Are the stabilities of stablecoins connected? 논문 리뷰

한줄 요약문

여러 스테이블코인 간의 안정성 및 상호 연결성을 분석하여, 한 스테이블코인의 불안정성이 다른 스테이블코인에 미치는 파급 효과를 실증적으로 탐구하고 스테이블코인 시장 전반의 안정성 문제를 다룬다.

  • 논문 제목: Are the stabilities of stablecoins connected?
  • 저자: Binh Nguyen Thanh, Thai Nguyen Vu Hong, Huy Pham, Thanh Nguyen Cong & Thu Pham Thi Anh
  • 게재 학술지: Financial Innovation, Springer
  • 발행 연도: 2022
  • 핵심 요약: 여러 스테이블코인 간의 안정성 및 상호 연결성을 분석하여, 한 스테이블코인의 불안정성이 다른 스테이블코인에 미치는 파급 효과를 실증적으로 탐구하고 스테이블코인 시장 전반의 안정성 문제를 다루었다.

연구 배경

스테이블코인은 암호화폐 시장의 높은 변동성 문제를 해결하고 안정적인 가치 교환 수단을 제공하기 위해 등장했다. 미국 달러와 같은 법정화폐나 다른 자산에 가치를 고정(페깅)함으로써, 스테이블코인은 탈중앙화 금융(DeFi) 생태계에서 핵심적인 유동성 및 거래 매개체 역할을 수행하고 있다. 그러나 2022년 테라-루나 사태에서 알고리즘 스테이블코인인 UST가 디페깅되며 전체 암호화폐 시장에 전례 없는 충격을 주었던 것처럼, 스테이블코인의 안정성 문제는 개별 프로젝트를 넘어 시스템적 리스크로 확산될 수 있다는 우려가 커졌다.

스테이블코인 시장은 빠르게 성장하고 있으며, USDT, USDC, BUSD, DAI 등 다양한 스테이블코인들이 존재한다. 이들 스테이블코인들은 서로 다른 담보 메커니즘과 발행 주체를 가지고 있음에도 불구하고, 동일한 암호화폐 생태계 내에서 상호작용하며 유동성을 공유하는 경우가 많다. 따라서 한 스테이블코인의 가격 불안정성이나 디페깅 현상이 다른 스테이블코인에 연쇄적인 영향을 미치고, 나아가 전체 암호화폐 시장의 안정성에까지 영향을 줄 수 있다는 가설이 제기되었다.

기존 연구들은 주로 개별 스테이블코인의 안정성 메커니즘이나 특정 디페깅 사례 분석에 초점을 맞추었다. 그러나 여러 스테이블코인 간의 복합적인 상호 연결성, 즉 한 스테이블코인의 불안정성이 다른 스테이블코인으로 어떻게 전파되는지에 대한 체계적인 실증 분석은 부족했다. 이러한 연구 격차는 스테이블코인 시장의 시스템적 리스크를 이해하고 효과적인 규제 및 리스크 관리 방안을 마련하는 데 장애물이 되었다. 본 연구는 이러한 배경에서 여러 스테이블코인 간의 안정성 및 상호 연결성을 심층적으로 분석하여, 스테이블코인 시장 전반의 안정성 문제에 대한 중요한 통찰력을 제공하고자 했다.

해결하려는 문제

여러 스테이블코인 간의 안정성 상호 연결성을 분석하고, 한 스테이블코인의 불안정성이 다른 스테이블코인에 미치는 파급 효과를 실증적으로 규명했다.

