현금 없는 경제, 전자화폐 사용으로 얻어지는 가장 큰 효과는 금융의 흐름을 데이터로 수집할 수 있다는 데 있습니다. 이는 금융 사고, 금융 범죄에 대한 예방 백신이 되기도 합니다. 먼저, 과거 부정 거래나 이상 거래와 같은 금융 사고 사례들의 패턴과 원인을 분석해 사고 시나리오를 설정하고, 이와 관련된 데이터를 수집·분석합니다. 이후 사고 시나리오로 분류되는 요소들을 찾아내 금융 사고, 금융 범죄 그리고 정상 거래를 구분해 냅니다. 이렇게 알고리즘을 만든 후 머신 러닝을 통해 관련 기술을 개발합니다.
_13p 〈중국 거지는 QR코드로 구걸한다〉 중에서

패닝 기술이나 GPU가 아니라 최첨단 기술과 인력, 천문학적 인 비용으로 암호화폐가 아닌 데이터를 캐는 이들이 있습니다. 대표적인 예로는 일명 ‘FANG’이라 불리는 페이스북, 아마존, 넷플릭스, 구글을 들 수 있습니다. 이들의 공통된 특징이 있다면 무상 서비스를 제공하고 대량의 데이터를 캐낸 후 딥러닝 기술로 가공하여 고부가 가치의 무언가를 만들어낸다는 점입니다.
_49p 〈아마추어는 금을 캐고, 프로는 비트코인을 캐고, 부자는?〉 중에서

언제부터인가 우리 삶은 전기 에너지와 데이터 에너지를 동시에 소비하는 패턴으로 바뀌었습니다. 전기 에너지를 생산하는 기업보다 데이터 에너지를 생산하는 기업이 더 많아지고, 수집한 데이터를 분석하는 기술을 가진 기업이 글로벌 비즈니스를 선도하고 있습니다. 페이스북은 데이터를 수집하기 위해 하늘 위로 태양광 무료 와이파이 드론을 띄우고, 마이크로소프트는 바다 한가운데 세계 최초의 데이터 센터를 구축하기도 합니다. _71p 〈기술, 스마트폰 코스프레〉 중에서

미국 테슬라처럼 무료 데이터를 무한대로 사용하기 어렵다는 데 있습니다. 향후, 지금의 스마트폰보다 자동차에서 소비되는 데이터의 양이 가늠하기 어려울 만큼 증가할 수도 있기 때문입니다. 과거 음성 통화 사용량과 문자 사용량으로 수익을 창출했던 이동 통신사들이 지금은 데이터 서비스로 더 많은 수익을 창출한다는 점에서 자동차의 무료 데이터 무한대 사용은 더욱 어려워 보입니다. 바로 그 점이 새로운 데이터 금융을 탄생시키는 요인이 될 수 있습니다.
_103p 〈테슬라와 VR이 만나면 새로운 데이터 금융이 탄생한다〉 중에서