AIGC прискорює еру роботів-консультантів з децентралізованих фінансів

Кайл Лю, менеджер з інвестицій, Bing Ventures

Ринкова конкуренція та зміни

Дайте визначення поняттю AIGC та децентралізованих фінансів

AIGC (AI Generated Content) – це контент, створений штучним інтелектом, і з постійним розвитком технологій сфера застосування AIGC стає все більш широкою. У просторі децентралізованих фінансів AIGC можна використовувати для аналізу даних і написання смарт-контрактів, але вона також стикається з проблемами якості та автентичності контенту. У майбутньому об’єднання AIGC та децентралізованих фінансів принесе більше можливостей та рішень для цифрової економіки, таких як децентралізація ринку невзаємозамінних токенів та аутентифікація цифрової ідентифікації. Однак необхідно розробити нові технології та механізми для забезпечення якості та автентичності контенту, створеного AIGC.

Розвиток ринку децентралізованих фінансів

Програми штучного інтелекту на ринку децентралізованих фінансів перебувають на стадії швидкого зростання і в майбутньому надаватимуть більшу підтримку різним послугам децентралізованих фінансів. Децентралізовані фінанси та відкриті дані Decentralized Finance надають величезні можливості для навчання та розробки моделей штучного інтелекту, таких як арбітражні боти, які намагаються максимізувати прибуток в очікуванні коливань цін на активи. Однак дуже важливо захищати базові дані, які використовуються для навчання моделей штучного інтелекту, і можуть бути прийняті різні методи захисту, такі як захист їх як комерційної таємниці або подання заявок на патенти.

Нові послуги, такі як смарт-контракти, біржі DEX і кредитні платформи на ринку децентралізованих фінансів, можуть підвищити ефективність і доступність фінансових послуг, але регулювання та управління ризиками цих нових послуг все ще потребують вдосконалення. У майбутньому, зі збільшенням обсягу даних, перспективи застосування ШІ стануть ширшими, а потенціал ринку децентралізованих фінансів та простору фінансових інновацій може бути ще більше розширений.

Джерело: Peter Luo

Застосування AIGC в децентралізованих фінансах

Технологія штучного інтелекту може бути використана для оптимізації та аналізу систем децентралізованих фінансів, а за допомогою алгоритмів штучного інтелекту можна досягти більш точного контролю ризиків та більш ефективних торгових стратегій. У той же час дані та записи транзакцій систем децентралізованих фінансів можуть надати велику кількість навчальних даних та сценаріїв застосування ШІ, ще більше покращуючи застосування та розвиток технології ШІ. Розумні інвестиції, оцінка кредитоспроможності, смарт-контракти та управління децентралізацією є важливими сценаріями застосування для поєднання децентралізованих фінансів та штучного інтелекту, що може підвищити безпеку та ефективність управління системою. Поєднання децентралізованих фінансів та штучного інтелекту сприятиме інноваціям та змінам у фінансовому секторі, а також матиме наступні три основні тенденції для майбутнього фінансового ринку:

Застосування AIGC у трейдингу

Потенціал застосування штучного інтелекту в трейдингу величезний. Методи навчання без учителя можуть бути використані для створення прогнозів ранжування токенів, а методи кластеризації Алгоритм і зменшення розмірності можуть бути використані для вилучення відповідних функцій і кластеризації наборів даних. Це допомагає краще розуміти ринкові тенденції та приймати більш обґрунтовані рішення. Штучний інтелект також може допомогти трейдерам здійснювати арбітражні угоди та оптимізувати стратегії розподілу активів.

Штучний інтелект також може відігравати важливу роль в оцінці ризиків у транзакціях, виявленні та позначенні підозрілої активності та захисті користувачів від шахрайства та інших фінансових злочинів. З постійним розвитком ринку децентралізованих фінансів і постійним розвитком технології штучного інтелекту потенціал застосування штучного інтелекту в інтелектуальному торговому алгоритмі децентралізованих фінансів зростатиме, і очікується, що він відіграватиме важливу роль у зміцненні довіри до екосистеми децентралізованих фінансів.

Застосування AIGC в управлінні активами

Технологія штучного інтелекту має великий потенціал у сфері управління активами децентралізованих фінансів. Автоматизований маркет-мейкер (AMM) є однією з ключових областей, і штучний інтелект може оптимізувати алгоритм, скидаючи бід-аск спреди, щоб забезпечити більш економічний спосіб торгівлі. Використовуючи штучний інтелект для управління динамічними колекціями токенів, протоколи децентралізованих фінансів можуть оптимізувати розподіл активів і управління ліквідністю, надаючи інвесторам ефективні варіанти інвестування з низьким рівнем ризику. Технологія AIGC може швидко відсіяти найбільш потенційні інвестиційні об’єкти та уникнути ризиків для підвищення прибутковості. У майбутньому технологія AIGC стане важливою частиною управління активами децентралізованих фінансів.