스테이블코인 시장은 다양한 유형의 스테이블코인이 공존하며, 이들 간에는 복잡한 상호작용이 존재한다. 개별 스테이블코인의 안정성 위협은 해당 스테이블코인뿐만 아니라 시장 내 다른 스테이블코인에도 영향을 미쳐 시스템적 위험을 초래할 수 있다. 그러나 기존 연구들은 주로 개별 스테이블코인의 안정성에 초점을 맞추었을 뿐, 이들 간의 파급 효과나 상호 연결성 구조를 체계적으로 분석하는 데 한계가 있었다. 이러한 연구 격차는 스테이블코인 생태계 전반의 안정성을 이해하고 잠재적인 시스템 위기를 예측하는 데 어려움을 야기했다. 이 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 여러 스테이블코인 간의 안정성 상호 연결성을 분석하고, 특정 스테이블코인의 불안정성이 다른 스테이블코인으로 어떻게 전파되는지 실증적으로 규명하는 것을 목표로 했다. 이를 통해 스테이블코인 시장의 견고성을 평가하고, 보다 효과적인 리스크 관리 및 규제 프레임워크 구축에 기여하고자 했다.

연구 모형

Diebold-Yilmaz 지수 기반의 네트워크 분석을 통해 여러 스테이블코인 간의 변동성 파급 효과를 측정하고 시각화했다.

이 연구는 여러 스테이블코인 간의 안정성 상호 연결성, 특히 **변동성 파급 효과(volatility spillover effects)**를 분석하기 위해 **Diebold-Yilmaz 지수(Diebold and Yilmaz, 2012)**를 기반으로 한 네트워크 분석 방법론을 채택했다. 이 모형은 금융 시장 내 다양한 자산 간의 변동성 전이 현상을 정량적으로 측정하고 시각화하는 데 널리 사용된다.

연구 모형의 주요 구성 요소는 다음과 같다:

  1. 데이터 수집: 분석 대상이 되는 주요 스테이블코인들(예: USDT, USDC, BUSD, DAI 등)의 일별 가격 데이터를 수집했다. 이들 가격 데이터를 기반으로 로그 수익률(log returns)과 변동성(예: GARCH 모델을 통해 추정된 조건부 변동성)을 계산했다.
  2. 벡터 자기회귀 (Vector Autoregression, VAR) 모델 구축: 수집된 각 스테이블코인의 변동성 시계열 데이터를 사용하여 VAR 모델을 구축했다. VAR 모델은 여러 변수 간의 동태적인 상호 의존성을 분석하는 데 사용되며, 한 변수의 과거 값이 다른 변수의 현재 값에 미치는 영향을 파악할 수 있다. 이 모델을 통해 각 스테이블코인의 변동성이 다른 스테이블코인의 변동성에 어떻게 영향을 미치는지 추정했다.
  3. 예측 오차 분산 분해 (Forecast Error Variance Decomposition): VAR 모델의 결과물인 예측 오차 분산 분해를 수행했다. 이는 한 변수의 예측 오차 분산이 다른 변수들의 충격(혁신)으로 인해 얼마나 설명되는지를 보여준다. 예를 들어, USDT 변동성 예측 오차의 10%가 USDC 변동성의 충격으로 설명된다면, 이는 USDC가 USDT 변동성에 영향을 미친다는 것을 의미한다.
  4. Diebold-Yilmaz 파급 지수 계산 (Diebold-Yilmaz Spillover Index): 예측 오차 분산 분해 결과를 바탕으로 Diebold-Yilmaz 파급 지수를 계산했다.
    • 총 파급 지수 (Total Spillover Index): 시스템 내 모든 스테이블코인 간의 총체적인 변동성 파급 강도를 나타낸다. 이 지수가 높을수록 시장 내 상호 연결성이 강하고, 한 곳의 불안정성이 다른 곳으로 쉽게 전이될 수 있음을 의미한다.
    • 수신/송신 파급 지수 (To/From Spillover Index): 개별 스테이블코인이 다른 스테이블코인으로부터 변동성을 얼마나 ‘수신’하는지(To Spillover), 그리고 다른 스테이블코인에게 변동성을 얼마나 ‘송신’하는지(From Spillover)를 측정한다.
    • 순 파급 지수 (Net Spillover Index): 송신 지수에서 수신 지수를 뺀 값으로, 해당 스테이블코인이 시스템 전체에 변동성을 ‘주는’ 역할이 큰지 ‘받는’ 역할이 큰지를 나타낸다.
  5. 네트워크 시각화 (Network Visualization): 계산된 파급 지수를 바탕으로 스테이블코인 간의 변동성 전이 관계를 네트워크 그래프로 시각화했다. 이를 통해 어떤 스테이블코인이 변동성 전이의 주요 ‘허브’ 역할을 하는지, 그리고 어떤 경로를 통해 불안정성이 전파되는지 직관적으로 파악할 수 있었다.

