AI ile güçlendirilmiş RWA: Off-chain varlıkların zincire geçirilmesinin "güven şifresi"ni çözmek

Yazar: Zhang Feng

Gerçek dünya varlıkları (RWA) dalgası finans sektörünü sarhoş etmektedir. BlackRock'un tahminlerine göre, 2030 yılına kadar tokenleştirilmiş varlıkların piyasa büyüklüğü 16 trilyon dolara ulaşacak. Ancak, fiziksel dünya ile dijital dünya arasındaki uçurum her zaman mevcut, varlık bilgileri çarpıtma, veri kaynaklarının güvensizliği, süreç izleme kör noktaları gibi sorunlar, RWA'nın gelişim yolunda hayalet gibi dolaşarak piyasa güvenini aşındırmaktadır.

Zincir dışı varlıkların zincir üzerinde sağlam ve güvenilir bir ifade almasını sağlamak ya da zincir üzerindeki varlıkların zincir dışı güvenilir bir destek kazanmasını sağlamak için AI teknolojisi, güçlü veri analizleri, model tanıma ve otomatik karar verme yetenekleriyle RWA varlıkları için güven temelini oluşturan ana motor haline gelmektedir ve zincir üzerindeki ile zincir dışındaki veriler arasında sağlam bir köprü kurmaktadır.

RWA'da AI destekli, meta verilerin sabitlenmesi, oracle güçlendirilmesi ve anomali izleme, üçlü bir güven koruyucusudur. Meta verilerin sabitlenmesi "temel" olup, RWA'nın zincir üzerindeki ifadesinin gerçek bir başlangıç noktasını sağlamaktadır; oracle güçlendirilmesi "boru hattı" olarak, zincir dışı durumların zincir üzerindeki yansıtma sürecinin güvenilirliğini garanti etmektedir; anomali izleme ise "siper" olarak, tüm yaşam döngüsünün sürekli sağlıklı olup olmadığını izler ve ilk ikisini sürdürmek için geri bildirimde bulunur. Üçü de izole değildir, aksine veri akışı ile bir bağ kurarak "statik referans - dinamik girdi - gerçek zamanlı doğrulama" artırılmış döngüsünü oluştururlar.

Bir, Varlık Meta Verisi Sabitleme: AI Tabanlı Güvenilir Veri Temeli

RWA'nın zincire aktarılmasındaki en önemli zorluk, varlıkları tanımlayan kritik meta verilerin gerçek, eksiksiz ve doğrulanabilir olmasını sağlamaktır. Geleneksel manuel veri girişi ve inceleme, düşük verimlilikte ve hata yapmaya açıktır, bu da büyük ölçekli RWA'nın zincire aktarım ihtiyacını karşılamaktan uzaktır.

(1) Temel İşlem Modu

AI bu aşamada "akıllı doğrulayıcı" ve "veri artırıcı" rolleri üstlenmektedir.

Otomatik Çıkarma ve Yapılandırma: Doğal Dil İşleme (NLP), Bilgisayarla Görme (CV) teknolojilerini kullanarak, AI, sözleşmeler, mülkiyet belgeleri, finansal raporlar, sensör verileri (örneğin, IoT cihazları), uydu görüntüleri gibi çoklu kaynaklı heterojen verilerden anahtar özellikleri (örneğin, konum, alan, mülk sahipleri, değerleme kriterleri, kullanım durumu) otomatik olarak çıkarır.

Çok Kaynaklı Çapraz Doğrulama: AI modelleri, çelişkileri ve anormallikleri tanımlamak için çevrimdışı birden fazla bağımsız yetkili veri kaynağını (örneğin, hükümet kayıt veritabanları, güvenilir üçüncü taraf raporları, çevrimdışı sensör akışları) birleştirerek çapraz doğrulama yapar.

Dinamik Güncelleme ve Bakım: Veri kaynaklarındaki değişiklikleri sürekli izleyerek, AI, otomatik veya yarı otomatik bir meta veri güncelleme sürecini tetikler ve zincir üzerindeki bilgilerin zincir dışındaki gerçeklerle senkronize olmasını sağlar.

(İkincisi) Tarafların Hak ve Sorumlulukları

Varlık Başlatıcısı/Depolayıcı: Orijinal veri erişim yetkisini sağlamaktan, veri kaynağının yasallığını ve erişilebilirliğini güvence altına almaktan sorumludur; AI işleme sonuçlarının doğruluğundan birincil sorumluluğu üstlenir.

AI****Hizmet Sağlayıcıları: AI doğrulama modellerinin tasarımını, eğitimini, dağıtımını ve bakımını üstlenir; modellerin şeffaflığını, adilliğini ve dayanıklılığını sağlar; model performansı ve doğrulama sürecinin denetlenebilir kayıtlarını sunar.

Denetim Tarafı/Doğrulama Düğümü: AI işleme süreçleri ve sonuçları üzerinde bağımsız örnekleme denetimi veya mutabakat doğrulaması gerçekleştirmekle sorumludur.

Regülatörler: Kritik finansal verilerin doğrulanmasında AI için uyum standartları ve model risk yönetimi gereklilikleri belirleyecek.

