最早的数据公司

「我们不是一家科技公司。」这句话我在自己任职的保险公司的会议上听到过（这家公司在最近一次合并之后也成了一家银行），在那之前也在我工作过的一家银行里听到过。说这话的是聪明、经验丰富的人，而且通常是当作理由来说的：为什么一个平台不需要自己建，为什么工程是一项需要控制的成本，为什么有意思的工作发生在别处。每一次我都感到困惑，因为我认为事实恰恰相反。保险公司不是一家碰巧使用技术的金融公司。它是一家碰巧持有资产负债表的科技公司，而且严格来说，它是现存最古老的数据公司。

这篇文章就是为这个观点做的论证。它建立在《河流与运河》之上，那篇文章结尾的观察是：银行和保险公司贩卖的是始终如一；它也建立在一篇关于为什么信任靠始终如一赢得的笔记之上。这不是一篇关于货币政治的文章，尽管它从货币讲起，因为抽象正是从货币开始的。

抽象的生意

你摸不到一份保单。你也摸不到一个银行账户、一份养老金，或者基金里的一个份额。这些生意卖的东西是抽象的：一个承诺，即在满足某些条件时，某件事会以某种方式发生。经济中很大一部分，也就是经济学家所说的服务业的大部分，都是这样运作的，哪怕从外面看起来并不相像。银行、保险公司、经纪商、支付服务商和土地登记处，产品各不相同，实质却一样。它们卖的是被兑现的承诺。

货币本身是最深刻的例子。教科书上的故事说，人们一直以物易物，直到有人发明了硬币，信用是后来才有的。David Graeber 的《债：第一个5000年》把这个故事拆得七零八落：「事实上，我们关于货币史的标准叙述恰恰是颠倒的。我们并不是先有以物易物，再发现货币，最后才发展出信用体系。事情的发生顺序正好相反。我们今天所说的虚拟货币是最先出现的。」信用体系，也就是记录谁欠谁什么的方式，在美索不达米亚就有文献记载，比铸币的出现（大约在公元前 600 年到公元前 500 年之间）早了几千年。照这样理解，货币一开始就是信任的记录，而且至今仍然是。一种货币的价值，取决于人们相信它值多少，所以更准确的称呼是那个古老的词：信用（credit），来自拉丁语 credere，意思是「相信」。

这种记录在今天是如何产生的，并没有听起来那么神秘，也没有大多数人以为的那么公开。2014 年，英格兰银行在它的季刊上发表了一篇短文「Money creation in the modern economy」，解释说现代经济中的大部分货币以银行存款的形式存在，而这些存款被创造出来的主要途径，是商业银行发放贷款。瑞士经济学家 Mathias Binswanger 围绕这件事的后果写了一整本书：Geld aus dem Nichts（Money Out of Nothing，2015）。书的第一章讲商业银行如何创造货币，章首的标题已经说明了一切：「把银行视为金融中介的错误观念」（“Die falsche Vorstellung von Banken als Finanzintermediäre”）。记者 Paul Schreyer 在 Wer regiert das Geld?（Who Governs Money?，2016）中把这个论点推得更远：

一个社会的全部决策权和主权，归结起来就是两个简单的问题：谁可以创造货币？谁来决定它的用途？

Alle Entscheidungsgewalt und Souveränität einer Gesellschaft läuft auf zwei simple Fragen hinaus: Wer darf das Geld erschaffen? Und wer entscheidet über seine Verwendung?

