的至少一个相关的事件，并采取与所述资产涉及的债务交易相关的动作。
739.在实施例中，动作选自：要约债务交易；承保债务交易；设置利率；延期支付要求；修改利率；验证产权；管理检查；记录产权的变更；评估资产的价值；催收贷款；结束交易；设置交易的条款和条件；提供要求提供的通知；止赎一组资产；修改条款和条件；设置实体的评级；联合债务以及合并债务。
740.在实施例中，人工智能服务包括以下系统中的至少一个：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统以及模拟系统。
741.在实施例中，自动债务管理系统基于当事人与一组债务交易活动中涉及的一组用户界面的一组交互进行训练。
742.在实施例中，该组债务交易活动包括以下活动：要约债务交易；承保债务交易；设置利率；延期支付要求；修改利率；验证产权；管理检查；记录产权的变更；评估资产的价值；催收贷款；完成交易；设置交易的条款和条件；提供需要提供的通知；止赎一组资产；修改条款和条件；设置实体的评级、联合债务；以及合并债务。
743.在实施例中，该平台或系统还可以包括市场价值数据收集服务，该服务监控并报告与一组资产的价值相关的市场信息。
744.在实施例中，一组资产包括以下资产：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、
不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
745.在实施例中，市场价值数据收集服务监控至少一个公共市场中与该资产相似的物品的定价或财务数据。
746.在实施例中，使用基于资产的属性的相似度聚类算法来构造用于对所述资产进行估价的一组相似物品。
747.在实施例中，属性选自以下属性：资产类别、资产使用年限、资产状况、资产历史、资产存储以及资产地理位置。
748.在实施例中，该平台或系统还可以包括一组智能合约服务，用于管理债务交易的智能合约。
749.在实施例中，智能合约服务设置交易的条款和条件。
750.在实施例中，由该组智能合约服务指定并管理的债务交易的一组条款和条件选自以下各项：债务的本金金额、债务的余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、当事人、担保、担保人、保证、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况以及违约后果。
751.参考图16，在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有基于物联网监控的参数来改变贷款条款和条件的系统。贷款可以是补贴贷款。rpa系统154可以为贷款管理解决方案248的一个或多个方面提供自动化，该贷款管理解决方案能够实现自动化贷款管理和/或为与贷款交易相关的贷款管理活动提供建议或计划，例如个人贷款、公司贷款、补贴贷款、助学贷款或其他贷款，包括可以用借款人的资产、抵押物或承诺担保的贷款。贷款管理解决方案248和/或用于贷款管理的rpa系统154可以包括一组接口、工作流程和模型(可以包括、使用各种自适应智能系统158或通过各种自适应智能系统158实现)以及其他组件，这些组件用于例如基于一组条件(可以包括智能合约条款和条件、市场条件(平台市场和/或外部市场188的条件)、由监控系统164和数据收集系统系统166监控的条件等(例如实体198的条件，包括但不限于当事人210、抵押物102和资产218等，以及利率、可用贷款人、可用条款等))使贷款交易的贷款管理动作或管理过程的一个或多个方面实现自动化。例如，贷款管理解决方案248的用户可以创建、配置(例如使用一个或多个模板或库)、修改、设置或以其他方式处理(例如在贷款管理解决方案248和/或rpa系统154的用户界面中)各种规则、阈值、条件程序、工作流程、模型参数等，这些规则、阈值、条件程序、工作流程、模型参数等基于一个或多个事件、条件、状态、动作等确定或推荐用于管理一组给定类型的贷款的贷款管理动作或计划，其中所述贷款管理计划可以基于各种因素，例如可以从各种主次贷款人或发行人处获得的利率、借款人的允许属性(例如，基于收入、财富、地理位置等)、平台市场或外部市场的现行利率、一组贷款的当事人的状况、抵押物102或资产218的状况或其他属性、借款人的风险因素、一个或多个担保人的风险因素、市场风险因素等(包括基于使用人工智能156的一个或多个预测模型的预测风险)、债务状况、可用于担保一组贷款的抵押物102或资产218的条件、企业或企业经营状态(例如，应收款项、应付款项等)、当事人210的条件(例如净值、财富、债务、地理位置和其他条件)、当事人的行为(例如表明偏好的行为、表明债务偏好、支付偏好或沟通偏好的行为)等。贷款管理可以包括对多组贷款的条款和条件、适当贷款选
择、鼓励交易的沟通等方面的管理。在实施例中，贷款管理解决方案248可以自动推荐或设置规则、阈值、动作、参数等(可选地，通过基于随时间变化的结果的训练集来学习这样做)，从而形成推荐的贷款管理计划，该贷款管理计划可以指定实现推荐或预期的贷款管理结果(例如在可接受的结果范围内)所需的一系列动作，这可以是自动化的，并且可以涉及基于可以按该贷款管理计划创建、配置和/或说明的监控条件和/或智能合约条款对各步骤进行条件执行。贷款管理计划可以至少部分基于市场因素(例如其他发行人提供的竞争利率、财产价值、发行人属性、抵押物或资产价值等)以及监管和/或合规因素来确定和执行。可以为创建新增贷款、次级贷款或贷款担保交易、收款、合并、止赎、破产或资不抵债情况、修改现有贷款、涉及市场变化的情况(例如现行利率或财产价值变化)等制定和/或执行贷款管理计划。在实施例中，自适应智能系统158(包括人工智能156)可以由专家基于贷款管理活动的训练集和/或贷款管理动作的结果进行训练，以生成一组预测、分类、控制指令、计划、模型等，以便自动创建、管理和/或执行贷款管理计划的一个或多个方面。
752.在实施例中，本文提供了一种用于自动处理补贴贷款的系统。在实施例中，所述平台或系统包括(a)一组物联网数据收集和监控服务，用于采集关于一组补贴贷款交易中涉及的一组实体的信息；(b)状况分类系统，其具有模型和一组人工智能服务，用于基于来自该组物联网数据收集服务208的信息对所述交易中涉及的该组补贴贷款的一组参数进行分类，其中使用与补贴贷款相关的结果的训练数据集来训练模型；以及(c)一组智能合约，用于基于来自状况分类系统的一组分类参数自动修改补贴贷款的条款和条件。
753.在实施例中，一组实体包括以下实体：一组补贴贷款、一组当事人、一组补贴、一组担保人、一组补贴当事人以及一组抵押物。
754.在实施例中，一组补贴当事人包括以下各项中的至少一个：市政当局、公司、承包商、政府实体、非政府实体以及非营利实体。
755.在实施例中，一组补贴贷款包括以下各项中的至少一个：市政补贴贷款、政府补贴贷款、助学贷款、资产担保补贴贷款以及公司补贴贷款。
756.在实施例中，由状况分类系统分类的状况在违约状况、止赎状况、指示违反契约的状况、财务风险状况、行为风险状况、合约履约状况、政策风险状况、财务健康状况、物理缺陷状况、物理健康状况、实体风险状况以及实体健康状况当中。
757.在实施例中，贷款是助学贷款，并且状况分类系统对以下各项中的至少一个进行分类：学生取得学位的进展、学生参与非营利活动以及学生参与公益活动。
758.在实施例中，一组物联网数据收集和监控服务支持一个用户界面，用户可以通过该用户界面配置对关于一组实体的信息的查询。
759.在实施例中，平台或系统还可以包括一组可配置的数据收集和监控服务，用于监控包括一组社交网络分析服务、一组环境条件传感器、一组众包服务以及一组用于查询网络域的算法中的至少一个的实体。
760.在实施例中，一组可配置的数据收集和监控服务监控以下环境：市政环境、教育环境、企业环境、证券交易环境、不动产环境、商业设施、仓储设施、运输环境、制造环境、存储环境、房屋以及车辆。
761.在实施例中，一组补贴贷款由一组资产担保。
762.在实施例中，一组资产包括以下资产：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、
不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
763.在实施例中，平台或系统还可以包括自动代理，该自动代理用于处理与资产的价值、状况以及所有权中的至少一个相关的事件，并采取与所述资产涉及的补贴贷款交易相关的动作。
764.在实施例中，动作选自：要约补贴贷款交易；承保补贴贷款交易；设置利率；延期支付要求；修改利率；验证产权；管理检查；记录产权的变更；评估资产的价值；催收贷款；结束交易；设置交易的条款和条件；提供要求提供的通知、止赎一组资产；修改条款和条件；设置实体的评级；联合补贴贷款以及合并补贴贷款。
765.在实施例中，人工智能服务包括以下系统中的至少一个：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统以及模拟系统。
766.在实施例中，平台或系统还可以包括管理与补贴贷款相关的动作的自动补贴贷款管理系统，其中该自动补贴贷款管理系统基于补贴贷款管理活动的训练集进行训练。
767.在实施例中，自动补贴贷款管理系统基于当事人与一组补贴贷款交易活动中涉及的一组用户界面的一组交互进行训练。
768.在实施例中，一组补贴贷款交易活动包括以下活动：要约补贴贷款交易；承保补贴贷款交易；设置利率；延期支付要求；修改利率；验证产权；管理检查；记录产权的变更；评估资产的价值；催收贷款；结束交易；设置交易的条款和条件；提供要求提供的通知、止赎一组资产；修改条款和条件；设置实体的评级；联合补贴贷款以及合并补贴贷款。
769.在实施例中，平台或系统还可以包括一组区块链服务，用于在分布式分类账中记录用于一组补贴贷款的修改后的一组条款和条件。
770.在实施例中，所述平台或系统还可以包括市场价值数据收集服务，该服务监控并报告与发行人、一组补贴贷款和一组资产中的至少一个的价值相关的市场信息。
771.在实施例中，报告一组资产，该组资产包括以下资产中的至少一个：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
772.在实施例中，市场价值数据收集服务监控至少一个公共市场中与该资产相似的物品的定价或财务数据。
773.在实施例中，使用基于资产的属性的相似度聚类算法来构造用于对所述资产进行估价的一组相似物品。
774.在实施例中，属性选自以下属性：资产类别、资产使用年限、资产状况、资产历史、资产存储以及资产地理位置。
775.在实施例中，平台或系统还可以包括用于管理补贴贷款交易的智能合约的一组智能合约服务。
776.在实施例中，智能合约服务设置补贴贷款的条款和条件。
777.在实施例中，由一组智能合约服务指定和管理的债务交易的一组条款和条件选自：债务的本金金额、债务的余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、补贴贷款的担保资产说明、资产可替代性说明、当事人、发行人、购买人、被担保人、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况以及违约后果。
778.在实施例中，提供了一种借贷平台，该借贷平台具有一种系统，该系统基于在社交网络中监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件。
779.在实施例中，本文提供了一种用于自动处理补贴贷款的系统。在实施例中，所述平台或系统包括(a)一组社交网络分析数据收集和监控服务，用于采集关于一组补贴贷款交易中涉及的一组实体的信息；(b)状况分类系统，其具有模型和一组人工智能服务，用于基于来自该组社交网络分析应用204(包括数据收集、监控和分析)的信息对所述交易中涉及的该组补贴贷款的一组参数进行分类，其中使用与补贴贷款相关的结果的训练数据集来训练模型；以及(c)一组智能合约，用于基于来自状况分类系统的一组分类参数自动修改补贴贷款的条款和条件。
780.在实施例中，一组实体包括以下实体：一组补贴贷款、一组当事人、一组补贴、一组担保人、一组补贴当事人以及一组抵押物。
781.在实施例中，一组补贴当事人包括以下各项中的至少一个：市政当局、公司、承包商、政府实体、非政府实体以及非营利实体。
782.在实施例中，一组补贴贷款包括以下各项中的至少一个：市政补贴贷款、政府补贴贷款、助学贷款、资产担保补贴贷款以及公司补贴贷款。
783.在实施例中，由状况分类系统分类的状况在违约状况、止赎状况、指示违反契约的状况、财务风险状况、行为风险状况、合约履约状况、政策风险状况、财务健康状况、物理缺陷状况、物理健康状况、实体风险状况以及实体健康状况当中。
784.在实施例中，贷款是助学贷款，并且状况分类系统对以下各项中的至少一个进行分类：学生取得学位的进展、学生参与非营利活动以及学生参与公益活动。
785.在实施例中，该组社交网络分析数据收集和监控服务启用用户界面，用户可以通过该用户界面配置对关于该组实体的信息的查询，并且社交网络分析数据收集和监控服务基于该查询启动从社交网络搜索和检索数据的一组算法。
786.在实施例中，所述平台或系统还可以包括用于监控实体的一组可配置数据收集和监控服务，其中包括一组物联网服务、一组环境条件传感器、一组众包服务和一组用于查询网络域的算法中的至少一个。
787.在实施例中，一组可配置的数据收集和监控服务监控以下环境：市政环境、教育环境、企业环境、证券交易环境、不动产环境、商业设施、仓储设施、运输环境、制造环境、存储环境、房屋以及车辆。
788.在实施例中，一组补贴贷款由一组资产担保。
789.在实施例中，一组资产包括以下资产：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
790.在实施例中，平台或系统还可以包括自动代理，该自动代理用于处理与资产的价值、状况以及所有权中的至少一个相关的事件，并采取与所述资产涉及的补贴贷款交易相关的动作。
791.在实施例中，动作选自：要约补贴贷款交易；承保补贴贷款交易；设置利率；延期支付要求；修改利率；验证产权；管理检查；记录产权的变更；评估资产的价值；催收贷款；结束交易；设置交易的条款和条件；提供要求提供的通知、止赎一组资产；修改条款和条件；设置实体的评级；联合补贴贷款以及合并补贴贷款。
792.在实施例中，人工智能服务包括以下系统中的至少一个：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统以及模拟系统。
793.在实施例中，平台或系统还可以包括管理与补贴贷款相关的动作的自动补贴贷款管理系统，其中该自动补贴贷款管理系统基于补贴贷款管理活动的训练集进行训练。
794.在实施例中，自动补贴贷款管理系统基于当事人与一组补贴贷款交易活动中涉及的一组用户界面的一组交互进行训练。
795.在实施例中，一组补贴贷款交易活动包括以下活动：要约补贴贷款交易；承保补贴贷款交易；设置利率；延期支付要求；修改利率；验证产权；管理检查；记录产权的变更；评估资产的价值；催收贷款；结束交易；设置交易的条款和条件；提供要求提供的通知、止赎一组资产；修改条款和条件；设置实体的评级；联合补贴贷款以及合并补贴贷款。
796.在实施例中，平台或系统还可以包括一组区块链服务，用于在分布式分类账中记录用于一组补贴贷款的修改后的一组条款和条件。
797.在实施例中，平台或系统还可以包括市场价值数据收集服务，用于监控和报告与当事人、一组补贴贷款以及一组资产中的至少一个的价值相关的市场信息。
798.在实施例中，报告一组资产，该组资产包括以下资产中的至少一个：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
799.在实施例中，市场价值数据收集服务监控至少一个公共市场中与该资产相似的物品的定价或财务数据。
800.在实施例中，使用基于资产的属性的相似度聚类算法来构造用于对所述资产进行估价的一组相似物品。
801.在实施例中，属性选自以下属性：资产类别、资产使用年限、资产状况、资产历史、资产存储以及资产地理位置。
802.在实施例中，平台或系统还可以包括用于管理补贴贷款交易的智能合约的一组智能合约服务。
803.在实施例中，智能合约服务设置补贴贷款的条款和条件。
804.在实施例中，由一组智能合约服务指定和管理的债务交易的一组条款和条件选自：债务的本金金额、债务的余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还
清计划、补贴贷款的担保资产说明、资产可替代性说明、当事人、发行人、购买人、被担保人、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况以及违约后果。
805.在实施例中，提供了一种借贷平台，该借贷平台具有一种系统，该系统基于由众包监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件。
806.在实施例中，本文提供了一种用于自动处理补贴贷款的系统。在实施例中，所述平台或系统包括(a)一组众包系统520，用于采集关于一组补贴贷款交易中涉及的一组实体的信息；(b)状况分类系统，其具有模型和一组人工智能服务，用于基于来自该组众包服务的信息对所述交易中涉及的该组补贴贷款的一组参数进行分类，其中使用与补贴贷款相关的结果的训练数据集来训练模型；以及(c)一组智能合约，用于基于来自状况分类系统的一组分类参数自动修改补贴贷款的条款和条件。
807.在实施例中，一组实体包括以下实体：一组补贴贷款、一组当事人、一组补贴、一组担保人、一组补贴当事人以及一组抵押物。
808.在实施例中，一组补贴当事人包括以下各项中的至少一个：市政当局、公司、承包商、政府实体、非政府实体以及非营利实体。
809.在实施例中，一组补贴贷款包括以下各项中的至少一个：市政补贴贷款、政府补贴贷款、助学贷款、资产担保补贴贷款以及公司补贴贷款。
810.在实施例中，由状况分类系统分类的状况在违约状况、止赎状况、指示违反契约的状况、财务风险状况、行为风险状况、合约履约状况、政策风险状况、财务健康状况、物理缺陷状况、物理健康状况、实体风险状况以及实体健康状况当中。
811.在实施例中，贷款是助学贷款，并且状况分类系统对以下各项中的至少一个进行分类：学生取得学位的进展、学生参与非营利活动以及学生参与公益活动。
812.在实施例中，该组众包服务启用用户界面，用户可以通过该用户界面配置对关于该组实体的信息的查询，并且该组众包服务基于该查询自动配置发起众包请求。
813.在实施例中，所述平台或系统还可以包括用于监控实体的一组可配置数据收集和监控服务，其中包括一组物联网服务、一组环境条件传感器、一组社交网络分析服务和一组用于查询网络域的算法中的至少一个。
814.在实施例中，一组可配置的数据收集和监控服务监控以下环境：市政环境、教育环境、企业环境、证券交易环境、不动产环境、商业设施、仓储设施、运输环境、制造环境、存储环境、房屋以及车辆。
815.在实施例中，一组补贴贷款由一组资产担保。
816.在实施例中，一组资产包括以下资产：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
817.在实施例中，平台或系统还可以包括自动代理，该自动代理用于处理与资产的价值、状况以及所有权中的至少一个相关的事件，并采取与所述资产涉及的补贴贷款交易相关的动作。
818.在实施例中，动作选自：要约补贴贷款交易；承保补贴贷款交易；设置利率；延期支付要求；修改利率；验证产权；管理检查；记录产权的变更；评估资产的价值；催收贷款；结束
交易；设置交易的条款和条件；提供要求提供的通知、止赎一组资产；修改条款和条件；设置实体的评级；联合补贴贷款以及合并补贴贷款。
819.在实施例中，人工智能服务包括以下系统中的至少一个：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统以及模拟系统。
820.在实施例中，平台或系统还可以包括管理与补贴贷款相关的动作的自动补贴贷款管理系统，其中该自动补贴贷款管理系统基于补贴贷款管理活动的训练集进行训练。
821.在实施例中，自动补贴贷款管理系统基于当事人与一组补贴贷款交易活动中涉及的一组用户界面的一组交互进行训练。
822.在实施例中，一组补贴贷款交易活动包括以下活动：要约补贴贷款交易；承保补贴贷款交易；设置利率；延期支付要求；修改利率；验证产权；管理检查；记录产权的变更；评估资产的价值；催收贷款；结束交易；设置交易的条款和条件；提供要求提供的通知、止赎一组资产；修改条款和条件；设置实体的评级；联合补贴贷款以及合并补贴贷款。
823.在实施例中，平台或系统还可以包括一组区块链服务，用于在分布式分类账中记录用于一组补贴贷款的修改后的一组条款和条件。
824.在实施例中，平台或系统还可以包括市场价值数据收集服务，用于监控和报告与当事人、一组补贴贷款以及一组资产中的至少一个的价值相关的市场信息。
825.在实施例中，报告一组资产，该组资产包括以下资产中的至少一个：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
826.在实施例中，市场价值数据收集服务监控至少一个公共市场中与该资产相似的物品的定价或财务数据。
827.在实施例中，使用基于资产的属性的相似度聚类算法来构造用于对所述资产进行估价的一组相似物品。
828.在实施例中，属性选自以下属性：资产类别、资产使用年限、资产状况、资产历史、资产存储以及资产地理位置。
829.在实施例中，平台或系统还可以包括用于管理补贴贷款交易的智能合约的一组智能合约服务。
830.在实施例中，智能合约服务设置补贴贷款的条款和条件。
831.在实施例中，由一组智能合约服务指定和管理的债务交易的一组条款和条件选自：债务的本金金额、债务的余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、补贴贷款的担保资产说明、资产可替代性说明、当事人、发行人、购买人、被担保人、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况以及违约后果。
832.参考图17，在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于管理一组保管资产的自动化区块链保管服务和方案。rpa系统154可以为保管方案1802的一个或多个方面提供自动化，该保管方案能够实现自动化保管管理和/或为与一组资产相关的保管活动提供建议或
计划，例如，涉及或担保借贷交易的资产或客户出于安全或管理目的寻求保管的资产，例如本文所述的任何类型的资产，包括加密货币和其他货币、股权证和其他所有权凭证、证券等。保管方案1802和/或用于处理保管活动的rpa系统154可以包括一组接口、工作流程和模型(可以包括、使用各种自适应智能系统158或通过各种自适应智能系统158实现)以及其他组件，这些组件用于例如基于一组条件(可以包括智能合约条款和条件、市场条件(平台市场和/或外部市场188的条件、由监控系统164和数据收集系统166监控的条件等(例如实体198的条件，包括但不限于当事人210、抵押物102和资产218等))使一组资产218的信托或保管的保管动作或管理过程的一个或多个方面实现自动化。例如，保管方案1802的用户可以创建、配置(例如使用一个或多个模板或库)、修改、设置或以其他方式处理(例如在保管方案1802和/或rpa系统154的用户界面中)各种规则、阈值、条件程序、工作流程、模型参数等，这些规则、阈值、条件程序、工作流程、模型参数等基于一个或多个事件、条件、状态、动作、状况等确定或推荐用于管理一组给定类型的资产的保管动作或计划，其中所述保管计划可以基于各种因素，例如可用存储选项、资产检索依据、资产所有权转移依据等、需要保管服务的资产218的状况、当事人的行为(例如表明偏好的行为)等。保管服务可以包括对多组资产的条款和条件的管理、为信托和保管150选择适当的条款和条件、选择所有权转移参数、选择和提供存储设备、选择和提供用于数据存储的安全基础设施等。在实施例中，保管方案1802可以自动推荐或设置规则、阈值、动作、参数等(可选地，通过基于随时间变化的结果的训练集来学习这样做)，从而形成推荐的保管计划，该保管计划可以指定实现推荐或预期的保管服务结果(例如在可接受的结果范围内)所需的一系列动作，这可以是自动化的，并且可以涉及基于可以按该保管计划创建、配置和/或说明的监控条件和/或智能合约条款对各步骤进行条件执行。保管计划可以至少部分基于市场因素(例如由其他保管人提供的竞争条款和条件、财产价值、客户属性、抵押物或资产价值、物理存储成本、数据存储成本等)以及监管和/或合规因素来确定和执行。在实施例中，自适应智能系统158(包括人工智能156)可以由专家基于保管活动的训练集和/或保管动作的结果进行训练，以生成一组预测、分类、控制指令、计划、模型等，以便自动创建、管理和/或执行保管计划的一个或多个方面。在实施例中，可以将与一组资产的保管有关的动作存储在区块链136中，例如分布式分类账中。
833.在实施例中，本文提供了一种用于处理一组资产的信托和保管150的系统。所述平台或系统可以包括(a)一组资产鉴定服务，用于鉴定金融机构负责保管的一组资产；(b)一组身份管理服务，该金融机构借此核实有权对资产采取动作的一组实体的身份和凭据；以及(c)一组区块链服务，其中该组资产和该组资产的标识信息中的至少一个存储在区块链中，其中与该组资产相关的事件记录在分布式分类账中。
834.在实施例中，所述凭据包括所有者凭据、代理人凭据、受益人凭据、受托人凭据和保管人凭据。
835.在实施例中，与一组资产相关的事件包括转移产权、所有者死亡、所有者残疾、所有者破产、止赎、设置留置权、使用资产作为抵押物、指定受益人、以资产为抵押进行贷款、提供有关资产的通知、清查资产、评估资产、出于税务目的报告资产、分配资产所有权、处置资产、出售资产、购买资产以及指定所有权状态。
836.在实施例中，所述平台或系统还包括一组数据收集和监控服务，用于监控该组资
产、一组实体和与该组资产相关的一组事件中的至少一个。
837.在实施例中，该组实体包括所有者、受益人、代理人、受托人和保管人中的至少一个。
838.在实施例中，所述平台或系统还包括用于管理该组资产的保管的一组智能合约服务，其中与该组资产相关的至少一个事件由智能合约基于智能合约所载的一组条款和条件以及该组数据收集和监控服务采集的信息自动管理。
839.在实施例中，与一组资产相关的事件包括转移产权、所有者死亡、所有者残疾、所有者破产、止赎、设置留置权、使用资产作为抵押物、指定受益人、以资产为抵押进行贷款、提供有关资产的通知、清查资产、评估资产、出于税务目的报告资产、分配资产所有权、处置资产、出售资产、购买资产以及指定所有权状态。
840.参考图18，在实施例中，提供了一种具有贷款承保系统的借贷平台，其具有一组数据集成微服务，包括用于为借贷实体和交易承保的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。rpa系统154可以为承保方案122的一个或多个方面提供自动化，该承保方案能够实现自动化承保和/或为与贷款交易相关的承保活动提供建议或计划，例如个人贷款、公司贷款、补贴贷款、助学贷款或其他贷款，包括可以用借款人的资产、抵押物或承诺担保的贷款。承保方案122和/或用于承保的rpa系统154可以包括一组接口、工作流程和模型(可以包括、使用各种自适应智能系统158或通过各种自适应智能系统158实现)以及其他组件，这些组件用于例如基于一组条件(可以包括智能合约条款和条件、市场条件(平台市场和/或外部市场188的条件)、由监控系统164和数据收集系统166监控的条件等(例如实体198的条件，包括但不限于当事人210、抵押物102和资产218等，以及利率、可用贷款人、可用条款等))使贷款交易的承保动作或管理过程的一个或多个方面实现自动化。例如，承保方案122的用户可以创建、配置(例如使用一个或多个模板或库)、修改、设置或以其他方式处理(例如在承保方案122和/或rpa系统154的用户界面中)各种规则、阈值、条件程序、工作流程、模型参数等，这些规则、阈值、条件程序、工作流程、模型参数等基于一个或多个事件、条件、状态、动作等确定或推荐用于管理一组给定类型的贷款的承保动作或计划，其中所述承保计划可以基于各种因素，例如可以从各种主次贷款人或发行人处获得的利率、借款人的允许属性(例如，基于收入、财富、地理位置等)、平台市场或外部市场的现行利率、一组贷款的当事人的状况、抵押物102或资产218的状况或其他属性、借款人的风险因素、一个或多个担保人的风险因素、市场风险因素等(包括基于使用人工智能156的一个或多个预测模型的预测风险)、债务状况、可用于担保一组贷款的抵押物102或资产218的条件、企业或企业经营状态(例如，应收款项、应付款项等)、当事人210的条件(例如净值、财富、债务、地理位置和其他条件)、当事人的行为(例如表明偏好的行为、表明债务偏好、支付偏好或沟通偏好的行为)等。承保可以包括对多组贷款的条款和条件、适当贷款选择、与承保过程相关的沟通等方面的管理。在实施例中，承保方案122可以自动推荐或设置规则、阈值、动作、参数等(可选地，通过基于随时间变化的结果的训练集来学习这样做)，从而形成推荐的承保计划，该承保计划可以指定实现推荐或预期的承保结果(例如在可接受的结果范围内)所需的一系列动作，这可以是自动化的，并且可以涉及基于可以按该承保计划创建、配置和/或说明的监控条件和/或智能合约条款对各步骤进行条件执行。承保计划可以至少部分基于市场因素(例如其他发行人提供的竞争利率、财产价值、借款人行为、人口统
计趋势、支付趋势、发行人属性、抵押物或资产价值等)以及监管和/或合规因素来确定和执行。可以为新增贷款、次级贷款或贷款担保交易、收款、合并、止赎、破产或资不抵债情况、修改现有贷款、涉及市场变化的情况(例如现行利率或财产价值变化)、止赎活动等制定和/或执行承保计划。在实施例中，自适应智能系统158(包括人工智能156)可以由专家基于承保活动的训练集和/或承保动作的结果进行训练，以生成一组预测、分类、控制指令、计划、模型等，以便自动创建、管理和/或执行承保计划的一个或多个方面。在实施例中，承保事件和结果可以记录在区块链136中，例如分布式分类账中，以便授权用户进行安全访问和检索。自适应智能系统158可以，例如使用本文公开并且通过引用并入本文文档中的各种人工智能156或专家系统，改进承保的一个或多个方面或使承保的一个或多个方面自动化，例如通过基于专家交互的训练集和/或承保活动的结果的训练集来训练模型、神经网络、深度学习系统等。
841.参考图19，在实施例中，提供了一种具有贷款营销系统的借贷平台，其具有一组数据集成微服务，包括用于向一组潜在当事人营销贷款的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。借贷支持平台100可以实现贷款营销解决方案2002的一个或多个方面，该贷款营销解决方案能够实现自动化贷款营销和/或为与贷款交易相关的贷款营销活动提供建议或计划，例如个人贷款、公司贷款、补贴贷款、助学贷款或其他贷款，包括可以用借款人的资产、抵押物或承诺担保的贷款。贷款营销解决方案2002(在实施例中可以包括或使用用于贷款营销的rpa系统154)可以包括一组接口、工作流程和模型(可以包括、使用各种自适应智能系统158或通过各种自适应智能系统158实现)以及其他组件，这些组件用于例如基于一组条件(可以包括智能合约条款和条件(可以用于例如一组销售贷款)、可供借贷的资本、监管因素、市场条件(平台市场和/或外部市场188的条件、由监控系统164和数据收集系统166监控的条件等(例如实体198的条件，包括但不限于当事人210、抵押物102和资产218等，以及利率、可用贷款人、可用条款等))使贷款交易的贷款营销动作或管理过程的一个或多个方面实现自动化。例如，贷款营销解决方案2002的用户可以创建、配置(例如使用一个或多个模板或库)、修改、设置或以其他方式处理(例如在贷款营销解决方案2002和/或rpa系统154的用户界面中)各种规则、阈值、条件程序、工作流程、模型参数等，这些规则、阈值、条件程序、工作流程、模型参数等基于一个或多个事件、条件、状态、动作等确定或推荐用于管理一组给定类型的贷款的贷款营销动作或计划，其中所述贷款营销计划可以基于各种因素，例如可以从各种主次贷款人或发行人处获得的利率、可用于贷款的资本回报、借款人的允许或所需属性(例如，基于收入、财富、地理位置等)、平台市场或外部市场的现行利率、一组贷款的当事人的状况、抵押物102或资产218的状况或其他属性、借款人的风险因素、一个或多个担保人的风险因素、市场风险因素等(包括基于使用人工智能156的一个或多个预测模型的预测风险)、债务状况、可用于担保一组贷款的抵押物102或资产218的条件、企业或企业经营状态(例如，应收款项、应付款项等)、当事人210的条件(例如净值、财富、债务、地理位置和其他条件)、当事人的行为(例如表明偏好的行为、表明债务偏好、支付偏好或沟通偏好的行为)等。贷款营销可以包括对多组贷款的条款和条件、适当贷款选择、与贷款营销过程相关的沟通等方面的管理。在实施例中，贷款营销解决方案2002可以自动推荐或设置规则、阈值、动作、参数等(可选地，通过基于随时间变化的结果的训练集来学习这样做)，从而形成推荐的贷款营销计划，该贷款营销计划可以指定实现推荐或预期
的贷款营销结果(例如在可接受的结果范围内)所需的一系列动作，这可以是自动化的，并且可以涉及基于可以按该贷款营销计划创建、配置和/或说明的监控条件和/或智能合约条款对各步骤进行条件执行。贷款营销计划可以至少部分基于市场因素(例如其他发行人提供的竞争利率、财产价值、借款人行为、人口统计趋势、支付趋势、发行人属性、抵押物或资产价值等)以及监管和/或合规因素来确定和执行。可以为新增贷款、次级贷款或贷款担保交易、收款、合并、止赎情况(例如，止赎替代方案)、破产或资不抵债情况、修改现有贷款、涉及市场变化的情况(例如现行利率、可用资本或财产价值变化)等制定和/或执行贷款营销计划。在实施例中，自适应智能系统158(包括人工智能156)可以由专家基于贷款营销活动的训练集和/或贷款营销动作的结果进行训练，以生成一组预测、分类、控制指令、计划、模型等，以便自动创建、管理和/或执行贷款营销计划的一个或多个方面。在实施例中，贷款营销事件和结果可以记录在区块链136中，例如分布式分类账中，以便授权用户进行安全访问和检索。自适应智能系统158可以，例如使用本文公开并且通过引用并入本文文档中的各种人工智能156或专家系统，改进实体评级的一个或多个方面或使实体评级的一个或多个方面自动化，例如通过基于专家交互的训练集和/或贷款营销活动的结果的训练集来训练模型、神经网络、深度学习系统等。
842.参考图20，在实施例中，提供了一种具有评级系统的借贷平台，其具有一组数据集成微服务，包括用于对一组贷款相关实体进行评级的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。借贷支持平台100可以实现实体评级方案206的一个或多个方面，该实体评级方案能够实现自动化实体评级和/或为与贷款交易相关的实体评级活动提供建议或计划，例如个人贷款、公司贷款、补贴贷款、助学贷款或其他贷款，包括可以用借款人的资产、抵押物或承诺担保的贷款。实体评级方案206(在实施例中可以包括或使用用于实体评级的rpa系统154)可以包括一组接口、工作流程和模型(可以包括、使用各种自适应智能系统158或通过各种自适应智能系统158实现)以及其他组件，这些组件用于例如基于一组条件、属性、事件等(可以包括实体198的属性(例如价值、质量、地理位置、净值、价格、物理条件、健康条件、安全、安全性、所有权等)、智能合约条款和条件(例如，可以基于一组额定贷款的评级进行配置或填充)、监管因素、市场条件(平台市场和/或外部市场188的条件、由监控系统164和数据收集系统166监控的条件等(例如实体198的条件，包括但不限于当事人210、抵押物102和资产218等，以及利率、可用贷款人、可用条款等))使贷款交易的实体评级动作或评级过程的一个或多个方面实现自动化。例如，实体评级方案206的用户可以创建、配置(例如使用一个或多个模板或库)、修改、设置或以其他方式处理(例如在实体评级方案206和/或rpa系统154的用户界面中)各种规则、阈值、条件程序、工作流程、模型参数等，这些规则、阈值、条件程序、工作流程、模型参数等基于一个或多个事件、属性、参数、特征、条件、状态、动作等确定或推荐用于对一组给定类型的贷款进行评级的实体评级动作或计划，其中所述实体评级计划可以基于各种因素(例如，基于收入、财富、地理位置等，或当事人210、相对于其他人，或基于抵押物102或资产218的条件等)、平台市场或外部市场的主要条件、一组贷款的当事人的状况、抵押物102或资产218的状况或其他属性、借款人的风险因素、一个或多个担保人的风险因素、市场风险因素等(包括基于使用人工智能156的一个或多个预测模型的预测风险)、债务状况、可用于担保一组贷款的抵押物102或资产218的条件、企业或企业经营状态(例如，应收款项、应付款项等)、当事人210的条件(例如净值、财
富、债务、地理位置和其他条件)、当事人的行为(例如表明偏好的行为、表明债务偏好、支付偏好或沟通偏好的行为)等。实体评级可以包括对多组贷款的条款和条件、适当贷款选择、与实体评级过程相关的沟通等方面的管理。在实施例中，实体评级方案206可以自动推荐或设置规则、阈值、动作、参数等(可选地，通过基于随时间变化的结果的训练集来学习这样做)，从而形成推荐的实体评级计划，该实体评级计划可以指定实现推荐或预期的实体评级结果(例如在可接受的结果范围内)所需的一系列动作，这可以是自动化的，并且可以涉及基于可以按该实体评级计划创建、配置和/或说明的监控条件和/或智能合约条款对各步骤进行条件执行。实体评级计划可以至少部分基于市场因素(例如其他发行人提供的竞争利率、财产价值、借款人行为、人口统计趋势、支付趋势、发行人属性、抵押物或资产价值等)以及监管和/或合规因素来确定和执行。可以为新增贷款、次级贷款或贷款担保交易、收款、合并、止赎情况(例如，止赎替代方案)、破产或资不抵债情况、修改现有贷款、涉及市场变化的情况(例如现行利率、可用资本或财产价值变化)等制定和/或执行实体评级计划。在实施例中，自适应智能系统158(包括人工智能156)可以由专家基于实体评级活动的训练集和/或实体评级动作的结果进行训练，以生成一组预测、分类、控制指令、计划、模型等，以便自动创建、管理和/或执行实体评级计划的一个或多个方面。在实施例中，实体评级事件和结果可以记录在区块链136中，例如分布式分类账中，以便授权用户进行安全访问和检索。自适应智能系统158可以，例如使用本文公开并且通过引用并入本文文档中的各种人工智能156或专家系统，改进实体评级的一个或多个方面或使实体评级的一个或多个方面自动化，例如通过基于专家交互的训练集和/或实体评级活动的结果的训练集来训练模型、神经网络、深度学习系统等。
843.参考图21，在实施例中，提供了一种具有监管和/或合规解决方案142的借贷平台，其具有一组数据集成微服务，包括用于自动促进遵守适用于借贷交易的法律、法规和政策中的至少一个的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。借贷支持平台100可以实现监管与合规解决方案142的一个或多个方面，该监管与合规解决方案能够实现自动化监管与合规和/或为与贷款交易相关的监管与合规活动提供建议或计划，例如个人贷款、公司贷款、补贴贷款、助学贷款或其他贷款，包括可以用借款人的资产、抵押物或承诺担保的贷款。监管与合规解决方案142(在实施例中可以包括或使用rpa系统154，该rpa系统用于基于监管和/或合规活动中专家交互的训练集使监管与合规活动自动化)可以包括一组接口、工作流程和模型(可以包括、使用各种自适应智能系统158或通过各种自适应智能系统158实现)和其他组件，这些组件用于例如基于一组政策、法规、法律、要求、规范、条件、属性、事件等(可以包括借贷交易中涉及的实体198的属性或适用于实体198的属性和/或贷款条款和条件(包括智能合约条款和条件(例如，可以基于一组给定贷款所允许的条款和条件进行配置或填充)，以及各种市场条件(平台市场和/或外部市场188的条件、由监控系统164和数据收集系统166监控的条件等(例如实体198的条件，包括但不限于当事人210、抵押物102和资产lpx218等，以及利率、可用贷款人、可用条款等))使贷款交易的监管与合规行为或监管和/或合规过程的一个或多个方面实现自动化。例如，监管与合规解决方案142的用户可以创建、配置(例如使用一个或多个模板或库)、修改、设置或以其他方式处理(例如在监管和/或合规解决方案142和/或rpa系统154的用户界面中)各种规则、阈值、条件程序、工作流程、模型参数等，这些规则、阈值、条件程序、工作流程、模型参数等基于一
个或多个事件、属性、参数、特征、条件、状态、动作等确定或推荐用于管理一组给定类型的贷款的监管与合规动作或计划，其中所述监管与合规计划可以基于各种因素(例如，基于允许利率、要求通知(例如，关于年化百分率报告)、允许借款人(例如，申请联邦补贴助学贷款的学生)、允许贷款人、允许发行人、收入(例如，低收入贷款)、财富(例如，政策允许仅向资本充足的当事人提供的贷款)、地理位置(例如，受地域限制的借贷计划，例如用于市政发展)、平台市场或外部市场的条件(例如，要求贷款利率不超过按现行利率计算的阈值的情况)、一组贷款的当事人的状况、抵押物102或资产218的状况或其他属性、借款人的风险因素、一个或多个担保人的风险因素、市场风险因素等(包括基于使用人工智能156的一个或多个预测模型的预测风险)、债务状况、可用于担保一组贷款的抵押物102或资产218的条件、企业或企业经营状态(例如，应收款项、应付款项等)、当事人210的条件(例如净值、财富、债务、地理位置和其他条件)、当事人的行为(例如表明偏好的行为、表明债务偏好、支付偏好或沟通偏好的行为)等。监管与合规可以包括对多组贷款的条款和条件、适当贷款选择、要求提供的通知、承保政策、和监管与合规过程相关的沟通等方面的管理。在实施例中，监管与合规解决方案142可以自动推荐或设置规则、阈值、动作、参数等(可选地，通过基于随时间变化的结果的训练集来学习这样做)，从而形成推荐的监管与合规计划，该监管与合规计划可以指定实现推荐或预期的监管与合规结果(例如在可接受的结果范围内)所需的一系列动作，这可以是自动化的，并且可以涉及基于可以按该监管与合规计划创建、配置和/或说明的监控条件和/或智能合约条款对各步骤进行条件执行。监管与合规计划可以至少部分基于市场因素(例如其他发行人提供的竞争利率、财产价值、借款人行为、人口统计趋势、支付趋势、发行人属性、抵押物或资产价值等)以及监管和/或合规因素来确定和执行。可以为新增贷款、次级贷款或贷款担保交易、收款、合并、止赎情况(例如，止赎替代方案)、破产或资不抵债情况、修改现有贷款、涉及市场变化的情况(例如现行利率、可用资本或财产价值变化)等制定和/或执行监管与合规计划。在实施例中，自适应智能系统158(包括人工智能156)可以由专家基于监管与合规活动的训练集和/或监管与合规动作的结果进行训练，以生成一组预测、分类、控制指令、计划、模型等，以便自动创建、管理和/或执行监管与合规计划的一个或多个方面。在实施例中，监管与合规事件和结果可以记录在区块链136中，例如分布式分类账中，以便授权用户进行安全访问和检索。自适应智能系统158可以，例如使用本文公开并且通过引用并入本文文档中的各种人工智能156或专家系统，改进监管与合规的一个或多个方面或使监管与合规的一个或多个方面自动化，例如通过基于专家交互的训练集和/或监管与合规活动的结果的训练集来训练模型、神经网络、深度学习系统等。
844.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有一组数据集成微服务，包括用于处理借贷实体和交易的数据收集和监控服务、区块链服务和智能合约服务；并且具有用于监控贷款、债券或债务交易的一组资产和一组抵押物中的至少一个的物联网和传感器平台。
845.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有一组数据集成微服务，包括用于处理借贷实体和交易的数据收集和监控服务、区块链服务和智能合约服务；并且具有用于管理一组抵押物的所有权和与一组抵押物相关的一组事件中的至少一个的智能合约与分布式分类账平台。
846.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有一组数据集成微服务，包括用于处理借
贷实体和交易的数据收集和监控服务、区块链服务和智能合约服务；并且具有智能合约系统，该智能合约系统基于经由物联网系统、众包系统、一组社交网络分析服务和一组数据收集和监控服务中的至少一个采集的信息自动调整贷款利率。
847.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有一组数据集成微服务，包括用于处理借贷实体和交易的数据收集和监控服务、区块链服务和智能合约服务；并且具有众包系统，该众包系统用于获取关于一组贷款抵押物的状态和与贷款担保相关的实体的状态中的至少一个的信息。
848.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有一组数据集成微服务，包括用于处理借贷实体和交易的数据收集和监控服务、区块链服务和智能合约服务；并且具有基于特定管辖区的监管因素和市场因素中的至少一个自动调整贷款利率的智能合约。
849.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有一组数据集成微服务，包括用于处理借贷实体和交易的数据收集和监控服务、区块链服务和智能合约服务；并且具有基于监控条件自动重组债务的智能合约。
850.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有一组数据集成微服务，包括用于处理借贷实体和交易的数据收集和监控服务、区块链服务和智能合约服务；并且具有用于验证贷款担保可靠性的社交网络监控系统。
851.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有一组数据集成微服务，包括用于处理借贷实体和交易的数据收集和监控服务、区块链服务和智能合约服务；并且具有用于验证贷款担保可靠性的物联网数据收集和监控系统。
852.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有一组数据集成微服务，包括用于处理借贷实体和交易的数据收集和监控服务、区块链服务和智能合约服务；并且具有用于就一组贷款条款和条件进行协商的机器人过程自动化系统。
853.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有一组数据集成微服务，包括用于处理借贷实体和交易的数据收集和监控服务、区块链服务和智能合约服务；并且具有用于贷款收款的机器人过程自动化系统。
854.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有一组数据集成微服务，包括用于处理借贷实体和交易的数据收集和监控服务、区块链服务和智能合约服务；并且具有用于合并一组贷款的机器人过程自动化系统。
855.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有一组数据集成微服务，包括用于处理借贷实体和交易的数据收集和监控服务、区块链服务和智能合约服务；并且具有用于管理保理贷款的机器人过程自动化系统。
856.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有一组数据集成微服务，包括用于处理借贷实体和交易的数据收集和监控服务、区块链服务和智能合约服务；并且具有用于代理抵押贷款的机器人过程自动化系统。
857.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有一组数据集成微服务，包括用于处理借贷实体和交易的数据收集和监控服务、区块链服务和智能合约服务；并且具有用于验证债券发行人的条件的众包和自动分类系统。
858.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有一组数据集成微服务，包括用于处理借贷实体和交易的数据收集和监控服务、区块链服务和智能合约服务；并且具有用于对债券
的状况进行分类的采用人工智能的社交网络监控系统。
859.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有一组数据集成微服务，包括用于处理借贷实体和交易的数据收集和监控服务、区块链服务和智能合约服务；并且具有用于对债券的状况进行分类的采用人工智能的物联网数据收集和监控系统。
860.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有一组数据集成微服务，包括用于处理借贷实体和交易的数据收集和监控服务、区块链服务和智能合约服务；并且具有基于物联网监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件的系统。
861.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有一组数据集成微服务，包括用于处理借贷实体和交易的数据收集和监控服务、区块链服务和智能合约服务；并且具有基于社交网络中监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件的系统。
862.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有一组数据集成微服务，包括用于处理借贷实体和交易的数据收集和监控服务、区块链服务和智能合约服务；并且具有基于通过众包监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件的系统。
863.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有一组数据集成微服务，包括用于处理借贷实体和交易的数据收集和监控服务、区块链服务和智能合约服务；并且具有用于管理一组保管资产的自动化区块链保管服务。
864.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有一组数据集成微服务，包括用于处理借贷实体和交易的数据收集和监控服务、区块链服务和智能合约服务；并且具有贷款承保系统，该承保系统具有一组数据集成微服务，包括用于对借贷实体和交易进行承保的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
865.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有一组数据集成微服务，包括用于处理借贷实体和交易的数据收集和监控服务、区块链服务和智能合约服务；并且具有贷款营销系统，该贷款营销系统具有一组数据集成微服务，包括用于向一组潜在当事人营销贷款的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
866.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有一组数据集成微服务，包括用于处理借贷实体和交易的数据收集和监控服务、区块链服务和智能合约服务；并且具有评级系统，该评级系统具有一组数据集成微服务，包括用于对一组贷款相关实体进行评级的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
867.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有一组数据集成微服务，包括用于处理借贷实体和交易的数据收集和监控服务、区块链服务和智能合约服务；并且具有合规系统，该合规系统具有一组数据集成微服务，包括用于自动促进遵守与借贷交易相关的法律、法规和政策中的至少一个的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
868.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于监控贷款、债券或债务交易的一组资产和一组抵押物中的至少一个的物联网与传感器平台；并且具有用于管理一组抵押物的所有权和与一组抵押物相关的一组事件中的至少一个的智能合约与分布式分类账平台。
869.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于监控贷款、债券或债务交易的一组资产和一组抵押物中的至少一个的物联网与传感器平台；并且具有智能合约系统，该智能合约系统基于经由物联网系统、众包系统、一组社交网络分析服务和一组数据收集和监控服务中的至少一个采集的信息自动调整贷款利率。
870.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于监控贷款、债券或债务交易的一组资产和一组抵押物中的至少一个的物联网与传感器平台；并且具有众包系统，该众包系统用于获取关于一组贷款抵押物的状态和与贷款担保相关的实体的状态中的至少一个的信息。
871.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于监控贷款、债券或债务交易的一组资产和一组抵押物中的至少一个的物联网与传感器平台；并且具有基于特定管辖区的监管因素和市场因素中的至少一个自动调整贷款利率的智能合约。
872.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于监控贷款、债券或债务交易的一组资产和一组抵押物中的至少一个的物联网与传感器平台；并且具有基于监控条件自动重组债务的智能合约。
873.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于监控贷款、债券或债务交易的一组资产和一组抵押物中的至少一个的物联网与传感器平台；并且具有用于验证贷款担保可靠性的社交网络监控系统。
874.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于监控贷款、债券或债务交易的一组资产和一组抵押物中的至少一个的物联网与传感器平台；并且具有用于验证贷款担保可靠性的物联网数据收集和监控系统。
875.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于监控贷款、债券或债务交易的一组资产和一组抵押物中的至少一个的物联网与传感器平台；并且具有用于就一组贷款条款和条件进行协商的机器人过程自动化系统。
876.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于监控贷款、债券或债务交易的一组资产和一组抵押物中的至少一个的物联网与传感器平台；并且具有用于贷款收款的机器人过程自动化系统。
877.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于监控贷款、债券或债务交易的一组资产和一组抵押物中的至少一个的物联网与传感器平台；并且具有用于合并一组贷款的机器人过程自动化系统。
878.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于监控贷款、债券或债务交易的一组资产和一组抵押物中的至少一个的物联网与传感器平台；并且具有用于管理保理贷款的机器人过程自动化系统。
879.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于监控贷款、债券或债务交易的一组资产和一组抵押物中的至少一个的物联网与传感器平台；并且具有用于代理抵押贷款的机器人过程自动化系统。
880.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于监控贷款、债券或债务交易的一组资产和一组抵押物中的至少一个的物联网与传感器平台；并且具有用于验证债券发行人的状况的众包和自动分类系统。
881.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于监控贷款、债券或债务交易的一组资产和一组抵押物中的至少一个的物联网与传感器平台；并且具有用于对债券的状况进行分类的采用人工智能的社交网络监控系统。
882.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于监控贷款、债券或债务交易的一组资产和一组抵押物中的至少一个的物联网与传感器平台；并且具有用于对债券的状况进行
分类的采用人工智能的物联网数据收集和监控系统。
883.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于监控贷款、债券或债务交易的一组资产和一组抵押物中的至少一个的物联网与传感器平台；并且具有基于物联网监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件的系统。
884.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于监控贷款、债券或债务交易的一组资产和一组抵押物中的至少一个的物联网与传感器平台；并且具有基于社交网络中监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件的系统。
885.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于监控贷款、债券或债务交易的一组资产和一组抵押物中的至少一个的物联网与传感器平台；并且具有基于通过众包监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件的系统。
886.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于监控贷款、债券或债务交易的一组资产和一组抵押物中的至少一个的物联网与传感器平台；并且具有用于管理一组保管资产的自动化区块链保管服务。
887.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于监控贷款、债券或债务交易的一组资产和一组抵押物中的至少一个的物联网与传感器平台；并且具有贷款承保系统，该承保系统具有一组数据集成微服务，包括用于对借贷实体和交易进行承保的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
888.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于监控贷款、债券或债务交易的一组资产和一组抵押物中的至少一个的物联网与传感器平台；并且具有贷款营销系统，该贷款营销系统具有一组数据集成微服务，包括用于向一组潜在当事人营销贷款的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
889.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于监控贷款、债券或债务交易的一组资产和一组抵押物中的至少一个的物联网与传感器平台；并且具有评级系统，该评级系统具有一组数据集成微服务，包括用于对一组贷款相关实体进行评级的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
890.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于监控贷款、债券或债务交易的一组资产和一组抵押物中的至少一个的物联网与传感器平台；并且具有合规系统，该合规系统具有一组数据集成微服务，包括用于自动促进遵守与借贷交易相关的法律、法规和政策中的至少一个的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
891.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于管理一组抵押物的所有权和与一组抵押物相关的一组事件中的至少一个的智能合约与分布式分类账平台；并且具有智能合约系统，该智能合约系统基于经由物联网系统、众包系统、一组社交网络分析服务和一组数据收集和监控服务中的至少一个采集的信息自动调整贷款利率。
892.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于管理一组抵押物的所有权和与一组抵押物相关的一组事件中的至少一个的智能合约与分布式分类账平台；并且具有众包系统，该众包系统用于获取关于一组贷款抵押物的状态和与贷款担保相关的实体的状态中的至少一个的信息。
893.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于管理一组抵押物的所有权和与一组抵押物相关的一组事件中的至少一个的智能合约与分布式分类账平台；并且具有基于特
定管辖区的监管因素和市场因素中的至少一个自动调整贷款利率的智能合约。
894.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于管理一组抵押物的所有权和与一组抵押物相关的一组事件中的至少一个的智能合约与分布式分类账平台；并且具有基于监控条件自动重组债务的智能合约。
895.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于管理一组抵押物的所有权和与一组抵押物相关的一组事件中的至少一个的智能合约与分布式分类账平台；并且具有用于验证贷款担保可靠性的社交网络监控系统。
896.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于管理一组抵押物的所有权和与一组抵押物相关的一组事件中的至少一个的智能合约与分布式分类账平台；并且具有用于验证贷款担保可靠性的物联网数据收集和监控系统。
897.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于管理一组抵押物的所有权和与一组抵押物相关的一组事件中的至少一个的智能合约与分布式分类账平台；并且具有用于就一组贷款条款和条件进行协商的机器人过程自动化系统。
898.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于管理一组抵押物的所有权和与一组抵押物相关的一组事件中的至少一个的智能合约与分布式分类账平台；并且具有用于贷款收款的机器人过程自动化系统。
899.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于管理一组抵押物的所有权和与一组抵押物相关的一组事件中的至少一个的智能合约与分布式分类账平台；并且具有用于合并一组贷款的机器人过程自动化系统。
900.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于管理一组抵押物的所有权和与一组抵押物相关的一组事件中的至少一个的智能合约与分布式分类账平台；并且具有用于管理保理贷款的机器人过程自动化系统。
901.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于管理一组抵押物的所有权和与一组抵押物相关的一组事件中的至少一个的智能合约与分布式分类账平台；并且具有用于代理抵押贷款的机器人过程自动化系统。
902.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于管理一组抵押物的所有权和与一组抵押物相关的一组事件中的至少一个的智能合约与分布式分类账平台；并且具有用于验证债券发行人的状况的众包和自动分类系统。
903.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于管理一组抵押物的所有权和与一组抵押物相关的一组事件中的至少一个的智能合约与分布式分类账平台；并且具有用于对债券的状况进行分类的采用人工智能的社交网络监控系统。
904.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于管理一组抵押物的所有权和与一组抵押物相关的一组事件中的至少一个的智能合约与分布式分类账平台；并且具有用于对债券的状况进行分类的采用人工智能的物联网数据收集和监控系统。
905.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于管理一组抵押物的所有权和与一组抵押物相关的一组事件中的至少一个的智能合约与分布式分类账平台；并且具有基于物联网监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件的系统。
906.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于管理一组抵押物的所有权和与一组抵押物相关的一组事件中的至少一个的智能合约与分布式分类账平台；并且具有基于社
交网络中监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件的系统。
907.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于管理一组抵押物的所有权和与一组抵押物相关的一组事件中的至少一个的智能合约与分布式分类账平台；并且具有基于通过众包监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件的系统。
908.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于管理一组抵押物的所有权和与一组抵押物相关的一组事件中的至少一个的智能合约与分布式分类账平台；并且具有用于管理一组保管资产的自动化区块链保管服务。
909.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于管理一组抵押物的所有权和与一组抵押物相关的一组事件中的至少一个的智能合约与分布式分类账平台；并且具有贷款承保系统，该承保系统具有一组数据集成微服务，包括用于对借贷实体和交易进行承保的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
910.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于管理一组抵押物的所有权和与一组抵押物相关的一组事件中的至少一个的智能合约与分布式分类账平台；并且具有贷款营销系统，该贷款营销系统具有一组数据集成微服务，包括用于向一组潜在当事人营销贷款的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
911.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于管理一组抵押物的所有权和与一组抵押物相关的一组事件中的至少一个的智能合约与分布式分类账平台；并且具有评级系统，该评级系统具有一组数据集成微服务，包括用于对一组贷款相关实体进行评级的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
912.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于管理一组抵押物的所有权和与一组抵押物相关的一组事件中的至少一个的智能合约与分布式分类账平台；并且具有合规系统，该合规系统具有一组数据集成微服务，包括用于自动促进遵守与借贷交易相关的法律、法规和政策中的至少一个的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
913.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有智能合约系统，该智能合约系统基于经由物联网系统、众包系统、一组社交网络分析服务和一组数据收集和监控服务中的至少一个采集的信息自动调整贷款利率；并且具有众包系统，该众包系统用于获取关于一组贷款抵押物的状态和与贷款担保相关的实体的状态中的至少一个的信息。
914.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有智能合约系统，该智能合约系统基于经由物联网系统、众包系统、一组社交网络分析服务和一组数据收集和监控服务中的至少一个采集的信息自动调整贷款利率；并且具有基于特定管辖区的监管因素和市场因素中的至少一个自动调整贷款利率的智能合约。
915.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有智能合约系统，该智能合约系统基于经由物联网系统、众包系统、一组社交网络分析服务和一组数据收集和监控服务中的至少一个采集的信息自动调整贷款利率；并且具有基于监控条件自动重组债务的智能合约。
916.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有智能合约系统，该智能合约系统基于经由物联网系统、众包系统、一组社交网络分析服务和一组数据收集和监控服务中的至少一个采集的信息自动调整贷款利率；并且具有用于验证贷款担保可靠性的社交网络监控系统。
917.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有智能合约系统，该智能合约系统基于经由物联网系统、众包系统、一组社交网络分析服务和一组数据收集和监控服务中的至少一个采集的信息自动调整贷款利率；并且具有用于验证贷款担保可靠性的物联网数据收集和监控系统。
918.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有智能合约系统，该智能合约系统基于经由物联网系统、众包系统、一组社交网络分析服务和一组数据收集和监控服务中的至少一个采集的信息自动调整贷款利率；并且具有用于就一组贷款条款和条件进行协商的机器人过程自动化系统。
919.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有智能合约系统，该智能合约系统基于经由物联网系统、众包系统、一组社交网络分析服务和一组数据收集和监控服务中的至少一个采集的信息自动调整贷款利率；并且具有用于贷款收款的机器人过程自动化系统。
920.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有智能合约系统，该智能合约系统基于经由物联网系统、众包系统、一组社交网络分析服务和一组数据收集和监控服务中的至少一个采集的信息自动调整贷款利率；并且具有用于合并一组贷款的机器人过程自动化系统。
921.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有智能合约系统，该智能合约系统基于经由物联网系统、众包系统、一组社交网络分析服务和一组数据收集和监控服务中的至少一个采集的信息自动调整贷款利率；并且具有用于管理保理贷款的机器人过程自动化系统。
922.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有智能合约系统，该智能合约系统基于经由物联网系统、众包系统、一组社交网络分析服务和一组数据收集和监控服务中的至少一个采集的信息自动调整贷款利率；并且具有用于代理抵押贷款的机器人过程自动化系统。
923.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有智能合约系统，该智能合约系统基于经由物联网系统、众包系统、一组社交网络分析服务和一组数据收集和监控服务中的至少一个采集的信息自动调整贷款利率；并且具有用于验证债券发行人的状况的众包和自动分类系统。
924.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有智能合约系统，该智能合约系统基于经由物联网系统、众包系统、一组社交网络分析服务和一组数据收集和监控服务中的至少一个采集的信息自动调整贷款利率；并且具有用于对债券的状况进行分类的采用人工智能的社交网络监控系统。
925.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有智能合约系统，该智能合约系统基于经由物联网系统、众包系统、一组社交网络分析服务和一组数据收集和监控服务中的至少一个采集的信息自动调整贷款利率；并且具有用于对债券的状况进行分类的采用人工智能的物联网数据收集和监控系统。
926.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有智能合约系统，该智能合约系统基于经由物联网系统、众包系统、一组社交网络分析服务和一组数据收集和监控服务中的至少一个采集的信息自动调整贷款利率；并且具有基于物联网监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件的系统。
927.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有智能合约系统，该智能合约系统基于经由物联网系统、众包系统、一组社交网络分析服务和一组数据收集和监控服务中的至少一个采集的信息自动调整贷款利率；并且具有基于社交网络中监控的参数来改变补贴贷款的
条款和条件的系统。
928.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有智能合约系统，该智能合约系统基于经由物联网系统、众包系统、一组社交网络分析服务和一组数据收集和监控服务中的至少一个采集的信息自动调整贷款利率；并且具有基于通过众包监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件的系统。
929.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有智能合约系统，该智能合约系统基于经由物联网系统、众包系统、一组社交网络分析服务和一组数据收集和监控服务中的至少一个采集的信息自动调整贷款利率；并且具有用于管理一组保管资产的自动化区块链保管服务。
930.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有智能合约系统，该智能合约系统基于经由物联网系统、众包系统、一组社交网络分析服务和一组数据收集和监控服务中的至少一个采集的信息自动调整贷款利率；并且具有贷款承保系统，该承保系统具有一组数据集成微服务，包括用于对借贷实体和交易进行承保的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
931.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有智能合约系统，该智能合约系统基于经由物联网系统、众包系统、一组社交网络分析服务和一组数据收集和监控服务中的至少一个采集的信息自动调整贷款利率；并且具有贷款营销系统，该贷款营销系统具有一组数据集成微服务，包括用于向一组潜在当事人营销贷款的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
932.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有智能合约系统，该智能合约系统基于经由物联网系统、众包系统、一组社交网络分析服务和一组数据收集和监控服务中的至少一个采集的信息自动调整贷款利率；并且具有评级系统，该评级系统具有一组数据集成微服务，包括用于对一组贷款相关实体进行评级的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
933.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有智能合约系统，该智能合约系统基于经由物联网系统、众包系统、一组社交网络分析服务和一组数据收集和监控服务中的至少一个采集的信息自动调整贷款利率；并且具有合规系统，该合规系统具有一组数据集成微服务，包括用于自动促进遵守与借贷交易相关的法律、法规和政策中的至少一个的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
934.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有众包系统，该众包系统用于获取关于一组贷款抵押物的状态和与贷款担保相关的实体的状态中的至少一个的信息；并且具有基于特定管辖区的监管因素和市场因素中的至少一个自动调整贷款利率的智能合约。
935.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有众包系统，该众包系统用于获取关于一组贷款抵押物的状态和与贷款担保相关的实体的状态中的至少一个的信息；并且具有基于监控条件自动重组债务的智能合约。
936.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有众包系统，该众包系统用于获取关于一组贷款抵押物的状态和与贷款担保相关的实体的状态中的至少一个的信息；并且具有用于验证贷款担保可靠性的社交网络监控系统。
937.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有众包系统，该众包系统用于获取关于一
组贷款抵押物的状态和与贷款担保相关的实体的状态中的至少一个的信息；并且具有用于验证贷款担保可靠性的物联网数据收集和监控系统。
938.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有众包系统，该众包系统用于获取关于一组贷款抵押物的状态和与贷款担保相关的实体的状态中的至少一个的信息；并且具有用于就一组贷款条款和条件进行协商的机器人过程自动化系统。
939.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有众包系统，该众包系统用于获取关于一组贷款抵押物的状态和与贷款担保相关的实体的状态中的至少一个的信息；并且具有用于贷款收款的机器人过程自动化系统。
940.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有众包系统，该众包系统用于获取关于一组贷款抵押物的状态和与贷款担保相关的实体的状态中的至少一个的信息；并且具有用于合并一组贷款的机器人过程自动化系统。
941.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有众包系统，该众包系统用于获取关于一组贷款抵押物的状态和与贷款担保相关的实体的状态中的至少一个的信息；并且具有用于管理保理贷款的机器人过程自动化系统。
942.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有众包系统，该众包系统用于获取关于一组贷款抵押物的状态和与贷款担保相关的实体的状态中的至少一个的信息；并且具有用于代理抵押贷款的机器人过程自动化系统。
943.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有众包系统，该众包系统用于获取关于一组贷款抵押物的状态和与贷款担保相关的实体的状态中的至少一个的信息；并且具有用于验证债券发行人的状况的众包和自动分类系统。
944.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有众包系统，该众包系统用于获取关于一组贷款抵押物的状态和与贷款担保相关的实体的状态中的至少一个的信息；并且具有用于对债券的状况进行分类的采用人工智能的社交网络监控系统。
945.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有众包系统，该众包系统用于获取关于一组贷款抵押物的状态和与贷款担保相关的实体的状态中的至少一个的信息；并且具有用于对债券的状况进行分类的采用人工智能的物联网数据收集和监控系统。
946.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有众包系统，该众包系统用于获取关于一组贷款抵押物的状态和与贷款担保相关的实体的状态中的至少一个的信息；并且具有基于物联网监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件的系统。
947.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有众包系统，该众包系统用于获取关于一组贷款抵押物的状态和与贷款担保相关的实体的状态中的至少一个的信息；并且具有基于社交网络中监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件的系统。
948.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有众包系统，该众包系统用于获取关于一组贷款抵押物的状态和与贷款担保相关的实体的状态中的至少一个的信息；并且具有基于通过众包监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件的系统。
949.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有众包系统，该众包系统用于获取关于一组贷款抵押物的状态和与贷款担保相关的实体的状态中的至少一个的信息；并且具有用于管理一组保管资产的自动化区块链保管服务。
950.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有众包系统，该众包系统用于获取关于一
组贷款抵押物的状态和与贷款担保相关的实体的状态中的至少一个的信息；并且具有贷款承保系统，该承保系统具有一组数据集成微服务，包括用于对借贷实体和交易进行承保的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
951.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有众包系统，该众包系统用于获取关于一组贷款抵押物的状态和与贷款担保相关的实体的状态中的至少一个的信息；并且具有贷款营销系统，该贷款营销系统具有一组数据集成微服务，包括用于向一组潜在当事人营销贷款的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
952.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有众包系统，该众包系统用于获取关于一组贷款抵押物的状态和与贷款担保相关的实体的状态中的至少一个的信息；并且具有评级系统，该评级系统具有一组数据集成微服务，包括用于对一组贷款相关实体进行评级的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
953.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有众包系统，该众包系统用于获取关于一组贷款抵押物的状态和与贷款担保相关的实体的状态中的至少一个的信息；并且具有合规系统，该合规系统具有一组数据集成微服务，包括用于自动促进遵守与借贷交易相关的法律、法规和政策中的至少一个的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
954.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有基于特定管辖区的监管因素和市场因素中的至少一个自动调整贷款利率的智能合约；并且具有基于监控条件自动重组债务的智能合约。