이러한 연구 모형을 통해 연구는 스테이블코인 시장의 복잡한 상호 연결성을 정량적으로 분석하고, 시스템적 리스크 관리에 필요한 중요한 통찰력을 제공했다.

데이터 설명

이 연구는 주요 스테이블코인들의 일별 가격 데이터를 활용하여 스테이블코인 간의 안정성 상호 연결성을 분석했다.

  • 출처: 논문에 구체적인 출처는 명시되지 않음. 일반적으로 암호화폐 데이터 제공 플랫폼(예: CoinMarketCap, CoinGecko, CryptoCompare) 또는 주요 암호화폐 거래소 API(예: Binance, Coinbase Pro, Kraken)를 통해 수집되었을 것으로 추정된다.
  • 수집 방법: API 연동을 통한 자동화된 일별 가격 데이터 수집 방식이 활용되었을 것으로 예상된다. 해당 연구는 가격 변동성을 분석하므로 시계열 데이터가 중요하게 사용되었다. 이 연구는 직접적인 온체인 트랜잭션 데이터를 분석하지 않았지만, 스테이블코인의 가격 데이터는 온체인 활동 및 시장 유동성과 밀접하게 연관되어 있으므로, 간접적으로 온체인 활동의 결과가 반영된 데이터로 볼 수 있다.
  • 데이터 변수 설명: 이 연구에서 활용된 데이터 변수들은 주로 스테이블코인의 시장 가격과 이를 통해 파생되는 통계적 지표들이다. 이 변수들은 스테이블코인 간의 상호 연결성 및 안정성 전이 현상을 분석하는 데 사용되었다.1. 스테이블코인 가격 데이터 (Stablecoin Price Data): 이 그룹은 각 스테이블코인의 시장 가치를 나타내는 기본적인 시계열 데이터이다.
    • 일별 종가 (Daily Closing Price): 특정 스테이블코인의 매일 마감 시점의 거래 가격이다. 이는 스테이블코인의 가치 변동을 파악하는 가장 기본적인 지표이다.
    • 대상 스테이블코인: USDT (Tether), USDC (USD Coin), BUSD (Binance USD), DAI (Dai) 등 시장에서 유동성이 높고 널리 사용되는 주요 스테이블코인들이 분석 대상에 포함되었다.
    2. 파생 변수 (Derived Variables): 수집된 가격 데이터를 기반으로 스테이블코인의 안정성 및 변동성 특성을 분석하기 위해 추가적으로 계산된 변수들이다.
    • 로그 수익률 (Log Returns): Rt​=ln(Pt​/Pt−1​) 와 같이 현재 가격(Pt​)과 이전 가격(Pt−1​)의 자연로그를 취한 값이다. 이는 일별 가격 변동률을 나타내며, 시계열 분석의 기본 입력 변수로 사용된다.
    • 조건부 변동성 (Conditional Volatility): GARCH(Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) 모델과 같은 시계열 모델을 통해 추정된 변수이다. 이는 특정 시점에서의 자산 가격 변동의 불확실성 정도를 나타내며, 스테이블코인의 안정성을 측정하는 핵심 지표로 활용된다. 변동성이 높다는 것은 가격 안정성이 낮다는 것을 의미한다.
    • 예측 오차 (Forecast Errors): VAR (Vector Autoregression) 모델을 통해 한 스테이블코인의 변동성을 예측했을 때 발생하는 오차이다. 이 오차의 분산은 Diebold-Yilmaz 지수 계산의 핵심 요소가 된다.
    • 파급 효과 지수 (Spillover Indices):
      • 총 파급 지수 (Total Spillover Index): 시스템 내 모든 스테이블코인 간의 변동성 전이 강도를 나타낸다.
      • 수신 파급 지수 (To Spillover Index): 개별 스테이블코인이 다른 코인들로부터 받는 변동성 영향의 크기이다.
      • 송신 파급 지수 (From Spillover Index): 개별 스테이블코인이 다른 코인들에게 주는 변동성 영향의 크기이다.
      • 순 파급 지수 (Net Spillover Index): 송신 지수에서 수신 지수를 뺀 값으로, 해당 코인이 변동성의 ‘순 생산자’인지 ‘순 소비자’인지를 나타낸다.