关于这对国家和民主意味着什么，有一场规模很大、争论激烈的辩论，我觉得它很重要，但它不是这里的主题。我需要的论点更简单：即便是金融业最基本的产品，也是一种抽象，一份被小心维护的信任记录。

这些生意是为了什么

没有人给银行和保险公司写过一份使命书，可它们还是在履行一项使命。每个社会都必须一遍又一遍地回答两个问题，而它从来没能在没有机构的情况下回答它们。资源应该流向哪里？当发生了谁也无法预见的坏事时，由谁来承担代价？经济学家给这两项职能起了名字。第一项是资本配置，也叫金融中介：在所有可能的未来之中，决定哪一个获得资金。第二项是风险汇聚，也叫互助化：把只落在少数人身上的不幸的代价，分摊给所有本可能遭遇不幸的人。银行做第一件事，保险公司做第二件。两者看起来都像是由我们称为人类的那个集体设计出来的，在某种意义上也确实如此：缓慢地、靠试错、历经数个世纪。

Joseph Schumpeter 比任何人都更清楚地看到了第一项职能。在《经济发展理论》（The Theory of Economic Development）中，他描述的银行家不是一个转手他人储蓄的中间人，而是决定哪些新事业能够发生的人：「他使新组合的实施成为可能，仿佛以社会的名义授权人们去建立它们。他是交换经济的监察官（ephor）。」ephor 是古代斯巴达的监察官。Schumpeter 的意思是，银行通过决定把钱借给谁，代表社会决定了建造什么，以及一个文明如何成长。

第二项职能同样古老，同样具有社会性。在有保险公司之前，有家族和氏族在某个成员的房子烧毁时吸收损失，有行会扶助生病的会员，有村庄为火灾和洪水设立的公共基金。Taleb 在《非对称风险》中把这种群体内部的保护称为一种自我保险，「只能对有限数量的人起作用，无法普遍化」。保险公司就是把它普遍化之后得到的东西：同样的事情，在陌生人之间、大规模地、依合同来做：每个人付一点，好让没有人需要付全部。社会保险则通过国家来做这件事。所有这些形式底下的原则都一样，是一种变得可以计算的团结。

这两项职能都是分形的，读过《一切皆分形》的人到这里已经不会感到意外了。一个人决定把自己的时间、注意力和金钱放在哪里。一个家庭决定哪个孩子上哪所学校，谁来接管农场。一个部落决定谁去打猎、谁留下来。一家公司决定资助哪些产品，一家银行决定资助哪些公司，一个社会决定资助哪些产业。在每一个尺度上都是同一个动作：用有限的资源对未来下注，并分担那些失败赌注的损失。

而在每一个尺度上，赌注都需要有人愿意站到另一边。当克里斯托弗·哥伦布想向西航行，横渡一片欧洲没有人能绘出彼岸的海洋时，他花了好几年寻找支持者，直到卡斯蒂利亚王室同意，而说服并帮助王室的，是 Luis de Santángel，一位筹措了大部分资金的王室财政官员。这就是最纯粹形式的奈特不确定性：没有类似航行的统计表，没有可以衡量的概率，只有判断和甘愿承受损失的意愿。有人选择了接下这个赌注。银行给新事业的每一笔贷款，都是这个选择的缩小版。

Nassim Nicholas Taleb 用一系列书探讨了这些职能的边缘会发生什么。《黑天鹅》讲的是由「稀有性、极端影响，以及事后（而非事前）的可预测性」所定义的事件，而这正是放贷和保险失败得最惨痛的地方。Taleb 对这个行业的一部分格外宽厚。再保险公司承担原保险公司转嫁出去的巨灾风险，在他的描述里，它们「不像银行家」，「足够内省，知道情况其实可能糟糕得多，因为过去二十年没有发生过大灾难，而每个世纪只要有一次这样的灾难，就足以让这门生意说再见。」《非对称风险》从汉谟拉比法典讲起，这部法典惩罚房屋倒塌压死房主的建造者，因为「隐藏风险的最佳地点是『在角落里』，把对稀有事件的脆弱性埋起来，只有建筑师（或交易员）才能察觉。」保险业有一个与之相反的著名例子：在劳合社历史的大部分时间里，以个人身份为保单承保的会员，也就是所谓的 Names，要以自己的全部财产承担责任。而《反脆弱》划出了对一个以吸收他人冲击为职责的机构最重要的区分：「有韧性的东西抵御冲击，保持原样；反脆弱的东西则变得更好。」

