金色沙龙北京站第七期圆桌论坛：区块链数据挖掘及应用

金色财经讯本期金色沙龙将以区块链行业数据挖掘和解读为主题，邀请Chaindigg创始人/CEO 叶茂、BTC.com CEO 庄重、PeckShield创始人蒋旭宪、TokenInsight CEO 呼涛、同济金融人工智能协会会长乔烨、链塔智库CEO张翔、港盛科技CTO&联合创始人史亮、拾斗量化创始人牛神、库神COO，联合创始人 张玉等业内知名人士进行观点分享。

在本期金色沙龙最后的圆桌论坛环节，BTC.com CEO 庄重、港盛科技联合创始人cto史亮、链塔智库联合创始人于睿、chaindigg创始人叶茂、拾斗量化创始人牛神、库神联合创始人coo张玉，在金色学院创始人安鑫鑫的主持下，就“区块链数据挖掘及应用”话题，展开了精彩讨论。

安鑫鑫 ： 今天的主题是数据，大家刚刚听了各位嘉宾的分享，有没有一些思考呢？在这个行业里面，数据是大家不太关注的一个企业类别。但是它对行业的价值，是非常大的。数据主为分为两个大的方向：一个是链上数据，可以反映出来很多方向；另一个是交易数据，是偏金融、行情的数据。接下来从不同的角度和各位嘉宾，再深组分享一下，再讨论一下。

很多嘉宾都是有非常强的传统数据或者传统金融的背景，所以 第一个问题 是： 与互联网大数据挖掘相比较，区块链领域的数据挖掘，有什么相同和不同点？

于睿：我们观察这个行业有几点很有趣：和传统互联网相比最大的不同， 传统互联网行业 是 先兴起， 才 有数据。但是在区块链行业 则相反 ，数据研究机构 是在 推着行业往前走。 这个背后的逻辑不同之处在于，面对的客户需求不太一样。我们观察这件事遇到了很多尴尬，比如链上的数据，我们做了很多调研，想去参访这些用户。但大家给我们的反馈，你就告诉我买哪个能赚就行。这是在座的各位，应该去琢磨的事，这是区块链的一个特点。

第二点，真正推动这个行业的发展，大企业和传统企业还没有进场，我们怎么通过数据吸引他们进来，这也是一点。

张玉：因为我做钱包之前，一直做人工智能方面的事情，主要给银行、保险公司做数据分析。我谈一下我的理解， 传统互联网和区块链数据挖掘不一样，从数据形态来看，目前区块链数据以结构化数据为主，非结构化数据 ，例如 像语音、图片，还没有大规模上链，所以现在数据量还是比较小。第二是量，虽然刚刚统计数据有很多T B ，但是跟任何一家银行、保险公司的量都没有办法比。所以在量和形态上，有很大的差距。第三，从分析方法来看，传统的数据挖掘主要是做异常检测、放量分析等 事情 。目前来看，区块链还在这个范畴之内，可能会偏统计一些 ， 真正的数据挖掘的工作才刚开始。

第四，关于应用场景，从深度来看还比较初级。在传统金融行业，已经从业务层面，比如从获客到风控、运营、服务，每个环节都有非常多的业务场景。 区块链目前还主要服务于交易，所以在分析深度上，还远远没有达到这么深的层次。

叶茂：先说一下我的观点。关于传统数据挖掘跟区块链数据挖掘的异同点， 相同的地方，整体的基础框架是类似的，是用类似的方法做数据的分析、关联、挖掘，基础框架是类似的。特别是区块链里面一些非链上数据，比如我们抓取数据，会提取论坛、网站的数据。这些数据跟传统的大数据挖掘更相似，用到的方法也相关。不同点在于哪？一方面区块链的链上数据它有一个特点，区块链的链上数据会有分叉的该。分叉意味着，如果要做实时的数据挖掘，我们要关注后面最新的区块怎么来处理数据的变动。如果没有处理好这个环节的话，数据通常在我们的结果里面，在某些时间点上，出来的数据是不太准确的。所以分叉怎么去处理，这可能跟传统不太一样。第二方面，因为在区块链里面，有一块是链上数据，链上数据很规则，它包括区块、交易和规则。我们还要结合非链上数据，就是刚刚讲到的从点论坛、暗网拿过来的数据。这类数据跟链上的数据如何关联进行挖掘，这一块也是一个要考虑的。这不是一个纯数据的关系，会有这么一个差别。

