Ціна Morpho

Чи можуть .@vooi_io, @katana та @humafinance поєднувати розподіл кредитів на основі намірів з автоматизацією штучного інтелекту? Підведення підсумків Поєднуючи механізм намірів Vooi, модульну систему ліквідності Katana та кредитний рейтинг Huma на основі штучного інтелекту, можна побудувати фінансову інфраструктуру наступного покоління, яка автоматизує розподіл кредитів. Ця структура оптимізує ліквідність за рахунок виконання на основі намірів, штучний інтелект оцінює ризик у режимі реального часу та підтримує надмасштабні кредитні потоки за рахунок модульної концентрації ліквідності на основі рівня 2. В результаті ефективність капіталу може бути підвищена більш ніж в 50 разів, а час розрахунків може скоротитися з днів до хвилин. Однак залишаються такі проблеми, як безпека смарт-контрактів, припинення використання даних і дотримання нормативних вимог. Ключовий аналіз Кредитування на основі намірів і узгодження ліквідності Архітектура намірів Vooi реалізує декларативний метод кредитування, в якому користувачі не вказують детальні процедури, а лише представляють цілі. Процес Chain Abstraction Key Elements (CAKE) реалізує наміри через конкурентну мережу розв'язувачів і автоматично шукає оптимальні шляхи ліквідності в більш ніж 17 ланцюгах. Користувачі можуть отримати доступ до ліквідності в кількох ланцюгах за допомогою одного депозиту, а другий пілот штучного інтелекту пропонує стратегії кредитування, які відповідають цілям прибутковості. Ліквідність власності в ланцюжку (CoL) Katana концентрує ліквідність по всьому протоколу, усуваючи неефективність децентралізованих ринків. Ця структура забезпечує пряме зіставлення між основними протоколами, такими як Sushi, Morpho та Vertex, зменшуючи прослизання до менш ніж 0,1% та реінвестуючи комісію екосистеми для формування безперервного пулу ліквідності. Це забезпечує стабільну кредитну пропозицію навіть в умовах короткострокової волатильності. Управління ризиками в режимі реального часу, модель кредитування зі штучним інтелектом Система огляду штучного інтелекту Huma оцінюється як випадок досягнення 0% коефіцієнта дефолту шляхом поєднання історії транзакцій у ланцюжку з даними про дохід поза мережею. Зовнішні рейтингові агентства використовують моделі машинного навчання для розрахунку автоматичних кредитних рейтингів, а постачальники даних доповнюють їх алгоритмами прогнозування на основі нейронних мереж. Оцінки оновлюються в режимі реального часу щоразу, коли з'являються нові дані, що дозволяє негайно коригувати кредитні ліміти або умови кредитування. Якщо в майбутньому буде впроваджена мультиагентна структура штучного інтелекту, навчання з підкріпленням зможе динамічно управляти коливаннями ринку та ризиками групи позичальників. Коли кілька агентів штучного інтелекту обчислюють кредитні рейтинги на основі консенсусу, ймовірність однієї помилки знижується. Токенізація кредитів та абстракція ліквідності Huma перетворює традиційні кредитні відносини на NFT та DeFi-активи на основі ERC-20. Він забезпечує негайну сек'юритизацію від майбутніх потоків доходів, таких як рахунки, нарахування заробітної плати та грошові перекази, які позичальники можуть знімати та погашати неодноразово. Ця токенізація поширюється на стратегії отримання деривативів або хеджування через комбінації з іншими протоколами DeFi. Структура рівня 2 Katana автоматично перерозподіляє капітал без втручання користувача та підвищує ефективність завдяки швидким розрахункам та крос-чейн з'єднанням ліквідності за допомогою доказів ZK. Весь капітал експлуатується продуктивно, мінімізуючи неактивні активи. Управління автоматизованими кредитними протоколами Huma використовує токен HUMA для визначення лімітів ризику, коефіцієнтів винагороди тощо за допомогою голосування спільноти. Katana використовує метод ve(3,3) управління vKAT для створення довгострокової структури винагороди, орієнтованої на учасників. Vooi впроваджує концепцію динамічного налаштування параметрів за допомогою другого пілота штучного інтелекту, але токен управління ще не випущений. Оцінка ринку та погляди експертів Генеральний директор Morpho оцінив, що кредитування, засноване на намірах, може масштабуватися до трильйонів доларів за рахунок максимізації ефективності однорангового зіставлення. Представник Euler зазначив, що створення кредитного ринку забезпечує в 50 разів глибшу ліквідність за рахунок миттєвої структури запозичень. Співгенеральний директор Huma також наголосив, що кредитні рейтинги за допомогою штучного інтелекту можуть усунути глобальну неефективність передоплата. Потенційні переваги По-перше, ефективність капіталу може бути підвищена в 50 разів, а ліквідний капітал мінімізується за рахунок негайної структури кредитування. По-друге, індивідуальні кредитні продукти на основі штучного інтелекту дозволяють користувачам вибирати ставку прибутку, яка відповідає їхній схильності до ризику. По-третє, швидкість оплати скоротиться з існуючих T+3~5 днів до рівня оплати в той же день. По-четверте, модульна структура рівня 2 може підтримувати трильйони кредитних потоків. Ключові виклики Уразливості смарт-контрактів, розриви даних і збої мостів залишаються технічними ризиками, і якщо штучний інтелект відреагує на той самий патерн, можуть відбутися раптові зміни на ринку. Крім того, централізація зовнішніх даних, які використовуються для формування кредитних рейтингів, створює ризик маніпуляцій. З боку регулювання, кредитні рішення за допомогою штучного інтелекту можуть порушувати фінансові консультативні правила, а транскордонні кредити на основі анонімності повинні відповідати вимогам щодо боротьби з відмиванням грошей. Оцінка доцільності інтеграції Ці три платформи функціонально доповнюють одна одну: рівень виконання Vooi сумісний з інфраструктурою Katana і поєднує в собі оцінки штучного інтелекту Huma. Попит на автоматизовані кредитні моделі зростає у зв'язку з розширенням розміру ринку, але регуляторна чіткість все ще обмежена. висновок Зближення Vooi, Katana та Huma має потенціал для вирішення структурної неефективності на кредитних ринках DeFi та забезпечення автоматизованих потоків капіталу. Хоча ця інтеграція може значно підвищити ефективність капіталу та взаємодію з користувачами, вона обмежить комерціалізацію, якщо не зможе усунути технічні та регуляторні ризики. Незважаючи на те, що технічна зрілість і ринкова стійкість трьох платформ досягли високого рівня, синхронізація даних і налагодження управління штучним інтелектом стануть ключем до майбутнього успіху.

Пари з RSI OverBought/OverSold за останні 30 млн $STRK $F $TA $ZK $BERA $BANK $HBAR $AIN $AAVE $XLM $ORDER $XRP $MORPHO $TREE $ON $ALGO $SYN $ZEREBRO $HOME Отримуйте більше оновлень за посиланням