对这篇论证而言，要紧的是这些职能的共同点。无论是银行家挑选借款人，核保人给一艘船定价，还是再保险公司给一场飓风定价，工作都是一样的：评估世界，给它标上数字，然后决定以什么价格向谁做出什么承诺。社会把它最重要的两项决定，委托给了核心活动就是计算的机构。这是论证的下一步。

技术到底是什么

如果产品是一份信任的记录，那么要把它做好需要什么？主要需要的是每次都做同样的事。在那篇关于信任的笔记里，我描述了它的两半：一致性，即同样的输入在时间推移中得出同样的结果；以及完整性，即事物是完整的，并且就是它所声称的那样。一家银行如果根据经办职员的不同而以不同方式记录你的付款，或者一家保险公司的保单所指的东西和它的文件所说的不一样，那它就没有任何东西可卖了。

这也是我对技术的工作定义，至少是对这里要紧的那种技术。剥掉硬件，技术就是把信任形式化为流程：把一件你原本只能选择相信的事，变成每次都以同样方式发生、并且可以被检验的事。在这个意义上，账本是一种技术，复式记账是，数据库事务是，工作流引擎也是。在《河流与运河》中，我描述了计算的每一层如何让又一件事变得可预测，好让上一层的人不必再去想它。金融机构早在计算机出现之前，就在用纸张、人员和流程做这件事了；而当计算机到来时，银行和保险公司是它最早的商业用户之一，因为它们本来就身处计算机所服务的那门生意之中。

所以我的主张不是抽象的生意应该变成科技公司，而是它们一直都是科技公司，而「我们不是一家科技公司」这句话，是对它们自己产品的误解。在所有这些生意中，保险公司是最清楚的例子。

比特币，或没有机构的信任

如果技术是形式化的信任，而货币是信任的记录，那么迟早会有人尝试把货币本身彻底形式化，一直到不再剩下任何机构。2008 年 10 月 31 日，雷曼兄弟倒闭六周之后，也恰好是我开始写这篇文章的十八年前，一个自称 Satoshi Nakamoto 的人向一个密码学邮件列表发送了一条简短的消息，标题是「Bitcoin P2P e-cash paper」。它所链接的论文「Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System」在第一句话里就说明了目标：「一种纯粹点对点的电子现金，将允许在线支付从一方直接发送给另一方，而无需经过金融机构。」几段之后，它点出了它想取代的东西：「我们需要的是一种基于密码学证明而非信任的电子支付系统。」2009 年 1 月网络启动时，它的第一个区块里写着当天《泰晤士报》（The Times）头版的一行字：「Chancellor on brink of second bailout for banks.」（财政大臣即将对银行进行第二次纾困。）

这就是为什么比特币，以及它引入的更广泛的分布式账本或区块链的想法，会引起那么大的轰动。它直击抽象金融机构所做之事的核心。银行保管着谁欠谁什么的账本，而 Graeber 表明，这是现存最古老的货币形式。中央银行，以及如英格兰银行所解释的商业银行，决定存在多少货币。比特币用一个每个参与者都可以检验、谁也无法悄悄改写的公共账本取代了前者，用一个算法取代了后者：新币按照固定的时间表出现，每 210,000 个区块减半，直到供应量接近 2100 万枚后停止。用这篇文章的话来说，这是把我对技术的定义推到了极致，信任被形式化得如此彻底，以至于不再需要那个被信任的机构。它也是迄今为止对 Schreyer 第一个问题（谁可以创造货币）最纯粹的回答：谁都不可以，只有协议可以。

接下来发生的事同样富有启发。短短几年内，围绕这个协议就生长出一整个由交易所、托管机构和经纪商组成的行业，因为大多数人并不想自己保管私钥、自己验证交易，也不想在出问题时找不到人打电话。我在《河流与运河》中提到的那家加密货币经纪商，卖的正是银行所卖的东西：始终如一、妥善保管、一个承诺。比特币回答了谁可以创造货币；它没有回答 Schreyer 的第二个问题，即谁来决定它的用途，也没有回答该资助什么、由谁承担不幸代价的问题。这些职能，资本配置和风险汇聚，仍然由那些对世界进行数字运算的机构来履行，而这正是这篇文章的论点。