955.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有基于特定管辖区的监管因素和市场因素中的至少一个自动调整贷款利率的智能合约；并且具有用于验证贷款担保可靠性的社交网络监控系统。
956.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有基于特定管辖区的监管因素和市场因素中的至少一个自动调整贷款利率的智能合约；并且具有用于验证贷款担保可靠性的物联网数据收集和监控系统。
957.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有基于特定管辖区的监管因素和市场因素中的至少一个自动调整贷款利率的智能合约；并且具有用于就一组贷款条款和条件进行协商的机器人过程自动化系统。
958.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有基于特定管辖区的监管因素和市场因素中的至少一个自动调整贷款利率的智能合约；并且具有用于贷款收款的机器人过程自动化系统。
959.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有基于特定管辖区的监管因素和市场因素中的至少一个自动调整贷款利率的智能合约；并且具有用于合并一组贷款的机器人过程自动化系统。
960.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有基于特定管辖区的监管因素和市场因素中的至少一个自动调整贷款利率的智能合约；并且具有用于管理保理贷款的机器人过程自动化系统。
961.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有基于特定管辖区的监管因素和市场因素中的至少一个自动调整贷款利率的智能合约；并且具有用于代理抵押贷款的机器人过程
自动化系统。
962.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有基于特定管辖区的监管因素和市场因素中的至少一个自动调整贷款利率的智能合约；并且具有用于验证债券发行人的状况的众包和自动分类系统。
963.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有基于特定管辖区的监管因素和市场因素中的至少一个自动调整贷款利率的智能合约；并且具有用于对债券的状况进行分类的采用人工智能的社交网络监控系统。
964.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有基于特定管辖区的监管因素和市场因素中的至少一个自动调整贷款利率的智能合约；并且具有用于对债券的状况进行分类的采用人工智能的物联网数据收集和监控系统。
965.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有基于特定管辖区的监管因素和市场因素中的至少一个自动调整贷款利率的智能合约；并且具有基于物联网监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件的系统。
966.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有基于特定管辖区的监管因素和市场因素中的至少一个自动调整贷款利率的智能合约；并且具有基于社交网络中监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件的系统。
967.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有基于特定管辖区的监管因素和市场因素中的至少一个自动调整贷款利率的智能合约；并且具有基于通过众包监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件的系统。
968.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有基于特定管辖区的监管因素和市场因素中的至少一个自动调整贷款利率的智能合约；并且具有用于管理一组保管资产的自动化区块链保管服务。
969.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有基于特定管辖区的监管因素和市场因素中的至少一个自动调整贷款利率的智能合约；并且具有贷款承保系统，该承保系统具有一组数据集成微服务，包括用于对借贷实体和交易进行承保的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
970.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有基于特定管辖区的监管因素和市场因素中的至少一个自动调整贷款利率的智能合约；并且具有贷款营销系统，该贷款营销系统具有一组数据集成微服务，包括用于向一组潜在当事人营销贷款的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
971.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有基于特定管辖区的监管因素和市场因素中的至少一个自动调整贷款利率的智能合约；并且具有评级系统，该评级系统具有一组数据集成微服务，包括用于对一组贷款相关实体进行评级的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
972.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有基于特定管辖区的监管因素和市场因素中的至少一个自动调整贷款利率的智能合约；并且具有合规系统，该合规系统具有一组数据集成微服务，包括用于自动促进遵守与借贷交易相关的法律、法规和政策中的至少一个的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
973.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有基于监控条件自动重组债务的智能合
约；并且具有用于验证贷款担保可靠性的社交网络监控系统。
974.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有基于监控条件自动重组债务的智能合约；并且具有用于验证贷款担保可靠性的物联网数据收集和监控系统。
975.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有基于监控条件自动重组债务的智能合约；并且具有用于就一组贷款条款和条件进行协商的机器人过程自动化系统。
976.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有基于监控条件自动重组债务的智能合约；并且具有用于贷款收款的机器人过程自动化系统。
977.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有基于监控条件自动重组债务的智能合约；并且具有用于合并一组贷款的机器人过程自动化系统。
978.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有基于监控条件自动重组债务的智能合约；并且具有用于管理保理贷款的机器人过程自动化系统。
979.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有基于监控条件自动重组债务的智能合约；并且具有用于代理抵押贷款的机器人过程自动化系统。
980.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有基于监控条件自动重组债务的智能合约；并且具有用于验证债券发行人的状况的众包和自动分类系统。
981.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有基于监控条件自动重组债务的智能合约；并且具有用于对债券的状况进行分类的采用人工智能的社交网络监控系统。
982.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有基于监控条件自动重组债务的智能合约；并且具有用于对债券的状况进行分类的采用人工智能的物联网数据收集和监控系统。
983.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有基于监控条件自动重组债务的智能合约；并且具有基于物联网监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件的系统。
984.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有基于监控条件自动重组债务的智能合约；并且具有基于社交网络中监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件的系统。
985.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有基于监控条件自动重组债务的智能合约；并且具有基于通过众包监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件的系统。
986.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有基于监控条件自动重组债务的智能合约；并且具有用于管理一组保管资产的自动化区块链保管服务。
987.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有基于监控条件自动重组债务的智能合约；并且具有贷款承保系统，该承保系统具有一组数据集成微服务，包括用于对借贷实体和交易进行承保的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
988.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有基于监控条件自动重组债务的智能合约；并且具有贷款营销系统，该贷款营销系统具有一组数据集成微服务，包括用于向一组潜在当事人营销贷款的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
989.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有基于监控条件自动重组债务的智能合约；并且具有评级系统，该评级系统具有一组数据集成微服务，包括用于对一组贷款相关实体进行评级的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
990.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有基于监控条件自动重组债务的智能合约；并且具有合规系统，该合规系统具有一组数据集成微服务，包括用于自动促进遵守与借贷交易相关的法律、法规和政策中的至少一个的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智
能服务和智能合约服务。
991.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于验证贷款担保可靠性的社交网络监控系统；并且具有用于验证贷款担保可靠性的物联网数据收集和监控系统。
992.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于验证贷款担保可靠性的社交网络监控系统；并且具有用于就一组贷款条款和条件进行协商的机器人过程自动化系统。
993.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于验证贷款担保可靠性的社交网络监控系统；并且具有用于贷款收款的机器人过程自动化系统。
994.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于验证贷款担保可靠性的社交网络监控系统；并且具有用于合并一组贷款的机器人过程自动化系统。
995.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于验证贷款担保可靠性的社交网络监控系统；并且具有用于管理保理贷款的机器人过程自动化系统。
996.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于验证贷款担保可靠性的社交网络监控系统；并且具有用于代理抵押贷款的机器人过程自动化系统。
997.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于验证贷款担保可靠性的社交网络监控系统；并且具有用于验证债券发行人的状况的众包和自动分类系统。
998.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于验证贷款担保可靠性的社交网络监控系统；并且具有用于对债券的状况进行分类的采用人工智能的社交网络监控系统。
999.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于验证贷款担保可靠性的社交网络监控系统；并且具有用于对债券的状况进行分类的采用人工智能的物联网数据收集和监控系统。
1000.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于验证贷款担保可靠性的社交网络监控系统；并且具有基于物联网监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件的系统。
1001.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于验证贷款担保可靠性的社交网络监控系统；并且具有基于社交网络中监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件的系统。
1002.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于验证贷款担保可靠性的社交网络监控系统；并且具有基于通过众包监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件的系统。
1003.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于验证贷款担保可靠性的社交网络监控系统；并且具有用于管理一组保管资产的自动化区块链保管服务。
1004.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于验证贷款担保可靠性的社交网络监控系统；并且具有贷款承保系统，该承保系统具有一组数据集成微服务，包括用于对借贷实体和交易进行承保的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
1005.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于验证贷款担保可靠性的社交网络监控系统；并且具有贷款营销系统，该贷款营销系统具有一组数据集成微服务，包括用于向一组潜在当事人营销贷款的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
1006.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于验证贷款担保可靠性的社交网络监控系统；并且具有评级系统，该评级系统具有一组数据集成微服务，包括用于对一组贷款相关实体进行评级的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
1007.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于验证贷款担保可靠性的社交网络
监控系统；并且具有合规系统，该合规系统具有一组数据集成微服务，包括用于自动促进遵守与借贷交易相关的法律、法规和政策中的至少一个的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
1008.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于验证贷款担保可靠性的物联网数据收集和监控系统；并且具有用于就一组贷款条款和条件进行协商的机器人过程自动化系统。
1009.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于验证贷款担保可靠性的物联网数据收集和监控系统；并且具有用于贷款收款的机器人过程自动化系统。
1010.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于验证贷款担保可靠性的物联网数据收集和监控系统；并且具有用于合并一组贷款的机器人过程自动化系统。
1011.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于验证贷款担保可靠性的物联网数据收集和监控系统；并且具有用于管理保理贷款的机器人过程自动化系统。
1012.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于验证贷款担保可靠性的物联网数据收集和监控系统；并且具有用于代理抵押贷款的机器人过程自动化系统。
1013.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于验证贷款担保可靠性的物联网数据收集和监控系统；并且具有用于验证债券发行人的状况的众包和自动分类系统。
1014.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于验证贷款担保可靠性的物联网数据收集和监控系统；并且具有用于对债券的状况进行分类的采用人工智能的社交网络监控系统。
1015.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于验证贷款担保可靠性的物联网数据收集和监控系统；并且具有用于对债券的状况进行分类的采用人工智能的物联网数据收集和监控系统。
1016.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于验证贷款担保可靠性的物联网数据收集和监控系统；并且具有基于物联网监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件的系统。
1017.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于验证贷款担保可靠性的物联网数据收集和监控系统；并且具有基于社交网络中监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件的系统。
1018.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于验证贷款担保可靠性的物联网数据收集和监控系统；并且具有基于通过众包监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件的系统。
1019.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于验证贷款担保可靠性的物联网数据收集和监控系统；并且具有用于管理一组保管资产的自动化区块链保管服务。
1020.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于验证贷款担保可靠性的物联网数据收集和监控系统；并且具有贷款承保系统，该承保系统具有一组数据集成微服务，包括用于对借贷实体和交易进行承保的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
1021.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于验证贷款担保可靠性的物联网数据收集和监控系统；并且具有贷款营销系统，该贷款营销系统具有一组数据集成微服务，包
括用于向一组潜在当事人营销贷款的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
1022.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于验证贷款担保可靠性的物联网数据收集和监控系统；并且具有评级系统，该评级系统具有一组数据集成微服务，包括用于对一组贷款相关实体进行评级的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
1023.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于验证贷款担保可靠性的物联网数据收集和监控系统；并且具有合规系统，该合规系统具有一组数据集成微服务，包括用于自动促进遵守与借贷交易相关的法律、法规和政策中的至少一个的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
1024.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于就一组贷款条款和条件进行协商的机器人过程自动化系统；并且具有用于贷款收款的机器人过程自动化系统。
1025.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于就一组贷款条款和条件进行协商的机器人过程自动化系统；并且具有用于合并一组贷款的机器人过程自动化系统。
1026.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于就一组贷款条款和条件进行协商的机器人过程自动化系统；并且具有用于管理保理贷款的机器人过程自动化系统。
1027.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于就一组贷款条款和条件进行协商的机器人过程自动化系统；并且具有用于代理抵押贷款的机器人过程自动化系统。
1028.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于就一组贷款条款和条件进行协商的机器人过程自动化系统；并且具有用于验证债券发行人的状况的众包和自动分类系统。
1029.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于就一组贷款条款和条件进行协商的机器人过程自动化系统；并且具有用于对债券的状况进行分类的采用人工智能的社交网络监控系统。
1030.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于就一组贷款条款和条件进行协商的机器人过程自动化系统；并且具有用于对债券的状况进行分类的采用人工智能的物联网数据收集和监控系统。
1031.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于就一组贷款条款和条件进行协商的机器人过程自动化系统；并且具有基于物联网监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件的系统。
1032.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于就一组贷款条款和条件进行协商的机器人过程自动化系统；并且具有基于社交网络中监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件的系统。
1033.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于就一组贷款条款和条件进行协商的机器人过程自动化系统；并且具有基于通过众包监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件的系统。
1034.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于就一组贷款条款和条件进行协商的机器人过程自动化系统；并且具有用于管理一组保管资产的自动化区块链保管服务。
1035.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于就一组贷款条款和条件进行协商的机器人过程自动化系统；并且具有贷款承保系统，该承保系统具有一组数据集成微服务，
包括用于对借贷实体和交易进行承保的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
1036.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于就一组贷款条款和条件进行协商的机器人过程自动化系统；并且具有贷款营销系统，该贷款营销系统具有一组数据集成微服务，包括用于向一组潜在当事人营销贷款的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
1037.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于就一组贷款条款和条件进行协商的机器人过程自动化系统；并且具有评级系统，该评级系统具有一组数据集成微服务，包括用于对一组贷款相关实体进行评级的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
1038.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于就一组贷款条款和条件进行协商的机器人过程自动化系统；并且具有合规系统，该合规系统具有一组数据集成微服务，包括用于自动促进遵守与借贷交易相关的法律、法规和政策中的至少一个的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
1039.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于贷款收款的机器人过程自动化系统；并且具有用于合并一组贷款的机器人过程自动化系统。
1040.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于贷款收款的机器人过程自动化系统；并且具有用于管理保理贷款的机器人过程自动化系统。
1041.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于贷款收款的机器人过程自动化系统；并且具有用于代理抵押贷款的机器人过程自动化系统。
1042.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于贷款收款的机器人过程自动化系统；并且具有用于验证债券发行人的状况的众包和自动分类系统。
1043.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于贷款收款的机器人过程自动化系统；并且具有用于对债券的状况进行分类的采用人工智能的社交网络监控系统。
1044.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于贷款收款的机器人过程自动化系统；并且具有用于对债券的状况进行分类的采用人工智能的物联网数据收集和监控系统。
1045.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于贷款收款的机器人过程自动化系统；并且具有基于物联网监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件的系统。
1046.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于贷款收款的机器人过程自动化系统；并且具有基于社交网络中监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件的系统。
1047.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于贷款收款的机器人过程自动化系统；并且具有基于通过众包监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件的系统。
1048.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于贷款收款的机器人过程自动化系统；并且具有用于管理一组保管资产的自动化区块链保管服务。
1049.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于贷款收款的机器人过程自动化系统；并且具有贷款承保系统，该承保系统具有一组数据集成微服务，包括用于对借贷实体和交易进行承保的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
1050.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于贷款收款的机器人过程自动化系统；并且具有贷款营销系统，该贷款营销系统具有一组数据集成微服务，包括用于向一组潜
在当事人营销贷款的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
1051.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于贷款收款的机器人过程自动化系统；并且具有评级系统，该评级系统具有一组数据集成微服务，包括用于对一组贷款相关实体进行评级的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
1052.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于贷款收款的机器人过程自动化系统；并且具有合规系统，该合规系统具有一组数据集成微服务，包括用于自动促进遵守与借贷交易相关的法律、法规和政策中的至少一个的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
1053.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于合并一组贷款的机器人过程自动化系统；并且具有用于管理保理贷款的机器人过程自动化系统。
1054.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于合并一组贷款的机器人过程自动化系统；并且具有用于代理抵押贷款的机器人过程自动化系统。
1055.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于合并一组贷款的机器人过程自动化系统；并且具有用于验证债券发行人的状况的众包和自动分类系统。
1056.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于合并一组贷款的机器人过程自动化系统；并且具有用于对债券的状况进行分类的采用人工智能的社交网络监控系统。
1057.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于合并一组贷款的机器人过程自动化系统；并且具有用于对债券的状况进行分类的采用人工智能的物联网数据收集和监控系统。
1058.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于合并一组贷款的机器人过程自动化系统；并且具有基于物联网监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件的系统。
1059.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于合并一组贷款的机器人过程自动化系统；并且具有基于社交网络中监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件的系统。
1060.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于合并一组贷款的机器人过程自动化系统；并且具有基于通过众包监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件的系统。
1061.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于合并一组贷款的机器人过程自动化系统；并且具有用于管理一组保管资产的自动化区块链保管服务。
1062.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于合并一组贷款的机器人过程自动化系统；并且具有贷款承保系统，该承保系统具有一组数据集成微服务，包括用于对借贷实体和交易进行承保的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
1063.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于合并一组贷款的机器人过程自动化系统；并且具有贷款营销系统，该贷款营销系统具有一组数据集成微服务，包括用于向一组潜在当事人营销贷款的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
1064.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于合并一组贷款的机器人过程自动化系统；并且具有评级系统，该评级系统具有一组数据集成微服务，包括用于对一组贷款相关实体进行评级的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
1065.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于合并一组贷款的机器人过程自动化系统；并且具有合规系统，该合规系统具有一组数据集成微服务，包括用于自动促进遵守
与借贷交易相关的法律、法规和政策中的至少一个的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
1066.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于管理保理贷款的机器人过程自动化系统；并且具有用于代理抵押贷款的机器人过程自动化系统。
1067.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于管理保理贷款的机器人过程自动化系统；并且具有用于验证债券发行人的状况的众包和自动分类系统。
1068.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于管理保理贷款的机器人过程自动化系统；并且具有用于对债券的状况进行分类的采用人工智能的社交网络监控系统。
1069.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于管理保理贷款的机器人过程自动化系统；并且具有用于对债券的状况进行分类的采用人工智能的物联网数据收集和监控系统。
1070.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于管理保理贷款的机器人过程自动化系统；并且具有基于物联网监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件的系统。
1071.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于管理保理贷款的机器人过程自动化系统；并且具有基于社交网络中监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件的系统。
1072.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于管理保理贷款的机器人过程自动化系统；并且具有基于通过众包监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件的系统。
1073.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于管理保理贷款的机器人过程自动化系统；并且具有用于管理一组保管资产的自动化区块链保管服务。
1074.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于管理保理贷款的机器人过程自动化系统；并且具有贷款承保系统，该承保系统具有一组数据集成微服务，包括用于对借贷实体和交易进行承保的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
1075.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于管理保理贷款的机器人过程自动化系统；并且具有贷款营销系统，该贷款营销系统具有一组数据集成微服务，包括用于向一组潜在当事人营销贷款的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
1076.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于管理保理贷款的机器人过程自动化系统；并且具有评级系统，该评级系统具有一组数据集成微服务，包括用于对一组贷款相关实体进行评级的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
1077.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于管理保理贷款的机器人过程自动化系统；并且具有合规系统，该合规系统具有一组数据集成微服务，包括用于自动促进遵守与借贷交易相关的法律、法规和政策中的至少一个的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
1078.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于代理抵押贷款的机器人过程自动化系统；并且具有用于验证债券发行人的状况的众包和自动分类系统。
1079.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于代理抵押贷款的机器人过程自动化系统；并且具有用于对债券的状况进行分类的采用人工智能的社交网络监控系统。
1080.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于代理抵押贷款的机器人过程自动化系统；并且具有用于对债券的状况进行分类的采用人工智能的物联网数据收集和监控系
统。
1081.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于代理抵押贷款的机器人过程自动化系统；并且具有基于物联网监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件的系统。
1082.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于代理抵押贷款的机器人过程自动化系统；并且具有基于社交网络中监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件的系统。
1083.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于代理抵押贷款的机器人过程自动化系统；并且具有基于通过众包监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件的系统。
1084.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于代理抵押贷款的机器人过程自动化系统；并且具有用于管理一组保管资产的自动化区块链保管服务。
1085.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于代理抵押贷款的机器人过程自动化系统；并且具有贷款承保系统，该承保系统具有一组数据集成微服务，包括用于对借贷实体和交易进行承保的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
1086.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于代理抵押贷款的机器人过程自动化系统；并且具有贷款营销系统，该贷款营销系统具有一组数据集成微服务，包括用于向一组潜在当事人营销贷款的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
1087.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于代理抵押贷款的机器人过程自动化系统；并且具有评级系统，该评级系统具有一组数据集成微服务，包括用于对一组贷款相关实体进行评级的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
1088.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于代理抵押贷款的机器人过程自动化系统；并且具有合规系统，该合规系统具有一组数据集成微服务，包括用于自动促进遵守与借贷交易相关的法律、法规和政策中的至少一个的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
1089.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于验证债券发行人的状况的众包和自动分类系统；并且具有用于对债券的状况进行分类的采用人工智能的社交网络监控系统。
1090.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于验证债券发行人的状况的众包和自动分类系统；并且具有用于对债券的状况进行分类的采用人工智能的物联网数据收集和监控系统。
1091.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于验证债券发行人的状况的众包和自动分类系统；并且具有基于物联网监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件的系统。
1092.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于验证债券发行人的状况的众包和自动分类系统；并且具有基于社交网络中监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件的系统。
1093.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于验证债券发行人的状况的众包和自动分类系统；并且具有基于通过众包监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件的系统。
1094.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于验证债券发行人的状况的众包和自动分类系统；并且具有用于管理一组保管资产的自动化区块链保管服务。
1095.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于验证债券发行人的状况的众包和
自动分类系统；并且具有贷款承保系统，该承保系统具有一组数据集成微服务，包括用于对借贷实体和交易进行承保的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
1096.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于验证债券发行人的状况的众包和自动分类系统；并且具有贷款营销系统，该贷款营销系统具有一组数据集成微服务，包括用于向一组潜在当事人营销贷款的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
1097.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于验证债券发行人的状况的众包和自动分类系统；并且具有评级系统，该评级系统具有一组数据集成微服务，包括用于对一组贷款相关实体进行评级的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
1098.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于验证债券发行人的状况的众包和自动分类系统；并且具有合规系统，该合规系统具有一组数据集成微服务，包括用于自动促进遵守与借贷交易相关的法律、法规和政策中的至少一个的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
1099.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于对债券的状况进行分类的采用人工智能的社交网络监控系统；并且具有用于对债券的状况进行分类的采用人工智能的物联网数据收集和监控系统。
1100.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于对债券的状况进行分类的采用人工智能的社交网络监控系统；并且具有基于物联网监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件的系统。
1101.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于对债券的状况进行分类的采用人工智能的社交网络监控系统；并且具有基于社交网络中监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件的系统。
1102.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于对债券的状况进行分类的采用人工智能的社交网络监控系统；并且具有基于通过众包监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件的系统。
1103.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于对债券的状况进行分类的采用人工智能的社交网络监控系统；并且具有用于管理一组保管资产的自动化区块链保管服务。
1104.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于对债券的状况进行分类的采用人工智能的社交网络监控系统；并且具有贷款承保系统，该承保系统具有一组数据集成微服务，包括用于对借贷实体和交易进行承保的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
1105.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于对债券的状况进行分类的采用人工智能的社交网络监控系统；并且具有贷款营销系统，该贷款营销系统具有一组数据集成微服务，包括用于向一组潜在当事人营销贷款的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
1106.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于对债券的状况进行分类的采用人工智能的社交网络监控系统；并且具有评级系统，该评级系统具有一组数据集成微服务，包
括用于对一组贷款相关实体进行评级的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
1107.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于对债券的状况进行分类的采用人工智能的社交网络监控系统；并且具有合规系统，该合规系统具有一组数据集成微服务，包括用于自动促进遵守与借贷交易相关的法律、法规和政策中的至少一个的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
1108.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于对债券的状况进行分类的采用人工智能的物联网数据收集和监控系统；并且具有基于物联网监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件的系统。
1109.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于对债券的状况进行分类的采用人工智能的物联网数据收集和监控系统；并且具有基于社交网络中监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件的系统。
1110.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于对债券的状况进行分类的采用人工智能的物联网数据收集和监控系统；并且具有基于通过众包监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件的系统。
1111.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于对债券的状况进行分类的采用人工智能的物联网数据收集和监控系统；并且具有用于管理一组保管资产的自动化区块链保管服务。
1112.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于对债券的状况进行分类的采用人工智能的物联网数据收集和监控系统；并且具有贷款承保系统，该承保系统具有一组数据集成微服务，包括用于对借贷实体和交易进行承保的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
1113.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于对债券的状况进行分类的采用人工智能的物联网数据收集和监控系统；并且具有贷款营销系统，该贷款营销系统具有一组数据集成微服务，包括用于向一组潜在当事人营销贷款的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
1114.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于对债券的状况进行分类的采用人工智能的物联网数据收集和监控系统；并且具有评级系统，该评级系统具有一组数据集成微服务，包括用于对一组贷款相关实体进行评级的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
1115.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于对债券的状况进行分类的采用人工智能的物联网数据收集和监控系统；并且具有合规系统，该合规系统具有一组数据集成微服务，包括用于自动促进遵守与借贷交易相关的法律、法规和政策中的至少一个的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
1116.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有基于物联网监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件的系统；并且具有基于社交网络中监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件的系统。
1117.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有基于物联网监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件的系统；并且具有基于通过众包监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件
的系统。
1118.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有基于物联网监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件的系统；并且具有用于管理一组保管资产的自动化区块链保管服务。
1119.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有基于物联网监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件的系统；并且具有贷款承保系统，该承保系统具有一组数据集成微服务，包括用于对借贷实体和交易进行承保的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
1120.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有基于物联网监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件的系统；并且具有贷款营销系统，该贷款营销系统具有一组数据集成微服务，包括用于向一组潜在当事人营销贷款的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
1121.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有基于物联网监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件的系统；并且具有评级系统，该评级系统具有一组数据集成微服务，包括用于对一组贷款相关实体进行评级的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
1122.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有基于物联网监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件的系统；并且具有合规系统，该合规系统具有一组数据集成微服务，包括用于自动促进遵守与借贷交易相关的法律、法规和政策中的至少一个的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
1123.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有基于社交网络中监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件的系统；并且具有基于通过众包监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件的系统。
1124.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有基于社交网络中监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件的系统；并且具有用于管理一组保管资产的自动化区块链保管服务。
1125.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有基于社交网络中监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件的系统；并且具有贷款承保系统，该承保系统具有一组数据集成微服务，包括用于对借贷实体和交易进行承保的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
1126.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有基于社交网络中监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件的系统；并且具有贷款营销系统，该贷款营销系统具有一组数据集成微服务，包括用于向一组潜在当事人营销贷款的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
1127.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有基于社交网络中监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件的系统；并且具有评级系统，该评级系统具有一组数据集成微服务，包括用于对一组贷款相关实体进行评级的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
1128.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有基于社交网络中监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件的系统；并且具有合规系统，该合规系统具有一组数据集成微服务，包括用于自动促进遵守与借贷交易相关的法律、法规和政策中的至少一个的数据收集和监控
服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
1129.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有基于通过众包监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件的系统；并且具有用于管理一组保管资产的自动化区块链保管服务。
1130.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有基于通过众包监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件的系统；并且具有贷款承保系统，该承保系统具有一组数据集成微服务，包括用于对借贷实体和交易进行承保的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
1131.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有基于通过众包监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件的系统；并且具有贷款营销系统，该贷款营销系统具有一组数据集成微服务，包括用于向一组潜在当事人营销贷款的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
1132.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有基于通过众包监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件的系统；并且具有评级系统，该评级系统具有一组数据集成微服务，包括用于对一组贷款相关实体进行评级的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
1133.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有基于通过众包监控的参数来改变补贴贷款的条款和条件的系统；并且具有合规系统，该合规系统具有一组数据集成微服务，包括用于自动促进遵守与借贷交易相关的法律、法规和政策中的至少一个的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
1134.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于管理一组保管资产的自动化区块链保管服务；并且具有贷款承保系统，该承保系统具有一组数据集成微服务，包括用于对借贷实体和交易进行承保的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
1135.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于管理一组保管资产的自动化区块链保管服务；并且具有贷款营销系统，该贷款营销系统具有一组数据集成微服务，包括用于向一组潜在当事人营销贷款的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
1136.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于管理一组保管资产的自动化区块链保管服务；并且具有评级系统，该评级系统具有一组数据集成微服务，包括用于对一组贷款相关实体进行评级的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
1137.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有用于管理一组保管资产的自动化区块链保管服务；并且具有合规系统，该合规系统具有一组数据集成微服务，包括用于自动促进遵守与借贷交易相关的法律、法规和政策中的至少一个的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
1138.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有贷款承保系统，该承保系统具有一组数据集成微服务，包括用于对借贷实体和交易进行承保的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务；并且具有贷款营销系统，该贷款营销系统具有一组数据集成微服务，包括用于向一组潜在当事人营销贷款的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
1139.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有贷款承保系统，该承保系统具有一组数据集成微服务，包括用于对借贷实体和交易进行承保的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务；并且具有评级系统，该评级系统具有一组数据集成微服务，包括用于对一组贷款相关实体进行评级的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
1140.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有贷款承保系统，该承保系统具有一组数据集成微服务，包括用于对借贷实体和交易进行承保的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务；并且具有合规系统，该合规系统具有一组数据集成微服务，包括用于自动促进遵守与借贷交易相关的法律、法规和政策中的至少一个的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
1141.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有贷款营销系统，该贷款营销系统具有一组数据集成微服务，包括用于向一组潜在当事人营销贷款的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务；并且具有评级系统，该评级系统具有一组数据集成微服务，包括用于对一组贷款相关实体进行评级的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
1142.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有贷款营销系统，该贷款营销系统具有一组数据集成微服务，包括用于向一组潜在当事人营销贷款的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务；并且具有合规系统，该合规系统具有一组数据集成微服务，包括用于自动促进遵守与借贷交易相关的法律、法规和政策中的至少一个的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
1143.在实施例中，提供了一种借贷平台，其具有评级系统，该评级系统具有一组数据集成微服务，包括用于对一组贷款相关实体进行评级的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务；并且具有合规系统，该合规系统具有一组数据集成微服务，包括用于自动促进遵守与借贷交易相关的法律、法规和政策中的至少一个的数据收集和监控服务、区块链服务、人工智能服务和智能合约服务。
1144.在实施例中，可以提供一种数据库服务，该数据库服务体现、启用区块链、分类账(例如，分布式分类账等)或与之相关联，例如结合本文中描述的任何实施例或通过引用并入文档中的任何实施例。在实施例中，所述数据库服务可以包括透明、不可变、可加密验证的分类账数据库服务，例如amazon
tm
qldb
tm
数据库服务。所述数据库服务可以包含在借贷支持平台100的一个或多个层或微服务(例如自适应智能系统158层或数据存储层168)中，或与之连接。例如，所述服务可以与记录所有变化或交易并维护这些变化的不可变记录的集中式分类账结合使用，例如通过各种环境或过程跟踪实体，跟踪一系列交易中的借贷历史记录，或验证与承保过程、索赔或法律或监管程序相关的事实。分类账可以由单个可信实体或一组可信实体拥有，并且可以与任何其他实体(例如在交易、生产过程、联合服务等协调过程中合作的实体)共享。与关系数据库相比，所述数据库服务可以提供不可变、可加密验证的分类账条目，而不需要自定义审计表或跟踪记录。与区块链框架相比，此类数据库服务可以包括执行查询、创建表、索引数据等的能力。所述数据库服务可以选择性地忽略对降低性能的许多区块链框架的要求，例如在提交交易之前的一致性要求，或者所述数据库服务可以采用可选的一致特征。在实施例中，所述数据库服务可以包括透明、不可变、可加密验
证的分类账，用户可以使用该分类账来构建用作记录系统的应用程序，其中多个当事人在中心化可信实体或一组实体内进行交易处理。所述数据库服务可以补充或替代将审计功能构建到关系数据库中，或者在区块链框架中使用常规的分布式分类账能力。所述数据库服务可以使用不可变的交易日志，该日志可以跟踪所有应用程序数据变更，并维护全面且可验证的变更历史记录。在实施例中，交易可以被配置成符合将被记录在日志中的原子性、一致性、隔离性和持久性(acid)的要求，该日志被配置成防止删除或修改。变更可以以加密方式链接，使得变更可审计并且可验证，例如在用户可以查询或分析的历史记录中，例如使用sql查询等常规查询类型。在实施例中，可以以无服务器的形式提供所述数据库服务，因此不需要提供特定的服务器容量或配置读/写限制。要启动所述数据库服务，用户可以创建分类账、定义表等，所述数据库服务将自动扩展以支持应用程序需求。与基于区块链的分类账相比，数据库服务可以忽略对分布式一致性的要求，因此数据库服务可以同时执行更多交易。
1145.在本公开涉及区块链或分布式分类账的实施例中，可以使用保管区块链服务，例如amazon
tm
保管blockchain
tm
，其可以包括用于方便地创建和管理扩展区块链网络的设施。所述保管区块链服务可以作为本公开中所述的分层数据服务架构的一部分提供。在用户需要区块链或分类账提供的不可变、可验证能力的情况下，他们还可以寻求允许多个当事人在没有可信中心机构的情况下进行交易处理、执行合同(例如本文所述的智能合约实施例中)、共享数据等的能力。因为建立传统的区块链框架需要大量的时间和技术专业知识，因此许可网络中的每个参与者都必须提供硬件、安装软件、创建和管理访问控制证书、配置网络设置。随着给定区块链应用程序的增长，还需要一些活动来扩展网络、监控区块链节点上的资源、添加或删除硬件以及管理网络可用性。在实施例中，保管区块链服务可以提供对这些需求和启用能力中的每一个的管理。这可以包括支持开源区块链框架，并在控制面板、控制台或其他用户界面中启用选定框架的选择、设置和部署，其中用户可以选择他们偏好的框架，添加网络成员，并配置将处理交易请求的成员节点。所述保管区块链服务可以自动创建区块链网络(例如可以跨每个成员具有多个节点的多个账户的区块链网络)，并配置软件、安全和网络设置。所述保管区块链服务可以，例如通过密钥管理服务，保护和管理网络证书，使客户可以管理密钥。在实施例中，所述保管区块链服务可以包括一个或多个api，例如投票api，例如允许网络成员投票(例如投票添加或删除成员)的投票api。随着给定应用程序(例如结合借贷支持平台100描述的任何所述应用程序)的应用程序使用量的增长，用户可以向区块链网络增加更多容量，例如通过简单的api调用。在实施例中，所述保管区块链服务可以具有一系列计算和内存容量组合，例如让用户能够为基于区块链的给定应用程序选择正确的资源组合。
1146.参考图4-31，在本公开的实施例中，包括涉及人工智能156、自适应智能系统158、机器人过程自动化154、专家系统、自组织、机器学习、模型训练等的实施例，可以受益于使用神经网络，例如训练用于模式识别、用于预测、用于基于一组期望结果的优化、用于一个或多个参数、特征或现象的分类或识别、用于支持自主控制和其他目的的神经网络。在整个本公开中对人工智能、专家系统、模型、自适应智能和/或神经网络的引用应该被理解为可选地包括使用如特定实施例允许的各种不同类型的神经网络、机器学习系统、人工智能系统等，例如前馈神经网络、径向基函数神经网络、自组织神经网络(例如kohonen自组织神经
网络)、递归神经网络、模块化神经网络、人工神经网络、物理神经网络、多层神经网络、卷积神经网络、神经网络与其他专家系统的混合(例如混合模糊逻辑—神经网络系统)、自编码神经网络、概率神经网络、时滞神经网络、卷积神经网络、调控回授神经网络、径向基函数神经网络、递归神经网络、hopfield神经网络、boltzmann机器神经网络、自组织映射(som)神经网络、学习向量量化(lvq)神经网络、全递归神经网络、简单递归神经网络、回波状态神经网络、长期短期记忆神经网络、双向神经网络、分层神经网络、随机神经网络、遗传尺度rnn神经网络、机器神经网络委员会、联想神经网络、物理神经网络、瞬时训练神经网络、尖峰神经网络、新认知神经网络、动态神经网络、级联神经网络、神经模糊神经网络、组合模式生成神经网络、记忆神经网络、分层时间记忆神经网络、深度前馈神经网络、门控递归单元(gcu)神经网络、自动编码器神经网络、变分自动编码器神经网络、去噪自动编码器神经网络、稀疏自动编码器神经网络、markov链神经网络、受限boltzmann机器神经网络、深度信念神经网络、深度卷积神经网络、解卷积神经网络、深度卷积逆图形神经网络、生成对抗神经网络、液态机神经网络、极端学习机神经网络、回波状态神经网络、深度残差神经网络、支持矢量机神经网络、神经图灵机神经网络和/或全息联想记忆神经网络、或前述神经网络的混合或组合、或与其他专家系统的组合，例如基于规则的系统，基于模型的系统(包括基于物理模型、统计模型、基于流的模型、生物模型、仿生模型等的系统)。
1147.前述神经网络可以具有各种节点或神经元，其可以在输入时执行各种功能，例如从传感器或其他数据源(包括其他节点)接收的输入。功能可以涉及权重、特征、特征向量等。神经元可以包括感知器、模仿生物功能的神经元(例如，人类的触觉、视觉、味觉、听觉和嗅觉)等。连续神经元(例如，具有s型激活)可以用于各种形式的神经网络的背景中，例如涉及反向传播的情况。
1148.在许多实施例中，专家系统或神经网络可以被训练，例如由人类操作者或监督者训练，或基于数据集、模型等进行训练。训练可以包括向神经网络呈现表示值的一个或多个训练数据集，例如传感器数据、事件数据、参数数据和其他类型的数据(包括在本公开中描述的许多类型)，以及一个或多个结果指标，例如过程的结果、计算的结果、事件的结果、活动的结果等。训练可以包括优化训练，例如训练神经网络以基于一种或多种优化方法优化一个或多个系统，例如贝叶斯方法、参数贝叶斯分类器方法、k最近邻分类器方法、迭代方法、插值方法、帕累托优化方法、算法方法等。可以在变化和选择的过程中提供反馈，例如使用遗传算法，该遗传算法基于通过一系列轮次的反馈来演化一个或多个解决方案。
1149.在实施例中，可以在云平台中部署多个神经网络，该云平台接收在一个或多个交易环境中收集(例如，由移动数据收集器收集的)并通过一个或多个网络(包括使用网络编码来提供有效传输)发送到该云平台的数据流和其他输入。在云平台中，通过可选地使用大规模并行计算能力，多个不同类型(包括模块形式、结构自适应形式、混合形式等)的神经网络可以用于承担预测、分类、控制功能，并提供与本公开中披露的专家系统相关的其他输出。不同的神经网络可以被构造为相互竞争(可选地包括使用进化算法、遗传算法等)，使得例如通过专家系统可以为用于在给定上下文、工作流程、环境过程、系统中涉及的特定任务等，选择具有适当输入集、权重、节点类型和功能等的适当类型神经网络。
1150.在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用前馈神经网络，其将信息在一个方向上通过一系列神经元或节点移动到输出，这些信息例如来
自数据输入(例如与至少一个资源相关的数据源或与交易环境相关的参数)或在本公开中提及的任何数据源。数据可以从输入节点移动到输出节点，可选地通过一个或多个隐藏节点，而没有循环。在实施例中，前馈神经网络可以用各种类型的单元(例如二进制的mcculloch-pitts神经元,，其中最简单的是感知器)构造。
1151.在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用胶囊神经网络，其例如用于关于交易环境的预测、分类或控制功能，这些功能例如涉及本公开中描述的一个或多个机器和自动化系统。
1152.在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用径向基函数(rbf)神经网络，其在涉及多维空间中内插的一些情况下可能是优选的(例如，其中内插有助于优化多维函数，例如用于优化本文描述的数据市场、优化发电系统的效率或输出、工厂系统等，或涉及多个维度的其他情况。在实施例中，rbf神经网络中的每个神经元将来自训练集中的示例存储为“原型”。涉及该神经网络的功能的线性为rbf提供通常不会遇到局部最小值或最大值的问题的优点。
1153.在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用径向基函数(rbf)神经网络，例如采用相对于中心的距离标准(例如，高斯函数)的神经网络。在多层感知器中，可以应用径向基函数作为隐藏层的替代，例如s形隐藏层转移。rbf网络可以具有两个层，例如其中输入被映射到隐藏层中的每个rbf上。在实施例中，输出层可以包括隐藏层值的线性组合，其表示例如平均预测输出。输出层值可以提供与统计中的回归模型的输出相同或相似的输出。在分类问题中，输出层可以是隐藏层值的线性组合的s形函数，表示后验概率。两种情况下的性能通常通过收缩技术(例如，经典统计中的岭回归)改善。这对应于贝叶斯框架中对小参数值(因此平滑输出函数)的先验信念。rbf网络可以避免局部最小值，因为在学习过程中调整的唯一参数是从隐藏层到输出层的线性映射。线性确保误差表面是二次的，因此具有单个最小值。在回归问题中，这可以在一个矩阵运算中找到。在分类问题中，可以使用迭代重新加权最小二乘函数等来处理由s形输出函数引入的固定非线性。
1154.rbf网络可以使用如支持向量机(svm)和高斯过程(其中rbf是核函数)的核方法。可以使用非线性核函数将输入数据投影到可以使用线性模型解决学习问题的空间中。
1155.在实施例中，rbf神经网络可以包括输入层、隐藏层和求和层。在输入层中，每个预测变量在输入层中出现一个神经元。在分类变量的情况下，使用n-1个神经元，其中n是类别的数量。在实施例中，输入神经元可以通过减去中值并除以四分位数间距来标准化值范围。然后，输入神经元可以将值反馈到隐藏层中的每个神经元。在隐藏层中可以使用可变数量的神经元(由训练过程确定)。每个神经元可以由径向基函数组成，该函数以具有与多个预测变量一样多的维度的点为中心。对于每个维度，rbf函数的扩展(例如，半径)可以是不同的。中心和扩展可以通过训练来确定。当呈现出来自输入层的输入值的向量时，隐藏的神经元可以计算出测试用例与神经元中心点的欧几里得距离，然后例如使用扩展值将rbf核函数应用于该距离。然后可以将所得值传递到求和层。在求和层中，来自隐藏层中的神经元的值可以乘以与神经元相关联的权重，且可以添加到其他神经元的加权值。这个总和成为输出。对于分类问题，为每个目标类别生成一个输出(具有单独的权重集和求和单元)。类别的值输出是被评估的情况具有该类别的概率。在rbf的训练中，可以确定各种参数，例如隐藏
层中的神经元的数量，每个隐藏层函数的中心的坐标，每个维度中的每个函数的扩展，以及当它们传递到求和层时应用于输出的权重。训练可以通过聚类算法(例如k均值聚类)，通过进化方法等来使用。
1156.在实施例中，递归神经网络可以具有时变的实值(不仅仅是0或1)激活(输出)。每个连接可具有可修改的实值权重。一些节点称为标记节点、一些输出节点和其他隐藏节点。对于离散时间设置中的监督学习，实值输入矢量的训练序列可以成为输入节点的激活序列，一次一个输入矢量。在每个时间步长，每个非输入单元可以将其当前激活计算为其接收连接的所有单元的激活的加权和的非线性函数。系统可以在某些时间步长明确激活(独立于输入信号)某些输出单元。
1157.在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用自组织神经网络，例如kohonen自组织神经网络，例如用于数据视图的可视化，例如作为高维数据的低维视图。自组织神经网络可以对一组输入数据应用竞争学习，例如从一个或多个传感器或来自交易环境或与之相关联的其他数据输入，交易环境包括与交易环境相关的任何机器或组件。在实施例中，自组织神经网络可以用于标识数据中的结构，例如未标记的数据，例如从交易环境中的一系列数据源或传感器感测的数据，其中数据源是未知的(例如，事件可能来自一系列未知源中的任何一个)。自组织神经网络可以组织数据中的结构或模式，使得其可以被识别、分析和标记，例如将市场行为结构识别为对应于其他事件和信号。
1158.在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用递归神经网络，其可以允许数据的双向流动，例如在连接的单元(例如，神经元或节点)形成有向循环的情况下。这种网络可以用于建模或呈现动态时间行为，例如涉及到动态系统中的动态时间行为，这些动态系统例如在本公开中描述的各种自动化系统、机器和设备，例如为了收集数据、测试现货市场交易、执行交易等而与市场交互的自动代理，其中动态系统行为涉及用户可能希望理解、预测、控制和/或优化的复杂交互。例如，递归神经网络可以用于预测市场状态，例如涉及动态过程或动作的市场状态，这些动态过程或动作例如在交易环境市场中训练或实现交易环境市场的资源的状态变化。在实施例中，递归神经网络可以使用内部存储器来处理本文描述的各种类型输入序列，例如来自其他节点和/或来自交易环境提供的或与交易环境有关的传感器或其他数据输入。在实施例中，递归神经网络还可以用于模式识别，例如用于基于行为签名、简档、一组特征向量(例如，在音频文件或图像中)等来识别机器、组件、代理或其他项目。在非限制性示例中，递归神经网络可以通过学习对来自训练数据集的转变进行分类，从而识别市场或机器的操作模式的转变，该训练数据集包括来自应用于或关于一个或多个资源的传感器的一个或多个数据源的数据流。
1159.在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用模块化神经网络，其可以包括由中介调整的一系列独立神经网络(例如，本文所述的各种类型的神经网络)。模块化神经网络中的每个独立神经网络可以与单独的输入一起工作，完成构成整个模块化网络要执行的任务的子任务。例如，模块化神经网络可以包括用于模式识别的递归神经网络，例如识别被提供作为模块化网络的输入通道的一个或多个传感器正在感测什么类型的机器或系统以及用于一旦理解即优化所述机器或系统的行为的rbf神经网络。中介可以接受每个单独神经网络的输入，处理它们，并为模块化神经网络创建输出，例如适当的控制参数、状况预测等。
1160.本公开中包含本文描述的各种神经网络类型的任意两个、三个之间的组合或更多组合。这可以包括如下组合，其中专家系统使用一种用于识别模式(例如，指示问题或故障状况的模式)的神经网络和使用用于基于所识别的模式自组织活动或工作流程(例如，响应所识别的情况或模式，提供管理系统自主控制的输出)的不同神经网络。这还可以包括如下组合，其中专家系统使用一种用于对项目进行分类(例如，识别机器、组件或操作模式)的神经网络和一种用于预测项目的状况(例如，故障状况、操作状况、预期状况、维修状况等)的不同神经网络。模块化神经网络还可以包括如下状况，其中专家系统使用一种用于确定状况或上下文(例如，机器、过程、工作流程、市场、存储系统、网络、数据收集器等的状况)的神经网络和一种用于自组织涉及状况或上下文的过程(例如，数据存储过程、网络编码过程、网络选择过程、数据市场过程、发电过程、制造过程、精炼过程、挖掘过程、镗孔过程或本文描述的其他过程)的不同神经网络。
1161.在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用物理神经网络，在物理神经网络中，使用一个或多个硬件元素来执行或模拟神经行为。在实施例中，一个或多个硬件神经元可以用于对表示传感器数据的电压值、电流值等进行流处理，例如通过为一个或多个交易提供能源或消耗能源的一台或多台机器，计算来自表示能耗、能源生产等的模拟传感器输入的信息。一个或多个硬件节点可以用于对由神经网络的活动产生的输出数据进行流处理。硬件节点可以包括一个或多个芯片、微处理器、集成电路、可编程逻辑控制器、专用集成电路、现场可编程门阵列等，这些硬件节点可以用于优化正在产生或消耗能源的机器，或者优化本文描述的任何类型的神经网络的某些部分的另一个参数。硬件节点可以包括用于加速计算的硬件(例如，用于对输入数据执行基本或更复杂的计算以提供输出的专用处理器、用于过滤或压缩数据的专用处理器、用于解压缩数据的专用处理器、用于压缩特定文件或数据类型(例如，用于处理图像数据、视频流、声信号、热图像、热图等)的专用处理器等)。物理神经网络可以体现在数据收集器中，包括可以通过在变化的配置中切换或路由输入来重新配置的数据收集器，例如在数据收集器内提供不同的神经网络配置用于处理不同类型的输入(具有可选地在专家系统的控制下的切换和配置，专家系统可以包括位于数据收集器上或远程的基于软件的神经网络)。物理或至少部分物理的神经网络可以包括位于存储系统中的物理硬件节点，例如用于在机器、数据存储系统、分布式分类账、移动设备、服务器、云资源或交易处理环境中存储数据，以例如用于加速向神经网络提供数据或从神经网络获取数据的一个或多个存储元件的输入/输出功能。物理的或至少部分物理的神经网络可以包括位于网络中的物理硬件节点，以例如用于在工业环境内、向工业环境或从工业环境中传输数据，以例如用于加速网络中的一个或多个网络节点的输入/输出功能，加速中继功能等。在物理神经网络的实施例中，电可调电阻材料可以用于模拟神经突触的功能。在实施例中，物理硬件模拟神经元，软件模拟神经元之间的神经网络。在实施例中，神经网络补充常规算法计算机。它们是多用途的，可以在不需要任何指令的情况下被训练来执行适当的功能，例如分类功能、优化功能、模式识别功能、控制功能、选择功能、评估功能等。
