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
在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26 很多数据分析师写过无数个 SELECT,但当被问到“新建一张表,该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25 很多数据分析师精通Excel函数和透视表,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是什么关系 ...
2026-05-25数字化经营时代,企业的市场竞争早已从经验决策转向数据决策。门店营收、用户转化、产品销量、成本损耗、存量资产等所有经营行为 ...
2026-05-22在MySQL数据库日常运维、业务数据校验、数据迁移与数据清洗场景中,自增主键ID的连续性校验是一项基础且关键的工作。MySQL的Auto ...
2026-05-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-05-22【核心关键词】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下,存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21 很多数据分析师每天盯着几十个指标,但当被问到“这套指标要支撑什么业务目标”“指标之间是什么逻辑关系”“业务变化时如何 ...
2026-05-21在数据驱动决策的时代,数据质量直接决定分析结果的可靠性与准确性,而异常值作为数据清洗中的核心痛点,往往会扭曲分析结论、误 ...
2026-05-20 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-05-20Agent的能力边界,很大程度上取决于其掌握的Skill质量和数量。传统做法是靠人工编写和维护Skill,但这条路很快会遇到瓶颈。业务 ...
2026-05-20在统计分析中,方差分析(ANOVA)是一种常用的假设检验方法,核心用于分析“一个或多个自变量对单个因变量的影响”,广泛应用于 ...
2026-05-19 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-05-19想高效备考 CDA 一级,拒绝盲目刷题、冗余学习?《CDA 一级教材知识手册》重磅来袭!以官方教材为核心,浓缩 13 章 103 个核心考 ...
2026-05-19在数据统计分析中,卡方检验是一种常用的非参数检验方法,核心用于判断两个或多个分类变量之间是否存在显著关联,广泛应用于市场 ...
2026-05-18在企业数字化转型的浪潮中,很多企业陷入了“技术堆砌”的误区——上线了ERP、CRM、BI等各类系统,积累了海量数据,却依然面临“ ...
2026-05-18