سعر Morpho

هل يمكن .@vooi_io و @katana و @humafinance الجمع بين تخصيص الائتمان القائم على الغرض وأتمتة الذكاء الاصطناعي؟ تلخيص من خلال الجمع بين محرك نية Vooi ، ونظام السيولة المعياري في Katana ، والتصنيف الائتماني المدعوم بالذكاء الذكاء الاصطناعي من Huma ، يمكن بناء الجيل التالي من البنية التحتية المالية التي تعمل على أتمتة تخصيص الائتمان. يعمل هذا الهيكل على تحسين السيولة من خلال التنفيذ القائم على النية ، ويقيم الذكاء الاصطناعي المخاطر في الوقت الفعلي ، ويدعم تدفقات الائتمان واسعة النطاق من خلال تركيز السيولة المعيارية المستندة إلى الطبقة 2. نتيجة لذلك ، يمكن تحسين كفاءة رأس المال بأكثر من 50 مرة ، ويمكن تقليل أوقات التسوية من أيام إلى دقائق. ومع ذلك ، لا تزال هناك تحديات مثل أمان العقود الذكية وإيقاف البيانات والامتثال التنظيمي. التحليل الرئيسي الإقراض القائم على النية ومطابقة السيولة تنفذ بنية نية Vooi طريقة إقراض تصريحية لا يحدد فيها المستخدمون إجراءات مفصلة ويقدمون الأهداف فقط. تهدف عملية العناصر الرئيسية لتجريد السلسلة (CAKE) من خلال شبكة محلل تنافسية والبحث تلقائيا عن مسارات السيولة المثلى عبر أكثر من 17 سلسلة. يمكن للمستخدمين الوصول إلى السيولة عبر سلاسل متعددة بإيداع واحد ، ويقترح مساعد الذكاء الاصطناعي استراتيجيات الإقراض التي تتوافق مع أهداف العائد. تركز سيولة الملكية على السلسلة (CoL) من Katana السيولة عبر البروتوكول ، مما يلغي أوجه القصور في الأسواق اللامركزية. يتيح هذا الهيكل المطابقة المباشرة بين البروتوكولات الأساسية مثل Sushi و Morpho و Vertex ، مما يقلل من الانزلاق إلى أقل من 0.1٪ وإعادة استثمار رسوم النظام البيئي لتشكيل مجمع سيولة مستمر. يتيح ذلك عرضا ائتمانيا مستقرا حتى مع التقلبات قصيرة الأجل. نموذج إقراض الذكاء الاصطناعي لإدارة المخاطر في الوقت الفعلي يتم تقييم نظام مراجعة الذكاء الاصطناعي من Huma كحالة لتحقيق معدل افتراضي بنسبة 0٪ من خلال الجمع بين سجل المعاملات على السلسلة وبيانات الدخل خارج السلسلة. تستخدم وكالات التصنيف الخارجية نماذج التعلم الآلي لحساب درجات الائتمان التلقائية ، ويقوم مقدمو البيانات بزيادتها باستخدام خوارزميات التنبؤ المستندة إلى الشبكة العصبية. يتم تحديث الدرجات في الوقت الفعلي كلما ظهرت بيانات جديدة ، مما يسمح بتعديل حدود الائتمان أو شروط القرض على الفور. إذا تم تقديم هيكل ذكاء اصطناعي متعدد الوكلاء في المستقبل ، يمكن للتعلم المعزز إدارة تقلبات السوق ومخاطر مجموعة المقترضين ديناميكيا. عندما يقوم العديد من وكلاء الذكاء الاصطناعي بحساب درجات الائتمان بناء على الإجماع ، تقل احتمالية حدوث خطأ واحد. ترميز الائتمان وتجريد السيولة تحول Huma علاقات الإقراض التقليدية إلى NFTs وأصول DeFi المستندة إلى ERC-20. يوفر توريق فوري مقابل تدفقات الإيرادات المستقبلية مثل الفواتير وكشوف المرتبات والتحويلات ، والتي يمكن للمقترضين سحبها وسدادها بشكل متكرر. يمتد هذا الترميز إلى استراتيجيات العائد المشتق أو التحوط من خلال المجموعات مع بروتوكولات DeFi الأخرى. يقوم هيكل الطبقة 2 من كاتانا تلقائيا بإعادة تخصيص رأس المال دون