AI empoderando RWA: desentrañando la "contraseña de confianza" para llevar activos off-chain a la cadena

Autor: Zhang Feng

La ola de activos del mundo real (RWA) está arrasando en el ámbito financiero. Según BlackRock, se prevé que el mercado de activos tokenizados alcance un tamaño de 16 billones de dólares para 2030. Sin embargo, la brecha entre el mundo físico y el mundo digital sigue existiendo, problemas como la distorsión de la información sobre activos, fuentes de datos no fiables y áreas ciegas en el monitoreo de procesos, siguen acechando el camino del desarrollo de RWA, erosionando la confianza en el mercado.

¿Cómo conseguir que los activos fuera de la cadena tengan una expresión sólida y confiable en la cadena, o cómo permitir que los activos en la cadena obtengan un respaldo confiable fuera de la cadena? La tecnología de IA, con su poderosa capacidad de análisis de datos, reconocimiento de patrones y toma de decisiones automatizada, se está convirtiendo en el motor central para construir la base de confianza de los activos RWA y está estableciendo un puente sólido entre los datos en la cadena y fuera de la cadena.

En la habilitación de RWA por AI, el anclaje de metadatos, la mejora de oráculos y la monitorización de anomalías son los tres guardianes de confianza en una tríada. El anclaje de metadatos es la "fundación", asegurando que el punto de partida expresado en la cadena de RWA sea real; la mejora de oráculos es el "conducto", garantizando que el proceso de mapeo del estado fuera de la cadena a la cadena sea confiable; la monitorización de anomalías es el "centinela", que supervisa si el ciclo de vida completo se mantiene saludable y retroalimenta el mantenimiento de los dos primeros. Los tres no son aislados, sino que se conectan a través del flujo de datos, formando un ciclo de mejora de "referencia estática - entrada dinámica - verificación en tiempo real".

Uno, Anclaje de metadatos de activos:AI impulsado por una base de datos confiable

El principal desafío de llevar RWA a la cadena es cómo garantizar que los metadatos clave que describen los activos sean auténticos, completos y verificables. La entrada y revisión manual tradicionales son ineficaces y propensas a errores, lo que no puede satisfacer la demanda de llevar RWA a gran escala.

(I) Modo de operación básico

La IA desempeña el papel de "verificador inteligente" y "aumentador de datos" en esta etapa.

Extracción y estructuración automatizadas: Utilizando técnicas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) y visión por computadora (CV), la IA extrae automáticamente atributos clave (como ubicación, área, propietario, base de valoración, estado de uso) de datos heterogéneos de múltiples fuentes, como contratos, certificados de propiedad, estados financieros, datos de sensores (como dispositivos de Internet de las cosas) e imágenes de satélite.

Validación cruzada de múltiples fuentes: El modelo de IA fusiona múltiples fuentes de datos independientes y autorizadas fuera de la cadena (como bases de datos de registro gubernamentales, informes de terceros confiables, flujos de sensores fuera de la cadena) para realizar una validación cruzada, identificando contradicciones y anomalías.

Actualización y mantenimiento dinámicos: A través de la monitorización continua de los cambios en las fuentes de datos, la IA activa un proceso de actualización automática o semi-automática de los metadatos, asegurando que la información en la cadena esté sincronizada con la realidad fuera de la cadena.

(II) Derechos y responsabilidades de las partes participantes

Iniciador de activos/Depositario: Responsable de proporcionar acceso a los datos originales, asegurando la legalidad y accesibilidad de la fuente de datos; asume la responsabilidad principal por la precisión de los resultados procesados por la IA.

Proveedores de servicios de IA: responsables del diseño, entrenamiento, implementación y mantenimiento de modelos de validación de IA; garantizar la transparencia, equidad y robustez de los modelos; proporcionar registros auditables del rendimiento del modelo y del proceso de validación.

Auditor/ Nodo de validación: Responsable de realizar auditorías de muestreo independientes o validaciones de consenso sobre los procesos y resultados del tratamiento de AI.

Agencias Reguladoras: Establecer estándares de cumplimiento para el uso de AI en la validación de datos financieros críticos, así como requisitos de gestión de riesgos de modelos.

(III) Cumplimiento y Gestión de Riesgos

Privacidad de datos y cumplimiento: El proceso de IA debe cumplir estrictamente con las regulaciones de privacidad de datos como el GDPR y el CCPA, utilizando tecnologías de cálculo de privacidad (como el aprendizaje federado, el cálculo seguro multiparte y la privacidad diferencial) para completar la verificación mientras se protege la información sensible.

Riesgo del modelo: Se debe establecer un marco estricto de gestión del riesgo del modelo, que incluya la validación del modelo, el monitoreo continuo, la detección y mitigación de sesgos, la defensa contra ataques adversarios y la definición clara de los límites de rendimiento.

Transparencia y explicabilidad: Proporcionar fundamentos de razonamiento de IA explicables en puntos críticos de decisión (como fallos de verificación, anclajes de activos de alto valor) para cumplir con los requisitos regulatorios y de auditoría.