1162.在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用多层前馈神经网络，例如用于一个或多个项目、现象、模式、状况等的复杂模式分类。在实施例中，多层前馈神经网络可以通过诸如遗传算法的优化技术来训练，例如探索规模大而复杂
的期权空间来找到最优或接近最优的全局解。例如，可以使用一个或多个遗传算法训练多层前馈神经网络来分类复杂的现象，例如识别机器的复杂操作模式，例如涉及机器之间的复杂交互的模式(包括干扰效应、共振效应等)、涉及非线性现象的模式、涉及关键故障的模式，例如在同时发生多个故障的情况下，使得难以分析根本原因等。在实施例中，多层前馈神经网络可以用于对来自市场监控的结果进行分类，该市场监控包括例如监控在市场内操作的系统，例如自动代理，以及监控实现市场的资源，例如计算、联网、能源、数据存储、储能和其他资源。
1163.在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用前馈、反向传播多层感知(mlp)神经网络，例如用于处理一个或多个遥感应用，例如用于从分布在各种交易环境中的传感器取得输入。在实施例中，mlp神经网络可用于交易环境和资源环境分类，例如借贷市场、现货市场、远期市场、能源市场、可再生能源额度(rec)市场、联网市场、广告市场、频谱市场、票务市场、奖励市场、计算市场以及本公开中提及的其他环境，以及产生它们的物理资源和环境，例如能源资源(包括可再生能源环境、挖掘环境、勘探环境、钻井环境等)，还包括用于地质构造(包括地下特征和地面上特征)分类、材料(包括流体、矿物、金属等)分类，以及其他问题。这可以包括模糊分类。
1164.在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用结构适配神经网络，其中神经网络的结构是基于例如规则、感测的条件、环境参数等而被适配的。例如，如果神经网络没有收敛到解，例如对项目进行分类或到达预测，则当在一定数量的训练之后对一组输入进行操作时，可以例如通过将节点的某个子集之间的数据路径从单向数据路径切换到双向数据路径，对例如从前馈神经网络到递归神经网络的神经网络进行修改。可以在专家系统的控制下出现结构适配，以例如在触发、规则或事件出现的情况下触发适配，例如识别阈值的出现(例如，在给定的时间内没有收敛到解)或识别需要不同的或附加的结构的现象(例如，识别出系统正在动态变化或以非线性方式变化)。在一个非限制性示例中，专家系统可以在接收到正在被分析的系统中的无级变速器被用于驱动发电机、涡轮机等的指示时，从简单的神经网络结构(例如，前馈神经网络)切换到更复杂的神经网络结构(例如，递归神经网络、卷积神经网络等)。
1165.在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用自动编码器、自动连接器或diabolo神经网络，其可以类似于多层感知器(“mlp”)神经网络，例如，其中可能存在输入层、输出层和连接它们的一个或多个隐藏层。然而，自动编码器中的输出层可以具有与输入层相同数量的单元，其中mlp神经网络的目的是重构它自己的输入(而不仅仅是发射目标值)。因此，自动编码器可以作为无监督学习模型来操作。例如，自动编码器可以用于无监督学习高效编码，例如用于降维，用于学习数据的生成模型等。在实施例中，自动编码神经网络可以用于自学习高效网络编码，该高效网络编码用于通过一个或多个网络传输来自机器的模拟传感器数据或传输来自一个或多个数据源的数字数据。在实施例中，自动编码神经网络可以用于自学习用于存储数据流的高效存储方法。
1166.alenvironment.在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用概率神经网络(pnn)、其在实施例中可以包括多层(例如，四层)前馈神经网络，其中各层可以包括输入层、隐藏层、模式/求和层和输出层。在pnn算法的实施例中，每个类的母概率分布函数(pdf)可以近似于例如parzen窗函数和/或非参数函数。然后，使用每个
类的pdf，估测新输入的类概率，并且可以采用贝叶斯规则，以例如将其分配给具有最高后验概率的类。pnn可以包含贝叶斯网络，并且可以使用统计算法或分析技术，例如核fisher判别分析技术。pnn可以用于本文公开的大范围实施例的任一个中的分类和模式识别。在一个非限制性示例中，概率神经网络可以用于基于发动机的传感器和仪器的数据输入收集来预测发动机的故障状况。
1167.在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用时延神经网络(tdnn)，其可以包括用于识别独立于序列位置的特征的序列数据的前馈结构。在实施例中，为了考虑数据中的时间偏移，将时延添加到一个或多个输入，或一个或多个节点之间，使得多个数据点(从不同的时间点)一起被分析。时延神经网络可以使用例如感知器网络形成更大的模式识别系统的一部分。在实施例中，可以利用监督学习来训练tdnn，例如，利用反向传播或在反馈下训练连接权重。在实施例中，tdnn可以用于处理来自不同流的传感器数据，例如速度数据流、加速度数据流、温度数据流、压力数据流等，其中时延用于及时匹配数据流，例如帮助理解涉及对各种流的模式(例如，在现货或远期市场中的价格模式的变化)。
1168.在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用卷积神经网络(在某些情况下被称为cnn、convnet、平移不变的神经网络或空间不变的神经网络)，其中单元以类似于人脑视觉皮层的模式连接。神经元可以响应于在受限制的空间区域(被称为感受场)中的刺激。感受场可以部分重叠，使得他们共同覆盖整个(例如，视觉)场。节点响应可以通过例如卷积运算，使用例如用最小预处理的多层感知器进行数学计算。卷积神经网络可以用于图像和视频流中的识别，例如，使用设置在例如无人机或移动机器人上的移动数据收集器上的摄像机系统，识别大环境中的机器类型。在实施例中，卷积神经网络可以用于提供基于数据输入的推荐，包括传感器输入和其他上下文信息，例如推荐用于移动数据收集器的路由。在实施例中，卷积神经网络可以用于处理输入，例如用于由在环境中的工作流中涉及的一个或多个当事人提供的指令的自然语言处理。在实施例中，可以对卷积神经网络部署大量神经元(例如，100,000、500,000或更多)，多个(例如，4、5、6或更多)层以及许多(例如，数百万)参数。卷积神经网络可以使用一个或多个卷积网。
1169.在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用管理反馈网络，例如用于识别突发事件(例如在交易性环境中先前未理解的新类型的行为)。
1170.在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用自组织映射(“som”)，涉及无监督学习。一组神经元可以学习将输入空间中的点映射到输出空间中的坐标。输入空间可以具有来自输出空间的不同的维度和拓扑，并且som可以保存这些维度和拓扑，同时将现象映射成组。
1171.在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用学习向量量化(“lvq”)神经网络。类的原型代表可以在基于距离的分类方案中，连同适当的距离测度一起参数化。
1172.在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用回波状态网络(“esn”)，其可以包括具有稀疏连接的随机隐藏层的递归神经网络。输出神经元的权重可以改变(例如，权重可以基于反馈来训练)。在实施例中，esn可用于处理时间序列模式，例如，在示例中，识别与市场相关联的事件模式，例如响应于激励的价格变化模式。
1173.在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用双向递归神经网络(brnn)，例如使用有限序列的值(例如，来自传感器的电压值)来基于元素过去和将来的上下文预测或标记序列的每个元素。这可以通过添加两个rnn的输出来完成，例如一个从左到右处理序列，另一个从右到左处理序列。组合输出是目标信号的预测，例如由教师或监督者提供的信号。双向rnn可以与长短期记忆rnn相结合。
1174.在实施例中，本文所描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用分层rnn，该分层rnn以各种方式连接元素以分解分层行为，例如，将其分解为有用的子程序。在实施例中，分层rnn可以用于管理交易环境中的数据收集的一个或多个分层模板。
1175.在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用随机神经网络，该随机神经网络可以引入随机变体到网络中。这种随机变异可以被看作是一种统计抽样的形式，例如蒙特卡罗抽样。
1176.在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用遗传尺度递归神经网络。在这样的实施例中，rnn(通常是长短期记忆(lstm))用于将序列分解成若干尺度，其中每个尺度在两个连续点之间形成主长度。一阶尺度由一个法线rnn组成，二阶尺度由所有通过两个指数分隔的点组成，等等。n阶rnn连接第一个节点和最后一个节点。来自所有不同尺度的输出可以被视为成员委员会，并且相关联的分数可以用于下一次迭代的遗传使用。
1177.在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用机器委员会(com)，包括在给定示例上共同“投票”的不同神经网络的集合。由于神经网络可能遭受局部极小化，从相同的架构和训练开始，但是使用随机不同的初始权重常常给出不同的结果。com趋向于稳定结果。
1178.在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用联想神经网络(“asnn”)，例如涉及对将多个前馈神经网络和k最近邻技术进行组合的机器委员会的扩展。在knn的分析案例中，可以使用集成响应之间的相关性作为距离的度量。这纠正了神经网络集成的偏差。联想神经网络可以具有与训练集重合的记忆。如果新的数据变得可用，网络立即提高其预测能力，并提供数据估计(自学习)，而不进行再培训。asnn的另一个重要特征是，通过分析模型空间中的数据实例之间的相关性来解译神经网络结果是可行的。
1179.在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用瞬时训练的神经网络(itnn)，其中隐藏层和输出层的权重直接从训练向量数据映射。
1180.在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用尖峰神经网络，其可以明确地考虑输入的时间。网络输入和输出可以表示为一系列尖峰(例如脉冲函数或更复杂的形状)。snn可以处理时域中的信息(例如，随时间变化的信号，例如涉及市场或交易环境的动态行为的信号)。它们通常作为递归网络实现。
1181.在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用动态神经网络，该动态神经网络处理非线性多变量行为，并且包括学习与时间有关的行为，例如瞬态现象和延迟效应。瞬变可以包括市场变量的变动行为，例如价格、可用数量、可用对方等。
1182.在实施例中，级联相关可以用作架构和监督学习算法，补充固定拓扑网络中权重
的调整。级联相关可以从最小网络开始，然后自动地逐个训练和添加新的隐藏单元，创建多层结构。一旦一个新的隐藏单元被添加到网络中，它的输入侧权重可以被冻结。然后，该单元成为网络中的永久性特征检测器，可用于产生输出或用于创建其他更复杂的特征检测器。级联相关架构可以快速学习，确定其自身的大小和拓扑结构，并且即使训练集改变并且不需要反向传播，也保留其所构建的结构。
1183.在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用神经模糊网络，例如涉及人工神经网络的主体中的模糊推理系统。若干层可以模拟模糊推理所涉及的过程，例如模糊化、推理、聚合和去模糊化，具体取决于类型。将模糊系统嵌入到神经网络的一般结构中，作为使用可用训练方法的益处，以找到模糊系统的参数。
1184.在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用复合模式生成网络(“cppn”)，例如联想神经网络(“ann”)的变体，其不同于激活函数的集合以及它们的应用方式。虽然典型的ann通常只包含s形函数(有时还有高斯函数)，但cppn可以包括这两种类型的函数以及许多其他函数。此外，cppn可以应用于可能输入的整个空间，从而它们可以表示完整的图像。由于它们是函数的组合，因此cppn实际上以无限分辨率编码图像，并且可以在无论分辨率是不是最优的情况下对特定显示进行采样。
1185.这种类型的网络可以在不进行再训练的情况下添加新的模式。在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统例如通过创建特定的存储器结构，可以使用一次性联想记忆网络，该网络使用相邻连接的分层阵列将每个新模式分配给正交平面。
1186.在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用分层时间记忆(htm)神经网络，例如涉及新皮质的结构和算法特性。htm可以使用基于记忆预测理论的仿生模型。htm可以用来发现和推断观察到的输入模式和序列的高层次原因。
1187.在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用全息联想记忆(ham)神经网络，该神经网络可以包括模拟、基于相关性、联想、刺激响应系统。信息可以映射到复数的相位定向上。该记忆对联想记忆任务、泛化和具有可变注意的模式识别是有效的。
1188.在实施例中，涉及网络编码的各种实施例可用于对神经网络中的网络节点之间的传输数据进行编码，例如节点位于交易环境中的一台或多台数据收集器或机器中。
1189.参考图22至图49，本公开的实施例，包括涉及专家系统、自组织、机器学习、人工智能等的实施例，可以受益于使用神经网络，例如训练用于模式识别、用于一个或多个参数、特征或现象的分类、用于支持自主控制和其他目的的神经网络。在整个本公开中对神经网络的引用应该被理解为包括各种不同类型的神经网络、机器学习系统、人工智能系统等，例如前馈神经网络、径向基函数神经网络、自组织神经网络(例如kohonen自组织神经网络)、递归神经网络、模块化神经网络、人工神经网络、物理神经网络、多层神经网络、卷积神经网络、神经网络与其他专家系统的混合(例如混合模糊逻辑-神经网络系统)、自编码神经网络、概率神经网络、时延神经网络、卷积神经网络、调控回授神经网络、径向基函数神经网络、递归神经网络、hopfield神经网络、boltzmann机器神经网络、自组织映射(som)神经网络、学习向量量化(lvq)神经网络、全递归神经网络、简单递归神经网络、回波状态神经网络、长期短期记忆神经网络、双向神经网络、分层神经网络、随机神经网络、遗传尺度rnn神经网络、机器神经网络委员会、联想神经网络、物理神经网络、瞬时训练神经网络、尖峰神经
网络、新认知神经网络、动态神经网络、级联神经网络、神经模糊神经网络、组合模式生成神经网络、记忆神经网络、分层时间记忆神经网络、深度前馈神经网络、门控递归单元(gcu)神经网络、自动编码器神经网络、变分自动编码器神经网络、去噪自动编码器神经网络、稀疏自动编码器神经网络、markov链神经网络、受限boltzmann机器神经网络、深度信念神经网络、深度卷积神经网络、解卷积神经网络、深度卷积逆图形神经网络、生成对抗神经网络、液态机神经网络、极端学习机神经网络、回波状态神经网络、深度残差神经网络、支持向量机神经网络、神经图灵机神经网络和/或全息联想记忆神经网络、或前述神经网络的混合或组合、或与其他专家系统的组合，例如基于规则的系统，基于模型的系统(包括基于物理模型、统计模型、基于流的模型、生物模型、仿生模型等的系统)。
1190.在实施例中，图23至图49描绘了示例性神经网络，而图22描绘了示出图23至图49中描绘的神经网络的各种部件的图例。图22描述了在被分配了功能和需求的单元中描述的各种神经网络部件。在实施例中，各种神经网络示例可以包括(在图22的示例中从上到下)：反馈数据/传感器输入单元、数据/传感器输入单元、噪声输入单元和隐藏单元。神经网络部件还包括概率隐藏单元、掺加隐藏单元、输出单元、匹配输入/输出单元、递归单元、存储器单元、不同存储器单元、内核以及卷积或池单元。
1191.在实施例中，图23描述了可以连接到平台100、与平台100集成或与平台100接口的示例性感知神经网络。该平台还可以与其他神经网络系统相关联，例如前馈神经网络(图24)、径向基神经网络(图25)、深度前馈神经网络(图26)、递归神经网络(图27)、长/短期神经网络(图28)和门控递归神经网络(图29)。该平台还可以与其他神经网络系统相关联，例如自动编码器神经网络(图30)、变分神经网络(图31)、去噪神经网络(图32)、稀疏神经网络(图33)、马尔可夫链神经网络(图34)和hopfield网络神经网络(图35)。该平台还可以与附加神经网络系统相关联，例如boltzmann机器神经网络(图36)、受限bm神经网络(图37)、深信念神经网络(图38)、深度卷积神经网络(图39)、去卷积神经网络(图40)和深卷积逆图形神经网络(图41)。该平台还可以与其他神经网络系统相关联，例如生成逆神经网络(图42)、液态机器神经网络(图43)、极端学习机器神经网络(图44)、回波状态神经网络(图45)、深度残差神经网络(图46)、kohonen神经网络(图47)、支持向量机神经网络(图48)和神经图灵机神经网络(图49)。
1192.前述神经网络可以具有各种节点或神经元，其可以在输入时执行各种功能，例如从传感器或其他数据源(包括其他节点)接收的输入。功能可以涉及权重、特征、特征向量等。神经元可以包括感知器、模仿生物功能的神经元(例如，人类的触觉、视觉、味觉、听觉和嗅觉)等。连续神经元(例如，具有s型激活)可以用于各种形式的神经网络的背景中，例如涉及反向传播的情况。
1193.在许多实施例中，专家系统或神经网络可以被训练，例如由人类操作者或监督者训练，或基于数据集、模型等进行训练。训练可以包括向神经网络呈现表示值的一个或多个训练数据集，例如传感器数据、事件数据、参数数据和其他类型的数据(包括在本公开中描述的许多类型)，以及一个或多个结果指标，例如过程的结果、计算的结果、事件的结果、活动的结果等。训练可以包括优化训练，例如训练神经网络以基于一种或多种优化方法优化一个或多个系统，例如贝叶斯方法、参数贝叶斯分类器方法、k最近邻分类器方法、迭代方法、插值方法、帕累托优化方法、算法方法等。可以在变化和选择的过程中提供反馈，例如使
用遗传算法，该遗传算法基于通过一系列轮次的反馈来演化一个或多个解决方案。
1194.在实施例中，可以在云平台中部署多个神经网络，该云平台接收在一个或多个交易环境中收集(例如，由移动数据收集器收集的)并通过一个或多个网络(包括使用网络编码来提供有效传输)发送到该云平台的数据流和其他输入。在云平台中，通过可选地使用大规模并行计算能力，多个不同类型(包括模块形式、结构自适应形式、混合形式等)的神经网络可以用于承担预测、分类、控制功能，并提供与本公开中披露的专家系统相关的其他输出。不同的神经网络可以被构造为相互竞争(可选地包括使用进化算法、遗传算法等)，使得例如通过专家系统可以为用于在给定上下文、工作流程、环境过程、系统中涉及的特定任务等，选择具有适当输入集、权重、节点类型和功能等的适当类型神经网络。
1195.在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用前馈神经网络，其将信息在一个方向上通过一系列神经元或节点移动到输出，这些信息例如来自数据输入(例如与至少一个资源相关的数据源或与交易环境相关的参数)或在本公开中提及的任何数据源。数据可以从输入节点移动到输出节点，可选地通过一个或多个隐藏节点，而没有循环。在实施例中，前馈神经网络可以用各种类型的单元(例如二进制的mcculloch-pitts神经元，其中最简单的是感知器)构造。
1196.在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用胶囊神经网络，其例如用于关于交易环境的预测、分类或控制功能，这些功能例如涉及本公开中描述的一个或多个机器和自动化系统。
1197.在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用径向基函数(rbf)神经网络，其在涉及多维空间中内插的一些情况下可能是优选的(例如，其中内插有助于优化多维函数，例如用于优化本文描述的数据市场、优化发电系统的效率或输出、工厂系统等，或涉及多个维度的其他情况。在实施例中，rbf神经网络中的每个神经元将来自训练集中的示例存储为“原型”。涉及该神经网络的功能的线性为rbf提供通常不会遇到局部最小值或最大值的问题的优点。
1198.在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用径向基函数(rbf)神经网络，例如采用相对于中心的距离标准(例如，高斯函数)的神经网络。在多层感知器中，可以应用径向基函数作为隐藏层的替代，例如s形隐藏层转移。rbf网络可以具有两个层，例如其中输入被映射到隐藏层中的每个rbf上。在实施例中，输出层可以包括隐藏层值的线性组合，其表示例如平均预测输出。输出层值可以提供与统计中的回归模型的输出相同或相似的输出。在分类问题中，输出层可以是隐藏层值的线性组合的s形函数，表示后验概率。两种情况下的性能通常通过收缩技术(例如，经典统计中的岭回归)改善。这对应于贝叶斯框架中对小参数值(因此平滑输出函数)的先验信念。rbf网络可以避免局部最小值，因为在学习过程中调整的唯一参数是从隐藏层到输出层的线性映射。线性确保误差表面是二次的，因此具有单个最小值。在回归问题中，这可以在一个矩阵运算中找到。在分类问题中，可以使用迭代重新加权最小二乘函数等来处理由s形输出函数引入的固定非线性。rbf网络可以使用如支持向量机(svm)和高斯过程(其中rbf是核函数)的核方法。可以使用非线性核函数将输入数据投影到空间中，在该空间中可以使用线性模型来解决学习问题。
1199.在实施例中，rbf神经网络可以包括输入层、隐藏层和求和层。在输入层中，每个预
测变量在输入层中出现一个神经元。在分类变量的情况下，使用n-1个神经元，其中n是类别的数量。在实施例中，输入神经元可以通过减去中值并除以四分位数间距来标准化值范围。然后，输入神经元可以将值反馈到隐藏层中的每个神经元。在隐藏层中可以使用可变数量的神经元(由训练过程确定)。每个神经元可以由径向基函数组成，该函数以具有与多个预测变量一样多的维度的点为中心。对于每个维度，rbf函数的扩展(例如，半径)可以是不同的。中心和扩展可以通过训练来确定。当使用来自输入层的输入值向量表示时，隐藏神经元可以计算测试用例与神经元中心点的欧几里德距离，然后例如使用扩展值将rbf核函数应用于该距离。然后可以将所得值传递到求和层。在求和层中，来自隐藏层中的神经元的值可以乘以与神经元相关联的权重，且可以添加到其他神经元的加权值。这个总和成为输出。对于分类问题，为每个目标类别生成一个输出(具有单独的权重集和求和单元)。类别的值输出是被评估的情况具有该类别的概率。在rbf的训练中，可以确定各种参数，例如隐藏层中的神经元的数量，每个隐藏层函数的中心的坐标，每个维度中的每个函数的扩展，以及当它们传递到求和层时应用于输出的权重。训练可以通过聚类算法(例如k均值聚类)，通过进化方法等来使用。
1200.在实施例中，递归神经网络可以具有时变的实值(不仅仅是0或1)激活(输出)。每个连接可具有可修改的实值权重。一些节点称为标记节点、一些输出节点和其他隐藏节点。对于离散时间设置中的监督学习，实值输入矢量的训练序列可以成为输入节点的激活序列，一次一个输入矢量。在每个时间步长，每个非输入单元可以将其当前激活计算为其接收连接的所有单元的激活的加权和的非线性函数。系统可以在特定的时间步长明确地激活(独立于输入信号)一些输出单元。
1201.在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用自组织神经网络，例如kohonen自组织神经网络，例如用于数据视图的可视化，例如作为高维数据的低维视图。自组织神经网络可以对一组输入数据应用竞争学习，例如从一个或多个传感器或来自交易环境或与之相关联的其他数据输入，交易环境包括与交易环境相关的任何机器或组件。在实施例中，自组织神经网络可以用于标识数据中的结构，例如未标记的数据，例如从交易环境中的一系列数据源或传感器感测的数据，其中数据源是未知的(例如，事件可能来自一系列未知源中的任何一个)。自组织神经网络可以组织数据中的结构或模式，使得其可以被识别、分析和标记，例如将市场行为结构识别为对应于其他事件和信号。
1202.在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用递归神经网络，其可以允许数据的双向流动，例如在连接的单元(例如，神经元或节点)形成有向循环的情况下。这种网络可以用于建模或呈现动态时间行为，例如涉及到动态系统中的动态时间行为，这些动态系统例如在本公开中描述的各种自动化系统、机器和设备，例如为了收集数据、测试现货市场交易、执行交易等而与市场交互的自动代理，其中动态系统行为涉及用户可能希望理解、预测、控制和/或优化的复杂交互。例如，递归神经网络可以用于预测市场状态，例如涉及动态过程或动作的市场状态，这些动态过程或动作例如在交易环境市场中训练或实现交易环境市场的资源的状态变化。在实施例中，递归神经网络可以使用内部存储器来处理本文描述的各种类型输入序列，例如来自其他节点和/或来自交易环境提供的或与交易环境有关的传感器或其他数据输入。在实施例中，递归神经网络还可以用于模式识别，例如用于基于行为签名、简档、一组特征向量(例如，在音频文件或图像中)等来
识别机器、组件、代理或其他项目。在非限制性示例中，递归神经网络可以通过学习对来自训练数据集的转变进行分类，从而识别市场或机器的操作模式的转变，该训练数据集包括来自应用于或关于一个或多个资源的传感器的一个或多个数据源的数据流。
1203.在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用模块化神经网络，其可以包括由中介调整的一系列独立神经网络(例如，本文所述的各种类型的神经网络)。模块化神经网络中的每个独立神经网络可以与单独的输入一起工作，完成构成整个模块化网络要执行的任务的子任务。例如，模块化神经网络可以包括用于模式识别的递归神经网络，例如识别被提供作为模块化网络的输入通道的一个或多个传感器正在感测什么类型的机器或系统以及用于一旦理解即优化所述机器或系统的行为的rbf神经网络。中介可以接受每个单独神经网络的输入，处理它们，并为模块化神经网络创建输出，例如适当的控制参数、状况预测等。
1204.本公开中包含本文描述的各种神经网络类型的任意两个、三个之间的组合或更多组合。这可以包括如下组合，其中专家系统使用一种用于识别模式(例如，指示问题或故障状况的模式)的神经网络和使用用于基于所识别的模式自组织活动或工作流程(例如，响应所识别的情况或模式，提供管理系统自主控制的输出)的不同神经网络。这还可以包括如下组合，其中专家系统使用一种用于对项目进行分类(例如，识别机器、组件或操作模式)的神经网络和一种用于预测项目的状况(例如，故障状况、操作状况、预期状况、维修状况等)的不同神经网络。模块化神经网络还可以包括如下状况，其中专家系统使用一种用于确定状况或上下文(例如，机器、过程、工作流程、市场、存储系统、网络、数据收集器等的状况)的神经网络和一种用于自组织涉及状况或上下文的过程(例如，数据存储过程、网络编码过程、网络选择过程、数据市场过程、发电过程、制造过程、精炼过程、挖掘过程、镗孔过程或本文描述的其他过程)的不同神经网络。
1205.在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用物理神经网络，在物理神经网络中，使用一个或多个硬件元素来执行或模拟神经行为。在实施例中，一个或多个硬件神经元可以用于对表示传感器数据的电压值、电流值等进行流处理，例如通过为一个或多个交易提供能源或消耗能源的一台或多台机器，计算来自表示能耗、能源生产等的模拟传感器输入的信息。一个或多个硬件节点可以用于对由神经网络的活动产生的输出数据进行流处理。硬件节点可以包括一个或多个芯片、微处理器、集成电路、可编程逻辑控制器、专用集成电路、现场可编程门阵列等，这些硬件节点可以用于优化正在产生或消耗能源的机器，或者优化本文描述的任何类型的神经网络的某些部分的另一个参数。硬件节点可以包括用于加速计算的硬件(例如，用于对输入数据执行基本或更复杂的计算以提供输出的专用处理器、用于过滤或压缩数据的专用处理器、用于解压缩数据的专用处理器、用于压缩特定文件或数据类型(例如，用于处理图像数据、视频流、声信号、热图像、热图等)的专用处理器等)。物理神经网络可以体现在数据收集器中，包括可以通过在变化的配置中切换或路由输入来重新配置的数据收集器，例如在数据收集器内提供不同的神经网络配置用于处理不同类型的输入(具有可选地在专家系统的控制下的切换和配置，专家系统可以包括位于数据收集器上或远程的基于软件的神经网络)。物理或至少部分物理的神经网络可以包括位于存储系统中的物理硬件节点，例如用于在机器、数据存储系统、分布式分类账、移动设备、服务器、云资源或交易处理环境中存储数据，以例如用于加速向神经网
络提供数据或从神经网络获取数据的一个或多个存储元件的输入/输出功能。物理的或至少部分物理的神经网络可以包括位于网络中的物理硬件节点，以例如用于在工业环境内、向工业环境或从工业环境中传输数据，以例如用于加速网络中的一个或多个网络节点的输入/输出功能，加速中继功能等。在物理神经网络的实施例中，电可调电阻材料可以用于模拟神经突触的功能。在实施例中，物理硬件模拟神经元，软件模拟神经元之间的神经网络。在实施例中，神经网络补充常规算法计算机。这些计算机为通用型，并且可以被训练执行适当功能，而不需要任何指令，例如分类功能、优化功能、模式识别功能、控制功能、选择功能、进化功能等。
1206.在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用多层前馈神经网络，例如用于一个或多个项目、现象、模式、状况等的复杂模式分类。在实施例中，多层前馈神经网络可以通过诸如遗传算法的优化技术来训练，例如探索规模大而复杂的期权空间来找到最优或接近最优的全局解。例如，可以使用一个或多个遗传算法训练多层前馈神经网络来分类复杂的现象，例如识别机器的复杂操作模式，例如涉及机器之间的复杂交互的模式(包括干扰效应、共振效应等)、涉及非线性现象的模式、涉及关键故障的模式，例如在同时发生多个故障的情况下，使得难以分析根本原因等。在实施例中，多层前馈神经网络可以用于对来自市场监控的结果进行分类，该市场监控包括例如监控在市场内操作的系统，例如自动代理，以及监控实现市场的资源，例如计算、联网、能源、数据存储、储能和其他资源。
1207.在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用前馈、反向传播多层感知(mlp)神经网络，例如用于处理一个或多个遥感应用，例如用于从分布在各种交易环境中的传感器取得输入。在实施例中，mlp神经网络可用于交易环境和资源环境分类，例如现货市场、远期市场、能源市场、可再生能源额度(rec)市场、联网市场、广告市场、频谱市场、票务市场、奖励市场、计算市场以及本公开中提及的其他环境，以及产生它们的物理资源和环境，例如能源资源(包括可再生能源环境、挖掘环境、勘探环境、钻井环境等)，还包括用于地质构造(包括地下特征和地面上特征)分类、材料(包括流体、矿物、金属等)分类，以及其他问题。这可以包括模糊分类。
1208.在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用结构适配神经网络，其中神经网络的结构是基于例如规则、感测的条件、环境参数等而被适配的。例如，如果神经网络没有收敛到解，例如对项目进行分类或到达预测，则当在一定数量的训练之后对一组输入进行操作时，可以例如通过将节点的某个子集之间的数据路径从单向数据路径切换到双向数据路径，对例如从前馈神经网络到递归神经网络的神经网络进行修改。可以在专家系统的控制下出现结构适配，以例如在触发、规则或事件出现的情况下触发适配，例如识别阈值的出现(例如，在给定的时间内没有收敛到解)或识别需要不同的或附加的结构的现象(例如，识别出系统正在动态变化或以非线性方式变化)。在一个非限制性示例中，专家系统可以在接收到正在被分析的系统中的无级变速器被用于驱动发电机、涡轮机等的指示时，从简单的神经网络结构(例如，前馈神经网络)切换到更复杂的神经网络结构(例如，递归神经网络、卷积神经网络等)。
1209.在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用自动编码器、自动连接器或diabolo神经网络，其可以类似于多层感知器(“mlp”)神经网络，例
如，其中可能存在输入层、输出层和连接它们的一个或多个隐藏层。然而，自动编码器中的输出层可以具有与输入层相同数量的单元，其中mlp神经网络的目的是重构它自己的输入(而不仅仅是发射目标值)。因此，自动编码器可以作为无监督学习模型来操作。例如，自动编码器可以用于无监督学习高效编码，例如用于降维，用于学习数据的生成模型等。在实施例中，自动编码神经网络可以用于自学习高效网络编码，该高效网络编码用于通过一个或多个网络传输来自机器的模拟传感器数据或传输来自一个或多个数据源的数字数据。在实施例中，自动编码神经网络可以用于自学习用于存储数据流的高效存储方法。
1210.在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用概率神经网络(pnn)、其在实施例中可以包括多层(例如，四层)前馈神经网络，其中各层可以包括输入层、隐藏层、模式/求和层和输出层。在pnn算法的实施例中，每个类的母概率分布函数(pdf)可以近似于例如parzen窗函数和/或非参数函数。然后，使用每个类的pdf，估测新输入的类概率，并且可以采用贝叶斯规则，以例如将其分配给具有最高后验概率的类。pnn可以包含贝叶斯网络，并且可以使用统计算法或分析技术，例如核fisher判别分析技术。pnn可以用于本文公开的大范围实施例的任一个中的分类和模式识别。在一个非限制性示例中，概率神经网络可以用于基于发动机的传感器和仪器的数据输入收集来预测发动机的故障状况。
1211.在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用时延神经网络(tdnn)，其可以包括用于识别独立于序列位置的特征的序列数据的前馈结构。在实施例中，为了考虑数据中的时间偏移，将时延添加到一个或多个输入，或一个或多个节点之间，使得多个数据点(从不同的时间点)一起被分析。时延神经网络可以使用例如感知器网络形成更大的模式识别系统的一部分。在实施例中，可以利用监督学习来训练tdnn，例如，利用反向传播或在反馈下训练连接权重。在实施例中，tdnn可以用于处理来自不同流的传感器数据，例如速度数据流、加速度数据流、温度数据流、压力数据流等，其中时延用于及时匹配数据流，例如帮助理解涉及对各种流的模式(例如，在现货或远期市场中的价格模式的变化)。
1212.在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用卷积神经网络(在某些情况下被称为cnn、convnet、平移不变的神经网络或空间不变的神经网络)，其中单元以类似于人脑视觉皮层的模式连接。神经元可以响应于在受限制的空间区域(被称为感受场)中的刺激。感受场可以部分重叠，使得他们共同覆盖整个(例如，视觉)场。节点响应可以例如使用采用最小预处理的多层感知器，例如通过卷积运算以数学方式计算。卷积神经网络可以用于图像和视频流中的识别，例如，使用设置在例如无人机或移动机器人上的移动数据收集器上的摄像机系统，识别大环境中的机器类型。在实施例中，卷积神经网络可以用于提供基于数据输入的推荐，包括传感器输入和其他上下文信息，例如推荐用于移动数据收集器的路由。在实施例中，卷积神经网络可以用于处理输入，例如用于由在环境中的工作流中涉及的一个或多个当事人提供的指令的自然语言处理。在实施例中，可以对卷积神经网络部署大量神经元(例如，100,000、500,000或更多)，多个(例如，4、5、6或更多)层以及许多(例如，数百万)参数。卷积神经网络可以使用一个或多个卷积网。
1213.在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用管理反馈网络，例如用于识别突发事件(例如在交易性环境中先前未理解的新类型的行为)。
1214.在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用自组织映射(“som”)，涉及无监督学习。一组神经元可以学习将输入空间中的点映射到输出空间中的坐标。输入空间可以具有与输出空间不同的维度和拓扑，并且som可以在将现象映射成组的同时保存这些维度和拓扑。
1215.在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用学习向量量化(“lvq”)神经网络。类的原型代表可以在基于距离的分类方案中，连同适当的距离测度一起参数化。
1216.在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用回波状态网络(“esn”)，其可以包括具有稀疏连接的随机隐藏层的递归神经网络。输出神经元的权重可以改变(例如，权重可以基于反馈来训练)。在实施例中，esn可用于处理时间序列模式，例如，在示例中，识别与市场相关联的事件模式，例如响应于激励的价格变化模式。
1217.在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用双向递归神经网络(brnn)，例如使用有限序列的值(例如，来自传感器的电压值)来基于元素过去和将来的上下文预测或标记序列的每个元素。这可以通过添加两个rnn的输出来完成，例如一个从左到右处理序列，另一个从右到左处理序列。组合输出是目标信号的预测，例如由教师或监督者提供的信号。双向rnn可以与长短期记忆rnn相结合。
1218.在实施例中，本文所描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用分层rnn，该分层rnn以各种方式连接元素以分解分层行为，例如，将其分解为有用的子程序。在实施例中，分层rnn可以用于管理交易环境中的数据收集的一个或多个分层模板。
1219.在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用随机神经网络，该随机神经网络可以引入随机变体到网络中。这种随机变化可以被视为统计抽样的形式，例如蒙特卡罗抽样。
1220.在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用遗传尺度递归神经网络。在这类实施例中，使用rnn(通常是lstm)，其中将序列分解成多个标度，其中每个标度通知两个连续点之间的主要长度。一阶尺度由一个法线rnn组成，二阶尺度由所有通过两个指数分隔的点组成，等等。n阶rnn连接第一个节点和最后一个节点。来自所有不同尺度的输出可以被视为成员委员会，并且相关联的分数可以用于下一次迭代的遗传使用。
1221.在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用机器委员会(com)，包括在给定示例上共同“投票”的不同神经网络的集合。由于神经网络可能遭受局部极小化，从相同的架构和训练开始，但是使用随机不同的初始权重常常给出不同的结果。com趋向于稳定结果。
1222.在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用关联神经网络(asnn)，例如涉及组合多前馈神经网络和k最近邻居技术的机器委员会的扩展。在knn的分析案例中，可以使用集成响应之间的相关性作为距离的度量。这纠正了神经网络集成的偏差。联想神经网络可以具有与训练集重合的记忆。如果新的数据变得可用，网络立即提高其预测能力，并提供数据估计(自学习)，而不进行再培训。asnn的另一个重要特征是，通过分析模型空间中的数据实例之间的相关性来解译神经网络结果是可行的。
1223.在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用瞬时
训练的神经网络(itnn)，其中隐藏层和输出层的权重直接从训练向量数据映射。
1224.在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用尖峰神经网络，其可以明确地考虑输入的时间。网络输入和输出可以表示为一系列尖峰(例如脉冲函数或更复杂的形状)。snn可以处理时域中的信息(例如，随时间变化的信号，例如涉及市场或交易环境的动态行为的信号)。它们通常作为递归网络实现。
1225.在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用动态神经网络，该动态神经网络处理非线性多变量行为，并且包括学习与时间有关的行为，例如瞬态现象和延迟效应。瞬变可以包括市场变量的变动行为，例如价格、可用数量、可用对方等。
1226.在实施例中，级联相关可以用作架构和监督学习算法，补充固定拓扑网络中权重的调整。级联相关可以从最小网络开始，然后自动地逐个训练和添加新的隐藏单元，创建多层结构。一旦一个新的隐藏单元被添加到网络中，它的输入侧权重可以被冻结。然后，该单元成为网络中的永久性特征检测器，可用于产生输出或用于创建其他更复杂的特征检测器。级联相关架构可以快速学习，确定其自身的大小和拓扑结构，并且即使训练集改变并且不需要反向传播，也保留其所构建的结构。
1227.在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用神经模糊网络，例如涉及人工神经网络的主体中的模糊推理系统。若干层可以模拟模糊推理所涉及的过程，例如模糊化、推理、聚合和去模糊化，具体取决于类型。将模糊系统嵌入到神经网络的一般结构中，作为使用可用训练方法的益处，以找到模糊系统的参数。
1228.在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用复合模式生成网络(“cppn”)，例如联想神经网络(“ann”)的变体，其不同于激活函数的集合以及它们的应用方式。虽然典型的ann通常只包含s形函数(有时也包含高斯函数)，但是cppn可以包括这两种类型的函数和许多其他函数。此外，还可以在可能输入的整个空间上应用cppn，使得这些输入可以表示完整的图像。由于这些输入是函数的组合，因此cppn实际上以无限分辨率对图像进行编码，并且可以以任何最佳分辨率对特定显示器进行采样。
1229.这种类型的网络可以添加新的模式而无需重新训练。在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统例如通过创建特定的存储器结构，可以使用一次性联想记忆网络，该网络使用相邻连接的分层阵列将每个新模式分配给正交平面。
1230.在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用分层时间记忆(htm)神经网络，例如涉及新皮质的结构和算法特性。htm可以使用基于记忆预测理论的仿生模型。htm可以用来发现和推断观察到的输入模式和序列的高层次原因。
1231.在实施例中，本文描述的涉及专家系统或自组织能力的方法和系统可以使用全息联想记忆(ham)神经网络，该神经网络可以包括模拟、基于相关性、联想、刺激响应系统。信息可以映射到复数的相位定向上。该记忆对联想记忆任务、泛化和具有可变注意的模式识别是有效的。
1232.在实施例中，涉及网络编码的各种实施例可用于对神经网络中的网络节点之间的传输数据进行编码，例如节点位于交易环境中的一台或多台数据收集器或机器中。
1233.参考图50，图中描述了用于自动贷款管理的系统5000。各种实体/当事人5038可以具有与贷款5024的连接，贷款5024包括借款人5040、贷款人5042、中性第三方(例如，评估
员、抵押物/设备5060)或感兴趣的第三方(例如，监管机构、公司雇员等)等第三方5044。贷款5024可以受智能借贷合约5090管辖，该合同包括贷款条款和条件5029、贷款动作5030、贷款事件5032、贷款人优先级5028等信息，等等。智能借贷合约5090可以记录在分布式分类账5063中的贷款条目5041中。智能借贷合约5090可以存储为区块链数据5034。
1234.在说明性示例中，控制器5022可以接收抵押物数据5074，例如抵押物相关事件5008、抵押物属性5010、关于抵押物5002所处环境的环境数据5012、传感器数据5014，其中传感器5004可以被附加到抵押物以及包含抵押物或接近抵押物的情况。在实施例中，抵押物数据可以通过以下各项获取：物联网电路5020、摄像机系统、联网监控系统、互联网监控系统、移动设备系统、可穿戴设备系统、用户界面系统和交互式众包系统。
1235.控制器5022还可以监控和/或接收来自社交网络信息5058的数据，而财务状况5092可以从社交网络信息5058推断，例如当事人的评级、当事人的税务状态、当事人的信用报告、当事人的信用评级、当事人的网站评级、当事人产品的一组客户评论、当事人的社交网络评级、当事人的一组凭据、当事人的一组转介、当事人的一组证明、当事人的一组行为等。控制器5022还可以接收市场信息5048，例如定价5050；财务数据5054，例如当事人的公开估价、如公共记录指示的实体拥有的一组财产、当事人拥有的一组财产的估价、当事人的破产状态、实体的止赎状态、实体的合约违约状态、实体的违规状态、实体的犯罪状态、实体的出口管制状态、实体的禁运状态、实体的关税状态、实体的税务状态、实体的信用报告、实体的信用评级等。
1236.在实施例中，人工智能系统5062可以是控制器5022的一部分或位于远程系统上。ai系统5062可以包括估价电路5064和价值模型改进电路5066，估价电路5064被构造为基于抵押物数据5074和估价模型来确定抵押物的价值；价值模型改进电路5066基于第一组接收的抵押物数据5074和与第一组接收的抵押物数据相关联的抵押物用作担保的贷款的结果来改进估价模型。ai系统5062可以包括基于抵押物事件、贷款事件等采取动作的自动代理电路5070。动作可以包括贷款相关动作，例如要约贷款、接受贷款、承保贷款、设置贷款利率、延期支付要求、修改贷款利率、验证抵押物的产权、记录产权的变更、评估抵押物的价值、发起抵押物检查、催收贷款、完成贷款、设置贷款的条款和条件，向借款人提供要求提供的通知、止赎受贷款约束的财产以及修改贷款的条款和条件等。动作可以包括抵押物相关动作，例如验证分配的一组抵押物中的一个的产权、记录分配的一组抵押物中的一个的产权的变更、评估分配的一组抵押物中的一个的价值、发起对分配的一组抵押物中的一个的检查、发起对分配的一组抵押物中的一个的维护、发起对分配的一组抵押物中的一个的担保以及修改分配的一组抵押物5018中的一个的条款和条件。ai系统5062可以包括聚类电路5072，以基于公共属性创建各组抵押物。聚类电路5072还可以确定一组抵消抵押物，其中抵消抵押物与一个或多个抵押物共享公共属性。可以收集关于抵消抵押物的数据，并将其用于代表抵押物。智能合约电路5068可以创建如本文别处的智能借贷合约5090。
1237.参考图51，控制器可以包括区块链服务电路5144，其被构造为解释多个访问控制特征5148，例如对应于与贷款5130相关联的当事人和与区块链数据5140相关联的当事人。系统5100可以包括数据收集电路5112，其被构造为解释实体信息5102、抵押物数据5104等，例如对应于与对应于贷款、抵押物状况等的借贷交易相关的实体。该系统可以包括智能合约电路5122，其被构造为指定与贷款相关的贷款条款和条件5124、合约5128等。该系统可以
包括贷款管理电路5132，其被构造为响应于实体信息、多个访问控制特征以及贷款条款和条件，解释贷款相关动作5134和/或事件5138，其中贷款相关事件与贷款相关联；响应于实体信息、多个访问控制特征以及贷款条款和条件，实施贷款相关活动，其中贷款相关活动与贷款相关联；并且其中，区块链服务电路、数据收集电路、智能合约电路和贷款管理电路中的每一个还包括相应的应用程序编程接口(api)组件，该api组件被构造为促进系统的电路之间的通信。例如，贷款人5108可以通过安全访问控制接口5152(例如，通过访问控制指令5154)与控制器连接，该接口被构造为通过安全访问控制电路5150与控制器连接。数据收集电路5112可以被构造为接收抵押物数据5104和实体信息5102，例如关于贷款当事人的信息，例如贷款人、借款人或第三方、抵押物、与贷款当事人相关联的机器或财产、贷款当事人的产品等。抵押物数据5104可以包括：抵押物的类型、抵押物的类别、抵押物的价值、抵押物的类型的价格、抵押物的类型的价值、抵押物的说明、抵押物的产品特征集、抵押物的模型、抵押物的品牌、抵押物的制造商、抵押物的使用年限、抵押物的流动性、抵押物的保质期、抵押物的状况、抵押物的估价、抵押物的状态、抵押物的背景、抵押物的状态、抵押物的存储位置、抵押物的历史、抵押物的所有权、抵押物的看管人、抵押物的担保、抵押物的所有者的状况、抵押物的留置权、抵押物的存储条件、抵押物的维护历史、抵押物的使用历史、抵押物的事故历史、抵押物的故障历史、抵押物的所有权历史、抵押物的评估、抵押物的地理位置、抵押物的管辖地点等。数据收集电路5112可以基于接收的数据确定抵押物状况。接收的数据5102、5104和抵押物状况5110可以提供给ai电路5142，其可以包括自动代理电路5114(例如，处理事件5118、5120)、智能合约服务电路5122和贷款管理电路5132。
1238.参考图52，描述了一种用于处理贷款5200的说明性和非限制性示例方法。示例方法可以包括解释多个访问控制特征(步骤5202)；解释实体信息(步骤5204)；指定贷款条款和条件(步骤5208)；执行合约相关事件以响应实体信息(步骤5210)；解释与贷款相关的事件(步骤5212)；执行贷款动作以响应事件(步骤5214)；提供用户界面(步骤5218)；创建智能借贷合约(步骤5220)；以及将智能借贷合约记录为区块链数据(步骤5222)。
1239.参考图53，图中描述了用于交易、金融和市场支持的自适应智能和机器人过程自动化能力的系统5300。系统5300可以包括控制器5323，其可以包括数据收集电路5302，其接收抵押物数据5301并确定抵押物状况5304。控制器5323还可以包括多个ai电路5654。多个ai电路5654可以包括估价电路5308，其可以包括估价模型改进电路5310和聚类电路5312。多个ai电路5654可以包括智能合约服务电路5314，其包括用于贷款5325的智能借贷合约5316。多个ai电路5654可以包括自动代理电路5318，其采取贷款相关动作5320。控制器5323还可以包括报告电路5322和市场价值监控电路5324，其还确定抵押物状况5304。控制器5323还可以包括安全访问用户界面5328，其从贷款人5342接收访问控制指令5330。访问控制指令5330提供给安全访问控制电路5332，其向区块链服务电路5334提供指令，区块链服务电路5334解释访问控制特征5338并向贷款人5342或其他当事人提供访问权限。区块链服务电路5334都将抵押物数据和唯一抵押物id存储为区块链数据5335。
1240.参考图54，图中描述了用于自动智能合约创建和抵押物分配的方法5400。方法5400可以包括接收关于抵押物的第一和第二抵押物数据(5402)；创建智能借贷合约(5404)；将抵押物数据与抵押物的唯一标识符相关联(5408)；以及将唯一标识符和抵押物存储在区块链结构中(5410)。该方法还可以包括基于抵押物数据解释抵押物的状况
(5412)；识别抵押物事件(5414)；报告抵押物事件(5418)；以及执行动作以响应抵押物5420。方法5400还可以包括识别一组抵消抵押物(5422)；访问与抵消抵押物或抵押物相关的市场信息(5424)；以及基于市场信息修改贷款的条款或条件(5428)。方法5400还可以包括接收访问控制指令(5430)；解释多个访问控制特征(5432)；以及提供对抵押物日期的访问权限(5434)。
1241.参考图55，图中描述了用于处理贷款5530的说明性和非限制性示例系统5500。该示例系统可以包括控制器5501。控制器5501可以包括数据收集电路5512、估价电路5544、用户界面5554(例如，用于与用户5506的界面)、区块链服务电路5558以及若干人工智能电路5542，其包括智能合约服务电路5522、贷款管理电路5922、聚类电路5532、自动代理电路5514(例如用于处理贷款相关事件5539和贷款动作5538)。
1242.区块链服务电路5558可以被构造为与分布式分类账5540通过接口连接。数据收集电路5512可以被构造为接收与多个抵押物5504相关的数据或与多个抵押物5502的环境相关的数据。估价电路5544可以被构造为基于估价模型5552和接收的数据，确定多个抵押物中的每一个的价值。智能合约服务电路5522可以被构造为解释贷款的智能借贷合约5531，并通过基于确定的多个抵押物中的每一个的价值将多个抵押物中的至少一部分分配为贷款的担保，使得确定的多个抵押物5528中的每一个的价值足以提供贷款的担保，从而修改智能借贷合约5531。区块链服务电路5558还可以被构造为将分配的抵押物5528的至少一部分记录到分布式分类账5540中的条目，其中条目用于记录与贷款相关的事件。区块链服务电路、数据收集电路、估价电路和智能合约电路中的每一个还可以包括被构造为便于系统电路之间通信的对应的应用程序编程接口(api)组件。
1243.修改智能借贷合约5531还可以包括指定管理下列各项中的一项的条款和条件5524：贷款条款、贷款条件、贷款相关事件以及贷款相关活动。条款和条件5524可以分别包括以下组中的至少一个成员：贷款的本金金额、贷款的余额、固定利率、可变利率描述、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、至少一个当事人的说明、被担保人说明、担保人说明、担保物说明、个人担保、留置权、止赎状况、违约状况、违约后果、与前述任一项相关的契约以及前述任一项的期限。
1244.贷款5530可以包括以下贷款类型中的至少一种贷款类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约债券、资本改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
1245.抵押物可以包括以下物品中的至少一个物品：车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、工具、机械品以及个人财产。
1246.数据收集电路5512还可以被构造为接收与贷款5530和相应的抵押物相关的结果数据5510，并且其中估价电路5544包括人工智能电路，人工智能电路被构造为基于结果数据5510迭代地改进5550估价模型5552。
1247.估价电路5544还可以包括市场价值数据收集电路5548，市场价值数据收集电路被
构造为监控和报告与多个抵押物中的至少一个的价值相关的市场信息。市场价值数据收集电路5548还被构造为监控与至少一个公共市场中的抵押物相似的物品的定价或财务数据。
1248.聚类电路5532可以被构造为基于与抵押物的属性的相似度，标识用于评估抵押物的一组抵消物品5534。
1249.抵押物的属性可以选自下列属性：抵押物的类别、抵押物的使用年限、抵押物的状况、抵押物的历史、抵押物的存储条件以及抵押物的地理位置。
1250.数据收集电路5512还可以被构造为解释抵押物的状况5511。
1251.数据收集电路还可以包括以下系统中的至少一个系统：物联网系统、摄像机系统、联网监控系统、互联网监控系统、移动设备系统、可穿戴设备系统、用户界面系统和交互式众包系统。
1252.贷款包括以下贷款类型中的至少一种贷款类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约债券、资本改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
1253.贷款管理电路5922可以被构造为解释与贷款5539相关的事件，并执行贷款相关动作5538以响应与贷款相关的事件。
1254.与贷款相关的事件可以包括与以下至少一项相关的事件：贷款的价值、贷款的抵押物的状况或贷款的抵押物的所有权。
1255.贷款相关动作可以包括以下至少一项：修改贷款的条款和条件；向当事人中的一个提供通知；向贷款借款人提供必要的通知；以及止赎受贷款约束的财产。
1256.电路的相应api组件还可以包括被构造为与系统的多个用户交互的用户界面。
1257.多个用户可以各自包括：多个当事人中的一个、多个实体中的一个或前述任一者的代表。多个用户中的至少一个可以包括：预期当事人、预期实体或前述任一者的代表。
1258.参考图56，描述了一种用于处理贷款5600的说明性和非限制性示例方法。示例方法可以包括接收与多个抵押物相关的数据(步骤5602)；设置多个抵押物中的每一个的价值(步骤5604)；分配多个抵押物的至少一部分作为贷款的担保(步骤5608)；以及将所分配的多个抵押物的至少一部分记录到分布式分类账中的条目中，其中该条目用于记录与贷款相关的事件(步骤5610)。可以修改贷款的智能借贷合约(步骤5612)。
1259.可以指定贷款的条款和条件(步骤5614)。条款和条件分别选自下列各项：债务的本金金额、债务的余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、当事人、被担保人、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况以及违约后果。
1260.可以接收与贷款相关的结果数据(步骤5618)。可以基于结果数据和相应的抵押物迭代地改进估价模型(步骤5620)。可以监控与多个抵押物中的至少一个的价值相关的市场信息(步骤5622)。
1261.可以基于与多个抵押物中的一个的属性的相似度，标识与多个抵押物中的一个相似的一组物品(步骤5624)。
1262.可以解释多个抵押物中的一个的状况(步骤5628)。
1263.可以报告与多个抵押物中的一个的价值、多个抵押物中的一个的状况或多个抵押
物中的一个的所有权相关的事件(步骤5630)。
1264.可以解释与多个抵押物中的一个的价值、多个抵押物中的一个的状况或多个抵押物中的一个的所有权相关的事件(步骤5632)；并且可以执行与所述担保贷款相关的动作以响应与担保贷款的多个抵押物中的一个相关的事件(步骤5634)。
1265.贷款相关动作可以选自以下动作：要约贷款、接受贷款、承保贷款、设置贷款利率、延期支付要求、修改贷款利率、验证抵押物的产权、记录产权的变更、评估抵押物的价值、发起抵押物检查、催收贷款、结清贷款、设置贷款的条款和条件、向借款人提供要求提供的通知、止赎受贷款约束的财产以及修改贷款的条款和条件。
1266.参考图57，描述了一种用于自适应智能和机器人过程自动化能力的系统的说明性和非限制性示例系统5700。该示例系统可以包括控制器5701。控制器可以包括数据收集电路5728，其可以从多种源和系统收集数据，例如抵押物数据5732、与抵押物相关的环境数据5734等，这些源和系统包括：物联网系统、摄像机系统、联网监控系统、互联网监控系统、移动设备系统、可穿戴设备系统、用户界面系统和交互式众包系统。基于接收的数据5732、5734，数据收集电路5728可以识别抵押物事件5730。
1267.控制器5701还可以包括各种ai电路5744，包括估价电路5702，其可以部分地基于接收的数据5732、5734来确定抵押物的价值。估价电路5702可以包括市场价值监控电路5706，其被构造为确定关于抵押物或抵消抵押物的市场数据，其中市场数据可有助于抵押物的估价。ai电路还可以包括智能合约服务电路5710以促进与贷款5729相关的服务，例如创建智能合约5722、识别智能合约5722的条款和条件5724、识别贷款人优先级以及跟踪贷款人之间的价值分配5726。智能合约服务电路5710可以向区块链服务电路5736提供数据，区块链服务线路5736能够在分布式分类账5725上创建和修改贷款条目5727，其中贷款条目5717可以包括条款和条件、关于用于担保贷款的抵押物的数据、贷款人优先级和价值分配等。ai电路5744还可以包括抵押物分类电路5740，其创建抵消抵押物5704，抵消抵押物5704与抵押物中的一个共享至少一个属性，其中公共属性可以是物品的类别、物品的使用年限、物品的状况、物品的历史、物品的所有权、物品的看管人、物品的担保、物品的所有者状况、物品的留置权、物品的存储条件、物品的地理位置以及物品的管辖地点。抵消抵押物5742的使用可以促进市场价值监控电路5706获得相关市场数据和对抵押物的价值的总体确定。
1268.数据收集电路5728可以利用接收的数据和对抵押物的价值的确定来识别抵押物事件5730。基于抵押物事件5730，自动代理电路5746可以采取动作5748。动作5748可以是贷款相关动作，例如：要约贷款；接受贷款；承保贷款；设置贷款的利率；延期支付要求；修改贷款的利率；催收贷款；结清贷款；设置贷款的条款和条件；提供需要提供给借款人的通知；止赎贷款财产；修改贷款的条款和条件等。动作5748可以是抵押物相关动作，例如验证一组抵押物中的一个的产权、记录一组抵押物中的一个的产权的变更、评估一组抵押物中的一个的价值、发起对一组抵押物中的一个的检查、发起对一组抵押物中的一个的维护、发起对一组抵押物中的一个的担保以及修改一组抵押物中的一个的条款和条件。
1269.参考图58，图中描述了用于贷款创建和管理的说明性和非限制性示例方法5800。示例方法5800可以包括接收与为贷款提供担保的一组抵押物相关的数据(步骤5802)，以及接收与一组抵押物中的一个的环境相关的数据(步骤5804)。可以创建贷款的智能借贷合约(步骤5806)，并且可以在智能借贷合约中记录该组抵押物(步骤5808)。可以在分布式分类
账中记录贷款条目(步骤5810)，其中贷款条目包括智能借贷合约或对智能合约的引用。
1270.可以确定一组抵押物中的每一个的价值(步骤5812)，并且可以基于不同贷款人的优先级在贷款人之间分摊抵押物的价值(步骤5816)。可以基于学习集修改估价模型(步骤5814)，该学习集包括一组抵押物的一组估价确定、具有这些抵押物作为担保的贷款的结果以及这些抵押物的估价。
1271.可以基于接收的数据或所述抵押物中的一个的估价来确定抵押物事件(步骤5818)。可以执行贷款相关动作以响应确定的抵押物事件(步骤5820)，其中贷款相关动作包括：要约贷款、接受贷款、承保贷款、设置贷款利率、延期支付要求、修改贷款利率、催收贷款、结清贷款、设置贷款的条款和条件、向借款人提供要求提供的通知、止赎受贷款约束的财产、修改贷款的条款和条件等。
1272.可以执行贷款相关动作以响应确定的抵押物事件(步骤5822)，其中贷款相关动作包括：验证一组抵押物中的一个的产权、记录一组抵押物中的一个的产权的变更、评估一组抵押物中的一个的价值、发起对一组抵押物中的一个的检查、发起对一组抵押物中的一个的维护、发起对一组抵押物中的一个的担保、修改一组抵押物中的一个的条款和条件等。
1273.可以识别一组或多组抵消抵押物(步骤5824)，其中一组抵消抵押物中的每个物品与抵押物中的至少一个共享共同属性。然后，可以监控市场信息以获取与抵消抵押物相关的数据(步骤5826)。可以使用关于一个或多个抵消抵押物的监控市场信息来更新抵押物的价值(步骤5828)。可以使用抵押物的更新价值来更新分布式分类账中的贷款条目(5830)。
1274.参考图59，图中描述了用于交易、金融和市场支持的自适应智能和机器人过程自动化能力的示例系统5900。系统5900可以包括控制器5901，控制器5901可以包括多个ai电路5920。多个ai电路5920可以包括智能合约服务电路5910，以创建和修改贷款5918的智能借贷合约5912。智能借贷合约5912可以包括贷款5918的条款和条件5914、指定所需抵押物价值的契约、关于贷款5918和抵押物的信息、关于贷款人的信息，该信息包括贷款人优先级，该贷款人优先级包括贷款人之间抵押物价值的分配5916。
1275.多个ai电路5920可以包括估价电路5902，其被构造为基于估价模型5909和抵押物数据5940确定抵押物的一个或多个价值5908。估价电路5902可以包括抵押物分类电路5903，以基于与用于担保贷款5918的抵押物的共同属性来识别抵消抵押物5907。市场价值监控电路5906可以接收关于抵押物和抵消抵押物5907的市场信息5942。市场信息5942可以由估价模型5909用于确定抵押物的价值5908。估价电路5902还可以包括估价模型改进电路5904，以改进用于确定价值5908的估价模型5909。估价模型改进电路5904可以利用训练集，该训练集包括抵押物先前确定的价值5908和有关这些抵押物作为担保的贷款结果的数据。
1276.多个ai电路5920可以包括贷款管理电路5922，其可以包括价值比较电路5928，以将抵押物的价值5908与贷款契约中规定的抵押物的所需价值进行比较，确定抵押物抵偿价值5930。智能合约服务电路5910可以响应于抵押物抵偿价值5930，确定贷款5918的条款或条件5914，其中条件5914的条款与贷款组件相关，例如智能借贷合约5912的贷款当事人、贷款抵押物、贷款相关事件和贷款相关活动等。条件的条款可以是：贷款的本金金额、贷款的余额、固定利率、可变利率描述、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物替代说明、当事人的描述、被担保人说明、担保人说明、担保说明、个人担保、留置权、止赎状况、违约状况、违约后果、与前述任何一项有关的契约以及前述任何一项的期限。条件
的条款可以是：债务的本金金额、债务的余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、当事人、被担保人、担保人、担保、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况和违约后果等。智能合约服务电路5910可以修改智能借贷合约5912以包括新的条款或条件5914，例如响应于抵押物抵偿价值5930而确定的条款和条件5914。
1277.贷款管理电路5922还可以包括自动代理电路5924，以基于抵押物抵偿价值5930采取动作5926。动作5926可以是：验证抵押物的产权、记录抵押物的产权的变更、评估抵押物的价值、发起对抵押物的检查、发起抵押物的维护、发起抵押物的担保以及修改抵押物的条款和条件。
1278.动作5926可以是贷款相关动作，例如：要约贷款；接受贷款；承保贷款；设置贷款的利率；延期支付要求；修改贷款的利率；催收贷款；结清贷款；设置贷款的条款和条件；提供需要提供给借款人的通知；止赎贷款财产；修改贷款的条款和条件等。
1279.控制器5901还可以包括数据收集电路5932以接收抵押物数据5940并确定抵押物事件5934。然后，报告电路5936可以报告抵押物事件5934和抵押物数据5940。区块链服务电路5938可以创建和更新存储智能借贷合约5912副本的区块链数据5925。
1280.参考图60，图中描述了用于交易、财务和市场活动的机器人过程自动化的说明性和非限制性方法6000。示例方法可以包括接收与一个或一组抵押物相关的数据(步骤6002)，其中抵押物充当贷款的担保。基于接收的数据和估价模型，确定抵押物的价值(步骤6004)。创建智能借贷合约(步骤6006)，该智能借贷合约指定关于贷款的信息，包括指定担保贷款所需抵押物的所需价值的契约。
1281.可以将抵押物的价值与契约中规定的抵押物价值进行比较(步骤6008)，并且可以确定抵押物抵偿价值(步骤6010)，其中，如果抵押物的价值超过抵押物的所需价值，则抵押物抵偿价值可为正，如果抵押物价值低于抵押物的所需价值，则抵押物抵偿价值可为负。可以实施贷款相关动作以响应抵押物抵偿价值(步骤6012)。可以确定条款或条件以响应抵押物抵偿价值(步骤6014)，并且可以修改智能借贷合约(步骤6016)。
1282.可以使用以下系统基于第一组抵押物的第一组估价确定和具有第一组抵押物作为担保的一组对应贷款结果来修改估价模型(步骤6018)：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统、模拟系统和前述任何系统中的至少两个的混合系统等。
1283.可以基于抵押物的公共属性来识别一组抵消抵押物(步骤6020)，例如抵押物的类别、抵押物的使用年限、抵押物的状况、抵押物的历史、抵押物的所有权、抵押物的看管人、抵押物的担保、抵押物的所有者状况、抵押物的留置权、抵押物的存储条件、抵押物的地理位置和抵押物的管辖地点。可以监控市场信息以获取与抵消抵押物相关的数据(步骤6022)，例如定价或财务数据；并且可以修改智能借贷合约以响应市场信息(步骤6024)。可以基于市场信息自动发起动作(步骤6026)。该动作可以包括修改贷款的条款、发出违约通知、发起修改贷款的状况的止赎动作、向贷款的当事人提供通知、向贷款的借款人提供必要的通知以及止赎受贷款约束的财产、验证抵押物的产权、记录抵押物的产权的变更、评估抵押物的价值、发起对抵押物的检查、发起抵押物的维护、发起抵押物的担保以及修改抵押物的条款和条件。
1284.参考图61，描述了一种用于自适应智能和机器人过程自动化能力的系统的说明性和非限制性示例系统6100。示例系统可以包括控制器6101，控制器6101包括数据收集电路6128，该数据收集电路被构造为接收关于用于担保一组贷款6118的多个抵押物的抵押物数据6132。数据收集电路6128还可以包括：物联网系统、摄像机系统、联网监控系统、互联网监控系统、移动设备系统、可穿戴设备系统、用户界面系统和交互式众包系统。抵押物可以包括车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、工具、机械品和个人财产等。所述一组贷款可以包括：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约债券、资本改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券、补贴贷款等。所述一组贷款6118可以在多个借款人之间分配，作为分散贷款风险的手段。
1285.控制器6101还可以包括多个ai电路6144，包括抵押物分类电路6120，以从抵押物中识别通过共享公共属性而相关的一组抵押物6122，其中公共属性在接收的抵押物数据6132中，例如抵押物的类型、抵押物的类别、抵押物的价值、抵押物的类型的价格、抵押物的类型的价值、抵押物的说明、抵押物的产品特征集、抵押物的模型、抵押物的品牌、抵押物的制造商、抵押物的使用年限、抵押物的状况、抵押物的估价、抵押物的状态、抵押物的背景、抵押物的状态、抵押物的存储位置、抵押物的历史、抵押物的所有权、抵押物的看管人、抵押物的担保、抵押物的所有者的状况、抵押物的留置权、抵押物的存储条件、抵押物的维护历史、抵押物的使用历史、抵押物的事故历史、抵押物的故障历史、抵押物的所有权历史、抵押物的评估、抵押物的地理位置以及抵押物的管辖地点。抵押物分类电路6120还可以识别抵消抵押物6123，其中抵消抵押物6123和抵押物共享公共属性。
1286.报告电路6134还可以基于抵押物数据6132报告抵押物事件6130。自动代理电路6108可以基于抵押物事件6130自动执行动作6109。动作6109可以是抵押物相关动作，例如验证多个抵押物中的一个的产权、记录多个抵押物中的一个的产权的变更、评估多个抵押物中的一个的价值、发起对多个抵押物中的一个的检查、发起对多个抵押物中的一个的维护、发起对多个抵押物中的一个的担保以及修改多个抵押物中的一个的条款和条件等。动作6109可以是贷款相关动作，例如：要约贷款；接受贷款；承保贷款；设置贷款的利率；延期支付要求；修改贷款的利率；催收贷款；结清贷款；设置贷款的条款和条件；提供需要提供给借款人的通知；止赎贷款财产；修改贷款的条款和条件等。
1287.控制器6101还可以包括智能合约服务电路6110，以创建用于单个贷款或一组贷款6118的智能借贷合约6112，其中智能借贷合约6112识别从共享公共属性的所述一组相关抵押物6122中选择的抵押物6116的子集，以充当所述一组贷款6118的担保。智能合约服务电路6110还可以基于抵押物的更新价值重新定义抵押物子集6116，从而基于抵押物价值重新平衡用于一组贷款的抵押物。当公共属性实时变化时(例如，抵押物的状态或抵押物是否在定义的时间段内处于运输中)，可以实时识别抵押物子集6116的标识。此外，智能合约服务电路6110可以基于抵押物中的一个的价值来确定贷款的条款或条件6114，其中条款或条件6114与贷款组件(例如贷款当事人、贷款抵押物、贷款相关事件和贷款相关活动)相关。条款
或条件6114可以是：贷款的本金金额、贷款的余额、固定利率、可变利率描述、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物替代说明、当事人的描述、被担保人说明、担保人说明、担保说明、个人担保、留置权、止赎状况、违约状况、违约后果、与前述任何一项有关的契约、前述任何一项的期限等。控制器6101还可以包括智能合约服务电路6110，其使用区块链数据6124，包括智能借贷合约6126和区块链服务电路6136，也使用区块链数据6124与智能合约服务电路6110通信。
1288.控制器还可以包括估价电路6102，以基于接收的数据和估价模型6142确定抵押物子集中的每个抵押物的价值6140。估价模型改进电路6104可以基于对第一组抵押物的第一组估价确定以及具有第一组抵押物作为担保的相应一组贷款结果，修改估价模型6142。估价模型改进电路6104可以包括：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统、模拟系统、包括前述任何系统中的至少两个的混合系统等。估价电路6102还可以包括市场价值数据收集电路6106，以监控和报告市场信息6138，例如与抵消抵押物6123或一组抵押物6122相关的定价或财务数据。
1289.参考图62，图中描述了用于自动交易、财务和市场活动的方法6200。一种方法可以包括：接收与抵押物有关的数据(6202)；识别一组抵押物，其中该组中的物品共享共同属性或特征(6204)；识别该组的子集作为一组贷款的担保(6208)；以及创建该组贷款的智能借贷合约，其中智能借贷合约识别充当担保的组的子集(6210)。该组抵押物共享的公共属性可以在接收的数据中。
1290.可以使用接收的数据和估价模型来确定每个抵押物的价值(6212)。然后可以基于不同抵押物的价值重新定义用作担保的抵押物子集(6214)。可以基于该组的子集中的抵押物的至少一个的价值来确定智能借贷合约中的至少一个的条款或条件(6218)，并且修改智能借贷合约以包括所确定的条款或条件(6220)。此外，在一些实施例中，可以基于对第一组抵押物的第一组估价确定以及具有第一组抵押物作为担保的相应一组贷款结果，修改估价模型(6222)。
1291.可以识别一组抵消抵押物(步骤6224)，其中一组抵消抵押物的每个成员和一组多个物品共享公共属性。可以监控信息市场，并且可以报告一组抵消抵押物的市场信息(步骤6226)。
1292.图63描述了包括数据收集电路6324的系统6300，数据收集电路6324被构造为接收与贷款6312的一组当事人有关的数据6302。数据收集电路还可以被构造为接收与充当贷款的担保的一组抵押物6314相关的抵押物相关数据6308，并确定一组抵押物的状况，其中利率的变化还基于所述一组抵押物的状况。抵押物可以是：车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品、个人财产等。接收的数据可以包括贷款的所述一组当事人的属性，其中利率的变化可以部分基于该属性。数据收集电路可以包括物联网电路、图像捕获设备、联网监控电路、互联网监控电路、移动设备、可穿戴设备、用户界面电路、交互式众包电路等系统。例如，数据收集电路可以包括物联网电路6354，物联网电路6354被构造为监控贷款的所述一组当事人的属性。数据收集电路可以包括与所述
一组当事人中的至少一个相关联的可穿戴设备6306，其中可穿戴设备被构造为获取人类相关数据6304，并且其中接收的数据包括人类相关数据的至少一部分。数据收集电路可以包括用户界面电路6326，用户界面电路6326被构造为从贷款的当事人接收数据，并且提供来自贷款的当事人中的至少一个的数据作为接收的数据的一部分。数据收集电路可以包括交互式众包电路6338，交互式众包电路6338被构造为请求与贷款的所述一组当事人中的至少一个有关的数据，接收请求的数据，并且提供请求的数据的至少一个子集作为接收的数据的一部分。数据收集电路可以包括互联网监控电路6340，互联网监控电路6340被构造为从至少一个公开信息网站6322检索与贷款当事人相关的数据。该系统可以包括智能合约电路6332，该智能合约电路被构造为创建贷款6316的智能借贷合约6334。贷款可以是选自以下贷款类型中的类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约债券、资本改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券、补贴贷款等。智能合约电路可以被构造为基于属性确定智能借贷合约的条款或条件6318，并修改智能借贷合约以包括条款或条件。条款或条件可以与贷款组件相关，例如贷款当事人、贷款抵押物、贷款相关事件、贷款相关活动等。条款或条件可以是贷款的本金金额、贷款的余额、固定利率、可变利率描述、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物替代说明、当事人的描述、被担保人说明、担保人说明、担保说明、个人担保、留置权、止赎状况、违约状况、违约后果、与前述任何一项有关的契约、前述任何一项的期限等。该系统可以包括自动代理电路6336，自动代理电路6336被构造为自动执行贷款相关动作6320以响应接收的数据，其中贷款相关动作是贷款的利率的变化，并且其中智能合约电路还被构造为使用变化的利率更新智能借贷合约。该系统可以包括估价电路6328，例如估价电路6328被构造为基于接收的数据和估价模型6330确定所述一组抵押物中的至少一个的价值。智能合约电路可以被构造为基于所述一组抵押物中的至少一个的价值确定智能借贷合约的条款或条件，并修改智能借贷合约以包括条款或条件。条款或条件可以与贷款组件相关，例如贷款当事人、贷款抵押物、贷款相关事件、贷款相关活动等。条款或条件可以是贷款的本金金额、贷款的余额、固定利率、可变利率描述、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物替代说明、当事人的描述、被担保人说明、担保人说明、担保说明、个人担保、留置权、止赎状况、违约状况、违约后果、与前述任何一项有关的契约、前述任何一项的期限等。估价电路可以包括估价模型改进电路6342，其中估价模型改进电路例如基于对第一组抵押物的第一组估价确定6344以及具有第一组抵押物作为担保的相应一组贷款结果，修改估价模型。估价模型改进电路可以包括一个系统，例如机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统、模拟系统、包括前述至少两个的混合系统等。利率的变化还可以基于一组抵押物中的至少一个的价值。估价电路可以包括市场价值数据收集电路6346，市场价值数据收集电路6346被构造为监控和报告与抵押物的价值相关的抵消抵押物的市场信息6343。市场价值数据收集电路可以被构造为监控至少一个公共市场中的抵消抵押物的定价或财务数据中的一个并报告监控的定价或财务数据中的一个。该系统可以包括抵押物分类电路63150，抵押物分类电路63150被构造为标识一组抵消抵押物6352，其中所
述一组抵消抵押物中的每个成员和所述一组抵押物中的至少一个共享共同属性。共同属性可以是物品的类别、物品的使用年限、物品的状况、物品的历史、物品的所有权、物品的看管人、物品的担保、物品的所有者状况、物品的留置权、物品的存储条件、物品的地理位置、物品的管辖地点等。
1293.图64描述了方法6400，包括接收与一组贷款当事人中的至少一个相关的数据(6402)；创建贷款的智能借贷合约(6404)；执行贷款相关动作以响应所接收的数据(6408)，其中贷款相关动作是贷款的利率的变化；以及使用变化的利率更新智能借贷合约(6410)。该方法还可以包括接收与充当贷款的担保的一组抵押物相关的数据(6414)；确定该组抵押物的状况(6418)；以及执行贷款相关动作以响应该组抵押物的状况，其中贷款相关动作可以是贷款的利率变化(6420)。该方法还可以包括接收与充当贷款担保的一组抵押物相关的数据(6422)；确定该组抵押物中的至少一个的状况(6424)；基于该组抵押物中的至少一个的状况确定智能借贷合约的条款或条件(6428)；以及修改智能借贷合约以包括条款或条件(6430)。该方法可以包括识别一组抵消抵押物，其中所述一组抵消抵押物中的每个成员和所述一组抵押物中的至少一个共享公共属性，并且监控公共市场中的所述一组抵消抵押物，并且还可以报告监控的数据。该方法可以包括例如基于监控的一组抵消抵押物，改变由所述一组抵押物中的至少一个担保的贷款的利率。
1294.图65描述了包括数据收集电路6518的系统6500，数据收集电路6518被构造为从公共信息源6504(例如，网站、新闻文章、社交网络、众包信息等)获取与贷款6508的一组当事人6506中的至少一个当事人(例如，一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供人、借款人、债务人、承保人、检查员、评估员、审计员、估价专业人员、政府官员、会计师等)有关的数据6502。数据收集电路还可以被构造为接收与充当贷款的担保的一组抵押物6512相关的抵押物相关数据6308，并确定一组抵押物中的至少一个的状况，其中利率的变化还基于一组抵押物中的至少一个的状况。获取的数据可以包括一组贷款当事人中的至少一个当事人的财务状况。财务状况可以基于一组贷款当事人中的至少一个当事人的至少一个属性确定，属性选自下列属性：当事人的公开估价、如公共记录指示的当事人拥有的一组财产、当事人拥有的一组财产的估价、当事人的破产状态、当事人的止赎状态、当事人的合约违约状态、当事人的违规状态、当事人的犯罪状态、当事人的出口管制状态、当事人的禁运状态、当事人的关税状态、当事人的税务状态、当事人的信用报告、当事人的信用评级、当事人的网站评级、当事人产品的一组客户评论、当事人的社交网络评级、当事人的一组凭据、当事人的一组转介、当事人的一组证明、当事人的一组行为、当事人的位置、当事人的地理位置、当事人的管辖地点等。该系统可以包括智能合约电路6524，该智能合约电路被构造为创建贷款6508的智能借贷合约6526。智能合约电路可以被构造为指定智能借贷合约中的条款和条件，其中智能借贷合约中的条款或条件中的一个管理贷款相关事件或贷款相关活动中的一个。该系统可以包括自动代理电路6528，自动代理电路6528被构造为自动执行贷款相关动作6516以响应获取的数据，其中贷款相关动作是贷款的利率的变化，并且其中智能合约电路还被构造为使用变化的利率更新智能借贷合约。自动代理电路可以被构造为至少部分地基于接收的数据识别与贷款相关的事件(例如，贷款的价值、贷款抵押物的状况或贷款抵押物的所有权)。自动代理电路可以被构造为执行下列动作中的动作以响应与贷款