然后还有一个我最难放下的问题：它到底是谁发明的。Satoshi Nakamoto 在 2010 年代初停止了公开交流，身份始终没有得到确认；2024 年，一家英国法院裁定，一位著名的自称者 Craig Wright 不是 Satoshi。我自己的猜测是，它可能来自某个情报机构内部，也许是 NSA，也许是别的机构。我要说清楚，这只是猜测，仅此而已。人们指出的线索单薄，但确实存在：比特币核心的哈希函数 SHA-256 属于由 NSA 设计的 SHA-2 家族，并在 2001 年和 2002 年作为联邦标准发布；而 NSA 在 1996 年的一份研究报告「How to Make a Mint: The Cryptography of Anonymous Electronic Cash」，早在十多年前就研究过匿名数字货币。这些都不是证据；SHA-256 是公开的，被广泛使用，电子现金的文献在密码学家之间也广为人知。我对待这个想法的方式，就像对待海底的工厂一样：当作一个值得反复琢磨的思想实验。如果它是真的，那将是最奇怪的转折：一个机构造出了旨在让机构变得多余的工具。

最早的数据公司

1693 年，天文学家 Edmond Halley（就是那颗彗星的 Halley）在 Philosophical Transactions of the Royal Society 上发表了一篇论文，标题平淡无奇：「An Estimate of the Degrees of the Mortality of Mankind」。有人把布雷斯劳城的出生和死亡记录寄给了他，他用这些记录制作了一张生命表：同一年出生的一群人中，有多少人活到每一个年龄。然后他用它做了一件新事情。他用这张表计算一份终身年金应该值多少钱，也就是一个特定年龄的人应该付多少钱，才能换来一份直到去世的收入。Halley 给英国王室的建议被忽视了几十年，但这个方法没有。收集来的数据集，拟合在它上面的统计模型，以及从模型推导出的价格：这就是保险的全部架构，也是此后每一家数据公司的全部架构，在任何人说出「大数据」之前三个世纪就已经写下来了。

工具箱的其余部分也大约在同一时期到来。1654 年，Blaise Pascal 和 Pierre de Fermat 在一组关于赌博的通信中推演出了机遇的数学。1713 年，Jacob Bernoulli 身后出版的 Ars Conjectandi（《猜度术》）给出了大数定律，正是这个定律让保险公司能对一千栋房子有把握，同时对其中任何一栋都一无所知。而在 1680 年代后期，伦敦 Edward Lloyd 的咖啡馆里，商人和船东为了这家店能提供的最有价值的东西聚在一起：可靠的航运消息。在那里为航行承保的人，后来成了伦敦劳合社。这家咖啡馆还把名字给了一份航运报纸 Lloyd’s List。第一个伟大的保险市场，是围绕一项信息服务成长起来的。

我在那篇河流随笔里倚重过的 Frank Knight，解释了这为什么行得通。在他的意义上，风险是你可以在许多相似案例中加以衡量的不确定性，而可衡量的风险是可保的。保险公司是一台把可衡量的风险变成流程的机器。它的全部优势，就在于比下一家保险公司衡量得更好。

为模型建模

看看保险公司一整天实际上在做什么，然后把它翻译一下。

这些行里没有一行是比喻。定价是拟合在数据上的模型。准备金是一种预测。资本建模是模拟，而且是监管要求的。例如，在瑞士偿付能力测试之下，保险公司每年都必须对其整张资产负债表上的风险进行量化，可以用标准模型，或者在标准模型不适合其风险时，用一个经监管机构批准的自有内部模型。欧盟的偿付能力 II（Solvency II）依据的是同样的原则。1992 年的安德鲁飓风让好几家根据过往理赔给风暴定价的保险公司破产，两年后又发生了北岭地震，从那以后，财产保险公司就依赖巨灾模型，在自己的业务组合上模拟飓风、地震和洪水。