Definición de responsabilidades: Definir claramente las responsabilidades legales de las partes bajo la toma de decisiones asistida por IA, especialmente cuando un error o sesgo del modelo de IA causa pérdidas.

**Dos, Mejora de Oráculos: Flujo de Datos Confiables Fuera de la Cadena Potenciado por AI

Los oráculos (Oracle) son el puente clave que conecta el mundo fuera de la cadena con la blockchain. Los oráculos tradicionales dependen de una única o pocas fuentes de datos, lo que presenta problemas como fallos únicos, manipulación de datos, retrasos, entre otros.

(I) Modo de operación básico

La IA se actualiza en esta etapa a "oráculo inteligente" o "capa de mejora del oráculo".

Agregación de múltiples fuentes y evaluación de confianza: El modelo de IA recibe información de múltiples nodos de oráculos o fuentes de datos independientes, evalúa la fiabilidad en tiempo real de cada fuente, la precisión histórica y los sesgos potenciales, realiza una agregación ponderada dinámica y produce el valor estimado óptimo.

Detección y filtrado de anomalías: Monitoreo en tiempo real del flujo de datos de entrada, utilizando análisis de series temporales y algoritmos de detección de anomalías para identificar y filtrar valores atípicos, entradas sospechosas o comportamientos de ataque potencial (como intentos de ataque de préstamo relámpago para influir en el oráculo de precios).

Relleno de datos predictivo: En caso de latencia en la red o interrupción temporal de fuentes de datos, la IA puede realizar un relleno predictivo a corto plazo basado en patrones históricos y datos relacionados, asegurando la continuidad del servicio (debe estar claramente indicado).

Conversión de datos complejos: Transformar datos no estructurados o complejos fuera de la cadena (como la interpretación de informes de oferta y demanda de productos específicos, tendencias en cambios de puntuación crediticia) en una entrada estandarizada comprensible para contratos inteligentes en la cadena.

(II) Derechos y responsabilidades de las partes participantes

Operador de nodo de oráculo: Responsable de ejecutar el software de nodo de oráculo mejorado por IA; garantizar la seguridad y estabilidad de la infraestructura del nodo; responder de manera oportuna a las anomalías identificadas por la IA y tomar medidas.

Proveedores de datos: Garantizan la calidad, puntualidad y conformidad del contrato de los datos proporcionados; son responsables por proporcionar datos falsos o maliciosos.

Gobernanza de la red de oráculos descentralizados (DON): Responsable del modelo de seguridad general de la red, mecanismos de incentivos/castigos para nodos, selección y estrategia de actualización de modelos de IA.

Desarrolladores de contratos inteligentes/Usuarios de DApp: Elegir y confiar en servicios de oráculos mejorados por IA específicos; pagar las tarifas correspondientes; comprender las limitaciones y riesgos potenciales de los servicios de oráculos.

(III) Cumplimiento y Gestión de Riesgos

Certificación de fiabilidad de la fuente de datos: Establecer un mecanismo de certificación de calificaciones de los proveedores de datos y una evaluación continua para garantizar la fiabilidad de la fuente.

Diseño resistente a manipulaciones: Los modelos de IA y la red de oráculos deben estar diseñados para resistir ataques de brujas, ataques de soborno, etc., asegurando la descentralización y la resistencia a manipulaciones de los resultados agregados.

Acuerdo de Nivel de Servicio (SLA) y Seguro: Proporcionar un SLA claro que defina el tiempo de actividad, la garantía de precisión y el proceso de manejo de fallos; explorar el uso de seguros descentralizados para ofrecer protección contra pérdidas de usuarios causadas por fallos en los oráculos.

Supervisión de los "canales de datos clave": Los oráculos de IA que proporcionan precios clave (como los precios de colateral) pueden ser considerados infraestructura del mercado financiero, enfrentando requisitos regulatorios más estrictos en cuanto a operación, transparencia y resiliencia.

Tres, Monitoreo de Situaciones Anormales: AI Protege la Salud de los Activos durante Todo su Ciclo de Vida

Una vez que los activos RWA están en la cadena, no es una solución definitiva; el estado, el valor y la conformidad de la entidad fuera de la cadena pueden cambiar en cualquier momento. Se necesita un monitoreo continuo e inteligente para alertar sobre riesgos.

(I) Modo de operación básico

La IA en esta etapa es un "centinela de 24 horas" y un "analista de riesgos".

**Monitoreo de Comportamientos Multidimensional: ** Análisis en tiempo real de los patrones de transacciones en la cadena (como transferencias anómalas de grandes cantidades, pruebas frecuentes de pequeñas cantidades), datos relevantes fuera de la cadena (como registros de pagos de alquiler, registros de operación de equipos, noticias y opiniones públicas, dinámicas de indicadores ESG) y flujos de entrada de oráculos.

Reconocimiento de patrones y alerta de riesgos: Utilizar el aprendizaje automático para identificar comportamientos anómalos que se desvían de los patrones normales (como caídas anormales en el valor de los activos colaterales, morosidad en el alquiler, equipos fuera de servicio durante mucho tiempo, explosiones de opinión pública negativa, anuncios de sanciones regulatorias), emitiendo señales de alerta con anticipación.

