블록체인 온체인 거래 데이터에서 실제 결제 의도를 구분하는 방법

온체인 데이터는 가치가 '어떻게' 움직이는지는 투명하게 기록하지만, 그 가치가 '왜' 움직이는지 즉, 경제적 의도(Economic intent)는 명시적으로 기록하지 않습니다. 따라서 BCG와 Allium Labs는 실제 결제 의도를 구분하기 위해 다음과 같은 3단계 행동 기반 프레임워크(Behavior-based framework)와 패턴 식별(Pattern identification) 기술을 사용합니다.

 

1. 1단계: 비경제적 활동 제거 (Noise Filtering)

실제 결제를 구분하기 위한 첫 번째 작업은 '결제'라고 볼 수 없는 비경제적 노이즈를 걸러내는 것입니다.

• 봇(Bot) 및 내부 거래: 알고리즘 거래 봇의 활동이나 지갑 간의 자가 거래(Self-transfers)를 제외합니다.
• 프로토콜 메커니즘: 토큰의 사전 민팅(Pre-minting), 브릿지(Bridge)를 통한 자산 이동, 스마트 컨트랙트 내부 호출 등을 제거합니다.
• 중간 경로 라우팅: 자동화 마켓 메이커(AMM)를 거칠 때 발생하는 여러 번의 중간 이체(Hops)를 제외하고 최종적인 가치 이동만 고려합니다.

2. 2단계: 행동 지표를 통한 결제 의도 추론

블록체인에는 전통적인 금융 시스템이 가진 가맹점 카테고리 코드(MCC)나 송금 목적 코드와 같은 메타데이터가 없습니다. 대신 관찰 가능한 지갑 행동 신호를 분석하여 의도를 파악합니다.

• 송수신 관계(Sender-Receiver Dynamics): 두 당사자가 경제적으로 별개의 주체인지, 아니면 동일 주체의 지갑(Me-2-Me)인지를 분석합니다.
• 거래 규모(Ticket Size)와 빈도: 거래되는 금액의 크기와 얼마나 자주 발생하는지를 확인합니다.
• 상대방의 다양성(Counterparty Diversity): 하나의 지갑이 얼마나 다양한 지갑과 거래하는지를 봅니다.
• 시간적 일관성 및 방향성: 거래가 일회성인지 주기적인지, 그리고 되돌려지는(Reversible) 거래인지를 파악합니다.

3. 3단계: 결제 유형별 세부 분류

추론된 행동 패턴을 바탕으로 실제 경제 결제를 네 가지 세그먼트로 나눕니다.

• B2B(기업 간 결제): 대규모 금액, 비가역적 방향성, 인보이스 정산과 유사한 주기적 패턴을 보입니다.
• C2C(개인 간 결제/송금): 거래 횟수가 많고 평균 금액이 작으며, 상대방이 매우 다양한 패턴을 보입니다.
• C2B(소비자 결제): 비즈니스 지갑으로 향하는 단방향 흐름과 주기적인 구독형 거래 행동을 보입니다.
• B2C(기업의 개인 지급): 비즈니스 지갑에서 다수의 개인 지갑으로 나가는 정기적인 지불(급여, 리베이트 등) 패턴을 보입니다.

4. 보수적 분류 원칙

분석 결과가 모호한 활동은 실제 결제 통계에 포함하지 않고 의도적으로 투자 또는 트레이딩(Investment/Trade) 카테고리로 분류합니다. 이는 실제 경제 활동 수치가 과다하게 측정되는 것을 방지하기 위한 분석적 장치입니다.

결론적으로 온체인 데이터 분석은 명시적인 라벨이 없기 때문에, 데이터 분석가가 반복 가능한 행동 신호(Behavioral signals)를 얼마나 정교하게 포착하고 해석하느냐에 따라 실제 결제 의도 구분 여부가 결정됩니다.

 

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