Искусственный интеллект, обеспечивающий RWA: разгадывание "пароля доверия" для переноса вне блокчейна активов на блокчейн.

Автор: Чжан Фэн

Волна реальных мировых активов (RWA) охватывает финансовую сферу. По прогнозам BlackRock, к 2030 году объем рынка токенизированных активов достигнет 16 триллионов долларов. Однако разрыв между физическим и цифровым мирами продолжает существовать, и такие проблемы, как искажение информации об активах, ненадежные источники данных и слепые зоны в мониторинге процессов, как призраки, преследуют путь развития RWA, подрывая доверие к рынку.

Как обеспечить надежное и доверительное выражение оффлайн-активов в онлайне, или как обеспечить доверительную поддержку онлайн-активов оффлайн? Технология ИИ с ее мощными возможностями анализа данных, распознавания образов и автоматизированного принятия решений становится основным двигателем, создающим надежный фундамент доверия к активам RWA и строящим прочный мост между данными в онлайне и оффлайне.

!

В AI-уполномоченном RWA метаданные, оракулы и мониторинг аномалий являются тремя опорами доверия. Метаданные служат «фундаментом», обеспечивая достоверность исходной точки, выраженной в RWA на блокчейне; оракулы выступают в роли «трубопровода», гарантируя надежность процесса отображения состояния вне цепочки на цепочку; мониторинг аномалий является «стражем», контролируя, остается ли весь жизненный цикл здоровым, и предоставляя обратную связь для поддержки первых двух. Эти три элемента не являются изолированными, а связаны потоком данных, образуя усиленный цикл «статическая база - динамический ввод -实时校验».

I. Привязка метаданных активов:AI управляемая надежная основа данных

Основная проблема с токенизацией RWA заключается в том, как обеспечить достоверность, полноту и проверяемость ключевых метаданных, описывающих активы. Традиционный ручной ввод и проверка отличаются низкой эффективностью и подвержены ошибкам, что не может удовлетворить потребности в массовой токенизации RWA.

(I) Основные операционные режимы

ИИ играет роль «умного проверяющего» и «усиливающего данные» на этом этапе.

Автоматизированный извлечение и структурирование: С использованием технологий обработки естественного языка (NLP) и компьютерного зрения (CV), ИИ автоматически извлекает ключевые атрибуты (такие как местоположение, площадь, собственник, основание оценки, статус использования) из многопоточных гетерогенных данных, таких как контракты, свидетельства о праве собственности, финансовые отчеты, данные с датчиков (например, устройства Интернета вещей), спутниковые изображения и т.д.

Многоисточн验证交叉验证： AI-модели объединяют несколько независимых авторитетных источников данных (таких как базы данных правительственной регистрации, отчеты надежных третьих сторон, потоки датчиков вне цепочки) для перекрестной проверки, выявления противоречий и аномалий.

Динамическое обновление и обслуживание: Через постоянный мониторинг изменений в источниках данных ИИ инициирует автоматические или полуавтоматические процессы обновления метаданных, обеспечивая синхронизацию информации в цепочке и реальности.

(II) Права и обязанности сторон

Инициатор активов/Хранитель: отвечает за предоставление доступа к исходным данным, обеспечивает законность и доступность источников данных; несет первичную ответственность за точность результатов обработки ИИ.

Поставщик AI: отвечает за проектирование, обучение, развертывание и обслуживание моделей валидации AI; обеспечивает прозрачность, справедливость и надежность моделей; предоставляет аудитируемые записи о производительности модели и процессе валидации.

Аудитор/валидатор узла: отвечает за независимый выборочный аудит или проверку консенсуса процессов и результатов обработки ИИ.

Регулирующие органы: Установить стандарты соблюдения для использования ИИ в верификации ключевых финансовых данных, требования к управлению рисками моделей.

(Три) Соблюдение и управление рисками

Конфиденциальность данных и соблюдение норм: Процесс обработки ИИ должен строго соответствовать таким законам о конфиденциальности данных, как GDPR, CCPA и другим, используя технологии вычислительной конфиденциальности (такие как федеративное обучение, безопасные многопартнерские вычисления, дифференциальная конфиденциальность) для защиты чувствительной информации при проведении проверки.

Модельный риск: Необходимо создать строгую систему управления модельными рисками, включая верификацию моделей, непрерывный мониторинг, обнаружение и смягчение предвзятости, защиту от атак с использованием противодействия, четкое определение границ производительности.

Прозрачность и объяснимость: Предоставление объяснимых оснований для ИИ-выводов в ключевых точках принятия решений (таких как сбой проверки, привязка активов высокой стоимости), чтобы удовлетворить требования регуляторов и аудиторов.

Определение ответственности: Четко определить юридическую ответственность сторон в условиях принятия решений с помощью ИИ, особенно в случаях, когда ошибки или отклонения в моделях ИИ приводят к убыткам.