تدخل المستخدم ، ويحسن الكفاءة من خلال التسويات السريعة واتصالات السيولة عبر السلاسل باستخدام إثباتات ZK. يتم تشغيل جميع رأس المال بشكل منتج ، مما يقلل من الأصول غير النشطة. إدارة بروتوكولات الائتمان المؤتمتة تستخدم Huma رمز HUMA المميز لتحديد حدود المخاطر ونسب المكافآت وما إلى ذلك من خلال التصويت المجتمعي. تستخدم كاتانا طريقة ve(3،3) لحوكمة vKAT لإنشاء هيكل مكافآت طويل الأجل يركز على المشاركين. تقدم Vooi مفهوم تعديل المعلمات الديناميكية من خلال مساعد الذكاء الاصطناعي ، ولكن لم يتم إصدار رمز الحوكمة بعد. تقييم السوق وآراء الخبراء قدر الرئيس التنفيذي لشركة Morpho أن الإقراض القائم على النية يمكن أن يصل إلى تريليونات الدولارات من خلال زيادة كفاءة المطابقة بين نظير إلى نظير. وأشار ممثل أويلر إلى أن إنشاء سوق قائم على الائتمان يوفر سيولة أعمق بمقدار 50 مرة من خلال هيكل اقتراض فوري. كما أكد الرئيس التنفيذي المشارك لشركة Huma أن التصنيفات الائتمانية للذكاء الاصطناعي يمكن أن تقضي على أوجه القصور العالمية في الدفع المسبق. الفوائد المحتملة أولا، يمكن تحسين كفاءة رأس المال بمقدار 50 مرة، وتقليل رأس المال السائل إلى أدنى حد من خلال هيكل إقراض فوري. ثانيا ، تسمح منتجات الائتمان المخصصة القائمة على الذكاء الاصطناعي للمستخدمين باختيار معدل العائد الذي يناسب شهيتهم للمخاطرة. ثالثا ، سيتم تقصير سرعة الدفع من T + 3 ~ 5 أيام الحالية إلى مستوى الدفع في نفس اليوم. رابعا ، يمكن أن يدعم هيكل الطبقة 2 المعياري تريليونات التدفقات الائتمانية. التحديات الرئيسية تظل نقاط الضعف في العقود الذكية وفواصل البيانات وفشل الجسور تشكل مخاطر فنية ، وإذا تفاعل الذكاء الاصطناعي مع نفس النمط ، فقد تحدث تغييرات مفاجئة في السوق. وبالإضافة إلى ذلك، فإن مركزية البيانات الخارجية المستخدمة في التصنيفات الائتمانية تشكل خطر التلاعب. على الجانب التنظيمي ، قد تنتهك قرارات ائتمان الذكاء الاصطناعي لوائح الاستشارات المالية ، ويجب أن تفي القروض عبر الحدود القائمة على عدم الكشف عن هويتها بمتطلبات مكافحة غسيل الأموال. تقييم جدوى التكامل المنصات الثلاث مكملة وظيفيا ، حيث تتوافق طبقة تنفيذ Vooi مع البنية التحتية ل Katana وتجمع بين تقييمات الذكاء الاصطناعي ل Huma. يتزايد الطلب على نماذج الائتمان الآلي بسبب التوسع في حجم السوق ، لكن الوضوح التنظيمي لا يزال محدودا. استنتاج إن تقارب Vooi و Katana و Huma لديه القدرة على معالجة أوجه القصور الهيكلية في أسواق ائتمان DeFi وتمكين تدفقات رأس المال الآلي. وفي حين أن هذا التكامل يمكن أن يحسن بشكل كبير كفاءة رأس المال وتجربة المستخدم، فإنه سيقيد التسويق إذا فشل في معالجة المخاطر التقنية والتنظيمية. على الرغم من أن النضج التقني وإثبات السوق للمنصات الثلاث قد وصلوا إلى مستوى عال ، إلا أن مزامنة البيانات وإنشاء حوكمة الذكاء الاصطناعي ستكون مفتاح النجاح في المستقبل.

أزواج مع مؤشر القوة النسبية ذروة الشراء / ذروة البيع في آخر 30 مليون $STRK $F $TA $ZK $BERA $BANK $HBAR $AIN $AAVE $XLM $ORDER $XRP $MORPHO $TREE $ON $ALGO $SYN $ZEREBRO $HOME احصل على المزيد من التحديثات على