요약
MEXC의 새로운 행동 데이터 파동은 암호화폐 거래에서 세대 간의 중요한 변화가 있음을 보여줍니다: 제트 젠 사용자의 67% (18-27세)는 이미 AI 기반 도구에 의존하거나 이를 사용할 준비가 되어 있습니다. 이 결과는 플랫폼 내 활동, AI 봇의 활성화 비율, 사용 빈도, 거래 실행 패턴, 인터페이스 참여도를 바탕으로 합니다.
연구 결과, 제트 젠은 AI에 대한 호기심이 있을 뿐만 아니라, 이를 그들의 거래 루틴에 적극적으로 적용하고 있습니다. 그들은 일상적인 결정을 자동화하고 감정적 반응을 최소화하며, AI 인터페이스를 그들의 주 거래 환경으로 활용하고 있습니다. 이는 전통적인 차트 기반 접근 방식에서 벗어나 직관적이고 반응성이 뛰어나며 빠른 디지털 경험을 요구하는 제트 젠의 수요를 충족하는 실시간 적응 시스템으로의 변화입니다.
행동 지능 – 제트 젠이 AI를 사용하는 방법
전체MEXC의 보고서는 2025년 2분기에 780,000개 이상의 제트 젠 계정의 사용자 활동을 추적한 플랫폼의 내부 분석을 바탕으로 합니다. 이 결과는 봇 활성화 로그, AI 도구를 통한 거래 실행, 상호작용 시간 메트릭, 연령대 간의 행동 비교를 포함한 백엔드 데이터에서 도출되었습니다. 이러한 결과는 실제 거래 환경에서 관찰된 행동을 반영합니다.
주요 지표:
- 67%지난 90일 동안 적어도 하나의 AI 기반 봇 또는 전략을 활성화한 제트 젠 사용자의 비율입니다.
- 22.1%AI 도구 또는 자동화된 규칙 기반 시스템과 정기적으로 상호작용(월 4회 이상)을 보인 사용자의 비율입니다.
- 제트 젠 사용자는 전체60%AI 봇 활성화의 비율입니다.
- 제트 젠 사용자는 평균적으로11.4일/월AI 도구를 사용하며, 이는 30세 이상의 사용자보다 두 배 이상 높은 참여도입니다.
이러한 지표는 시장 변동성이나 뉴스 기반 불확실성의 시기에 사용 패턴이 일관되게 증가함을 시사합니다. 추가 데이터에 따르면 제트 젠 사용자는 AI 생성 신호를 전통적인 기술적 지표보다 2.4배 더 자주 확인합니다. 그들 중 73%는 시장 급증 기간 동안 봇을 활성화하지만, 낮은 거래량이나 가격 변동이 없을 때는 의도적으로 비활성화합니다. 비교를 위해, 밀레니얼 세대의 22%와 X세대의 7%만이 높은 변동성이 있을 때 AI를 사용하는 경향이 있습니다.
이 추세는 자동화가 적용되는 시기와 방법에 대한 깊은 이해를 암시합니다. 젊은 사용자들은 AI를 배치할 전략적 순간을 선택하고 있으며, 제트 젠에게 AI는 압박 속에서 인간의 의사 결정을 향상시키는 도구라는 점을 강조합니다.
변화의 심리학
제트 젠의 AI 거래 시스템에 대한 깊은 신뢰는 그들의 디지털 성장에 의해 형성된 더 넓은 심리적 및 행동 패턴에서 비롯됩니다. MEXC의 데이터는 이 세대가 감정적이고 인지적인 과부하에 대한 통제된 필터로 AI를 보고 있음을 보여줍니다.
시장 긴장감이 고조되는 기간 동안, 봇을 사용하는 제트 젠 트레이더는 수동 거래자에 비해 47% 적은 패닉 판매 사건을 경험했습니다. 이러한 ‘감정적 완충’ 효과는 중요합니다. 봇은 변동성이 큰 환경에서 전략에 맞춰 행동하게 해 주며, 두려움보다는 전략에 부합하도록 트레이더를 유지합니다.
제어를 포기하기보다는 AI 사용은 구조적 위임에 대한 욕구를 반영합니다. 제트 젠은 조건을 설정한 다음 자동화에 실행을 맡깁니다. 이는 손실 회피와 단기적 스트레스로부터 심리적 거리를 만들어냅니다. 이는 젊은 사용자의 AI에 대한 신뢰와 의존도를 반영하며, 최근의 데이터로 확인되었습니다. 조사에 응답한 제트 젠의 절반 이상이 ChatGPT를 협력자 또는 친구로 보고했다고 합니다.2021년 5월 21일자 보고서에 따르면에서Resume.org제트 젠 근로자의 거의 절반이 ChatGPT에 질문하는 것을 그들의 상사와 상담하는 것보다 선호한다고 보고서가 밝혔습니다.
MEXC의 조사 결과, AI 도구와의 상호작용은 또한 게임화되고 있음을 보여줍니다: 뉴스나 변동성이 있는 사건이 발생하면 봇 사용이 급증한 뒤 빠르게 줄어듭니다. 제트 젠의 빠른 전술적 참여 선호는 소셜 미디어와 게임에서 관찰된 패턴과 유사합니다. 그들은 지속적인 수동 감독을 요구하지 않고 시장이 움직일 때만큼 빠르게 반응하는 도구를 찾습니다.
궁극적으로 제트 젠의 AI 사용은 명확성과 속도에 뿌리를 두고 있으며, 도구는 혼란한 시장에서 그들의 정신적 안전망 역할을 합니다.