(Üç) Uyum ve Risk Yönetimi

Veri Gizliliği ve Uygunluk: AI işleme süreci, hassas bilgileri korurken doğrulama gerçekleştirmek için gizlilik hesaplama teknolojilerini (federasyon öğrenimi, güvenli çok taraflı hesaplama, diferansiyel gizlilik gibi) kullanarak GDPR, CCPA gibi veri gizliliği düzenlemelerine sıkı bir şekilde uymalıdır.

Model Riski: Katı bir model riski yönetim çerçevesi oluşturulmalıdır; bu, model doğrulama, sürekli izleme, önyargı tespiti ve hafifletme, karşıt saldırılara karşı savunma ve net performans sınırlarının tanımını içerir.

Şeffaflık ve Açıklanabilirlik: Kritik karar noktalarında (örneğin, doğrulama hatası, yüksek değerli varlık teminati) açıklanabilir AI mantığı sunarak düzenleyici ve denetim gereksinimlerini karşılamak.

Sorumluluk Tanımı: AI destekli karar verme sürecinde tarafların hukuki sorumluluklarının net bir şekilde belirlenmesi, özellikle AI modelinde hata veya sapma oluştuğunda kayıplara neden olduğunda.

İkincisi, Oracle Güçlendirme: AI Destekli Zincir Dışı Güvenilir Veri Akışı

Oracle, blok zinciri ile dış dünya arasında ana köprüdür. Geleneksel oracle'lar tekil veya az sayıda veri kaynağına dayanır, bu da tek nokta arızası, veri manipülasyonu, gecikme gibi sorunlara neden olur.

(1) Temel İşlem Modu

AI bu aşamada "akıllı oracle" veya "oracle artırma katmanı" olarak yükseltilir.

Çok Kaynaklı Birleşim ve Güven Değerlendirmesi: AI modeli, birden fazla oracle düğümünden veya bağımsız veri kaynaklarından gelen bilgileri alır, her kaynağın gerçek zamanlı güvenilirliğini, geçmiş doğruluğunu ve potansiyel önyargısını değerlendirir, dinamik ağırlıklandırma birleştirmesi yapar ve en iyi tahmin değerini çıkartır.

Anomali Tespiti ve Filtreleme: Giriş veri akışını gerçek zamanlı olarak izleyerek, zaman serisi analizi ve anomali tespit algoritmaları kullanarak aykırı değerleri, şüpheli girişleri veya potansiyel saldırı davranışlarını (örneğin, fiyat oracle'ını etkilemeye çalışan flash loan saldırı girişimleri) tanımlayıp filtreleme.

Tahmin Edici Veri Doldurma: Ağ gecikmesi veya geçici veri kaynağı kesintisi durumunda, AI geçmiş kalıplar ve ilişkili verilere dayanarak kısa vadeli tahmin edici doldurma yapabilir, hizmet sürekliliğini garanti eder (açıkça belirtilmelidir).

Karmaşık Veri Dönüşümü: Zincir dışı yapılandırılmamış veya karmaşık verileri (örneğin, belirli ürünlerin arz ve talep raporları, kredi puanı değişim trendleri) zincir üzerindeki akıllı sözleşmelerin anlayabileceği standart bir girdiye dönüştürme.

(İki) Tarafların Hak ve Sorumlulukları

Tahminci Düğüm Operatörleri: AI destekli tahminci düğüm yazılımını çalıştırmaktan sorumludur; düğüm altyapısının güvenliğini ve istikrarını sağlar; AI tarafından tanımlanan anormalliklere zamanında yanıt verir ve harekete geçer.

Veri Sağlayıcı: Verilerin kalitesini, zamanında sunulmasını ve sözleşme uyumluluğunu sağlamak; yanıltıcı veya kötü niyetli veriler sağlamaktan sorumludur.

**Merkeziyetsiz Tahminci Ağı (DON) Yönetimi: ** Ağın genel güvenlik modeli, düğüm teşvik/ceza mekanizması, AI modelinin seçimi ve güncelleme stratejilerinden sorumludur.

Akıllı Sözleşme Geliştiricileri/DApp Kullanıcıları: Belirli bir AI destekli oracle hizmetini seçin ve ona güvenin; ilgili ücretleri ödeyin; oracle hizmetinin sınırlamalarını ve potansiyel risklerini anlayın.

(Üç) Uyum ve Risk Yönetimi

Veri Kaynağı Güvenilirliği Sertifikası: Veri sağlayıcılarının yeterlilik sertifikası ve sürekli değerlendirme mekanizması oluşturulması, kaynağın güvenilirliğini sağlamaktadır.

Manipülasyona Karşı Tasarım: AI modelleri ve oracle ağları, cadı saldırıları, rüşvet saldırıları gibi tehditlere karşı dayanıklı olacak şekilde tasarlanmalı, toplama sonuçlarının merkeziyetsizliğini ve manipülasyona karşı dayanıklılığını sağlamalıdır.