Два, Усиление оракулов: AI, обеспечивающий надежный поток данных вне цепочки

Оракул (Oracle) является ключевым мостом, соединяющим внешний мир и блокчейн. Традиционные оракулы полагаются на единственный или несколько источников данных, что приводит к проблемам с единой точкой отказа, подделкой данных, задержками и т.д.

(I) Основные операционные режимы

Искусственный интеллект на этом этапе обновляется до "умного оракула" или "улучшенного слоя оракула".

Многоисточниковая агрегация и оценка уверенности: AI-модель получает информацию от нескольких узлов оракулов или независимых источников данных, оценивает реальную надежность каждого источника, историческую точность и потенциальные предвзятости, проводит динамическую взвешенную агрегацию и выводит оптимальное оценочное значение.

Обнаружение и фильтрация аномалий: Реальный мониторинг входного потока данных, использование анализа временных рядов и алгоритмов обнаружения аномалий для выявления и фильтрации выбросов, подозрительных входных данных или потенциальных атак (например, попытки атак с использованием флеш-кредитов для воздействия на цены оракулов).

Прогностическое заполнение данных: В случае сетевой задержки или временного прерывания источников данных ИИ может осуществлять краткосрочное прогностическое заполнение на основе исторических паттернов и связанных данных, обеспечивая непрерывность обслуживания (необходимо четко указывать).

Сложная конвертация данных: Преобразование неструктурированных или сложных данных вне цепочки (например, интерпретация отчетов о спросе и предложении конкретных товаров, тенденции изменений кредитного рейтинга) в стандартизированный ввод, понятный смарт-контрактам на цепочке.

(II) Права и обязанности сторон

Операторы узлов оракула: отвечают за запуск программного обеспечения узлов оракула с поддержкой ИИ; обеспечивают безопасность и стабильность инфраструктуры узлов; своевременно реагируют на аномалии, выявленные ИИ, и принимают меры.

Поставщик данных: гарантирует качество, своевременность и соблюдение условий контракта по предоставляемым данным; несет ответственность за предоставление ложных или злонамеренных данных.

Управляющая сторона децентрализованной сети оракулов (DON): отвечает за общую модель безопасности сети, механизмы стимулов/наказаний для узлов, выбор и стратегии обновления AI-моделей.

Разработчики смарт-контрактов / пользователи DApp: выбирайте и доверяйте конкретным сервисам предсказаний, улучшенным ИИ; оплачивайте соответствующие сборы; понимайте ограничения и потенциальные риски сервисов предсказаний.

(Три) Соответствие и управление рисками

Аутентификация надежности источников данных: Установление механизма сертификации квалификации поставщиков данных и их постоянной оценки для обеспечения доверия к источнику.

Проектирование против манипуляций: Модели ИИ и сеть оракулов должны быть защищены от атак ведьм, атак подкупа и других, чтобы обеспечить децентрализацию и устойчивость агрегированных результатов к манипуляциям.

Соглашение об уровне услуг (SLA) и страхование: Предоставьте четкое SLA, определяющее время безотказной работы, гарантии точности и процессы обработки сбоев; исследуйте возможность использования децентрализованного страхования для защиты пользователей от убытков, вызванных сбоями оракула.

Регулирование «Ключевых данных»: Искусственный интеллект-оракулы, предоставляющие ключевые цены (например, цены на залог), могут рассматриваться как инфраструктура финансового рынка и подлежат более строгим требованиям к операционной деятельности, прозрачности и устойчивости.

Три. Мониторинг аномальных ситуаций: AI защищает здоровье активов на протяжении всего жизненного цикла

После того как активы RWA будут переведены на блокчейн, это не означает, что проблема решена раз и навсегда. Состояние, стоимость и соблюдение норм цепных объектов могут постоянно изменяться. Необходимо непрерывное и умное наблюдение для предупреждения о рисках.

(1) Основные операционные режимы

ИИ в этом этапе является "круглосуточным стражем" и "аналитиком рисков".

Многоуровневый мониторинг поведения: Реальный анализ моделей транзакций в блокчейне (например, аномальные крупные переводы, частые мелкие тесты), связанные с оффлайн данными (например, потоки платежей по аренде, журналы работы оборудования, новости и общественное мнение, динамика ESG-показателей) и потоки ввода оракулов.

Распознавание шаблонов и предупреждение о рисках: Используя машинное обучение для распознавания аномального поведения, отклоняющегося от нормального шаблона (например, аномальное падение стоимости залога, задолженность по аренде, длительный простой оборудования, вспышка негативного общественного мнения, объявления о санкциях со стороны регуляторов), заранее отправлять предупреждающие сигналы.