相关的事件：要约贷款、接受贷款、承保贷款、设置贷款的利率、延期支付要求、修改贷款的利率、验证所述一组抵押物中的至少一个的产权、评估一组抵押物中的至少一个的价值、发起所述一组抵押物中的至少一个的检查、设置或修改贷款的条款和条件6514(债务的本金金额、债务的余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、当事人、被担保人、担保人、担保、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况和违约后果)、向当事人中的一个提供通知、向贷款的借款人提供必要的通知以及止赎受贷款约束的财产。贷款可以包括贷款类型，例如汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约债券、资本改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券、补贴贷款等。获取的数据可以与所述一组抵押物相关，例如车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、工具、机械品、个人财产等。该系统可以包括估价电路6520，估价电路6520被构造为基于获取的数据和估价模型6522确定一组抵押物中的至少一个的价值。估价电路可以包括估价模型改进电路6530，其中估价模型改进电路基于对第一组抵押物的第一组估价确定6532以及具有第一组抵押物作为担保的相应一组贷款结果，修改估价模型。估价模型改进电路可以包括：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统、模拟系统、包括前述任何系统中的至少两个的混合系统等。智能合约电路还可以被构造为基于所述一组抵押物中的至少一个的价值确定智能借贷合约的条款或条件，基于与抵押物的价值相关的抵消抵押物的市场信息修改贷款的条款或条件等。该系统可以包括抵押物分类电路65138，抵押物分类电路65138被构造为识别一组抵消抵押物，其中所述一组抵消抵押物6540中的每个成员和所述一组抵押物中的至少一个共享共同属性(例如，物品的类别、物品的使用年限、物品的状况、物品的历史、物品的所有权、物品的看管人、物品的担保、物品的所有者状况、物品的留置权、物品的存储条件、物品的地理位置、物品的管辖地点等)。估价电路还可以包括市场价值数据收集电路6534，市场价值数据收集电路6534被构造为监控和报告与抵押物的价值相关的抵消抵押物的市场信息6536，监控公共市场中抵消抵押物的定价或财务数据等，并报告监控的定价或财务数据。
1295.图66描述了一种方法6600，包括从公共源获取与一组贷款当事人中的至少一个相关的数据(6602)，其中公共信息源可以选自下列信息源：网站、新闻文章、社交网络和众包信息。该方法可以包括创建智能借贷合约(6604)。该方法可以包括执行贷款相关动作以响应获取的数据(6606)，其中贷款相关动作是贷款的利率变化。该方法可以包括使用变化的利率更新智能借贷合约(6608)。该方法可以包括接收与充当贷款的担保的一组抵押物相关的抵押物相关数据(6610)，并确定该组抵押物中的至少一个的状况，其中利率的变化还基于所述一组抵押物中的至少一个的状况(6612)。该方法可以包括至少部分地基于与贷款相关的数据识别与贷款相关的事件(6614)，并且执行动作以响应与贷款相关的事件(6618)：要约贷款、接受贷款、承保贷款、设置贷款的利率、延期支付要求、修改贷款的利率、验证一组抵押物中的至少一个的产权、评估一组抵押物中的至少一个的价值、发起一组抵押物中
的至少一个的检查、设置或修改贷款的条款和条件、向当事人中的一个提供通知、向贷款的借款人提供必要的通知、止赎受贷款约束的财产等。该方法可以包括基于抵押物相关数据或获取的数据中的至少一个以及估价模型，确定所述一组抵押物中的至少一个的价值。该方法可以包括基于所述一组抵押物中的至少一个的价值，确定智能借贷合约的条款或条件中的至少一个。该方法可以包括修改智能借贷合约以包括条款或条件中的至少一个。该方法可以包括基于对第一组抵押物的第一组估价确定以及具有第一组抵押物作为担保的相应一组贷款结果，修改估价模型。该方法可以包括识别一组抵消抵押物，其中所述一组抵消抵押物的每个成员和所述一组抵消抵押物中的至少一个共享公共属性(6620)；监控至少一个公共市场中所述一组抵消抵押物的至少一个的定价数据或财务数据中的一个(6622)；报告所述一组抵消抵押物中的至少一个的监控数据(6624)；以及基于报告的监控数据修改贷款的条款或条件(6628)。
1296.图67描述了包括数据收集电路6720的系统6700，数据收集电路6720被构造为接收与贷款6712的状态6704相关的数据6702以及与一组抵押物6706相关的数据，所述一组抵押物担充当贷款的担保。数据收集电路可以使用以下系统监控贷款实体中的一个或多个：物联网系统、摄像机系统、联网监控系统、互联网监控系统、移动设备系统、可穿戴设备系统、用户界面系统和交互式众包系统67132。例如，交互式众包系统可以包括用户界面6734，用户界面6734用于从众包站点6718请求与一个或多个贷款实体相关的信息，并且其中用户界面被构造为允许贷款实体中的一个或多个输入关于贷款实体中的一个或多个的信息。在另一实例中，联网监控系统可以包括网络搜索电路6721，网络搜索电路6721被构造为搜索公共可用的信息站点以获得与贷款实体中的一个或多个相关的信息。该系统可以包括区块链服务电路6744，区块链服务电路6744被构造为维护与贷款相关的事件的安全历史分类账6746，并解释对应于与贷款相关联的多个当事人6710的多个访问控制特征6708。该系统可以包括贷款评估电路67148，贷款评估电路67148被构造为基于接收的数据，确定贷款状态。数据收集电路可以接收与一个或多个贷款实体6714相关的数据，其中贷款评估电路可以基于与贷款实体中的一个或多个相关的数据，确定是否符合契约。贷款评估电路可以被构造为基于接收的数据和贷款实体中的一个或多个的状态，确定贷款的状况的执行状态，并且其中部分地基于贷款实体中的至少一个或多个的状态和贷款的状况的执行状态，确定贷款状态的确定。例如，贷款的条件可以涉及支付履行和契约满意度中的至少一个。数据收集电路可以包括市场数据收集电路6736，市场数据收集电路6736被构造为接收关于与贷款相关联的多当事人中的至少一个的财务数据6738。贷款评估电路可以被构造为基于接收的财务数据确定与贷款相关联的多个当事人中的至少一个的财务状况，其中多个当事人的至少一个可以是一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供人、借款人、债务人、承保人、检查员、评估员、审计员、估价专业人员、政府官员、会计师等。接收的财务数据可以与多个当事人中的一个的实体的属性相关，例如：当事人的公开估价、如公共记录指示的当事人拥有的一组财产、当事人拥有的一组财产的估价、当事人的破产状态、实体的止赎状态、实体的合约违约状态、实体的违规状态、实体的犯罪状态、实体的出口管制状态、实体的禁运状态、实体的关税状态、实体的税务状态、实体的信用报告、实体的信用评级、实体的网站评级、实体的产品的一组客户评论、实体的社交网络评级、实体的一组凭据、实体的一组
转介、实体的一组证明、实体的一组行为、实体的位置、实体的地理位置等。该系统可以包括智能合约电路6726，智能合约电路6726被构造为创建用于贷款的智能借贷合约6728。智能合约电路可以被构造为基于所述一组抵押物中的至少一个的价值确定智能借贷合约的条款或条件，并修改智能借贷合约以包括条款或条件，其中条款或条件可以是债务的本金金额、债务的余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、当事人、被担保人、担保人、担保、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况、违约后果等。该系统可以包括自动代理电路6730，自动代理电路6730被构造为基于贷款状态执行贷款动作6716，其中区块链服务电路可以被构造为使用贷款动作更新事件的历史分类账。该系统可以包括估价电路6722，估价电路6722被构造为基于接收的数据和估价模型6724确定一组抵押物中的至少一个的价值。估价电路可以包括估价模型改进电路6740，其中估价模型改进电路基于对第一组抵押物的第一组估价确定以及具有第一组抵押物作为担保的相应一组贷款结果，修改估价模型。估价模型改进电路可以包括：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统或模拟系统。估价电路可以包括市场价值数据收集电路6742，市场价值数据收集电路被构造为监控和报告与抵押物的价值相关的抵消抵押物的市场信息。市场价值数据收集电路还可以被构造为监控公共市场中抵消抵押物的定价或财务数据，例如报告监控的定价或财务数据。智能合约电路还可以被构造为基于与抵押物的价值相关的抵消抵押物的市场信息，修改贷款的条款或条件。该系统可以包括抵押物分类电路67150，抵押物分类电路67150被构造为标识一组抵消抵押物6752，其中所述一组抵消抵押物中的每个成员和所述一组抵押物中的至少一个可以共享共同属性。共同属性可以是抵押物的类别、抵押物的使用年限、抵押物的状况、抵押物的历史、抵押物的所有权、抵押物的看管人、抵押物的担保、抵押物的所有者状况、抵押物的留置权、抵押物的存储条件、抵押物的地理位置、抵押物的管辖地点等。
1297.图68描述了方法6800，包括维护与贷款相关的事件的安全历史分类账(6802)；接收与贷款的状态相关的数据(6804)；接收与一组抵押物相关的数据，该组抵押物充当贷款的担保(6808)；确定贷款的状态(6810)；基于贷款状态执行贷款动作(6812)；以及更新与贷款相关的事件的历史分类账(6814)。该方法还可以包括接收与一个或多个贷款实体相关的数据(6818)，以及基于所接收的数据确定是否符合贷款的契约(6820)。该方法还可以包括确定贷款条件的执行状态，其中贷款状态的确定部分地基于贷款条件的执行状态。该方法还可以包括接收与贷款的至少一个当事人相关的财务数据。该方法还可以包括基于财务数据确定贷款的至少一个当事人的财务状况。该方法还可以包括基于接收的数据和估价模型，确定至少一组抵押物的价值。该方法还可以包括基于抵押物中的至少一个的价值确定贷款的条款或条件中的至少一个(6822)，以及修改智能借贷合约以包括条款或条件中的至少一个(6824)。该方法可以包括识别一组抵消抵押物，其中该组抵消抵押物的每个成员和一组抵押物中的至少一个共享公共属性(6828)；接收与一组抵消抵押物相关的数据，其中确定至少一组抵押物的价值部分地基于所接收的与一组抵消抵押物相关的数据(6830)。
1298.参考图69，图中描述了用于管理贷款6900的抵押物的说明性和非限制性示例的智能合约系统。该示例系统可以包括控制器69101。控制器69101可以包括被构造为监控贷款
6930和贷款抵押物6928的状态的数据收集电路6912，以及包括智能合约电路6922的若干人工智能电路6942，智能合约电路6922被构造为处理来自数据收集电路6912的信息，并且响应于贷款状态或贷款抵押物状态中的至少一个，基于该信息和智能借贷合约6931，自动发起对贷款的抵押物的一个或多个物品的替换、移除或添加中的至少一个；以及区块链服务电路6958，区块链服务电路6958被构造为解释对应于与贷款相关联的至少一个当事人的多个访问控制特征6980，并将至少一个替换、移除或添加记录在用于贷款的分布式分类账6940中。数据收集电路还可以包括以下系统中的至少一个其他系统6962：物联网系统、摄像机系统、联网监控系统、互联网监控系统、移动设备系统、可穿戴设备系统、用户界面系统以及交互式众包系统。
1299.可以基于与贷款相关的实体(例如，用户6951)中的至少一个的状态和贷款的条件的执行状态中的至少一个，确定贷款6930的状态。条件的履行的状态可以涉及贷款的支付履行或契约满意度中的至少一个。贷款的状态可以基于与贷款相关的至少一个实体的状态和贷款条件的履行状态确定；条件的履行可以涉及支付履行或贷款契约满意度中的至少一个。数据收集电路6912还可以被构造为通过监控至少一个实体，确定是否符合契约。当至少一个实体是贷款的当事人时，数据收集电路6912可以监控作为贷款当事人的至少一个实体的财务状况。贷款的条件可以包括贷款的财务状况，并且其中财务状况的执行状态可以基于以下属性中的属性确定：至少一个实体的公开估价、如公共记录指示的至少一个实体拥有的财产、至少一个实体拥有的财产的估价、至少一个实体的破产状态、至少一个实体的止赎状态、至少一个实体的合约违约状态、至少一个实体的违规状态、至少一个实体的犯罪状态、至少一个实体的出口管制状态、至少一个实体的禁运状态、至少一个实体的关税状态、至少一个实体的税务状态、至少一个实体的信用报告、至少一个实体的信用评级、至少一个实体的网站评级、至少一个实体的产品的多个客户评论、至少一个实体的社交网络评级、至少一个实体的多个凭据、至少一个实体的多个转介、至少一个实体的多个证明、至少一个实体的行为、至少一个实体的位置，至少一个实体的地理位置以及至少一个实体的相关管辖区。
1300.贷款当事人可以选自以下当事人：一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供人、借款人、债务人、承保人、检查员、评估员、审计员、估价专业人员、政府官员和会计师。
1301.数据收集电路6912还可以被构造为基于以下属性中的抵押物的至少一个属性监控贷款抵押物的状态：抵押物的类别、抵押物的使用年限、抵押物的状况6911、抵押物的历史、抵押物的存储条件以及抵押物的地理位置。
1302.控制器69101可以包括估价电路6944，估价电路6944被构造为使用估价模型6952以基于贷款的抵押物的状态确定抵押物的价值。智能合约电路6922可以发起对抵押物中的一个或多个项目的至少一个替代、移除或添加，以使抵押物的价值维持在预定范围内。
1303.估价电路6944还可以包括交易结果处理电路6964，该交易结果处理电路被构造为解释与抵押物交易相关的结果数据6910，并迭代地改进6950估价模型以响应结果数据。
1304.估价电路6944还可以包括市场价值数据收集电路6948，该市场价值数据收集电路被构造为监控和报告与抵押物的价值相关的市场信息。市场价值数据收集电路6948可以监
控至少一个公共市场中的抵消抵押物6934的定价数据或财务数据。
1305.市场价值数据收集电路6948还被构造为构造一组抵消抵押物6934，抵消抵押物6934用于基于抵押物的属性使用控制器69101的聚类电路6932确定抵押物的价值。属性可以选自以下各项：抵押物的类别、抵押物的使用年限、抵押物的状况、抵押物的历史、抵押物的存储条件以及抵押物的地理位置。
1306.贷款的条款和条件6924可以包括以下组中的至少一个成员：债务的本金金额、债务的余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、当事人、被担保人、担保人、担保、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况和违约后果。
1307.智能合约电路还可以包括贷款管理电路6960或与贷款管理电路6960通信被构造为指定智能借贷合约6931的条款和条件，该条款和条件管理贷款条款和条件、贷款相关事件6939或贷款相关活动或动作6938中的至少一个。
1308.参考图70，图中描述了用于管理贷款抵押物的示例智能合约方法7000。该示例方法可以包括监控贷款和贷款抵押物的状态(步骤7002)；处理来自监控的信息(步骤7004)；基于信息自动发起对贷款的抵押物的一个或多个物品的替代、移除或添加操作中的至少一项操作(步骤7008)；以及解释对应于与贷款相关联的至少一当事人的多个访问控制特征(步骤7010)，并在贷款的分布式分类账中记录至少一项替代、移除或添加操作(步骤7012)。可以基于与贷款相关的实体的至少一个的状态和贷款的条件的执行状态中的至少一个，确定贷款的状态。
1309.该方法还可以包括解释来自监控的信息(步骤7014)以及基于贷款的状态或贷款的抵押物中的至少一个，使用一组抵押物的估价模型来确定价值(步骤7018)。至少一项替代、移除或添加操作可以将抵押物的价值维持在预定范围内。该方法还可以包括解释与抵押物或抵消抵押物中的一个的交易相关的结果数据(步骤7020)，并迭代地改进估价模型以响应结果数据(步骤7022)。该方法还可以包括监控和报告与抵押物的价值相关的市场信息(步骤7024)。
1310.该方法还可以包括监控至少一个公共市场中的抵消抵押物的定价数据或财务数据(步骤7028)。
1311.该方法还可以包括指定智能合约的条款和条件，智能合约管理贷款的条款和条件、贷款相关事件或贷款相关活动中的至少一个(步骤7030)。
1312.参考图71，图中描述了用于验证贷款7100的抵押物或担保人的状况的说明性和非限制性示例性众包系统。该示例系统可以包括控制器71101。控制器71101可以包括数据收集电路7112、用户界面7154和若干人工智能电路7142(包括智能合约电路7122)、机器人过程自动化电路7174、众包请求电路7160、众包通信电路7162、众包发布电路7164和区块链服务电路7158。
1313.众包请求电路7160可以被构造为配置众包请求7168的至少一个参数，众包请求7168与获得关于贷款7130的抵押物7102的状况7111或贷款7130的担保人的状况的信息7104有关。它还可以启用工作流程，人类用户7106通过工作流程输入至少一个参数建立众包请求。至少一个参数可以包括请求的信息的类型、奖励和用于接收奖励的条件。奖励可以选自以下奖励：财务奖励、代币、票证、合约权利、加密货币、多个奖励点数、货币、产品或服
务的折扣以及访问权。
1314.众包发布电路7164可以用于向一组信息供应商发布众包请求7168。
1315.众包通信电路7162可以被构造为收集和处理来自一组信息供应商7170的至少一个响应7172，并向信息供应商组中的至少一个提供奖励7180以响应成功的信息供应事件。
1316.众包通信电路7162还包括智能合约电路7122，智能合约电路7122被构造为通过确定成功的信息供应事件以响应为众包请求7168配置的至少一个参数来管理奖励7180，并自动将奖励7180分配给一组信息供应商7170中的至少一个以响应成功的信息供应事件。它还可以被构造为处理至少一个响应7172，并且作为响应，自动采取贷款相关动作。该动作可以是止赎动作、留置权管理动作、利率设置动作、违约发起动作、抵押物替代或贷款催收中的至少一个。
1317.贷款7130可以包括以下贷款类型中的至少一种贷款类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约债券、资本改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
1318.众包请求电路7160还可以被构造为配置众包请求7168的至少一个另外的参数，以获得关于贷款的抵押物的状况7111的信息。
1319.抵押物7102可以包括以下各项中的至少一项：车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品和个人财产。
1320.抵押物状况7111可以基于以下属性中的属性确定：抵押物的质量、抵押物的状况、抵押物的产权状态、抵押物的拥有状态以及抵押物的留置权状态。当抵押物是物品时，状况可以基于以下属性中的属性确定：物品的新的或已使用的状态、物品的类型、物品的类别、物品的说明、物品的产品特征集、物品的模型、物品的品牌、物品的制造商、物品的状态、物品的背景、物品的状况、物品的价值、物品的存储位置、物品的地理位置、物品的使用年限、物品的维护历史、物品的使用历史、物品的事故历史、物品的故障历史、物品的所有权、物品的所有权历史、物品类型的价格、物品类型的价值、物品的评估和物品的估价。
1321.区块链服务电路7158可以被构造为在分布式分类账7140中记录众包请求的标识信息和至少一个参数、对众包请求的至少一个响应以及奖励描述。
1322.机器人过程自动化电路7174可以被构造为基于在包括人类用户交互的训练数据集7178上与众包请求电路或众包通信电路中的至少一个进行训练，基于贷款的至少一个属性配置众包请求。可以从管理贷款的智能合约电路7122获得贷款的至少一个属性。训练数据集7178还可以包括来自多个众包请求的结果7110。
1323.机器人过程自动化电路7174还可以被构造为确定奖励7180。
1324.机器人过程自动化电路7174还可以被构造为确定众包发布电路7164向其发布众包请求7168的至少一个域。
1325.参考图72，本文提供了用于验证贷款的抵押物或担保人的状况的众包方法7200。众包请求的至少一个参数可以用于获得关于贷款抵押物的状况或贷款担保人的状况的信
息(步骤7202)。众包请求可以向一组信息供应商发布(步骤7204)。可以收集和处理对众包请求的至少一个响应(步骤7208)。可以向所述一组信息供应商中的至少一个供应商提供奖励以响应成功的信息供应事件(步骤7210)。可以向所述一组信息供应商组的至少一部分发布奖励描述以响应成功的信息供应事件(步骤7212)。可以将奖励自动分配给所述一组信息供应商中的至少一个以响应成功的信息供应事件(步骤7230)。该方法还可以包括在众包请求的分布式分类账中记录众包请求的标识信息和至少一个参数、对众包请求的至少一个响应以及奖励描述(步骤7214)。图形用户界面可以用于启用工作流程，人类用户通过工作流程输入至少一个参数建立众包请求(步骤7218)。可以自动采取贷款相关动作以响应成功的信息供应事件(步骤7220)。机器人过程自动化电路可以基于包括对应于多个众包请求的多个结果的训练数据集训练机器人过程自动化电路，以及操作机器人过程自动化电路以迭代地改进众包请求(步骤7222)。可以向机器人过程自动化电路提供贷款的至少一个属性，以便配置众包请求(步骤7224)。配置众包请求可以包括确定奖励。可以向机器人过程自动化电路提供贷款的至少一个属性，以便确定向其发布众包请求的至少一种域(步骤7228)。
1326.参考图73，图中描述了用于修改贷款7330的说明性和非限制性示例性智能合约系统7300。该示例系统可以包括控制器7301。控制器7301可以包括数据收集电路7312、估价电路7344和若干人工智能电路7342，该人工智能电路包括智能合约电路7322、聚类电路7332以及贷款管理电路7360。数据收集电路7312可以被构造为确定与贷款中涉及的多个实体中的每一个对应的位置信息。智能合约电路7322可以被构造为确定多个实体中的至少一个实体的管辖区以响应位置信息。智能合约电路7322可以被构造为至少部分地基于多个实体中的至少一个的管辖区，自动进行贷款的贷款相关动作7338。
1327.智能合约电路7322还可以被构造为自动进行贷款相关动作以响应多个实体中的第一个处于第一管辖区以及多个实体中的第二个处于第二管辖区。
1328.智能合约电路7322还可以被构造为自动采取贷款相关动作以响应多个实体中的一个从第一管辖区移动到第二管辖区。
1329.贷款相关动作7338可以包括以下贷款相关动作中的至少一个贷款相关动作：要约贷款、接受贷款、承保贷款、设置贷款利率、延期支付要求、修改贷款利率、验证抵押物的产权、记录产权的变更、评估抵押物的价值、发起抵押物检查、催收贷款、结清贷款、设置贷款的条款和条件，向借款人提供要求提供的通知、止赎受贷款约束的财产以及修改贷款的条款和条件。
1330.智能合约电路7322还可以被构造为处理多个管辖区特定的监管要求7368(例如与通知有关的要求)，并基于对应于以下实体的至少一个的管辖区向借款人提供适当的通知：贷款人、借款人、经由贷款提供的资金、贷款的偿还或贷款的抵押物。
1331.智能合约电路7322还可以被构造为处理多个管辖区特定的监管要求7368，例如与止赎相关的要求，并基于贷款人、借款人、通过贷款提供的资金、贷款的偿还和贷款的抵押物中的至少一个的管辖区向借款人提供适当的止赎通知。
1332.智能合约电路7322还可以被构造为处理用于设置贷款的条款和条件7324的多个管辖区特定的规则7370，并基于对应于以下实体中的至少一个实体的管辖区配置智能合约7331：借款人、经由贷款提供的资金、贷款的偿还和贷款的抵押物。
1333.智能合约电路7322还可以被构造为确定贷款的利率以使贷款符合可适用于对应
于多个实体中选定的一个的管辖区的最大利率限制。
1334.数据收集电路7312还可以被构造为例如使用抵押物数据7304监控贷款的抵押物的结果数据7310和状况7311，并且其中智能合约电路还被构造为响应于贷款的抵押物的状况，确定贷款的利率。
1335.数据收集电路7312还可以被构造为监控多个实体中作为贷款的当事人的至少一个的属性，并且其中智能合约电路还被构造为确定贷款的利率以响应属性。
1336.智能合约电路7322还可以包括贷款管理电路7360，贷款管理电路7360用于指定智能合约的条款和条件，条款和条件管理贷款条款和条件7324、贷款相关事件7339或贷款相关活动7372的至少一个。
1337.贷款可以包括以下贷款类型中的至少一种贷款类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约债券、资本改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理监管、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
1338.贷款的条款和条件可以各自包括以下组中的至少一个成员：债务的本金金额、债务的余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、当事人、被担保人、担保人、担保、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况以及违约后果。
1339.数据收集电路7312还可以包括以下系统中的至少一个另外系统7362：物联网系统、摄像机系统、联网监控系统、互联网监控系统、移动设备系统、可穿戴设备系统、用户界面系统以及交互式众包系统。
1340.估价电路7344可以被构造为使用估价模型7352基于对应于多个实体中的至少一个的管辖区，确定贷款的抵押物的价值。估价模型7352可以是管辖区特定的估价模型，并且其中对应于多个实体中的至少一个的管辖区包括对应于以下实体中的至少一个实体的管辖区：贷款人、借款人、根据贷款提供的资金、根据贷款提供的资金的交付位置、贷款的支付和贷款的抵押物。
1341.贷款的条款和条件中的至少一个可以基于贷款的抵押物的价值。
1342.抵押物可以包括以下项目中的至少一个项目：车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
1343.估价电路7344还可以包括交易结果处理电路7364，交易结果处理电路被构造为解释与抵押物交易相关的结果数据，并迭代地改进7350估价模型以响应结果数据。
1344.估价电路7344还可以包括市场价值数据收集电路7348，该市场价值数据收集电路被构造为监控和报告与抵押物的价值相关的市场信息。市场价值数据收集电路可以监控至少一个公共市场中的抵消抵押物的定价数据或财务数据。可以使用基于抵押物属性的聚类电路7332构造用于估价抵押物的一组抵消抵押物7334。属性可以选自：抵押物的类别、抵押物的使用年限、抵押物的状况、抵押物的历史、抵押物的存储条件以及抵押物的地理位置。
1345.参考图74，本文提供了用于修改贷款的智能合约方法7400。示例方法可以包括监控与涉及贷款的多个实体中的每个实体相对应的位置信息(步骤7402)；处理关于实体的位
置信息，并且至少部分地基于位置信息自动地对贷款采取贷款相关动作(步骤7404)。示例方法包括处理多个管辖区特定的监管通知要求，并基于贷款人、借款人、通过贷款提供的资金、贷款的偿还和/或贷款抵押物的位置向借款人提供适当的通知(步骤7408)。示例方法包括处理用于设置贷款的条款和条件的多个管辖区特定规则，并基于贷款人、借款人、通过贷款提供的资金、贷款的偿还和/或贷款抵押物的位置配置智能合约(步骤7410)。示例方法还包括确定贷款的利率，以使贷款符合适用于管辖区的最大利率限制(步骤7412)。该示例方法可以监控贷款的多个抵押物的状况或作为贷款当事人的实体中的一个的属性中的至少一个，其中状况或属性用于确定利率(步骤7414)。该示例方法可以指定智能合约的条款和条件，智能合约管理条款和条件、贷款相关事件或贷款相关活动中的至少一个(步骤7418)。示例方法包括解释位置信息并使用估价模型来基于位置信息确定贷款的多个抵押物的价值(步骤7420)。该示例方法包括解释与抵押物交易相关的结果数据，并迭代地改进估价模型以响应结果数据(步骤7422)。示例方法包括监控和报告与抵押物价值相关的市场信息(步骤7424)。
1346.可以处理基于多个实体中的相关实体的管辖区的多个管辖区特定要求，并且可以从包括以下操作选择执行至少一个操作：响应于包括监管通知要求的多个管辖区特定要求向借款人提供适当的通知；响应于多个管辖区特定要求，设置用于设置贷款条款和条件的特定规则；响应于包括最大利率限制的多个管辖区特定要求，确定贷款的利率以使贷款符合最大利率限制；并且其中多个实体中的相关实体包括以下实体中的至少一个实体：贷款人、借款人、根据贷款提供的资金、贷款的偿还以及贷款的抵押物(步骤7408)。
1347.可以监控贷款的多个抵押物的状况或多个实体中作为贷款的当事人的至少一个的属性中的至少一个，其中条件或属性用于确定利率(步骤7414)。
1348.可以操作估价模型以基于多个实体中的至少一个的管辖区确定贷款的抵押物的价值(步骤7420)。
1349.可以解释与抵押物交易相关的结果数据，并迭代地改进估价模型以响应结果数据(步骤7422)。
1350.现在参考图75，描述了一种用于修改贷款的说明性和非限制性示例智能合约系统7500。该示例系统可以包括控制器75101。控制器75101可以包括数据收集电路7512、估价电路7544和若干人工智能电路7542，该人工智能电路包括智能合约电路7522、聚类电路7532以及贷款管理电路7560。
1351.数据收集电路7512可以被构造为监控和收集关于贷款中涉及的至少一个实体7530的信息。智能合约电路7522可以被构造为基于监控和收集的关于贷款中涉及的至少一个实体的信息，自动重组与贷款相关的债务。监控和收集的信息可以包括用于贷款的抵押物的状况7511，或者根据至少一个规则，该至少一个规则基于贷款的契约并且其中重组发生在相对于与契约相关的至少一个实体确定的事件时，或者重组可以基于由数据收集电路监控的至少一个实体的属性。该事件可能是贷款抵押物未能超过贷款剩余余额的要求部分价值，或买方对契约的违约。
1352.智能合约电路7522还可以被构造为基于贷款的契约以及监控和收集的关于贷款中涉及的至少一个实体的信息，确定事件的发生，并自动重组债务以响应事件的发生。
1353.智能合约电路7522还可以包括贷款管理电路7560，贷款管理电路7560可以被构造
为指定智能合约的条款和条件，条款和条件管理贷款条款和条件7524、贷款相关事件7539或贷款相关活动7572的至少一个。
1354.贷款可以包括以下贷款类型中的至少一种类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约债券、资本改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
1355.贷款的条款和条件可以包括以下组中的至少一个成员：债务的本金金额、债务的余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、当事人、被担保人、担保人、担保、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况以及违约后果。
1356.数据收集电路7512还可以包括以下系统中的至少一个另外系统7562：物联网系统、摄像机系统、联网监控系统、互联网监控系统、移动设备系统、可穿戴设备系统、用户界面系统以及交互式众包系统。
1357.估价电路7544可以被构造为使用估价模型7552基于监控和收集的关于贷款中涉及的至少一个实体的信息，确定抵押物的价值。智能合约电路还可以被构造为基于抵押物的价值自动重组债务。
1358.抵押物可以包括以下各项中的至少一项：车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
1359.估价电路7544还可以包括交易结果处理电路7564，该交易结果处理电路被构造为解释与抵押物交易相关的结果数据7510，并迭代地改进7550估价模型以响应结果数据。
1360.估价电路7544还可以包括市场价值数据收集电路7548，该市场价值数据收集电路被构造为监控和报告与抵押物的价值相关的市场信息。市场价值数据收集电路7548监控至少一个公共市场中的抵消抵押物7534的定价数据或财务数据。可以使用基于抵押物属性的聚类电路7532构造用于估价抵押物的一组抵消抵押物7534。属性可以选自：抵押物的类别、抵押物的使用年限、抵押物的状况、抵押物的历史、抵押物的存储条件以及抵押物的地理位置。
1361.现在参考图76，描述了一种用于修改贷款的说明性和非限制性示例智能合约方法7600。该方法包括监控和收集关于涉及贷款的至少一个实体的信息(步骤7602)；处理来自监控至少一个实体的信息(步骤7604)；以及基于监控和收集的关于至少一个实体的信息自动重组与贷款相关的债务(步骤7608)。确定事件的发生可以基于贷款的契约以及监控和收集的关于贷款中涉及的至少一个实体的信息，并且该方法可以包括自动重组债务以响应事件的发生。
1362.可以指定管理贷款条款和条件、贷款相关事件和贷款相关活动中的至少一个的智能合约的条款和条件(步骤7610)。
1363.操作估价模型基于监控和收集的关于贷款中涉及的至少一个实体的信息，确定抵押物的价值(步骤7612)。
1364.可以解释与抵押物交易相关的结果数据，并迭代地改进估价模型以响应结果数据
(步骤7614)。
1365.该方法还可以包括监控和报告与抵押物的价值相关的市场信息(步骤7618)。
1366.可以在至少一个公共市场中监控抵消抵押物的定价或财务数据(步骤7620)。
1367.可以使用基于抵押物属性的相似度聚类算法构造用于估价抵押物的一组抵消抵押物(步骤7622)。
1368.现在参考图77，描述了一种用于修改贷款的说明性和非限制性示例智能合约系统7700。该示例系统可以包括控制器77101。控制器77101可以包括数据收集电路7712、社交网络输入电路7744、社交网络数据收集电路7732和若干人工智能电路7742(包括智能合约电路7722)、担保验证电路7798和机器人过程自动化电路7748。
1369.社交网络数据收集电路7732可以被构造为使用多个算法收集结果数据7710等数据，所述多个算法用于监控关于贷款7730中涉及的实体7764的社交网络信息以响应贷款担保参数和识别数据收集结果。社交网络输入电路7744可以被构造为解释贷款担保参数。担保验证电路7798可以被构造为确认贷款的担保以响应监控的社交网络信息。
1370.贷款担保参数可以包括实体的财务状况，其中实体是贷款的担保人。
1371.担保验证电路7798还可以被构造为基于选自以下属性的至少一个属性确定财务状况：实体的公开估价、如公共记录指示的实体拥有的财产、实体拥有的财产的估价、实体的破产状态、实体的止赎状态、实体的合约违约状态、实体的违规状态、实体的犯罪状态、实体的出口管制状态、实体的禁运状态、实体的关税状态、实体的税务状态、实体的信用报告、实体的信用评级、实体的网站评级、实体的产品的多个客户评论、实体的社交网络评级、实体的多个凭据、实体的多个转介、实体的多个证明，实体的多个行为、实体的位置、实体的管辖区以及实体的地理位置。
1372.贷款可以包括以下贷款类型中的至少一种类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约债券、资本改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
1373.数据收集电路7712可以被构造为获得关于贷款的抵押物的状况7711的信息，其中抵押物包括以下各项中的至少一项：车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品和个人财产；其中担保验证电路还被构造为验证贷款的担保以响应贷款的抵押物的状况。
1374.抵押物的状况7711可以包括以下组中的状况属性：抵押物的质量、抵押物的产权的状态、抵押物的拥有状态，抵押物的留置权状态、新的或已使用的状态、类型、类别、说明、产品特征集、模型、品牌、制造商、状态、背景、状况、价值、存储位置、地理位置、使用年限、维护历史、使用历史、事故历史、故障历史、所有权、所有权历史、价格、评估和估价。条件可以存储为抵押物数据7704。
1375.社交网络输入电路7744还可以被构造为启用工作流程，人类用户通过工作流程输入贷款担保参数建立社交网络数据收集和监控请求。
1376.智能合约电路7722可以被构造为自动采取与贷款相关的动作以响应贷款的验证。
动作可以与贷款相关，以响应贷款担保未被验证，并且其中动作包括以下动作中的至少一个动作：止赎动作、留置权管理动作、利率调整动作、违约发起动作、抵押物替代、贷款催收以及向涉及贷款的二级实体提供警报。
1377.机器人过程自动化电路7748可以被构造为基于在包括人类用户交互的训练数据集7746上与社交网络数据收集电路进行迭代训练，基于贷款的至少一个属性配置贷款担保参数。贷款7730的至少一个属性可以从管理贷款的智能合约电路获得。
1378.训练数据集7746还可以包括来自多个社交网络数据收集的结果以及社交网络数据收集电路执行的监控请求。
1379.机器人过程自动化电路7748还可以被构造为确定社交网络数据收集电路将应用的至少一个域。
1380.训练可以包括训练机器人过程自动化电路7748以配置多个算法。
1381.现在参考图78，描述了一种用于修改贷款的说明性和非限制性示例智能合约方法7800。可以解释贷款担保参数(步骤7801)。可以使用多个算法收集数据收集数据，所述多个算法用于监控关于贷款中涉及的实体的社交网络信息以响应贷款担保参数(步骤7802)。可以验证贷款的担保以响应监控的社交网络信息(步骤7804)。可以启用工作流程，人类用户通过所述工作流程输入所述贷款担保参数建立社交网络数据收集和监控请求(步骤7808)。响应于贷款的验证，可以自动进行贷款相关动作(步骤7810)。机器人过程自动化电路可以通过迭代训练，基于贷款的至少一个属性配置数据收集和监控动作，其中机器人过程自动化电路基于包括来自人类用户交互的结果中的至少一个的训练数据集使用多个算法进行训练(步骤7812)。可以确定多个算法将应用于的至少一个域(步骤7814)。
1382.参考图79，图中描述了用于验证贷款担保条件的说明性和非限制性示例性监控系统7900。该示例系统可以包括控制器79101。控制器79101可以包括物联网数据收集输入电路7944、物联网数据收集电路7932和若干人工智能电路7942(包括智能合约电路7922)、担保验证电路7998和机器人过程自动化电路7948。
1383.物联网数据收集输入电路7944可以被构造为解释贷款担保参数7992。物联网数据收集电路7932可以被构造为使用至少一种算法收集数据，所述至少一种算法用于监控从贷款7930中涉及的实体7964中收集的以及关于贷款7930中涉及的实体7964的物联网信息以响应贷款担保参数。担保验证电路7998可以被构造为确认贷款的担保以响应监控的物联网信息。
1384.贷款担保参数7992可以包括实体的财务状况，其中实体是贷款的担保人。监控的物联网信息可以包括以下至少一项：实体的公开估价、如公共记录指示的实体拥有的财产、实体拥有的财产的估价、实体的破产状态、实体的止赎状态、实体的合约违约状态、实体的违规状态、实体的犯罪状态、实体的出口管制状态、实体的禁运状态、实体的关税状态、实体的税务状态、实体的信用报告、实体的信用评级、实体的网站评级、实体的产品的多个客户评论、实体的社交网络评级、实体的多个凭据、实体的多个转介、实体的多个证明、实体的多个行为、实体的位置、实体的管辖区以及实体的地理位置。
1385.贷款可以包括以下贷款类型中的至少一种类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约债券、资本改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权
贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
1386.物联网数据收集电路7932还可以被构造为获得结果数据7910、抵押物数据7904以确定关于贷款的抵押物状况7911的信息，其中抵押物包括以下物品中的至少一项：车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品和个人财产；其中担保验证电路7998还被构造为验证贷款的担保以响应贷款的抵押物的状况。
1387.抵押物状况7911可以包括以下各项中的状况属性：抵押物的质量、抵押物的产权的状态、抵押物的拥有状态，抵押物的留置权状态、新的或已使用的状态、类型、类别、说明、产品特征集、模型、品牌、制造商、状态、背景、状况、价值、存储位置、地理位置、使用年限、维护历史、使用历史、事故历史、故障历史、所有权、所有权历史、价格、评估和估价。
1388.物联网数据收集电路7944还可以被构造为启用工作流程，人类用户通过工作流程输入贷款担保参数7992建立物联网数据收集请求。
1389.智能合约电路7922可以被构造为自动采取与贷款相关的动作以响应贷款的验证。贷款相关动作可以响应于贷款担保未被验证，并且其中动作包括以下动作中的至少一个动作：止赎动作、留置权管理动作、利率调整动作、违约发起动作、抵押物替代、贷款催收以及向涉及贷款的二级实体提供警报。
1390.机器人过程自动化电路7948可以被构造为基于在包括人类用户交互的训练数据集上与物联网数据收集电路进行迭代训练，基于贷款的至少一个属性配置贷款担保参数。贷款的至少一个属性从管理贷款的智能合约电路获得。训练数据集7946还可以包括由物联网数据收集电路执行的多个物联网数据收集和监控请求的结果。
1391.机器人过程自动化电路7948还可以被构造为确定物联网数据收集电路将应用于的至少一个域。
1392.训练可以包括训练机器人过程自动化电路7948以配置至少一个算法。
1393.参考图80，图中描述了用于验证贷款8000的担保条件的说明性和非限制性示例性监控方法。示例方法可以包括解释贷款担保参数(步骤8002)；使用多个算法收集数据，所述多个算法用于监控所收集的来自和关于贷款中涉及的实体的物联网(iot)信息以响应贷款担保参数(步骤8004)；以及验证贷款担保以响应所监控的物联网信息(步骤8005)。
1394.可以配置贷款担保参数以获取关于实体的财务状况的信息，其中该实体是贷款的担保人(步骤8008)。可以配置至少一种算法以获取关于贷款的抵押物的状况的信息(步骤8010)，其中抵押物包括以下各项中的至少一项：车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品和个人财产；进一步验证贷款的担保以响应贷款的抵押物的状况。
1395.可以启用工作流程，人类用户通过所述工作流程输入贷款担保参数建立物联网数据收集请求(步骤8012)。
1396.可以自动采取贷款相关动作以响应验证(步骤8014)。
1397.贷款相关动作可以是响应贷款担保未被验证，并且其中动作包括止赎动作。
1398.贷款相关动作可以是响应贷款担保未被验证，并且其中动作包括留置权管理动作。
1399.贷款相关动作可以是响应贷款担保未被验证，并且其中动作包括利率设置动作。
1400.贷款相关动作可以是响应贷款担保未被验证，并且其中动作包括违约发起动作。
1401.贷款相关动作可以是响应贷款担保未被验证，并且其中动作包括抵押物的替代。
1402.贷款相关动作可以是响应贷款担保未被验证，并且其中动作包括贷款催收。
1403.贷款相关动作可以是响应贷款担保未被验证，并且其中动作包括向贷款中涉及的第二实体提供警报。
1404.可以迭代地训练机器人过程自动化电路，以基于贷款的至少一个属性配置物联网数据收集和监控动作，其中机器人过程自动化电路基于包括来自人类用户交互的结果中的至少一个的训练数据集使用多个算法进行训练(步骤8018)。
1405.可以确定至少一个算法将应用于的至少一个域(步骤8020)。训练可以包括训练机器人过程自动化电路以配置多个算法。
1406.训练数据集还可以包括来自一组物联网数据收集和监控请求的结果。
1407.现在参考图81，图中描述了用于协商贷款8100的说明性和非限制性示例性机器人过程自动化系统。该示例系统可以包括控制器81101。控制器81101可以包括数据收集电路8112、估价电路8144和若干人工智能电路8142(包括自动贷款分类电路8132)、机器人过程自动化电路8160、智能合约电路8184和聚类电路8182。
1408.数据收集电路8112可以被构造为收集抵押物数据8104并从与至少一个贷款交易相关的至少一个实体8178创建交互的训练集8110。自动贷款分类电路8132可以基于交互的训练集8110进行训练，以对至少一个贷款协商动作进行分类。机器人过程自动化电路8160可以基于自动贷款分类电路8132分类的多个贷款协商动作8174和多个贷款交易结果的训练集8139进行训练，以代表新贷款8130的当事人协商新贷款的条款和条件8124。
1409.数据收集电路还可以包括以下系统中的至少一个其他系统8162：物联网系统、摄像机系统、联网监控系统、互联网监控系统、移动设备系统、可穿戴设备系统、用户界面系统以及交互式众包系统。至少一个实体可以是至少一个贷款交易的当事人，并且可以选自以下实体：一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供人、借款人、债务人、承保人、检查员、评估员、审计员、估价专业人员、政府官员和会计师。
1410.自动贷款分类电路8132可以包括以下系统中的系统：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统以及模拟系统。
1411.机器人过程自动化电路8160还可以基于与多个借贷过程中涉及的多个用户界面8172进行的多个当事人交互进行训练。
1412.智能合约电路8184可以被构造为基于协商的结果为新贷款8130自动配置智能合约8188。
1413.分布式分类账8180可以与新贷款8130相关联，其中分布式分类账8180被构造为记录协商的结果和协商事件中的至少一个。
1414.新贷款可以包括以下贷款类型中的至少一种贷款类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约债券、资本改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
1415.估价电路8144可以被构造为使用估价模型8152确定新贷款的抵押物的价值。抵押物可以包括以下项目中的至少一个项目：车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
1416.估价电路还可以包括市场价值数据收集电路8148，市场价值数据收集电路8148被构造为监控和报告与抵押物的价值相关的市场信息。市场价值数据收集电路8148可以监控至少一个公共市场中的抵消抵押物8134的定价数据或财务数据。可以使用基于抵押物属性的聚类电路8182构造用于估价抵押物的一组抵消抵押物8134。属性可以选自以下各项：抵押物的类别、抵押物的使用年限、抵押物的状况8111、抵押物的历史、抵押物的存储条件以及抵押物的地理位置。新贷款的条款和条件8124可以包括以下组中的至少一个成员：债务的本金金额、债务的余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、当事人、被担保人、担保人、担保、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况和违约后果。
1417.现在参考图82，图中描述了用于协商贷款8100的说明性和非限制性示例机器人过程自动化方法8200。示例方法可以包括从与至少一个贷款交易相关的至少一个实体收集交互的训练集(步骤8202)；基于交互的训练集来训练自动贷款分类电路，以对至少一个贷款协商动作进行分类(步骤8204)；以及基于由自动贷款分类电路分类的多个贷款协商动作和多个贷款交易结果的训练集来训练机器人过程自动化电路，以代表新贷款的当事人协商新贷款的条款和条件(步骤8208)。
1418.可以基于与多个借贷过程中涉及的多个用户界面进行的多个当事人交互来训练机器人过程自动化电路(步骤8210)。
1419.可以基于协商的结果配置新贷款的智能合约(步骤8212)。
1420.可以将协商的结果和协商事件中的至少一个记录在与新贷款相关联的分布式分类账中(步骤8214)。
1421.可以使用估价模型确定新贷款的抵押物的价值(步骤8218)。
1422.示例方法还可以包括监控和报告与抵押物价值相关的市场信息(步骤8220)。
1423.可以使用基于抵押物属性的相似度的聚类算法构造用于估价抵押物的一组抵消抵押物(步骤8222)。
1424.参考图83，描述了一种用于自适应智能和机器人过程自动化能力的系统的说明性和非限制性示例系统8300。示例系统可以包括数据收集电路8306，数据收集电路8306可以收集贷款收款结果8303、贷款交互的训练集8304等数据，其中贷款交互的训练集8304可以包括收款8305。数据可以从贷款交易8319、贷款数据8301和关于与贷款相关联的实体8302的数据等收集。数据可以从各种源和系统收集，例如：物联网系统、摄像机系统、联网监控系
统、互联网监控系统、移动设备系统、可穿戴设备系统、用户界面系统以及交互式众包系统。贷款收款结果8303可以包括以下至少一个结果：对收款联络事件的响应、贷款偿还、借款人的贷款违约、贷款的借款人破产、收款诉讼结果、一组收款动作的财务收益、收款的投资回报、收款中涉及的当事人的声誉度量等。
1425.该系统还可以包括人工智能电路8310，人工智能电路8310可以被构造为至少部分地基于贷款交互的训练集8304分类一组贷款收款动作8309。人工智能电路8310可以包括以下系统中的至少一个系统，例如：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统、模拟系统等。
1426.该系统还可以包括机器人过程自动化电路8313，机器人过程自动化电路8313被构造为至少部分地基于贷款交互的训练集8304和所述一组贷款收款结果8303来代表贷款8312的当事人执行至少一个贷款收款动作8311。机器人过程自动化电路8313所采取的贷款收款动作8311可以是以下各项中的至少一项：向收款代理转介贷款；配置收款通信；安排收款通信；配置收款通信的内容；配置结算贷款的要约；终止收款动作；延期收款动作；配置用于备选付款计划的要约；发起诉讼；发起止赎；发起破产过程；重新占有过程；设置抵押物留置权等。贷款当事人8312可以包括以下至少一个当事人：一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供人、借款人、债务人、承保人、检查员、评估员、审计员、估价专业人员、政府官员、会计师等。贷款可以包括以下至少一种贷款：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约债券、资本改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券、补贴贷款等。
1427.该系统还可以包括接口电路8308，接口电路8308被构造为从一个或多个贷款实体8302接收交互8307。在一些实施例中，可以基于交互8307来训练机器人过程自动化电路8313。该系统还可以包括智能合约电路8318，智能合约电路8318被构造为确定贷款收款动作8311的协商完成并基于取消8317的结果修改合约8316。
1428.该系统还可以包括分布式分类账电路8315，分布式分类账电路8315被构造为确定与贷款收款动作8311相关联的收集结果8320或事件8321中的至少一个。分布式分类账电路8315可以被构造为在与贷款相关联的分布式分类账8314中记录事件8321和/或收集结果8320。
1429.参考图84，描述了一种说明性和非限制性示例方法8400。示例方法8400可以包括步骤8401，用于在一组贷款交易的实体之间收集贷款交互的训练集和一组贷款收款结果，其中贷款交互的训练集包括一组贷款的一组付款的集合。可以至少部分地基于贷款交互的训练集对一组贷款收款动作进行分类(步骤8402)。该方法还可以包括步骤8403，该步骤至少部分地基于贷款交互的训练集和一组贷款收款结果来代表贷款的当事人指定贷款收款动作。
1430.方法8400还可以包括步骤8404，该步骤确定贷款收款动作的协商完成。在步骤8405中，可以基于协商的结果修改智能合约。该方法还可以包括步骤8406，该步骤确定与贷款收款动作相关联的收集结果或事件中的至少一个。在步骤8407中，可以将收集结果或事
件中的至少一个记录在与贷款相关联的分布式分类账中。
1431.参考图85，描述了一种用于自适应智能和机器人过程自动化能力的系统的说明性和非限制性示例系统8500。示例系统可以包括数据收集电路8506，数据收集电路8506被构造为收集实体之间贷款交互的训练集8502，其中贷款交互的训练集包括一组贷款再融资活动8503和一组贷款再融资结果8504。该系统可以包括人工智能电路8310，人工智能电路8310被构造为对所述一组贷款再融资活动进行分类，其中人工智能电路基于贷款交互的训练集进行训练。该系统可以包括机器人过程自动化电路8513，机器人过程自动化电路8513被构造为代表第二贷款8312的当事人执行第二贷款再融资活动8511，其中机器人过程自动化电路基于所述一组贷款再融资活动和所述一组贷款再融资结果训练。示例系统可以包括数据收集电路8506，数据收集电路8506可以收集数据，例如实体之间贷款交互的训练集8502。与实体之间贷款交互的训练集8502相关的数据可以包括与贷款再融资活动8503和贷款再融资结果8504相关的数据。可以从贷款数据8501、实体信息8502等收集数据。数据可以从各种源和系统收集，例如：物联网系统、摄像机系统、联网监控系统、互联网监控系统、移动设备系统、可穿戴设备系统、用户界面系统以及交互式众包系统。贷款再融资活动8503可以包括以下至少一个活动：发起再融资要约；发起再融资请求；配置再融资利率；配置再融资付款计划；配置再融资余额；配置再融资抵押物；管理再融资收益的使用；移除或设置与再融资相关的留置权；验证再融资的产权；管理检查流程；填写申请；协商再融资的条款和条件；完成再融资等。
1432.该系统还可以包括人工智能电路8310，人工智能电路8310可以被构造为至少部分地基于贷款交互的训练集8505对所述一组贷款再融资活动8503进行分类。人工智能电路8310可以包括以下系统中的至少一个系统，例如：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统、模拟系统等。
1433.该系统还可以包括机器人过程自动化电路8513，机器人过程自动化电路8513被构造为至少部分地基于所述一组贷款再融资活动8503和所述一组贷款再融资结果8504来代表第二贷款8312的当事人执行第二贷款再融资行为8511。第二贷款8312的当事人可以包括以下至少一个当事人：一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供人、借款人、债务人、承保人、检查员、评估员、审计员、估价专业人员、政府官员、会计师等。
1434.第二贷款8519可以包括以下组中的至少一种贷款：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约债券、资本改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券、补贴贷款等。
1435.该系统还可以包括接口电路8508，该接口电路被构造为从一个或多个实体8502接收交互8507。在一些实施例中，可以基于交互8507来训练机器人过程自动化电路8513。系统还可以包括智能合约电路8518，智能合约电路8518被构造为确定第二贷款再融资活动8511完成，并基于第二贷款再融资活动8511的结果修改智能再融资合约8517。
1436.该系统还可以包括分布式分类账电路8315，分布式分类账电路8315被构造为确定
与第二贷款再融资活动8511相关联的事件8321。分布式分类账电路8315可以被构造为在与第二贷款8519相关联的分布式分类账8314中记录与第二借款再融资活动8511相关联的事件8321。
1437.参考图86，描述了一种说明性和非限制性示例方法8600。示例方法8600可以包括步骤8601，该步骤用于收集实体之间贷款交互的训练集，其中贷款交互的训练集包括一组贷款再融资活动和一组贷款再融资结果。可以至少部分地基于贷款交互的训练集对一组贷款再融资活动进行分类(步骤8602)。该方法还可以包括步骤8603，该步骤用于至少部分地基于所述一组贷款再融资活动和所述一组贷款再融资结果来代表第二贷款的当事人指定第二贷款再融资活动。
1438.方法8600还可以包括步骤8604，该步骤包括确定第二贷款再融资活动完成。基于第二贷款再融资活动的结果，可以在步骤8605中修改智能再融资合约。该方法还可以包括步骤8606，该步骤确定与第二贷款再融资活动相关联的事件。在步骤8607中，与第二贷款再融资活动相关联的事件可以记录在与第二贷款相关联的分布式分类账中。
1439.参考图87，描述了一种用于自适应智能和机器人过程自动化能力的系统的说明性和非限制性示例系统8700。示例系统可以包括数据收集电路8705，数据收集电路8705可以收集实体之间贷款交互的训练集8704等的数据，实体之间贷款交互的训练集8704可以包括一组贷款合并交易8703等。这些数据可以从贷款8701、关于实体8702的信息等收集。数据可以从各种源和系统收集，例如：物联网系统、摄像机系统、联网监控系统、互联网监控系统、移动设备系统、可穿戴设备系统、用户界面系统以及众包系统。
1440.该系统还可以包括人工智能电路8310，人工智能电路8310可以被构造为至少部分地基于贷款交互的训练集8704将一组贷款分类为待合并候选贷款。人工智能电路8310可以包括以下系统中的至少一个系统，例如：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统、模拟系统等。
1441.该系统还可以包括机器人过程自动化电路8713，机器人过程自动化电路8713被构造为至少部分地基于贷款合并交易的训练集8703，代表贷款合并当事人8712管理一组贷款8711的至少一个子集的合并。管理合并可以包括：识别一组候选贷款中的贷款；编制合并要约；编制合并计划；编制传达合并要约的内容；安排合并要约；传达合并要约；协商合并要约修改；编制合并协议；执行合并协议；修改一组贷款的抵押物；处理合并申请工作流程；管理检查；管理评估；设置利率；延期支付要求；设置付款计划或达成合并协议。
1442.人工智能电路还可以包括模型，该模型可以用于对待合并候选贷款进行分类。该模型可以处理实体的属性，这些属性可以包括：当事人的身份、利率、付款差额、支付条款、付款计划、贷款类型、抵押物类型、当事人的财务状况、支付状态、抵押物状况、抵押物价值等。
1443.贷款合并8712的当事人可以包括以下至少一个当事人：一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供人、借款人、债务人、承保人、检查员、评估员、审计员、估价专业人员、政府官员、会计师等。
1444.贷款8701可以包括以下至少一种贷款：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约
债券、资本改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券、补贴贷款等。
1445.该系统还可以包括接口电路8707，该接口电路被构造为从一个或多个实体8702接收交互8706。在一些实施例中，可以基于交互8706来训练机器人过程自动化电路8713。该系统还可以包括智能合约电路8720，智能合约电路8720被构造为确定合并协商的完成并基于协商8719的结果修改合约8718。
1446.该系统还可以包括分布式分类账电路8717，分布式分类账电路8717被构造为确定与合并相关联的收集结果8715或协商事件8716中的至少一个。分布式分类账电路8717可以被构造为在与贷款相关联的分布式分类账8714中记录协商事件8716和/或收集结果8715。
1447.参考图88，描述了一种说明性和非限制性示例方法8800。示例方法8800可以包括步骤8801，该步骤用于收集实体之间贷款交互的训练集，其中贷款交互的训练集包括一组贷款合并交易。可以至少部分地基于贷款交互的训练集将一组贷款合分类为合并候选(步骤8802)。该方法还可以包括步骤8803，该步骤至少部分地基于一组贷款合并交易，代表合并的当事人管理所述一组贷款的至少一个子集的合并。
1448.方法8800还可以包括步骤8804，该步骤从所述一组贷款的子集确定至少一个贷款的合并的协商完成。在步骤8805中，可以基于协商的结果修改智能合约。该方法还可以包括步骤8806，该步骤确定与所述一组贷款的至少子集的合并相关联的结果和协商事件中的至少一个。在步骤8807中，结果和协商事件中的至少一个可以记录在与合并相关联的分布式分类账中。
1449.参考图89，描述了一种用于自适应智能和机器人过程自动化能力的系统的说明性和非限制性示例系统8900。示例系统可以包括数据收集电路8905，数据收集电路8905可以收集关于一组保理贷款8901中涉及的实体8902的数据信息以及一组保利贷款交易8903的实体之间交互的训练集8904。数据可以从各种源和系统收集，例如：物联网系统、摄像机系统、联网监控系统、互联网监控系统、移动设备系统、可穿戴设备系统、用户界面系统以及众包系统。
1450.该系统还可以包括人工智能电路8911，人工智能电路8911可以被构造为至少部分地基于交互的训练集8904来对一组保理贷款中涉及的实体8908进行分类。人工智能电路8911可以包括以下系统中的至少一个系统，例如：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统、模拟系统等。
1451.该系统还可以包括机器人过程自动化电路8913，机器人过程自动化电路8913被构造为至少部分地基于保理贷款交易8903管理保理贷款8912。管理保理贷款可以包括管理一组保理资产中的至少一个；识别一组候选贷款中的保理贷款；编制保理要约；编制保理计划；编制传达保理要约的内容；安排保理要约；传达保理要约；协商对保理要约的修改；编制保理协议；执行保理协议；修改一组保理贷款的抵押物；处理一组应收账款的转移；处理保理申请工作流程；管理检查；管理一组待保理资产的评估；设置利率；延期支付要求；设置付款计划或达成合并协议。
1452.人工智能电路8911还可以包括模型8909，模型8909可用于处理所述一组保理贷款中涉及的实体的属性，这些属性可以包括用于保理的资产、当事人的身份、利率、付款差额、支付条款、付款计划、贷款类型、抵押物类型、当事人的财务状况、支付状态、抵押物状况或抵押物价值。用于保理的资产可以包括一组应收账款8910。实体8902中的至少一个实体可以是至少一个保理贷款交易8903的当事人。当事人可以包括以下各项中的至少一个，例如：一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供人、借款人、债务人、承保人、检查员、评估员、审计员、估价专业人员、政府官员、会计师等。
1453.该系统还可以包括接口电路8907，该接口电路被构造为从一个或多个实体8902接收交互8906。在一些实施例中，可以基于交互8906来训练机器人过程自动化电路8913。
1454.该系统还可以包括智能合约电路8920，智能合约电路8920被构造为确定保理贷款的协商完成；以及基于协商8919的结果修改智能保理贷款合约8918。
1455.该系统还可以包括分布式分类账电路8917，分布式分类账电路8917被构造为确定与保理贷款的协商相关联的结果8915或协商事件8916中的至少一个。分布式分类账电路8917可以被构造为在与保理贷款相关联的分布式分类账8914中记录协商事件8916和/或结果8915。
1456.参考图90，描述了一种说明性和非限制性示例方法9000。示例方法9000可以包括步骤9001，该步骤收集关于一组保理贷款的实体的信息以及用于一组保理贷款交易的实体之间交互的训练集。可以至少部分地基于贷款交互的训练集对涉及一组保理贷款的实体进行分类(步骤9002)。该方法还可以包括步骤9003，该步骤至少部分地基于所述一组保理贷款交互管理保理贷款。
1457.方法9000还可以包括步骤9004，该步骤确定保理贷款的协商完成。在步骤9005中，可以基于协商的结果修改智能合约。该方法还可以包括步骤9006，该步骤确定与保理贷款的协商相关联的结果和协商事件中的至少一个。在步骤9007中，结果和协商事件中的至少一个可以记录在与保理贷款相关联的分布式分类账中。
1458.参考图91，描述了一种用于自适应智能和机器人过程自动化能力的系统的说明性和非限制性示例系统9100。示例系统可以包括数据收集电路9106，数据收集电路9106可以收集关于一组抵押贷款和抵押贷款活动9105中涉及的实体9102和抵押贷款9101的数据信息以及抵押贷款交易9103的实体之间交互的训练集9104。数据可以从各种源和系统收集，例如：物联网系统、摄像机系统、联网监控系统、互联网监控系统、移动设备系统、可穿戴设备系统、用户界面系统以及众包系统。
1459.该系统还可以包括人工智能电路9110，人工智能电路9110可以被构造为至少部分地基于交互的训练集9104来对一组抵押贷款活动中涉及的实体9109进行分类。人工智能电路9110可以包括以下系统中的至少一个系统，例如：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统、模拟系统等。
1460.该系统还可以包括机器人过程自动化电路9112，机器人过程自动化电路9112被构造为至少部分地基于抵押贷款活动集9105和交互训练集9104中的至少一个来代理抵押贷
款9111。一组抵押贷款活动9105和/或一组抵押贷款交易9103可以包括选自由以下各项组成的组的活动：营销活动；识别一组潜在借款人；识别财产；识别抵押物；确保借款人获得资格；搜索产权；验证产权；评估财产；清查财产；对财产进行估价；核实收入；对借款人执行人口统计分析；识别出资人；确定可用利率；确定可用付款条款和条件；分析现有抵押贷款；对现有贷款条件和新抵押贷款条款执行比较分析；完成申请工作流程；填充申请字段；编制抵押协议；完成抵押协议附表；与出资人协商抵押条款和条件；与借款人协商抵押条款和条件；转移产权；设置留置权；或达成抵押协议。
1461.人工智能电路9110还可以包括模型，该模型可以用于处理所述一组抵押贷款活动中涉及的实体的属性，这些属性可以是受抵押贷款约束的属性、用作抵押物的资产、当事人的身份、利率、付款差额、支付条款、付款计划、抵押物类型、财产类型、当事人的财务状况、支付状态、财产状况或财产值。在实施例中，代理抵押贷款包括以下至少一项活动：管理抵押财产中的至少一个；根据借款人状况识别候选抵押；编制抵押要约；编制传达抵押要约的内容；安排抵押要约；传达抵押要约；协商抵押要约修改；编制抵押协议；执行抵押协议；修改一组抵押要约的抵押物；处理留置权转移；处理申请工作流程；管理检查；管理一组待抵押资产的评估；设置利率；延期支付要求；设置付款计划；达成抵押协议等。
1462.在实施例中，实体9102中的至少一个实体可以是一组抵押贷款交易9103中的至少一个抵押贷款交易的当事人。当事人可以包括以下各项中的至少一个，例如：一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供人、借款人、债务人、承保人、检查员、评估员、审计员、估价专业人员、政府官员、会计师等。
1463.该系统还可以包括接口电路9108，该接口电路被构造为从一个或多个实体9102接收交互9107。在一些实施例中，可以基于交互9107来训练机器人过程自动化电路9112。
1464.该系统还可以包括智能合约电路9119，智能合约电路9119被构造为确定抵押贷款的协商完成；以及基于协商9118的结果修改智能保理贷款合约9117。
1465.该系统还可以包括分布式分类账电路9116，分布式分类账电路9116被构造为确定与抵押贷款的协商相关联的结果9114或协商事件9115中的至少一个。分布式分类账电路9116可以被构造为在与抵押贷款相关联的分布式分类账9113中记录协商事件9115和/或结果9114。
1466.参考图92，描述了一种说明性和非限制性示例方法9200。示例方法9200可以包括步骤9201，该步骤收集关于一组抵押贷款活动中涉及的实体的信息以及用于一组保理贷款交易的实体之间交互的训练集。可以至少部分地基于贷款交互的训练集对涉及一组保理贷款的实体进行分类(步骤9202)。该方法还可以包括步骤9203，该步骤至少部分地基于一组抵押贷款活动和训练的一组交互中的至少一个代理抵押贷款。
1467.方法9200还可以包括步骤9204，该步骤包括确定抵押贷款的协商完成。在步骤9205中，可以基于协商的结果修改智能合约。该方法还可以包括步骤9206，该步骤包括确定与抵押贷款的协商相关联的结果和协商事件中的至少一个。在步骤9207中，可以将结果和协商事件中的至少一个记录在与抵押贷款相关联的分布式分类账中。
1468.参考图93，描述了一种用于自适应智能和机器人过程自动化能力的系统的说明性和非限制性示例系统9300。示例系统可以包括数据收集电路9308，数据收集电路9308可以
收集关于一组债务交易9301中涉及的实体9305、与实体相关的结果的训练数据集9306以及债务管理活动的训练集9307的信息。数据可以从多种来源和系统收集，例如：物联网设备、一组环境条件传感器、一组众包服务、一组社交网络分析服务或一组网络域查询算法等。
1469.该系统还可以包括状况分类电路9314，状况分类电路9314可以被构造为对实体9305中的至少一个实体的状况9311进行分类。状况分类电路9314可以包括模型9312和一组人工智能电路9313。可以使用与实体相关的结果9306的训练数据集来训练模型9312。人工智能电路9313可以包括以下至少一个系统：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统或模拟系统。
1470.该系统还可以包括自动债务管理电路9316，自动债务管理电路9316被构造为管理债务相关动作9315。自动债务管理电路9316可以基于债务管理活动的训练集9307进行训练。
1471.在实施例中，所述一组债务交易9301中的至少一个债务交易可以包括：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约债券、资本改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券、补贴贷款等。
1472.在实施例中，参与所述一组债务交易的实体9305可以包括一组当事人9302和一组资产9304中的至少一个。资产9304可以包括市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品或个人财产。该系统还可以包括一组传感器9303，所述一组传感器9303位于以下各项至少一个上：所述一组资产中的至少一个资产9304、用于所述一组资产中的至少一个资产的容器或用于所述一组资产中的至少一个资产的包装，并且其中所述一组传感器用于将由所述一组传感器感测的传感器信息与一组资产中的至少一个资产的唯一标识符相关联。传感器9303可以包括图像、温度、压力、湿度、速度、加速度、旋转、扭矩、重量、化学物质、磁场、电场或位置传感器。
1473.在实施例中，该系统还可以包括一组区块链电路9324，区块链电路9324被构造为从数据收集电路9308和传感器9303接收信息，并将信息存储在区块链9326中。可以经由安全访问控制接口电路9323提供对区块链9326的访问。
1474.自动代理电路9325可以被构造为处理与一组资产中的至少一个资产的价值、状况或所有权中的至少一个相关的事件，且还被构造为采取与资产涉及的债务交易相关的一组动作。
1475.该系统还可以包括接口电路9310，接口电路9310被构造为从实体9305中的至少一个接收交互9309。在实施例中，自动化债务管理电路9316可以基于交互9309进行训练。在一些实施例中，该系统还可以包括市场价值数据收集电路9318，市场价值数据收集电路9318被构造为监控和报告与一组资产9304中的至少一个资产的价值相关的市场信息9317。市场价值数据收集电路9318还可以被构造为监控与至少一个公共市场中的所述一组资产中的至少一个资产相似的物品的至少一个定价和财务数据。可以使用基于资产的属性的相似度
聚类算法构造用于对一组资产中的至少一个资产进行估价的一组相似物品。在实施例中，资产的属性中的至少一个属性可以包括资产类别、资产使用年限、资产状况、资产历史、资产存储、资产地理位置等。
1476.在实施例中，系统还可以包括智能合约电路9322，智能合约电路9322被构造为用于管理债务交易9321的智能合约9319。智能合约电路9322还可以被构造为建立债务交易9321的一组条款和条件9320。条款和条件中的至少一个可以包括债务的本金金额、债务的余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、当事人、被担保人、担保人、担保、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况、违约后果等。
1477.在实施例中，至少一个债务相关动作9315可以包括提供债务交易、承保债务交易、设置利率、延期支付要求、修改利率、验证产权、管理检查、记录产权的变更、评估资产的价值、催收贷款、完成交易、设置交易的条款和条件、提供要求提供的通知、止赎一组资产、修改条款和条件、设置实体的评级、联合债务或合并债务。来自债务管理活动的训练集9307的至少一个债务管理活动可以包括提供债务交易、承保债务交易、设置利率、延期支付要求、修改利率、验证产权、管理检查、记录产权的变更、评估资产的价值、催收贷款、完成交易、设置交易的条款和条件、提供要求提供的通知、止赎一组资产、修改条款和条件、设置实体的评级、联合债务或合并债务。
1478.参考图94，描述了一种说明性和非限制性示例方法9400。示例方法9400可以包括步骤9401，该步骤收集关于一组债务交易中涉及的实体、与实体相关的结果的训练数据集以及债务管理活动的训练集的信息。示例方法还可以包括至少部分地基于与实体相关的结果的训练数据集，对实体的至少一个实体的状况进行分类(步骤9402)。示例方法还可以包括至少部分地基于债务管理活动的训练集管理债务相关动作(步骤9403)。示例方法还可以包括从位于至少一个资产上的一组传感器接收信息(步骤9404)。示例方法还可以包括将信息存储在区块链中，其中通过安全访问控制接口为涉及所述一组资产中的至少一个资产的债务交易的当事人提供对区块链的访问(步骤9405)。在步骤9406中，该方法可以包括处理与所述一组资产中的至少一个资产的价值、状况或所有权中的至少一个相关的事件。步骤9407，该方法可以包括处理与资产涉及的债务交易相关的一组动作。在实施例中，该方法还可以包括从实体中的至少一个接收交互(步骤9408)、监控和报告与一组资产中的至少一个资产的价值相关的市场信息(步骤9409)、使用基于资产属性的相似度聚类算法构造一组相似物品用于对来自所述一组资产的至少一个资产进行估价(步骤9410)、管理债务交易的智能合约(步骤9411)，并为债务交易的智能合约建立一组条款和条件(步骤9412)。
1479.参考图95，描述了一种用于自适应智能和机器人过程自动化能力的系统的说明性和非限制性示例系统9500。
1480.示例系统可以包括众包数据收集电路9505，众包数据收集电路9505被构造为收集关于一组债券交易9502中涉及的实体9503和与实体9503相关的结果的训练数据集的信息。该系统还可以包括状况分类电路9511，分类电路9511被构造为使用来自众包数据收集电路9505和模型9509的信息对一组发行人9508的状况进行分类。状况分类电路9511可以包括人工智能电路9510。可以使用与所述一组发行人相关的结果9504的训练数据集来训练模型9509。示例系统还可以包括自动代理电路9519，自动代理电路9519被构造为响应于所述一
组发行人中的至少一个发行人的分类状况来执行债务交易相关动作。在实施例中，至少一个实体9503可以包括一组发行人、一组债券、一组当事人和/或一组资产。至少一个发行人可以包括市政、公司、承包商、政府实体、非政府实体或非营利实体。至少一个债券可以包括债券类型，其中债券类型可以包括市政债券、政府债券、国库券、资产担保债券或公司债券。
1481.在实施例中，由状况分类电路9511分类的状况9508可以包括违约状况、止赎状况、指示违反契约的状况、金融风险状况、行为风险状况、政策风险状况、金融健康状况、物理缺陷状况、物理健康状况、实体风险状况、实体健康状况等。众包数据收集电路9505可以被构造为启用用户界面9507，用户可以通过用户界面9507配置与所述一组发行人的状况相关的信息的众包请求9506。
1482.该系统还可以包括可配置数据收集和监控电路9513，可配置数据收集和监控电路9513被构造为监控所述一组发行人9512中的至少一个发行人。可配置数据收集和监控电路9513可以包括系统，例如：物联网设备、一组环境条件传感器、一组社交网络分析服务或一组网络域查询算法。可配置数据收集和监控服务电路9513可以被构造为监控以下至少一个环境：市政环境、教育环境、公司环境、证券交易环境、房产环境、商业设施、仓储设施、运输环境、制造环境、存储环境、房屋或车辆。
1483.在实施例中，与所述一组债券交易9502相关联的一组债券可以由一组资产9501支持。至少一个资产9501可以包括市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品、个人财产等。
1484.在实施例中，该系统还可以包括自动代理电路9519，自动代理电路9519被构造为处理与一组发行人中的至少一个发行人的至少一个资产的价值、状况或所有权中的至少一个相关的事件，并执行债务交易相关动作以响应处理的事件中的至少一个。
1485.动作9518可以包括提供债务交易、承保债务交易、设置利率、延期支付要求、修改利率、验证产权、管理检查、记录产权的变更、评估资产的价值、催收贷款、完成交易、设置交易的条款和条件、提供要求提供的通知、止赎一组资产、修改条款和条件、设置实体的评级、联合债务、合并债务等。状况分类电路9511可以包括以下系统：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统和模拟系统。
1486.在实施例中，系统还可以包括自动债券管理电路9527，自动债券管理电路9527用于管理债券相关动作9524，债券相关动作9524与所述一组发行人中的至少一个发行人相关。自动债券管理电路9527可以基于债券管理活动的训练集9526进行训练。自动债券管理电路9527还可以基于与一组债券交易活动中涉及的一组用户界面进行的一组当事人交互9525进行训练。至少一个债券交易可以包括提供债务交易、承保债务交易、设置利率、延期支付要求、修改利率、验证产权、管理检查、记录产权的变更、评估资产的价值、催收贷款、完成交易、设置交易的条款和条件、提供要求提供的通知、止赎一组资产、修改条款和条件、设置实体的评级、联合债务、合并债务等。
1487.在实施例中，该系统还可以包括市场价值数据收集电路9517，市场价值数据收集
电路9517被构造为监控和报告与发行人或资产组中的至少一个的价值相关的市场信息9514。报告可以包括关于以下各项的报告：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品或个人财产。市场价值数据收集电路9517可以被构造为监控与至少一个公共市场中的资产相似的物品的定价9516或财务数据9515。市场价值数据收集电路9517还可以被构造为基于资产的属性使用相似度聚类算法构造用于估价资产的一组相似物品。属性中的至少一个属性可以选自：资产类别、资产使用年限、资产状况、资产历史、资产存储或资产地理位置。
1488.在实施例中，该系统还可以包括智能合约电路9523，智能合约电路9523被构造为管理用于债券交易9522的智能合约9520以响应所述一组发行人中的至少一个发行人的分类状况。智能合约电路9523可以被构造为确定用于债券的条款和条件9521。至少一个条款和条件9521可以包括债务的余额、债务的本金金额、债务的余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、债券的担保资产说明、资产可替代性说明、当事人、发行人、购买人、被担保人、担保人、担保、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况、违约后果等。
1489.参考图96，描述了一种说明性和非限制性示例方法9600。示例方法9600可以包括步骤9601，该步骤收集关于一组债券的一组债券交易中涉及的实体的信息以及与实体相关的结果的训练数据集。该方法还可以包括步骤9602，该步骤使用所收集的信息和模型对一组发行人的状况进行分类，其中该模型使用与所述一组发行人相关的结果训练数据集进行训练。该方法还可以包括处理与一组资产中的至少一个资产的价值、状况或所有权中的至少一个相关的事件(步骤9603)。该方法还可以包括步骤9604，该步骤采取与资产涉及的债务交易相关的动作；步骤9605，该步骤至少部分地基于债券管理活动的训练集管理与债券相关的动作；步骤9606，该步骤监控和报告与发行人和一组资产中的至少一个的价值相关的市场信息；步骤9607，该步骤管理债券交易的智能合约；以及步骤9608，该步骤确定至少一个债券的智能合约的条款和条件。
1490.现在参考图97，描述了一种用于监控债券发行人状况的说明性和非限制性示例系统9700。该示例系统可以包括控制器9701。控制器9701可以包括数据收集电路9712、市场价值数据收集电路9756、社交网络输入电路9744、社交网络数据收集电路9732和若干人工智能电路9742，该人工智能电路包括智能合约电路9722、自动债券管理电路9750、状况分类电路9748、聚类电路9762以及事件处理电路9752。
1491.社交网络数据收集电路9732可以被构造为收集关于包括至少一个债券的至少一个交易9730中涉及的至少一个实体9764的社交网络信息9710；并且状况分类电路9748可以被构造为根据模型9774并且基于来自社交网络数据收集电路的信息对至少一个实体的状况进行分类，其中该模型使用与至少一个实体相关的多个结果的训练数据集(9754、9746)进行训练。至少一个实体可以选自以下实体：债券发行人、债券、当事人和资产。债券发行人可以选自以下债券发行人：市政当局、公司、承包商、政府实体、非政府实体以及非营利实体。债券可以选自以下实体：市政债券、政府债券、国库债券、资产担保债券以及公司债券。