Застосування AIGC в смарт-контрактах

Штучний інтелект може посилити безпеку та надійність смарт-контрактів, виявляючи шкідливий код, відстежуючи мережевий трафік і виявляючи аномальну поведінку. При цьому, автоматично генеруючи код смарт-контракту, можна уникнути помилок і упущень розробників і підвищити якість і надійність контракту. Крім того, інструменти генерації смарт-контрактів можуть дозволити непрофесійним розробникам швидко генерувати код смарт-контракту, тим самим сприяючи популярності та розвитку додатків децентралізованих фінансів. Найголовніше, що технологія AIGC може автоматизувати розробку та тестування контрактів за допомогою інтелектуальної генерації та тестування контрактів, тим самим підвищуючи ефективність розробки та зменшуючи трудовитрати та часові витрати.

Джерело: singularitynet

Майбутній напрямок та основні питання

Застосування штучного інтелекту в децентралізованих фінансах може стати основним порогом для самих децентралізованих фінансів і додатків штучного інтелекту, а питання безпеки в майбутніх дослідженнях привернуть більше уваги, включаючи дослідження внутрішньої безпеки та зовнішньої безпеки. Застосування штучного інтелекту у фінансових установах вимагає більше даних для підтримки, але кількість експериментів недостатня з міркувань безпеки. Ми вважаємо, що дослідження штучного інтелекту в децентралізованих фінансах повинні бути зосереджені на таких питаннях, як те, чи може застосування штучного інтелекту підвищити цінність початкової ліквідності децентралізованих фінансів, чи відповідає застосування штучного інтелекту вимогам безпеки, і які компроміси виникнуть між міцністю та надійністю системи та безпекою.

Вплив технології AIGC на конфіденційність

• Питання конфіденційності та безпеки даних: технологія AIGC може призвести до витоку особистої конфіденційної інформації, тому необхідно вжити суворих заходів захисту конфіденційності, таких як шифрування даних користувача та обмеження обсягу використання даних.
• Поширення оманливої та неправдивої інформації: Технологія AIGC може швидко генерувати великі обсяги контенту природною мовою, який може містити неправдиву інформацію або вводити в оману, і якість і точність технології AIGC повинні бути покращені, а також необхідно посилити нагляд і модерацію контенту, створеного технологією AIGC.

Проблеми з безпекою платформ децентралізованих фінансів

• Уразливості смарт-контрактів: контент, створений штучним інтелектом, може мати певний ступінь помилок і недоліків, що може призвести до вразливостей у коді в смарт-контракті, залишаючи можливості для хакерських атак, а аудит і тестування смарт-контрактів потребують посилення.
• Атаки ботів і шахрайство: Зловмисники можуть використовувати технологію AIGC для створення фальшивого контенту природною мовою, щоб спонукати користувачів до шахрайства або підірвати безпеку системи, і необхідно посилити заходи безпеки та запобігання технології AIGC, такі як посилення аутентифікації користувачів та контролю доступу.

Висновки та висновки

Ми вважаємо, що технологія штучного інтелекту відіграватиме дедалі важливішу роль в екосистемі децентралізованих фінансів. Зокрема, ми з оптимізмом дивимося на застосування ШІ в таких сегментах:

1. Прогнозування ринку та інтелектуальне прийняття інвестиційних рішень: технологія штучного інтелекту може підвищити точність прогнозування ринкових тенденцій за допомогою технології машинного навчання та прогнозного аналізу, а також надати трейдерам послуги технічного та фундаментального аналізу. Це надає децентралізованим фінансам можливість автоматизувати торгівлю та управління портфелем.
2. Автоматизований аудит/захист безпеки: технологія штучного інтелекту може підвищити швидкість і точність перевірки смарт-контрактів за допомогою таких технологій, як NLP і розпізнавання зображень, підвищити ефективність смарт-контрактів за рахунок автоматизації, а також знизити рівень помилок і ризик шахрайства KYC/AML.
3. Виявлення шахрайства та кредитний скоринг: технологія штучного інтелекту може виявляти нечесну діяльність, аналізуючи тенденції у великих наборах даних, а також використовуючи кредитні рейтинги для підвищення кредитної активності та забезпечення кращих цін на кредити.
4. Автоматизоване управління портфелем: технологія штучного інтелекту може використовувати прогнозні моделі машинного навчання для виконання таких завдань, як дотримання інвестиційної групи, оцінка стратегії, розрахунок ваги пулу, генерація сигналів і моніторинг настроїв, а також створення автоматизованих агентів для активного управління портфелем.
5. Розподілене кредитування: технологія штучного інтелекту та технологія розподіленого реєстру можуть працювати разом для розробки смарт-контрактів та покращення таких показників, як стандартизація, автоматизація, частота даних та чутливість, для більш ефективних кредитних операцій.

У відповідь на ці напрямки Bing Ventures вважає, що застосування технології штучного інтелекту принесе екосистемі децентралізованих фінансів вищу ефективність, кращий контроль ризиків, надійніші інвестиційні стратегії, а також більш стандартизовані та ефективні кредитні операції. Серед цих сегментів ми оптимістично ставимося до проектів, які застосовують технологію AIGC для підвищення ефективності децентралізованих фінансів та точності інвестицій.