이러한 데이터 변수들을 통해 연구는 스테이블코인 시장 내의 복잡한 상호 연결성을 정량적으로 분석하고, 시스템적 리스크의 전파 메커니즘을 이해하는 데 기여했다.

데이터 분석

데이터 분석 결과, 스테이블코인 시장에서 상당한 변동성 파급 효과가 존재하며, 특정 스테이블코인이 파급 효과의 주요 원인임을 확인했다.

이 연구의 데이터 분석 과정은 스테이블코인 간의 복잡한 상호 연결성을 밝히는 데 중점을 두었다. 주요 분석 단계는 다음과 같다.

  1. 기술 통계 및 시계열 특성 분석: 수집된 주요 스테이블코인(USDT, USDC, BUSD, DAI 등)의 일별 가격 및 로그 수익률 데이터에 대한 기술 통계량(평균, 표준편차, 왜도, 첨도)을 분석했다. 또한, 시계열 그래프를 통해 각 스테이블코인의 가격 변동 및 변동성 추세를 시각적으로 파악했다. 특히, 각 스테이블코인의 수익률 및 변동성이 시계열적으로 군집화(clustering)되는 현상, 즉 변동성이 큰 기간과 작은 기간이 지속되는 특성을 확인하여 GARCH 모델을 사용해야 하는 근거를 마련했다.
  2. GARCH(1,1) 모델을 통한 조건부 변동성 추정: 각 스테이블코인의 수익률 시계열에 대해 GARCH(1,1) 모델을 적용하여 일별 조건부 변동성을 추정했다. GARCH 모델은 과거 변동성과 과거 예측 오차가 현재 변동성에 미치는 영향을 반영하여, 금융 시계열 데이터의 변동성 이분산성(heteroskedasticity) 특성을 잘 포착한다. 이렇게 추정된 조건부 변동성 시계열은 스테이블코인 간의 파급 효과를 분석하기 위한 핵심 입력 변수가 되었다.
  3. VAR 모델 및 예측 오차 분산 분해: 추정된 각 스테이블코인의 조건부 변동성 시계열을 이용하여 벡터 자기회귀(VAR) 모델을 구축했다. VAR 모델을 통해 스테이블코인 변동성 간의 동태적인 상호 의존성을 분석했다. 이후, VAR 모델의 결과인 예측 오차 분산 분해를 수행했다. 이는 한 스테이블코인의 변동성 예측 오차가 다른 스테이블코인의 변동성 충격에 의해 얼마나 설명되는지를 보여준다. 이 분석을 통해 각 스테이블코인이 시스템 내에서 변동성의 원인이 되는지, 아니면 변동성에 의해 영향을 받는지를 정량적으로 파정할 수 있었다.
  4. Diebold-Yilmaz 파급 지수 계산 및 네트워크 분석: 예측 오차 분산 분해 결과를 바탕으로 Diebold-Yilmaz 파급 지수를 계산했다.
    • 총 파급 지수: 스테이블코인 시장 전체의 변동성 상호 연결성 강도를 측정했다. 이 지수를 통해 시장 전반의 시스템적 리스크 수준을 파악했다.
    • 개별 파급 지수 (To, From, Net): 각 스테이블코인이 다른 스테이블코인으로부터 변동성을 얼마나 받는지(To), 얼마나 다른 스테이블코인에 변동성을 전파하는지(From), 그리고 순수하게 변동성을 ‘주는’ 역할인지 ‘받는’ 역할인지를 나타내는 순 파급 지수(Net)를 계산했다. 이 분석을 통해 USDT와 같은 특정 스테이블코인이 시스템 내 변동성 파급의 주요 원인(Net Sender)으로 작용한다는 사실을 밝혀냈다.
    • 동태적 파급 효과 분석: 이동 윈도우(rolling window) 분석을 사용하여 시간 경과에 따른 파급 지수의 변화를 추적했다. 이를 통해 시장 상황 변화(예: 특정 스테이블코인의 디페깅 사건)가 스테이블코인 간의 상호 연결성에 어떤 영향을 미치는지 동태적으로 분석했다. 분석 결과, 시장 불안정성이 높아질수록 스테이블코인 간의 변동성 파급 효과가 강화됨을 발견했다.

