京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
市场乱象纷纷 区块链何去何从
随着区块链从高冷晦涩的专业术语变身为全民热议的“爆红”风口,众多嗅觉敏锐的商家正在想方设法抢占先机,以各种花式“蹭热点”借机吸金。然而,在区块链一片“繁荣”之下,也隐藏着各种信任危机。各种加密货币利用区块链的投机行为,大肆圈钱,整个市场泡沫化严重。不少公司打着区块链的旗号,行坑蒙拐骗之实。那在这样的市场乱象下,区块链应该“何去何从”?
虚拟货币乱象多 监管加强
区块链的监管在去年迎来了第一个大动作:2017年9月4日,央行等七部委发布了《关于防范代币发行融资风险的公告》。公告指出,国内通过发行代币形式包括首次代币发行(ICO)进行融资的活动大量涌现,投机炒作盛行,涉嫌从事非法金融活动,严重扰乱了经济金融秩序。《公告》要求各类代币发行融资活动应当立即停止,并做出清退等安排。有关部门将依法严肃查处拒不停止的代币发行融资活动以及已完成的代币发行融资项目中的违法违规行为。
今年3月28日,人民银行召开2018年全国货币金银工作电视电话会议,也表示将开展对各类虚拟货币的整顿清理。
ICO风险高 不适合百姓投资
曾一度火热的ICO,到底存在哪些风险?
“有人说ICO与IPO相似,其实它更像是众筹模式,风险非常高。”中国社会科学院金融研究所法与金融研究室副主任尹振涛认为,ICO和IPO之间存在较大差别,IPO需要经过重重审核,而ICO还存在监管空白。与IPO的流程相比,ICO只有一个白皮书就能融资,没有律师审核和券商辅导,白皮书也是项目方自己写就,风险非常高。
尹振涛称,白皮书中虽然写明了应用场景,但当投资者投了钱后,项目方到底怎么使用,就说不准了。“ICO无考核、无监督,缺乏对消费者保护,不适合普通老百姓投资。”
白皮书提示区块链应用风险
4月10日,由工信部下属中国信通院云计算和大数据所与京东金融在京联合发布的《区块链金融应用白皮书》,对区块链应用的风险进行了重要提示,包括相关技术不成熟限制了应用范围、监管体系不完善导致行业乱象丛生、区块链被过度消费导致的泡沫等。这些风险应该引起行业和监管部门的高度重视。
对于如何推进区块链的下一步应用,白皮书建议,一是在急用先行、大胆试错的思路指引下,加快行业标准化的推行;二是优先考虑痛点明显、增量显著、发展迅速的精品业务落地,试点成功后再逐步扩大;三是组织并扩大产业联盟,促进产业成熟。
区块链技术有哪些不足?
“区块链技术是把双刃剑。”天网防火墙前主工程师、重庆用维通信技术有限公司CTO刘大林自2013年开始接触比特币并研究相关代码,在区块链底层构架和性能优化方面有很深的研究。在他看来,区块链使用的IPFS协议是一个基于区块链的点对点超媒体协议,但存在不易监管等问题。另外,在数字货币方面新一代的数字货币交易隐藏深、追踪难,让监管更加困难。
如何防范区块链应用乱象?
五花八门的区块链应用、天价区块链培训、披区块链的皮行坑蒙拐骗的项目……区块链应用乱象的源头究竟在哪儿?
尹振涛认为,ICO乱象归根结底是创业者急于获取资金启动项目。按照以前的流程,创业者获得融资的时间很长,但用ICO获取融资速度却很快。“或许可以在资金上给予创业者更多的帮助。”
WorkFace中国创业者社群创始人潘剑峰表示,如果不是创业市场渴求资金,得不到金融市场的支持,何来那么多创业者如此积极地扑进ICO市场呢?潘剑峰建议,帮助正规的创业者找到合法的资金渠道,让资金成本更合理,更高效地支持创业者,或许能抑制ICO乱象。
区块链未来如何发展?
对于区块链技术的发展,潘剑峰说:“未来的生意都会基于数据,基于数据的所有生意都会从现在基于互联网的技术结构向基于区块链的技术结构转移。”
“其实不管哪个领域,培训的投资都是最小的,而赚钱是最快的。”荣格财经发起人、总编辑赵洪伟认为,区块链覆盖力很强,如果在细分领域抢占先机,可能会很容易吸引到这个行业里传统企业的大佬,然后再与他们进行合作,就能赚到区块链培训的黄金。同时,随着区块链技术应用的蓬勃发展,必然导致大量传统企业的涌入,造成人才的大量短缺。此时如果有外包服务公司提供技术或理念服务,则将大大降低企业进入新行业的试错成本。此外,区块链时代还有很多可以赚钱的黄金点未被发掘,值得企业去探索。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-07-09【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中,原始数据往往包含多个不同维度的数值指标,例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-07-08商业谈判是企业采购合作、渠道签约、价格议价、项目合作、客户签约的核心关键环节,直接决定企业的合作成本、利润空间与经营风险 ...
2026-07-07在数据分析、业务效果验证、AB 测试、学术研究等场景中,T 检验是假设检验体系里最基础、应用最广泛的统计方法,也是均值差异分 ...
2026-07-07 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-07-07【核心关键词】转化率、企业、策略、岗位、互联网、拆分、产品、运营、分析师、指标体系、数据分析、用户画像、数据诊断、产品 ...
2026-07-06在数据分析工作中,文本数据处理是高频刚需场景,用户评论、客服工单、日志信息、调研问卷、商品文案等数据都包含大量文本内容。 ...
2026-07-06 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-07-06在 CDA 数据分析师能力体系中,透视分析是数据探索、多维度汇总、业务复盘的核心基础技能。无论是 Excel 数据透视表,还是 Power ...
2026-07-03在市场竞争日趋激烈、获客成本持续攀升的当下,企业粗放式的“广撒网”获客模式早已无法适配经营需求。企业经营的核心逻辑,已经 ...
2026-07-03 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-07-03【核心关键词】运营、企业、核心、客户、新技术、数字化运营、数据分析、传统企业、人工录入、生产系统、技术人员、数据安全、 ...
2026-07-02在产品开发、项目立项、业务拓展、运营优化的工作中,市场调查、竞品分析、需求调研是三大核心基础工作。很多从业者容易将三者混 ...
2026-07-02