위험 관리의 계층으로서의 AI
제트 젠 사이에서 AI 도구 사용도 암호화폐 거래의 위험 관리 방식을 변화시키고 있습니다. 편리함을 자동화하는 것에 그치지 않고, 이러한 도구들은 규율 있는 거래 문화를 형성합니다.
MEXC의 데이터는 다음을 보여줍니다:
- AI 봇을 가진 제트 젠 사용자는1.9배 덜 가능성이 높습니다주요 사건의 초기 3분 동안 반응적으로 거래하는 비율입니다. 이는 감정적 실수가 발생하기에 중요한 시기입니다.
- 그들은2.4배 더 가능성이 높습니다구조적 손절매 및 이익 실현 메커니즘을 사용하는 경향이 있으며, 경계에 대한 더 강한 강조를 나타냅니다.
- 58%제트 젠 AI 상호작용의 비율입니다. 이는 MEXC의 내부 변동성 지수 급증 시 시작됩니다.
이것은 AI가 가장 중요한 순간에 규율을 강제하는 반자동 헤지 마인드를 나타냅니다. 이 모델에서 AI는 감정적 보험의 형태가 되어 제트 젠이 비합리적 과잉 반응으로부터 자신을 보호하면서 신속하게 행동할 수 있게 합니다.
제트 젠과 밀레니얼 세대의 차이
세대 간 분석은 암호화폐 거래에서 AI 지원에 대한 제트 젠과 밀레니얼 세대 간의 행동적 차이가 증가하고 있음을 보여줍니다. MEXC의 내부 데이터는 이 두 집단이 기술과 상호작용하고, 위험을 관리하며, 거래 환경에 대한 통제를 어떻게 인식하는지에 대한 주요 차이를 강조합니다.
제트 젠은 AI를 자동화뿐 아니라 환경 설정을 위한 도구로 보고 있습니다. 그들은 거래를 상호작용적이고 실시간 경험으로 보는 경향이 있으며, 이는 TikTok, Snapchat 및 Discord와 같은 플랫폼 사용과 유사합니다. 여기서 통제는 모듈 방식의 사용자 정의 트리거 및 인터페이스 레이어를 통해 이루어집니다. 전체보고서암호화폐 거래소 Bitget의 이전 연구에 따르면 제트 젠 트레이더의 높은 비율이 소셜 미디어 인플루언서를 쫓아 복사 거래를 통해 거래 경험을 자동화하는 경향이 있다고 합니다. 이 세대는 단기 조건을 설정하고, 그들의 디지털 습관에 맞는 반응 시스템으로 실행합니다.
반면 밀레니얼 세대는 웹 2.0 붐 기간 동안 성장했기 때문에 더 구조적이고 주제 기반의 투자 전략을 선호합니다. 그들은 상호작용의 빈도가 적지만, 각 상호작용에서 더 많은 시간을 소비하며 차트를 분석하고 보고서를 읽고 계획을 수립하는 경향이 있습니다. 그들의 AI 사용은 종종 사전 설정된 전략의 보조 역할을 하며, 동적인 의사 결정 엔진이 아닙니다.
심리학적 측면에서 제트 젠의 사용은 유동적 제어를 반영합니다. 그들은 정서적 상태, 시장 소음 및 주의 집중 범위에 따라 자율성을 조정합니다. 반면 밀레니얼 세대는 전체적인 통제를 목표로 하며, 노출을 수동으로 조정하고 더 구조적 프레임워크에 의존합니다.
AI 네이티브 세대를 위한 다음 단계
앞을 내다보면, 제트 젠의 수요와 금융 시장에서의 존재는 암호화폐 시장의 발전 방식을 계속해서 재형성할 것입니다. 자동화되지만 맞춤화 가능한 거래 도구에 대한 증가하는 수요는 AI의 발전을 기능에서 거래 인터페이스의 기본 요소로 이끌 것입니다.글로벌 시장 연구AI 거래 플랫폼 시장은 2025년부터 2034년까지 20% 이상의 CAGR로 성장할 것으로 예상되며, 2034년까지 약 699억 6천만 달러에 이를 것으로 보입니다. 이러한 추세는 젊은 투자자들 사이에서 실시간 데이터 분석, 예측 분석, 자동화에 대한 수요 증가에 의해 촉진됩니다.
제트 젠은 이미 AI 도구와의 실시간 참여를 통해 암호화폐 거래를 재정의하고 있습니다. 앞으로는 AI가 차세대 트레이더의 기본 포트폴리오 관리자가 될 것으로 전망됩니다.
2028년까지 제트 젠 트레이더의 80% 이상이 동적 자산 재조정, 크로스-체인 수익 최적화, 세금 자동화, 위험 계층화 할당을 포함한 풀 사이클 포트폴리오 관리에서 AI에 의존할 것으로 예상됩니다. 거래 인터페이스는 대시보드에서 지능형 에이전트로 진화할 것입니다: AI가 듣고 반응하며 설명하는 형태입니다.
그러나 이러한 변화에는 주의할 점이 동반됩니다. AI 도구는 입력된 데이터와 기본 모델만큼 신뢰할 수 있습니다. 과도한 의존은 일종의 잘못된 안전감 을 가져올 수 있으며, 이는 블랙스완 사건이나 시스템 편향이 모델에 내장될 때 더욱 그러합니다. 플랫폼은 투명하고 감사 가능한 AI 시스템을 설계하는 데 경계를 유지해야 하며, 사용자는 자동화의 한계에 대해 교육받아야 합니다.
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