而这里面还有一个分形，我忍不住要说。保险公司为世界建模。再保险公司，也就是保险公司的保险公司，为保险公司的模型建模。监管机构为再保险公司和保险公司建模，以决定整个体系需要多少资本。每一层都是把同样的活动放大一个尺度：为下面那一层建立模型，找出它错在哪里，再给这个错误定价。

   ┌────────────────────────────┐
   │ data about the world       │  claims history, exposure, weather,
   │                            │  vehicles, buildings, health
   └─────────────┬──────────────┘
                 ▼
   ┌────────────────────────────┐
   │ model                      │  probability and size of loss,
   │                            │  per customer and per portfolio
   └─────────────┬──────────────┘
                 ▼
   ┌────────────────────────────┐
   │ price and promise          │  the policy: a prediction wrapped
   │                            │  in a contract
   └─────────────┬──────────────┘
                 ▼
   ┌────────────────────────────┐
   │ procedure                  │  claims handled the same way,
   │                            │  every time, for decades
   └─────────────┬──────────────┘
                 ▼
   ┌────────────────────────────┐
   │ outcomes                   │  feed the next model
   └────────────────────────────┘

这条流水线上的每一步，都是我所定义的那种意义上的技术：要么是一个做出预测的模型，要么是一个每次都以同样方式兑现承诺的流程。资产负债表在底下充当兜底，让承诺变得可信。它不是产品。

谁看得见道路

如果保险公司的优势在于衡量得更好，那么关于它的未来，最重要的问题就是谁拥有最好的衡量数据。在历史的大部分时间里，答案是保险公司自己：它拥有理赔历史、精算师和各种表格。这正在改变，而最清楚的例子是汽车。

一辆现代汽车是一个碰巧装了轮子的传感器平台。它知道你刹车有多猛，过弯有多快，你是否系安全带，以及你在夜里几点开车。Tesla 已经在美国部分地区销售正是根据这些来定价的保险。它的实时保险根据车辆自身的数据计算出一个安全评分，不需要任何额外设备，并按照评分和行驶里程每月调整保费。

George Hotz 从一个更奇特的角度看到了同一件事。他因为越狱 iPhone 和 PlayStation 3 而出名，之后创办了 comma.ai，这家公司做一套开源的驾驶辅助系统，人们可以把它加装到自己的车上。在一些访谈中，包括他与 Lex Fridman 的对话，他提出过这样的想法：comma 真正的长期生意可能是保险。一家公司的设备看得到数百万英里是怎么开出来的，它比任何依据年龄、邮编和理赔历史工作的保险公司都更清楚谁是好司机。comma 最终会不会这么做并没有那么重要，重要的是这个逻辑，它无懈可击。谁拥有最好的风险模型，谁就能给出最好的价格，而最好的模型属于看得见道路的人。

同样的逻辑远远不止适用于汽车。手机知道人们如何移动，手表知道他们怎么睡觉、心脏如何跳动，建筑物也越来越知道自己的水管什么时候漏水。这些传感器中的每一个，都可能是一个掌握在非保险公司手中的核保模型。一家相信自己不是科技公司的保险公司，是一家还没有注意到自己真正的竞争对手是谁的公司。

简单说说银行和经纪商

这个论证可以迁移过去，只是名词不同。银行的核心决策，即是否放贷，是一种预测：这个借款人会还钱吗？信用评分是一个模型，1989 年 FICO 在美国把它做成了一种通用评分，而现代放贷机构运行在丰富得多的模型之上。支付是一个巨大的实时欺诈检测问题。交易台是模型和执行引擎。经纪商是一个附带公平执行承诺的撮合与路由系统。它们每一个卖的都是一个预测或一个流程，包裹在信任之中，由资本作为后盾。资产负债表让承诺变得可信。技术让承诺成为现实。