Análisis de la causa raíz** y evaluación de impacto:** Realizar un análisis de asociación de las anomalías detectadas, inferir las posibles causas (como fluctuaciones del mercado, dificultades operativas, desastres naturales, fraude) y evaluar el grado de impacto en el valor de los activos, el flujo de caja y la conformidad.

Respuesta automatizada: Se activa automáticamente la mitigación de riesgos (como la solicitud de margen adicional, la activación de liquidaciones parciales, el congelamiento de transacciones sospechosas, la notificación al custodio para realizar una revisión) al cumplir con las condiciones preestablecidas en interacción con contratos inteligentes.

(II) Derechos y responsabilidades de las partes participantes

Proveedor de servicios de monitoreo: Desarrollar y desplegar modelos de monitoreo de IA; proporcionar alertas en tiempo real, informes de riesgos y paneles de visualización; asegurar la exhaustividad de la cobertura de monitoreo y la precisión de las alertas (equilibrar falsos positivos y omisiones).

Gestor de activos/ fiduciario: Responsable de recibir y responder a las alertas de IA; tomar acciones en cadena y fuera de cadena según reglas preestablecidas o juicio humano; revisar y optimizar periódicamente las reglas y umbrales de monitoreo.

Inversores/acreedores: Tienen derecho a acceder a informes de riesgos transparentes y a una visión general de la supervisión; ajustar sus posiciones o estrategias de acuerdo con los cambios en los riesgos.

Reguladores: Enfocarse en la supervisión de riesgos sistémicos a nivel de mercado; exigir informes oportunos sobre eventos de riesgo clave (como la grave insuficiencia de colaterales).

(III) Cumplimiento y gestión de riesgos

Límites de privacidad y monitoreo: El alcance del monitoreo debe limitarse estrictamente a los datos necesarios que están directamente relacionados con el riesgo de los activos RWA, evitando el monitoreo excesivo que infrinja la privacidad de individuos o empresas, cumpliendo con las regulaciones.

Interpretabilidad del modelo y trazabilidad de decisiones: Para las alertas de alto riesgo y la respuesta automática, se debe proporcionar una base de análisis de IA clara para garantizar que las decisiones sean trazables y auditables.

Supervisión humana y poder de decisión final: Las decisiones clave de gestión de riesgos (como la liquidación forzada) deben reservar un mecanismo claro de intervención humana y poder de decisión final, especialmente en situaciones donde el juicio de la IA presenta incertidumbre o implica circunstancias complejas.

Elasticidad de la red y continuidad del negocio: El sistema de monitoreo de IA debe tener alta disponibilidad y capacidad de resistencia a ataques, para prevenir fallos o ser comprometido, lo que podría llevar a riesgos no detectados.

Conclusión: AI — La fuerza central para construir la base de confianza en RWA y el puente de datos

La IA no es una panacea para todos los desafíos de confianza en RWA, pero sin duda es una fuerza tecnológica central e indispensable para construir un ecosistema RWA confiable y transparente. A través de la potenciación profunda del anclaje de metadatos de activos, la mejora de oráculos y la monitorización de anomalías en todo el ciclo de vida, la IA está reconfigurando de manera sistemática la expresión de valor y los métodos de circulación de RWA:

Consolidar la base de confianza: La verificación multifuente impulsada por IA, la monitorización continua y las alertas de anomalías han mejorado significativamente la precisión y la temporalidad del mapeo de la información RWA en cadena con respecto al estado real fuera de la cadena, lo que reduce notablemente la asimetría de información y el riesgo de fraude.

Puente de datos integral: La IA, como un "traductor" y "verificador de calidad" inteligente, permite que los datos off-chain complejos, dinámicos y no estructurados se conviertan de manera eficiente, confiable y segura en entradas confiables y ejecutables para contratos inteligentes on-chain, ampliando enormemente los escenarios de aplicación y los límites de complejidad de RWA.

Empoderamiento del control de riesgos proactivo: De la respuesta pasiva a la prevención activa, la capacidad de identificación y predicción de riesgos de la IA ha adelantado el umbral de gestión de riesgos de RWA, mejorando la estabilidad y resiliencia de todo el ecosistema.

Reestructuración del marco de responsabilidades: La introducción de la IA ha generado nuevos roles de participación (proveedores de servicios de IA, nodos de oráculos mejorados) y ha cambiado profundamente los límites de las responsabilidades de los roles existentes, exigiendo el establecimiento de una división de responsabilidades, mecanismos de incentivos, marcos de cumplimiento legal y sistemas de gestión de riesgos que se correspondan.

En el futuro, con la integración continua de la IA multimodal, la computación en privacidad y los mecanismos de consenso de blockchain, así como la mejora gradual del marco regulatorio, la base de confianza en RWA impulsada por IA será más sólida, y el puente de datos entre la cadena y fuera de la cadena será más fluido y eficiente. Un mercado financiero global de RWA verdaderamente confiable, transparente, eficiente e inclusivo está acelerando su formación bajo el impulso de la tecnología de IA. Esto no solo liberará un potencial de activos de billones de dólares, sino que también cambiará profundamente el paradigma de funcionamiento del sistema financiero global.