1492.由状况分类电路9748分类的状况可以包括以下各项中的至少一个：违约状况、止
赎状况、指示违反契约的状况、财务风险状况、行为风险状况、政策风险状况、财务健康状况、物理缺陷状况、物理健康状况、实体风险状况或实体健康状况。
1493.社交网络数据收集电路9732还可以包括社交网络输入电路9744，该社交网络输入电路可以被构造为接收来自用户的输入，该输入用于配置对关于至少一个实体的信息的查询。
1494.数据收集电路9712可以被构造为监控与监控物品9711相关联的物联网设备、环境条件传感器、众包请求电路、众包通信电路、众包发布电路以及用于查询网络域的算法中的至少一个。
1495.数据收集电路9712还可以被构造为监控选自由以下各项组成的组的环境：与监控项目9711相关联的市政环境、公司环境、证券交易环境、房产环境、商业设施、仓储设施、运输环境、制造环境、存储环境、房屋以及车辆。
1496.至少一个债券通过至少一个资产担保。至少一个资产可以选自以下资产：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
1497.事件处理电路9752可以被构造为处理与至少一个资产的价值、状况以及所有权中的至少一个相关的事件，并采取与至少一个交易相关的动作。该动作可以选自以下动作：要约债券交易；承保债券交易；设置利率；延期支付要求；修改利率；验证产权；管理检查；记录产权的变更；评估资产的价值；催收贷款；结束交易；设置交易的条款和条件；提供要求提供的通知；止赎一组资产；修改条款和条件；设置实体的评级；联合债券；以及合并债券。
1498.状况分类电路9748还可以包括以下系统中的系统：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统以及模拟系统。
1499.自动债券管理电路9750可以被构造为管理与至少一个债券相关的动作，其中该自动债券管理电路基于多个债券管理活动的训练数据集进行训练。
1500.自动债券管理电路9750可以基于包括当事人与多个债券交易活动中涉及的多个用户界面的多个交互的训练集9754进行训练。多个债券交易活动可以选自以下债券交易活动：要约债券交易；承保债券交易；设置利率；延期支付要求；修改利率；验证产权；管理检查；记录产权的变更；评估资产的价值；催收贷款；结束交易；设置交易的条款和条件；提供要求提供的通知；止赎一组资产；修改条款和条件；设置实体的评级；联合债券；以及合并债券。
1501.市场价值数据收集电路9756可以被构造为监控和报告与债券发行人、至少一个债券以及资产中的至少一个的价值相关的市场信息。资产可以选自以下资产：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
1502.市场价值数据收集电路9756还可以被构造为监控至少一个公共市场中的抵消资产的定价或财务数据。
1503.可以基于资产的属性使用聚类电路9762来构造用于对资产进行估价的一组抵消资产9758。属性可以选自以下属性：类别、资产使用年限、资产状况、资产历史、资产存储以及地理位置。
1504.智能合约电路9722可以被构造为管理至少一个交易的智能合约9770。智能合约电路还可以被构造为确定至少一个债券的条款和条件9772。
1505.条款和条件9772选自由以下各项组成的组：债务的本金金额、债务的余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、至少一个债券的担保资产说明、资产可替代性说明、当事人、发行人、购买人、被担保人、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况以及违约后果。
1506.现在参考图98，描述了一种用于监控债券发行人状况的说明性和非限制性示例方法9800。一种示例方法，可以包括：收集关于包括至少一个债券的至少一个交易中涉及的至少一个实体的社交网络信息(9802)；根据模型并且基于社交网络信息对至少一个实体的状况进行分类(9804)，其中该模型使用与至少一个实体相关的多个结果的训练数据集进行训练；管理与至少一个债券相关的动作以响应至少一个实体的所述分类状况(9806)。
1507.可以处理与至少一个资产的价值、状况以及所有权中的至少一个相关的事件(9808)。可以采取与至少一个交易相关的动作以响应事件，其中管理所述动作包括操作自动债券管理电路(9810)。自动债券管理电路可以基于多个债券管理活动的训练集进行训练，以管理与至少一个债券相关的动作(9812)。一种示例方法，还可以包括：监控和报告与债券发行人、至少一个债券以及资产中的至少一个的价值相关的市场信息(9814)。
1508.现在参考图99，描述了一种用于监控债券发行人状况的说明性和非限制性示例系统9900。该示例系统可以包括控制器9901。控制器9901可以包括数据收集电路9912、市场价值数据收集电路9956、物联网输入电路9944、物联网数据收集电路9932和若干人工智能电路9942，该人工智能电路包括智能合约电路9922、自动债券管理电路9950、状况分类电路9948、聚类电路9962以及事件处理电路9952。状况分类电路9948可以包括模型9974，该模型基于训练数据集9946进行训练。
1509.物联网数据收集电路9932可以被构造为收集关于包括至少一个债券的至少一个交易9930中涉及的至少一个实体9964的信息；并且状况分类电路9948可以被构造为根据模型9974并且基于来自物联网数据收集电路的信息对至少一个实体的状况进行分类，其中该模型使用与至少一个实体相关的多个结果的训练数据集9954进行训练。至少一个实体可以选自以下实体：债券发行人、债券、当事人和资产。债券发行人可以选自以下债券发行人：市政当局、公司、承包商、政府实体、非政府实体以及非营利实体。债券可以选自以下实体：市政债券、政府债券、国库债券、资产担保债券以及公司债券。
1510.由状况分类电路9948分类的状况可以包括以下各项中的至少一个：违约状况、止赎状况、指示违反契约的状况、财务风险状况、行为风险状况、政策风险状况、财务健康状况、物理缺陷状况、物理健康状况、实体风险状况或实体健康状况。
1511.物联网数据收集电路9932还可以包括物联网输入电路9944，该物联网输入电路可以被构造为接收来自用户的输入，该输入用于配置对关于至少一个实体的信息9910的查
询。
1512.数据收集电路9912可以被构造为监控物联网设备、环境条件传感器、众包请求电路、众包通信电路、众包发布电路以及用于查询网络域的算法中的至少一个，以获取与监控物品9911相关的信息。状况分类电路9948还可以被构造为对状况进行分类以响应来自数据收集电路9912的信息。
1513.数据收集电路9912还可以被构造为监控选自由以下各项组成的组的环境：市政环境、公司环境、证券交易环境、房产环境、商业设施、仓储设施、运输环境、制造环境、存储环境、房屋以及车辆。状况分类电路9948还可以被构造为对状况进行分类以响应所述监控的环境。
1514.至少一个债券通过至少一个资产担保。至少一个资产可以选自以下资产：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
1515.事件处理电路9952可以被构造为处理与至少一个资产的价值、状况以及所有权中的至少一个相关的事件，并采取与至少一个交易相关的动作。该动作可以选自以下动作：要约债券交易；承保债券交易；设置利率；延期支付要求；修改利率；验证产权；管理检查；记录产权的变更；评估资产的价值；催收贷款；结束交易；设置交易的条款和条件；提供要求提供的通知；止赎一组资产；修改条款和条件；设置实体的评级；联合债券；以及合并债券。
1516.状况分类电路9948还可以包括以下系统中的系统：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统以及模拟系统。
1517.自动债券管理电路9950可以被构造为管理与至少一个债券相关的动作，其中该自动债券管理电路基于多个债券管理活动的训练数据集9954进行训练。
1518.自动债券管理电路9950可以基于当事人与多个债券交易活动中涉及的多个用户界面的多个交互进行训练。多个债券交易活动可以选自以下债券交易活动：要约债券交易；承保债券交易；设置利率；延期支付要求；修改利率；验证产权；管理检查；记录产权的变更；评估资产的价值；催收贷款；结束交易；设置交易的条款和条件；提供要求提供的通知；止赎一组资产；修改条款和条件；设置实体的评级；联合债券；以及合并债券。
1519.市场价值数据收集电路9956可以被构造为监控和报告与债券发行人、至少一个债券以及资产中的至少一个的价值相关的市场信息。资产可以选自以下资产：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
1520.市场价值数据收集电路9956还可以被构造为监控至少一个公共市场中的抵消资产的定价或财务数据。
1521.可以基于资产的属性使用聚类电路9962来构造用于对资产进行估价的一组抵消
资产9958。属性可以选自以下属性：类别、资产使用年限、资产状况、资产历史、资产存储以及地理位置。
1522.智能合约电路9922可以被构造为管理至少一个交易的智能合约9970。智能合约电路还可以被构造为确定至少一个债券的条款和条件9772。
1523.条款和条件可以选自由以下各项组成的组：债务的本金金额、债务的余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、至少一个债券的担保资产说明、资产可替代性说明、当事人、发行人、购买人、被担保人、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况以及违约后果。
1524.现在参考图100，描述了一种用于监控债券发行人状况的说明性和非限制性示例方法10000。一种示例方法，可以包括：收集关于包括至少一个债券的至少一个交易中涉及的至少一个实体的物联网信息(10002)；根据模型并且基于物联网信息对至少一个实体的状况进行分类，其中该模型使用与至少一个实体相关的多个结果的训练数据集进行训练(10004)；采取与至少一个交易相关的动作以响应至少一个实体的所述分类状况(10006)。
1525.可以处理与至少一个资产的价值、状况以及所有权中的至少一个相关的事件(10008)。可以采取与至少一个交易相关的动作以响应事件(10010)。自动债券管理电路可以基于多个债券管理活动的训练集进行训练，以管理与至少一个债券相关的动作(10012)。一种示例方法，还可以包括：监控和报告与债券发行人、至少一个债券或资产中的至少一个的价值相关的市场信息(10014)。
1526.图101描述了一种系统10100，该系统包括物联网数据收集电路10114，该物联网数据收集电路被构造为收集关于补贴贷款交易10104中涉及的实体10102的信息(例如，其中实体可以是补贴贷款、当事人、补贴、担保人、补贴当事人、抵押物等，其中当事人可以是市政当局、公司、承包商、政府实体、非政府实体和非营利实体中的至少一个)。在实施例中，物联网数据收集电路可以包括用户界面10116，该用户界面被构造为使用户能够配置对关于至少一个实体的信息的查询。该系统可以包括状况分类电路10118，该状况分类电路可以包括模型10120，该模型被构造为例如基于来自物联网数据收集电路的信息对补贴贷款交易中涉及的补贴贷款10108(例如，市政补贴贷款、政府补贴贷款、助学贷款、资产担保补贴贷款或公司补贴贷款)的参数10106进行分类。在实施例中，状况分类电路可以包括：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统、模拟系统等。补贴贷款可以通过以下资产担保：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品、个人财产等。由状况分类电路分类的状况可以包括违约状况、止赎状况、指示违反契约的状况、财务风险状况、行为风险状况、合同履行状况、政策风险状况、财务健康状况、物理缺陷状况、物理健康状况、实体风险状况、实体健康状况等。模型可以使用与补贴贷款相关的多个结果的训练数据集10110进行训练。例如，补贴贷款可以是助学贷款，并且状况分类电路可以对以下各项中的至少一个进行分类：学生取得学位的进展、学生参与非营利活动以及学生参与公益活动等。该系统可以包括智能合约电路10122，该智能合约电路被构造为例如基于来
自状况分类电路的分类参数来自动修改补贴贷款的条款和条件10112。该系统可以包括被构造为监控实体的可配置的数据收集和电路10124，诸如还包括社交网络分析电路10130、环境条件电路10132、众包电路10134以及用于查询网络域的算法10136，其中该可配置的数据收集和电路可以监控选择以下各项中的环境，例如：市政环境、教育环境、公司环境、证券交易环境、不动产环境、商业设施、仓储设施、运输环境、制造环境、存储环境、房屋、车辆等。该系统可以包括自动代理10126，该自动代理被构造为处理与资产的价值、状况以及所有权相关的事件，并执行与资产涉及的补贴贷款交易相关的动作，其中该动作可以是：要约补贴贷款交易；承保补贴贷款交易；设置利率；延期支付要求；修改利率；验证产权；管理检查；记录产权的变更；评估资产的价值；催收贷款；结束交易；设置交易的条款和条件；提供需要提供的通知；止赎一组资产；修改条款和条件；设置实体的评级；联合补贴贷款；合并补贴贷款等。该系统可以包括自动补贴贷款管理电路10138，该自动补贴贷款管理电路被构造为管理与至少一个补贴贷款相关的动作，其中该自动补贴贷款管理电路基于补贴贷款管理活动训练集进行训练。例如，自动补贴贷款管理电路可以基于当事人与多个补贴贷款交易活动中涉及的多个用户界面的多个交互进行训练，其中多个补贴贷款交易活动选自以下活动：要约补贴贷款交易；承保补贴贷款交易；设置利率；延期支付要求；修改利率；验证产权；管理检查；记录产权的变更；评估资产的价值；催收贷款；结束交易；设置交易的条款和条件；提供需要提供的通知；止赎一组资产；修改条款和条件；设置实体的评级；联合补贴贷款以及合并补贴贷款。该系统可以包括区块链服务电路10140，该区块链服务电路被构造为将补贴贷款的经修改的一组条款和条件记录在例如分布式分类账10142中。该系统可以包括市场价值数据收集电路10128，该市场价值数据收集电路被构造为监控和报告与发行人、补贴贷款、资产等的价值相关的市场信息，其中可以报告选自以下资产中的资产：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。市场价值数据收集电路还可以被构造为监控公共市场中的抵消资产的定价或财务数据。用于对资产进行估价的一组抵消资产可以使用基于资产属性的聚类电路进行构造，其中该属性可以是类别、资产使用年限、资产状况、资产历史、资产存储、地理位置等。智能合约电路可以被构造为管理补贴贷款交易的智能合约，其中该智能合约电路可以设置补贴贷款的条款和条件，其中由智能合约电路指定和管理的补贴贷款的条款和条件可以包括：债务的本金金额、债务的余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、至少一个补贴贷款的担保资产说明、资产可替代性说明、当事人、发行人、购买人、被担保人、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况、违约后果等。
1527.图102描述了一种方法10200，该方法包括收集关于补贴贷款交易中涉及的实体的信息(10202)。该方法可以包括使用基于与至少一个补贴贷款相关的多个结果的训练数据集进行训练的模型，基于该信息对补贴贷款交易中涉及的补贴贷款的参数进行分类(10204)。该方法可以包括基于分类参数来自动修改补贴贷款的条款和条件(10208)。该方法可以包括处理与至少一个补贴贷款涉及的资产的价值、状况以及所有权相关的事件，并采取与资产涉及的补贴贷款交易相关的动作(10210)。该方法可以包括将补贴贷款的经修改的一组条款和条件记录在分布式分类账中(10212)。该方法可以包括监控和报告与发行
人、补贴贷款、至少一个补贴贷款涉及的资产等的价值相关的市场信息(10214)。
1528.图103描述了一种系统10300，该系统包括社交网络分析数据收集电路10314，该社交网络分析数据收集电路被构造为收集关于补贴贷款交易10304中涉及的实体10302的社交网络信息(例如，其中实体可以是补贴贷款、当事人、补贴、担保人、补贴当事人、抵押物等，其中当事人可以是市政当局、公司、承包商、政府实体、非政府实体和非营利实体中的至少一个)。在实施例中，社交网络分析数据收集电路可以包括用户界面10316，该用户界面被构造为使得用户能够配置对关于至少一个实体的信息的查询，其中该社交网络分析数据收集电路可以发起至少一个算法以响应查询，该至少一个算法基于查询来从至少一个社交网络搜索和检索数据。该系统可以包括状况分类电路10318，该状况分类电路可以包括模型10320，该模型被构造为例如基于来自社交网络分析数据收集电路的社交网络信息对补贴贷款交易中涉及的补贴贷款10308(例如，市政补贴贷款、政府补贴贷款、助学贷款、资产担保补贴贷款或公司补贴贷款)的参数10306进行分类。在实施例中，状况分类电路可以包括：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统、模拟系统等。补贴贷款可以通过以下资产担保：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品、个人财产等。由状况分类电路分类的参数可以包括违约状况、止赎状况、指示违反契约的状况、财务风险状况、行为风险状况、合同履行状况、政策风险状况、财务健康状况、物理缺陷状况、物理健康状况、实体风险状况、实体健康状况等。模型可以使用与补贴贷款相关的多个结果的训练数据集10310进行训练。例如，补贴贷款可以是助学贷款，并且状况分类电路可以对以下各项中的至少一个进行分类：学生取得学位的进展、学生参与非营利活动以及学生参与公益活动等。该系统可以包括智能合约电路10322，该智能合约电路被构造为例如基于分类参数来自动修改补贴贷款的条款和条件10312。该系统可以包括被构造为监控实体的可配置的数据收集和电路10324，诸如还包括社交网络分析电路10330、环境条件电路10332、众包电路10334以及用于查询网络域的算法10336，其中该可配置的数据收集和电路可以监控选择以下各项中的环境，例如：市政环境、教育环境、公司环境、证券交易环境、不动产环境、商业设施、仓储设施、运输环境、制造环境、存储环境、房屋、车辆等。该系统可以包括自动代理10326，该自动代理被构造为处理与资产的价值、状况以及所有权相关的事件，并执行与资产涉及的补贴贷款交易相关的动作，其中该动作可以是：要约补贴贷款交易；承保补贴贷款交易；设置利率；延期支付要求；修改利率；验证产权；管理检查；记录产权的变更；评估资产的价值；催收贷款；结束交易；设置交易的条款和条件；提供需要提供的通知；止赎一组资产；修改条款和条件；设置实体的评级；联合补贴贷款；合并补贴贷款等。该系统可以包括自动补贴贷款管理电路10338，该自动补贴贷款管理电路被构造为管理与至少一个补贴贷款相关的动作，其中该自动补贴贷款管理电路基于补贴贷款管理活动训练集进行训练。例如，自动补贴贷款管理电路可以基于当事人与多个补贴贷款交易活动中涉及的多个用户界面的多个交互进行训练，其中多个补贴贷款交易活动选自以下活动：要约补贴贷款交易；承保补贴贷款交易；设置利率；延期支付要求；修改利率；验证产权；管理检查；
记录产权的变更；评估资产的价值；催收贷款；结束交易；设置交易的条款和条件；提供需要提供的通知；止赎一组资产；修改条款和条件；设置实体的评级；联合补贴贷款以及合并补贴贷款。该系统可以包括区块链服务电路10340，该区块链服务电路被构造为将补贴贷款的经修改的一组条款和条件记录在例如分布式分类账10342中。该系统可以包括市场价值数据收集电路10328，该市场价值数据收集电路被构造为监控和报告与发行人、补贴贷款、资产等的价值相关的市场信息，其中可以报告选自以下资产中的资产：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。市场价值数据收集电路还可以被构造为监控公共市场中的抵消资产的定价或财务数据。用于对资产进行估价的一组抵消资产可以使用基于资产属性的聚类电路进行构造，其中该属性可以是类别、资产使用年限、资产状况、资产历史、资产存储、地理位置等。智能合约电路可以被构造为管理补贴贷款交易的智能合约，其中该智能合约电路可以设置补贴贷款的条款和条件，其中由智能合约电路指定和管理的补贴贷款的条款和条件可以包括：债务的本金金额、债务的余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、至少一个补贴贷款的担保资产说明、资产可替代性说明、当事人、发行人、购买人、被担保人、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况、违约后果等。
1529.图104描述了一种方法10400，该方法包括收集关于补贴贷款交易中涉及的实体的社交网络信息(10402)。该方法可以包括使用基于与至少一个补贴贷款相关的多个结果的训练数据集进行训练的模型，基于社交网络信息对补贴贷款交易中涉及的补贴贷款的参数进行分类(10404)。该方法可以包括基于分类参数来自动修改补贴贷款的条款和条件(10408)。该方法可以包括处理与资产的价值、状况以及所有权相关的事件，并采取与资产涉及的补贴贷款交易相关的动作(10410)。该方法可以包括将补贴贷款的经修改的一组条款和条件记录在分布式分类账中(10412)。该方法可以包括监控和报告与发行人、补贴贷款、资产等的价值相关的市场信息(10414)。
1530.图105描述了一种用于自动处理补贴贷款的系统10500，该系统包括众包服务电路10525，该众包服务电路被构造为收集与一组补贴贷款交易10504中涉及的一组实体10502相关的信息。该组实体可以包括以下实体，例如与一组补贴贷款交易对应的一组补贴贷款中的补贴贷款、与一组补贴贷款交易中的至少一个相关的当事人、与对应于一组补贴贷款交易的一组补贴贷款中的补贴贷款对应的补贴、与一组补贴贷款交易中的至少一个相关的担保人、与对应于一组补贴贷款交易的一组补贴贷款中的补贴贷款对应的补贴、与一组补贴贷款交易中的至少一个相关的被补贴当事人、与一组补贴贷款交易中的至少一个相关的补贴当事人、与对应于一组补贴贷款交易的一组补贴贷款中的补贴贷款对应的补贴、与一组补贴贷款交易中的至少一个相关的抵押物以及与对应于一组补贴贷款交易的一组补贴贷款中的补贴贷款对应的补贴。一组补贴当事人可以包括：市政当局、公司、承包商、政府实体、非政府实体、非营利实体等。贷款可以是助学贷款，并且状况分类电路对以下各项中的至少一个进行分类：学生取得学位的进展、学生参与非营利活动、学生参与公益活动等。众包服务电路还可以被构造为具有用户界面10520，用户可以通过该用户界面配置对关于一组实体的信息的查询，并且众包服务电路基于查询自动配置众包请求。一组补贴贷款可以
通过一组资产10512担保：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品、个人财产等。一种示例系统，可以包括：状况分类电路10522，该状况分类电路包括模型10524；以及人工智能服务电路10536，其被构造为基于来自众包服务电路的信息对交易中涉及的一组补贴贷款10510的一组参数10506进行分类，其中该模型使用与补贴贷款相关的结果10514的训练数据集进行训练。该组补贴贷款可以包括市政补贴贷款、政府补贴贷款、助学贷款、资产担保补贴贷款以及公司补贴贷款中的至少一个。由状况分类电路分类的状况可以包括违约状况、止赎状况、指示违反契约的状况、财务风险状况、行为风险状况、合同履行状况、政策风险状况、财务健康状况、物理缺陷状况、物理健康状况、实体风险状况、实体健康状况等。人工智能服务电路可以包括：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统、模拟系统等。一种示例系统，可以包括：智能合约电路10526，该智能合约电路用于基于来自状况分类电路的一组分类参数来自动修改补贴贷款的条款和条件10518。智能合约服务电路可以用于管理补贴贷款交易的智能合约、设置补贴贷款的条款和条件等。在实施例中，由智能合约服务电路指定和管理的债务交易的一组条款和条件可以选自：债务的本金金额、债务的余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、补贴贷款的担保资产说明、资产可替代性说明、当事人、发行人、购买人、被担保人、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况以及违约后果。一种示例系统，可以包括：可配置的数据收集和监控服务电路10528，该可配置的数据收集和监控服务电路用于监控诸如一组物联网服务、一组环境条件传感器、一组社交网络分析服务、一组用于查询网络域的算法等之类的实体。可配置的数据收集和监控服务电路还可以被构造为监控以下环境，例如：市政环境、教育环境、公司环境、证券交易环境、不动产环境、商业设施、仓储设施、运输环境、制造环境、存储环境、房屋、车辆等。一种示例系统，可以包括：自动代理电路10530，其被构造为处理与资产的价值、状况以及所有权中的至少一个相关的事件，并采取与资产涉及的补贴贷款交易相关的动作10508，其中动作10508可以是：要约补贴贷款交易、承保补贴贷款交易、设置利率、延期支付要求、修改利率、验证产权、管理检查、记录产权的变更、评估资产的价值、催收贷款、结束交易、设置交易的条款和条件、提供需要提供的通知、止赎一组资产、修改条款和条件、设置实体的评级、联合补贴贷款、合并补贴贷款等。一种示例系统，可以包括：自动补贴贷款管理电路10538，其被构造为管理与补贴贷款相关的动作，其中该自动补贴贷款管理电路可以基于补贴贷款管理活动的训练集进行训练。自动补贴贷款管理电路可以基于当事人与一组补贴贷款交易活动中涉及的一组用户界面的一组交互进行训练，例如：要约补贴贷款交易、承保补贴贷款交易、设置利率、延期支付要求、修改利率、验证产权、管理检查、记录产权的变更、评估资产的价值、催收贷款、结束交易、设置交易的条款和条件、提供需要提供的通知、止赎一组资产、修改条款和条件、设置实体的评级、联合补贴贷款、合并补贴贷款等。一种示例系统，可以包括：区块链服务电路10540，其被构造为将一组补贴贷款的经修改的一组条款和条件记录在分布式分类账中。一种示例系统，可以包括：市场价值数据收集服务电路10532，其被构造为监控和报告与当事
人、一组补贴贷款以及一组资产中的至少一个的价值相关的市场信息10534，其中可以报告以下各项组成的一组资产，例如：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产中的一个。市场价值数据收集服务电路还可以被构造为监控至少一个公共市场中与该资产相似的物品的定价或财务数据。在实施例中，可以基于资产的以下属性使用相似度聚类算法10542来构造用于对资产进行估价的一组相似物品，例如资产类别、资产使用年限、资产状况、资产历史、资产存储、资产的地理位置等。
1531.图106描述了一种用于自动处理补贴贷款的方法10600，该方法包括：收集与一组补贴贷款交易中涉及的一组实体相关的信息(10602)；基于人工智能服务、模型和来自众包服务的信息，对交易中涉及的一组补贴贷款的一组参数进行分类，其中该模型基于与补贴贷款相关的结果的训练数据集进行训练(10604)；以及基于一组分类参数来修改补贴贷款的条款和条件(10608)。该组实体可以包括以下实体：一组补贴贷款、一组当事人、一组补贴、一组担保人、一组补贴当事人以及一组抵押物(10610)。该组实体包括一组补贴当事人10516，其中该组补贴当事人中的每个当事人可以包括市政当局、公司、承包商、政府实体、非政府实体以及非营利实体(10612)。该组补贴贷款可以包括市政补贴贷款、政府补贴贷款、助学贷款、资产担保补贴贷款以及公司补贴贷款(10614)。补贴贷款可以是助学贷款，其中状况分类系统对以下各项中的至少一个进行分类：学生取得学位的进展、学生参与非营利活动或学生参与公益活动(10618)。
1532.图107描述了一种包括资产标识服务电路10712的系统10700，该资产标识服务电路被构造为解释对应于用于保管资产(例如，标识银行可以保管的资产)的金融实体10722的资产10724，其中身份管理服务电路10714可以被构造为认证对应于有权针对资产执行动作的可执行动作实体10726(例如，所有者、受益人、代理、受托人、保管人等)的标识符10728(例如，包括凭据10730)。例如，一组金融实体可以具有关于要针对资产执行动作的权限。区块链服务电路10716可以被构造为在区块链结构10718中存储多个资产控制特征10732，其中区块链结构可以包括分布式分类账配置10720。例如，交易事件可以存储在区块链结构中的分布式分类账中，其中金融实体和可执行动作实体可以通过区块链结构进行分布式访问以共享和分发资产事件。金融管理电路10710可以被构造为向区块链服务电路传达所解释的资产和经认证的标识符以存储在区块链结构中作为资产控制特征，其中资产控制特征记录在分布式分类账配置中作为资产事件10734(例如，转移产权、所有者死亡、所有者残疾、所有者破产、止赎、设置留置权、使用资产作为抵押物、指定受益人、以资产为抵押进行贷款、提供有关资产的通知、清查资产、评估资产、出于税务目的报告资产、分配资产所有权、处置资产、出售资产、购买资产、指定所有权状态等)。数据收集电路10702可以被构造为监控多个资产的解释、多个标识符的认证以及资产事件的记录，其中数据收集电路可以与物联网系统、摄像机系统、联网监控系统、互联网监控系统、移动设备系统、可穿戴设备系统、用户界面系统以及交互式众包系统以通信方式耦合。智能合约电路10704可以被构造为管理资产的保管，其中可以由智能合约电路基于在智能合约配置10706中实施的条款和条件10708并基于由数据收集服务电路收集的数据来管理与多个资产相关的资产事件。在实施
例中，资产标识服务电路、身份管理服务电路、区块链服务电路和金融管理电路可以包括对应的应用程序编程接口(api)组件，该组件被构造为促进系统电路之间的通信，例如其中电路的对应api组件还包括用户界面，该用户界面被构造为与系统用户进行交互。
1533.图108描述了一种方法10800，该方法包括解释对应于用于保管多个资产的金融实体的资产，例如其中对资产的解释可以包括标识金融实体负责保管的多个资产(10802)。该方法可以包括认证对应于有权针对多个资产执行动作的可执行动作实体(例如，所有者、受益人、代理、受托人和保管人)的标识符(例如，包括凭据)，例如其中认证标识符包括验证与有权针对资产执行动作的可执行动作实体对应的标识符(10804)。该方法可以包括在区块链结构(例如，包括分布式分类账配置)中存储多个资产控制特征(10808)。区块链结构可以结合区块链市场提供、利用基于区块链的自动交易应用程序，区块链结构可以是跨多个资产节点的分布式区块链结构等。该方法可以包括传达所解释的资产和经认证的标识符以存储在区块链结构中作为资产控制特征，其中资产控制特征可以记录在分布式分类账配置中作为资产事件(10810)。该方法可以包括监控资产的解释、标识符的认证以及资产事件的记录(10812)，例如其中资产事件可以包括：转移产权、所有者死亡、所有者残疾、所有者破产、止赎、设置留置权、使用资产作为抵押物、指定受益人、以资产为抵押进行贷款、提供有关资产的通知、清查资产、评估资产、出于税务目的报告资产、分配资产所有权、处置资产、出售资产、购买资产以及指定所有权状态。在实施例中，可以通过物联网系统、摄像机系统、联网监控系统、互联网监控系统、移动设备系统、可穿戴设备系统、用户界面系统、交互式众包系统等来执行监控。该方法可以包括管理资产的保管，其中与多个资产相关的资产事件可以基于在智能合约配置中实施的条款和条件并基于由数据收集服务电路收集的数据(10814)。该方法可以包括与多个可执行动作实体共享和分发资产事件(10818)。该方法可以包括基于可执行动作实体之间的交互将资产交易数据存储在区块链结构中(10820)。资产可以包括虚拟资产标签，其中解释资产包括标识虚拟资产标签(例如，资产控制特征的存储可以包括存储虚拟资产标签数据，例如其中虚拟资产标签数据是位置数据、跟踪数据等)。例如，与金融实体或可执行动作实体对应的标识符可以作为虚拟资产标签数据存储。
1534.图109描述了一种系统10900，该系统包括借贷协议存储电路10902，该借贷协议存储电路被构造为存储借贷协议数据10904，该借贷协议数据包括借贷协议10914，其中借贷协议可以包括借贷条件数据10916。在实施例中，借贷条件数据可以包括至少一个借贷协议的条款和条件数据10918，该借贷协议的条款和条件数据与资产10920的止赎状况10922相关，该资产止赎状况提供与抵押资产10926相关的抵押物状况10924，例如用于担保借贷协议的偿还义务10928。该系统可以包括数据收集服务电路10906，该数据收集服务电路被构造为监控借贷条件数据并基于借贷条件数据的变化来检测违约状况10908。此外，数据收集服务电路可以包括物联网系统、摄像机系统、联网监控系统、互联网监控系统、移动设备系统、可穿戴设备系统、用户界面系统以及交互式众包系统。该系统可以包括智能合约服务电路10910，该智能合约服务电路被构造为在数据收集服务电路检测到违约状况时，解释违约状况10912并传达违约状况指示10930，以便基于抵押物状况发起止赎过程10932。例如，止赎过程可以在公共拍卖网站上配置并发起抵押资产的清单；配置并传送用于抵押资产的运输指令集；为无人机配置指令集以运输抵押资产；为机器人设备配置指令集以运输抵押资产；发起用于自动替代一组替代抵押物的过程；发起抵押物跟踪过程；发起抵押物估价过
程；向借款人发起消息，从而发起关于止赎的协商等。违约状况指示可以传达给智能锁和智能容器以锁定抵押资产。协商可以由基于止赎协商训练集训练的机器人过程自动化系统来管理，并且可以涉及利率、支付条款、借贷协议抵押物等的修改。在实施例中，借贷协议存储电路、数据收集服务电路和智能合约服务电路中的每一个还可以包括对应的应用程序编程接口(api)组件，该组件被构造为促进系统电路之间的通信，其中电路的对应api组件可以包括用户界面，该用户界面被构造为与系统的多名用户进行交互。
1535.图110描述了一种便于止赎抵押物的方法11000，该方法包括存储包括借贷协议的借贷协议数据，其中借贷协议可以包括借贷条件数据(11002)，例如其中借贷条件数据包括借贷协议的条款和条件数据，该借贷协议的条款和条件数据与资产止赎状况相关，该资产止赎状况提供与抵押资产相关的抵押物状况，用于担保至少一个借贷协议的偿还义务。该方法可以包括监控借贷条件数据，并基于借贷条件数据的变化检测违约状况(11004)。该方法可以包括解释违约状况(11008)，并传达违约状况指示(11010)，该违约状况指示基于抵押物状况发起止赎过程。例如，止赎过程可以在公共拍卖网站上配置并发起抵押资产的清单(11014)；配置并传送用于抵押资产的运输指令集；为无人机配置指令集以运输抵押资产；为机器人设备配置指令集以运输抵押资产；发起用于自动替代一组替代抵押物的过程；发起抵押物跟踪过程；发起抵押物估价过程；向借款人发起消息，从而发起关于止赎的协商等。违约状况指示可以传达给智能锁和智能容器以锁定抵押资产(11012)。协商可以由基于止赎协商训练集训练的机器人过程自动化系统来管理(11018)，并且可以涉及利率、支付条款、借贷协议抵押物等的修改。在实施例中，通信可以由对应的应用程序编程接口(api)提供(11020)，其中对应的api可以包括被构造为与多名用户交互的用户界面。
1536.在实施例中，本文提供了一种用于交易、金融和市场支持的自适应智能和机器人过程自动化能力的系统。一种示例系统，可以包括：区块链服务电路，其被构造为解释对应于与贷款相关联的多个当事人的多个访问控制特征；数据收集电路，其被构造为解释对应于与对应于贷款的借贷交易相关的多个实体的实体信息；智能合约电路，其被构造为指定与贷款相关的贷款条款和条件；贷款管理电路，其被构造为：解释贷款相关事件，以响应实体信息、多个访问控制特征以及贷款条款和条件，其中贷款相关事件与贷款相关联；执行贷款相关活动，以响应实体信息、多个访问控制特征以及贷款条款和条件，其中贷款相关活动与贷款相关联；并且其中区块链服务电路、数据收集电路、智能合约电路以及贷款管理电路中的每一个还包括对应的应用程序编程接口(api)组件，该组件被构造为促进系统电路之间的通信。
1537.下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。一种示例系统，可以包括：其中多个实体中的每一个包括选自以下实体中的至少一个实体：贷款人、借款人、担保人、与贷款相关的设备、与贷款相关的货物、与贷款相关的系统、与贷款相关的固定装置、建筑物、存储设施以及抵押物。
1538.一种示例系统，可以包括多个实体中的至少一个，其包括抵押物，并且其中数据收集电路还被构造为解释抵押物的状况，其中该抵押物包括以下项目中的至少一个项目：车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、担保物、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、工具、机械品以及个人
财产。
1539.一种示例系统，可以包括：其中数据收集电路还包括以下系统中的至少一个系统：物联网系统、摄像机系统、联网监控系统、互联网监控系统、移动设备系统、可穿戴设备系统、用户界面系统以及交互式众包系统。
1540.一种示例系统，可以包括：其中贷款相关事件中的每一个包括选自以下事件中的至少一个事件：请求贷款；要约贷款；接受贷款；提供贷款承保信息；提供信用报告；延期支付；请求延期支付；标识抵押物；验证抵押物的产权；验证担保物的产权；清查资产；更改多个实体中的至少一个的状况；更改实体的价值；更改抵押物的价值；更改担保物的价值；更改当事人中的至少一个的职业声望；更改贷款人的财务评级；为贷款提供保险；为财产提供保险证据；提供贷款资格；标识贷款担保；执行贷款承保；支付贷款；贷款违约；催收贷款；结清贷款；更改指定的贷款条款和条件；指定初始贷款条款和条件；以及止赎贷款财产。
1541.一种示例系统，可以包括：其中贷款条款和条件中的每一个包括选自由以下各项组成的组的至少一个成员：贷款的本金金额、贷款的余额、固定利率、可变利率描述、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、至少一个当事人的描述、担保说明、担保人说明、担保物说明、个人担保、留置权、止赎状况、违约状况、违约后果、与前述任一项相关的契约以及前述任一项的期限。
1542.一种示例系统，可以包括：其中当事人中的至少一个包括选自以下当事人的至少一个当事人：一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供人、借款人、债务人、承保人、检查员、评估员、审计员、估价专业人员、政府官员、政府机关以及会计师。
1543.一种示例系统，可以包括：其中贷款相关活动中的每一个包括选自以下活动中的至少一个活动：找到有兴趣参与贷款交易的当事人中的至少一个；申请贷款；承保贷款；针对贷款订立法律合同；监控贷款的履行情况；支付贷款；调整或修改贷款；结清贷款；监控贷款抵押物；成立贷款银团；止赎贷款；以及关闭贷款交易，其中贷款包括选自以下贷款类型中的至少一种类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约债券、资本改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
1544.一种示例系统，可以包括：其中智能合约电路还被构造为执行合约相关贷款动作以响应实体信息。
1545.一种示例系统，可以包括：其中合约相关贷款动作包括选自以下动作中的至少一个动作：要约贷款；接受贷款；承保贷款；设置贷款的利率；延期贷款的支付要求；修改贷款的利率；验证贷款抵押物的产权；记录产权的变更；评估抵押物的价值；发起对抵押物的检查；催收贷款；结清贷款；修改贷款的条款和条件；向当事人中的一个提供通知；向贷款借款人提供必要的通知；以及止赎贷款财产。
1546.一种示例系统，还可以包括：自动代理电路，其被构造为解释与贷款相关的事件，并执行与贷款相关的动作以响应与贷款相关的事件，其中与贷款相关的事件包括与以下至少一项相关的事件：贷款的价值、贷款抵押物的状况或贷款抵押物的所有权，并且其中与贷款相关的动作包括以下至少一项：修改贷款的条款和条件；向当事人中的一个提供通知；向
贷款借款人提供必要的通知；以及止赎贷款财产。
1547.一种示例系统，可以包括：其中电路的对应api组件还包括被构造为与系统的多个用户交互的用户界面。
1548.一种示例系统，可以包括：其中多个用户中的每一个包括多个当事人中的一个或多个实体中的一个，并且其中多个用户中的至少一个包括预期当事人或预期实体中的一个。
1549.一种示例系统，可以包括：其中用户界面中的一个用于响应多个访问控制特征。
1550.在实施例中，本文提供了一种用于对分布式分类账上的贷款条款和条件提供访问控制的方法。一种示例方法，可以包括：解释对应于与分布式分类账中的贷款相关联的多个当事人的多个访问控制特征；解释对应于与对应于贷款的借贷交易相关的多个实体的实体信息；指定与贷款相关的贷款条款和条件；解释贷款相关事件以响应实体信息、多个访问控制特征以及贷款条款和条件，其中贷款相关事件与贷款相关联。
1551.下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。一种示例方法，可以包括：其中多个实体中的至少一个包括抵押物，该方法还包括解释抵押物的状况。
1552.一种示例方法，还可以包括：执行合约相关贷款动作以响应实体信息。
1553.一种示例方法，可以包括：其中执行合约相关贷款动作，该合约相关贷款动作包括选自以下动作中的至少一个动作：要约贷款；接受贷款；承保贷款；设置贷款的利率；延期贷款的支付要求；修改贷款的利率；验证贷款抵押物的产权；记录产权的变更；评估抵押物的价值；发起对抵押物的检查；催收贷款；结清贷款；修改贷款的条款和条件；向当事人中的一个提供通知；向贷款借款人提供必要的通知；以及止赎贷款财产。
1554.一种示例方法，还可以包括：解释与贷款相关的事件，并执行与贷款相关的动作以响应与贷款相关的事件，其中与贷款相关的事件包括与以下至少一项相关的事件：贷款的价值、贷款抵押物的状况或贷款抵押物的所有权，并且其中执行与贷款相关的动作包括以下至少一项：修改贷款的条款和条件；向当事人中的一个提供通知；向贷款借款人提供必要的通知；以及止赎贷款财产。
1555.一种示例方法，还可以包括：向用户提供用户界面，其中用户包括以下至少一项：多个当事人中的一个、多个实体中的一个、预期当事人或预期实体，其中提供用户界面还响应于多个访问控制特征。
1556.一种示例方法，还可以包括：创建贷款的智能借贷合约，并将智能借贷合约记录为区块链数据。
1557.在实施例中，本文提供了一种用于交易、金融和市场支持的自适应智能和机器人过程自动化能力的系统。一种示例平台或系统，可以包括：区块链服务电路，其被构造为解释对应于与担保贷款相关联的多个当事人的多个访问控制特征；数据收集电路，其被构造为：接收来自与用于为贷款提供担保的抵押物相关联的至少一个传感器的第一抵押物数据；接收来自物联网电路的关于抵押物环境的第二抵押物数据；关联抵押物数据与和抵押物相关联的唯一标识符，其中区块链服务电路还被构造为存储唯一标识符和相关联的抵押物数据作为区块链数据。该示例平台或系统还可以包括：智能合约电路，其被构造为创建智能借贷合约；安全访问控制电路，其被构造为通过访问控制接口接收来自担保贷款的贷款
人的访问控制指令，其中安全访问控制电路还被构造为向区块链服务电路提供关于访问与抵押物相关联的区块链数据的指令，其中区块链服务电路、数据收集电路、安全访问控制电路以及物联网电路中的每一个还包括对应的应用程序编程接口(api)组件，该组件被构造为促进系统电路之间的通信。
1558.下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。一种示例系统，可以包括：其中与抵押物相关联的传感器放置在选自由以下各项组成的列表的位置上：抵押物、抵押物容器以及抵押物包装。
1559.一种示例系统，可以包括：其中数据收集电路还被构造为解释抵押物的状况以响应所接收的抵押物数据的子集。
1560.一种示例系统，可以包括：其中抵押物选自由以下各项组成的物品列表：车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、担保物、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、工具、机械品以及个人财产。
1561.一种示例系统，可以包括：其中担保贷款是以下各项中的至少一个：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约债券、资本改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
1562.一种示例系统，可以包括：其中抵押物环境选自由以下各项组成的环境列表：不动产环境、商业设施、仓储设施、运输环境、制造环境、存储环境、房屋以及车辆。
1563.一种示例系统，可以包括：其中至少一个传感器选自由以下各项组成的组：图像捕获设备、温度计、压力计、湿度传感器、速度传感器、加速度传感器、旋转传感器、扭矩传感器、刻度传感器、化学传感器、磁场传感器、电场传感器以及位置传感器。
1564.一种示例系统，还可以包括：报告电路，其被构造为报告与选自由以下各项组成的方面列表的抵押物方面相关的抵押物事件：抵押物的价值、抵押品物的状况以及抵押物的所有权。
1565.一种示例系统，还可以包括：自动代理电路，其被构造为解释抵押物事件，并执行贷款相关动作以响应抵押物事件。
1566.一种示例系统，还可以包括：其中贷款相关动作选自由以下各项组成的动作：要约贷款；接受贷款；承保贷款；设置贷款的利率；延期支付要求；修改贷款的利率；验证抵押物的产权；记录产权的变更；评估抵押物的价值；发起对抵押物的检查；催收贷款；结清贷款；设置贷款的条款和条件；提供需要提供给借款人的通知；止赎贷款财产；以及修改贷款的条款和条件。
1567.一种示例系统，还可以包括：抵押物分类电路，其被构造为标识一组抵消抵押物，其中该组抵消抵押物的每个成员与该抵押物共享共同属性。
1568.一种示例系统，可以包括：其中共同属性选自由以下各项组成的属性列表：抵押物的类别、抵押物的使用年限、抵押物的状况、抵押物的历史、抵押物的所有权、抵押物的管理员、抵押物的担保、抵押物的所有者的状况、抵押物的留置权、抵押物的存储条件、抵押物的地理位置以及抵押物的管辖地点。
1569.一种示例系统，还可以包括：市场价值数据收集电路，其被构造为监控和报告与该抵押物或该组抵消抵押物中的至少一个的价值相关的市场信息。
1570.一种示例系统，可以包括：其中市场价值数据收集电路还被构造为监控至少一个公共市场中的该抵押物或该组抵消抵押物中的至少一个的定价或财务数据。
1571.一种示例系统，可以包括：其中市场价值数据收集电路还被构造为报告定价或财务数据中监控的一个。
1572.一种示例系统，可以包括：其中智能合约电路还被构造为基于与抵押物的价值相关的抵消抵押物的市场信息来修改贷款的条款或条件。
1573.一种示例系统，还可以包括：智能合约服务电路，其被构造为管理担保贷款的智能合约。
1574.一种示例系统，可以包括：其中智能合约服务电路还被构造为设置与提供贷款担保的抵押物相关的条款和条件。
1575.一种示例系统，可以包括：其中条款和条件选自由以下各项组成的列表：抵押物的说明、抵押物的可替代性说明、抵押物的状况说明、与抵押物的留置权有关的说明、与抵押物的担保有关的说明以及与抵押物的环境有关的说明。
1576.在实施例中，本文提供了一种用于自动化智能合约创建和抵押物分配的方法。一种示例方法，可以包括：接收来自与用于为贷款提供担保的抵押物相关联的传感器的第一抵押物数据；接收关于抵押物的环境的第二抵押物数据；关联抵押物数据与和抵押物相关联的唯一标识符；创建智能借贷合约；将唯一标识符和抵押物数据存储在区块链结构中；接收来自担保贷款的贷款人的访问控制指令；解释多个访问控制特征；以及提供对关于抵押物的数据的访问权限。
1577.下面将对示例方法的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。一种示例方法，还可以包括：解释抵押物的状况以响应所接收的抵押物数据的子集。
1578.一种示例方法，还可以包括：从抵押物的状况中标识抵押物事件并报告抵押物事件，其中该抵押物事件与选自由以下各项组成的列表的抵押物特性相关：抵押物的价值、抵押物的状况以及抵押物的所有权。
1579.一种示例方法，还可以包括：确定抵押物的价值。
1580.一种示例方法，还可以包括：解释抵押物事件；以及执行贷款相关动作以响应抵押物事件。
1581.一种示例方法，还可以包括：标识一组抵消抵押物，其中该组抵消抵押物的每个成员与该抵押物共享共同属性。
1582.一种示例方法，还可以包括：监控与该抵押物或该组抵消抵押物中的至少一个的价值相关的市场信息；以及基于市场信息修改贷款的条款和条件。
1583.一种示例方法，还可以包括：创建贷款的智能借贷合约。
1584.一种示例方法，还可以包括：接收访问控制指令；解释多个访问控制特征；以及提供对抵押物数据的访问权限。
1585.在实施例中，本文提供了一种用于处理贷款的系统。一种示例平台、系统或装置，可以包括：区块链服务电路，其被构造为与分布式分类账接口；数据收集电路，其被构造为
接收与多个抵押物有关的数据或与多个抵押物的环境有关的数据；估价电路，其被构造为基于估价模型和所接收的数据来确定多个抵押物中的每一个的价值；智能合约电路，其被构造为解释贷款的智能借贷合约，并且通过基于多个抵押物中的每一个的所确定的价值来分配多个抵押物的至少一部分作为贷款担保来修改智能借贷合约，使得多个抵押物的所确定的价值足以为贷款提供担保。区块链服务电路还可以被构造为将所分配的抵押物的至少一部分记录到分布式分类账中的条目中，其中该条目用于记录与贷款相关的事件。区块链服务电路、数据收集电路、估价电路和智能合约电路中的每一个还可以包括被构造为便于系统电路之间通信的对应的应用程序编程接口(api)组件。
1586.下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。一种示例系统，可以包括：其中修改智能借贷合约还包括指定管理选自由以下各项组成的列表的一项的条款和条件：贷款条款、贷款条件、贷款相关事件以及贷款相关活动。
1587.一种示例系统，可以包括：其中条款和条件中的每一个包括选自由以下各项组成的组的至少一个成员：贷款的本金金额、贷款的余额、固定利率、可变利率描述、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、至少一个当事人的说明、被担保人说明、担保人说明、担保物说明、个人担保、留置权、止赎状况、违约状况、违约后果、与前述任一项相关的契约以及前述任一项的期限。
1588.一种示例系统，可以包括：其中贷款包括以下贷款类型中的至少一种类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约债券、资本改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
1589.一种示例系统，可以包括：其中抵押物包括选自以下各项中的至少一项：车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、工具、机械品以及个人财产。
1590.一种示例系统，可以包括：其中数据收集电路还被构造为接收与贷款和对应的抵押物相关的结果数据，并且其中估价电路包括人工智能电路，该人工智能电路被构造为基于结果数据迭代地改进估价模型。
1591.一种示例系统，可以包括：其中估价电路还包括市场价值数据收集电路，该市场价值数据收集电路被构造为监控和报告与多个抵押物中的至少一个的价值相关的市场信息。
1592.一种示例系统，可以包括：其中市场价值监控电路还被构造为监控至少一个公共市场中与该抵押物相似的物品的定价或财务数据。
1593.一种示例系统，还可以包括：聚类电路，其被构造为基于与抵押物的属性的相似度来标识用于对抵押物进行估价的一组相似物品。
1594.一种示例系统，可以包括：其中抵押物的属性选自由以下各项组成的属性列表：抵押物的类别、抵押物的使用年限、抵押物的状况、抵押物的历史、抵押物的存储条件以及抵押物的地理位置。
1595.一种示例系统，可以包括：其中数据收集电路还被构造为解释抵押物的状况。
1596.一种示例系统，可以包括：其中数据收集电路还包括以下系统中的至少一个系统：物联网系统、摄像机系统、联网监控系统、互联网监控系统、移动设备系统、可穿戴设备系统、用户界面系统以及交互式众包系统。
1597.一种示例系统，可以包括：其中贷款包括以下贷款类型中的至少一种类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约债券、资本改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
1598.一种示例系统，还可以包括：贷款管理电路，其被构造为解释与贷款相关的事件，并且执行与贷款相关的动作以响应与贷款相关的事件。
1599.一种示例系统，可以包括：其中与贷款相关的事件包括与以下至少一项相关的事件：贷款的价值、贷款的抵押物的状况或贷款的抵押物的所有权。
1600.一种示例系统，可以包括：其中与贷款相关的动作包括以下至少一项：修改贷款的条款和条件；向当事人中的一个提供通知；向贷款借款人提供必要的通知；以及止赎受贷款约束的财产。
1601.一种示例系统，可以包括：其中电路的对应api组件还包括被构造为与系统的多个用户交互的用户界面。
1602.一种示例系统，可以包括：其中多个用户中的每一个包括：多个当事人中的一个、多个实体中的一个或前述任一项的代表。
1603.一种示例系统，可以包括：其中多个用户中的至少一个可以包括：预期当事人、预期实体或前述任一项的代表。
1604.在实施例中，本文提供了一种用于处理贷款的方法。一种示例方法，可以包括：接收与多个抵押物相关的数据；设置多个抵押物中的每一个的价值；将多个抵押物的至少一部分作为贷款的担保分配；以及将所分配的多个抵押物的至少一部分记录到分布式分类账中的条目中，其中该条目用于记录与贷款相关的事件。
1605.下面将对示例方法的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。一种示例方法，还可以包括：修改贷款的智能借贷合约。
1606.一种示例方法，还可以包括：修改智能借贷合约包括调整或指定贷款的条款和条件。
1607.一种示例方法，可以包括：其中条款和条件中的每一个选自由以下各项组成的列表：债务的本金金额、债务的余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、当事人、被担保人、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况以及违约后果。
1608.一种示例方法，还可以包括：接收与贷款相关的结果数据；以及基于结果数据和对应的抵押物迭代地改进估价模型。
1609.一种示例方法，还可以包括：
1610.监控与多个抵押物中的至少一个的价值相关的市场信息。
1611.一种示例方法，还可以包括：基于与多个抵押物中的一个的属性的相似度来标识与多个抵押物中的一个相似的一组物品。
1612.一种示例方法，还可以包括：解释多个抵押物中的一个的状况。
1613.一种示例方法，还可以包括：报告与多个抵押物中的一个的价值、多个抵押物中的一个的状况或抵押物中的一个的所有权相关的事件。
1614.一种示例方法，还可以包括：解释与以下各项相关的事件：多个抵押物中的一个的价值、多个抵押物中的一个的状况或多个抵押物中的一个的所有权；以及执行与担保贷款相关的动作，以响应与所述担保贷款的多个抵押物中的一个相关的事件。
1615.一种示例方法，还可以包括：其中贷款相关动作选自由以下各项组成的动作：要约贷款；接受贷款；承保贷款；设置贷款的利率；延期支付要求；修改贷款的利率；验证抵押物的产权；记录产权的变更；评估抵押物的价值；发起对抵押物的检查；催收贷款；结清贷款；设置贷款的条款和条件；提供需要提供给借款人的通知；止赎贷款财产；以及修改贷款的条款和条件。
1616.在实施例中，本文提供了一种用于交易、金融和市场支持的自适应智能和机器人过程自动化能力的系统。一种示例平台或系统，可以包括：区块链服务电路，其被构造为与分布式分类账接口；数据收集电路，其被构造为接收与一组抵押物相关的数据，该组抵押物为贷款提供担保；智能合约电路，被构造为创建贷款的智能借贷合约并为贷款分配该组抵押物的至少一部分，从而创建所分配的一组抵押物；其中区块链服务电路还被构造为将所分配的一组抵押物记录到分布式分类账中的贷款条目中，并且其中区块链服务电路、数据收集电路和智能合约电路中的每一个还包括对应的应用程序编程接口(api)组件，该组件被构造为促进系统电路之间的通信。
1617.下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。一种示例系统，可以包括：其中数据收集电路还被构造为接收与所分配的一组抵押物的环境相关的数据。
1618.一种示例系统，可以包括：其中智能合约电路还被构造为指定管理选自由以下各项组成的列表的一项的贷款的条款或条件：贷款条款、贷款条件、贷款相关事件以及贷款相关活动，其中贷款的条款和条件中的每一个包括选自由以下各项组成的组的至少一个成员：贷款的本金金额、贷款的余额、固定利率、可变利率描述、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物替代说明、至少一个贷款当事人的说明、被担保人说明、担保人说明、担保说明、个人担保、留置权、止赎状况、违约状况、违约后果、与前述任一项相关的契约以及前述任一项的期限。
1619.一种示例系统，可以包括：其中贷款包括以下贷款类型中的至少一种类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约债券、资本改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
1620.一种示例系统，可以包括：其中所分配的一组抵押物包括以下项目中的至少一个项目：车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、工具、机械品以及个人财产。
1621.一种示例系统，还可以包括：估价电路，其被构造为基于估价模型和所接收的数据来确定该组抵押物或所分配的一组抵押物中的每一个的价值，其中该估价电路包括估价模型改进电路，其中该估价模型改进电路基于针对第一组抵押物的第一组估价确定和用该第一组抵押物作为担保的对应的一组贷款结果来修改估价模型。
1622.一种示例系统，还可以包括：其中估价模型改进电路包括由以下各项组成的系统列表中的至少一个系统：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统、模拟系统、混合系统以及包括前述至少两种的混合系统。
1623.一种示例系统，还可以包括：抵押物分类电路，其被构造为标识一组抵消抵押物，其中该组抵消抵押物的每个成员与所分配的一组抵押物中的至少一个共享共同属性，其中该共同属性选自由以下各项组成的属性列表：物品的类别、物品的使用年限、物品的状况、物品的历史、物品的所有权、物品的管理员、物品的担保、物品的所有者的状况、物品的留置权、物品的存储条件、物品的地理位置以及物品的管辖地点。
1624.一种示例系统，还可以包括：其中估价电路还包括市场价值数据收集电路，该市场价值数据收集电路被构造为监控和报告与所分配的一组抵押物中的至少一个的价值相关的抵消抵押物的市场信息。一种示例系统，还可以包括：其中智能合约电路还被构造为在一组贷款人之间分摊所分配的一组抵押物中的一个的价值。
1625.一种示例系统，可以包括：其中分布式分类账中的贷款条目还包括与贷款人相关的优先级信息，并且其中价值分摊基于贷款人的优先级信息，其中该贷款人选自由以下各项组成的列表：一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人以及无担保贷款人。
1626.一种示例系统，还可以包括：其中数据收集电路包括以下系统中的至少一个系统：物联网系统、摄像机系统、联网监控系统、互联网监控系统、移动设备系统、可穿戴设备系统、用户界面系统以及交互式众包系统。
1627.一种示例系统，还可以包括：其中数据收集电路还被构造为基于所接收的数据来标识抵押物事件，其中该抵押物事件与所分配的一组抵押物中的一个的价值、所分配的一组抵押物中的一个的状况或所分配的一组抵押物中的一个的所有权相关；还包括自动代理电路，其被构造为执行抵押物相关动作以响应抵押物事件，其中该抵押物相关动作选自以下动作：验证所分配的一组抵押物中的一个的产权、记录所分配的一组抵押物中的一个的产权变更、评估所分配的一组抵押物中的一个的价值、发起对所分配的一组抵押物中的一个的检查、发起对所分配的一组抵押物中的一个的维护、发起对所分配的一组抵押物中的一个的担保以及修改所分配的一组抵押物中的一个的条款和条件。
1628.一种示例系统，可以包括：其中自动代理电路还被构造为执行贷款相关动作以响应抵押物事件，其中该贷款相关动作选自由以下各项组成的动作列表：要约贷款；接受贷款；承保贷款；设置贷款的利率；延期支付要求；修改贷款的利率；催收贷款；结清贷款；设置贷款的条款和条件；提供需要提供给借款人的通知；止赎贷款财产；以及修改贷款的条款和条件。
1629.在实施例中，本文提供了一种用于交易、金融和市场支持的自适应智能和机器人
过程自动化能力的方法。一种示例方法，可以包括：接收与为贷款提供担保的一组抵押物相关的数据；创建贷款的智能借贷合约；在智能借贷合约中记录一组抵押物；以及在分布式分类账中记录贷款条目，其中该贷款条目包括智能借贷合约或对智能借贷合约的引用中的一个。
1630.下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。一种示例方法，还可以包括：接收与一组抵押物中的一个的环境相关的数据。
1631.一种示例方法，还可以包括：基于估价模型和所接收的数据来确定一组抵押物中的每一个的价值；基于针对第一组抵押物的第一组估价确定和用该第一组抵押物作为担保的对应一组贷款结果来修改估价模型。
1632.一种示例方法，还可以包括：在一组贷款人之间分摊一组抵押物中的一个的价值。
1633.一种示例方法，还可以包括：基于一组抵押物中的一个的价值和所接收的数据中的至少一个来确定抵押物事件；以及执行贷款相关动作以响应抵押物事件，其中该贷款相关动作选自由以下各项组成的动作列表：要约贷款；接受贷款；承保贷款；设置贷款的利率；延期支付要求；修改贷款的利率；催收贷款；结清贷款；设置贷款的条款和条件；提供需要提供给借款人的通知；止赎贷款财产；以及修改贷款的条款和条件。
1634.一种示例方法，还可以包括：执行抵押物相关动作以响应抵押物事件，其中该抵押物相关动作选自由以下各项组成的动作列表：验证一组抵押物中的一个的产权；记录一组抵押物中的一个的产权变更；评估一组抵押物中的一个的价值；发起对一组抵押物中的一个的检查；发起对一组抵押物中的一个的维护；发起对一组抵押物中的一个的担保；以及修改一组抵押物中的一个的条款和条件。
1635.一种示例方法，还可以包括：标识一组抵消抵押物，其中该组抵消抵押物与一组抵押物中的至少一个共享共同属性；监控与该组抵消抵押物相关的数据的市场信息；基于所监控的数据来更新一组抵押物中的至少一个的价值；以及使用更新后的价值来更新分布式分类账中的贷款条目。
1636.在实施例中，本文提供了一种用于交易、金融和市场支持的自适应智能和机器人过程自动化能力的系统。一种示例平台或系统，可以包括：数据收集电路，其被构造为接收与为贷款提供担保的抵押物相关的数据；估价电路，其被构造为基于估价模型和所接收的数据来确定抵押物的价值；智能合约电路，其被构造为创建智能借贷合约，其中该智能借贷合约指定定义抵押物的所需价值的契约；以及贷款管理电路，其包括：价值比较电路，其被构造为将物品的价值与指定契约相比较并确定抵押物抵偿价值；自动代理电路，其被构造为自动实施贷款相关活动以响应抵押物抵偿价值，其中贷款相关活动包括：发布违约通知或止赎动作。
1637.下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。一种示例系统，可以包括：其中智能合约电路还被构造为：确定智能借贷合约的条款或条件中的至少一个以响应抵押物抵偿价值；以及修改智能借贷合约以包括条款或条件中的至少一个，其中该条款或条件中的至少一个与以下贷款组件中的贷款组件相关：贷款当事人、贷款抵押物、贷款相关事件以及贷款相关活动。
1638.一种示例系统，可以包括：其中条款或条件中的至少一个选自由以下各项组成的
列表：贷款的本金金额、贷款的余额、固定利率、可变利率描述、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物替代说明、当事人说明、被担保人说明、担保人说明、担保说明、个人担保、留置权、止赎状况、违约状况、违约后果、债务的本金金额、债务的余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、当事人、被担保人、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况以及违约后果、与前述任一项相关的契约以及前述任一项的期限。
1639.一种示例系统，可以包括：其中估价电路包括估价模型改进电路，其中该估价模型改进电路基于针对第一组抵押物的第一组估价确定和用该第一组抵押物作为担保的对应一组贷款结果来修改估价模型，并且其中该估价模型改进电路包括由以下各项组成的系统列表中的至少一个系统：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统、模拟系统以及前述任一项中的至少两种的混合系统。
1640.一种示例系统，可以包括：其中数据收集电路包括以下系统中的至少一个系统：物联网系统、摄像机系统、联网监控系统、互联网监控系统、移动设备系统、可穿戴设备系统、用户界面系统以及交互式众包系统。
1641.一种示例系统，可以包括：其中估价电路还包括抵押物分类电路，该抵押物分类电路被构造为标识一组抵消抵押物，其中该组抵消抵押物的每个成员与抵押物共享共同属性，其中该共同属性选自由以下各项组成的属性列表：抵押物的类别、抵押物的使用年限、抵押物的状况、抵押物的历史、抵押物的所有权、抵押物的管理员、抵押物的担保、抵押物的所有者的状况、抵押物的留置权、抵押物的存储条件、抵押物的地理位置以及抵押物的管辖地点。
1642.一种示例系统，可以包括：其中估价电路还包括市场价值数据收集电路，该市场价值数据收集电路被构造为监控和报告与该抵押物的价值相关的抵消抵押物的市场信息，其中该市场价值数据收集电路还被构造为：监控至少一个公共市场中的抵消抵押物的定价或财务数据中的一个；以及报告定价或财务数据中的所监控的一个。
1643.一种示例系统，可以包括：其中贷款包括以下贷款类型中的至少一种类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约债券、资本改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
1644.一种示例系统，可以包括：其中抵押物选自由以下各项组成的物品列表：车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、担保物、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、工具、机械品以及个人财产。
1645.一种示例系统，还可以包括：区块链服务电路，其被构造为将智能借贷合约或对智能借贷合约的引用中的至少一个存储为区块链数据；以及报告电路，其被构造为基于所接收的数据报告抵押物事件，其中该抵押物事件与抵押物的价值、抵押物的状况或抵押物的所有权相关。
1646.一种示例系统，还可以包括：自动代理电路，其被构造为执行抵押物相关动作以响应抵押物事件，其中该抵押物相关事件选自以下动作：验证抵押物的产权；记录抵押物的产权变更；评估抵押物的价值；发起对抵押物的检查；发起对抵押物的维护；发起对抵押物的担保；以及修改抵押物的条款和条件。
1647.一种示例系统，可以包括：其中自动代理电路还被构造为执行贷款相关动作以响应抵押物事件，其中该贷款相关动作选自由以下各项组成的动作列表：要约贷款；接受贷款；承保贷款；设置贷款的利率；延期支付要求；修改贷款的利率；催收贷款；结清贷款；设置贷款的条款和条件；提供需要提供给借款人的通知；止赎贷款财产；以及修改贷款的条款和条件。在实施例中，本文提供了一种用于交易、金融和市场活动的机器人过程自动化的方法。一种示例方法，可以包括：接收与为贷款提供担保的抵押物相关的数据；基于估价模型和所接收的数据来确定抵押物的价值；创建智能借贷合约，其中该智能借贷合约指定具有所需抵押物价值的契约；将该抵押物的价值与契约中指定的抵押物价值进行比较；确定抵押物抵偿价值；以及实施贷款相关活动以响应抵押物抵偿价值。
1648.一种示例方法，还可以包括：确定智能借贷合约的条款或条件中的至少一个以响应抵押物抵偿价值；以及修改智能借贷合约以包括条款或条件中的至少一个。
1649.一种示例方法，还可以包括：基于针对第一组抵押物的第一组估价确定和用该第一组抵押物作为担保的对应的一组贷款结果来修改估价模型。
1650.一种示例方法，还可以包括：标识一组抵消抵押物，其中该组抵消抵押物的每个成员与抵押物共享共同属性，其中该共同属性选自由以下各项组成的属性列表：抵押物的类别、抵押物的使用年限、抵押物的状况、抵押物的历史、抵押物的所有权、抵押物的管理员、抵押物的担保、抵押物的所有者的状况、抵押物的留置权、抵押物的存储条件、抵押物的地理位置以及抵押物的管辖地点。
1651.一种示例方法，还可以包括：监控和报告与一组抵消抵押物的成员相关的数据的市场信息；以及修改智能借贷合约以响应市场信息，其中监控市场信息包括监控至少一个公共市场以获取与该组抵消抵押物的成员相关的定价数据或财务数据。
1652.一种示例方法，还可以包括：自动发起贷款相关动作以响应定价数据或财务数据中的一个，其中该贷款相关动作包括选自由以下各项组成的动作列表的动作：修改贷款的条款；发布违约通知；发起止赎动作；修改贷款的状况；向贷款当事人提供通知；向贷款借款人提供必要的通知；以及止赎贷款财产。
1653.在实施例中，本文提供了一种用于交易、金融和市场支持的自适应智能和机器人过程自动化能力的系统。一种示例平台或系统，可以包括：数据收集电路，其被构造为接收与多个抵押物相关的数据；抵押物分类电路，其被构造为标识多个抵押物中的至少一组相关的抵押物，其中该至少一组的每个成员共享共同属性；智能合约电路，其被构造为创建智能借贷合约，其中该智能借贷合约将抵押物的子集定义为一组贷款的担保，其中该抵押物的子集选自至少一组相关的抵押物。
1654.下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。一种示例系统，可以包括：其中抵押物分类电路还被构造为从所接收的数据中选择共同属性，其中该共同属性是：抵押物的类型、抵押物的类别、抵押物的价值、抵押物的类型的价格、抵押物的类型的价值、抵押物的说明、抵押物的产品特征集、
抵押物的流动性、抵押物的保质期、抵押物的使用寿命、抵押物的型号、抵押物的品牌、抵押物的制造商、抵押物的使用年限、抵押物的状况、抵押物的估价、抵押物的状态、抵押物的背景、抵押物的情况、抵押物的存储位置、抵押物的历史、抵押物的所有权、抵押物的管理员、抵押物的担保、抵押物的所有者的状况、抵押物的留置权、抵押物的存储条件、抵押物的维护历史、抵押物的使用历史、抵押物的事故历史、抵押物的故障历史、抵押物的所有权历史、抵押物的评估、抵押物的地理位置、抵押物的管辖地点等。
1655.一种示例系统，可以包括：其中智能借贷合约还被构造为以实时标识抵押物的子集，并且其中共同属性是抵押物的状态的相似度。
1656.一种示例系统，可以包括：其中状态的相似度基于在规定的时间段内处于运输中的抵押物子集中的每一个。
1657.一种示例系统，可以包括：其中数据收集电路包括以下系统中的至少一个系统：物联网系统、摄像机系统、联网监控系统、互联网监控系统、移动设备系统、可穿戴设备系统、用户界面系统以及交互式众包系统。
1658.一种示例系统，可以包括：其中一组贷款包括分布在多个借款人之间的多个贷款。
1659.一种示例系统，可以包括：其中，估价电路，其被构造为基于估价模型和所接收的数据来确定抵押物子集中的每个抵押物的价值；并且其中智能合约电路还被构造为基于每个抵押物的价值重新定义子集。
1660.一种示例系统，可以包括：其中智能合约电路还被构造为基于抵押物子集中的至少一个的价值来确定智能借贷合约的条款或条件中的至少一个；以及修改智能借贷合约以包括所确定的条款或条件，其中该条款或条件与选自以下贷款组件的贷款组件相关：贷款当事人、贷款抵押物、贷款相关事件以及贷款相关活动，并且其中所确定的条款或条件是：贷款的本金金额、贷款的余额、固定利率、可变利率描述、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物替代说明、当事人说明、被担保人说明、担保人说明、担保说明、个人担保、留置权、止赎状况、违约状况、违约后果、与前述任一项相关的契约、前述任一项的期限等。
1661.一种示例系统，可以包括：其中估价电路包括估价模型改进电路，其中该估价模型改进电路被构造为基于针对第一组抵押物的第一组估价确定和用该第一组抵押物作为担保的对应一组贷款结果来修改估价模型，并且其中该估价模型改进电路包括由以下各项组成的系统列表中的至少一个系统：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统、模拟系统以及包括前述至少两种的混合系统。
1662.一种示例系统，可以包括：其中抵押物分类电路还被构造为标识一组抵消抵押物，其中该组抵消抵押物的每个成员与抵押物子集共享共同属性。
1663.一种示例系统，可以包括：其中估价电路还包括市场价值数据收集电路，该市场价值数据收集电路被构造为：监控和报告一组抵消抵押物中的至少的一个市场信息(例如，至少一个公共市场中的定价数据和财务数据)；以及报告定价或财务数据中的所监控的一个。
1664.一种示例系统，可以包括：其中一组贷款中的至少一个包括以下贷款类型中的一种类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约债券、资本改进贷款、建筑贷款、应收账款
担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
1665.一种示例系统，可以包括：其中多个抵押物中的至少一个选自由以下各项组成的物品列表：车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、担保物、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、工具、机械品以及个人财产。
1666.一种示例系统：还可以包括：区块链服务电路，以将智能借贷合约或对智能借贷合约的引用存储为区块链数据。
1667.一种示例系统，还可以包括：报告电路，其被构造为基于所接收的数据报告抵押物事件，其中该抵押物事件与多个抵押物中的一个的价值、多个抵押物中的一个的状况或多个抵押物中的一个的所有权相关。
1668.一种示例系统，还可以包括：自动代理电路，其被构造为执行抵押物相关动作以响应抵押物事件，其中该抵押物相关动作选自由以下动作：验证多个抵押物中的一个的产权；记录多个抵押物中的一个的产权变更；评估多个抵押物中的一个的价值；发起对多个抵押物中的一个的检查；发起对多个抵押物中的一个的维护；发起对多个抵押物中的一个的担保；以及修改多个抵押物中的一个的条款和条件。
1669.在实施例中，本文提供了一种用于交易、金融和市场支持的方法。一种示例方法，可以包括：接收与多个抵押物中的至少一个相关的数据；标识多个抵押物中的一组，其中该组的每个成员共享共同属性；标识该组的子集作为一组贷款的担保；以及创建一组贷款的一组智能借贷合约。
1670.下面将对示例方法的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。一种示例方法，还可以包括：使用估价模型和所接收的数据来确定一组抵押物的子集中的每个抵押物的价值。
1671.一种示例方法，还可以包括：基于抵押物子集中的每个抵押物的价值来重新定义一组抵押物的子集，该抵押物子集用作一组贷款的担保。
1672.一种示例方法，还可以包括：基于该组抵押物的子集中的至少一个的价值来确定智能借贷合约中的至少一个的条款或条件中的至少一个。
1673.一种示例方法，还可以包括：修改智能借贷合约以包括条款和条件中的至少一个。
1674.一种示例方法，还可以包括：基于针对第一组抵押物的第一组估价确定和用该第一组抵押物作为担保的对应的一组贷款结果来修改估价模型。
1675.一种示例方法，还可以包括：标识一组抵消抵押物，其中该组抵消抵押物的每个成员与一组多个抵押物共享共同属性。
1676.一种示例方法，还可以包括：监控和报告一组抵消抵押物的市场信息。
1677.在实施例中，一种示例平台或系统可以包括：数据收集电路，其被构造为接收与一组贷款当事人中的至少一个相关的数据；智能合约电路，其被构造为创建贷款的智能借贷合约；以及自动代理电路，其被构造为自动执行贷款相关动作以响应所接收的数据，其中该贷款相关动作是贷款的利率变更，并且其中智能合约电路还被构造为使用变更后的利率更
新智能借贷合约。
1678.下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。一种示例系统，可以包括：其中数据收集电路还被构造为接收与充当贷款的担保的一组抵押物相关的抵押物相关数据，并确定该组抵押物中的至少一个的状况，其中利率的变化还基于该组抵押物中的至少一个的状况。
1679.一种示例系统，可以包括：其中所接收的数据包括一组贷款当事人中的至少一个的属性，并且其中利率的变化部分地基于该属性。
1680.一种示例系统，可以包括：其中智能合约电路还被构造为基于该属性来确定智能借贷合约的条款或条件中的至少一个；以及修改智能借贷合约以包括条款或条件中的至少一个。
1681.一种示例系统，可以包括：其中条款或条件中的至少一个与以下贷款组件中的贷款组件相关：贷款当事人、贷款抵押物、贷款相关事件以及贷款相关活动。
1682.一种示例系统，可以包括：其中条款或条件中的至少一个选自由以下各项组成的列表：贷款的本金金额、贷款的余额、固定利率、可变利率描述、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、当事人说明、被担保人说明、担保人说明、担保物说明、个人担保、留置权、止赎状况、违约状况、违约后果、与前述任一项相关的契约以及前述任一项的期限。
1683.一种示例系统，可以包括：其中数据收集电路包括以下系统中的至少一个系统：物联网电路、图像捕获设备、联网监控电路、互联网监控电路、移动设备、可穿戴设备、用户界面电路以及交互式众包电路。
1684.一种示例系统，可以包括：其中数据收集电路包括物联网电路，该物联网电路被构造为监控一组贷款当事人中的至少一个的属性。
1685.一种示例系统，可以包括：其中数据收集电路包括与一组当事人中的至少一个相关联的可穿戴设备，其中该可穿戴设备被构造为获取人类相关数据，并且其中所接收的数据包括该人类相关数据的至少一部分。
1686.一种示例系统，可以包括：其中数据收集电路包括用户界面电路，该用户界面电路被构造为接收来自贷款当事人中的至少一个的数据，并且提供来自贷款当事人中的至少一个的数据作为所接收的数据的一部分。
1687.一种示例系统，可以包括：其中数据收集电路包括交互式众包电路，该交互式众包电路被构造为：请求关于一组贷款当事人中的至少一个的数据；接收所请求的数据；以及提供所请求的数据的至少一个子集作为所接收的数据的一部分。
1688.一种示例系统，可以包括：其中数据收集电路还包括互联网监控电路，该互联网监控电路被构造为从至少一个公开信息网站检索与贷款当事人中的至少一个相关的数据。
1689.一种示例系统，还可以包括：估价电路，其被构造为基于估价模型和所接收的数据来确定一组抵押物中的至少一个的价值。
1690.一种示例系统，可以包括：其中智能合约电路还被构造为基于一组抵押物中的至少一个的价值来确定智能借贷合约的条款或条件中的至少一个；以及修改智能借贷合约以包括条款或条件中的至少一个。
1691.一种示例系统，可以包括：其中条款或条件中的至少一个与以下贷款组件中的贷
款组件相关：贷款当事人、贷款抵押物、贷款相关事件以及贷款相关活动。
1692.一种示例系统，可以包括：其中条款或条件中的至少一个选自由以下各项组成的列表：贷款的本金金额、贷款的余额、固定利率、可变利率描述、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、当事人说明、被担保人说明、担保人说明、担保物说明、个人担保、留置权、止赎状况、违约状况、违约后果、与前述任一项相关的契约以及前述任一项的期限。
1693.一种示例系统，可以包括：其中估价电路包括估价模型改进电路，其中该估价模型改进电路基于针对第一组抵押物的第一组估价确定和用该第一组抵押物作为担保的对应的一组贷款结果来修改估价模型。
1694.一种示例系统，可以包括：其中估价模型改进电路包括由以下各项组成的系统列表中的至少一个系统：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统、模拟系统以及包括前述至少两种的混合系统。
1695.一种示例系统，可以包括：其中利率的变化还基于一组抵押物中的至少一个的价值。
1696.一种示例系统，还可以包括：抵押物分类电路，其被构造为标识一组抵消抵押物，其中该组抵消抵押物的每个成员与一组抵押物中的至少一个共享共同属性。
1697.一种示例系统，可以包括：其中共同属性选自由以下各项组成的属性列表：物品的类别、物品的使用年限、物品的状况、物品的历史、物品的所有权、物品的管理员、物品的担保、物品的所有者的状况、物品的留置权、物品的存储条件、物品的地理位置以及物品的管辖地点。
1698.一种示例系统，可以包括：其中估价电路还包括市场价值数据收集电路，该市场价值数据收集电路被构造为监控和报告与该抵押物的价值相关的抵消抵押物的市场信息。
1699.一种示例系统，可以包括：其中市场价值数据收集电路还被构造为监控至少一个公共市场中的抵消抵押物的定价或财务数据中的一个；以及报告定价或财务数据中的所监控的一个。
1700.一种示例系统，可以包括：其中抵押物选自由以下各项组成的物品列表：车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、工具、机械品以及个人财产。
1701.一种示例系统，可以包括：其中贷款包括以下贷款类型中的一种类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约债券、资本改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
1702.在实施例中，一种示例方法可以包括：接收与一组贷款当事人中的至少一个相关的数据；创建贷款的智能借贷合约；执行贷款相关动作以响应所接收的数据，其中该贷款相关动作是贷款的利率变更；以及使用变更后的利率更新智能借贷合约。