Анализ коренных причин** и оценка воздействия:** Провести корреляционный анализ выявленных аномалий, предположить потенциальные причины (такие как рыночные колебания, трудности в бизнесе, стихийные бедствия, мошенничество) и оценить степень их влияния на стоимость активов, денежный поток и соблюдение норм.

Автоматизированный ответ: Взаимодействуя с умными контрактами, автоматически запускает меры по снижению рисков (такие как дополнительное обеспечение, запуск частичной ликвидации, заморозка подозрительных транзакций, уведомление хранителя о проверке), когда выполняются заданные условия.

(II) Права и обязанности сторон

Поставщик услуг мониторинга: Разработка и развертывание моделей ИИ мониторинга; предоставление实时警报, отчетов о рисках и визуальных панелей; обеспечение комплексного охвата мониторинга и точности предупреждений (баланс ложных срабатываний и пропусков).

Управляющий активами/доверенный лицо: отвечает за получение и реагирование на AI-уведомления; принимает действия на блокчейне и вне его в соответствии с предустановленными правилами или ручной оценкой; регулярно пересматривает и оптимизирует правила мониторинга и пороговые значения.

Инвесторы/кредиторы: Имеют право на доступ к прозрачным отчетам о рисках и обзорам мониторинга; могут корректировать свои позиции или стратегии в зависимости от изменений рисков.

Регуляторные органы: Обращают внимание на мониторинг системных рисков на уровне рынка; требуют своевременного отчета о ключевых рисковых событиях (например, о серьезной нехватке залога).

(Три) Соответствие и управление рисками

Границы конфиденциальности и мониторинга: Объем мониторинга должен быть строго ограничен необходимыми данными, непосредственно связанными с рисками активов RWA, чтобы избежать чрезмерного мониторинга, нарушающего личную или корпоративную конфиденциальность, в соответствии с нормативными требованиями.

Объяснимость модели и отслеживание решений: Для высокорисковых предупреждений и автоматических ответов необходимо предоставить четкое основание для анализа ИИ, чтобы обеспечить возможность отслеживания и аудита решений.

Человеческий надзор и окончательное право на принятие решений: Ключевые решения по управлению рисками (такие как принудительная ликвидация) должны иметь четкий механизм человеческого вмешательства и окончательное право на принятие решений, особенно когда суждения ИИ связаны с неопределенностью или сложными ситуациями.

Сетевая устойчивость и непрерывность бизнеса: Система мониторинга ИИ должна обладать высокой доступностью и защитой от атак, чтобы предотвратить ее сбой или компрометацию, что может привести к упущению рисков.

Заключение: AI — основная сила в построении доверительных основ RWA и моста данных

Искусственный интеллект не является универсальным решением всех проблем доверия в RWA, но он безусловно является необходимой核心技术力量 для создания надежной и прозрачной экосистемы RWA. Благодаря глубокой поддержке трех ключевых аспектов: привязки метаданных активов, усиления оракулов и мониторинга аномалий на протяжении всего жизненного цикла, ИИ систематически преобразует выражение ценности RWA и способы его обращения:

Укрепление основы доверия: Управляемая ИИ многоисточниковая верификация, постоянный мониторинг и предупреждение о нерегулярностях значительно повышают точность и своевременность отображения информации о RWA на блокчейне в реальном состоянии вне сети, значительно снижая информационную асимметрию и риски мошенничества.

Мост данных: ИИ, выступающий в роли "переводчика" и "инспектора качества", позволяет эффективно, надежно и безопасно преобразовывать сложные, динамические и неструктурированные данные вне цепочки в надежный и исполнимый ввод для смарт-контрактов на цепочке, что значительно расширяет сценарии применения и границы сложности RWA.

ЭмPOWERing активный риск-менеджмент: от пассивного реагирования к активной профилактике, способности ИИ к идентификации и прогнозированию рисков позволяют перенести контроль рисков RWA вперед, повышая стабильность и устойчивость всей экосистемы.

Пересмотр рамок ответственности: Введение ИИ породило новые роли участников (поставщики ИИ-услуг, усиленные узлы оракулов) и глубоко изменило границы ответственности существующих ролей, требуя создания соответствующего распределения ответственности, механизмов стимулирования, правовых и нормативных рамок, а также систем управления рисками.

В будущем, по мере дальнейшей интеграции многомодального ИИ, вычислений с учетом конфиденциальности и механизмов консенсуса на блокчейне, а также по мере постепенного совершенствования регуляторных рамок, основа доверия RWA, управляемая ИИ, станет еще более прочной, а мост данных между ончейн и оффчейн будет более плавным и эффективным. Истинно надежный, прозрачный, эффективный и инклюзивный глобальный финансовый рынок RWA стремительно формируется под воздействием технологий ИИ. Это не только освободит потенциал активов на уровне триллионов долларов, но и глубоко изменит парадигму функционирования глобальной финансовой системы.