史亮：我之前在传统金融做了十多年，所以对传统金融IT和数字资产的IT有些了解。对于刚刚叶总讲的我非常认同，其实数据挖掘，就是大数据、人工智能如果大家真的关心，并且想在区块链行业未来做这块的话。原先在互联网里的一些技术，或者对应的基础框架是可以照版照用的，这是过去五年积累的非常有用的。 差异点在于，区块链是一个有序的数据，所以它把原先互联网上一些无序的数据存储直接在底层进行了有序，所以它的数据可靠性更高。 大数据分析做人工智能数据挖掘的时候，有很大一部分时间用在数据清洗上面。一些可靠性不高、波动的数据，甚至历史的数据会有变化。这些在未来区块链应用的时候，这些情况会变得更加好。所以到时候整体的数据存储，会变得更加可靠、有效。在数据抽取、清洗和规格化方面，我相信原先投大量资源在人工智能和大数据上做的事情，通过区块链底层，就可以省下来了。像分析的方法，这个部分一定会在区块链上面大放异彩的。

庄重：刚刚各位嘉宾聊了，区块链上的大数据有一点，最初做区块链行业的人不太多，偏统计的比较多一些。随着这个行业的发展，这一步门槛过了以后，重新去发掘大数据领域积累的技能。我们也是有一些困惑，有些数据信息怎么样让普通用户觉得是有趣的，另外提供这样服务的时候，怎么保证有公信力。因为一些链下数据的抓取，存在一些公信力的问题，这也是我们在产品上遇到的一些困惑。

安鑫鑫：刚刚大家聊到这个行业还是很初期，很多在通过数据推动行业的发展，整个数据的产业也处于初步阶段。 接下来大家站在行业的角度上，思考一下数据这个板块，因为在座的朋友更多是一些从业者，大家在看一些方向。在数据板块，哪些方面未来还有机会，以及一些瓶颈，难点在哪？

庄重：跟各家厂商的定位有关系，因为我们自己的定位是面对不同的区块链爱好者，包括一些开发者。从我们自己的角度出发，我们是更希望自己是一个只提供最客观数据的提供方，同时怎样让开发者在接入我们API的时候更方便，查询接口也更友好。也是怎么样能够基于我们平台，可以做一些比较复杂的查询任务，或者做一些定制化的需求。我们自身比较希望偏技术一点，希望让用户自己在上面发掘探索出，基于这些数据想要达到的效果。

安鑫鑫 ： 接下来有没有一些大的方向的规划呢？

庄重：首先是API的易用性。今年会看目前的情况，会类似推出一个，你可以在我们平台定制一些比较复杂的企求，这些企求不是实时返回的。我们想给开发者做一些深度的支持。

安鑫鑫 ： BTC.com，大家平时有用吗？我用得最多的是上面查地址、查交易。

庄重：关于地址的话，可能会在今年推出一个新的改进。当然是比较初级的，就是针对一个地址，我们会尝试给你反馈，我们认为它们的关联性，这样对于呈现一个比较完整的基于比特币的信息。这是接下来我们会在地址查询上，做的迭代。

史亮：我跟在座的各位不太一样，我本身不是一个数据挖掘分析方面的专家，我偏向于金融IT，对投资标的、业务这块比较了解。在这个沙龙之前请教了一些朋友，包括一些大数据、人工智能的朋友，去看利用区块链的方式，去解决一些数据的问题会怎么样，接下来的发展趋势会怎么样。