1703.下面将对示例方法的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。一组示例方法，还可以包括：接收与充当贷款的担保的一组抵押物相关的数据；确定该组抵押物中的至少一个的状况；以及执行贷款相关动作以响应该组抵押物中的至少一个的状况，其中贷款相关动作是贷款的利率变更。
1704.一组示例方法，可以包括：接收与充当贷款的担保的一组抵押物相关的数据；确定该组抵押物中的至少一个的状况；基于该组抵押物中的至少一个的状况来确定智能借贷合约的条款或条件中的至少一个；以及修改智能借贷合约以包括条款或条件中的至少一个。
1705.一组示例方法，可以包括：标识一组抵消抵押物，其中该组抵消抵押物的每个成员与一组抵押物中的至少一个共享共同属性；监控至少一个公共市场中的该组抵消抵押物；以及报告所监控的数据。
1706.一种示例方法，还可以包括：至少部分地基于所监控的一组抵消抵押物来变更用一种抵押物中的至少一个担保的贷款的利率。
1707.在实施例中，一种示例平台或系统可以包括：数据收集电路，其被构造为从公共信息源获取与一组贷款当事人中的至少一个当事人相关的数据；智能合约电路，其被构造为创建贷款的智能借贷合约；以及自动代理电路，其被构造为自动执行贷款相关动作以响应所获取的数据，其中该贷款相关动作是贷款的利率变更，并且其中智能合约电路还被构造为使用变更后的利率更新智能借贷合约。
1708.下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。一种示例系统，可以包括：其中公共信息源包括以下信息源中的至少一个信息源：网站信息、新闻文章信息、社交网络信息以及众包信息。
1709.一种示例系统，可以包括：其中所获取的数据包括一组贷款当事人中的至少一个当事人的财务状况。
1710.一种示例系统，可以包括：其中基于一组贷款当事人中的至少一个当事人的至少一个属性来确定财务状况，该属性选自由以下各项组成的属性列表：当事人的公开估价、如公共记录指示的当事人拥有的一组财产、当事人拥有的一组财产的估价、当事人的破产状况、当事人的止赎状态、当事人的合约违约状态、当事人的违规状态、当事人的犯罪状态、当事人的出口管制状态、当事人的禁运状态、当事人的关税状态、当事人的税务状态、当事人的信用报告、当事人的信用评级、当事人的网站评级、当事人的产品的一组客户评论、当事人的社交网络评级、当事人的一组凭据、当事人的一组转介、当事人的一组证明、当事人的一组行为、当事人的位置、当事人的地理位置以及当事人的管辖地点。
1711.一种示例系统，可以包括：其中至少一个当事人选自由以下各项组成的当事人列表：一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供人、借款人、债务人、承保人、检查员、评估员、审计员、估价专业人员、政府官员以及会计师。
1712.一种示例系统，可以包括：其中数据收集电路还被构造为接收与充当贷款的担保的一组抵押物相关的抵押物相关数据，并确定该组抵押物中的至少一个的状况，其中利率的变化还基于该组抵押物中的至少一个的状况。
1713.一种示例系统，还可以包括：自动代理电路，其被构造为至少部分地基于所接收的数据来标识与贷款相关的事件。
1714.一种示例系统，可以包括：其中与贷款相关的事件包括与以下各项中的至少一个相关的事件：贷款的价值、贷款的抵押物的状况或贷款的抵押物的所有权。
1715.一种示例系统，可以包括：其中自动代理电路还被构造为执行选自由以下各项组成的动作列表的动作以响应与贷款相关的事件：要约贷款；接受贷款；承保贷款；设置贷款的利率；延期支付要求；修改贷款的利率；验证一组抵押物中的至少一个的产权；评估一组抵押物中的至少一个的价值；发起对一组抵押物中的至少一个的检查；设置或修改贷款的条款和条件；向当事人中的一个提供通知；向贷款借款人提供必要的通知；以及止赎贷款财产。
1716.一种示例系统，可以包括：其中智能合约电路还可以被构造为指定智能借贷合约中的条款和条件，其中该智能借贷合约中的条款或条件中的一个管理贷款相关事件或贷款相关活动中的一个。
1717.一种示例系统，可以包括：其中条款和条件中的每一个选自由以下各项组成的列表：债务的本金金额、债务的余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、当事人、被担保人、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况以及违约后果。
1718.一种示例系统，可以包括：其中贷款包括以下贷款类型中的一种类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约债券、资本改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
1719.一种示例系统，可以包括：其中所获取的数据与选自由以下各项组成的列表的一组抵押物中的一个相关：车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、担保物、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、工具、机械品以及个人财产。
1720.一种示例系统，还可以包括：估价电路，其被构造为基于估价模型和所获取的数据来确定一组抵押物中的至少一个的价值。
1721.一种示例系统，可以包括：其中智能合约电路还被构造为基于一组抵押物中的至少一个的价值来确定智能借贷合约的条款或条件中的至少一个；以及修改智能借贷合约以包括条款或条件中的至少一个。
1722.一种示例系统，可以包括：其中估价电路包括估价模型改进电路，其中该估价模型改进电路基于针对第一组抵押物的第一组估价确定和用该第一组抵押物作为担保的对应的一组贷款结果来修改估价模型。
1723.一种示例系统，可以包括：其中估价模型改进电路包括由以下各项组成的系统列表中的至少一个系统：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统、模拟系统以及包括前述至少两种的混合系统。
1724.一种示例系统，还可以包括：抵押物分类电路，其被构造为标识一组抵消抵押物，
其中该组抵消抵押物的每个成员与一组抵押物中的至少一个共享共同属性。
1725.一种示例系统，可以包括：其中共同属性选自由以下各项组成的属性列表：物品的类别、物品的使用年限、物品的状况、物品的历史、物品的所有权、物品的管理员、物品的担保、物品的所有者的状况、物品的留置权、物品的存储条件、物品的地理位置以及物品的管辖地点。
1726.一种示例系统，可以包括：其中估价电路还包括市场价值数据收集电路，该市场价值数据收集电路被构造为监控和报告与该抵押物的价值相关的抵消抵押物的市场信息。
1727.一种示例系统，可以包括：其中市场价值数据收集电路还被构造为监控至少一个公共市场中的抵消抵押物的定价或财务数据中的一个；以及报告定价或财务数据中的所监控的一个。
1728.一种示例系统，可以包括：其中智能合约电路还被构造为基于与抵押物的价值相关的抵消抵押物的市场信息来修改贷款的条款或条件。
1729.在实施例中，一种示例方法可以包括；从公共源获取与一组贷款当事人中的至少一个相关的数据，其中公共信息源选自由以下各项组成的信息源列表：网站信息、新闻文章信息、社交网络信息以及众包信息；创建智能借贷合约；执行贷款相关动作以响应所获取的数据，其中该贷款相关动作是贷款的利率变更；以及使用变更后的利率更新智能借贷合约。
1730.下面将对示例方法的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。一种示例方法，可以包括：接收与充当贷款的担保的一组抵押物相关的抵押物相关数据；以及确定该组抵押物中的至少一个的状况，其中利率的变化还基于该组抵押物中的至少一个的状况。
1731.一种示例方法，可以包括：至少部分地基于抵押物相关数据来标识与贷款相关的事件；执行选自由以下各项组成的动作列表的动作以响应与贷款相关的事件：要约贷款；接受贷款；承保贷款；设置贷款的利率；延期支付要求；修改贷款的利率；验证一组抵押物中的至少一个的产权；评估一组抵押物中的至少一个的价值；发起对一组抵押物中的至少一个的检查；设置或修改贷款的条款和条件；向当事人中的一个提供通知；向贷款借款人提供必要的通知；以及止赎贷款财产。
1732.一种示例方法，还可以包括：基于抵押物相关数据或所获取的数据和估价模型中的至少一个来确定该组抵押物中的至少一个的价值。
1733.一种示例方法，还可以包括：基于该组抵押物中的至少一个的价值来确定智能借贷合约的条款或条件中的至少一个。
1734.一种示例方法，还可以包括：修改智能借贷合约以包括条款或条件中的至少一个。
1735.一种示例方法，还可以包括：基于针对第一组抵押物的第一组估价确定和用该第一组抵押物作为担保的对应的一组贷款结果来修改估价模型。
1736.一种示例方法，可以包括：标识一组抵消抵押物，其中该组抵消抵押物的每个成员和一组抵押物中的至少一个共享共同属性；监控至少一个公共市场中的该组抵消抵押物中的至少一个的定价数据或财务数据中的一个；报告该组抵消抵押物中的至少一个的所监控的数据；以及基于所报告的监控的数据来修改贷款的条款或条件。
1737.在实施例中，一种示例平台或系统可以包括：数据收集电路，其被构造为接收与贷款的状态相关的数据以及与充当贷款的担保的一组抵押物相关的数据；区块链服务电路，
其被构造为维护与贷款相关的事件的安全历史分类账，该区块链电路还被构造为解释对应于与贷款相关联的多个当事人的多个访问控制特征；贷款评估电路，其被构造为基于所接收的数据来确定贷款状态；智能合约电路，其被构造为创建贷款的智能借贷合约；以及自动代理电路，其被构造为基于贷款状态来执行贷款动作；其中区块链服务电路还被构造为使用贷款动作更新事件的历史分类账。
1738.下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。一种示例系统，可以包括：其中数据收集电路还被构造为接收与一个或多个贷款实体相关的数据，并且其中贷款评估电路还被构造为基于与贷款实体中的一个或多个相关的数据来确定对契约的遵从性。
1739.一种示例系统，可以包括：其中数据收集电路还包括用于监控贷款实体中的一个或多个的至少一个系统，该系统选自：物联网系统、摄像机系统、联网监控系统、互联网监控系统、移动设备系统、可穿戴设备系统、用户界面系统以及交互式众包系统。
1740.一种示例系统，可以包括：其中交互式众包系统包括用户界面，该用户界面用于从众包网站请求与贷款实体中的一个或多个相关的信息。
1741.一种示例系统，可以包括：其中用户界面被构造为允许贷款实体中的一个或多个输入贷款实体中的一个或多个的信息。
1742.一种示例系统，可以包括：其中联网监控系统包括网络搜索电路，该网络搜索电路被构造为在公开信息网站搜索与贷款实体中的一个或多个相关的信息。
1743.一种示例系统，可以包括：其中贷款评估电路还被构造为基于所接收的数据和贷款实体中的一个或多个的状态来确定贷款的条件的履行状态，并且其中部分地基于贷款实体中的至少一个或多个的状态和贷款的条件的履行状态来确定贷款状态的确定。
1744.一种示例系统，可以包括：其中贷款的条件与支付履行和对契约的满意度中的至少一个相关。
1745.一种示例系统，可以包括：其中数据收集电路还包括市场数据收集电路，该市场数据收集电路被构造为接收关于与贷款相关联的多个当事人中的至少一个的财务数据。
1746.一种示例系统，可以包括，其中贷款评估电路还被构造为基于所接收的财务数据来确定与贷款相关联的多个当事人中的至少一个的财务状况。
1747.一种示例系统，可以包括：其中多个当事人中的至少一个选自由以下各项组成的当事人列表：一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供人、借款人、债务人、承保人、检查员、评估员、审计员、估价专业人员、政府官员以及会计师。
1748.一种示例系统，可以包括：其中所接收的财务数据与选自由以下各项组成的属性列表的多个当事人中的至少一个的实体的属性相关：当事人的公开估价、如公共记录指示的当事人拥有的一组财产、当事人拥有的一组财产的估价、当事人的破产状况、实体的止赎状态、实体的合约违约状态、实体的违规状态、实体的犯罪状态、实体的出口管制状态、实体的禁运状态、实体的关税状态、实体的税务状态、实体的信用报告、实体的信用评级、实体的网站评级、实体的产品的一组客户评论、实体的社交网络评级、实体的一组凭据、实体的一组转介、实体的一组证明、实体的一组行为、实体的位置以及实体的地理位置。
1749.一种示例系统，还可以包括：估价电路，其被构造为基于估价模型和所接收的数据
来确定一组抵押物中的至少一个的价值。
1750.一种示例系统，可以包括：其中智能合约电路还被构造为基于一组抵押物中的至少一个的价值来确定智能借贷合约的条款或条件中的至少一个；以及修改智能借贷合约以包括条款或条件中的至少一个。
1751.一种示例系统，可以包括：其中条款和条件中的每一个选自由以下各项组成的列表：债务的本金金额、债务的余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、当事人、被担保人、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况以及违约后果。
1752.一种示例系统，可以包括：其中估价电路包括估价模型改进电路，其中该估价模型改进电路基于针对第一组抵押物的第一组估价确定和用该第一组抵押物作为担保的对应的一组贷款结果来修改估价模型。
1753.一种示例系统，可以包括：其中估价模型改进电路包括由以下各项组成的系统列表中的至少一个系统：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统以及模拟系统。
1754.一种示例系统，还可以包括：抵押物分类电路，其被构造为标识一组抵消抵押物，其中该组抵消抵押物的每个成员与一组抵押物中的至少一个共享共同属性。
1755.一种示例系统，可以包括：其中共同属性选自由以下各项组成的属性列表：抵押物的类别、抵押物的使用年限、抵押物的状况、抵押物的历史、抵押物的所有权、抵押物的管理员、抵押物的担保、抵押物的所有者的状况、抵押物的留置权、抵押物的存储条件、抵押物的地理位置以及抵押物的管辖地点。
1756.一种示例系统，可以包括：其中估价电路还包括市场价值数据收集电路，该市场价值数据收集电路被构造为监控和报告与该抵押物的价值相关的抵消抵押物的市场信息。
1757.一种示例系统，可以包括：其中市场价值数据收集电路还被构造为监控至少一个公共市场中的抵消抵押物的定价或财务数据中的一个；以及报告定价或财务数据中的所监控的一个。
1758.一种示例系统，可以包括：其中智能合约电路还被构造为基于与抵押物的价值相关的抵消抵押物的市场信息来修改贷款的条款或条件。
1759.在实施例中，一种示例方法可以包括：维护与贷款相关的事件的安全历史分类账；接收与贷款的状态相关的数据；接收与充当贷款的担保的一组抵押物相关的数据；确定贷款的状态；基于贷款状态来执行贷款动作；以及更新与贷款相关的事件的历史分类账。
1760.下面将对示例方法的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。一种示例方法，可以包括：接收与一个或多个贷款实体相关的数据；以及基于所接收的数据来确定对贷款的契约的遵从性。
1761.一种示例方法，可以包括：确定贷款的条件的履行状态，其中部分地基于贷款的条件的履行状态来确定贷款状态。
1762.一种示例方法，可以包括：接收与至少一个贷款当事人相关的财务数据。
1763.一种示例方法，可以包括：基于财务数据来确定至少一个贷款当事人的财务状况。
1764.一种示例方法，可以包括：基于估价模型和所接收的数据来确定至少一组抵押物
的价值。
1765.一种示例方法，可以包括：基于抵押物中的至少一个的价值来确定贷款的条款或条件中的至少一个；以及修改智能借贷合约以包括条款或条件中的至少一个。
1766.一种示例方法，可以包括：标识一组抵消抵押物，其中该组抵消抵押物的每个成员和一组抵押物中的至少一个共享共同属性；接收与该组抵消抵押物相关的数据，其中部分地基于所接收的与该组抵消抵押物相关的数据来确定至少一组抵押物的价值。
1767.在实施例中，本文提供了一种用于管理贷款的抵押物的智能合约系统。一种示例平台、系统或装置，可以包括：数据收集电路，其被构造为监控贷款的状态和该贷款的抵押物的状态；智能合约电路，其被构造为处理来自数据收集电路的信息，并基于该信息和智能借贷合约来自动发起对贷款的抵押物中的一个或多个的替换、移除或添加中的至少一个以响应贷款的状态或贷款的抵押物的状态中的至少一个；以及区块链服务电路，其被构造为解释对应于与贷款相关联的至少一个当事人的多个访问控制特征，并将至少一个替换、移除或添加记录在贷款的分布式分类账中。
1768.下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。一种示例系统，可以包括：其中数据收集电路还包括以下系统中的至少一个系统：物联网系统、摄像机系统、联网监控系统、互联网监控系统、移动设备系统、可穿戴设备系统、用户界面系统以及交互式众包系统。
1769.一种示例系统，可以包括：其中贷款包括以下贷款类型中的至少一种类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约债券、资本改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
1770.一种示例系统，可以包括：其中基于与贷款相关的至少一个实体的状态和贷款的条件的履行状态来确定贷款的状态。
1771.一种示例系统，可以包括：其中条件的履行状态与支付履行或对贷款的契约的满意度中的至少一个相关。
1772.一种示例系统，可以包括：其中基于与贷款相关的至少一个实体的状态和贷款的条件的履行状态来确定贷款的状态；其中条件的履行与支付履行或对贷款的契约的满意度中的至少一个相关；并且其中数据收集电路还被构造为通过监控至少一个实体来确定对契约的遵从性。
1773.一种示例系统，可以包括：其中至少一个实体是贷款当事人，并且其中数据收集电路还被构造为监控至少一个实体的财务状况。
1774.一种示例系统，可以包括：其中贷款的条件包括贷款的财务状况，并且其中基于选自以下属性的属性来确定财务状况的履行状态：至少一个实体的公开估价、如公共记录指示的至少一个实体拥有的财产、至少一个实体拥有的财产的估价、至少一个实体的破产状况、至少一个实体的止赎状态、至少一个实体的合约违约状态、至少一个实体的违规状态、至少一个实体的犯罪状态、至少一个实体的出口管制状态、至少一个实体的禁运状态、至少一个实体的关税状态、至少一个实体的税务状态、至少一个实体的信用报告、至少一个实体的信用评级、至少一个实体的网站评级、至少一个实体的产品的多个客户评论、至少一个实
体的社交网络评级、至少一个实体的多个凭据、至少一个实体的多个转介、至少一个实体的多个证明、至少一个实体的行为、至少一个实体的位置、至少一个实体的地理位置以及至少一个实体的相关管辖区。
1775.一种示例系统，可以包括：其中贷款当事人包括选自以下当事人的至少一个当事人：一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供人、借款人、债务人、承保人、检查员、评估员、审计员、估价专业人员、政府官员以及会计师。
1776.一种示例系统，可以包括：其中数据监控电路还被构造为基于选自以下属性的至少一个抵押物属性来监控贷款的抵押物的状态：抵押物的类别、抵押物的使用年限、抵押物的状况、抵押物的历史、抵押物的存储条件以及抵押物的地理位置。
1777.一种示例系统，可以包括：其中抵押物包括以下项目中的至少一个项目：车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
1778.一种示例系统，还可以包括：估价电路，其被构造为使用估价模型基于贷款的抵押物的状态来确定抵押物的价值。
1779.一种示例系统，可以包括：其中智能合约电路还被构造为发起对贷款的抵押物中的一个或多个的至少一个替换、移除或添加，以使抵押物的价值维持在预定范围内。
1780.一种示例系统，可以包括：其中估价电路还包括交易结果处理电路，该交易结果处理电路被构造为解释与抵押物交易相关的结果数据，并迭代地改进估价模型以响应结果数据。
1781.一种示例系统，可以包括：其中估价电路还包括市场价值数据收集电路，该市场价值数据收集电路被构造为监控和报告与抵押物的价值相关的市场信息。
1782.一种示例系统，可以包括：其中市场价值数据收集电路还被构造为监控至少一个公共市场中的抵消抵押物的定价数据或财务数据中的至少一个。
1783.一种示例系统，可以包括：其中市场价值数据收集电路还被构造为构造一组抵消抵押物，该组抵消抵押物用于基于抵押物属性使用聚类电路对抵押物进行估价。
1784.一种示例系统，可以包括：其中属性包括以下至少一个属性：抵押物的类别、抵押物的使用年限、抵押物的状况、抵押物的历史、抵押物的存储条件以及抵押物的地理位置。
1785.一种示例系统，可以包括：其中智能借贷合约包括贷款的条款和条件，其中条款和条件中的每一个包括选自由以下各项组成的组的至少一个成员：债务的本金金额、债务的余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、当事人、被担保人、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况以及违约后果。
1786.一种示例系统，可以包括：其中智能合约电路还包括贷款管理电路，该贷款管理电路被构造为指定智能借贷合约的条款和条件，该智能借贷合约管理以下至少一项：贷款的条款和条件、贷款相关事件或贷款相关活动。
1787.在实施例中，本文提供了一种用于管理贷款的抵押物的智能合约方法。一种示例
方法，可以包括：监控贷款的状态和贷款的抵押物的状态；基于贷款的状态或贷款的抵押物的状态中的至少一个来自动发起对贷款的抵押物中的一个或多个的替换、移除或添加中的至少一个；以及解释对应于与贷款相关联的至少一个当事人的多个访问控制特征，并将至少一个替换、移除或添加记录在贷款的分布式分类账中。
1788.下面将对示例方法的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。
1789.一种示例方法，可以包括：其中基于与贷款相关的至少一个实体的状态和贷款的条件的履行状态来确定贷款的状态。
1790.一种示例方法，可以包括：基于贷款的状态或贷款的抵押物中的至少一个，使用一组抵押物的估价模型来确定价值。
1791.一种示例方法，可以包括：其中发起至少一个替换、移除或添加以将抵押物的价值维持在预定范围内。
1792.一种示例方法，可以包括：解释与抵押物或抵消抵押物中的一个的交易相关的结果数据；以及迭代地改进估价模型以响应结果数据。
1793.一种示例方法，可以包括：监控和报告与抵押物的价值相关的市场信息。
1794.一种示例方法，可以包括：监控至少一个公共市场中的抵消抵押物的定价数据或财务数据中的至少一个。
1795.一种示例方法，可以包括：指定管理贷款的条款和条件、贷款相关事件或贷款相关活动中的至少一个的智能合约的条款和条件。
1796.一种示例装置，可以包括：数据收集电路，其被构造为监控贷款的状态或贷款的抵押物的状态中的至少一个；智能合约电路，其被构造为解释贷款的智能合约，并调整贷款的智能合约的至少一个条款或条件以响应贷款的状态或贷款的抵押物的状态中的至少一个；以及区块链服务电路，其被构造为解释对应于与贷款相关联的多个当事人的多个访问控制特征，并将调整后的贷款的智能合约的至少一个条款或条件记录在贷款的分布式分类账中。数据收集电路可以监控贷款的抵押物的状态，该装置还包括估价电路，该估价电路被构造为使用估价模型基于贷款的抵押物的状态来确定抵押物的价值，并且其中智能合约电路还被构造为调整贷款的智能合约的至少一个条款或条件以响应抵押物的价值。
1797.在实施例中，本文提供了一种用于验证贷款的抵押物的状况的众包系统。一种示例平台、系统或装置，可以包括：众包请求电路，其被构造为配置众包请求的至少一个参数，该参数与获取关于贷款的抵押物的状况的信息相关；众包发布电路，其被构造为向一组信息供应商发布众包请求；众包通信电路，其被构造为收集和处理来自该组信息供应商的至少一个响应，并向该组信息供应商中的至少一个提供奖励以响应成功的信息供应事件。成功的信息供应事件可以是接收到被标识为与作为众包请求主题的抵押物相关的信息，并且其中该信息与抵押物的状况相关。关于标识抵押物特征的信息(例如，序列号或型号)可能不是成功的信息供应事件。
1798.下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。一种示例系统，可以包括：其中众包发布电路还用于向一组信息供应商中的至少一部分发布奖励描述以响应成功的信息供应事件。该奖励描述可以包括奖励的种类或类型、奖励的价值、奖励的金额、关于奖励的有效使用日期的信息或用于使用
奖励的信息等。
1799.一种示例系统，可以包括：其中众包通信电路还包括智能合约电路或与智能合约电路通信，该智能合约电路被构造为：通过确定成功的信息供应事件以响应针对众包请求配置的至少一个参数来管理奖励；以及自动向该组信息供应商中的至少一个分配奖励以响应成功的信息供应事件。
1800.一种示例系统，可以包括：其中贷款包括以下贷款类型中的至少一种类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约债券、资本改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
1801.一种示例系统，可以包括：其中抵押物包括以下项目中的至少一个项目：车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
1802.一种示例系统，可以包括：其中抵押物的状况基于以下属性中的属性确定：抵押物的质量、抵押物的状况、抵押物的产权的状态、抵押物的拥有状态以及抵押物的留置权状态。
1803.一种示例系统，可以包括：其中当抵押物是物品时，抵押物的状况基于以下属性中的属性确定：物品的新的或已使用的状态、物品的类型、物品的类别、物品的说明、物品的产品特征集、物品的型号、物品的品牌、物品的制造商、物品的状态、物品的背景、物品的情况、物品的价值、物品的存储位置、物品的地理位置、物品的使用年限、物品的维护历史、物品的使用历史、物品的事故历史、物品的故障历史、物品的所有权、物品的所有权历史、物品的类型的价格、物品的类型的价值、物品的评估以及物品的估价。
1804.一种示例系统，还可以包括：区块链服务电路，其被构造为将众包请求的标识信息和至少一个参数、对众包请求的至少一个响应以及奖励描述记录在众包请求的分布式分类账中。
1805.一种示例系统，可以包括：其中众包请求电路还被构造为启用工作流程，人类用户通过该工作流程输入至少一个参数以建立众包请求。
1806.一种示例系统，可以包括：其中至少一个参数包括所请求信息的类型、奖励以及接收奖励的条件。
1807.一种示例系统，可以包括：其中奖励选自以下奖励：财务奖励、代币、票证、合约权利、加密货币金额、多个奖励积分、货币金额、产品或服务的折扣以及访问权限。
1808.一种示例系统，还可以包括：智能合约电路，其被构造为处理至少一个响应，并且作为响应，自动采取与贷款相关的动作。
1809.一种示例系统，可以包括：其中动作是止赎动作、留置权管理动作、利率设置动作、违约发起动作、抵押物替代或贷款催收中的至少一个。
1810.一种示例系统，还可以包括：机器人过程自动化电路，其被构造为基于在训练数据集上进行训练来基于贷款的至少一个属性配置众包请求，该训练数据集包括人类用户与众
包请求电路或众包通信电路中的至少一个的交互。
1811.一种示例系统，可以包括：其中贷款的至少一个属性可从管理贷款的智能合约电路获取。
1812.一种示例系统，可以包括：其中训练数据集还包括来自多个众包请求的结果。
1813.一种示例系统，可以包括：其中机器人过程自动化电路还被构造为确定奖励。
1814.一种示例系统，可以包括：其中机器人过程自动化电路还被构造为确定众包发布电路将众包请求发布到的至少一个域。
1815.在实施例中，本文提供了一种用于验证贷款的抵押物的状况的众包方法。一种示例方法，可以包括：配置众包请求的至少一个参数，该参数与获取关于贷款的抵押物的状况的信息相关；向一组信息供应商发布众包请求；收集和处理对众包请求的至少一个响应；以及提供奖励以响应成功的信息供应事件。
1816.下面将对示例方法的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。
1817.一种示例方法，还可以包括：向一组信息供应商中的至少一部分发布奖励描述以响应成功的信息供应事件。
1818.一种示例方法，还可以包括：其中自动向一组信息供应商中的至少一个分配奖励以响应成功的信息供应事件。
1819.一种示例方法，还可以包括：将众包请求的标识信息和至少一个参数、对众包请求的至少一个响应以及奖励描述记录在众包请求的分布式分类账中。
1820.一种示例方法，还可以包括：配置图形用户界面以启用工作流程，人类用户通过该工作流程输入至少一个参数以建立众包请求。
1821.一种示例方法，还可以包括：自动采取与贷款相关的动作以响应成功的信息供应事件。
1822.一种示例方法，还可以包括：基于训练数据集训练机器人过程自动化电路，该训练数据集包括对应于多个众包请求的多个结果；以及操作机器人过程自动化电路以迭代地改进众包请求。
1823.一种示例方法，还可以包括：向机器人过程自动化电路提供贷款的至少一个属性以配置众包请求。
1824.一种示例方法，还可以包括：配置众包请求包括确定奖励。
1825.一种示例方法，还可以包括：向机器人过程自动化电路输入贷款的至少一个属性以确定向其发布众包请求的至少一个域。
1826.一种示例装置，可以包括：众包请求电路，其被构造为提供接口以使得能够配置众包请求的至少一个参数，该参数与获取关于贷款的抵押物的状况的信息；众包发布电路，用于向一组信息供应商发布众包请求以响应众包请求；以及众包通信电路，其被构造为提供接口以收集来自该组信息供应商的成员对众包请求的至少一个响应，并向该组信息供应商中的至少一个提供奖励以响应成功的信息供应事件。
1827.该装置还可以包括智能合约电路，该智能合约电路被构造为：通过确定成功的信息供应事件以响应针对众包请求配置的至少一个参数来管理奖励；以及自动向该组信息供应商中的至少一个分配奖励以响应成功的信息供应事件。
1828.在实施例中，本文提供了一种用于验证贷款的担保人的状况的众包系统。一种示例平台、系统或装置，可以包括：众包请求电路，其被构造为配置众包请求的至少一个参数，该参数与获取关于贷款的担保人的状况的信息相关；众包发布电路，其被构造为向一组信息供应商发布众包请求；众包通信电路，其被构造为收集和处理来自该组信息供应商的至少一个响应，并向该组信息供应商中的至少一个提供奖励以响应成功的信息供应事件。
1829.下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。一种示例系统，可以包括：其中该状况是实体的财务状况，其中该实体是贷款的担保人。一种示例系统，可以包括：其中财务状况至少部分地基于关于实体的信息来确定，该信息选自：实体的公开估价、如公共记录指示的实体拥有的财产、实体拥有的财产的估价、实体的破产状况、实体的止赎状态、实体的合约违约状态、实体的违规状态、实体的犯罪状态、实体的出口管制状态、实体的禁运状态、实体的关税状态、实体的税务状态、实体的信用报告、实体的信用评级、实体的网站评级、实体的产品的多个客户评论、实体的社交网络评级、实体的多个凭据、实体的多个转介、实体的多个证明、实体的多个行为、实体的位置、实体的地理位置以及实体的管辖区。
1830.众包通信电路还可以包括智能合约电路，该智能合约电路被构造为：通过确定成功的信息供应事件以响应针对众包请求配置的至少一个参数来管理奖励；以及自动向该组信息供应商中的至少一个分配奖励以响应成功的信息供应事件。
1831.一种示例系统，可以包括：其中贷款包括以下贷款类型中的至少一种类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约债券、资本改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
1832.一种示例系统，可以包括：其中众包请求电路还被构造为配置众包请求的至少一个另外参数，以获取关于贷款的抵押物的状况的信息。
1833.一种示例系统，可以包括：其中抵押物包括以下项目中的至少一个项目：车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
1834.一种示例系统，可以包括：其中当抵押物是物品时，抵押物的状况基于以下属性中的属性确定：物品的新的或已使用的状态、物品的类型、物品的类别、物品的说明、物品的产品特征集、物品的型号、物品的品牌、物品的制造商、物品的状态、物品的背景、物品的情况、物品的价值、物品的存储位置、物品的地理位置、物品的使用年限、物品的维护历史、物品的使用历史、物品的事故历史、物品的故障历史、物品的所有权、物品的所有权历史、物品的类型的价格、物品的类型的价值、物品的评估以及物品的估价。
1835.一种示例系统，还可以包括：区块链服务电路，其被构造为将众包请求的标识信息和至少一个参数、对众包请求的至少一个响应以及奖励描述记录在众包请求的分布式分类账中。
1836.一种示例系统，可以包括：其中众包请求电路还被构造为启用工作流程，人类用户
通过该工作流程输入至少一个参数以建立众包请求。
1837.一种示例系统，可以包括：其中至少一个参数包括所请求信息的类型、奖励以及接收奖励的条件。
1838.一种示例系统，可以包括：其中奖励选自以下奖励：财务奖励、代币、票证、合约权利、加密货币金额、多个奖励积分、货币金额、产品或服务的折扣以及访问权限。
1839.一种示例系统，还可以包括：智能合约电路，其被构造为处理至少一个响应，并且作为响应，自动采取与贷款相关的动作。
1840.一种示例系统，可以包括：智能合约电路，其被构造为处理至少一个响应，并且作为响应自动采取与贷款相关的动作，其中该动作是止赎动作、留置权管理动作、利率设置动作、违约发起动作、抵押物替代以及贷款催收中的至少一个。
1841.一种示例系统，还可以包括：机器人过程自动化电路，其被构造为基于在训练数据集上进行训练来基于贷款的至少一个属性配置众包请求，该训练数据集包括人类用户与众包请求电路或众包通信电路中的至少一个的交互。
1842.一种示例系统，可以包括：其中贷款的至少一个属性可从管理贷款的智能合约电路获取。
1843.一种示例系统，可以包括：其中训练数据集还包括来自多个众包请求的结果。
1844.一种示例系统，可以包括：其中机器人过程自动化电路还被构造为确定奖励。
1845.一种示例系统，可以包括：其中机器人过程自动化电路还被构造为确定众包发布电路将众包请求发布到的至少一个域。
1846.在实施例中，本文提供了一种用于验证贷款的抵押物的状况的众包方法。一种示例方法，可以包括：配置众包请求的至少一个参数，该参数与获取关于贷款的担保人的状况的信息相关；向一组信息供应商发布众包请求；收集和处理对众包请求的至少一个响应；以及向该组信息供应商中的至少一个供应商提供奖励以响应成功的信息供应事件。
1847.下面将对示例方法的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。一种示例方法，还可以包括：向一组信息供应商中的至少一部分发布奖励描述以响应成功的信息供应事件。
1848.一种示例方法，还可以包括：其中自动向一组信息供应商中的至少一个分配奖励以响应成功的信息供应事件。
1849.一种示例方法，还可以包括：将众包请求的标识信息和至少一个参数、对众包请求的至少一个响应以及奖励描述记录在众包请求的分布式分类账中。
1850.一种示例方法，还可以包括：配置图形用户界面以启用工作流程，人类用户通过该工作流程输入至少一个参数以建立众包请求。
1851.一种示例方法，还可以包括：自动采取与贷款相关的动作以响应成功的信息供应事件。
1852.一种示例方法，还可以包括：基于训练数据集训练机器人过程自动化电路，该训练数据集包括对应于多个众包请求的多个结果；以及操作机器人过程自动化电路以迭代地改进众包请求。
1853.一种示例方法，还可以包括：向机器人过程自动化电路提供贷款的至少一个属性以配置众包请求。
1854.一种示例方法，还可以包括：配置众包请求包括确定奖励。
1855.一种示例方法，还可以包括：向机器人过程自动化电路输入贷款的至少一个属性以确定向其发布众包请求的至少一个域。
1856.在实施例中，本文提供了一种用于修改具有一组计算服务的贷款的智能合约系统。一种示例平台、系统或装置，可以包括：数据收集电路，其被构造为确定对应于贷款中涉及的多个实体中的每一个的位置信息；管辖区定义电路，其被构造为确定多个实体中的至少一个的管辖区以响应位置信息；以及智能合约电路，其被构造为至少部分地基于多个实体中的至少一个的管辖区来自动采取贷款的贷款相关动作。
1857.下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。一种示例系统，可以包括：其中智能合约电路还被构造为自动采取贷款相关动作以响应多个实体中的第一个处于第一管辖区以及多个实体中的第二个处于第二管辖区。
1858.一种示例系统，可以包括：其中智能合约电路还被构造为自动采取贷款相关动作以响应多个实体中的一个从第一管辖区移动到第二管辖区。
1859.一种示例系统，可以包括：其中贷款相关动作包括以下贷款相关动作中的至少一个贷款相关动作：要约贷款；接受贷款；承保贷款；设置贷款的利率；延期支付要求；修改贷款的利率；验证抵押物的产权；记录产权的变更；评估抵押物的价值；发起对抵押物的检查；催收贷款；结清贷款；设置贷款的条款和条件；提供需要提供给借款人的通知；止赎贷款财产；以及修改贷款的条款和条件。
1860.一种示例系统，可以包括：智能合约电路还被构造为处理多个管辖区特定的监管通知要求，并基于对应于以下实体中的至少一个实体的管辖区向借款人提供适当的通知：贷款人、借款人、通过贷款提供的资金、贷款偿还或贷款的抵押物。
1861.一种示例系统，可以包括：其中智能合约电路还被构造为处理多个管辖区特定的监管止赎要求，并基于对应于以下实体中的至少一个实体的管辖区向借款人提供适当的止赎通知：贷款人、借款人、通过贷款提供的资金、贷款偿还或贷款的抵押物。
1862.一种示例系统，可以包括：其中智能合约电路还被构造为处理用于设置贷款的条款和条件的多个管辖区特定的规则，并基于对应于以下实体中的至少一个实体的管辖区配置智能合约：借款人、通过贷款提供的资金、贷款偿还以及贷款的抵押物。
1863.一种示例系统，可以包括：其中智能合约电路还被构造为确定贷款的利率以使贷款符合可适用于对应于多个实体中选定的一个的管辖区的最大利率限制。
1864.一种示例系统，可以包括：其中数据收集电路还被构造为监控贷款的抵押物的状况，并且其中智能合约电路还被构造为确定贷款的利率以响应贷款的抵押物的状况。
1865.一种示例系统，可以包括：其中数据收集电路还被构造为监控多个实体中作为贷款的当事人的至少一个的属性，并且其中智能合约电路还被构造为确定贷款的利率以响应该属性。
1866.一种示例系统，可以包括：其中智能合约电路还包括贷款管理电路，用于指定智能借贷合约的条款和条件，该智能借贷合约管理以下至少一项：贷款的条款和条件、贷款相关事件或贷款相关活动。
1867.一种示例系统，可以包括：其中贷款包括以下贷款类型中的至少一种类型：汽车贷
款、存货贷款、资本设备贷款、履约债券、资本改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理监管、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
1868.一种示例系统，可以包括：其中贷款的条款和条件中的每一个包括选自由以下各项组成的组的至少一个成员：债务的本金金额、债务的余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、当事人、被担保人、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况以及违约后果。
1869.一种示例系统，可以包括：其中数据收集电路还包括以下系统中的至少一个系统：物联网系统、摄像机系统、联网监控系统、互联网监控系统、移动设备系统、可穿戴设备系统、用户界面系统以及交互式众包系统。
1870.一种示例系统，可以包括：估价电路，其被构造为使用估价模型基于对应于多个实体中的至少一个的管辖区来确定贷款的抵押物的价值。
1871.一种示例系统，可以包括：其中估价模型是管辖区特定的估价模型，并且其中对应于多个实体中的至少一个的管辖区包括对应于以下实体中的至少一个实体的管辖区：贷款人、借款人、根据贷款提供的资金、根据贷款提供的资金的交付位置、贷款的支付以及贷款的抵押物。
1872.一种示例系统，可以包括：其中贷款的条款和条件中的至少一个基于贷款的抵押物的价值。
1873.一种示例系统，可以包括：其中抵押物包括以下项目中的至少一个项目：车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
1874.一种示例系统，可以包括：其中估价电路还包括交易结果处理电路，该交易结果处理电路被构造为解释与抵押物交易相关的结果数据，并迭代地改进估价模型以响应结果数据。
1875.一种示例系统，可以包括：其中估价电路还包括市场价值数据收集电路，该市场价值数据收集电路被构造为监控和报告与抵押物的价值相关的市场信息。
1876.一种示例系统，可以包括：其中市场价值数据收集电路监控至少一个公共市场中的抵消抵押物的定价数据或财务数据。
1877.一种示例系统，可以包括：其中聚类电路构造一组抵消抵押物，该组抵消抵押物用于基于抵押物的属性对抵押物进行估价。
1878.一种示例系统，可以包括：其中属性选自：抵押物的类别、抵押物的使用年限、抵押物的状况、抵押物的历史、抵押物的存储条件以及抵押物的地理位置。
1879.在实施例中，本文提供了一种用于修改具有一组计算服务的贷款的智能合约方法。一种示例方法，可以包括：监控对应于贷款中涉及的多个实体中的每一个的位置信息；确定多个实体中的至少一个的管辖区以响应位置信息；以及至少部分地基于多个实体中的至少一个的管辖区来自动采取贷款的贷款相关动作。
1880.下面将对示例方法的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。一种示例方法，可以包括：自动采取贷款相关动作以响应多个实体中的第一个处于第一管辖区以及多个实体中的第二个处于第二管辖区。
1881.一种示例方法，可以包括：自动采取贷款相关动作以响应多个实体中的一个从第一管辖区移动到第二管辖区。
1882.一种示例方法，可以包括：基于多个实体中的相关一个的管辖区来处理多个管辖区特定的要求，并且执行以下操作中的至少一个操作：向借款人提供适当的通知，以响应包括监管通知要求的多个管辖区特定要求；设置用于设置贷款的条款和条件的特定规则，以响应包括用于贷款的条款和条件的管辖区特定规则的多个管辖区特定要求；确定贷款的利率使得贷款符合最大利率限制，以响应包括最大利率限制的多个管辖区特定要求；并且其中多个实体中的相关一个包括以下实体中的至少一个实体：贷款人、借款人、根据贷款提供的资金、贷款的偿还以及贷款的抵押物。
1883.一种示例方法，可以包括：监控贷款的多个抵押物的状况或多个实体中作为贷款的当事人的至少一个的属性中的至少一个，其中该状况或该属性用于确定利率。
1884.一种示例方法，可以包括：操作估价模型以基于多个实体中的至少一个的管辖区来确定贷款的抵押物的价值。
1885.一种示例方法，可以包括：解释与抵押物交易相关的结果数据；以及迭代地改进估价模型以响应结果数据。
1886.在实施例中，本文提供了一种用于修改贷款的智能合约系统。一种示例平台、系统或装置，可以包括：数据收集电路，其被构造为监控和收集关于贷款中涉及的至少一个实体的信息；以及智能合约电路，其被构造为基于所监控和收集的关于贷款中涉及的至少一个实体的信息来自动重组与贷款相关的债务。
1887.下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。一种示例系统，可以包括：其中所监控和收集的信息包括贷款的抵押物的状况。
1888.一种示例系统，可以包括：其中智能合约电路还可以被构造为基于贷款的契约以及所监控和收集的关于贷款中涉及的至少一个实体的信息来确定事件的发生；以及自动重组债务以响应事件的发生。
1889.一种示例系统，可以包括：其中该事件是贷款的抵押物未超过贷款的剩余余额的所需分数值的情况。
1890.一种示例系统，可以包括：其中该事件是购买者对契约的违约。
1891.一种示例系统，可以包括：其中所监控和收集的信息包括贷款中涉及的至少一个实体的属性。
1892.一种示例系统，可以包括：其中智能合约电路还包括贷款管理电路，该贷款管理电路被构造为指定智能合约的条款和条件，该智能合约管理以下至少一项：贷款的条款和条件、贷款相关事件或贷款相关活动。
1893.一种示例系统，可以包括：其中贷款包括以下贷款类型中的至少一种类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约债券、资本改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷
款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
1894.一种示例系统，可以包括：其中贷款的条款和条件中的每一个包括选自由以下各项组成的组的至少一个成员：债务的本金金额、债务的余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、当事人、被担保人、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况以及违约后果。
1895.一种示例系统，可以包括：其中数据收集电路还包括以下系统中的至少一个系统：物联网系统、摄像机系统、联网监控系统、互联网监控系统、移动设备系统、可穿戴设备系统、用户界面系统以及交互式众包系统。
1896.一种示例系统，还可以包括：估价电路，其被构造为使用估价模型以基于所监控和收集的关于贷款中涉及的至少一个实体的信息来确定抵押物的价值。
1897.一种示例系统，可以包括：其中债务重组基于数据收集电路监控的贷款的抵押物的估价。
1898.一种示例系统，可以包括：其中抵押物包括以下项目中的至少一个项目：车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
1899.一种示例系统，可以包括：其中估价电路还包括交易结果处理电路，该交易结果处理电路被构造为解释与抵押物交易相关的结果数据，并迭代地改进估价模型以响应结果数据。
1900.一种示例系统，可以包括：其中估价电路还包括市场价值数据收集电路，该市场价值数据收集电路被构造为监控和报告与抵押物的价值相关的市场信息。
1901.一种示例系统，可以包括：其中市场价值数据收集电路监控至少一个公共市场中的抵消抵押物的定价或财务数据。
1902.一种示例系统，可以包括：其中基于抵押物的属性使用聚类电路来构造用于对抵押物进行估价的一组抵消抵押物。
1903.一种示例系统，可以包括：其中属性选自：抵押物的类别、抵押物的使用年限、抵押物的状况、抵押物的历史、抵押物的存储条件以及抵押物的地理位置。
1904.在实施例中，本文提供了一种用于修改贷款的智能合约方法。一种示例方法，可以包括：监控和收集关于贷款中涉及的至少一个实体的信息；以及基于所监控和收集的关于至少一个实体的信息来自动重组与贷款相关的债务。
1905.下面将对示例方法的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。
1906.一种示例方法，可以包括：基于贷款的契约以及所监控和收集的关于贷款中涉及的至少一个实体的信息来确定事件的发生；以及自动重组债务以响应事件的发生。
1907.一种示例方法，可以包括：指定管理贷款的条款和条件、贷款相关事件或贷款相关活动中的至少一个的智能合约的条款和条件。
1908.一种示例方法，可以包括：操作估价模型以基于所监控和收集的关于贷款中涉及
的至少一个实体的信息来确定抵押物的价值。
1909.一种示例方法，还可以包括：解释与抵押物交易相关的结果数据；以及迭代地改进估价模型以响应结果数据。
1910.一种示例方法，还可以包括：监控和报告与抵押物的价值相关的市场信息。
1911.一种示例方法，还可以包括：监控至少一个公共市场中的抵消抵押物的定价或财务数据。
1912.一种示例方法，还可以包括：使用基于抵押物的属性的相似度聚类算法来构造用于对抵押物进行估价的一组抵消抵押物。
1913.一种装置，可以包括：数据收集电路，其被构造为监控和收集关于借款人或贷款的抵押物中的至少一个的信息；以及智能合约电路，其被构造为基于所监控和收集的关于借款人或贷款的抵押物中的至少一个的信息来自动重组与贷款相关的债务。
1914.该数据收集电路可以被构造为监控和收集关于贷款的抵押物的信息，并且其中所监控和收集的信息包括贷款的抵押物的状况。
1915.该装置还可以包括估价电路，该估价电路被构造为并使用估价模型至少部分地基于贷款的抵押物的状况来确定贷款的抵押物的价值。
1916.该估价电路还可以包括交易结果处理电路，该交易结果处理电路被构造为解释与抵押物交易相关的结果数据，并迭代地改进估价模型以响应结果数据。
1917.在实施例中，本文提供了一种用于验证贷款担保的条件的社交网络监控系统。一种示例平台、系统或装置，可以包括：社交网络输入电路，其被构造为解释贷款担保参数；社交网络数据收集电路，其被构造为使用多个算法收集数据，该多个算法用于监控关于贷款中涉及的实体的社交网络信息以响应贷款担保参数；以及担保验证电路，其被构造为验证贷款担保以响应所监控的社交网络信息。
1918.下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。一种示例系统，可以包括：其中贷款担保参数包括实体的财务状况，其中该实体是贷款的担保人。
1919.一种示例系统，可以包括：担保验证电路还被构造为基于以下属性中的至少一个属性来确定财务状况：实体的公开估价、如公共记录指示的实体拥有的财产、实体拥有的财产的估价、实体的破产状况、实体的止赎状态、实体的合约违约状态、实体的违规状态、实体的犯罪状态、实体的出口管制状态、实体的禁运状态、实体的关税状态、实体的税务状态、实体的信用报告、实体的信用评级、实体的网站评级、实体的产品的多个客户评论、实体的社交网络评级、实体的多个凭据、实体的多个转介、实体的多个证明、实体的多个行为、实体的位置、实体的管辖区以及实体的地理位置。
1920.一种示例系统，可以包括：其中贷款包括以下贷款类型中的至少一种类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约债券、资本改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
1921.一种示例系统，可以包括：数据收集电路，其被构造为获取关于贷款的抵押物的状况的信息，其中抵押物包括以下各项中的至少一项：车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动
产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、担保物、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产；并且其中担保验证电路还被构造为验证贷款的担保以响应贷款的抵押物的状况。
1922.一种示例系统，可以包括：其中抵押物的状况包括选自由以下各项组成的组的状况属性：抵押物的质量、抵押物的产权的状态、抵押物的拥有状态，抵押物的留置权状态、新的或已使用的状态、类型、类别、说明、产品特征集、型号、品牌、制造商、状态、背景、情况、价值、存储位置、地理位置、使用年限、维护历史、使用历史、事故历史、故障历史、所有权、所有权历史、价格、评估以及估价。
1923.一种示例系统，可以包括：其中社交网络输入电路还被构造为启用工作流程，人类用户通过该工作流程输入贷款担保参数以建立社交网络数据收集和监控请求。
1924.一种示例系统，可以包括：智能合约电路，其被构造为自动采取与贷款相关的动作以响应贷款的验证。
1925.一种示例系统，可以包括：其中与贷款相关的动作响应贷款担保未被验证，并且其中动作包括以下动作中的至少一个动作：止赎动作、留置权管理动作、利率调整动作、违约发起动作、抵押物替代、贷款催收以及向涉及贷款的二级实体提供警报。
1926.一种示例系统，可以包括：机器人过程自动化电路，其被构造为基于在训练数据集上进行迭代训练来基于贷款的至少一个属性配置贷款担保参数，该训练数据集包括人类用户与社交网络数据收集电路的交互。
1927.一种示例系统，可以包括：其中贷款的至少一个属性可从管理贷款的智能合约电路获取。
1928.一种示例系统，可以包括：其中该训练数据集还包括来自社交网络数据收集电路执行的多个社交网络数据收集和监控请求的结果。
1929.一种示例系统，可以包括：其中机器人过程自动化电路还被构造为确定社交网络数据收集电路将应用到的至少一个域。
1930.一种示例系统，可以包括：其中训练包括训练机器人过程自动化电路以配置多个算法。
1931.在实施例中，本文提供了一种用于验证贷款担保的条件的社交网络监控方法。一种示例方法，可以包括：解释贷款担保参数；使用多个算法收集数据，该多个算法用于监控关于贷款中涉及的实体的社交网络信息以响应贷款担保参数；以及验证贷款的担保以响应所监控的社交网络信息。
1932.下面将对示例方法的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。一种示例方法，还可以包括：启用工作流程，人类用户通过该工作流程输入贷款担保参数以建立社交网络数据收集和监控请求。
1933.一种示例方法，还可以包括：自动采取与贷款相关的动作以响应贷款的验证。
1934.一种示例方法，还可以包括：其中与贷款相关的动作响应贷款担保未被验证，并且其中动作包括止赎动作。
1935.一种示例方法，还可以包括：其中与贷款相关的动作响应贷款担保未被验证，并且其中动作包括留置权管理动作。
1936.一种示例方法，还可以包括：其中与贷款相关的动作响应贷款担保未被验证，并且其中动作包括利率调整动作。
1937.一种示例方法，还可以包括：其中与贷款相关的动作响应贷款担保未被验证，并且其中动作包括违约发起动作。
1938.一种示例方法，还可以包括：其中与贷款相关的动作响应贷款担保未被验证，并且其中动作包括抵押物替代。
1939.一种示例方法，还可以包括：其中与贷款相关的动作响应贷款担保未被验证，并且其中动作包括贷款催收。
1940.一种示例方法，还可以包括：其中与贷款相关的动作响应贷款担保未被验证，并且其中动作包括向涉及贷款的二级实体提供警报。
1941.一种示例方法，还可以包括：迭代地训练机器人过程自动化电路以基于贷款的至少一个属性配置数据收集和监控动作，其中机器人过程自动化电路基于包括来自人类用户交互的结果中的至少一个的训练数据集使用多个算法进行训练。
1942.一种示例方法，还可以包括：确定多个算法将应用到的至少一个域。例如，该算法可以在确定时查询多个域。
1943.一种示例装置，可以包括：社交网络输入电路，其被构造为解释贷款担保参数；社交网络数据收集电路，其被构造为使用多个算法收集数据，该多个算法用于监控关于贷款的担保人的社交网络信息以响应贷款担保参数；以及担保验证电路，其被构造为验证贷款担保以响应所监控的社交网络信息。
1944.该贷款担保参数可以包括贷款的担保人的财务状况，并且其中担保验证电路还被构造为基于以下属性中的至少一个属性来确定贷款的担保人的财务状况：实体的公开估价、如公共记录指示的实体拥有的一组财产、实体拥有的一组财产的估价、实体的破产状况、实体的止赎状态、实体的合约违约状态、实体的违规状态、实体的犯罪状态、实体的出口管制状态、实体的禁运状态、实体的关税状态、实体的税务状态、实体的信用报告、实体的信用评级、实体的网站评级、实体的产品的一组客户评论、实体的社交网络评级、实体的一组凭据、实体的一组转介、实体的一组证明、实体的一组行为、实体的位置以及实体的地理位置。
1945.在实施例中，本文提供了一种用于验证贷款担保的条件的监控系统。一种示例平台、系统或装置，可以包括：物联网(iot)数据输入电路，其被构造为解释贷款担保参数；iot数据收集电路，其被构造为使用至少一个算法收集数据，该至少一个算法用于监控从贷款中涉及的实体收集的关于该实体的iot信息以响应贷款担保参数；以及担保验证电路，其被构造为验证贷款担保以响应所监控的iot信息。
1946.下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。一种示例系统，可以包括：其中贷款担保参数包括实体的财务状况，其中该实体是贷款的担保人。
1947.一种示例系统，可以包括：其中所监控的iot信息包括以下至少一项：实体的公开估价、如公共记录指示的实体拥有的财产、实体拥有的财产的估价、实体的破产状况、实体的止赎状态、实体的合约违约状态、实体的违规状态、实体的犯罪状态、实体的出口管制状态、实体的禁运状态、实体的关税状态、实体的税务状态、实体的信用报告、实体的信用评
级、实体的网站评级、实体的产品的多个客户评论、实体的社交网络评级、实体的多个凭据、实体的多个转介、实体的多个证明、实体的多个行为、实体的位置、实体的管辖区以及实体的地理位置。
1948.一种示例系统，可以包括：其中贷款包括以下贷款类型中的至少一种类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约债券、资本改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
1949.一种示例系统，可以包括：其中iot数据收集电路还被构造为获取关于贷款的抵押物的状况的信息，其中抵押物包括以下各项中的至少一项：车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、担保物、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产；并且其中担保验证电路还被构造为验证贷款的担保以响应贷款的抵押物的状况。
1950.一种示例系统，可以包括：其中抵押物的状况包括选自由以下各项组成的组的状况属性：抵押物的质量、抵押物的产权的状态、抵押物的拥有状态，抵押物的留置权状态、新的或已使用的状态、类型、类别、说明、产品特征集、型号、品牌、制造商、状态、背景、状况、价值、存储位置、地理位置、使用年限、维护历史、使用历史、事故历史、故障历史、所有权、所有权历史、价格、评估以及估价。
1951.一种示例系统，可以包括：其中iot数据收集电路还被构造为启用工作流程，人类用户通过该工作流程输入贷款担保参数以建立物联网数据收集请求。
1952.一种示例系统，可以包括：智能合约电路，其被构造为自动采取与贷款相关的动作以响应贷款的验证。
1953.一种示例系统，可以包括：其中与贷款相关的动作响应贷款担保未被验证，并且其中动作包括以下动作中的至少一个动作：止赎动作、留置权管理动作、利率调整动作、违约发起动作、抵押物替代、贷款催收以及向涉及贷款的二级实体提供警报。
1954.一种示例系统，可以包括：机器人过程自动化电路，其被构造为基于在训练数据集上进行迭代训练来基于贷款的至少一个属性配置贷款担保参数，该训练数据集包括人类用户与iot数据收集电路的交互。
1955.一种示例系统，可以包括：其中贷款的至少一个属性可从管理贷款的智能合约电路获取。
1956.一种示例系统，可以包括：其中该训练数据集还包括来自iot数据收集电路执行的多个iot数据收集和监控请求的结果。
1957.一种示例系统，可以包括：其中机器人过程自动化电路还被构造为确定iot数据收集电路将应用到的至少一个域。
1958.一种示例系统，可以包括：其中训练包括训练机器人过程自动化电路以配置至少一个算法。
1959.在实施例中，本文提供了一种用于验证贷款担保的条件的监控方法。一种示例方法，可以包括：解释贷款担保参数；使用多个算法收集数据，该多个算法用于监控从贷款中
涉及的实体收集的关于该实体的物联网(iot)信息以响应贷款担保参数；以及验证贷款的担保以响应所监控的iot信息。
1960.下面将对示例方法的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。一种示例方法，还可以包括：配置贷款担保参数以获取关于该实体的财务状况，其中该实体是贷款的担保人。
1961.一种示例方法，还可以包括：配置至少一个算法以获取关于贷款的抵押物的状况的信息，其中抵押物包括以下各项中的至少一项：车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、担保物、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以个人财产；以及验证贷款的担保以进一步响应贷款的抵押物的状况。
1962.一种示例方法，还可以包括：启用工作流程，人类用户通过该工作流程输入贷款担保参数以建立iot数据收集请求。
1963.一种示例方法，还可以包括：自动采取与贷款相关的动作以响应贷款的验证。
1964.一种示例方法，还可以包括：其中与贷款相关的动作响应贷款担保未被验证，并且其中动作包括止赎动作。
1965.一种示例方法，还可以包括：其中与贷款相关的动作响应贷款担保未被验证，并且其中动作包括留置权管理动作。
1966.一种示例方法，还可以包括：其中与贷款相关的动作响应贷款担保未被验证，并且其中动作包括利率调整动作。
1967.一种示例方法，还可以包括：其中与贷款相关的动作响应贷款担保未被验证，并且其中动作包括违约发起动作。
1968.一种示例方法，还可以包括：其中与贷款相关的动作响应贷款担保未被验证，并且其中动作包括抵押物替代。
1969.一种示例方法，还可以包括：其中与贷款相关的动作响应贷款担保未被验证，并且其中动作包括贷款催收。
1970.一种示例方法，还可以包括：其中与贷款相关的动作响应贷款担保未被验证，并且其中动作包括向涉及贷款的二级实体提供警报。
1971.一种示例方法，还可以包括：迭代地训练机器人过程自动化电路以基于贷款的至少一个属性配置iot数据收集和监控动作，其中机器人过程自动化电路基于包括来自人类用户交互的结果中的至少一个的训练数据集使用多个算法进行训练。
1972.一种示例方法，还可以包括：确定多个算法将应用到的至少一个域。
1973.一种示例方法，还可以包括：其中训练包括训练机器人过程自动化电路以配置多个算法。
1974.一种示例方法，还可以包括：其中训练数据集还包括来自一组iot数据收集和监控请求的结果。
1975.在实施例中，本文提供了一种用于协商贷款的机器人过程自动化系统。一种示例平台、系统或装置，可以包括：数据收集电路，其被构造为从与至少一个贷款交易相关的至少一个实体收集交互的训练集；自动贷款分类电路，其基于交互的训练集进行训练以对至
少一个贷款协商动作进行分类；以及机器人过程自动化电路，其基于由自动贷款分类电路分类的多个贷款协商动作和多个贷款交易结果的训练集进行训练以代表新贷款的当事人协商新贷款的条款和条件。
1976.下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。一种示例系统，可以包括：其中数据收集电路还包括以下系统中的至少一个系统：物联网系统、摄像机系统、联网监控系统、互联网监控系统、移动设备系统、可穿戴设备系统、用户界面系统以及交互式众包系统。
1977.一种示例系统，可以包括：其中至少一个实体是至少一个贷款交易的当事人。
1978.一种示例系统，可以包括：其中至少一个实体选自以下实体：一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供人、借款人、债务人、承保人、检查员、评估员、审计员、估价专业人员、政府官员以及会计师。
1979.一种示例系统，可以包括：其中自动贷款分类电路包括以下系统中的一个：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统以及模拟系统。
1980.一种示例系统，可以包括：其中机器人过程自动化电路还基于当事人与多个借贷过程中涉及的多个用户界面的多个交互进行训练。
1981.一种示例系统，还可以包括：智能合约电路，其被构造为基于协商的结果来自动配置新贷款的智能合约。
1982.一种示例系统，还可以包括：分布式分类账，其与新贷款相关联，其中该分布式分类账被构造为记录协商的结果和协商事件中的至少一个。
1983.一种示例系统，可以包括：其中新贷款包括以下贷款类型中的至少一种类型：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约债券、资本改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
1984.一种示例系统，还可以包括：估价电路，其被构造为使用估价模型来确定新贷款的抵押物的价值。
1985.一种示例系统，可以包括：其中抵押物包括以下项目中的至少一个项目：车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
1986.一种示例系统，可以包括：其中估价电路还包括市场价值数据收集电路，该市场价值数据收集电路被构造为监控和报告与抵押物的价值相关的市场信息。
1987.一种示例系统，可以包括：其中市场价值数据收集电路监控至少一个公共市场中的抵消抵押物的定价或财务数据。
1988.一种示例系统，可以包括：其中基于抵押物的属性使用聚类电路来构造用于对抵
押物进行估价的一组抵消抵押物。
1989.一种示例系统，可以包括：其中属性选自：抵押物的类别、抵押物的使用年限、抵押物的状况、抵押物的历史、抵押物的存储条件以及抵押物的地理位置。
1990.一种示例系统，可以包括：其中新贷款的条款和条件包括选自由以下各项组成的组的至少一个成员：债务的本金金额、债务的余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、当事人、被担保人、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况以及违约后果。
1991.在实施例中，本文提供了一种用于协商贷款的机器人过程自动化方法。一种示例方法，可以包括：从与至少一个贷款交易相关的至少一个实体收集交互的训练集；基于交互的训练集来训练自动贷款分类电路，以对至少一个贷款协商动作进行分类；以及基于由自动贷款分类电路分类的多个贷款协商动作和多个贷款交易结果的训练集来训练机器人过程自动化电路，以代表新贷款的当事人协商新贷款的条款和条件。
1992.下面将对示例方法的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。一种示例方法，还可以包括：
1993.一种示例方法，还可以包括：其中基于当事人与多个借贷过程中涉及的多个用户界面的多个交互来训练机器人过程自动化电路。
1994.一种示例方法，还可以包括：基于协商的结果来配置新贷款的智能合约。
1995.一种示例方法，还可以包括：将协商的结果和协商事件中的至少一个记录在与新贷款相关联的分布式分类账中。
1996.一种示例方法，还可以包括：使用估价模型来确定新贷款的抵押物的价值。
1997.一种示例方法，还可以包括：监控和报告与抵押物的价值相关的市场信息。
1998.一种示例方法，还可以包括：使用基于抵押物的属性的相似度聚类算法来构造用于对抵押物进行估价的一组抵消抵押物。
1999.在实施例中，本文提供了一种用于交易、金融和市场支持的自适应智能和机器人过程自动化能力的系统。
2000.一种示例装置或系统，可以包括：数据收集电路，其被构造为解释对应于与第一组贷款的至少一个交易相关的多个实体的实体之间的交互，其中至少一个交易涉及对应于第一组贷款的一组付款的第一收款动作；人工智能电路，其被构造为对第一收款动作进行分类，其中人工智能电路基于对应于第一组贷款的交互进行训练；以及机器人过程自动化电路，其基于交互和对应于第一组贷款的一组贷款收款结果进行训练，以代表第二贷款的当事人执行第二贷款收款动作。
2001.下面将对示例系统或装置的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。
2002.一种示例装置或系统，可以包括：其中第二贷款收款动作选自以下动作：发起收款过程；将贷款转介给代理以供收款；配置收款通信；调度收款通信；配置收款通信的内容；配置结算贷款要约；终止收款动作；延期收款动作；配置备选付款计划的要约；发起诉讼；发起止赎；发起破产过程；发起重新拥有过程；以及设置抵押物留置权。
2003.一种示例装置或系统，可以包括：其中一组贷款收款结果选自：对收款联络事件的响应；贷款偿还；贷款借款人违约；贷款借款人破产；收款诉讼结果；一组收款动作的财务收
益；关于收款的投资回报；以及收款中涉及的当事人的声誉度量。
2004.一种示例装置或系统，可以包括：其中数据收集电路包括以下系统中的至少一个系统：物联网系统、摄像机系统、联网监控系统、互联网监控系统、移动设备系统、可穿戴设备系统、用户界面系统以及交互式众包系统。
2005.一种示例装置或系统，可以包括：其中实体是贷款交易的一组当事人。
2006.一种示例装置或系统，可以包括：其中该组当事人选自以下当事人：一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供人、借款人、债务人、承保人、检查员、评估员、审计员、估价专业人员、政府官员以及会计师。
2007.一种示例装置或系统，可以包括：其中人工智能电路包括以下系统中的至少一个系统：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统以及模拟系统。
2008.一种示例装置或系统，可以包括：其中机器人过程自动化电路基于当事人的一组交互进行训练，该系统还包括至少一个用户界面，该至少一个用户界面用于与一组借贷过程中涉及的至少一个当事人交互。
2009.一种示例装置或系统，可以包括：其中在收款过程的协商完成之后，贷款的智能合约由一组智能合约电路基于协商的结果自动配置。
2010.一种示例装置或系统，可以包括：其中机器人过程自动化电路被构造为将一组贷款收款结果和第一收款动作记录在与第一组贷款相关联的分布式分类账中。
2011.一种示例装置或系统，可以包括：其中第二贷款包括选自由以下各项组成的一组贷款的至少一个贷款：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约债券、资本改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券以及补贴贷款。
2012.一种示例装置或系统，可以包括：其中人工智能电路包括以下系统中的至少一个系统：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统以及模拟系统。
2013.一种示例装置或系统，可以包括：其中实体中的每一个包括以下实体中的至少一个实体：贷款人、借款人、担保人、与第一组贷款相关的设备、与第一组贷款相关的货物、与第一组贷款相关的系统、与第一组贷款相关的固定装置、建筑物、存储设施以及抵押物。
2014.一种示例装置或系统，可以包括：其中机器人过程自动化电路被构造为将第二贷款收款动作记录在与第二贷款相关联的分布式分类账中。
2015.一种示例装置或系统，可以包括：其中第一贷款收款动作选自以下动作：发起收款过程；将贷款转介给代理以供收款；配置收款通信；调度收款通信；配置收款通信的内容；配置结算贷款要约；终止收款动作；延期收款动作；配置备选付款计划的要约；发起诉讼；发起止赎；发起破产过程；发起重新拥有过程；以及设置抵押物留置权。
2016.在实施例中，本文提供了一种用于交易、金融和市场支持的自适应智能和机器人
过程自动化能力的方法。一种示例方法，可以包括：解释对应于与第一组贷款的至少一个交易相关的多个实体的实体之间的多个交互，其中至少一个交易涉及对应于第一组贷款的一组付款的第一收款动作；至少部分地基于多个交互来对第一收款动作进行分类；以及至少部分地基于多个交互和对应于第一组贷款的一组贷款收款结果来代表第二贷款的当事人指定第二贷款收款动作。
2017.下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。一种示例方法，还可以包括：其中第二贷款收款动作包括以下至少一项：发起收款过程；配置收款通信；或调度收款动作。
2018.一种示例方法，还可以包括：其中第二贷款收款动作包括以下至少一项：将贷款转介给代理以供收款；配置结算第二贷款的要约；或配置收款通信的内容。
2019.一种示例方法，还可以包括：其中第二贷款收款动作包括以下至少一项：终止收款动作；延期收款动作；或配置备选付款计划的要约。
2020.一种示例方法，还可以包括：其中第二贷款收款动作包括以下至少一项：发起诉讼；发起止赎；或发起破产过程。
2021.一种示例方法，还可以包括：其中第二贷款收款动作包括以下至少一项：发起重新拥有过程；或设置第二贷款的抵押物留置权。
2022.一种示例方法，还可以包括：其中一组贷款收款结果选自：对收款联络事件的响应；贷款偿还；贷款借款人违约；贷款借款人破产；收款诉讼结果；一组收款动作的财务收益；关于收款的投资回报；以及收款中涉及的当事人的声誉度量。
2023.一种示例方法，还可以包括：其中在收款过程的协商完成之后，贷款的智能合约由一组智能合约服务基于协商的结果自动配置。
2024.一种示例方法，还可以包括：将一组贷款收款结果中的至少一个记录在与第一组贷款相关联的分布式分类账中。
2025.一种示例方法，还可以包括：向第二贷款的当事人提供用户界面；以及向第二贷款的当事人告知所指定的第二收款动作。
2026.一种示例方法，还可以包括：发起所指定的第二收款动作以响应第二贷款的当事人向用户界面的输入。
2027.一种示例方法，还可以包括：将第二贷款收款动作记录在与第二贷款相关联的分布式分类账中。
2028.一种示例方法，还可以包括：其中第一贷款收款动作包括以下至少一项：发起收款过程；配置收款通信；或调度收款动作；将贷款转介给代理以供收款；配置结算第二贷款的要约；或配置收款通信的内容。
2029.一种示例方法，还可以包括：其中第一贷款收款动作包括以下至少一项：终止收款动作；延期收款动作；或配置备选付款计划的要约。
2030.一种示例方法，还可以包括：其中第一贷款收款动作包括以下至少一项：发起诉讼；发起止赎；或发起破产过程；发起重新拥有过程；或设置第二贷款的抵押物留置权。
2031.在实施例中，本文提供了一种用于交易、金融和市场支持的自适应智能和机器人过程自动化能力的系统。
2032.在实施例中，本文提供了一种用于交易、金融和市场支持的自适应智能和机器人
过程自动化能力的系统。
2033.一种示例装置或系统，可以包括：数据收集电路，其被构造为收集实体之间贷款交互的训练集，其中该贷款交互的训练集包括一组贷款再融资活动和一组贷款再融资结果；人工智能电路，其被构造为对该组贷款再融资活动进行分类，其中该人工智能电路基于一组贷款交互进行训练；以及机器人过程自动化电路，其被构造为代表第二贷款的当事人执行第二贷款再融资活动，其中该机器人过程自动化电路基于该组贷款再融资活动和该组贷款再融资结果进行训练。
2034.下面将对示例系统或装置的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。一种示例装置或系统，可以包括：其中一组贷款再融资活动中的至少一个贷款再融资活动选自由以下各项组成的组：发起再融资要约；发起再融资请求；配置再融资利率；配置再融资付款计划；配置再融资余额；配置再融资抵押物；管理再融资收益的使用；移除或设置与再融资相关联的留置权；验证再融资产权；管理检查过程；填充应用程序；协商再融资条款和条件；或结束再融资。
2035.一种示例装置或系统，可以包括：其中数据收集电路包括以下系统中的至少一个系统：物联网系统，用于监控实体；一组摄像头，用于监控实体；一组软件服务，用于从公开信息网站获取与实体相关的信息；一组移动设备，用于报告与实体相关的信息；一组可穿戴设备，用于由人类实体穿戴；一组用户界面，实体通过该组用户界面提供关于实体的信息；以及一组众包服务，用于请求和报告与实体相关的信息。
2036.一种示例装置或系统，可以包括：实体中的至少一个实体是该组贷款再融资活动中的至少一个贷款再融资活动的当事人。
2037.一种示例装置或系统，可以包括：其中当事人是选自由以下各项组成的组的至少一个当事人：一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供人、借款人、债务人、承保人、检查员、评估员、审计员、估价专业人员、政府官员或会计师。
2038.一种示例装置或系统，可以包括：其中人工智能电路包括以下系统中的至少一个系统：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统或模拟系统。
2039.一种示例装置或系统，还可以包括：接口电路，其被构造为接收来自实体中的至少一个的交互，并且其中机器人过程自动化电路还基于该交互进行训练。
2040.一种示例装置或系统，可以包括：智能合约电路，其被构造为确定第二贷款再融资活动完成，并基于第二贷款再融资活动的结果来修改智能再融资合约。
2041.一种示例装置或系统，可以包括：分布式分类账电路，其被构造为确定与第二贷款再融资活动相关联的事件，并将与第二贷款再融资活动相关联的事件记录在与第二贷款相关联的分布式分类账中。
2042.一种示例装置或系统，可以包括：其中第二贷款包括选自由以下各项组成的组的至少一个贷款：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约债券、资本改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷
款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券或补贴贷款。
2043.一种示例装置或系统，可以包括：其中人工智能电路包括以下系统中的至少一个系统：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统以及模拟系统。
2044.在实施例中，本文提供了一种用于交易、金融和市场支持的自适应智能和机器人过程自动化能力的方法。一种示例方法，可以包括：收集实体之间贷款交互的训练集，其中该贷款交互的训练集包括一组贷款再融资活动和一组贷款再融资结果；至少部分地基于该贷款互动的训练集来对该组贷款再融资活动进行分类；至少部分地基于该组贷款再融资活动和该组贷款再融资结果来代表第二贷款的当事人指定第二贷款再融资活动。
2045.下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。一种示例方法，还可以包括：
2046.一种示例方法，还可以包括：其中该组贷款再融资活动中的至少一个贷款再融资活动包括：发起再融资要约；发起再融资请求；配置再融资利率；配置再融资付款计划；配置再融资余额；配置再融资抵押物；管理再融资收益的使用；移除或设置与再融资相关联的留置权；验证再融资产权；管理检查过程；填充应用程序；协商再融资条款和条件等。
2047.一种示例方法，还可以包括：实体中的至少一个实体是该组贷款再融资活动中的至少一个贷款再融资活动的当事人。接收来自实体中的至少一个的交互，并且其中分类还基于该交互进行训练。
2048.一种示例方法，还可以包括：其中当事人是选自由以下各项组成的组的至少一个当事人：一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供人、借款人、债务人、承保人、检查员、评估员、审计员、估价专业人员、政府官员或会计师。
2049.一种示例方法，还可以包括：确定第二贷款再融资活动完成；以及基于第二贷款再融资活动的结果来修改智能再融资合约。
2050.一种示例方法，还可以包括：将所修改的智能再融资合约或对所修改的智能再融资合约的引用中的一个记录在与第二贷款相关联的分布式分类账中。
2051.一种示例方法，还可以包括：确定与第二贷款再融资活动相关联的事件；以及将与第二贷款再融资活动相关联的事件记录在与第二贷款相关联的分布式分类账中。
2052.在实施例中，本文提供了一种用于交易、金融和市场支持的自适应智能和机器人过程自动化能力的系统。
2053.在实施例中，本文提供了一种用于交易、金融和市场支持的自适应智能和机器人过程自动化能力的系统。
2054.一种示例装置或系统，可以包括：数据收集电路，其被构造为收集实体之间贷款交互的训练集。该贷款交互的训练集包括一组贷款合并交易。该装置或系统还可以包括：人工智能电路，其被构造为将一组贷款分类为合并候选贷款，其中该人工智能电路基于交互的训练集进行训练；机器人过程自动化电路，其被构造为代表合并的当事人管理该组贷款的至少一个子集的合并，其中该机器人过程自动化电路基于该组贷款合并交易进行训练。
2055.下面将对示例系统或装置的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。
2056.一种示例装置或系统，可以包括：其中数据收集电路包括以下系统中的至少一个系统：物联网系统，用于监控实体；一组摄像头，用于监控实体；一组软件服务，用于从公开信息网站获取与实体相关的信息；一组移动设备，用于报告与实体相关的信息；一组可穿戴设备，用于由人类实体穿戴；一组用户界面，实体通过该组用户界面提供关于实体的信息；以及一组众包服务，用于请求和报告与实体相关的信息。
2057.一种示例装置或系统，可以包括：其中被分类为待合并候选贷款的一组贷款基于处理实体的属性的模型来确定；并且其中至少一个属性选自由以下各项组成的组：当事人的身份、利率、付款差额、付款条款、付款计划、贷款类型、抵押物类型、当事人的财务状况、付款状态、抵押物的状况或抵押物的价值。
2058.一种示例装置或系统，可以包括：其中至少一个管理合并包括管理选自由以下各项组成的组的各项：标识一组候选贷款中的贷款；编制合并要约；编制合并计划；编制传达合并要约的内容；安排合并要约；传达合并要约；协商合并要约修改；编制合并协议；执行合并协议；修改一组贷款的抵押物；处理合并申请工作流程；管理检查；管理评估；设置利率；延期支付要求；设置付款计划；或达成合并协议。
2059.一种示例装置或系统，可以包括：其中实体中的至少一个实体是该组贷款合并交易中的至少一个贷款合并交易的当事人。
2060.一种示例装置或系统，可以包括：其中当事人是选自由以下各项组成的组的至少一个当事人：一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供人、借款人、债务人、承保人、检查员、评估员、审计员、估价专业人员、政府官员或会计师。
2061.一种示例装置或系统，可以包括：其中人工智能电路包括以下系统中的至少一个系统：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统或模拟系统。
2062.一种示例装置或系统，还可以包括：接口电路，其被构造为接收来自实体中的至少一个的交互，并且其中机器人过程自动化电路还基于所述交互进行训练。
2063.一种示例装置或系统，还可以包括：智能合约电路，其被构造为确定该组贷款的子集中的至少一个贷款的合并协商完成，并基于协商结果来修改智能合并合约。
2064.一种示例装置或系统，还可以包括：分布式分类账电路，其被构造为确定与该组贷款的至少一个子集的合并相关联的结果和协商事件中的至少一个；以及将与合并相关联的结果和协商事件中的至少一个记录在与该组贷款的子集相关联的分布式分类账中。
2065.一种示例装置或系统，可以包括：其中该组贷款的子集中的至少一个贷款选自由以下各项组成的组：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约债券、资本改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券或补贴贷款。