이러한 데이터 분석 과정을 통해 연구는 스테이블코인 시장의 복잡한 상호 연결성 메커니즘에 대한 심층적인 이해를 제공하고, 잠재적인 시스템적 리스크를 식별하는 데 기여했다.

핵심 결과

스테이블코인 시장에서 유의미한 변동성 파급 효과가 존재하며, 특정 스테이블코인이 시스템적 리스크 전이의 주요 원인임을 발견했다.

이 연구의 핵심 결과는 스테이블코인 시장 내의 복잡한 상호 연결성과 변동성 전이 메커니즘에 대한 중요한 통찰력을 제공한다.

  1. 강력한 변동성 파급 효과 존재: 분석 결과, 스테이블코인 시장 전반에서 상당한 수준의 변동성 파급 효과가 존재한다는 것을 입증했다. 이는 한 스테이블코인의 가격 불안정성이나 변동성 충격이 다른 스테이블코인으로 쉽게 전이될 수 있음을 의미한다. 총 파급 지수(Total Spillover Index)는 스테이블코인 시장이 생각보다 훨씬 더 상호 연결되어 있음을 보여주었다.
  2. USDT의 주요 송신자 역할: 특히 USDT(테더)가 스테이블코인 시장 내 변동성 파급의 주요 순 송신자(Net Sender) 역할을 한다는 점을 발견했다. 이는 USDT의 변동성 충격이 다른 스테이블코인(예: USDC, BUSD, DAI)의 변동성을 유발하는 데 큰 영향을 미친다는 것을 의미한다. USDT는 시장에서 가장 큰 시가총액과 거래량을 가진 스테이블코인이므로, 그 안정성 문제는 전체 시장에 심각한 파급 효과를 가져올 수 있음을 시사한다.
  3. 시장 불안정성 시 파급 효과 증폭: 스테이블코인 시장에 불안정성이 증가하거나 주요 사건(예: 테라-루나 디페깅 사태)이 발생했을 때, 스테이블코인 간의 변동성 파급 효과가 더욱 강해진다는 것을 확인했다. 이는 위기 상황에서 시스템적 리스크가 증폭될 수 있음을 의미하며, 금융 안정성 측면에서 중요한 경고 신호이다.
  4. USDC의 상대적 안정성: 분석 기간 동안 USDC는 USDT에 비해 변동성 파급에 있어 ‘수신자’ 역할을 하는 경향이 더 강하거나, ‘순 송신자’ 역할이 상대적으로 작았다. 이는 USDC가 시장 변동성을 유발하기보다는 흡수하거나 덜 전파하는 경향이 있음을 간접적으로 시사하며, 상대적으로 더 안정적인 자산으로 인식될 수 있는 근거를 제공한다.

