数码小王活动回顾：交易所冷热钱包分配比例摘要：TokenInsight《对话首席》第41期

摘要：TokenInsight《对话首席》第41期线上文字直播——专访OceanEx交易所，在安全与便捷之间如何界定阈值，如何分配交易平台冷热钱包？
OceanExCTO-周家雨：各位TokenInsight的小伙伴，我是OceanExCTO周家雨，非常高兴能在今天和各位简单聊聊。
我现在在密歇根州立大学担任计算机科学助理教授，主要从事机器学习方面的研究，同时担任OceanEx的CTO主持高性能交易平台的开发。我于2014年亚利桑那州立大学计算机科学专业拿到机器学习方向的博士学位，后来在三星美国研究院，领导了三星研究公司(美国)的大规模推荐系统。后来2015年加入密歇根州立大学，一直做数据科学，机器学习和人工智能的研究。 2018年跟几个大学同学联合成立了BitoceanGlobal/OceanEx并出任CTO 。
/第一环节/
链闻提问
链闻-Ruby：我是链闻的Ruby ，我的第一个问题是：是否能简单介绍下，您是如何帮助OceanEx实现AI赋能的吗？
OceanExCTO-周家雨：好的，自从数字资产的兴起以来，不乏黑客从顶尖交易所盗窃大量数字资产，因此OceanEx一直把资产安全看作是我们的首要任务从未改变。从2018年我们的第一行代码开始，我们的工程团队便把每行代码的安全作为首要考虑。
链闻-Ruby：的确，最近安全事件频频发生，用户资产安全是第一位。
OceanExCTO-周家雨：让我来举一个AI的例子就是我们系统的冷热钱包：OceanEx使用了AI来对系统冷热钱包的分配进行管理，利用系统的大量数据计算出一个平衡系统性能和安全的最佳阈值。感兴趣的读者可以参考我们最近在人工智能顶级学术会议AAAI上发表的关于钱包阈值的论文：
同时我们的AI系统也应用在了系统风控方面，对每个用户的行为进行建模。当系统发现行为的异常，我们会及时锁定用户账号，并且告知风控组，联系用户进行资产保护。
再举一个例子：交易所系统后面有大量的互相配合的服务，例如注册，登陆认证， KYC审核，钱包，交易结算，会员管理等等。为了能做到低延迟并且不浪费系统资源，这些服务需要根据平台使用情况进行扩容和缩容。由于扩容缩容需要一段时间来完成，往往等用户使用量上来再进行扩容会导致短时间的资源不足而服务中断。我们将AI应用到了后台系统性能中，根据平台使用情况预测接下来的资源需求量，从而提前部署需要的资源来保持系统能一直处于低延迟的状态。
链闻-Ruby：感谢周博士，听起来AI其实是和比较核心的功能进行了结合。我的第二个问题是：请问AI赋能在用户体验和交易安全两方面会有怎样的效果？
OceanExCTO-周家雨：其实AI在OceanEx上有着多种应用场景，其中就包括了用户体验和交易安全。首先在安全方面，交易所最重要的一环是对用户的数字资产进行保护。用户每天在我们支持的几十个币种上进行充币和提币，大量的数字资产流动需要交易所强有力的安全保障。
其次，我们也会把AI应用在提升用户体验方面。再举个例子，一个对用户体验最有影响的应该是使用系统的延迟：简单来说，就是一个页面请求是不是能快速返回用户需要的数据，或者行情到来是不是能第一时间用自己想要的价格成交。
除了上述应用， OceanEx还有很多AI的应用，有些已经部署在我们的系统中，有些还在研发之中。
/第二环节/
金色财经提问
金色财经-加勒比海带：我是海带，首先想请您简单为大家介绍下，交易所冷热钱包的“最佳阈值” ，具体如何找到？
OceanExCTO-周家雨：我尽量把它写得直接一点。首先我们需要知道阈值的定义和必要性。 Ocean交易所主要使用三种钱包：冷钱包，热钱包，温钱包。温钱包接受用户的存币。冷钱包出账需要风控团队多人同时操作，因此非常安全但是低效，一般只适合N+1操作。热钱包出账完全由交易所系统自动操作，因此风险比冷钱包高但是非常高效适合大量用户提币需求。

数码小王 活动回顾：交易所冷热钱包分配比例

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