2066.在实施例中，本文提供了一种用于交易、金融和市场支持的自适应智能和机器人
过程自动化能力的方法。一种示例方法，可以包括：收集实体之间贷款交互的训练集，其中该贷款交互的训练集包括一组贷款合并交易；至少部分地基于该贷款交互的训练集将一组贷款分类为合并候选贷款；以及至少部分地基于该组贷款合并交易来代表合并的当事人管理该组贷款的至少一个子集的合并。
2067.下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。一种示例方法，还可以包括：将该组贷款分类为待合并候选贷款基于处理实体的属性的模型；并且其中至少一个属性选自由以下各项组成的组：当事人的身份、利率、付款差额、付款条款、付款计划、贷款类型、抵押物类型、当事人的财务状况、付款状态、抵押物的状况或抵押物的价值。
2068.一种示例方法，还可以包括：实体中的至少一个实体是该组贷款合并交易中的至少一个贷款合并交易的当事人。
2069.一种示例方法，还可以包括：其中至少一个管理合并包括管理选自由以下各项组成的组的各项：标识一组候选贷款中的贷款；编制合并要约；编制合并计划；编制传达合并要约的内容；安排合并要约；传达合并要约；协商合并要约修改；编制合并协议；执行合并协议；修改一组贷款的抵押物；处理合并申请工作流程；管理检查；管理评估；设置利率；延期支付要求；设置付款计划；或达成合并协议。
2070.一种示例方法，还可以包括：实体中的至少一个实体是该组贷款合并交易中的至少一个贷款合并交易的当事人。
2071.一种示例方法，还可以包括：其中当事人是选自由以下各种组成的组的至少一个当事人：一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供人、借款人、债务人、承保人、检查员、评估员、审计员、估价专业人员、政府官员或会计师。
2072.一种示例方法，还可以包括：确定该组贷款的子集中的至少一个贷款的合并协商完成；以及基于协商结果来修改智能合并合约。
2073.一种示例方法，还可以包括：确定与该组贷款的至少一个子集的合并相关联的结果和协商事件中的至少一个；以及将与合并相关联的结果和协商事件中的至少一个记录在与该组贷款的子集相关联的分布式分类账中。
2074.在实施例中，本文提供了一种用于交易、金融和市场支持的自适应智能和机器人过程自动化能力的系统。
2075.一种示例装置或系统，可以包括：数据收集电路，其被构造为收集关于一组保理贷款中涉及的实体的信息以及用于一组保理贷款交易的实体之间交互的训练集。该装置或系统还可以包括：人工智能电路，其被构造为对该组保理贷款中涉及的实体进行分类，其中该人工智能电路基于该交互的训练集进行训练；以及机器人过程自动化电路，其被构造为管理保理贷款，其中该机器人过程自动化电路基于该组保理贷款交互进行训练。
2076.下面将对示例系统或装置的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。
2077.一种示例装置或系统，可以包括：其中数据收集电路包括以下系统中的至少一个系统：物联网系统，用于监控实体；一组摄像头，用于监控实体；一组软件服务，用于从公开信息网站获取与实体相关的信息；一组移动设备，用于报告与实体相关的信息；一组可穿戴
设备，用于由人类实体穿戴；一组用户界面，实体通过该组用户界面提供关于实体的信息；以及一组众包服务，用于请求和报告与实体相关的信息。
2078.一种示例装置或系统，可以包括：其中该人工智能电路还被构造为使用处理该组保理贷款中涉及的实体的属性的模型；并且其中至少一个属性选自由以下各项组成的组：用于保理的资产、当事人的身份、利率、付款差额、付款条款、付款计划、贷款类型、抵押物类型、当事人的财务状况、付款状态、抵押物的状况或抵押物的价值。
2079.一种示例装置或系统，可以包括：其中至少一个管理保理贷款包括管理选自由以下各项组成的组的各项：管理一组保理资产中的至少一个；标识一组候选贷款中的保理贷款；编制保理要约；编制保理计划；编制传达保理要约的内容；安排保理要约；传达保理要约；协商保理要约修改；编制保理协议；执行保理协议；修改一组保理贷款的抵押物；处理一组应收账款的转移；处理保理申请工作流程；管理检查；管理一组待保理资产的评估；设置利率；延期支付要求；设置付款计划；或达成保理协议。
2080.一种示例装置或系统，可以包括：其中用于保理的资产包括一组应收账款。
2081.一种示例装置或系统，可以包括：其中至少一个管理保理贷款包括管理选自由以下各项组成的组的各项：管理一组保理资产中的至少一个；标识一组候选贷款中的保理贷款；编制保理要约；编制保理计划；编制传达保理要约的内容；安排保理要约；传达保理要约；协商保理要约修改；编制保理协议；执行保理协议；修改一组保理贷款的抵押物；处理一组应收账款的转移；处理保理申请工作流程；管理检查；管理一组待保理资产的评估；设置利率；延期支付要求；设置付款计划；或达成保理协议。
2082.一种示例装置或系统，可以包括：实体中的至少一个实体是该组保理贷款交易中的至少一个保理贷款交易的当事人。
2083.一种示例装置或系统，可以包括：其中当事人是选自以下当事人中的至少一个当事人：一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供人、借款人、债务人、承保人、检查员、评估员、审计员、估价专业人员、政府官员以及会计师。
2084.一种示例装置或系统，可以包括：其中人工智能电路包括以下系统中的至少一个系统：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统或模拟系统。
2085.一种示例装置或系统，还可以包括：接口电路，其被构造为接收来自实体中的至少一个的交互，并且其中机器人过程自动化电路还基于该交互进行训练。
2086.一种示例装置或系统，还可以包括：智能合约电路，其被构造为确定保理贷款协商完成，并基于协商的结果来修改智能保理贷款合约。
2087.一种示例装置或系统，还可以包括：分布式分类账电路，其被构造为确定与保理贷款协商相关联的结果和协商事件中的至少一个；以及将与保理贷款相关联的结果和协商事件中的至少一个记录在与保理贷款相关联的分布式分类账中。
2088.在实施例中，本文提供了一种用于交易、金融和市场支持的自适应智能和机器人过程自动化能力的方法。一种示例方法，可以包括：收集关于一组保理贷款中涉及的实体的信息，以及一组保理贷款交易的实体之间交互的训练集；至少部分地基于该交互的训练集
对该组保理贷款中涉及的实体进行分类；以及至少部分地基于该组保理贷款交互来管理保理贷款。
2089.下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。一种示例方法，还可以包括：其中至少一个管理保理贷款包括管理选自由以下各项组成的组的各项：管理一组保理资产中的至少一个；标识一组候选贷款中的保理贷款；编制保理要约；编制保理计划；编制传达保理要约的内容；安排保理要约；传达保理要约；协商保理要约修改；编制保理协议；执行保理协议；修改一组保理贷款的抵押物；处理一组应收账款的转移；处理保理申请工作流程；管理检查；管理一组待保理资产的评估；设置利率；延期支付要求；设置付款计划；或达成保理协议。
2090.一种示例方法，还可以包括：其中实体中的至少一个实体是该组保理贷款交易中的至少一个保理贷款交易的当事人。
2091.一种示例方法，可以包括：其中当事人是选自由以下各项组成的组的至少一个当事人：一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供人、借款人、债务人、承保人、检查员、评估员、审计员、估价专业人员、政府官员或会计师。
2092.一种示例方法，还可以包括：确定保理贷款协商完成；以及基于协商结果来修改智能保理贷款合约。
2093.一种示例方法，还可以包括：确定与保理贷款协商相关联的结果和协商事件中的至少一个；以及将与保理贷款相关联的结果和协商事件中的至少一个记录在与保理贷款相关联的分布式分类账中。
2094.在实施例中，本文提供了一种用于交易、金融和市场支持的自适应智能和机器人过程自动化能力的系统。
2095.一种示例装置或系统，可以包括：数据收集电路，其被构造为收集关于一组抵押贷款活动中涉及的实体的信息以及用于该组抵押贷款交易的实体之间交互的训练集。该装置或系统还可以包括：人工智能电路，其被构造为对该组抵押贷款活动中涉及的实体进行分类，其中该人工智能电路基于该交互的训练集进行训练；以及机器人过程自动化电路，其被构造为代理抵押贷款，其中该机器人过程自动化电路基于该组抵押贷款活动和该交互的训练集中的至少一个进行训练。
2096.下面将对示例系统或装置的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。一种示例装置或系统，可以包括：其中一组抵押贷款活动和一组抵押贷款交易中的至少一个包括选自由以下各项组成的组的活动：营销活动；标识一组潜在借款人；标识财产；标识抵押物；确保借款人获得资质；搜索产权；验证产权；评估财产；清查财产；对财产进行估价；验证收入；对借款人执行人口统计分析；标识出资人；确定可用利率；确定可用付款条款和条件；分析现有抵押；对现有抵押条款与新抵押条款执行比较分析；完成申请工作流程；填写申请字段；编制抵押协议；完成抵押协议附表；与出资人协商抵押条款和条件；与借款人协商抵押条款和条件；转移产权；设置留置权；或达成抵押协议。
2097.一种示例装置或系统，可以包括：其中数据收集电路包括以下系统中的至少一个系统：物联网系统，用于监控实体；一组摄像头，用于监控实体；一组软件服务，用于从公开
信息网站获取与实体相关的信息；一组移动设备，用于报告与实体相关的信息；一组可穿戴设备，用于由人类实体穿戴；一组用户界面，实体通过该组用户界面提供关于实体的信息；以及一组众包服务，用于请求和报告与实体相关的信息。
2098.一种示例装置或系统，可以包括：其中人工智能电路还被构造为使用处理该组抵押贷款活动中涉及的实体的属性的模型；并且其中至少一个属性选自由以下各项组成的组：抵押财产、用于抵押物的资产、当事人的身份、利率、付款差额、付款条款、付款计划、抵押类型、财产类型、当事人的财务状况、付款状态、财产的状况或财产的价值。
2099.一种示例装置或系统，可以包括：其中代理抵押贷款包括选自由以下各项组成的组的至少一个活动：管理抵押财产中的至少一个；根据一组借款人现状标识候选抵押；编制抵押要约；编制传达抵押要约的内容；安排抵押要约；传达抵押要约；协商抵押要约修改；编制抵押协议；执行抵押协议；修改一组抵押贷款的抵押物；处理留置权转移；处理申请工作流程；管理检查；管理一组待抵押资产的评估；设置利率；延期支付要求；设置付款计划；或达成抵押协议。
2100.一种示例装置或系统，可以包括：其中实体中的至少一个实体是该组抵押贷款交易中的至少一个抵押贷款交易的当事人。
2101.一种示例装置或系统，可以包括：其中当事人是选自以下当事人中的至少一个当事人：一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供人、借款人、债务人、承保人、检查员、评估员、审计员、估价专业人员、政府官员以及会计师。
2102.一种示例装置或系统，可以包括：其中人工智能电路包括以下系统中的至少一个系统：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统或模拟系统。
2103.一种示例装置或系统，还可以包括：接口电路，其被构造为接收来自实体中的至少一个的交互，并且其中机器人过程自动化电路还基于所述交互进行训练。
2104.一种示例装置或系统，还可以包括：智能合约电路，其被构造为确定抵押贷款协商完成；以及基于协商的结果来修改智能保理贷款合约。
2105.一种示例装置或系统，还可以包括：分布式分类账电路，其被构造为确定与抵押贷款协商相关联的结果和协商事件中的至少一个；以及将与抵押贷款相关联的结果和协商事件中的至少一个记录在与抵押贷款相关联的分布式分类账中。
2106.在实施例中，本文提供了一种用于交易、金融和市场支持的自适应智能和机器人过程自动化能力的方法。一种示例方法，可以包括：收集关于一组抵押贷款活动中涉及的实体的信息，以及一组抵押贷款交易的实体之间交互的训练集；至少部分地基于该交互的训练集对该组抵押贷款活动中涉及的实体进行分类；以及至少部分地基于该组抵押贷款活动和该交互的训练集中的至少一个来代理抵押贷款。
2107.下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。一种示例方法，还可以包括：对该组抵押贷款活动中涉及的实体进行分类基于处理该组抵押贷款活动中涉及的实体的属性的模型；并且其中至少一个属性选自由以下各项组成的组：抵押财产、用于抵押物的资产、当事人的身份、利率、付款差
额、付款条款、付款计划、抵押类型、财产类型、当事人的财务状况、付款状态、财产的状况或以及财产的价值。
2108.一种示例方法，还可以包括：其中至少一个代理抵押贷款包括选自由以下各项组成的组的活动：管理抵押财产中的至少一个；根据一组借款人现状标识候选抵押；编制抵押要约；编制传达抵押要约的内容；安排抵押要约；传达抵押要约；协商抵押要约修改；编制抵押协议；执行抵押协议；修改一组抵押贷款的抵押物；处理留置权转移；处理申请工作流程；管理检查；管理一组待抵押资产的评估；设置利率；延期支付要求；设置付款计划；或达成抵押协议。
2109.一种示例方法，可以包括：其中实体中的至少一个实体是该组抵押贷款交易中的至少一个抵押贷款交易的当事人。
2110.一种示例方法，可以包括：其中当事人是选自由以下各项组成的组的至少一个当事人：一级贷款人、二级贷款人、借贷银团、公司贷款人、政府贷款人、银行贷款人、有担保贷款人、债券发行人、债券购买人、无担保贷款人、担保人、担保提供人、借款人、债务人、承保人、检查员、评估员、审计员、估价专业人员、政府官员或会计师。
2111.一种示例方法，还可以包括：确定抵押贷款协商完成；以及基于协商结果来修改智能保理贷款合约。
2112.一种示例方法，还可以包括：确定与抵押贷款协商相关联的结果和协商事件中的至少一个；以及将与抵押贷款相关联的结果和协商事件中的至少一个记录在与抵押贷款相关联的分布式分类账中。
2113.在实施例中，本文提供了一种用于交易、金融和市场支持的自适应智能和机器人过程自动化能力的系统。
2114.一种示例系统：可以包括：数据收集电路，其被构造为收集关于一组债务交易中涉及的实体的信息、与实体相关的结果的训练数据集以及债务管理活动的训练集。该系统还可以包括：状况分类电路，其被构造为对实体中的至少一个实体的状况进行分类，其中该状况分类电路包括模型和一组人工智能电路，并且其中该模型使用与实体相关的结果的训练数据集进行训练；以及自动债务管理电路，其被构造为管理与债务相关的动作，其中该自动债务管理电路基于该债务管理活动的训练集进行训练。
2115.下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。一种示例系统，可以包括：其中数据收集电路包括选自由以下各项组成的组的至少一个系统：物联网设备、一组环境条件传感器、一组众包服务、一组社交网络分析服务或一组网络域查询算法。
2116.一种示例系统，可以包括：其中一组债务交易中的至少一个债务交易选自由以下各项组成的组：汽车贷款、存货贷款、资本设备贷款、履约债券、资本改进贷款、建筑贷款、应收账款担保贷款、发票融资安排、保理安排、发薪日贷款、退款预期贷款、助学贷款、银团贷款、产权贷款、住房贷款、风险债务贷款、知识产权贷款、合同债权贷款、流动资金贷款、小企业贷款、农业贷款、市政债券或补贴贷款。
2117.一种示例系统，可以包括：其中该组债务交易中涉及的实体包括一组当事人和一组资产中的至少一个。
2118.一种示例系统，可以包括：其中该组资产中的至少一个资产包括选自由以下各项
组成的组的资产：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品或个人财产。
2119.一种示例系统，还可以包括：一组传感器，其设置在该组资产中的至少一个资产上、在该组资产中的至少一个资产的容器上以及在该组资产中的至少一个资产的包装上，其中该组传感器用于将该组传感器感测的传感器信息与该组资产中的至少一个资产的唯一标识符相关联；以及一组区块链电路，其被构造为从数据收集电路和该组传感器接收信息并将该信息存储在区块链中，其中通过安全访问控制接口电路为涉及该组资产中的至少一个资产的债务交易的当事人提供对区块链的访问权限。
2120.一种示例系统，可以包括：其中该组传感器中的至少一个传感器选自由以下各项组成的组：图像、温度、压力、湿度、速度、加速度、旋转、扭矩、重量、化学、磁场、电场或位置传感器。
2121.一种示例系统，可以包括：自动代理电路，其被构造为处理与该组资产中的至少一个资产的价值、状况以及所有权中的至少一个相关的事件，并且还被构造为采取与资产涉及的债务交易相关的一组动作。
2122.一种示例系统，还可以包括：其中该组动作中的至少一个动作选自由以下各项组成的组：要约债务交易；承保债务交易；设置利率；延期支付要求；修改利率；验证产权；管理检查；记录产权的变更；评估资产的价值；催收贷款；结束交易；设置交易的条款和条件；提供要求提供的通知；止赎一组资产；修改条款和条件；设置实体的评级；联合债务；或合并债务。
2123.一种示例系统，还可以包括：其中该组人工智能电路中的至少一个人工智能电路包括选自由以下各项组成的组的至少一个系统：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统或模拟系统。
2124.一种示例系统，还可以包括：接口电路，其被构造为接收来自实体中的至少一个的交互，并且其中自动债务管理电路还基于该交互进行训练。
2125.一种示例系统，还可以包括：其中债务管理活动的训练集中的至少一个债务管理活动包括选自由以下各项组成的组的活动：要约债务交易；承保债务交易；设置利率；延期支付要求；修改利率；验证产权；管理检查；记录产权的变更；评估资产的价值；催收贷款；结束交易；设置交易的条款和条件；提供要求提供的通知；止赎一组资产；修改条款和条件；设置实体的评级；联合债务；或合并债务。
2126.一种示例系统，还可以包括：市场价值数据收集电路，其被构造为监控和报告与一组资产中的至少一个资产的价值相关的市场信息。
2127.一种示例系统，还可以包括：其中该组资产中的至少一个资产选自由以下各项组成的组：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设
备、工具、机械品或个人财产。
2128.一种示例系统，还可以包括：其中市场价值数据收集电路还被构造为监控至少一个公共市场中与该组资产中的至少一个资产相似的物品的至少一个定价和财务数据。
2129.一种示例系统，还可以包括：其中基于资产的属性使用相似度聚类算法来构造用于对该组资产中的至少一个资产进行估价的一组相似物品。
2130.一种示例系统，还可以包括：其中资产属性中的至少一个属性选自由以下各项组成的组：资产类别、资产使用年限、资产状况、资产历史、资产存储或资产的地理位置。
2131.一种示例系统，还可以包括：智能合约电路，其被构造为管理债务交易的智能合约。
2132.一种示例系统，还可以包括：智能合约电路还被构造为建立债务交易的一组条款和条件。
2133.一种示例系统，还可以包括：其中该债务交易的该组条款和条件中的至少一个条款和条件选自由以下各项组成的组：债务的本金金额、债务的余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、抵押物说明、抵押物可替代性说明、当事人、被担保人、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况或违约后果。
2134.在实施例中，本文提供了一种用于交易、金融和市场支持的自适应智能和机器人过程自动化能力的方法。一种示例方法，可以包括：收集关于一组债务交易中涉及的实体的信息、与实体相关的结果的训练数据集以及债务管理活动的训练集；至少部分地基于与实体相关的结果的训练数据集对实体中的至少一个实体的状况进行分类；以及至少部分地基于债务管理活动的训练集来管理与债务相关的动作。
2135.下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。一种示例方法，还可以包括：其中该组债务交易中涉及的实体包括一组当事人和一组资产。
2136.一种示例方法，还可以包括：从设置在至少一个资产上的一组传感器接收信息，其中该组传感器用于将该组传感器感测的传感器信息与该组资产中的至少一个资产的唯一标识符相关联，并且其中该组传感器设置在该组资产中的至少一个资产上、在该组资产中的至少一个资产的容器上以及在该组资产中的至少一个资产的包装上；以及将该信息存储在区块链中，其中通过安全访问控制接口为涉及该组资产中的至少一个资产的债务交易的当事人提供对区块链的访问权限。
2137.一种示例方法，可以包括：处理与该组资产中的至少一个资产的价值、状况以及所有权中的至少一个相关的事件；以及处理与资产涉及的债务交易相关的一组动作。
2138.一种示例方法，可以包括：接收来自实体中的至少一个的交互。
2139.一种示例方法，还可以包括：监控和报告与一组资产中的至少一个资产的价值相关的市场信息。
2140.一种示例方法，还可以包括：监控至少一个公共市场中与该组资产中的至少一个资产相似的物品的至少一个定价和财务数据。
2141.一种示例方法，还可以包括：基于资产的属性使用相似度聚类算法来构造用于对该组资产中的至少一个资产进行估价的一组相似物品。
2142.一种示例方法，还可以包括：管理债务交易的智能合约。
2143.一种示例方法，还可以包括：建立债务交易的智能合约的一组条款和条件。
2144.在实施例中，本文提供了一种用于交易、金融和市场支持的自适应智能和机器人过程自动化能力的系统。
2145.一种示例系统，可以包括：众包数据收集电路，其被构造为收集关于一组债券交易中涉及的实体的信息以及与实体相关的结果的训练数据集。该系统还可以包括：状况分类电路，其被构造为使用模型和来自众包数据收集电路的信息对一组发行人的状况进行分类，其中该模型使用与该组发行人相关的结果的训练数据集进行训练。
2146.下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。一种示例系统，可以包括：其中实体中的至少一个实体选自由以下各项组成的组：一组实体包括以下实体：一组发行人、一组债券、一组当事人或一组资产。
2147.一种示例系统，可以包括：其中该组发行人中的至少一个发行人选自由以下各项组成的组：市政当局、公司、承包商、政府实体、非政府实体或非营利实体。
2148.一种示例系统，可以包括：其中该组债券中的至少一个债券选自由以下各项组成的组：市政债券、政府债券、国库债券、资产担保债券或公司债券。
2149.一种示例系统，可以包括：其中由状况分类电路分类的状况选自由以下各项组成的组：违约状况、止赎状况、指示违反契约的状况、财务风险状况、行为风险状况、政策风险状况、财务健康状况、物理缺陷状况、物理健康状况、实体风险状况或实体健康状况。
2150.一种示例系统，可以包括：其中众包数据收集电路被构造为支持用户界面，用户可以通过该用户界面配置与关于该组发行人的状况相关的信息的众包请求。
2151.一种示例系统，还可以包括：可配置的数据收集和监控电路，其被构造为监控该组发行人中的至少一个发行人，其中该可配置的数据收集和监控电路包括选自由以下各项组成的组的系统：物联网设备、一组环境条件传感器、一组社交网络分析服务或一组网络域查询算法。
2152.一种示例系统，可以包括：其中可配置的数据收集和监控电路被构造为监控选自由以下各项组成的组的至少一个环境：市政环境、公司环境、证券交易环境、房产环境、商业设施、仓储设施、运输环境、制造环境、存储环境、房屋或车辆。
2153.一种示例系统，可以包括：其中与该组债券交易相关联的一组债券由一组资产担保。
2154.一种示例系统，可以包括：其中该组资产中的至少一个资产选自由以下各项组成的组：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品或个人财产。
2155.一种示例系统，可以包括：自动代理电路，其被构造为处理与该组资产中的至少一个资产的价值、状况以及所有权中的至少一个相关的事件，并且其中该自动代理电路还被构造为执行与资产涉及的债务交易相关的动作。
2156.一种示例系统，可以包括：其中该动作选自由以下各项组成的组：要约债务交易；承保债务交易；设置利率；延期支付要求；修改利率；验证产权；管理检查；记录产权的变更；
评估资产的价值；催收贷款；结束交易；设置交易的条款和条件；提供要求提供的通知；止赎一组资产；修改条款和条件；设置实体的评级；联合债务；或合并债务。
2157.一种示例系统，可以包括：其中状况分类电路包括选自由以下各项组成的组的系统：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统或模拟系统。
2158.一种示例系统，还可以包括：自动债券管理电路，其被构造为管理与债券相关的动作，其中该自动债券管理电路基于债券管理活动的训练集进行训练。
2159.一种示例系统，可以包括：其中自动债券管理电路基于当事人与一组债券交易活动中涉及的一组用户界面的一组交互进行训练。
2160.一种示例系统，可以包括：其中该组债券交易中的至少一个债券交易包括选自由以下各项组成的组的活动：要约债务交易；承保债务交易；设置利率；延期支付要求；修改利率；验证产权；管理检查；记录产权的变更；评估资产的价值；催收贷款；结束交易；设置交易的条款和条件；提供要求提供的通知；止赎一组资产；修改条款和条件；设置实体的评级；联合债务；或合并债务。
2161.一种示例系统，还可以包括：市场价值数据收集电路，其被构造为监控和报告与发行人和一组资产中的至少一个的价值相关的市场信息。
2162.一种示例系统，可以包括：其中报告选自由以下各项组成的组的一组资产中的至少一个资产：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品或个人财产。
2163.一种示例系统，可以包括：其中市场价值数据收集电路被构造为监控至少一个公共市场中与该资产相似的物品的定价或财务数据。
2164.一种示例系统，可以包括：使用基于资产的属性的相似度聚类算法来构造用于对所述资产进行估价的一组相似物品。
2165.一种示例系统，可以包括：其中该属性中的至少一个属性选自由以下各项组成的组：资产类别、资产使用年限、资产状况、资产历史、资产存储或资产地理位置。
2166.一种示例系统，还可以包括：智能合约电路，其被构造为管理债券交易的智能合约。
2167.一种示例系统，可以包括：其中智能合约电路还被构造为确定债券的条款和条件。
2168.一种示例系统，可以包括：其中由该组智能合约电路指定和管理的该债务交易的一组条款和条件中的至少一个条款和条件选自由以下各项组成的组：债务的本金金额、债务的余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、债券的担保资产说明、资产可替代性说明、当事人、发行人、购买人、被担保人、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况或违约后果。
2169.在实施例中，本文提供了一种用于交易、金融和市场支持的自适应智能和机器人过程自动化能力的方法。一种示例方法，可以包括：收集关于一组债券的一组债券交易中涉及的实体的信息以及与该实体相关的结果的训练数据集；以及使用所收集的信息和模型对
一组发行人的状况进行分类，其中该模型使用与该组发行人相关的结果的训练数据集进行训练。
2170.下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。一种示例方法，还可以包括：处理与该组资产中的至少一个资产的价值、状况以及所有权中的至少一个相关的事件；以及执行与资产涉及的债务交易相关的动作。
2171.一种示例方法，还可以包括：至少部分地基于债券管理活动的训练集来管理与债券相关的动作。
2172.一种示例方法，还可以包括：监控和报告与发行人和一组资产中的至少一个的价值相关的市场信息。
2173.一种示例方法，还可以包括：管理债券交易的智能合约。
2174.一种示例方法，还可以包括：确定至少一个债券的智能合约的条款和条件。
2175.在实施例中，本文提供了一种用于监控债券发行人的状况的系统。一种示例平台、系统或装置，可以包括：社交网络数据收集电路，其被构造为收集关于包括至少一个债券的至少一个交易中涉及的至少一个实体的信息；状况分类电路，其被构造为根据模型并基于来自社交网络数据收集电路的信息对该至少一个实体的状况进行分类，其中该模型使用与至少一个实体相关的多个结果的训练数据集进行训练；以及自动债券管理电路，其被构造为管理与至少一个债券相关的动作以响应至少一个实体的所述分类条件。
2176.下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。一种示例系统，可以包括：其中至少一个实体选自以下实体：债券发行人、债券、当事人和资产。
2177.一种示例系统，可以包括：其中至少一个实体包括选自由以下各项组成的债券发行人的债券发行人：市政当局、公司、承包商、政府实体、非政府实体以及非营利实体。
2178.一种示例系统，可以包括：其中债券选自以下实体：市政债券、政府债券、国库债券、资产担保债券以及公司债券。
2179.一种示例系统，可以包括：其中由状况分类电路分类的状况包括以下状况中的至少一个状况：违约状况、止赎状况、指示违反契约的状况、财务风险状况、行为风险状况、政策风险状况、财务健康状况、物理缺陷状况、物理健康状况、实体风险状况或实体健康状况当中。
2180.一种示例系统，可以包括：其中社交网络数据收集电路还包括社交网络输入电路，该社交网络输入电路被构造为接收来自用户的输入，该输入用于配置对关于至少一个实体的信息的查询以响应所接收的输入。
2181.一种示例系统，还可以包括：数据收集电路，其被构造为监控物联网设备、环境条件传感器、众包请求电路、众包通信电路、众包发布电路以及用于查询网络域的算法中的至少一个。
2182.一种示例系统，还可以包括：其中状况分类电路还被构造为对状况进行分类以响应来自数据收集电路的信息。
2183.一种示例系统，可以包括：其中数据收集电路还被构造为监控选自由以下各项组成的组的环境：市政环境、公司环境、证券交易环境、房产环境、商业设施、仓储设施、运输环
境、制造环境、存储环境、房屋以及车辆。
2184.一种示例系统，还可以包括：其中状况分类电路还被构造为对状况进行分类以响应所监控的环境。
2185.一种示例系统，可以包括：其中至少一个债券由至少一个资产担保。
2186.一种示例系统，可以包括：其中至少一个资产选自以下资产：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
2187.一种示例系统，还可以包括：事件处理电路，其被构造为处理与至少一个资产的价值、状况以及所有权中的至少一个相关的事件，并采取与至少一个交易相关的动作以响应事件。
2188.一种示例系统，可以包括：其中该动作选自以下动作：要约债券交易；承保债券交易；设置利率；延期支付要求；修改利率；验证产权；管理检查；记录产权的变更；评估资产的价值；催收贷款；结束交易；设置交易的条款和条件；提供要求提供的通知；止赎一组资产；修改条款和条件；设置实体的评级；联合债券；以及合并债券。
2189.一种示例系统，可以包括：其中状况分类电路包括以下系统中的一个系统：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统以及模拟系统。
2190.一种示例系统，还可以包括：自动债券管理电路，其被构造为管理与至少一个债券相关的动作，其中该自动债券管理电路基于多个债券管理活动的训练数据集进行训练。
2191.一种示例系统，可以包括：其中自动债券管理电路基于当事人与多个债券交易活动中涉及的多个用户界面的多个交互进行训练。
2192.一种示例系统，可以包括：其中多个债券交易活动选自以下债券交易活动：要约债券交易；承保债券交易；设置利率；延期支付要求；修改利率；验证产权；管理检查；记录产权的变更；评估资产的价值；催收贷款；结束交易；设置交易的条款和条件；提供要求提供的通知；止赎一组资产；修改条款和条件；设置实体的评级；联合债券；以及合并债券。
2193.一种示例系统，还可以包括括：市场价值数据收集电路，其被构造为监控和报告与债券发行人、至少一个债券以及与至少一个债券相关的资产中的至少一个的价值相关的市场信息。
2194.一种示例系统，可以包括：其中资产选自以下资产：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
2195.一种示例系统，可以包括：其中市场价值数据收集电路还被构造为监控至少一个公共市场中的抵消资产的定价或财务数据。
2196.一种示例系统，还可以包括：聚类电路，其被构造为基于资产的属性使用聚类电路来构造用于对该资产进行估价的一组抵消抵押物。
2197.一种示例系统，可以包括：其中属性选自以下属性：类别、资产使用年限、资产状况、资产历史、资产存储以及地理位置。
2198.一种示例系统，还可以包括：智能合约电路，其被构造为管理至少一个交易的智能合约。
2199.一种示例系统，可以包括：其中智能合约电路还被构造为确定至少一个债券的条款和条件。
2200.一种示例系统，可以包括：其中条款和条件选自由以下各项组成的组：债务的本金金额、债务的余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、至少一个债券的担保资产说明、资产可替代性说明、当事人、发行人、购买人、被担保人、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况以及违约后果。在实施例中，本文提供了一种用于监控债券发行人条件的方法。一种示例方法，可以包括：收集关于包括至少一个债券的至少一个交易中涉及的至少一个实体的社交网络信息；根据模型并且基于社交网络信息对至少一个实体的状况进行分类，其中该模型使用与至少一个实体相关的多个结果的训练数据集进行训练；管理至少一个债券相关的动作以响应至少一个实体的所述分类状况。
2201.下面将对示例方法的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。一种示例方法，还可以包括：处理与和至少一个债券有关的至少一个资产的价值、状况以及所有权中的至少一个相关的事件；以及采取与至少一个交易相关的动作以响应该事件。一种示例方法，还可以包括：基于多个债券管理活动的训练集来训练自动债券管理电路，以管理与至少一个债券相关的动作，并且其中管理该动作包括操作自动债券管理电路。一种示例方法，还可以包括：监控和报告与债券发行人、至少一个债券以及资产中的至少一个的价值相关的市场信息。
2202.在实施例中，本文提供了一种用于监控债券发行人的状况的系统。一种示例平台、系统或装置，可以包括：物联网数据收集电路，其被构造为收集关于包括至少一个债券的至少一个交易中涉及的至少一个实体的信息；状况分类电路，其被构造为根据模型并且基于来自物联网数据收集电路的信息对至少一个实体的状况进行分类，其中该模型使用与至少一个实体相关的多个结果的训练数据集进行训练；事件处理电路，其被构造为采取与至少一个交易相关的动作以响应至少一个实体的所述分类状况。
2203.下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。一种示例系统，可以包括：其中至少一个实体选自以下实体：债券发行人、债券、当事人和资产。
2204.一种示例系统，可以包括：其中债券发行人选自由以下债券发行人：市政当局、公司、承包商、政府实体、非政府实体以及非营利实体。
2205.一种示例系统，可以包括：其中债券选自以下实体：市政债券、政府债券、国库债券、资产担保债券以及公司债券。
2206.一种示例系统，可以包括：其中由状况分类电路分类的状况包括以下各项中的至少一个：违约状况、止赎状况、指示违反契约的状况、财务风险状况、行为风险状况、政策风险状况、财务健康状况、物理缺陷状况、物理健康状况、实体风险状况或实体健康状况。
2207.一种示例系统，可以包括：其中物联网数据收集电路还包括物联网输入电路，该物
联网输入电路被构造为接收来自用户的输入，该输入用于配置对关于至少一个实体的信息的查询。
2208.一种示例系统，还可以包括：数据收集电路，其被构造为监控物联网设备、环境条件传感器、众包请求电路、众包通信电路、众包发布电路以及用于查询网络域的算法中的至少一个。
2209.一种示例系统，还可以包括：其中状况分类电路还被构造为对状况进行分类以响应来自数据收集电路的信息。
2210.一种示例系统，可以包括：其中数据收集电路还被构造为监控选自由以下各项组成的组的环境：市政环境、公司环境、证券交易环境、房产环境、商业设施、仓储设施、运输环境、制造环境、存储环境、房屋以及车辆。
2211.一种示例系统，可以包括：其中状况分类电路还被构造为对状况进行分类以响应所监控的环境。
2212.一种示例系统，可以包括：其中至少一个债券由至少一个资产担保。
2213.一种示例系统，可以包括：其中至少一个资产选自以下资产：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
2214.一种示例系统，还可以包括：事件处理电路，其被构造为处理与至少一个资产的价值、状况以及所有权中的至少一个相关的事件，并采取与至少一个交易相关的动作以进一步响应该事件。
2215.一种示例系统，可以包括：其中该动作可以选自以下动作：要约债券交易；承保债券交易；设置利率；延期支付要求；修改利率；验证产权；管理检查；记录产权的变更；评估资产的价值；催收贷款；结束交易；设置交易的条款和条件；提供要求提供的通知；止赎一组资产；修改条款和条件；设置实体的评级；联合债券；以及合并债券。
2216.一种示例系统，可以包括：其中状况分类电路包括以下系统中的一个系统：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统以及模拟系统。
2217.一种示例系统，还可以包括：自动债券管理电路，其被构造为管理与至少一个债券相关的动作，其中该自动债券管理电路基于多个债券管理活动的训练数据集进行训练。
2218.一种示例系统，可以包括：其中自动债券管理电路基于当事人与多个债券交易活动中涉及的多个用户界面的多个交互进行训练。
2219.一种示例系统，可以包括：其中多个债券交易活动选自以下债券交易活动：要约债券交易；承保债券交易；设置利率；延期支付要求；修改利率；验证产权；管理检查；记录产权的变更；评估资产的价值；催收贷款；结束交易；设置交易的条款和条件；提供要求提供的通知；止赎一组资产；修改条款和条件；设置实体的评级；联合债券；以及合并债券。
2220.一种示例系统，还可以包括括：市场价值数据收集电路，其被构造为监控和报告与债券发行人、至少一个债券以及与至少一个债券相关的资产中的至少一个的价值相关的市
场信息。
2221.一种示例系统，可以包括：其中资产选自以下资产：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
2222.一种示例系统，可以包括：其中市场价值数据收集电路还被构造为监控至少一个公共市场中的抵消资产的定价或财务数据。
2223.一种示例系统，还可以包括：聚类电路，其被构造为基于资产的属性使用聚类电路来构造用于对资产进行估价的一组抵消抵押物。
2224.一种示例系统，可以包括：其中属性选自以下属性：类别、资产使用年限、资产状况、资产历史、资产存储以及地理位置。
2225.一种示例系统，还可以包括：智能合约电路，其被构造为管理至少一个交易的智能合约。
2226.一种示例系统，可以包括：其中智能合约电路还被构造为确定至少一个债券的条款和条件。
2227.一种示例系统，可以包括：其中条款和条件选自由以下各项组成的组：债务的本金金额、债务的余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、至少一个债券的担保资产说明、资产可替代性说明、当事人、发行人、购买人、被担保人、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况以及违约后果。
2228.在实施例中，本文提供了一种用于监控债券发行人条件的方法。一种示例方法，可以包括：收集关于包括至少一个债券的至少一个交易中涉及的至少一个实体的物联网信息；根据模型并且基于物联网信息对至少一个实体的状况进行分类，其中该模型使用与至少一个实体相关的多个结果的训练数据集进行训练；采取与至少一个交易相关的动作以响应至少一个实体的所述分类状况。
2229.下面将对示例方法的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。一种示例方法，还可以包括：处理与至少一个资产的价值、状况以及所有权中的至少一个相关的事件；以及采取与至少一个交易相关的动作以响应该事件。一种示例方法，还可以包括：基于多个债券管理活动的训练集来训练自动债券管理电路，以管理与至少一个债券相关的动作。一种示例方法，还可以包括：监控和报告与债券发行人、至少一个债券以及资产中的至少一个的价值相关的市场信息。
2230.在实施例中，一种示例平台或系统可以包括：物联网数据收集电路，其被构造为收集关于至少一个补贴贷款交易中涉及的至少一个实体的信息；包括模型的状况分类电路，其被构造为基于来自物联网数据收集电路的信息对至少一个补贴贷款交易中涉及的至少一个补贴贷款的至少一个参数进行分类，其中该模型使用与至少一个补贴贷款相关的多个结果的训练数据集进行训练；以及智能合约电路，其被构造为基于状况分类电路的所述分类参数来自动修改至少一个补贴贷款的条款和条件。
2231.下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。一种示例系统，可以包括：其中至少一个实体选自以下实体：至少一个补贴贷款、至少一个补贴贷款交易中涉及的不同的至少一个补贴贷款、当事人、补
贴、担保人、补贴当事人以及抵押物。
2232.一种示例系统，可以包括：其中至少一个实体包括选自以下当事人的当事人：市政当局、公司、承包商、政府实体、非政府实体以及非营利实体。
2233.一种示例系统，可以包括：其中至少一个补贴贷款包括以下各项中的至少一个：市政补贴贷款、政府补贴贷款、助学贷款、资产担保补贴贷款或公司补贴贷款。
2234.一种示例系统，可以包括：其中由状况分类电路分类的状况选自以下状况：违约状况、止赎状况、指示违反契约的状况、财务风险状况、行为风险状况、合约履约状况、政策风险状况、财务健康状况、物理缺陷状况、物理健康状况、实体风险状况以及实体健康状况。
2235.一种示例系统，可以包括：其中至少一个补贴贷款是助学贷款，并且状况分类电路对以下各项中的至少一个进行分类：学生取得学位的进展、学生参与非营利活动以及学生参与公益活动。
2236.一种示例系统，可以包括：其中还包括物联网数据收集电路的用户界面，其被构造为使得用户能够配置对关于至少一个实体的信息的查询。
2237.一种示例系统，可以包括：其中还包括至少一个可配置的数据收集和电路，其被构造为监控选自由以下各项组成的组的至少一个实体：社交网络分析电路、环境条件电路、众包电路以及查询网络域的算法。
2238.一种示例系统，可以包括：其中至少一个可配置的数据收集和电路监控以下环境：市政环境、教育环境、企业环境、证券交易环境、不动产环境、商业设施、仓储设施、运输环境、制造环境、存储环境、房屋以及车辆。
2239.一种示例系统，可以包括：其中至少一个补贴贷款由至少一个资产担保。
2240.一种示例系统，可以包括：其中至少一个资产选自以下资产：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
2241.一种示例系统，可以包括：其中还包括自动代理，其被构造为处理与至少一个资产的价值、状况以及所有权中的至少一个相关的至少一个事件，并采取与至少一个资产涉及的至少一个补贴贷款交易相关的动作。
2242.一种示例系统，可以包括：其中该动作选自：要约补贴贷款交易；承保补贴贷款交易；设置利率；延期支付要求；修改利率；验证产权；管理检查；记录产权的变更；评估资产的价值；催收贷款；结束交易；设置交易的条款和条件；提供要求提供的通知、止赎一组资产；修改条款和条件；设置实体的评级；联合补贴贷款；以及合并补贴贷款。
2243.一种示例系统，可以包括：其中状况分类电路包括以下系统中的一个系统：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统以及模拟系统。
2244.一种示例系统，可以包括：其中还包括自动补贴贷款管理电路，该自动补贴贷款管理电路被构造为管理与至少一个补贴贷款相关的动作，其中该自动补贴贷款管理电路基于补贴贷款管理活动的训练集进行训练。
2245.一种示例系统，可以包括：其中自动补贴贷款管理电路基于当事人与多个补贴贷款交易活动中涉及的多个用户界面的多个交互进行训练。
2246.一种示例系统，可以包括：其中多个补贴贷款交易活动选自以下补贴贷款交易活动：要约补贴贷款交易；承保补贴贷款交易；设置利率；延期支付要求；修改利率；验证产权；管理检查；记录产权的变更；评估资产的价值；催收贷款；结束交易；设置交易的条款和条件；提供要求提供的通知；止赎一组资产；修改条款和条件；设置实体的评级；联合补贴贷款；以及合并补贴贷款。
2247.一种示例系统，可以包括：其中还包括区块链服务电路，该区块链服务电路被构造为将至少一个补贴贷款的经修改的一组条款和条件记录在分布式分类账中。
2248.一种示例系统，可以包括：其中还包括市场价值数据收集电路，该市场价值数据收集电路被构造为监控和报告与发行人、至少一个补贴贷款以及至少一个资产中的至少一个的价值相关的市场信息。
2249.一种示例系统，可以包括：其中报告选自以下资产的至少一个资产：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
2250.一种示例系统，可以包括：其中市场价值数据收集电路还被构造为监控至少一个公共市场中的抵消资产的定价或财务数据。
2251.一种示例系统，可以包括：聚类电路，其被构造为基于至少一个资产的属性使用聚类电路来构造用于对至少一个资产进行估价的一组抵消抵押物。
2252.一种示例系统，可以包括：其中属性选自以下属性：类别、资产使用年限、资产状况、资产历史、资产存储以及地理位置。
2253.一种示例系统，可以包括：其中还包括智能合约电路，其被构造为管理至少一个补贴贷款交易的智能合约。
2254.一种示例系统，可以包括：其中智能合约还被构造为修改智能合约以响应至少一个补贴贷款的所述分类参数。
2255.一种示例系统，可以包括：其中由智能合约电路自动修改的至少一个补贴贷款的条款和条件选自由以下各项组成的组：债务的本金金额、债务的余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、至少一个补贴贷款的担保资产说明、资产可替代性说明、当事人、发行人、购买人、被担保人、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况以及违约后果。
2256.在实施例中，一种示例方法可以包括：收集关于至少一个补贴贷款交易中涉及的至少一个实体的信息；使用基于与至少一个补贴贷款相关的多个结果的训练数据集进行训练的模型，基于该信息对至少一个补贴贷款交易中涉及的至少一个补贴贷款的至少一个参数进行分类；以及基于所述分类参数来自动修改至少一个补贴贷款的条款和条件。
2257.下面将对示例方法的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。一种示例方法，可以包括：其中还包括处理与和至少一个补贴贷款有关的至少一个资产的价值、状况以及所有权中的至少一个相关的至少一个事件，并
采取与至少一个资产涉及的至少一个补贴贷款交易相关的动作。
2258.一种示例方法，可以包括：其中还包括将至少一个补贴贷款的经修改的一组条款和条件记录在分布式分类账中。
2259.一种示例方法，可以包括：其中还包括监控和报告与发行人、至少一个补贴贷款或与至少一个补贴贷款相关的至少一个资产的价值相关的市场信息。
2260.在实施例中，一种示例平台或系统可以包括：社交网络分析数据收集电路，其被构造为收集关于至少一个补贴贷款交易中涉及的至少一个实体的社交网络信息；包括模型的状况分类电路，其被构造为基于来自社交网络分析数据收集电路的社交网络信息对至少一个补贴贷款交易中涉及的至少一个补贴贷款的至少一个参数进行分类，其中该模型使用与至少一个补贴贷款相关的结果的训练数据集进行训练；以及智能合约电路，其被构造为基于所述分类的至少一个参数来自动修改至少一个补贴贷款的条款和条件。
2261.下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。一种示例系统，可以包括：其中至少一个实体选自以下实体：至少一个补贴贷款、至少一个补贴贷款交易中涉及的不同的至少一个补贴贷款、当事人、补贴、担保人、补贴当事人以及抵押物。
2262.一种示例系统，可以包括：其中补贴至少一个补贴贷款的当事人选自以下当事人：市政当局、公司、承包商、政府实体、非政府实体以及非营利实体。
2263.一种示例系统，可以包括：其中至少一个补贴贷款包括以下各项中的至少一个：市政补贴贷款、政府补贴贷款、助学贷款、资产担保补贴贷款或公司补贴贷款。
2264.一种示例系统，可以包括：其中由状况分类电路分类的至少一个参数选自以下状况：违约状况、止赎状况、指示违反契约的状况、财务风险状况、行为风险状况、合约履约状况、政策风险状况、财务健康状况、物理缺陷状况、物理健康状况、实体风险状况以及实体健康状况。
2265.一种示例系统，可以包括：其中至少一个补贴贷款是助学贷款，并且状况分类电路对以下各项中的至少一个进行分类：学生取得学位的进展、学生参与非营利活动或学生参与公益活动。
2266.一种示例系统，可以包括：其中还包括社交网络分析数据收集电路的用户界面，该用户界面被构造为使得用户能够配置对关于至少一个实体的信息的查询，其中该社交网络分析数据收集电路发起至少一个算法以响应查询，该至少一个算法从至少一个社交网络搜索和检索数据以响应查询。
2267.一种示例系统，可以包括：其中还包括至少一个可配置的数据收集和电路，其被构造为监控至少一个实体，并且选自由以下各项组成的组：社交网络分析电路、环境条件电路、众包电路以及查询网络域的算法。
2268.一种示例系统，可以包括：其中至少一个可配置的数据收集和电路监控以下环境：市政环境、教育环境、企业环境、证券交易环境、不动产环境、商业设施、仓储设施、运输环境、制造环境、存储环境、房屋以及车辆。
2269.一种示例系统，可以包括：其中至少一个补贴贷款由至少一个资产担保。
2270.一种示例系统，可以包括：其中至少一个资产选自以下资产：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、
证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
2271.一种示例系统，可以包括：其中还包括自动代理，该自动代理被构造为处理与至少一个资产的价值、状况或所有权中的至少一个相关的至少一个事件，并采取与至少一个资产涉及的至少一个补贴贷款交易相关的动作。
2272.一种示例系统，可以包括：其中该动作选自：要约补贴贷款交易；承保补贴贷款交易；设置利率；延期支付要求；修改利率；验证产权；管理检查；记录产权的变更；评估资产的价值；催收贷款；结束交易；设置交易的条款和条件；提供要求提供的通知、止赎一组资产；修改条款和条件；设置实体的评级；联合补贴贷款；以及合并补贴贷款。
2273.一种示例系统，可以包括：其中状况分类电路包括以下系统中的一个系统：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统以及模拟系统。
2274.一种示例系统，可以包括：其中还包括自动补贴贷款管理电路，该自动补贴贷款管理电路被构造为管理与至少一个补贴贷款相关的动作，并且其中该自动补贴贷款管理电路基于补贴贷款管理活动的训练集进行训练。
2275.一种示例系统，可以包括：其中自动补贴贷款管理电路基于当事人与多个补贴贷款交易活动中涉及的多个用户界面的多个交互进行训练。
2276.一种示例系统，可以包括：其中多个补贴贷款交易活动选自以下补贴贷款交易活动：要约补贴贷款交易；承保补贴贷款交易；设置利率；延期支付要求；修改利率；验证产权；管理检查；记录产权的变更；评估资产的价值；催收贷款；结束交易；设置交易的条款和条件；提供要求提供的通知；止赎一组资产；修改条款和条件；设置实体的评级；联合补贴贷款；以及合并补贴贷款。
2277.一种示例系统，可以包括：其中还包括区块链服务电路，该区块链服务电路被构造为将至少一个补贴贷款的经修改的一组条款和条件记录在分布式分类账中。
2278.一种示例系统，可以包括：其中还包括市场价值数据收集电路，该市场价值数据收集电路被构造为监控和报告与发行人、至少一个补贴贷款或至少一个资产中的至少一个的价值相关的市场信息。
2279.一种示例系统，可以包括：其中报告选自以下资产的至少一个资产：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
2280.一种示例系统，可以包括：其中市场价值数据收集电路还被构造为监控至少一个公共市场中的抵消资产的定价或财务数据。
2281.一种示例系统，还可以包括：聚类电路，其被构造为基于至少一个资产的属性使用聚类电路来构造用于对至少一个资产进行估价的一组抵消抵押物。
2282.一种示例系统，可以包括：其中属性选自以下属性：类别、资产使用年限、资产状
况、资产历史、资产存储以及地理位置。
2283.一种示例系统，可以包括：其中还包括智能合约电路，其被构造为管理至少一个补贴贷款交易的智能合约。
2284.一种示例系统，可以包括：其中智能合约电路设置至少一个补贴贷款的条款和条件。
2285.一种示例系统，可以包括：其中由智能合约电路指定和管理的至少一个补贴贷款的条款和条件选自由以下各项组成的组：债务的本金金额、债务的余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、至少一个补贴贷款的担保资产说明、资产可替代性说明、当事人、发行人、购买人、被担保人、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况以及违约后果。
2286.在实施例中，一种示例方法可以包括：收集关于至少一个补贴贷款交易中涉及的至少一个实体的社交网络信息；使用基于与至少一个补贴贷款相关的结果的训练数据集进行训练的模型，基于该社交网络信息对至少一个补贴贷款交易中涉及的至少一个补贴贷款的至少一个参数进行分类；以及基于所述分类的至少一个参数来自动修改至少一个补贴贷款的条款和条件。
2287.下面将对示例方法的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。一种示例方法，可以包括：其中还包括处理与至少一个资产的价值、状况以及所有权中的至少一个相关的至少一个事件，并采取与至少一个资产涉及的至少一个补贴贷款交易相关的动作。
2288.一种示例方法，可以包括：其中还包括将至少一个补贴贷款的经修改的一组条款和条件记录在分布式分类账中。
2289.一种示例方法，可以包括：其中还包括监控和报告与发行人、至少一个补贴贷款或至少一个资产中的至少一个的价值相关的市场信息。
2290.在实施例中，本文提供了一种用于自动处理补贴贷款的系统。一种示例平台或系统，可以包括：众包服务电路，其被构造为收集与一组补贴贷款交易中涉及的一组实体相关的信息；状况分类电路，其包括模型和人工智能服务电路，被构造为基于来自众包服务电路的信息来对交易中涉及的一组补贴贷款的一组参数进行分类，其中该模型使用与补贴贷款相关的结果的训练数据集进行训练；以及智能合约电路，用于基于来自状况分类电路的一组分类参数来自动修改补贴贷款的条款和条件。
2291.下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。一种示例系统，可以包括：其中该组实体包括以下实体：一组补贴贷款、一组当事人、一组补贴、一组担保人、一组补贴当事人以及一组抵押物。
2292.一种示例系统，可以包括：其中该组实体中的每个实体包括选自由以下各项组成的列表的实体：与一组补贴贷款交易对应的一组补贴贷款中的补贴贷款、与一组补贴贷款交易中的至少一个相关的当事人、与对应于一组补贴贷款交易的一组补贴贷款中的补贴贷款对应的补贴、与一组补贴贷款交易中的至少一个相关的担保人、与对应于一组补贴贷款交易的一组补贴贷款中的补贴贷款对应的补贴、与一组补贴贷款交易中的至少一个相关的被补贴当事人、与一组补贴贷款交易中的至少一个相关的补贴当事人、与对应于一组补贴贷款交易的一组补贴贷款中的补贴贷款对应的补贴、与一组补贴贷款交易中的至少一个相
关的抵押物以及与对应于一组补贴贷款交易的一组补贴贷款中的补贴贷款对应的补贴。
2293.一种示例系统，可以包括：一组实体中的至少一个实体包括与一组补贴贷款交易中的至少一个相关的补贴当事人，其中该补贴当事人包括以下各项中的至少一个：市政当局、公司、承包商、政府实体、非政府实体或非营利实体。
2294.一种示例系统，可以包括：其中与该组贷款交易对应的一组补贴贷款中的每个贷款包括以下各项中的至少一个：市政补贴贷款、政府补贴贷款、助学贷款、资产担保补贴贷款或公司补贴贷款。
2295.一种示例系统，可以包括：其中由状况分类电路分类的状况在违约状况、止赎状况、指示违反契约的状况、财务风险状况、行为风险状况、合约履约状况、政策风险状况、财务健康状况、物理缺陷状况、物理健康状况、实体风险状况以及实体健康状况当中。
2296.一种示例系统，可以包括：其中补贴贷款是助学贷款，并且状况分类电路对以下各项中的至少一个进行分类：学生取得学位的进展、学生参与非营利活动以及学生参与公益活动。
2297.一种示例系统，可以包括：其中众包服务电路还被构造为具有用户界面，用户可以通过该用户界面配置对关于一组实体的信息的查询，并且众包服务电路基于查询自动配置众包请求。
2298.一种示例系统，还可以包括：可配置的数据收集和监控服务电路，用于监控该实体，其中该可配置的数据收集和监控服务电路包括由以下各项组成的一组中的至少一个：物联网服务、一组环境条件传感器、一组社交网络分析服务以及一组查询网络域的算法。
2299.一种示例系统，可以包括：其中该可配置的数据收集和监控服务电路还被构造为监控选自以下各项的环境：市政环境、教育环境、公司环境、证券交易环境、房产环境、商业设施、仓储设施、运输环境、制造环境、存储环境、房屋以及车辆。
2300.一种示例系统，可以包括：其中该组补贴贷款由一组资产担保。
2301.一种示例系统，可以包括：其中该组资产中的每一个选自：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品以及个人财产。
2302.一种示例系统，还可以包括：自动代理电路，其被构造为处理与该组资产中的至少一个资产的价值、状况或所有权中的至少一个相关的事件，并采取与至少一个资产涉及的补贴贷款交易相关的动作。
2303.一种示例系统，可以包括：其中该动作选自：要约补贴贷款交易；承保补贴贷款交易；设置利率；延期支付要求；修改利率；验证产权；管理检查；记录产权的变更；评估资产的价值；催收贷款；结束交易；设置交易的条款和条件；提供要求提供的通知、止赎一组资产；修改条款和条件；设置实体的评级；联合补贴贷款；或合并补贴贷款。
2304.一种示例系统，可以包括：其中人工智能服务电路包括以下系统中的至少一个系统：机器学习系统、基于模型的系统、基于规则的系统、深度学习系统、混合系统、神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络、反馈神经网络、自组织映射、模糊逻辑系统、随机漫步系统、随机森林系统、概率系统、贝叶斯系统以及模拟系统。
2305.一种示例系统，可以包括：其中还包括自动补贴贷款管理电路，该自动补贴贷款管
理电路被构造为管理与补贴贷款相关的动作，其中该自动补贴贷款管理电路基于补贴贷款管理活动的训练集进行训练。
2306.一种示例系统，可以包括：其中自动补贴贷款管理电路还基于当事人与一组用户界面的一组交互进行训练，其中该当事人涉及一组补贴贷款交易活动。
2307.一种示例系统，可以包括：其中该组补贴贷款交易活动中的每一个选自：要约补贴贷款交易；承保补贴贷款交易；设置利率；延期支付要求；修改利率；验证产权；管理检查；记录产权的变更；评估资产的价值；催收贷款；结束交易；设置交易的条款和条件；提供要求提供的通知、止赎一组资产；修改条款和条件；设置实体的评级；联合补贴贷款；或合并补贴贷款。
2308.一种示例系统，可以包括：其中还包括区块链服务电路，该区块链服务电路被构造为将与该组补贴贷款交易对应的一组补贴贷款的经修改的一组条款和条件记录在分布式分类账中。
2309.一种示例系统，可以包括：其中还包括市场价值数据收集服务电路，该市场价值数据收集服务电路被构造为监控和报告与该补贴贷款相关的当事人、与该组补贴贷款交易对应的一组补贴贷款以及一组资产中的至少一个的价值相关的市场信息。
2310.一种示例系统，可以包括：其中报告一组资产，该组资产包括以下资产中的至少一个：市政资产、车辆、船舶、飞机、建筑物、房屋、不动产、未开发土地、农场、作物、市政设施、仓库、一组存货、商品、证券、货币、价值代币、票证、加密货币、消耗品、可食用物品、饮料、贵金属、珠宝饰品、宝石、知识产权项目、知识产权、合约权利、古董、固定装置、家具、设备、工具、机械品或个人财产。
2311.一种示例系统，可以包括：其中市场价值数据收集服务电路还被构造为监控至少一个公共市场中与该组资产中的资产相似的物品的定价或财务数据。
2312.一种示例系统，可以包括：其中基于资产的属性使用相似度聚类算法来构造用于对该组资产中的资产进行估价的一组相似物品。
2313.一种示例系统，可以包括：其中属性选自以下属性：资产类别、资产使用年限、资产状况、资产历史、资产存储或资产地理位置。
2314.一种示例系统，可以包括：其中还包括智能合约服务电路，用于管理补贴贷款的智能合约。
2315.一种示例系统，可以包括：其中智能合约服务电路还被构造为设置补贴贷款的一组条款和条件。
2316.一种示例系统，可以包括：其中由智能合约服务电路指定和管理的债务交易的条款和条件选自：债务的本金金额、债务的余额、固定利率、可变利率、支付金额、付款计划、最末期大笔还清计划、补贴贷款的担保资产说明、资产可替代性说明、当事人、发行人、购买人、被担保人、担保人、担保物、个人担保、留置权、期限、契约、止赎状况、违约状况或违约后果。
2317.在实施例中，本文提供了一种便于自动处理补贴贷款的方法。一种示例方法，可以包括：收集与一组补贴贷款交易中涉及的一组实体相关的信息；基于人工智能服务、模型和来自众包服务的信息，对补贴贷款交易中涉及的一组补贴贷款的一组参数进行分类，其中该模型基于与补贴贷款相关的结果的训练数据集进行训练；以及基于一组分类参数来修改
补贴贷款的条款和条件。
2318.下面将对示例方法的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。一种示例方法，可以包括：其中一组实体选自：一组补贴贷款、一组当事人、一组补贴、一组担保人、一组补贴当事人或一组抵押物。
2319.一种示例方法，可以包括：其中一组实体包括一组补贴当事人，并且其中该组补贴当事人中的每个当事人包括以下各项中的至少一个：市政当局、公司、承包商、政府实体、非政府实体或非营利实体。
2320.一种示例方法，可以包括：其中一组补贴贷款包括以下各项中的至少一个：市政补贴贷款、政府补贴贷款、助学贷款、资产担保补贴贷款以及公司补贴贷款。
2321.一种示例方法，可以包括：其中该补贴贷款是助学贷款，其中所述分类基于以下各项中的至少一个：学生取得学位的进展、学生参与非营利活动以及学生参与公益活动。
2322.在实施例中，一种示例平台或系统可以包括：资产标识服务电路，其被构造为解释与用于接管多个资产的金融实体对应的多个资产；身份管理服务电路，其被构造为对与有权针对多个资产采取动作的可执行动作实体对应的多个标识符进行认证，其中该多个标识符包括至少一个凭据；区块链服务电路，其被构造为将多个资产控制特征存储在区块链结构中，其中该区块链结构包括分布式分类账配置；以及金融管理电路，其被构造为向区块链服务电路传达所解释的多个资产和经认证的多个标识符以存储在区块链结构中作为资产控制特征，并且其中该区块链服务电路还被构造为将资产控制特征记录在分布式分类账配置中作为资产事件。
2323.下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。一种示例系统，可以包括：其中至少一个凭据包括所有者凭据、代理凭据、受益人凭据、受托人凭据或保管人凭据中的至少一个。
2324.一种示例系统，可以包括：其中资产事件包括以下事件：转移产权、所有者死亡、所有者残疾、所有者破产、止赎、设置留置权、使用资产作为抵押物、指定受益人、以资产为抵押进行贷款、提供有关资产的通知、清查资产、评估资产、出于税务目的报告资产、分配资产所有权、处置资产、出售资产、购买资产或指定所有权状态。
2325.一种示例系统，可以包括：数据收集电路，其被构造为监控多个资产的解释、多个标识符的认证以及资产事件的记录中的至少一个。
2326.一种示例系统，可以包括：其中可执行动作实体中的每一个包括所有者、受益人、代理、受托人或保管人中的至少一个。
2327.一种示例系统，可以包括：智能合约电路，其被构造为管理多个资产的保管，并且其中由智能合约电路基于在智能合约配置中实施的多个条款和条件并基于由数据收集服务电路收集的数据来管理与多个资产相关的至少一个资产事件。
2328.一种示例系统，可以包括：其中与多个资产相关的至少一个资产事件包括选自以下各项的至少一个事件：转移产权、所有者死亡、所有者残疾、所有者破产、止赎、设置留置权、使用资产作为抵押物、指定受益人、以资产为抵押进行贷款、提供有关资产的通知、清查资产、评估资产、出于税务目的报告资产、分配资产所有权、处置资产、出售资产、购买资产以及指定所有权状态。
2329.一种示例系统，可以包括：其中数据收集电路还包括以下系统中的至少一个系统：
物联网系统、摄像机系统、联网监控系统、互联网监控系统、移动设备系统、可穿戴设备系统、用户界面系统以及交互式众包系统。
2330.一种示例系统，可以包括：其中资产标识服务电路、身份管理服务电路、区块链服务电路以及金融管理电路中的每一个还包括被构造为便于系统电路之间通信的对应的应用程序编程接口(api)组件。电路的对应api组件还包括被构造为与系统的多个用户交互的用户界面。
2331.一种示例系统，可以包括：区块链服务电路，其还被构造为与多个可执行动作实体共享和分发资产事件。
2332.在实施例中，一种示例方法可以包括：解释与用于接管多个资产的金融实体对应的多个资产；对与有权针对多个资产采取动作的可执行动作实体对应的多个标识符进行认证，其中该多个标识符包括至少一个凭据；将多个资产控制特征存储在区块链结构中，其中该区块链结构包括分布式分类账配置；以及传达所解释的多个资产和经认证的多个标识符以存储在区块链结构中作为资产控制特征，其中该资产控制特征记录在分布式分类账配置中作为资产事件。
2333.一种示例方法，可以包括：其中至少一个凭据包括所有者凭据、代理凭据、受益人凭据、受托人凭据或保管人凭据中的至少一个。
2334.一种示例方法，可以包括：其中资产事件中的每一个包括选自以下各项的至少一个事件：转移产权、所有者死亡、所有者残疾、所有者破产、止赎、设置留置权、使用资产作为抵押物、指定受益人、以资产为抵押进行贷款、提供有关资产的通知、清查资产、评估资产、出于税务目的报告资产、分配资产所有权、处置资产、出售资产、购买资产或指定所有权状态。
2335.一种示例方法，可以包括：监控多个资产的解释、多个标识符的认证或资产事件的记录中的至少一个。
2336.一种示例方法，可以包括：其中可执行动作实体中的每一个包括所有者、受益人、代理、受托人或保管人中的至少一个。
2337.一种示例方法，可以包括：管理多个资产的保管，其中与多个资产相关的至少一个资产事件基于在智能合约配置中实施的多个条款和条件，并且基于由关于多个资产的数据收集的数据。
2338.一种示例方法，可以包括：其中与多个资产相关的每个资产事件包括选自以下各项的至少一个事件：转移产权、所有者死亡、所有者残疾、所有者破产、止赎、设置留置权、使用资产作为抵押物、指定受益人、以资产为抵押进行贷款、提供有关资产的通知、清查资产、评估资产、出于税务目的报告资产、分配资产所有权、处置资产、出售资产、购买资产或指定所有权状态。
2339.一种示例方法，可以包括：其中监控由以下系统中的至少一个执行：物联网系统、摄像机系统、联网监控系统、互联网监控系统、移动设备系统、可穿戴设备系统、用户界面系统或交互式众包系统。
2340.一种示例方法，可以包括：与多个可执行动作实体共享和分发资产事件。
2341.一种示例方法，可以包括：其中解释多个资产包括标识金融实体负责接管的多个资产。
2342.一种示例方法，可以包括：其中对多个标识符进行认证包括对与可执行动作实体对应的多个标识符有权针对多个资产采取动作。
2343.一种示例方法，可以包括：其中结合区块链市场提供区块链结构。
2344.一种示例方法，可以包括：区块链市场利用基于自动区块链的交易应用程序。
2345.一种示例方法，可以包括：基于可执行动作实体之间的交互将资产交易数据存储在区块链结构中。
2346.一种示例方法，可以包括：其中区块链结构是跨多个资产节点的分布式区块链结构。
2347.一种示例方法，可以包括：其中多个资产中的至少一个是虚拟资产标签，并且解释多个资产包括标识该虚拟资产标签。
2348.一种示例方法，可以包括：其中存储多个资产控制特征包括存储虚拟资产标签数据。
2349.一种示例方法，可以包括：其中虚拟资产标签数据是位置数据或跟踪数据中的至少一个。
2350.一种示例方法，可以包括：其中与金融实体或可执行动作实体中的至少一个对应的标识符作为虚拟资产标签数据存储。
2351.在实施例中，本文提供了一种便于止赎抵押物的系统。一种示例平台或系统，可以包括：借贷协议存储电路，其被构造为存储包括至少一个借贷协议的多个借贷协议数据，其中至少一个借贷协议包括借贷条件数据，该借贷条件数据包括至少一个借贷协议的条款和条件数据，该至少一个借贷协议的条款和条件数据与至少一个资产的止赎状况相关，该至少一个资产的止赎状况提供与抵押资产相关的抵押物状况，用于为该至少一个借贷协议的偿还义务提供担保；数据收集服务电路，其被构造为监控该借贷条件数据并基于该借贷条件数据的变化检测违约状况；以及智能合约服务电路，其被构造为当数据收集服务电路检测到违约状况时，解释该违约状况并基于抵押物状况和违约状况传达发起止赎过程的违约状况指示。
2352.下面将对示例系统的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。一种示例系统，可以包括：其中智能合约服务电路还被构造为传达所检测的违约状况指示被传达给智能锁和智能容器中的至少一个以锁定抵押资产。
2353.一种示例系统，可以包括：其中止赎过程在公共拍卖网站上配置并发起抵押资产的清单。
2354.一种示例系统，可以包括：其中止赎过程配置并传送用于抵押资产的运输指令集。
2355.一种示例系统，可以包括：其中止赎过程为无人机配置指令集以运输抵押资产。
2356.一种示例系统，可以包括：其中止赎过程为机器人设备配置指令集以运输抵押资产。
2357.一种示例系统，可以包括：其中止赎过程发起用于自动替代一组替代抵押物的过程。
2358.一种示例系统，可以包括：其中止赎过程发起抵押物跟踪过程。
2359.一种示例系统，可以包括：其中止赎过程发起抵押物估价过程。
2360.一种示例系统，可以包括：其中止赎过程向借款人发起消息，从而发起关于止赎的
协商。
2361.一种示例系统，可以包括：其中该协商由机器人过程自动化系统来管理，该机器人过程自动化系统基于止赎协商的训练集进行训练。
2362.一种示例系统，可以包括：其中该协商涉及修改至少一个借贷协议的利率、付款条款以及抵押物中的至少一个。
2363.一种示例系统，可以包括：其中数据收集服务电路还包括以下系统中的至少一个系统：物联网系统、摄像机系统、联网监控系统、互联网监控系统、移动设备系统、可穿戴设备系统、用户界面系统以及交互式众包系统。
2364.一种示例系统，可以包括：其中借贷协议存储电路、数据收集服务电路以及智能合约服务电路中的每一个还包括被构造为便于系统电路之间通信的对应的应用程序编程接口(api)组件。
2365.一种示例系统，可以包括：其中电路的对应api组件还包括被构造为与系统的多个用户交互的用户界面。
2366.在实施例中，本文提供了一种便于止赎抵押物的方法。一种示例方法，可以包括：存储包括至少一个借贷协议的多个借贷协议数据，其中至少一个借贷协议包括借贷条件数据，该借贷条件数据包括至少一个借贷协议的条款和条件数据，该至少一个借贷协议的条款和条件数据与至少一个资产的止赎状况相关，该至少一个资产的止赎状况提供与抵押资产相关的抵押物状况，用于为该至少一个借贷协议的偿还义务提供担保；监控该借贷条件数据并基于该借贷条件数据的变化检测违约状况；解释该违约状况；以及基于抵押物状况传达发起止赎过程的违约状况指示。
2367.下面将对示例方法的某些另外的方面进行描述，这些方面中的任意一个或多个方面可以存在于某些实施例中。一种示例方法，可以包括：其中将所检测的违约状况指示传送给智能锁和智能容器中的至少一个以锁定抵押资产。
2368.一种示例方法，可以包括：其中止赎过程在公共拍卖网站上配置并发起抵押资产的清单。
2369.一种示例方法，可以包括：其中止赎过程配置并传送用于抵押资产的运输指令集。
2370.一种示例方法，可以包括：其中止赎过程为无人机配置指令集以运输抵押资产。
2371.一种示例方法，可以包括：其中止赎过程为机器人设备配置指令集以运输抵押资产。
2372.一种示例方法，可以包括：其中止赎过程发起用于自动替代一组替代抵押物的过程。
2373.一种示例方法，可以包括：其中止赎过程发起抵押物跟踪过程。
2374.一种示例方法，可以包括：其中止赎过程发起抵押物估价过程。
2375.一种示例方法，可以包括：其中止赎过程向借款人发起消息，从而发起关于止赎的协商。
2376.一种示例方法，可以包括：其中该协商由机器人过程自动化系统来管理，该机器人过程自动化系统基于止赎协商的训练集进行训练。
2377.一种示例方法，可以包括：其中该协商涉及修改至少一个借贷协议的利率、付款条款或抵押物中的至少一个。
2378.一种示例方法，可以包括：其中监控由以下系统中的至少一个提供：物联网系统、摄像机系统、联网监控系统、互联网监控系统、移动设备系统、可穿戴设备系统、用户界面系统或交互式众包系统。
2379.一种示例方法，可以包括；其中通过应用程序编程接口(api)提供用于监控、解释和传达的通信。
2380.一种示例方法，可以包括：其中提供包含api的用户界面以与多个用户交互。
2381.参考图111，自适应智能系统11104可以包括人工智能系统11148、数字孪生系统11120和自适应设备(或边缘)智能系统11130。人工智能系统11148可以定义机器学习模型11102，用于执行与交易实体中的一个或多个的数据处理、数据分析、模拟创建和模拟分析相关的分析、模拟、决策和预测。机器学习模型11102是一种算法和/或统计模型，它不使用显式指令而是依赖于模式和推理来执行特定任务。机器学习模型11102基于训练数据构建一个或多个数学模型以做出预测和/或决策，而没有被明确编程来执行特定任务。机器学习模型11102可以通过数据收集系统11118和监控系统11106以及连接设施11116接收传感器数据输入作为训练数据，包括与交易实体中的一个或多个相关的事件数据11124和状态数据11172。事件数据11124和状态数据11172可以存储在数据存储系统11110中。输入到机器学习模型11102的传感器数据可以用于训练机器学习模型11102，以执行与交易实体中的一个或多个的数据处理、数据分析、模拟创建和模拟分析相关的分析、模拟、决策和预测。机器学习模型11102还可以使用来自信息技术系统的一个或多个用户的输入数据。机器学习模型11102可以包括人工神经网络、决策树、支持向量机、贝叶斯网络、遗传算法、任何其他合适形式的机器学习模型或其组合。机器学习模型11102可以用于通过监督学习、无监督学习、强化学习、自学习、特征学习、稀疏字典学习、异常检测、关联规则、其组合或任何其他合适的学习算法来学习。
2382.人工智能系统11148还可以定义数字孪生系统11120，以创建交易实体中的一个或多个的数字副本。交易实体中的一个或多个的该数字副本可以使用基本上实时的传感器数据来提供交易实体的基本上实时的虚拟表示，以及提供一个或多个交易实体的一种或多种可能未来状态的模拟。该数字副本与被复制的一个或多个交易实体同时存在。在被复制的一个或多个交易实体的整个生活方式中，该数字副本提供被复制的一个或多个交易实体的物理元素和属性的一个或多个模拟及其在实施例中的动态。通过允许假设外推传感器数据来模拟一个或多个交易实体的状态，例如在高应力期间、在组件磨损可能成问题已经过了一段时间之后、在最大吞吐量操作期间、在已对一个或多个制造实体进行了一个或多个假设或计划改进之后，或者在任何其他合适的假设情况下，该数字副本可以提供一个或多个交易实体的假设模拟，例如在构造或制造一个或多个交易实体之前的设计阶段期间，或者在构造或制造一个或多个交易实体期间或之后。在一些实施例中，机器学习模型11102可以自动预测用于使用该数字副本进行模拟的假设情况，例如通过预测对一个或多个交易实体的可能改进、预测一个或多个交易实体的一个或多个组件何时可能出故障和/或建议对一个或多个交易实体的可能改进，例如对时间设置、布置、组件的更改，或者对交易实体的任何其他合适的更改。该数字副本允许在一个或多个交易实体的设计和运作阶段期间模拟一个或多个交易实体，以及模拟一个或多个交易实体的假设运作条件和配置。通过不仅使得在一个或多个交易实体的每个组件之中、之上和周围，而且在一些实施例中还使得在一个
或多个交易实体之内能够便于观察和测量几乎任何类型的度量，包括温度、磨损、光、振动等，该数字副本使得能够对一个或多个交易实体进行非常有价值的分析和模拟。在一些实施例中，机器学习模型11102可以处理包括事件数据11124和状态数据11172的传感器数据，以定义由数字孪生系统11120使用的模拟数据。例如，机器学习模型11102可以接收与多个交易实体中的特定交易实体相关的状态数据11172和事件数据11124，并对状态数据11172和事件数据11124执行一系列操作，以将状态数据11172和事件数据11124格式化为适合数字孪生系统11120在创建交易实体的数字副本时使用的格式。例如，一个或多个交易实体可以包括用于增强相邻装配线上产品的机器人。机器学习模型11102可以从位于该机器人之上、附近、之中和/或周围的一个或多个传感器收集数据。机器学习模型11102可以对传感器数据执行操作，以将传感器数据处理成模拟数据，并将模拟数据输出到数字孪生系统11120。数字孪生系统11120模拟可以使用这些模拟数据来创建该机器人的一个或多个数字副本，模拟包括度量等，度量包括该机器人和该机器人的组件的温度、磨损、速度、旋转和振动。模拟可以是基本上实时的模拟，使得信息技术的人类用户可以基本上实时地查看该机器人的模拟、与该机器人相关的度量以及与该机器人的部件相关的度量。模拟可以是预测或假设情况，使得信息技术的人类用户可以查看该机器人的预测或假设模拟、与该机器人相关的度量以及与该机器人的部件相关的度量。
2383.在一些实施例中，机器学习模型11102和数字孪生系统11120可以处理传感器数据并创建多个交易实体中的一组交易实体的数字副本，以便于一组相关交易实体的设计、实时模拟、预测模拟和/或假设模拟。该组交易实体的数字副本可以使用基本上实时的传感器数据来提供该组交易实体的基本上实时的虚拟表示，以及提供该组交易实体的一种或多种可能未来状态的模拟。该数字副本与被复制的该组交易实体同时存在。在被复制的该组交易实体的整个生活方式中，该数字副本提供被复制的该组交易实体的物理元素和属性的一个或多个模拟及其在实施例中的动态。所述一个或多个模拟可以包括视觉模拟，例如一个或多个交易实体的线框虚拟表示，该线框虚拟表示可以在显示器上使用增强现实(ar)装置或使用虚拟现实(vr)装置查看。该视觉模拟可以由信息技术系统的人类用户操纵，例如缩放或突出显示模拟的组件和/或提供一个或多个交易实体的分解图。通过允许假设外推传感器数据来模拟该组交易实体的状态，例如在高应力期间、在组件磨损可能成问题已经过了一段时间之后、在最大吞吐量操作期间、在已对该组交易实体进行了一个或多个假设或计划改进之后，或者在任何其他合适的假设情况下，该数字副本可以提供该组交易实体的假设模拟，例如在构造或制造一个或多个交易实体之前的设计阶段期间，或者在构造或制造一个或多个交易实体期间或之后。在一些实施例中，机器学习模型11102可以自动预测用于使用该数字副本进行模拟的假设情况，例如通过预测对该组交易实体的可能改进、预测该组交易实体的一个或多个组件何时可能出故障和/或建议对该组交易实体的可能改进，例如对时间设置、布置、组件的更改，或者对交易实体的任何其他合适的更改。该数字副本允许在该组交易实体的设计和运作阶段期间模拟该组交易实体，以及模拟该组交易实体的假设运作条件和配置。通过不仅使得在该组交易实体的每个组件之中、之上和周围，而且在一些实施例中还使得在该组交易实体之内能够便于观察和测量几乎任何类型的度量，包括温度、磨损、光、振动等，该数字副本使得能够对一个或多个交易实体进行非常有价值的分析和模拟。在一些实施例中，机器学习模型11102可以处理包括事件数据11124和状态数据
11172的传感器数据，以定义由数字孪生系统11120使用的模拟数据。例如，机器学习模型11102可以接收与多个交易实体中的特定交易实体相关的状态数据11172和事件数据11124，并对状态数据11172和事件数据11124执行一系列操作，以将状态数据11172和事件数据11124格式化为适合数字孪生系统11120在创建该组交易实体的数字副本时使用的格式。例如，一组交易实体可以包括：冲模机，用于将产品放置在输送带上；所述输送带，所述冲模机用于将所述产品放置在其上；多个机器人，用于在所述产品沿装配线移动时将零件添加到其中。机器学习模型11102可以从位于所述冲模机、所述输送带和所述多个机器人中的每一个之上、附近、之中和/或周围的一个或多个传感器收集数据。机器学习模型11102可以对传感器数据执行操作，以将传感器数据处理成模拟数据，并将模拟数据输出到数字孪生系统11120。数字孪生系统11120模拟可以使用这些模拟数据来创建所述冲模机、所述输送带和所述多个机器人的一个或多个数字副本，模拟包括度量等，度量包括所述冲模机、所述输送带和所述多个机器人以及其组件的温度、磨损、速度、旋转和振动。模拟可以是基本上实时的模拟，使得信息技术的人类用户可以基本上实时地查看所述冲模机、所述输送带和所述多个机器人的模拟、与其相关的度量以及与其部件相关的度量。模拟可以是预测或假设情况，使得信息技术的人类用户可以查看所述冲模机、所述输送带和所述多个机器人的预测或假设模拟、与其相关的度量以及与其部件相关的度量。
2384.在一些实施例中，机器学习模型11102可以优先收集传感器数据，以用于交易实体中的一个或多个的数字副本模拟。机器学习模型11102可以使用传感器数据和用户输入来训练，从而获知哪些类型的传感器数据对于创建交易实体中的一个或多个的数字副本模拟最有效。例如，机器学习模型11102可以发现特定交易实体具有动态属性，例如受温度、湿度和负载影响的组件磨损和吞吐量。机器学习模型11102可以通过机器学习优先收集与温度、湿度和负载有关的传感器数据，并且可以优先将优先类型的传感器数据处理为模拟数据以输出到数字孪生系统11120。在一些实施例中，机器学习模型11102可以向信息技术系统的用户建议在信息技术中被模拟的交易实体的附近和周围实现更多和/或不同的优先类型传感器，从而可以在交易实体的模拟中通过其数字副本使用更多和/或更好的优先类型数据。