整体聊下来，在一些顶尖的人来看来，这个行业还是有比较大的前景。在于区块链领域的深度数据挖掘和人工智能这一块。因为它跟现有的大数据和人工智能比较典型的差异在于，它颠覆了一些底层的东西。现在我们看到的大数据也好，数据挖掘也好，是基于谁能够抓到数据，谁能够获取数据，并且存储到这个数据。它的使用者和所有者之间是不一样，大家知道数据并不在你的手里，而是在存储者的手里，它是真正的使用者，去深度理解和使用这些数据。甚至所有者和使用者有一个对抗的过程，我们发现很多对抗，我不愿意把这个东西放到支付宝上，但是没办法，有时候为了便捷就这么做了。这个过程会被区块链颠覆掉，这是大家在认知上有所共识的东西。因为 区块链能保证数据可靠性的同时，会引导数据所有权的保有。让你保有这个数据，允许让别人使用数据的同时，你会得到对应的收益。这种收益转移，不是把数据卖给了某个大公司，你就再也无关了，不是的。 接下来大家会更乐意去分享真实可靠的数据，并且把真实可靠的数据聚拢到区块链上。这时候我们做深度挖掘和分析，精准性会更高。我拿到的所有信息都会真实，我做的所有事情都会让信息的所有权获益。你得到便捷的同时，说不定还能得到一些额外的奖励，比如币。

所以我觉得这个行业未来的发展空间非常大。这个行业的数据非常有限，而且链上存的内容非常有限，很多实际场景的数据还没有到链上去。链上的数据，都可能是为了某些活动，比如某个游戏随意放在上面的数据，它的数据还没有到生产领域的时候。但是这会改变的，改变过程中需要很多技术专家、业务专家，和相关从业者一起来推动。当下我们做大数据挖掘，又走在区块链上，这是一个很有前景的方向。

如果整个区块链行业起来了，区块链金融对应的、数字资产的交易、数字资产跟全球其他资产之间的交换，都会成为大的可能性，这个行业也会顺起来。

安鑫鑫 ： 刚刚讲到了一个新的方向，就是数据与区块链的结合的应用，这是区块链应用的一个很大的方向。第二，发现链上的数据，现在可能大部分都是偏交易的，币与币之间的交易数据，还可以增加更多的新的数据点。

叶茂：刚刚史总讲得很好。从我来讲，区块链行业的数据分析才刚刚起步，传统方向上每个领域都会有很好的数据分析公司出来，因为数据是一个底层的基础。区块链还属于比较早期，里面有很多机会。比如对数字货币的一些跟踪应用，它的能力就可以帮我们更好地做链上数据规整，还有出现问题之前的预警，还有出现问题之后的弥补。这一块对于行业非常有帮助。

第二部分， 区块链数据有个很大的特点，它是容易获取的。什么意思呢？数据只要在区块链里面有一个节点，公链的数据都可以同步过来，这给大家很多机会，因为已经不存储获取的门槛了。大家所要关注的就是怎么样把数据利用起来，比如一个利用的方向，利用数据做量化交易，或者用数据去做一些跟分析报告相关的事情。 以量化来讲，量化策略非常多，不同的人可以根据数据研究出来不同的策略，这些策略就可以在现实生活中进行利用和回测。

第三部分，区块链数据和其他数据的关联，比如跟非链上数据的关联，比如行情数据、其他地方采集的数据。链上数据跟这些数据的关联，会产生一些很好的组合效应，看能够应用到什么地方。目前区块链的数据应用还比较窄，DApp上面也可以做一些分析，比如哪些DApp更容易获得用户的DApp，都可以算出来。

安鑫鑫 ： TokenInsight是行业比较领先做链上数据的，现在很多做数据的方向，都在偏向为投资者服务。大家知道如果数据能指导你多赚一分钱，或者少赔一点钱，意义就很大了。第一步是发现数据，第二步是处理数据，第三步，做一个显性的数据，让数据的作用更加直白的表现出来。

张玉：现在大家对于区块链认为是价值互联网，目前大家对现有的数字资产的定义说白了，是对数学模型、经济模型比较信任，产生的信任资产。像大规模增值的资产，尤其是数字资产，有我们个人的身份数据，还有个人账户的行为数据，大量的上链以后，才有可能产生真实的数据资产。这个部分还有待于新的技术能够突破，才能够完全解决。因为目前的量，希望有更多的技术方，能够在底层的公链上有所突破，把数据资产上链的事情给解决，再谈数据挖掘、大规模的应用，才比较现实。

安鑫鑫 ： 等于提了一个需求，给数据提供方。

于睿：几位讲得太好了，我再说一个点。目前好像数据行业实现数据资产定价，包括交易过程，希望未来链上链下数据打通，包括分析的框架和方法论。应用方面刚刚几位谈到了，现在链上可以呈现的数据非常单一，未来数据量变大以后，这个情况会怎样，也需要大家去探索。