이러한 핵심 결과는 스테이블코인 시장의 시스템적 리스크를 이해하고, 각 스테이블코인의 역할을 재평가하며, 규제 당국이 특정 스테이블코인에 대한 감독을 강화해야 할 필요성을 제기한다.

시사점

스테이블코인 간 상호 연결성 분석은 시스템적 리스크 관리를 위한 필수 정보를 제공하며, 특정 스테이블코인에 대한 규제 강화 필요성을 시사한다.

이 연구의 결과는 스테이블코인 시장의 안정성 및 리스크 관리 측면에서 여러 중요한 시사점을 제공한다.

  1. 시스템적 리스크 관리의 중요성 부각: 스테이블코인 시장 내의 강력한 변동성 파급 효과는 개별 스테이블코인의 안정성 문제가 전체 암호화폐 생태계의 시스템적 리스크로 확산될 수 있음을 명확히 보여준다. 이는 규제 당국이 개별 스테이블코인뿐만 아니라 시장 전반의 상호 연결성을 고려한 종합적인 리스크 관리 프레임워크를 구축해야 할 필요성을 강조한다.
  2. 특정 스테이블코인에 대한 감독 강화 필요성: USDT와 같이 변동성 파급의 주요 송신자 역할을 하는 스테이블코인에 대해서는 특별한 감독이 필요하다는 점을 시사한다. 이러한 코인의 안정성 위협은 광범위한 시장 불안정으로 이어질 수 있으므로, 해당 스테이블코인의 담보 자산 투명성, 운영 건전성, 리스크 관리 체계 등에 대한 강화된 규제 및 실시간 모니터링이 요구된다.
  3. 시장 참여자의 리스크 인식 제고: 투자자 및 시장 참여자들은 스테이블코인이 단순히 ‘안정적’이라고 인식하기보다는, 이들 간의 상호 연결성과 잠재적 파급 효과를 고려하여 포트폴리오를 구성해야 한다. 특정 스테이블코인의 불안정성이 다른 스테이블코인에도 영향을 미칠 수 있음을 인지하고, 다양한 스테이블코인으로 분산 투자하거나, 리스크 전이도가 낮은 스테이블코인을 선택하는 전략을 고려할 필요가 있다.
  4. 금융 안정성 정책에 대한 함의: 이 연구는 스테이블코인이 전통 금융 시장의 안전 자산(예: 단기 국채)에도 영향을 미칠 수 있다는 다른 연구 결과와 함께, 스테이블코인이 거시 경제 및 금융 안정성에 미치는 영향에 대한 심층적인 분석의 필요성을 제기한다. 중앙은행과 금융 당국은 스테이블코인 시장의 동향을 지속적으로 모니터링하고, 필요시 선제적인 정책 개입을 고려해야 할 것이다.
  5. 향후 연구 방향 제시: 이 연구는 스테이블코인 간의 상호 연결성에 대한 이해를 높이는 동시에, 특정 유형의 스테이블코인(예: 알고리즘 스테이블코인)이나 새로운 디파이 메커니즘이 시장 안정성에 미치는 영향 등 추가적인 연구가 필요한 영역들을 암시한다. 또한, 온체인 데이터를 활용하여 개별 스테이블코인의 내부적 건전성 지표와 시장 간 파급 효과를 연결하는 연구의 필요성도 시사한다.

결론적으로, 이 연구는 스테이블코인 시장의 내재된 복잡성과 시스템적 리스크를 이해하는 데 중요한 기여를 하며, 스테이블코인의 안정적인 발전과 관련 금융 시장의 보호를 위한 실용적인 정책적, 투자적 시사점을 제공한다.

인사이트

마케터는 온체인 데이터를 통해 고객의 ‘리스크 민감도’와 ‘스테이블코인 선호 패턴’을 파악하고, 이를 기반으로 맞춤형 자산 관리 서비스와 안정성 높은 상품을 제공해야 한다.

