Использование Proof-of-Stake для децентрализованного кредитного бюро

В Spectral мы создаем и мотивируем сеть моделеров, создателей, пользователей и валидаторов, использующих механику proof-of-stake. Идея — похожая на модели Chainlink (LINK) и The Graph (GRT) — заключается в создании децентрализованного рынка со встроенным механизмом обратной связи, который выявляет и отпугивает недобросовестных игроков.

Эта статья является частью CoinDesk«Неделя ставок». Джеймс Макгирк — старший писатель в Spectral Финансы и соучредитель Lonely ROCKS.

Наш оракул кредитного риска по нескольким активам (MACRO) — это модель машинного обучения, которая взвешивает около 100 сигналов в цепочке, чтобы выдать трехзначный балл, предсказывающий вероятность ликвидации кошелька по кредиту в цепочке. Этот балл аналогичен баллу FICO и варьируется от 300 (что представляет собой очень высокий риск ликвидации) до 850, что представляет собой очень низкий риск. Это очень похоже на то, что вы получили бы из традиционного кредитного отчета, только вместо того, чтобы полагаться на Experian, Transunion и Equifax для KEEP ваших расходов, вы соглашаетесь на него с помощью своего кошелька.

Обещание кредитного рейтинга на цепочке заключается в том, что он является добровольным, полностью прозрачным, и в конечном итоге производство алгоритма, генерирующего рейтинги, может быть децентрализовано путем стимулирования конкурентного рынка. Netflix стал пионером этой технологии в 2000-х годах, когда они предложили и в конечном итоге выплатили вознаграждение в миллион долларов команде специалистов по данным, которые улучшили их алгоритм рекомендаций на 10%.

Смотрите также:Риски ставок в значительной степени неправильно поняты | Мнение

Традиционная модель сети валидаторов заключается в выплате вознаграждений узлу валидатора за создание блоков и проверку вознаграждений, а также в наказании узлов (что называется слэшингом) путем изъятия их доли, когда они ведут себя ненадлежащим образом, что влечет за собой неспособность поддерживать узел, вести себя злонамеренно или совершать другие противоправные действия в блокчейне. Вы также можете использовать валидацию для стимулирования конкурса. Например, вы можете разделить сеть на моделеров (инженеров машинного обучения, получающих вознаграждение за создание точных моделей) и создателей, которые создают задачи по науке о данных для моделеров, в данном случае точный кредитный рейтинг, генерируемый на основе информации в цепочке.

У нас также есть валидаторы, которые VET качество моделей, и после окончания конкурса у нас есть пользователи, которые платят за использование оценок (т. е. выводов машинного обучения), полученных из победивших моделей. Идея состоит в том, чтобы использовать Криптo для подпитки процветающей экосистемы, которая выращивает чрезвычайно точные модели машинного обучения в качестве побочного продукта.

Криптоэкономика, когда она работает, создает тепличную среду, в которой идеи перерабатываются людьми по всему миру. Оценка кредитоспособности — это всего лишь ONE из вариантов использования. Благодаря использованию блокчейна смарт-контракты могут встраивать в систему обработку вне блокчейна (например, машинное обучение с нулевым разглашением), поэтому практически любой набор данных может быть зашифрован и обработан при наличии достаточной вычислительной мощности и времени — будь то поиск опухолей, выводы из медицинских записей, страховые выплаты, расчеты залога или даже обучение роботизированных операционных систем для подачи гамбургеров.