然后， 给大家提一个问题，我看到前两天一个新闻，日本发行了数字货币，今天央行有消息，央行也要发。这个市场形成以后，在座的各位做的事情，是不是能够应用过去 ？

牛神：其实所有数据的基础性的分析或者工作，今天叶总讲了一个比较好的应用方向和场景。我能够想到了，因为我们是做量化交易的，这些数据分析我考虑到两个方面。第一，在金融科技上的应用上。第二，在区块链产业上的应用，在数字资产上它是一个自由金融的市场。一些数据团队，给这个行业提供了比较系统化、真正的数据分析，对行业的是非常有帮助的。

安鑫鑫 ：刚刚各位嘉宾讲得很深了，把我后面的问题已经回答了。接下来再聊一个问题，每个人、每家的数据产品，有非常定向的服务需求。大家更加分散地去看，看现在的市场对数据的真正需求是怎样的，是怎样的用户人群，更加需要什么样的数据。各位对这块有什么更深的思考，它不局限于自身的产品，而是对整个数据行业有一个思考。甚至于对行业外的人， 也 有一些思考。

牛神：我想了三个方面。

第一，我看叶总的PPT讲了比较一个刚性的需求，政府部门监管的需求，对数据非常重要。

第二，做量化交易，对基础性的数据API也是一种刚性需要。

第三，区块链行业的投资人也好，还是行业从业者也好，对数据的需求也是比较强的。所以从这种角度来讲，这个市场刚性的需要还是比较重要的。因为在整个币圈区块链是一个非常自由的市场，公信力是非常重要的。

于睿：我们希望结合数据，让更多的传统的钱和行业建立认知，然后再建立信心，这样才能推动行业的发展。

安鑫鑫 ： 链塔智库在传统行业有很深的资源，现在链塔做的事情是对行业非常有帮助的，一直在总结和汇总行业各种各样的信息。向传统行业的人传道布道。

张玉：我的观点是这样的，如果是从目前区块链应用的场景来看，我们叫交易行业。交易行业从获客到风控、运营、产品的定价和最后的服务，整个环节大家都开始用了。举一个例子，比如钱包支持某个币种，肯定要看这个币种它的地址用户量、活跃活度，全球那么多币种，我们不可能把每个币种都加进去。数据挖掘和数据分析的工作，对整个产业链有一个比较明确的应用了。包括金色最近也在做数据分析，这是从当前的状态来看。我们作为从业者，更大的希望还是希望区块链未来能应用到其他行业，这个里面非常重要的一个点。 我们必须要能解决一些资产上链的问题 ， 有哪些资产能够数据化，把数据化的资产能够搬到区块链上来应用， 这里面我认识到非常多的公链在尝试，目前还没有大的突破。我相信这是一个大的趋势，我觉得传统大数据分析的方法和成果，都可以直接过来应用。我更看好的一个点，我们早期做金融行业数据挖掘的时候，做不到全生命周期分析。就说客户跟企业的关联，分散在不同的渠道里面，有电话、网络、微信，各个渠道都没有打通。现在能解决这个问题，但是没有办法搬到链上去。如果没有一个好的技术，即使有区块链也没有办法满足。所以如果要更快的发展，很多东西要突破，这需要大家一起努力。

叶茂：刚刚我讲了几个点，包括对政府、对个人、对量化，这也是一部分应用。其实在区块链上还有很多可以做的事情，举个例子，怎么在传统世界，我们会用数据挖掘会做精准营销，在区块链上面，一个项目方它也需要做营销，但是这个营销怎么做呢？可以在区块链上利用数据去做一些分析，可以让项目变得更有效率。第二方面，我们现在关注数字货币这个方向，除了数字货币，现在在国家层面上更提倡无币区块链，也就是区块链应用完以后，区块链上的数据是存在的。这个数据跟实体结合，如何用，也有一些相关的方法。这个方法去借鉴，去做其他链上的数据挖掘，这里面也会有很多空间。更大的范围和空间，是在以后。因为这些链随着区块链不断的推进，会不断的产生结合。用怎样的方式，推动实体经济，这是非常厉害的。