这句话为什么挥之不去

如果论证这么清楚，为什么这些公司里聪明的人还一直在说「我们不是一家科技公司」？我认为有三个原因，没有一个是因为愚蠢。

第一个是会计。在大多数银行和保险公司里，IT 是作为服务于「业务」的成本中心成长起来的，组织架构图至今仍然反映着这一点。我在《河流与运河》中写过的康威定律完成了剩下的事：一家把技术当作支持职能来组织的公司，会建出表现得像支持职能的系统，而这又反过来印证了那个信念。

第二个是身份认同。在公众的想象中，「科技公司」意味着硅谷：消费类应用、连帽衫、不惜代价的增长、习惯于把东西搞坏。一家信守承诺一个半世纪的瑞士保险公司不想成为那样，它这样想也是对的。但解决办法是给技术一个更好的定义，而不是拒绝它。一个半世纪始终如一地信守承诺，本身就是一项技术成就。

第三个是，这些公司里的技术已经老到变得看不见了。我在河流随笔里描述的那个棘轮在这里同样适用：一旦某一层能正常工作，就再也没有人看得见它。保险公司里没有人会惊叹于精算表、保单管理系统或理赔工作流，就像没有人会惊叹于自来水一样。它们只是做事的惯常方式。Marc Andreessen 在 2011 年写道，软件正在吞噬世界。对保险公司来说，它们早就被吞下去了，此后一直在被消化。

为什么现在要紧

如果什么都没有在变，这只会是一桩趣闻。但有两件事在变。

第一件是传感器，如上所述。定义风险的数据正在从保险公司手中流出，流向汽车、手机、可穿戴设备和建筑物。一家不把自己看作数据公司的保险公司，会在某一天醒来发现，自己成了一张被别人的模型租用的资产负债表。

第二件是智能体。在那篇河流随笔里我论证过，语言智能体在符号世界中最强，也就是文档、合同、流程和代码的世界，而这恰恰是银行和保险公司早已身处的地方。它们的产品是合同，它们的工厂是流程。这让它们成为受智能体能力影响最大的公司，也是最有条件从中获益的公司，前提是它们把智能体当作一种新的工程，而不是一种新的供应商。一家把自己看作科技公司的保险公司会问：怎样让智能体去探索它的理赔、核保和运营，又怎样把它们的发现变成它可以信任的流程。一家把自己看作别的什么的保险公司，会去买一个聊天机器人。

诚实的反驳

确实存在一个真正的反对意见，它值得一个真正的回答。保险公司不只是模型。它们持有用于承担风险的资本，这是任何软件公司都没有的。它们利润的很大一部分，来自在支付理赔之前把收来的保费拿去投资，也就是 Warren Buffett 所说的浮存金：保险公司持有却并不拥有的钱。它们作为金融机构受到监管，它们的品牌建立在稳健之上，而不是代码之上。这难道不是说明它们首先是金融公司吗？

我认为这只说明它们也是金融公司，这和首先是金融公司不是一回事。资本让承诺变得可信：没有它，一个预测只是一种意见。浮存金是承诺的时间差带来的结果。监管之所以存在，是因为这些承诺太重要了。但这些东西没有一样是客户购买的，也没有一样决定一家保险公司能否胜过另一家。两家拥有同样资本、受同一监管机构管辖的保险公司，输赢取决于谁更好地衡量风险、更好地给风险定价，以及更一致、更低成本地信守承诺。这些全都是技术问题。Buffett 本人就警告过，浮存金可能被糟糕的承保结果吞没，换句话说，模型排在第一位。