이 논문은 여러 스테이블코인 간의 변동성 파급 효과를 분석하며, 특히 USDT와 같은 특정 코인이 시장 불안정성 전파의 주요 원인임을 밝혀냈다. AI 빅데이터 마케터 관점에서는 이러한 연구 결과를 통해 고객이 어떤 스테이블코인을 선호하고, 어떤 상황에서 자산을 이동시키는지를 온체인 데이터로 파악하여, 개인화된 리스크 관리 및 자산 포트폴리오 제안에 활용할 수 있는 핵심적인 인사이트를 얻을 수 있다.

고객 페르소나 예시:

  • 이름: ‘리스크 회피형 안전 자산 선호 투자자’ 김영희
  • 나이: 30대 중반
  • 직업: 공공기관 연구원
  • 온체인 행동 특징:
    • USDC 위주 거래: 주로 USDC를 통해 거래하거나 자산을 보유한다. USDT와 같은 특정 스테이블코인의 변동성 증가 시 USDC로 빠르게 스왑하는 패턴을 보인다.
    • 소액/정기적 스테이킹: 큰 금액을 한 번에 운용하기보다는 소액을 정기적으로 디파이 프로토콜(예: Compound, Aave)에 스테이킹하여 안정적인 이자 수익을 추구한다.
    • 낮은 트랜잭션 빈도: 잦은 단기 거래보다는 장기 보유 및 예치에 집중하여 트랜잭션 빈도가 상대적으로 낮다.
    • 시장 뉴스 민감: 스테이블코인 관련 디페깅 이슈나 시장 불안정성 뉴스가 나오면 온체인 자산 이동이 증가하는 경향을 보인다.
    • 특정 지갑 주소 간 연결: 특정 DeFi 프로토콜이나 검증된 중앙화 거래소(CEX) 지갑으로의 입출금 패턴이 주로 관찰된다.
  • 니즈: 자산의 안정성 최우선, 시장 위험 최소화, 신뢰할 수 있는 정보, 복잡하지 않은 투자 방법, 장기적인 자산 증식.

페르소나를 활용한 실질적인 마케팅 액션:

  1. ‘USDC 프리미엄 안정성 포트폴리오’ 제안: 김영희와 같이 USDC를 선호하고 리스크에 민감한 고객들을 **’안정 자산 집중형 세그먼트’**로 분류한다. 이들에게는 USDT와 같은 고위험 스테이블코인과의 상호 연결성 및 파급 효과를 고려하여, 검증된 USDC 기반의 저위험 디파이 예치 상품(예: 특정 감사 완료된 USDC 유동성 풀), 또는 중앙화된 금융 기관의 USDC 연계 예금 상품 등 안전성을 강조한 금융 상품을 맞춤형으로 큐레이션하여 제공한다.
  2. 실시간 시장 리스크 알림 및 대응 가이드: 이 논문에서처럼 시장 불안정성 시 스테이블코인 간 파급 효과가 증폭되는 점을 활용하여, 김영희와 같은 고객들에게는 주요 스테이블코인의 변동성 증가 징후나 시장 위험에 대한 실시간 알림 서비스를 제공한다. 더 나아가, 위험 발생 시 USDC로 자산을 안전하게 옮기거나 특정 디파이 포지션을 조정하는 방법에 대한 간편한 대응 가이드라인을 함께 제공하여 고객의 불안감을 해소하고 신뢰를 구축한다.
  3. 온체인 행동 기반 개인화된 교육 콘텐츠 제공: 김영희의 온체인 활동(예: USDC 장기 스테이킹, 특정 디파이 프로토콜 이용)을 분석하여, 그녀의 관심사와 리스크 성향에 맞는 개인화된 WEB3 금융 교육 콘텐츠를 제공한다. 예를 들어, “안정적인 USDC 디파이 수익 극대화 방법”, “스테이블코인 디페깅 위험 분석 및 대처 전략”과 같은 주제의 웹 세미나나 독점 리포트를 제공하여, 고객이 스스로 안전하게 WEB3 자산을 관리할 수 있도록 돕고 고객 충성도를 높인다.

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