安鑫鑫 ： 刚刚提的大部分偏链上数据，港盛科技做的是偏交易所相关，所以它和交易所的数据相关。讲一下在整个措施过程中，交易所的交易产生的哪些数据，是有很多价值，对市场是用指导意义的。

史亮：我讲一下金融交易相关的话题。数据分析和数据挖掘， 在金融里面有三个方面的应用，可以帮助大家很快去落地，并且是有很大的前景。第一，清算结算业务，清算结算业务大家毋庸置疑。数字货币的交易大家对清结算还没有感受，但是在传统金融里面，区块链在清算结算上的应用已经开始了。 国内也好，国际也好，一些大的银行、大的交易机构，已经开始用一些区块链的技术做清算结算，来保证数据的可靠性、准确性。这个领域里面在于数字货币的交易里面清算结算的业务，一定是基于区块链技术来充分使用的。这一部分给普通的炒币者和机构带来很大帮助。

第二个是风控，因为数字资产涨幅、跌幅非常大，所以大家觉得我已经做了高风险的事情，但是高风险在哪里，大家没有特别深的判断。所以实际上来说，你做金融交易、做金融投资，最关注的就是风控，这是它的核心所在。所以实际上你如何做好风控，在这个过程当中是非常重要的事，而风控的分析需要用到大量的数据。这不是交易过程中的风险控制，有事前、事中、事后三个方面都要做。这里面有大量的模型、数据的处理、数据的挖掘，我要看投资交易数据以后，到底风险收益比率是怎样的，我做这笔交易，如果投前还有一个分析的过程，我们还会有一些场景分析的做法，就可以更有帮助。所以这个里面需要大量准确的数据，数据的准确性会帮助到大家很多。这一部分是风控要做的，这对于普通数字货币投资者来说，一个是反欺诈，一个是我的币去了哪，所有的交易过程是可追溯的，现在是不可追溯的，所以才有了去中心化的交易所。这也区块链可以在交易里面的一些布局。

第三方面是分析。这在传统行业里面都是刚起步，大家知道人工智能神经网络在投资领域里面，模型在量化里面刚开始的应用，而且在过去几年的表现都还是不错的。甚至在非交易里面也表现非常不错。 实际上在数字资产交易里面，也可以大量使用分析类数据。分析类数据，也需要大量的数据做支撑，并且还需要分析模型。 这三方面的应用，肯定会帮助到个人投资者也好、机构投资者也好，还是投资机构、管理机构，把整个交易做得更加健康健全，让整个数字资产、投资交易变成一个大的金融体系，合规合法地往前走。

安鑫鑫 ： 大家知道BTC.com是比特大陆旗下的子品牌，为整个区块链行业来服务的。真正通过链上数据，尤其是比特币的链上数据来反映一些情况。 近期有没有一些数据，比如挖矿的人数上升还是下降，交易的人数有没有变动，或者持币的用户有没有变动，有没有发现这样的数据呢？

庄重：因为我们有矿池业务，我关注更多的还是全网的算力，包括这些算力的来源。我们也发现了一些奇怪现象， 我们观测到算力下降，这些算力会从B TC 流入到B TH ，但是整体算力确实有一些减少。 最近的价格和矿机价格也有一定的关系。近期有一定的算力减少， 但是跟最近的价格也没有太大的关联，这也是最近注意到一个比较奇怪的现象。

最后我们从欧洲地区新了一些新的算力增长，用户数很多，但是平均的量跟国内差别还是很大。大家之前关注的伊朗，确实能看到，但我们不能给提供服务。我们自身也注意到，从去年丰水期、枯水期，从我们内部可以看到算力迁移的情况。 所以做区块链数据分析，我们自己也需要知道把链上链下数据打通。 比如在我们这里很难拿到交易所的数据，刚刚有嘉宾谈到数字货币，从现在开始会有一些闪电网络新的应用。这些我们也是想尽量能够抓住这些新的热点，我们的强项还是在于新的技术探索上。我们对比一些传统做数据分析的厂商，这方面我们还是有所欠缺的。我们还是先在技术服务上，帮助大家先知道一些策略，或者一些其他情况。这是目前我们的考虑。

安鑫鑫 ： 今天聊得挺深入的，圆桌到此结束了，祝大家新年快乐。