上期介紹了區塊鏈和比特幣的差異，並以Nasdaq用區塊鏈技術為基底，所發展的相關應用產品「Linq」為例來討論，這一期就從另一個區塊鏈應用實例談起。
Chain.com為一新興的網路平臺，協助金融機構將金融商品分割發行，近來獲得Visa、Citi Ventures、Capital One和Nasdaq等具代表性的單位投資達3,000萬美元，足以彰顯其於未來發展備受重視的潛力。在過去的年代裡，諸如股票、債券等資產的發行，需要中間商作憑證，進行拆分。透過區塊鏈的技術，電子股權、數字化資產都變為可能，新的智能資產交易平臺仍可讓融資方與投資方皆便利地在平臺上交易，股權可拆分成較小的單位，提高流動性，而優勢在於企業本身有更多的控制權，且不需中間機構。而在Nasdaq加入投資之列後，兩者間的關係更不可言喻，未來數位資產和實體資產間勢必也將出現更為微妙的互動，此乃拜區塊鏈應用在資產數位化領域所賜。
區塊鏈未來發展趨勢
基礎建設的概念其實是近來才出現的格局，在2015年之前的金融科技主要在於現有技術的優化、以及使用者體驗上的提升，但是並沒有涉及到金融行業的基礎架構；而現在隨著區塊鏈的技術提升，即將進入金融科技2.0的時代，全面革新金融業傳統的基礎架構，區塊鏈在不久的將來無疑是金融行業的基礎建設！
區塊鏈之於金融業的益處
(1) 區塊鏈能提供更簡易的清算系統，讓發生交易即為清算，不需花費額外的時間做清算的動作，且發生交易的當下即產生新的區塊，而該新區塊就會被寫入公開的分佈式帳本中。
(2) 區塊鏈去中心化的特性，讓所有的收付手續更加簡易，無需中間機構介入，且所有的交易達成都必須被礦工認證才算完成能夠寫入帳本中。
區塊鏈技術發展：過去、現在、未來
(1) 前期：數位貨幣（Digital Currency）
區塊鏈最早的應用於2009年的比特幣（BitCoin），且區塊鏈的基礎建立在節點彼此不信任上，因此區塊鏈就像提供了一臺信任機器，讓交易完全透明公開，但是節點卻匿名僅存在一個公鑰的IP位址，在這樣特殊的機制下建立彼此信任。
(2) 中期：協定（Consensus）
在2014年之後，區塊鏈因為其P2P的特性，除了被應用在虛擬貨幣上，之後開始被延伸使用於多樣資產的移轉上面，諸如股票、證券、土地等資產的交易上，前文提及的Nasdaq即為一例。
(3) 未來：整合的共同協作平臺
區塊鏈開放API，不侷限於金融行業的應用，將會成為眾多平臺的平臺，不論會計、物流、房產、保險各個領域將可以利用區塊鏈的技術進行革新，藉由開放原始碼，讓人人創新創業成為可能。
值得再次提及是區塊鏈技術的出現和應用並非擊敗現有的金融、物流等體系，其乃針對現有體系下不足的部分進行改善，並促發新機會的誕生。
金融產業應用區塊鏈的可能挑戰
(1) 大眾認可
對一般無相關知識的大眾而言，要理解並認同此一新興技術是相對有挑戰的，相關的宣導和基本概念必須能夠傳遞給一般消費者，讓大眾對此有基本的理解。
(2) 法規制定
法規的出現和制定總是走在最後，新興技術往往對現有法規產生挑戰，相關的約束和現有法條的編修勢必得有所因應，此乃保障大眾和企業，也對整個體系而言
區塊鏈未來趨勢展望
現今海外許多先進國家已投入大量資金於區塊鏈的技術研發中；而眾多海外區塊鏈應用的新創公司例如GCoin、Hyper ledger、ConsenSys、Eris Blockchain等等亦紛紛興起。截至2015年10月創投公司累積投入區塊鏈領域的資金高達九億兩千一百萬美元；而且有30家以上的銀行以及金融機構已經開始投資並分析區塊鏈領域的科技，證明區塊鏈成長潛力無窮。
底下概略介紹三間應用區塊鏈技術且仍在持續發展的公司做舉例：
(1) Ripple公司
主要業務在於海外的跨境支付，在各家銀行帳目系統不同的基礎上，建立一個統一的金融清算系統，得以提高跨境支付的流動性。
(2) R3CEV公司
其與30多個會員銀行共同合作，其中包括美國銀行、摩根士丹利、德國商業銀行等組成；藉由區塊鏈在於金融行業的基礎建設，建立共通且公開分布式存儲的帳本、執行更簡易的交易清算系統，讓所有程序更簡化。
(3) Guardtime公司
打造全世界的資訊驗證系統，不論在電信業、航空業、金融業、保險業都需要這樣便利的KSI無鑰簽章認證系統；KSI Signatures會與區塊鏈連結，能夠不需要經過第三方即可驗證數據資訊的正確性。
甚至在可以預見的未來，區塊鏈會能夠打造國家級的應用，實現智能政府利用區塊鏈Crypto 2.0的分佈式存儲以及去中心化的特性，幫助政府更加便利的收稅、發放簽證、提供更簡易的土地登記等服務；建造一個國家級的帳聯網。
我們衷心期望臺灣在下一代網際網路開發不缺席：掌握下一代網路技術及應用創新，區塊鏈這Trust Machine將源源不絕的鏈出可信Data，使社會從IT到DT（Data Technology），並真正進入Open Data、Big Data，及Data Streamline時代。