2385.在一些实施例中，机器学习模型11102可以用于基于建模目标和传感器数据的质量或类型中的一个或两个来学习，以确定哪些类型的传感器数据将处理为模拟数据以传输到数字孪生系统11120。建模目标可以是信息技术系统的用户设定的目标，或者可以由机器学习模型11102预测或学习。建模目标的示例包括创建能够显示装配线上吞吐量动态的数字副本，这可以包括收集、模拟和建模输送带、装配机、一个或多个产品和交易生态系统的其他组件的热、电力、组件磨损及其他度量等。机器学习模型111102可以用于学习以确定哪些类型的传感器数据需要处理为模拟数据以传输到数字孪生系统11120来实现这样的模型。在一些实施例中，机器学习模型11102可以分析正在收集哪些类型的传感器数据、正在收集的传感器数据的质量和数量以及正在收集的传感器数据表示什么；可以做出哪些类型的传感器数据与实现建模目标相关和/或不相关的决策、预测、分析和/或确定；可以做出用以优先考虑、改进和/或实现传感器数据的质量和数量的决策、预测、分析和/或确定，其中，所述传感器数据被处理为模拟数据以供数字孪生系统11120用于实现建模目标。
2386.在一些实施例中，信息技术系统的用户可以将建模目标输入到机器学习模型11102中。机器学习模型11102可以学习来分析训练数据，以向信息技术系统的用户输出关
于哪些类型的传感器数据与实现建模目标最相关的建议，例如与实现建模目标相关的位于一个交易实体或多个交易实体之中、之上或附近的一种或多种类型的传感器足以和/或不足以实现建模目标，以及所述类型传感器的不同配置(例，如通过添加、移除或重新定位传感器)如何更好地促进机器学习模型11102和数字孪生系统11120实现建模目标。在一些实施例中，机器学习模型11102可以自动增加或减少传感器数据收集的收集率、处理、存储、采样率、带宽分配、比特率和其他属性，以实现或更好地实现建模目标。在一些实施例中，机器学习模型11102可以向信息技术系统的用户提出与以下事项相关的建议或预测：增加或减少传感器数据收集的收集率、处理、存储、采样率、带宽分配、比特率和其他属性，以实现或更好地实现建模目标。在一些实施例中，机器学习模型11102可以使用多个交易实体中的一个或多个交易实体的传感器数据、模拟数据、先前、当前和/或未来的数字副本模拟来自动创建和/或提出建模目标。在一些实施例中，由机器学习模型11102自动创建的建模目标可以由机器学习模型11102自动实现。在一些实施例中，由机器学习模型11102自动创建的建模目标可以提议给信息技术系统的用户，并且仅在该用户接受和/或部分接受之后实现，例如在该用户对提议的建模目标进行修改之后实现。
2387.在一些实施例中，该用户可以通过向信息技术系统输入一个或多个建模命令等来输入一个或多个建模目标。所述一个或多个建模命令可以包括，例如：用于机器学习模型11102和数字孪生系统11120的命令，以创建一个交易实体或一组交易实体的数字副本模拟；将数字副本模拟设为实时模拟和假设模拟中的一种或多种的命令。建模命令还可以包括，例如，关于应该使用什么类型的传感器数据、传感器数据的采样率的参数，以及关于在一个或多个数字副本模拟中使用的传感器数据的其他参数。在一些实施例中，机器学习模型11102可以用于预测建模命令，例如通过使用先前的建模命令作为训练数据。机器学习模型11102可以向信息技术系统的用户提出预测的建模命令，以促进交易实体中的一个或多个的模拟等，这可能对交易实体的管理很有用和/或使得用户能够轻松标识交易实体的潜在问题或可能的改进。图111中所示的系统可以包括交易管理平台和应用程序。
2388.在一些实施例中，机器学习模型11102可以用于评估交易实体中的一个或多个的一组假设模拟。该组假设模拟可以是机器学习模型11102和数字孪生系统11120由于以下事因而创建的：一个或多个建模命令；一个或多个建模目标、一个或多个建模命令、机器学习模型11102的预测或其组合。机器学习模型11102可以基于用户定义的一个或多个度量、机器学习模型11102定义的一个或多个度量或其组合来评估该组假设模拟。在一些实施例中，机器学习模型11102可以彼此独立地评估该组假设模拟中的每个假设模拟。在一些实施例中，机器学习模型11102可以相对于彼此评估该组假设模拟中的一个或多个假设模拟，例如通过对假设模拟进行排名或基于一个或多个度量创建假设模拟的层级。
2389.在一些实施例中，机器学习模型11102可以包括一个或多个模型可解释性系统，以便于人类理解机器学习模型11102的输出，以及与机器学习模型11102的认知和过程相关的信息和洞察，即，所述一个或多个模型可解释性系统不仅使人类能够理解机器学习模型11102在输出“什么”，而且还使人类能够理解“为什么”机器学习模型11102会输出其输出，以及什么过程导致机器学习模型11102形成这些输出。所述一个或多个模型可解释性系统还可以由人类用户用来改进和指导机器学习模型11102的训练，以帮助调试机器学习模型11102，以帮助识别机器学习模型11102中的偏差。所述一个或多个模型可解释性系统可以
包括以下各项中的一项或多项：线性回归、逻辑回归、广义线性模型(glm)、广义加性模型(gam)、决策树、决策规则、rulefit、朴素贝叶斯分类器、k最近邻算法、部分依赖图、个体条件期望图(ice)、累积局部效应(ale)图、特征交互、置换特征重要性、全局代理模型、局部代理(lime)模型、作用域规则(即锚点)、shapley值、shapley加性解释(shap)、特征可视化、网络剖析或任何其他合适的机器学习可解释性实施方案。在一些实施例中，所述一个或多个模型可解释性系统可以包括模型数据集可视化系统。该模型数据集可视化系统用于向信息技术系统的人类用户自动提供与机器学习模型11102的传感器数据、模拟数据和数据节点的值分布有关的可视化分析。
2390.在一些实施例中，机器学习模型11102可以包括和/或实现嵌入式模型可解释性系统，例如贝叶斯案例模型(bcm)或玻璃盒模型。贝叶斯案例模型使用基于贝叶斯案例的推理、原型分类和聚类来帮助人类理解机器学习模型11102的传感器数据、模拟数据和数据节点等数据。在一些实施例中，该模型可解释性系统可以包括和/或实现玻璃盒可解释性方法，例如高斯过程，来帮助人类理解机器学习模型11102的传感器数据、模拟数据和数据节点等数据。
2391.在一些实施例中，机器学习模型11102可以包括和/或实现使用概念激活向量进行测试(tcav)。tcav允许机器学习模型11102通过过程从示例中学习人类可解释的概念，例如“正在运行”、“未运行”、“上电”、“未上电”、“机器人”、“人类”、“卡车”或“船舶”，其中，所述过程包括定义概念、确定概念激活向量和计算方向导数。通过学习人类可解释的概念、对象、状态等，tcav可以允许机器学习模型11102以信息技术系统的人类用户容易理解的格式输出与交易实体和从其收集的数据相关的有用信息。
2392.在一些实施例中，机器学习模型11102可以是和/或包括人工神经网络，例如，连接主义系统，用于通过考虑示例来“学习”执行任务而没有用任务特定规则明确编程。机器学习模型11102可以基于连接的单元和/或节点的集合，这些单元和/或节点可以表现得像人工神经元一样，在某些方面可以模拟生物大脑中的神经元。这些单元和/或节点可以各自具有到其他单元和/或节点的一个或多个连接。这些单元和/或节点可以用于向其他单元和/或节点传输信息(例如，一个或多个信号)、处理从其他单元和/或节点接收的信号以及将处理后的信号转发到其他单元和/或节点。这些单元和/或节点中的一个或多个以及它们之间的连接可以具有分配的一个或多个数字“权重”。所述分配的权重可以用于促进机器学习模型11102的学习，即训练。所述分配的权重可以增加和/或减少一个或多个单元和/或节点之间的一个或多个信号，在一些实施例中，可以具有与所述权重中的一个或多个相关联的一个或多个阈值。所述一个或多个阈值可以被配置为使得：如果信号和/或聚合信号超过阈值仅在一个或多个单元和/或节点之间发送信号。在一些实施例中，这些单元和/或节点可以分配给多个层，每个层具有输入和输出中的一个或两个。第一层可以用于接收训练数据、转换所述训练数据的至少一部分，以及将与所述训练数据及其转换相关的信号传输到第二层。最终层可以用于输出机器学习模型11102处理一个或多个输入得到的估计、结论、产物或其他结果。每个层可以执行一种或多种类型的转换，并且一个或多个信号可以通过一个或多个层一次或多次。在一些实施例中，机器学习模型11102可以采用深度学习，并且至少部分建模和/或配置为深度神经网络、深度信念网络、递归神经网络和/或卷积神经网络，例如通过配置为包括一个或多个隐藏层。
2393.在一些实施例中，机器学习模型11102可以是和/或包括决策树，例如，基于树的预测模型，用于识别一个或多个观察并基于输入确定一个或多个结论。这些观察可以建模为该决策树的一个或多个“分支”，这些结论可以建模为该决策树的一个或多个“枝叶”。在一些实施例中，该决策树可以是分类树，该分类树可以包括表示一个或多个类标签的一个或多个枝叶，以及表示用于引导到所述类标签的一个或多个特征组合的一个或多个分支。在一些实施例中，该决策树可以是回归树。该回归树可以被配置为使得一个或多个目标变量可以取连续值。
2394.在一些实施例中，机器学习模型11102可以是和/或包括支持向量机，例如，一组相关的监督学习方法，被配置用于数据的分类和回归建模中的一个或两个。该支持向量机可以用于预测新示例是否属于一个或多个类别，所述一个或多个类别是在该支持向量机的训练期间配置的。
2395.在一些实施例中，机器学习模型11102可以用于执行回归分析，以确定和/或估计一个或多个输入与所述一个或多个输入的一个或多个特征之间的关系。回归分析可以包括线性回归，其中，机器学习模型11102可以根据一个或多个数学标准计算单条线以最佳拟合输入数据。
2396.在实施例中，可以测试对机器学习模型11102(例如，回归模型、贝叶斯网络、监督模型或其他类型的模型)的输入，例如通过使用独立于用于创建和/或训练机器学习模型的数据集的一组测试数据，以测试各种输入对模型11102的准确性的影响等。例如，可以去除对回归模型的输入，包括单个输入、成对输入、三个一组的输入等，以确定没有这些输入是否会严重影响模型11102的成功。这可以帮助识别实际上相关(例如，是相同基础数据的线性组合)、重叠等的输入。模型成功的比较可以帮助在提供相似信息的备选输入数据集中进行选择，例如，以识别在模型中产生最小“噪声”、以最低成本提供对模型有效性的最大影响等的输入(在几个相似的输入中)。因此，输入变化和测试输入变化对模型有效性的影响可以用于削减或增强本发明中描述的任何机器学习系统的模型性能。
2397.在一些实施例中，机器学习模型11102可以是和/或包括贝叶斯网络。该贝叶斯网络可以是概率图模型，用于表示一组随机变量和该组随机变量的条件独立性。该贝叶斯网络可以用于通过有向无环图表示所述随机变量和条件独立性。该贝叶斯网络可以包括动态贝叶斯网络和影响图中的一个或两个。
2398.在一些实施例中，机器学习模型11102可以通过监督学习来定义，即一个或多个算法，用于构建包含一个或多个输入和期望输出的一组训练数据的数学模型。所述训练数据可以包括一组训练示例，每个训练示例具有一个或多个输入和期望输出，即监督信号。每个训练示例可以在机器学习模型11102中用阵列和/或向量(即，特征向量)来表示。所述训练数据可以在机器学习模型11102中用矩阵表示。机器学习模型11102可以通过迭代优化目标函数来学习一个或多个函数，从而学习预测与新输入相关联的输出。经优化后，该目标函数使得机器学习模型11102能够准确地确定包含在所述训练数据中的输入之外的输入的输出。在一些实施例中，机器学习模型11102可以通过一个或多个监督学习算法(例如，主动学习、统计分类、回归分析和相似性学习)来定义。主动学习可以包括通过机器学习模型11102交互地查询用户和/或信息源，以使用期望输出标记新数据点。统计分类可以包括通过机器学习模型11102基于包含具有已知类别的观察的训练数据集来识别新观察所属的一组子类
别，即子群体。回归分析可以包括通过机器学习模型11102估计因变量(即结果变量)与一个或多个自变量(即预测变量、协变量和/或特征)之间的关系。相似性学习可以包括通过机器学习模型11102使用相似性函数从示例中学习，该相似性函数被设计为测量两个对象的相似或相关程度。
2399.在一些实施例中，机器学习模型11102可以通过无监督学习来定义，即一个或多个算法，用于通过查找数据中的结构(例如，数据点的分组或聚类)来构建仅包含输入的一组数据的数学模型。在一些实施例中，机器学习模型11102可以从尚未标记、分类或归类的测试数据(即训练数据)中学习。无监督学习算法可以包括通过机器学习模型11102识别训练数据中的共性，以及通过根据新数据中存在或不存在识别的共性做出反应来学习。在一些实施例中，机器学习模型11102可以生成一个或多个概率密度函数。在一些实施例中，机器学习模型11102可以通过执行聚类分析来学习，例如通过根据一个或多个预先指定的标准(例如，根据内部紧凑性、分离、估计密度和/或图连通性是因素的相似性度量)将一组观察分配到子集(即聚类)中。
2400.在一些实施例中，机器学习模型11102可以通过半监督学习来定义，即使用训练数据的一个或多个算法，其中一些训练示例可能缺少训练标签。半监督学习可以是弱监督学习，其中训练标签可能有噪声、有限和/或不精确。有噪声、有限和/或不精确的训练标签的产生可能成本更低和/或工作量更低，从而使得机器学习模型11102能够以更少的成本和/或工作量基于更大的训练数据集进行训练。
2401.在一些实施例中，机器学习模型11102可以通过强化学习来定义，例如，使用动态编程技术的一个或多个算法，使得机器学习模型11102可以通过在环境中采取行动来训练以最大化累积奖励。在一些实施例中，训练数据表示为马尔可夫决策过程。
2402.在一些实施例中，机器学习模型11102可以通过自学习来定义，其中，机器学习模型11102用于不使用外部奖励并且不使用外部教学来使用训练数据进行训练，例如，通过采用交叉自适应阵列(caa)。caa可以以交叉方式计算关于结果情况的动作和/或情绪的决策，从而通过认知和情绪之间的交互来驱动机器学习模型11102的教学。
2403.在一些实施例中，机器学习模型11102可以通过特征学习来定义，即一个或多个算法，用于发现训练期间提供的一个或多个输入(例如，训练数据)的越来越准确和/或恰当的表示。特征学习可以包括通过主成分分析和/或聚类分析进行的训练。特征学习算法可以包括通过机器学习模型11102尝试保留输入训练数据，同时还转换输入训练数据，使得转换后的输入训练数据有用。在一些实施例中，机器学习模型11102可以用于在执行输入训练数据的一个或多个分类和/或预测之前转换输入训练数据。因此，机器学习模型11102可以用于根据一个或多个未知的数据生成分布重构输入训练数据，而不必根据所述分布符合输入训练数据的不合理配置。在一些实施例中，特征学习算法可以由机器学习模型11102以监督、无监督或半监督的方式执行。
2404.在一些实施例中，机器学习模型11102可以通过异常检测来定义，即通过识别一个或多个项目、事件和/或观察的罕见和/或离群实例来定义。这些罕见和/或离群实例可以通过与大多数训练数据的模式和/或属性显著不同的实例来识别。无监督异常检测可以包括在假设大多数训练数据是“正常”的情况下，通过机器学习模型11102在未标记训练数据集中检测异常。监督异常检测可以包括对数据集进行训练，其中，至少一部分训练数据已被标
记为“正常”和/或“异常”。
2405.在一些实施例中，机器学习模型11102可以通过机器人学习来定义。机器人学习可以包括通过机器学习模型11102生成一个或多个课程，所述课程是学习经历的序列，并且通过由机器学习模型11102引导的探索和机器学习模型11102与人类的社交互动来累积地获得新技能。可以通过一种或多种引导机制(例如，主动学习、成熟、运动协同和/或模仿)来促进新技能的获得。
2406.在一些实施例中，机器学习模型11102可以通过关联规则学习来定义。关联规则学习可以包括通过机器学习模型11102发现数据库中变量之间的关系，以便使用某种“兴趣度”度量来识别强。关联规则学习可以包括识别、学习和/或演化规则以存储、操纵和/或应用知识。机器学习模型11102可以用于通过识别和/或利用一组关系规则来学习，这些关系规则共同表示机器学习模型11102捕获的知识。关联规则学习可以包括学习分类器系统、归纳逻辑编程和人工免疫系统中的一个或多个。学习分类器系统是可以将发现组件(例如，一个或多个遗传算法)与学习组件(例如，用于监督学习、强化学习或无监督学习的一个或多个算法)相结合的算法。归纳逻辑编程可以包括机器学习模型11102使用逻辑编程来表示在训练期间由机器学习模型11102确定的输入示例、背景知识和假设中的一个或多个的规则学习。机器学习模型11102可以用于推导假设的逻辑程序，该假设的逻辑程序包含所有正例，给定已知背景知识的编码和表示为事实的逻辑数据库的一组示例。
2407.参考图112，图中描述了促进使用分布式分类账和加密货币许可方格权的合规系统11200。如本文所用，人格权可以指实体出于商业目的控制其身份使用的能力。本文中使用的术语实体可以指同意许可其人格权的个人或组织(例如，大学、学校、运动队、公司等)，除非上下文另有说明。这可以包括实体控制其名称、图像、相似性、声音等使用的能力。例如，出于商业目的行使其人格权的个人可以包括出现在商业、电视节目或电影中，制作赞助的社交媒体帖子(例如，instagram帖子、facebook帖子、twitter推文等)，将其姓名出现在服装(例如，球衣、体恤衫、运动衫等)或其他商品上，出现在视频游戏中等。在实施例中，个人可以指学生运动员或专业运动员，但也可以包括其他类别的个人。虽然当前的描述参考了ncaa，但该系统可用于监控和促进与其他个人和组织有关的交易。例如，该系统可以在职业体育的环境中使用，其中组织可以利用赞助和其他许可协议规避工资上限或其他联赛规则(例如国际足联公平竞争规则)。
2408.在实施例中，合规系统11200维护一个或多个数字分类账，其记录与实体的人格权许可有关的交易。在实施例中，数字分类账可以是分布在一组计算设备11270、11280、11290(也称为节点)之间的分布式分类账，和/或可以被加密。换句话说，每个参与节点可以存储分布式分类账的副本。数字分类账的示例是区块链分类账。在一些实施例中，分布式分类账存储在一组公共节点上。在其他实施例中，分布式分类账存储在一组白名单参与者节点上(例如，在参与大学或运动队的服务器上)。在一些实施例中，数字分类账通过合规系统11200由私人维护。后一种配置提供的数字分类账维护手段更节能；而前者的配置(例如分布式分类账)提供的数字分类账维护手段更安全/可验证。
2409.在实施例中，分布式分类账可以存储代币。代币可以是可转让给许可方和被许可方的加密货币代币。在一些实施例中，分布式分类账可以存储每个代币的所有权数据。代币(或其一部分)可以由合规系统、管理组织(例如ncaa)、许可方、被许可方、运动队、机构、个
人等拥有。在实施例中，分布式分类账可以存储事件记录。事件记录可以存储和与涉及合规系统的实体相关联的事件有关的信息。例如，事件记录可以记录双方签订的协议、许可方完成义务的情况、根据许可向许可方分配资金、许可方未完成义务的情况、向与被许可方相关的实体(例如队友、机构、运动队等)分配资金等。
2410.在实施例中，数字分类账可以存储管理许可方和被许可方之间的协议的智能合约。如本文所述，被许可方可以是希望签订许可方人格权许可协议的组织或个人。被许可方的示例可以包括但不限于：希望明星学生运动员出现在印刷广告中的汽车经销商、希望许可方(例如运动员和/或运动队)的肖像出现在商业广告中的公司、希望在视频游戏中使用运动队名称、运动队服装、运动员姓名和/或号码的视频游戏制作公司、希望在游戏中使用运动队名称、运动员姓名或号码的公司、希望运动员代言运动鞋的制鞋厂商、希望运动员出现在电视节目中的电视节目制作人等。在实施例中，合规系统11200生成智能合约，该智能合约记录个人与被许可方之间的协议，并在各当事人认可个人已履行协议中提出的其要求时促进对价(例如，资金)的转移。例如，运动员可以同意代表当地汽车经销商出现在广告中。该示例中的智能合约可以包括运动员的标识符(例如，个人id和/或个人账户id)、组织的标识符(例如，组织id和/或组织账户id)、个人的要求(例如，出现在商业广告中、制作赞助的社交媒体帖子、出现在亲笔签名处等)，以及对价(例如货币金额)。在实施例中，智能合约可以包括附加条款。在实施例中，附加条款可以包括分配规则，该分配规则定义将对价分配给运动员和一个或多个其他当事人(例如，代理人、经理、大学、运动队、队友等)的方式。例如，在学生运动员的情况下，智能合约可以定义许可运动员、学生运动员大学的体育系和学生运动员的队友之间的划分。在具体示例中，大学可以有一项政策，要求出现在任何广告中的运动员按照60/20/20划分方式来划分资金，其中60％的资金分配给出现在广告中的学生运动员，20％的资金被分配给体育部，20％资金分配给学生运动员的队友。当智能合约验证运动员已经履行其关于智能合约的职责(例如，出现在广告中)时，智能合约可以将约定的金额从被许可方的账户转移到运动员的账户和任何其他实体的账户，这些实体可以分配智能合约中一定比例的资金(例如，体育部和队友)。
2411.在实施例中，合规系统11200利用加密货币促进资金转移。在实施例中，加密货币由参与者节点挖掘和/或由合规系统生成。加密货币可以是已建立类型的加密货币(例如比特币、以太币、莱特币等)，或者可以是专有加密货币。在一些实施例中，加密货币是与特定法定货币挂钩(例如，与美元、英镑、欧元等挂钩)的挂钩加密货币。例如，单一单位的加密货币(也称为“硬币”)可以与单一单位的法定货币(例如美元)挂钩。在实施例中，被许可方可以将法定货币兑换成相应数量的加密货币。例如，如果加密货币与美元挂钩，则被许可方可以将一定数量的美元兑换成相应数量的加密货币。在实施例中，合规系统11200可以保持真实世界货币的百分比作为交易费用(例如，5％)。例如，在交换10000美元时，合规系统11200可以将价值9500美元的加密货币分配给被许可方的账户，并可以将5000美元作为交易费。一旦加密货币存入被许可方的账户，被许可方可以与个人进行交易。
2412.在实施例中，合规系统11200可以允许组织创建智能合约模板，该智能合约模板定义合同的一个或多个条件/限制。例如，组织可以预定义被许可方、组织和任何其他个人(例如教练、队友、代表)之间的分配。另外或替代地，组织可以订立最低和/或最高金额的协议。附加地或替代地，组织可以对何时可以签订和/或执行协议进行限制。例如，运动员在赛季
期间和/或考试期间可能被限制出现在商业广告或广告活动中。这些细节可以存储在组织数据存储11256a中，组织可以在智能合约中设置其他条件/限制。在这些实施例中，希望签订协议的个人和被许可方必须使用个人所属组织提供的智能合约模板。换句话说，如果智能合约由组织定义或以其他方式批准，则合规系统11200可以仅允许与组织具有活动关系的个人(例如，在大学的运动队中比赛)参与智能合约。
2413.在实施例中，合规系统11200管理批准潜在被许可方的票据交换所流程。在被许可方能够参与由合规系统11200促成的协议之前，被许可方可以提供与被许可方有关的信息。这可以包括税务id号、实体名称、公司信息(例如，现状和类型)、关键人员名单(例如，董事、高管、董事会成员、经批准的决策者等)和任何其他合适的信息。在实施例中，可以要求潜在被许可方签署(例如，电子签名或墨水签名)一份文件，表明该组织将不愿意使用合规系统11200来规避任何规则、法律或法规(例如，他们不会规避ncaa法规)。在实施例中，合规系统11200或另一实体(例如，ncaa)可以验证被许可方。一旦被验证，该信息被存储在被许可方数据存储器11256b中，并且被许可方可以参与交易。
2414.在实施例中，一旦许可方加入组织(例如，与大学签署了体育奖学金)，合规系统11200可以为许可方创建账户。一旦许可方被验证为与组织有关联，则合规系统11200可为许可方创建账户，并可在个人和组织之间创建关系，由此可要求许可方使用组织批准或提供的智能合约。如果许可方加入另一组织(例如，转学到另一学校)，则合规系统11200可以终止与先前组织的关系，并且可以创建与另一组织的新关系。类似地，一旦许可方不再与任何组织有关联(例如，运动员毕业、进入职业联赛、退休等)，则合规系统11200可阻止许可方参与合规系统11200上的交易。
2415.在实施例中，合规系统11200可以提供图形用户界面，该图形用户界面允许用户创建管理个人权利许可的智能合约。在这些实施例中，合规系统允许用户(例如，许可方)选择智能合约模板。在一些实施例中，合规系统11200可以限制用户仅选择与许可方的机构相关联的智能合约模板。在实施例中，图形用户界面允许用户定义某些条款(例如，对许可方施加的一种或多种类型的义务、要支付的金额、许可方义务必须完成的日期、义务完成的地点和/或其他合适的条款)。在用户提供用于参数化智能合约模板的输入时，合规系统11200可以通过使用提供的输入参数化智能合约中的一个或多个变量来生成智能合约。在参数化智能合约的实例时，合规系统11200可以部署智能合约。在一些实施例中，合规系统11200可以通过向参与者节点广播参数化智能合约来部署智能合约，参与者节点进而可以使用新的智能合约更新分布式分类账的每个相应实例。在一些实施例中，许可方的机构必须在参数化智能合约可以部署到分布式分类账之前批准参数化智能合约。
2416.在实施例中，合规系统11200可以提供图形用户界面以验证许可方对义务的履行。在其中一些实施例中，合规系统11200可以包括由许可方访问的应用程序，其允许许可方证明其履行了义务。在其中一些实施例中，该应用程序可以允许用户记录许可方前往的位置(例如，电影或照片拍摄的位置)，上传记录(例如，社交媒体帖子的屏幕截图)，或者提供许可方已经履行其与许可交易有关的义务的其他佐证证据。这样，许可方可以证明其完成了许可协议要求的任务。在一些实施例中，该应用程序可以与可穿戴设备交互，或者可以捕获其他数字信息，例如用户(例如，许可方)的社交媒体帖子，以收集支持或反驳许可方声称其履行了交易协议下的义务的证据。在实施例中，由应用程序收集的佐证证据可由应用程序
记录并存储在作为许可方数据存储器11256c的分布式分类账上。
2417.在实施例中，合规系统11200(或结合合规系统11200发布的智能合约)可在验证许可方已履行其在协议中定义的义务后，完成与智能合约有关的交易，该智能合约管理许可方的人格权的许可。如前所述，许可方可使用应用程序提供履行本协议义务的证据。此外，被许可方可提供许可方已履行其义务的证明(例如，使用应用程序)。在实施例中，管理协议的智能合约可以接收许可方已经履行协议定义的其义务的验证。作为响应，智能合约可以释放(或发起释放)智能合约中定义的加密货币金额。加密货币金额可分配给许可方和协议中定义的任何其他当事人(例如，许可方的队友、许可方的计划、监管机构等)的账户。
2418.在实施例中，合规系统11200用于执行分析并向监管机构和/或其他实体(例如，其他组织)提供报告。在这些实施例中，分析可用于识别潜在规避监管机构的规则和条例的个人。此外，在一些实施例中，交易记录可以被保存在分布式分类账上，由此不同的组织可以能够查看与其他组织有关联的个人签订的协议，使得增加的透明度和监督水平可以阻止个人、组织和/或被许可方规避规则和条例。
2419.在实施例中，合规系统11200可以训练和/或利用机器学习模型来识别规避规则或条例的潜在实例。在这些实施例中，合规系统11200可以使用结果数据训练机器学习模型。结果数据的示例可以包括与一组交易相关的数据，其中组织(例如，运动队或大学)、被许可方(例如，公司)和/或许可方(例如，运动员)被确定为规避规则或法规，以及与一组交易相关的数据，和/或许可方被发现符合规则和条例。机器学习模型的示例包括神经网络、基于回归的模型、决策树、随机森林、隐马尔可夫模型、贝叶斯模型等。在实施例中，合规系统11200可以通过从分布式分类账获得与被许可方、许可方和/或组织(例如，运动队或大学)的交易相关的一组记录来利用机器学习模型。合规系统可以提取相关特征，例如被许可方支付给特定许可方的金额、支付给其他运动队中的其他许可方的款项、许可方的从属关系、其他被许可方向许可方支付的金额等，并且可以将特征反馈给机器学习模型。机器学习模型可以基于提取的特征发布指示交易合法(或非法)的可能性的分数。在实施例中，当机器学习模型的输出指示交易可能非法时，合规系统11200可以向相关当事人(例如，监管机构)提供通知。
2420.图113示出了根据本公开的一些实施例的用于以电子方式促进许可方的一个或多个人格权的许可的示例系统11300。在一些实施例中，系统11300可以包括一个或多个计算平台11302。计算平台11302可以用于根据客户端/服务器架构、对等架构和/或其他架构与一个或多个远程平台11304通信。远程平台11304可以用于经由计算平台11302和/或根据客户端/服务器架构、对等架构和/或其他架构与其他远程平台通信。用户可以经由远程平台11304访问系统11300。
2421.在实施例中，计算平台11302可以由机器可读指令11306配置。机器可读指令11306可以包括一个或多个指令模块。指令模块可以包括计算机程序模块。指令模块可以包括访问模块11208、资金管理模块11212、分类账管理模块11216、验证模块11218、分析模块11220和/或其他指令模块中的一个或多个。
2422.在实施例中，访问模块11208可以用于从被许可方接收访问请求，以从一组可用许可方获得许可方格权的批准。在实施例中，访问模块11208可以用于基于访问请求选择性地授予对被许可方的访问。例如，访问模块11208可以接收潜在被许可方的名称(例如，公司名
称)、潜在被许可方的负责人(例如，高管和/或所有者)的名单、被许可方位置、被许可方及其负责人的从属关系等。在实施例中，访问模块11208可以向访问权授予人提供该信息，和/或可以将该信息馈送到审查潜在许可持有人的人工智能系统中。在实施例中，访问模块11208可以通过验证被许可方被允许与包括许可方在内的一组许可方基于所述一组从属关系进行关联，选择性地授予对许可方的访问权。选择性地授予对许可方的访问权可以包括响应于验证被许可方被允许与所述一组许可方进行关联，批准被许可方与所述一组许可方进行关联。被许可方的所述一组从属关系可以包括被许可方所属的组织或与被许可方相关联的当事人捐赠给或拥有的组织。
2423.在实施例中，资金管理模块11212可以用于从被许可方接收资金金额的存入确认。在一些实施例中，资金管理模块11212可以用于向被许可方的账户签发与被许可方存入的所述资金金额相对应的加密货币金额。在实施例中，资金管理系统11212可以用于从被许可方的账户保管加密货币的对价金额，直到通过智能合约释放资金。
2424.在实施例中，分类账管理模块11216可以用于接收智能合约请求以创建智能合约，该智能合约管理被许可方对许可方的一个或多个人格权的许可。在实施例中，分类账管理模块11216可以用于基于智能合约请求生成智能合约。智能合约可以使用由感兴趣的第三方(例如，大学、管理机构等)提供的智能合约模板和由用户(例如，许可方、许可方的运动队、机构和/或被许可方)提供的一个或多个参数来生成。作为非限制性示例，感兴趣的第三方可以是大学、体育运动队或大学体育治理组织。该智能合约请求可以指示一个或多个条款，包括要支付给许可方以换取许可方的一项或多项义务的加密货币的对价金额。在实施例中，分类账管理模块11216可以用于将智能合约部署到分布式分类账。分布式分类账可以由一组第三方(包括感兴趣的第三方)审计。分布式分类账可以是公共分类账。分布式分类账可以是专用分类账，该专用分类账仅被保管在与感兴趣的第三方相关联的计算设备上。在实施例中，分布式分类账可以是区块链。
2425.在实施例中，验证模块11218可以用于验证许可方已经履行一个或多个义务。在一些实施例中，验证许可方已经履行一个或多个义务可以包括从与许可方相关联的可穿戴设备接收位置数据，并验证许可方基于位置数据已经履行该一个或多个义务，由此该位置可用于显示许可方在特定时间(例如拍照或摄影)处于特定位置。在实施例中，验证许可方可能已经履行一个或多个义务包括从社交媒体网站接收社交媒体数据，并验证许可方已经基于社交媒体数据履行一项或多项义务，由此社交媒体数据可以用于表明许可方已经进行所需的社交媒体发布。在实施例中，验证许可方可能已经履行一个或多个义务包括从外部数据源接收媒体内容，并验证许可方已经基于媒体内容履行一项或多项义务，由此许可方和/或被许可方可以上传媒体内容以证明许可方已经出现在媒体内容中。作为非限制性示例，媒体内容可以是视频记录、照片或音频记录中的一种。在实施例中，验证模块11218可以在验证许可方已经履行其义务时生成事件记录并将其输出到参与节点。在实施例中，验证模块11218可以生成事件记录并向参与节点输出，该事件记录指示合规系统11200已经接收到佐证证据(例如，社交媒体数据、位置数据和/或媒体内容)，该证据表明许可方已经履行其义务。在实施例中，验证模块11218可以用于将指示由智能合约定义的许可交易完成的事件记录输出到分布式分类账。
2426.在实施例中，验证模块11218可以用于通过智能合约验证许可方已履行所述一项
或多项义务。在实施例中，验证模块11218和/或智能合约可以用于响应于接收到许可方已履行一项或多项义务的验证，将加密货币对价金额的至少一部分释放到许可方的许可方账户中。将加密货币的对价金额的至少一部分释放到被许可方的被许可方账户中可以包括识别与被许可方相关联的分配智能合约，并根据分配规则分配加密货币对价金额。作为非限制性示例，附加实体可以包括许可方的队友、许可方的教练、许可方的队伍、被许可方的大学和管理机构(例如，ncaa)中的一个或多个。
2427.在实施例中，分析模块11220可以用于从分布式分类账获得指示一组相应交易完成的一组记录。该组记录可以包括指示由智能合约定义的交易已完成的记录。分析模块11220可以基于所述一组记录和欺诈检测模型来确定与许可方相关联的组织是否可能违反一个或多个法规。可以使用指示允许交易和欺诈性交易的训练数据来训练欺诈检测模型。
2428.在一些实施方案中，分配智能合约可以定义分配规则，该分配规则管理由许可一个或多个人格权而产生的资金将在许可方和一个或多个附加实体之间进行分配的方式。
2429.在一些实施方案中，作为非限制性示例，可以由ncaa、fifa、nba、mlb、nfl、mls、nhl等中的一个提供规定。
2430.在一些实施方案中，计算平台11302、远程平台11304和/或外部资源11334可以经由一个或多个电子通信链路可操作地链接。例如，可以至少部分地经由互联网和/或其他网络等网络来建立这样的电子通信链路。应当理解的是，这并非旨在限制，并且本公开的范围包括计算平台11302、远程平台11304和/或外部资源11334可经由一些其他通信介质操作地链接的实现方式。
2431.给定远程平台11304可以包括用于执行计算机程序模块的一个或多个处理器。计算机程序模块可以用于使得与给定远程平台11304相关联的专家或用户能够与合规系统11200和/或外部资源11334连接，和/或提供本文中归属于远程平台的其他功能。11304.作为非限制性示例，给定远程平台11304和/或给定计算平台11302可以包括服务器、台式计算机、笔记本电脑、手持式电脑、平板电脑计算平台、上网本、智能手机、游戏控制台和/或其他计算平台中的一个或多个。
2432.外部资源11334可以包括合规系统11200之外的信息来源、参与合规系统11200的外部实体和/或其他资源。在一些实施方案中，本文中归属于外部资源11334的部分或全部功能可能由合规系统11200中包含的资源提供。
2433.计算平台202可以包括电子存储器11336、一个或多个处理器11338和/或其他组件。计算平台1202可以包括通信线路或端口，以实现与网络和/或其他计算平台的信息交换。图113中计算平台11302的示图并不具有限制性。计算平台11302可以包括多个硬件、软件和/或固件组件，这些组件一起运行以提供本文中归属于计算平台11302的功能。例如，计算平台11302可以由作为计算平台11302一起运行的计算平台的云实现。
2434.电子存储器11336可以包括以电子方式存储信息的非临时存储介质。电子存储器11336的电子存储介质可以包括与计算平台11302集成(即基本不可拆卸)的系统存储器和/或可移动存储器中的一个或两个，该可移动存储器可以通过例如端口(例如usb端口、火线端口等)或驱动器(例如磁盘驱动器等)可拆卸地连接到计算平台11302。电子存储器11336可以包括一个或多个光学可读存储介质(例如光盘等)、磁性可读存储媒体(例如磁带、硬磁盘驱动器、软盘驱动器等)、基于电荷的存储介质(例如eeprom、ram等)、固态存储介质(例如
闪存盘等)和/或其他电子可读存储介质。电子存储器11336可以包括一个或多个虚拟存储资源(例如，云存储、虚拟专用网络和/或其他虚拟存储资源)。电子存储器11336可以存储软件算法、由处理器11338确定的信息、从计算平台11302接收的信息、来自远程平台11304接收的信息和/或使计算平台11302能够按本文所述运行的其他信息。
2435.处理器11338可以用于在计算平台11302中提供信息处理能力。因此，处理器11338可以包括数字处理器、模拟处理器、被设计为处理信息的数字电路、被设计成处理信息的模拟电路、状态机和/或用于电子处理信息的其他机制中的一个或多个。尽管处理器11338在图113中被示为单个实体，但这仅用于说明目的。在一些实施方案中，处理器11338可以包括多个处理单元。这些处理单元可以物理地位于同一设备内，或者处理器11338可以表示协同操作的多个设备的处理功能。处理器11338可以用于执行模块11208、11212、11216、11218、11220和/或其他模块。处理器11338可以用于通过软件；硬件固件；软件、硬件和/或固件的某些组合；和/或用于配置处理器11338上的处理能力的其他机制执行模块11208、11212、11216、11218、11220和/或其他模块。如本文所使用的，术语“模块”可以指执行属于模块的功能的任何组件或组件集。这可以包括在执行处理器可读指令期间的一个或多个物理处理器、处理器可读指令、电路、硬件、存储介质或任何其他组件。
2436.应当理解的是，尽管模块11208、11212、11216、11218和11220在图113中被示出为在单个处理单元内实现，但是在处理器11338包括多个处理单元的实现方式中，模块11208、11212、11216、11218和11220中的一个或多个可以与其他模块远程实现。以下描述的不同模块11208、11212、11216、11218和11220所提供的功能的描述是为了说明性目的，而不是为了限制性的目的，因为模块11208、11212、11216、11218和/或11220中的任何一个可以提供比所描述功能更多或更少的功能。例如，模块11208、11212、11216、11218和/或11220中的一个或多个可以被消除，并且其功能的一些或全部可以由模块11208、11212、11216、11218和/或11220的其他模块提供。作为另一个示例，处理器11338可以用于执行一个或多个附加模块，这些模块可以执行下面归属于模块11208、11212、11216、11218和/或11220中的一个的一些或全部功能。
2437.图114和/或图115示出了根据本公开的一些实施例的用于以电子方式促进许可方的一个或多个人格权的许可的示例方法11400。下面呈现的方法11400的操作是为了说明性的目的。在一些实施例中，方法11400可以使用未描述的一个或多个附加操作和/或不使用所讨论的一个或多个操作来实现。此外，方法11400的操作在图114和/或图115中示出并在下文中描述的顺序并不是为了限制性的目的。
2438.在一些实施方案中，方法11400可以在一个或多个处理设备中实现(例如，数字处理器、模拟处理器、被设计为处理信息的数字电路、被设计成处理信息的模拟电路、状态机和/或用于电子处理信息的其他机制)。一个或多个处理设备可以包括一个或多个设备，所述一个或多个设备执行方法11400的一些或全部操作以响应以电子方式存储在电子存储介质上的指令。一个或多个处理设备可以包括通过硬件、固件和/或软件配置的一个或多个设备，这些设备被专门设计用于执行方法11400的一个或多个操作。
2439.图114示出了根据本公开的一个或多个实施方案的方法11400。
2440.在11402处，该方法可以包括从被许可方接收访问请求，以从一组可用许可方获得
许可方格权的批准。根据一个或多个实施方案，操作11402可以由根据机器可读指令配置的一个或多个硬件处理器执行，所述一个或多个硬件处理器包括与访问模块11208相同或相似的模块。
2441.在11404处，该方法包括基于访问请求选择性地授予对被许可方的访问。根据一个或多个实施方案，操作11404可以由根据机器可读指令配置的一个或多个硬件处理器执行，所述一个或多个硬件处理器包括与访问模块11208相同或相似的模块。
2442.在11406处，该方法包括从被许可方接收资金金额的存入确认。根据一个或多个实施方案，操作11406可以由根据机器可读指令配置的一个或多个硬件处理器执行，所述一个或多个硬件处理器包括与资金管理模块11212相同或相似的模块。
2443.在11408处，该方法包括向被许可方的账户签发与被许可方存入的所述资金金额相对应的加密货币金额。根据一个或多个实施方案，操作11408可以由根据机器可读指令配置的一个或多个硬件处理器执行，所述一个或多个硬件处理器包括与资金管理模块11212相同或相似的模块。
2444.图115示出了根据本公开的一个或多个实施方案的方法11500。
2445.在11522处，该方法包括接收智能合约请求以创建智能合约，该智能合约管理被许可方对许可方的一个或多个人格权的许可。该智能合约请求可以指示一个或多个条款，包括要支付给许可方以换取许可方的一项或多项义务的加密货币的对价金额。根据一个或多个实施方案，操作11522可以由根据机器可读指令配置的一个或多个硬件处理器执行，所述一个或多个硬件处理器包括与分类账管理模块11216相同或相似的模块。
2446.在11524处，该方法包括基于智能合约请求生成智能合约。根据一个或多个实施方案，操作11524可以由根据机器可读指令配置的一个或多个硬件处理器执行，所述一个或多个硬件处理器包括与分类账管理模块11216相同或相似的模块。
2447.在11526处，该方法包括从被许可方的所述账户保管加密货币的对价金额。根据一个或多个实施方案，操作11526可以由根据机器可读指令配置的一个或多个硬件处理器执行，所述一个或多个硬件处理器包括与资金管理模块11212相同或相似的模块。
2448.在11528处，该方法包括将智能合约部署到分布式分类账。根据一个或多个实施方案，操作11528可以由根据机器可读指令配置的一个或多个硬件处理器执行，所述一个或多个硬件处理器包括与分类账管理模块11216相同或相似的模块。
2449.在11530处，该方法包括通过智能合约验证许可方已履行所述一项或多项义务。根据一个或多个实施方案，操作11530可以由根据机器可读指令配置的一个或多个硬件处理器执行，所述一个或多个硬件处理器包括与验证模块11218相同或相似的模块。
2450.在11532处，该方法包括响应于接收到许可方已履行一项或多项义务的验证，将加密货币对价金额的至少一部分释放到许可方的许可方账户中。根据一个或多个实施方案，操作11532可以由根据机器可读指令配置的一个或多个硬件处理器执行，所述一个或多个硬件处理器包括与验证模块11218相同或相似的模块。
2451.在11534处，该方法包括将指示由智能合约定义的许可交易完成的记录输出到分布式分类账。根据一个或多个实施方案，操作11534可以由根据机器可读指令配置的一个或多个硬件处理器执行，所述一个或多个硬件处理器包括与验证模块11218和/或分类账管理模块11216相同或相似的模块。
2452.图116示出了根据一个或多个实施方案的方法11600。
2453.在11602处，该方法包括从分布式分类账获得指示一组相应交易已完成的一组记录。该组记录可以包括指示由智能合约定义的交易已完成的记录。根据一个或多个实施方案，操作11602可以由根据机器可读指令配置的一个或多个硬件处理器执行，所述一个或多个硬件处理器包括与分析模块11220相同或相似的模块。
2454.在11604处，该方法包括基于所述一组记录和欺诈检测模型来确定与许可方相关联的组织是否可能违反一个或多个法规。根据一个或多个实施方案，操作11604可以由根据机器可读指令配置的一个或多个硬件处理器执行，所述一个或多个硬件处理器包括与分析模块11220相同或相似的模块。
2455.参考图117，描述了一种用于选择在机器人或自动化过程中使用的ai解决方案的计算机实现的方法11700。计算机实现的方法可以包括接收一个或多个功能媒体11702。功能媒体可以包括指示参与要自动化的任务的工人的大脑活动的信息。功能媒体可以是功能成像，例如mri、fmri等，从中可以识别新皮质活动区域。功能媒体可以是图像、视频流、音频流等，从中可以推断出大脑活动的类型。功能媒体可以在工人执行工作时或在执行工作的模拟时获取，例如在增强现实、虚拟现实环境中，或者在设备和/或环境的模型上。在接收之后，分析11704功能媒体以识别至少一个脑区11706中的活动水平。基于活动水平，识别脑区参数和/或活动参数11708。脑区参数可以表示新皮质的特定区域，例如新皮质的额叶、顶叶、枕叶和颞叶(包括初级视觉皮质和初级听觉皮质)，或新皮质的细分包括腹外侧额前皮质(布罗卡区)和眼窝前额皮质。活动参数可以表示大脑的功能区域，例如视觉处理、归纳推理、音频处理、嗅觉处理、肌肉控制等。活动参数可以代表工人参与的活动类型，例如视觉处理(看)、音频处理(听)、嗅觉处理(嗅)、运动活动、听设备的声音、观察另一谈判人员等。活动水平可以代表活动的强度或水平，例如所涉及的脑区的范围、信号强度、脑区是否被接合等。
2456.基于脑区参数、活动参数或活动水平中的一个或多个，可以识别11710动作参数。动作参数可以提供关于活动参数的附加信息。例如，活动参数指示运动，动作参数可以描述运动范围、运动速度、运动重复、肌肉记忆的利用、运动平滑度、运动流、运动定时等。基于脑区参数、活动参数或活动水平中的一个或多个，可以选择要并入最终ai解决方案中的组件11712。该组件可以包括模型、专家系统、神经网络等中的一个或多个。在选择了ai解决方案的组件之后，可以确定11714配置参数。配置参数可以部分地基于所选择的组件的类型、脑区参数、活动参数、活动水平或动作参数。配置和配置参数可以包括选择机器学习过程的输入，识别将由所述机器学习过程提供的输出，识别操作解决方案过程11716的输入，识别操作解决方法过程的输出，调整学习参数，识别变化率，识别加权因子，识别用于包含的参数，识别用于排除参数的参数，设置输入数据的阈值，设置用于操作机器人过程的输出阈值或设置参数阈值。此外，功能媒体11704的分析可以包括识别第二脑区参数或第二活动参数11718。可以基于第二脑区参数或第二活动参数来修改ai解决方案的组件11720。可以基于第二脑区参数或第二活动参数选择11722ai解决方案的第二组件。最终ai解决方案可以由组件11724或第二组件11726组装而成。在实施例中，最终ai解决方案可以由第一组件和第二组件组装，可选地与任何标准或必备组件一起实现操作。
2457.参考图118，图中描述了用于选择用于机器人或自动化过程中的ai解决方案的计
算机实现的方法11800。该方法可以包括接收包括时间戳的用户相关输入(11802)并分析用户相关输入(11804)。用户相关输入可以包括音频馈送、运动传感器、视频馈送、心跳监视器、眼动跟踪器、生物传感器(例如电皮肤响应)等。该分析可以实现识别一系列用户动作和相关联的活动参数(11806)。可以基于一系列用户动作中的用户动作来选择ai解决方案的组件(11808)。该分析可以实现识别一系列用户动作中的第二用户动作(11810)。基于第二用户动作，可以修改用于ai解决方案的选定组件(11812)。可以基于第二用户动作来选择用于ai解决方案的第二组件(11814)。可以基于用户动作和/或相关联的活动参数来识别动作参数(11816)。例如，如果用户动作是运动，动作参数可以包括运动范围、运动速度、运动重复、肌肉记忆的利用、运动平滑度、运动流、运动定时等。可以基于动作参数配置ai解决方案的选定组件(11818)。在实施例中，可以接收由用户执行的至少一个设备输入(11820)。设备输入可以基于时间戳和设备输入与所确定的用户动作之间的相关性与用户动作同步(11819)。可以基于相关性来修改组件(11823)。ai解决方案的组件的选择可以部分地基于设备输入和用户相关输入之间的相关性(11821)。ai解决方案可以从组件组装(11822)。ai解决方案可以从第二组件组装(11824)。在实施例中，ai可以由组件和第二组件组装，任选地与任何标准或必备组件一起实现操作。
2458.参考图119，图中描述了组装ai解决方案11902的说明性和非限制性示例。组装的ai解决方案11902可以包括选定组件11904和第二选定组件11906以及其他组件11908。可以提供用于第一选定组件的配置数据11914和用于第二选定组件的设置数据11912。运行时输入数据11910可以被指定为组件配置过程的一部分。组件可以被构造为串行运行(例如从选定组件11904接收输入的选定组件11904和第二选定组件11906)或并行运行(例如第二组件11906和其他组件11908)。一些组件可以为其他组件提供输入(例如，向第二选择组件11906提供输入的选择组件11904)。多个组件可以提供整个ai解决方案输出11918的各个部分(例如第二选定组件11906和其他组件11908)。该描述并不意味着限制，最终解决方案可以包括不同数量的组件、配置数据和输入，以及其他组件(例如传感器、语音调制器等)，并且可以以各种配置互连。
2459.参考图120-121，图中描述了用于选择用于机器人或自动化过程的ai解决方案的计算机实现的方法。该方法可以包括接收执行任务的工人的时间生物特征测量数据(12002)，以及接收执行该任务的工人所经历的时空环境数据(12004)。使用接收的数据，可以识别时空活动模式(12006)。基于时空活动模式，可以识别工人新皮质的活动区域(12008)。当执行任务时使用的推理类型可以基于新皮质的活动区域和/或生物特征测量数据或时空环境数据来识别(12010)。可以选择12012在ai解决方案中使用的组件以复制推理类型。可以基于时空环境输入配置ai解决方案的组件(12014)。可以确定串行或并行ai解决方案是否为最优(12016)。可以识别组件的一组配置输入(12018)，并且可以识别ai解决方案的组件的有序输入(12020)。训练机器可以包括提供时空环境输入的各种子集，以确定适当的输入权重并识别来自时空环境输入组合的效率(12022)。还可以识别时空环境数据的期望或不期望组合(12024)。基于所识别的所需输入，可以对输入环境数据进行处理以减少输入噪声(例如，改善感兴趣信号的信噪比)，进行滤波以向组件提供适当的输入信号等(12026)。
2460.继续参考图121，可以接收执行任务的同一工人的第二时间生物特征测量数据
(12102)，并从生物特征测量识别多个执行的任务(12104)。可以从生物特征测量(例如，工人心率、皮肤电流响应等)中提取性能参数(12106)。在一些实施例中，可以基于性能参数来配置组件(12107)。在一些实施例中，可以将第二时间生物特征测量作为训练集提供给配置模块(12109)。可以接收与任务相关的结果数据(12108)，并且可以将第二时间生物特征测量数据与所接收的结果数据相关(12110)。在一些实施例中，可以至少部分地基于相关性来选择组件(12111)。可以标识多个执行的任务中的每一个之间的一系列时间间隔(12112)，并且基于时间间隔中的至少一个配置ai解决方案的组件(12114)。例如，如果工人在移动到下一个动作之前长时间检查对象，则这可以指示复杂的视觉处理以及心理处理，并且可以指示任务的对应组件用于深度、精细细节处理等。
2461.参考图122，描述了一种ai解决方案选择和配置系统12202。示例选择和配置系统12202可以包括媒体输入模块12204，其被构造为接收用户相关功能媒体12214。与用户相关的功能媒体12214可以包括参与要自动化的任务的人的图像、音频记录、视频馈送、生物特征统计数据(例如心跳数据、电皮肤响应数据等)、运动数据等。媒体分析模块12206可以分析接收的媒体并识别动作参数。动作参数可以表示人似乎参与的活动类型，例如观看、倾听、移动、思考等。在一些实施例中，功能媒体指示参与要自动化的任务的人的脑活动类型，并且媒体分析模块122206识别至少一个脑区中的活动水平，并提供与所识别的脑区中活动水平相对应的脑区参数。媒体分析模块还可以识别指示参与水平的活动参数，例如参与、未参与、活动水平、活动类型等。解决方案选择模块12208可以被构造成至少部分地基于动作参数、脑区参数或活动参数来选择ai解决方案的至少一个组件用于自动化过程。脑区参数或动作参数可以建议要选择的组件的类型，并且活动参数可以建议该组件所需的处理水平。例如，观看的动作参数将建议选择适合于视觉处理的组件。如果活动参数代表嗅觉过程，则输入规范模块可以将至少一个化学传感器识别为输入。如果活动参数代表视觉处理，则输入规范模块11216可以将至少一个视觉传感器识别为机器人输入。在一些实施例中，视觉传感器可以被选择为对波长在约380至700纳米之间的可见光谱的一部分敏感。如果活动参数代表听觉处理，则输入规范模块11216可以将至少一个麦克风识别为机器人输入。如果活动参数代表非常高的浓度水平，则解决方案选择模块12208可以建议将需要的处理水平、处理可能发生的位置等。组件配置模块12210可以配置组件12212。配置组件可以包括：为选定组件选择机器学习过程的输入，识别将由所述机器学习过程提供的输出，识别操作解决方案过程的输入，识别操作解决方法过程的输出，调整学习参数，识别变化率，识别加权因子，识别用于包含的参数，识别用于排除参数的参数，设置输入数据的阈值，设置用于操作机器人过程的输出阈值或设置参数阈值。解决方案组装模块12218可以基于一个或多个选定组件、配置组件和所需运行时间来组装最终ai解决方案。输入规范模块12216可以基于选定组件、动作参数、脑区参数、活动参数等来建议输入源。
2462.参考图123，描述了一种ai解决方案选择和配置系统12302。示例性选择系统12302可以包括图像输入模块12304，其被构造为接收大脑的功能图像12314，例如功能mri或其他磁成像、脑电图(eeg)或其他成像，例如通过识别广泛的大脑活动(例如，活动的波带，例如δ、θ、α和γ波)，通过识别当工人正在执行要自动化的任务之一时已激活和/或不活动的一组脑区。图像输入模块12304可以向图像分析模块12306提供功能图像12314的子集。在一些实施例中，图像输入模块12304可以在将功能图像12314的子集提供给图像分析模块12306
之前，对功能图像的子集12314执行一些预处理，例如降噪、直方图调整、滤波等。图像分析模块12306可以识别至少一个脑区中的活动水平并基于功能图像的子集提供脑区参数。脑区参数可以表示新皮质的特定区域，例如新皮质的额叶、顶叶、枕叶和颞叶(包括初级视觉皮质和初级听觉皮质)，或新皮质的细分(包括腹外侧额前皮质(布罗卡区)和眼窝前额皮质。脑区参数可以表示大脑的功能区域，例如视觉处理、归纳推理、音频处理、嗅觉处理、肌肉控制等。解决方案选择模块12308可以基于脑区参数选择用于ai解决方案的组件，并将输入提供给组件配置模块(例如，选择机器学习过程的输入，识别将由所述机器学习过程提供的输出，识别操作解决方案过程的输入，识别操作解决方法过程的输出，调整学习参数，识别变化率，识别加权因子，识别用于包含的参数，识别用于排除参数的参数，设置输入数据的阈值，设置用于操作机器人过程的输出阈值或设置参数阈值等)。组件配置模块12310可以使用输入来配置组件12312。解决方案选择模块12308还可以向输入规范模块12316提供数据。解决方案组装模块12318可以组合组件和其他组件以创建ai解决方案。ai解决方案可以被设置为接收由输入规范模块12316指定的输入。尽管此图中显示了选择组件的一次迭代，但可以设想，可以选择、配置和组装多个组件作为ai解决方案的一部分
2463.参考图124-125，图中描述了ai解决方案选择和配置系统12402。示例性ai解决方案选择和配置系统12402可以包括输入模块12404，其被构造为接收各种用户相关输入，例如视频、音频记录、心跳监视器、电皮肤响应数据、运动数据等。可以存在与用户相关输入相关联的时间数据。输入模块12404可以向输入分析模块12406提供用户相关输入数据12414的子集。分析模块12406可以包括时间分析模块12418，以识别用户相关动作的定时。时间分析模块12418可以实现识别用户动作的定时。在一些实施例中，在将用户相关输入数据12414的子集提供给输入分析模块12406之前，输入模块12404可以对用户相关输入信息12414的子集执行一些预处理，例如噪声降低、输入数据类型之间的相关性等。输入分析模块12406可以基于心跳数据、皮肤电流响应数据等的数据来识别正在参与的脑活动的类型(例如，视觉处理、听觉处理、嗅觉处理、运动控制等)和活动强度水平。组件选择模块12408可以基于脑活动的类型选择用于ai解决方案中的组件，并向组件配置模块12410提供输入，其可以包括用于选择机器学习过程的输入的ml输入选择模块12502、用于识别将由机器学习过程提供的输出的mp输出识别模块12504、用于识别操作解决方案过程的输入的运行时输入选择模块12506、用于识别组件的输出的运行时输出标识模块12508、用于识别变化率、识别加权因子、设置输入数据的阈值、设置操作机器人过程的输出阈值等的设置模块12510、用于调谐学习参数、识别要包含的参数、识别排除的参数、设置参数阈值等的参数设置模块12512。组件配置模块12410可以配置选定组件12412。组件选择模块12408还可以向输入规范模块12416提供数据。ai解决方案组装模块12420可以将配置的组件与其他组件以及任何标准或必备组件组合，以创建ai解决方案。ai解决方案可以被设置为接收由输入规范模块12416指定的输入。尽管此图中显示了选择组件的一次迭代，但可以设想，可以选择、配置和组装多个组件作为ai解决方案的一部分。
2464.在实施例中，参考图126，图中描述了ai解决方案选择和配置系统12602。示例性ai解决方案选择和配置系统12602可以包括数据输入模块12604，用于接收包括临时用户相关数据12614的输入流，该临时用户相关数据12614可以包括视频流、音频流、设备交互(例如鼠标点击、鼠标运动、对机器的物理输入)、诸如心跳、皮肤电反应、眼动跟踪等用户生物特
征。数据输入模块12604还可以接收表示用户正在接收的环境输入的时间环境输入数据12620，例如视觉环境、听觉环境、嗅觉环境、设备显示器、设备用户界面等。数据输入模块12604还可以接收时间结果输入数据12603。数据输入模块12604可以向输入分析模块12616提供接收数据12614、12620、12603的子集。数据输入模块12604可以处理接收的数据12614、12620、12603以减少噪声、压缩数据、关联一些数据等。分析模块12616可以识别要提供给组件选择模块12608的多个用户动作。图像分析模块12616可以包括时间分析模块12618以识别用户动作的定时。时间分析模块12618可以允许时间用户相关数据12614、环境数据12620和结果数据12603之间的相关性。基于用户动作，组件选择模块12608可以选择将模拟执行多个用户动作中的至少一个所需的用户的一个或多个心理过程的组件。识别选定组件的因素可以包括所需的计算强度水平、时间敏感性等。这可以规定组件的类型、组件的位置(车载、云中、边缘计算等)。输入分析模块12616还可以向组件配置模块12610提供关于用户动作和环境数据的信息。该数据可以由组件配置模块与结果数据一起用作机器学习算法的输入，以识别哪些输入有利，哪些输入不利，从而使组件能够达到期望的结果，并识别输入的适当加权、参数设置等。组件配置模块12610配置组件12612，组件12612与配置信息一起被提供给整个ai解决方案12624。
2465.如本文其他地方所述，本公开涉及用于发现增加自动化和智能的机会的系统和方法，包括领域特定问题的解决方案。此外，本公开还涉及发现机会后选择和配置人工智能解决方案(例如，神经网络、机器学习系统、专家系统等)。
2466.现在参考图127，控制器12708包括机会挖掘模块153、人工智能配置模块12704和人工智能搜索引擎12710，可选地具有协同过滤器12728和聚类引擎12730。机会挖掘模块153接收输入12702，例如关于任务、领域或领域相关问题的属性的属性输入。
2467.输入12702可以由机会挖掘模块153处理以确定人工智能系统是否可应用于任务或领域。例如，属性输入12702可以包括任务、领域或问题的属性，例如协商任务、起草任务、数据输入任务、电子邮件响应任务、数据分析任务、文档审查任务、设备操作任务、预测任务、nlp任务、图像识别任务、模式识别任务、运动检测任务、路线优化任务等。机会挖掘模块153可以确定任务的一个或多个属性是否类似于已自动化或已应用智能的其他任务，或者基于任务的属性确定任务是否潜在地是可自动化的或适合于应用智能，而不管其是否已在之前完成。例如，起草任务的属性可以包括阐明第一想法、阐明第二想法、阐明多个想法、以两个一组的方式组合多个想法以及以三个一组的方式组合想法。表达想法可能不适用于自动化，但以两个一组或三个一组的方式组合想法的任务可能适用于自动化或应用智能。
2468.如果确定人工智能系统可应用于任务或领域，则关于该确定的输出12712可用于触发人工智能搜索引擎12710执行对人工智能存储器157的搜索。人工智能存储器157可以包括多个领域特定和通用人工智能模型12718，以及领域特定和一般人工智能模型的组件12718。人工智能存储器157可以按类别组织。类别可以是人工智能模型组件类型、领域、输入类型、处理类型、输出类型、计算需求、计算能力、成本、训练状态或能量使用中的至少一种。人工智能存储器可以包括至少一个电子商务特征。至少一个电子商务特征可以包括评级、评论、到相关内容的链接、供应机制、许可机制、递送机制或支付机制中的至少一个。模型12718可以预先训练，或者可以用于训练。领域特定和通用人工智能模型12718的组件可以包括人工智能构建块，例如检测和翻译语言的组件，或者提供高度个性化的客户推荐的
组件。可以在人工智能存储器157的搜索中识别一个或多个模型12718和/或模型12718的组件。模型12718的组件可以被识别为在定制ai模型12718组装中使用的独立元件，或者被识别为完整的、可选地预训练的模型12718组件。
2469.人工智能存储器157可以包括元数据12724或其他描述性材料，所述元数据或其他描述材料指示人工智能系统对于解决特定类型问题或对领域特定输入、数据或其他实体进行操作中的至少一种的适用性。可以使用属性输入12702和/或其他选择标准12714来搜索元数据12724或其他描述性材料、类别或电子商务特征。例如，可以在人工智能存储器157及其元数据12724中搜索涉及2d对象分类的任务的属性，以揭示适合于涉及2d对象类别的任务的人工智能模型12718可以是卷积神经网络。继续该示例，甚至在人工智能存储器157中的卷积神经网络(cnn)类中也可能存在模型多样性，例如校准为特定类型的2d对象识别(例如，直边)的cnn和校准为另一种2d对象识别的另一cnn(例如，弯曲和直边的组合)。在该示例中，如果搜索2d对象类型的另一边缘与弯曲属性，则人工智能存储器157将呈现最适合于要分类的2d对象的cnn。
2470.在实施例中，除了输入12702之外，人工智能搜索引擎12710可以使用至少一个选择标准12714来搜索人工智能存储器157中的人工智能模型12718和/或其组件。在推荐人工智能模型12718或模型组件时使用的选择标准可以包括以下各项中的至少一项：模型是否经过预先训练、至少一个人工智能模型12718或模型组件在用户环境中执行的可用性、至少一个人工智能模型12718或模型组件对用户的可用性、治理原则、治理策略、计算因素、网络因素、数据可用性、任务特定因素、性能因素、服务质量因素、模型部署考虑因素、安全考虑因素或人机界面，这些项在本文其他地方可能另有描述。例如，治理原则，例如对行人事故避免系统的反偏见审查的要求，可以用于搜索人工智能存储器157，以寻找应用于自动驾驶任务的人工智能模型。在另一个示例中，将用于与空中交通控制系统一起使用的人工智能解决方案的选择标准可以是已经接受过对抗性攻击和欺骗输入训练的要求。在另一个示例中，将用于股票交易任务的人工智能解决方案的选择标准可以是人类监督，特别是基于人类的最终决策的要求。
2471.人工智能搜索引擎12710可以根据至少一个人工智能模型12718或模型组件相对于至少一个选择标准12714的优势或劣势对搜索的一个或多个结果进行排序。排名搜索结果可以呈现给用户进行评估和考虑，并最终进行选择。在实施例中，人工智能搜索引擎12710还可以包括协同过滤器12728，协同过滤器12728从用户接收对至少一个人工智能模型12718或模型组件的元素的指示，所述指示用于过滤搜索结果。在实施例中，人工智能搜索引擎12710还可以包括聚类引擎12730，聚类引擎12730被构造为对包括至少一个人工智能模型12718或模型组件的搜索结果进行聚类。聚类引擎12730可以是相似矩阵或k均值聚类中的至少一个。聚类引擎12730可以将所述搜索结果中的类似开发者、类似领域特定问题或类似人工智能解决方案中的至少一个关联。
2472.一旦人工智能搜索引擎12710通过单独使用输入12702或通过输入12702和选择标准12714两者进行搜索来识别人工智能模型12718或其组件，人工智能配置模块12704可以配置一个或多个数据输入12720以与至少一个人工智能模型12718或模型组件一起使用。在某些实施例中，人工智能配置模块12704可用于发现和选择哪些输入12720可以实现人工智能有效且高效地用于给定问题。在实施例中，人工智能配置模块12704可以根据至少一个配
置标准12722进一步配置至少一个人工智能模型12718或模型组件。在实施例中，可以经由一个或多个配置标准来配置单个数据输入和模型组件，而在其他实施例中单个配置标准管理数据输入、ai组件组装等的配置。
2473.在实施例中，至少一个配置标准12722可以包括以下各项中的至少一项：至少一个人工智能模型12718或模型组件在用户环境中执行的可用性、至少一个人工智能模型12718或模型组件对用户的可用性、治理原则、治理策略、计算因素、网络因素、数据可用性、任务特定因素、性能因素、服务质量因素、模型部署考虑因素、安全考虑因素或人机界面。在实施例中，至少一个配置标准可以包括以下各项中的至少一项：识别期望的输出、识别训练数据、识别用于排除或包含在模型的训练或操作中的参数、输入数据阈值、输出数据阈值、神经网络类型的选择、输入模型类型的选择、初始模型权重的设置、模型大小的设置、计算部署环境的选择、用于训练的输入数据源的选择、用于操作的输入数据源的选择、反馈功能/结果度量的选择、用于输入和输出的数据集成语言的选择、用于模型训练的api11214的配置、用于模型输入的api11214的配置、用于输出的api的设置、访问控制的配置、安全参数的配置、网络协议的配置、存储参数的配置、经济因素的配置、数据流的配置、高可用性的配置、一个或多个容错环境、基于价格的数据获取策略、启发式方法、决策模型的建立决策或大规模并行决策环境的协调。在实施例中，至少一个配置标准可以包括用于从多个识别的模型组件组装ai解决方案的参数，可选地与其他标准或必备模型组件一起。例如，模型组件可以用于并行运行、串行运行或串行和并行的组合。
2474.例如，人工智能配置模块12704可以配置人工智能模型12718，以使一个数据输入12720的加权大于另一个。例如，在雨中，自动驾驶解决方案可以使来自牵引力控制系统和前向雷达系统的输入加权大于以提高燃料效率为目标的传感器(例如测量道路坡度和车辆速度的传感器)。雨后，权重可能会反转。
2475.在另一示例中，人工智能配置模块12704可以将人工智能模型12718配置为在数据输入12720的特定阈值内操作。例如，人工智能模型12718可用于组合绘图任务。当仅向模型12718提供两个清晰想法时，可以不触发模型12718来运行。然而，一旦模型12718接收第三清晰思想，就可以开始其清晰思想的组合处理。
2476.人工智能配置模块12704可以配置哪些传感器用作数据输入12720、采样数据的频率、传输输出的频率、各种数据输入12720的加权、应用于来自数据输入12720的数据的阈值、是否将模型12718的一个组件的输出用作模型12718另一组件的输入，模型12718的组件的操作顺序、模型组件在模型工作流内的定位等。
2477.人工智能配置模块12704可以根据人工智能搜索引擎12710识别的一个或多个模型组件来配置人工智能模型12718。例如，如果搜索结果仅由模型组件组成，ai配置模块12704可以配置将识别的127个组件相互关联放置的位置，
2478.例如在工作流程或数据流中，以及与模型12718运行所需的其他组件相关。
2479.在实施例中，人工智能存储器157可以包括到人工智能系统的一组接口，例如使得能够下载相关人工智能应用程序，建立到人工智能系统的链接或其他连接(例如，通过api、端口、连接器或其他接口与云部署的人工智能系统的链接)等。
2480.现在参考图128，人工智能模型识别和选择的方法可以包括接收关于任务或领域的属性的输入(12802)，并处理所述输入以确定人工智能系统是否可以应用于任务或领域
(12804)；使用所述输入和至少一个选择标准对多个领域特定和通用人工智能模型和模型组件的人工智能存储器执行搜索，以识别待应用于任务或领域的人工智能模型或模型组件中的至少一个(12808)；配置一个或多个数据输入用于所述至少一个人工智能模型或模型组件(12810)。人工智能存储器可以包括元数据或其他描述性材料，所述元数据或其他描述材料指示人工智能系统对于解决特定类型问题或对领域特定输入、数据或其他实体进行操作中的至少一种的适用性。
2481.该方法还可以包括根据所述至少一个人工智能模型相对于所述至少一个选择标准的优势或劣势对所述搜索的一个或多个结果进行排序(12812)。该方法还可以包括根据至少一个配置标准配置至少一个人工智能模型或模型组件(12814)。该方法还可以包括使用由用户选择的至少一个人工智能模型或模型组件的元素，对包括至少一个人工智能模型的搜索结果进行协同过滤(12816)。该方法还可以包括使用聚类引擎对包括所述至少一个人工智能模型或模型组件的搜索结果进行聚类(12818)。
2482.在实施例中，本公开中描述的控制器、电路、系统、数据收集器、存储系统、网络元件等中的一个或多个可以在集成电路中或在集成电路上实现，例如模拟、数字或混合信号电路，例如微处理器、可编程逻辑控制器、专用集成电路、现场可编程门阵列或其他电路，例如在设置在一个或多个电路板上的一个或多个芯片上实现，例如，在硬件中(具有可能加速的速度、能源性能、输入输出性能等)提供本文描述的一个或多个功能。这可能包括在小空间内设置具有高达数十亿逻辑门、触发器、复用器和其他电路的电路，与板级集成相比，有助于高速处理、低功耗和降低制造成本。在实施例中，数字ic(通常是微处理器、数字信号处理器、微控制器等)可以使用布尔(boolean)代数来处理数字信号以体现复杂逻辑，诸如在本文所述的电路、控制器和其他系统中所涉及的。在实施例中，数据收集器、专家系统、存储系统等可以实现为数字集成电路，例如逻辑ic、存储器芯片、接口ic(例如，电平移位器、串行器、解串器等)、功率管理ic和/或可编程设备；模拟集成电路，例如线性ic、rfic等，或者混合信号ic，例如数据采集ic(包括a/d转换器、d/a转换器、数字电位器)和/或时钟/定时ic。
2483.虽然仅示出和描述了本发明的几个实施例，但是对于本领域技术人员来说显而易见的是，在不脱离以下权利要求所描述的本发明的精神和范围的情况下，可以对实施例进行许多更改和修改。本文引用的所有专利申请和专利(包括国外和国内)以及所有其他出版物在法律允许的全部范围内以其整体并入本文。
2484.本公开引用了一个或多个元件，例如控制器、电路、模块、引擎、处理器等(“控制元件”)，这些元件被构造成和/或用于执行某些操作和/或过程以说明本公开的实施例。为了描述清楚，给定的控制元件可以被描述为单个设备，但是控制元件可以是单个设备，或者分布在多个设备上，其中控制元件的方面被实现为给定设备的全部或部分。在不限制本公开的任何方面的情况下，控制元件可以实现为和/或可以通信地或可操作地耦合到以下各项中的任何一项或多项：传感器；致动器；用户界面；计算资源(例如，处理器、网络和/或存储器)；和/或作为计算机可读介质上的可执行指令。
2485.可以部分或全部通过在处理器上执行计算机软件、程序代码和/或指令的机器部署本文描述的方法和系统。本发明可以实现为机器上的方法、作为机器的一部分或与机器相关的系统或装置、或者实现为在一个或多个机器上执行的计算机可读介质中的计算机程
序产品。在实施例中，处理器可以是服务器、云服务器、客户端、网络基础设施、移动计算平台、固定计算平台或其它计算平台的一部分。处理器可以是能够执行程序指令、代码、二进制指令等的任何类型的计算或处理设备。处理器可以是或可以包括信号处理器、数字处理器、嵌入式处理器、微处理器或任何变型，例如协处理器(数学协处理器、图形协处理器、通信协处理器等)等，其可以直接或间接地促进存储在其上的程序代码或程序指令的执行。此外，处理器可以启用多个程序、线程和代码的执行。可以同时执行线程以增强处理器的性能并促进应用程序的同时运行。作为实现方式，可以在一个或多个线程中实现本文描述的方法、程序代码、程序指令等。线程可能会产生其它线程，这些线程可能已经分配了与之关联的优先级；处理器可以基于优先级或基于程序代码中提供的指令的任何其它顺序来执行这些线程。处理器或利用其的任何机器可以包括存储如本文和别处所述的方法、代码、指令和程序的非瞬时性存储器。处理器可以通过接口接入非瞬时性存储介质，所述接口可以存储如本文和别处所述的方法、代码和指令。与处理器相关联的用于存储能够由计算或处理设备执行的方法、程序、代码、程序指令或其它类型的指令的存储介质可以包括但不限于cd-rom、dvd、存储器、硬盘、闪存驱动器、ram、rom、高速缓存等中的一种或多种。
2486.处理器可以包括可增强多处理器的速度和性能的一个或多个核。在实施例中，所述处理器可以是双核处理器、四核处理器、组合两个或更多个独立核(称为晶圆体)的其它芯片级多处理器等。
2487.可以部分或全部通过在服务器、客户端、防火墙、网关、集线器、路由器或其它这样的计算机和/或网络硬件上执行计算机软件的机器部署本文描述的方法和系统。软件程序可以与服务器相关联，服务器可以包括文件服务器、打印服务器、域服务器、互联网服务器、内联网服务器、云服务器以及诸如辅助服务器、主机服务器、分布式服务器等的其它变型。所述服务器可以包括存储器、处理器、计算机可读介质、存储介质、端口(物理和虚拟)、通信设备和能够通过有线或无线介质等接入其他服务器、客户端、机器和设备的接口中的一种或多种。可以由服务器执行本文和别处描述的方法、程序或代码。另外，执行本技术中描述的方法所需的其他设备可以被视为与服务器相关联的基础设施的一部分。
2488.服务器可以提供到其他设备的接口，包括但不限于客户端、其他服务器、打印机、数据库服务器、打印服务器、文件服务器、通信服务器、分布式服务器、社交网络等。另外，这种耦合和/或连接可以促进跨网络远程执行程序。这些设备中的一些或全部的联网可以促进在一个或多个位置处并行处理程序或方法，且不脱离本公开的范围。另外，通过接口附接到服务器的任何设备可以包括至少一个能够存储方法、程序、代码和/或指令的存储介质。中央存储库可以提供要在不同设备上执行的程序指令。在该实施方案中，远程存储库可以充当程序代码、指令和程序的存储介质。
2489.软件程序可以与客户端相关联，客户端可以包括文件客户端、打印客户端、域客户端、因特网客户端、内联网客户端、以及诸如辅助客户端、主机客户端、分布式客户端等的其它变型。客户端可以包括存储器、处理器、计算机可读介质、存储介质、端口(物理和虚拟)、通信设备和能够通过有线或无线介质等接入其它客户端、服务器、机器和设备的接口中的一种或多种。本文和别处描述的方法、程序或代码可以由客户端执行。另外，执行本技术中描述的方法所需的其它设备可以被视为与客户端相关联的基础设施的一部分。
2490.客户端可以向其它设备(包括但不限于服务器、其它客户端、打印机、数据库服务
器、打印服务器、文件服务器、通信服务器、分布式服务器等)提供接口。另外，这种耦合和/或连接可以促进跨网络远程执行程序。这些设备中的一些或全部的联网可以促进在一个或多个位置处并行处理程序或方法，且不脱离本公开的范围。另外，通过接口附接到客户端的任何设备可以包括至少一个能够存储方法、程序、应用程序、代码和/或指令的存储介质。中央存储库可以提供要在不同设备上执行的程序指令。在该实施方案中，远程存储库可以充当程序代码、指令和程序的存储介质。
2491.可以部分或全部通过网络基础设施部署本文描述的方法和系统。网络基础设施可以包括诸如计算设备、服务器、路由器、集线器、防火墙、客户端、个人计算机、通信设备、路由设备和本领域已知的其他有源和无源设备、模块和/或组件之类的元件。除了其它组件之外，与所述网络基础设施相关联的计算和/或非计算设备可以包括诸如闪存、缓冲器、堆栈、ram、rom等的存储介质。本文和别处描述的过程、方法、程序代码、指令可以由一个或多个网络基础结构元件执行。本文描述的方法和系统可以用于与任何类型的私有、社区或混合云计算网络或云计算环境一起使用，包括涉及软件即服务(saas)、平台即服务(paas)和/或基础设施即服务(iaas)的特征的那些。
2492.可以在具有多个蜂窝的蜂窝网络上实现本文和别处描述的方法、程序代码和指令。所述蜂窝网络可以是频分多址(fdma)网络或码分多址(cdma)网络。蜂窝网络可以包括移动设备、蜂窝站点、基站、中继器、天线、塔等。蜂窝网络可以是gsm、gprs、3g、evdo、网状或其它网络类型。
2493.可以在移动设备上或通过移动设备实现本文和别处描述的方法、程序代码和指令。移动设备可以包括导航设备、蜂窝电话、移动电话、移动个人数字助理、膝上型电脑、掌上电脑、上网本、寻呼机、电子书阅读器、音乐播放器等。除了其它组件之外，这些设备可以包括诸如闪存、缓冲器、ram、rom的存储介质和一个或多个计算设备。可以使与移动设备相关联的计算设备能够执行存储在其上的程序代码、方法和指令。可替代地，移动设备可以用于与其它设备协作执行指令。移动设备可以与基站通信，基站与服务器界面配合并且用于执行程序代码。移动设备可以在对等网络、网状网络或其他通信网络上通信。程序代码可以存储在与服务器相关联的存储介质上，并由嵌入在服务器内的计算设备执行。基站可以包括计算设备和存储介质。存储设备可以存储由计算设备执行的程序代码和指令，该计算设备与基站相关联。
2494.可以在机器可读介质上存储和/或访问计算机软件、程序代码和/或指令，这些介质可以包括：计算机组件、设备和记录介质，其保留持续某些时间间隔的计算的数字数据；半导体存储器，其称为随机存取存储器(“ram”)；通常用于更永久的存储的大容量存储器，诸如光盘、磁存储器的形式(例如硬盘、磁带、鼓、卡和其他类型)；处理器寄存器、高速缓冲存储器、易失性存储器、非易失性存储器；光存储器，诸如cd、dvd；可移动介质，诸如闪存(例如u盘或密钥)、软盘、磁带、纸带、穿孔卡、独立ram盘、zip驱动器、可移动大容量存储器、离线存储器等等；其他计算机存储器，诸如动态存储器、静态存储器、读/写存储器、可变存储器、只读存储器、随机存取存储器、顺序存取存储器、位置可寻址存储器、文件可寻址存储器、内容可寻址存储器、网络连接存储设备、存储区域网络、条形码、磁墨等。
2495.本文描述的方法和系统可以将物理和/或无形物品从一种状态转换为另一种状态。本文描述的方法和系统还可以将表示物理和/或无形物品的数据从一种状态转换为另
一种状态。
2496.本文描绘和描述的元件，包括贯穿附图的流程图和框图，暗示了元件之间的逻辑边界。然而，根据软件或硬件工程实践，可以通过计算机可执行介质在具有处理器的机器上实现所示出的元件及其功能，该处理器能够执行作为单片软件结构、作为独立软件模块、或作为采用外部例程、代码、服务等的模块、或这些的任何组合存储在其上的程序指令，并且所有这些实现可以在本发明的范围内。这种机器的示例可以包括但不限于个人数字助理、膝上型计算机、个人计算机、移动电话、其它手持计算设备、医疗设备、有线或无线通信设备、换能器、芯片、计算器、卫星、平板电脑、电子书、小机件、电子设备、采用人工智能的设备、计算设备、网络设备、服务器、路由器等。此外，可以在能够执行程序指令的机器上实现流程图和框图中描绘的元件或任何其它逻辑组件。因此，尽管前述附图和描述阐述了所公开系统的功能方面，但是除非明确说明或从上下文中清楚可知，否则不应从这些描述中推断出用于实现这些功能方面的软件的特定布置。类似地，应当理解，可以改变上面标识和描述的各个步骤，并且步骤的顺序可以适应于本文公开的技术的特定应用。所有这些变化和修改旨在落入本发明的范围内。由此，解释和/或描述各个步骤的顺序不应被理解为要求以特定顺序执行这些步骤，除非特定应用要求，或明确说明或从上下文清楚可知。
2497.可以在硬件、软件或适合于特定应用的硬件和软件的任何组合中实现上述方法和/或过程以及与其相关的步骤。硬件可以包括通用计算机、和/或专用计算设备、或特定计算设备、或特定计算设备的特定方面或组件。可以在一个或多个微处理器、微控制器、嵌入式微控制器、可编程数字信号处理器或其它可编程设备、以及内部和/或外部存储器中实现这些过程。这些过程还可以或替代地具体化在专用集成电路、可编程门阵列、可编程阵列逻辑、或可用于处理电子信号的任何其它设备或设备组合中。还应当理解，一个或多个过程可以实现为能够在机器可读介质上执行的计算机可执行代码。
2498.可以使用结构化编程语言(诸如c)、面向对象编程语言(诸如c )、或任何其他高级或低级编程语言(包括汇编语言、硬件描述语言和数据库编程语言)来创建计算机可执行代码，这些语言可以被存储、编译或解释，以运行于上述设备之一、以及处理器的异构组合、处理器架构、或不同硬件和软件的组合、或能够执行程序指令的任何其他机器上。
2499.因此，在一个方面，上述方法及其组合可以具体化在计算机可执行代码中，当在一个或多个计算设备上执行时，计算设备可执行代码执行其步骤。在另一方面，所述方法可以具体化在执行其步骤的系统中，并且可以以多种方式跨设备分布，或者所有功能可以集成到专用的、独立设备或其它硬件中。在另一方面，用于执行与上述过程相关联的步骤的装置可以包括上述任何硬件和/或软件。所有这些排列和组合都旨在落入本发明的范围内。
2500.虽然已经结合详细示出和描述的优选实施例公开了本发明，但是对于本领域技术人员来说，各种修改和改进将变得显而易见。因此，本发明的精神和范围不受前述示例的限制，而是应当在法律允许的最广泛意义上理解。
2501.在描述本公开的上下文中(特别是在以下权利要求的上下文中)使用术语“一个”、“一种”和“该”以及类似的指示语应被解释为涵盖单数和复数两者，除非本文另有说明或与上下文明显矛盾。除非另有说明，否则术语“包括”、“具有”、“包含”和“含有”应被解释为开放式术语(即，意味着“包括但不限于”)。除非本文另有说明，否则本文中对数值范围的叙述仅旨在用作单独提及落入该范围内的每个单独值的简写方法，并且每个单独的值并入本说
明书中，如同其在本文中单独引用一样。除非本文另有说明或与上下文明显矛盾，否则本文所述的所有方法可以以任何合适的顺序进行。除非另外声明，否则本文提供的任何和所有示例或示例性语言(例如“诸如”)的使用仅旨在更好地说明本公开，并且不对本公开的范围构成限制。术语“组”可以包括具有单个成员的组。说明书中的任何语言都不应被解释为表明任何未声明的要素对于本发明的实践是必不可少的。
2502.虽然前述书面描述使得普通技术人员之一能够制作和使用目前被认为是其最佳模式的内容，但是这些普通技术人员将理解并明白本文的具体实施例、方法及示例的变化、组合和等同方案的存在。因此，本发明不应受上述实施例、方法和示例的限制，而是受本发明的范围和精神内的所有实施例和方法的限制。
2503.在本文中引入的所有文件通过引用全部并入本文，如同在本文中完整陈述一样。
再多了解一些
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