如果你接受它，会有什么改变

如果保险公司是一家科技公司，那么有几件事随之而来，而且没有一件需要连帽衫。

• 掌握模型。 定价、核保、理赔分诊和资本模型就是产品。把它们外包，就是把生意外包。
• 掌握数据，以及数据周围的上下文。 包括关于你自己系统的数据，这正是《IT Intelligence》的论点：一家无法回答关于自身问题的公司，无法在自身之上建立可靠的技术。
• 把工程师、精算师和数据科学家看作同一门手艺。 他们在用不同的工具做同一件事：把不确定性变成流程。
• 让流程成为一等公民。 理赔和核保流程就是代码，无论它们写在手册里还是工作流引擎里。像对待代码一样对待它们：做版本管理，用过去的案例测试，可以重放。
• 到传感器所在的地方去。 与那些看得见道路、住宅和身体的公司合作，或者成为其中之一。
• 让智能体去探索，留下行之有效的东西。 保险公司最古老的本领，把衡量过的风险变成每次都以同样方式运行的流程，恰恰是智能体时代所需要的本领。

结语

Halley 的生命表是一个数据集、一个模型和一个价格。劳合社是一个围绕新闻服务建立起来的保险市场。此后的每一份保单，都是一个包裹在承诺里的预测；每一个理赔部门，都是一个为了每次以同样方式兑现那个承诺而设计的流程。这就是对这些生意而言唯一要紧的那种意义上的技术：信任的形式化。保险公司不需要变成科技公司。它们需要注意到自己已经是了，并且注意到，争夺下一个世界模型的竞争已经开始，而且往往发生在那些根本不把自己叫作保险公司的公司里。

参考文献

• David Graeber, Debt: The First 5,000 Years, Melville House, 2011，2014 年更新扩充版。
• Michael McLeay, Amar Radia and Ryland Thomas, Money creation in the modern economy, Bank of England Quarterly Bulletin, 2014 Q1.
• Mathias Binswanger, Geld aus dem Nichts: Wie Banken Wachstum ermöglichen und Krisen verursachen (Money Out of Nothing: How Banks Enable Growth and Cause Crises), Wiley-VCH, 2015；译文为作者自译。
• Satoshi Nakamoto, Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System, 2008，以及 2008 年 10 月 31 日在密码学邮件列表上的发布公告。
• 比特币创世区块及其中嵌入的《泰晤士报》（Times）标题。
• SHA-2，由 NSA 设计、NIST 标准化的哈希函数家族。
• Laurie Law, Susan Sabett and Jerry Solinas, “How to Make a Mint: The Cryptography of Anonymous Electronic Cash”, National Security Agency, 1996.
• Paul Schreyer, Wer regiert das Geld? Banken, Demokratie und Täuschung (Who Governs Money? Banks, Democracy and Deception), Westend, 2016；译文为作者自译。
• Joseph A. Schumpeter, The Theory of Economic Development, 1911，英译本 1934；银行家一段引文转引自 Festré and Nasica, MPRA paper 67694，所据为 1983 年版第 74 页。
• Risk pool，关于风险汇聚与互助化。
• Luis de Santángel，关于哥伦布首次航行的资金来源。
• Nassim Nicholas Taleb, 《黑天鹅》（The Black Swan，2007）、《反脆弱》（Antifragile，2012）和《非对称风险》（Skin in the Game，2018）。
• Edmond Halley, An Estimate of the Degrees of the Mortality of Mankind, Philosophical Transactions of the Royal Society 17, 1693，第 596 至 610 页。
• Jacob Bernoulli, Ars Conjectandi, 1713.
• Lloyd’s of London，关于它起源于 Edward Lloyd 的咖啡馆。
• Frank H. Knight, Risk, Uncertainty, and Profit, 1921.
• Tesla, Real-Time Insurance 与安全评分（Safety Score）。
• comma.ai 以及 Lex Fridman 播客对 George Hotz 的访谈。
• 关于安德鲁飓风之后的巨灾建模：Insurance Journal, Lessons Learned from Hurricane Andrew。
• FINMA, Swiss Solvency Test.
• The History of the FICO Score.
• Marc Andreessen, “Why Software Is Eating the World”, The Wall Street Journal, 2011.
• Warren Buffett, 致 Berkshire Hathaway 股东的信，关于保险浮存金。