Hizmet Seviyesi Anlaşması (SLA) ve Sigorta: Açık bir SLA sağlamak, normal çalışma süresi, doğruluk garantisi ve arıza işleme süreçlerini net bir şekilde belirtmek; merkeziyetsiz sigorta kullanarak oracle arızalarının neden olduğu kullanıcı kayıplarını güvence altına almayı keşfetmek.

**"Kritik Veri Boruları" Üzerine Denetim: ** Teminat fiyatları gibi kritik fiyatları sağlayan AI oracle'larının, finansal piyasa altyapısı olarak değerlendirilmesi muhtemeldir ve bu nedenle daha sıkı operasyon, şeffaflık ve dayanıklılık düzenleyici gereklilikleriyle karşılaşabilirler.

Üç, Anormal Durum İzleme: AI Tüm Yaşam Döngüsü Varlık Sağlığını Korur

RWA varlıkları zincire alındıktan sonra bir defaya mahsus değildir, zincir dışındaki varlıkların durumu, değeri ve uyumluluğu sürekli olarak değişebilir. Riskleri önceden haber vermek için sürekli ve akıllı bir izleme gereklidir.

(1) Temel İşlem Modu

AI bu aşamada "24 saat gözcüsü" ve "risk analisti"dir.

Çok Boyutlu Davranış İzleme: Gerçek zamanlı olarak zincir üstü işlem modellerini (örneğin, anormal büyük transferler, sık sık yapılan küçük testler), zincir dışı ilgili verileri (örneğin, kira ödeme akışları, cihaz çalışma günlükleri, haber kamuoyu, ESG göstergeleri dinamikleri) ve oracle girdi akışlarını analiz etme.

Model Tanıma ve Risk Uyarısı: Anormal davranışları normal kalıplardan sapan şekilde tanımlamak için makine öğrenimini kullanarak (örneğin, teminat değerinin anormal düşüşü, kira gecikmeleri, ekipmanın uzun süre devre dışı kalması, olumsuz kamuoyunun patlak vermesi, düzenleyici ceza duyuruları) önceden uyarı sinyalleri göndermek.

Kök Neden Analizi ve Etki Değerlendirmesi: Tespit edilen anormallikler üzerinde ilişki analizi yaparak potansiyel nedenleri (örneğin, piyasa dalgalanmaları, işletme zorlukları, doğal afetler, dolandırıcılık) tahmin edin ve bunların varlık değeri, nakit akışı ve uyumluluk üzerindeki etki düzeyini değerlendirin.

Otomatik Yanıt: Akıllı sözleşmelerle etkileşim içinde, önceden belirlenmiş koşullar karşılandığında otomatik olarak risk azaltma önlemlerini tetikler (örneğin, ek teminat talebi, kısmi tasfiye başlatma, şüpheli işlemleri dondurma, saklama kuruluşunu kontrol etmesi için bilgilendirme).

(II) Tarafların Hak ve Sorumlulukları

Gözetim Hizmeti Sağlayıcısı: AI gözetim modellerinin geliştirilmesi ve dağıtımı; gerçek zamanlı uyarılar, risk raporları ve görselleştirilmiş panolar sağlamak; gözetim kapsamının bütünlüğünü ve uyarıların doğruluğunu sağlamak (yanlış alarm ile atlama arasında denge kurmak).

Varlık Yönetimi / Vekil: AI uyarılarını almak ve yanıt vermekten sorumludur; önceden belirlenmiş kurallara veya insan yargısına göre çevrimiçi ve çevrimdışı eylemler almak; izleme kurallarını ve eşik değerlerini düzenli olarak gözden geçirip optimize etmek.

Yatırımcılar/Borçlular: Şeffaf risk raporlarına ve izleme genel bakışına erişim hakkına sahip; risk değişikliklerine göre kendi pozisyonlarını veya stratejilerini ayarlayabilirler.

Regülatörler: Piyasa düzeyindeki sistemik risk izleme üzerine odaklanma; kritik risk olaylarının (örneğin, teminat yetersizliği) zamanında rapor edilmesini talep etme.

(Üç) Uyum ve Risk Yönetimi

Gizlilik ve İzleme Sınırları: İzleme kapsamı, RWA varlık riskleri ile doğrudan ilgili olan gerekli verilerle sıkı bir şekilde sınırlandırılmalıdır, aşırı izleme ile kişisel veya kurumsal gizliliğin ihlalinden kaçınılmalı ve düzenleyici gerekliliklere uygun olmalıdır.

Modelin Açıklanabilirliği ve Karar İzlenebilirliği: Yüksek riskli uyarılar ve otomatik yanıtlama için net bir AI analiz temeli sağlanmalı, kararların izlenebilir ve denetlenebilir olduğundan emin olunmalıdır.

İnsan Denetimi ve Nihai Karar Hakkı: Kritik risk yönetim kararları (örneğin zorunlu tasfiye) için, özellikle AI'nın belirsizlik taşıdığı veya karmaşık durumları içerdiği durumlarda, net bir insan müdahale mekanizması ve nihai karar hakkı korunmalıdır.

Ağ Esnekliği ve İş Sürekliliği: AI izleme sisteminin yüksek kullanılabilirlik ve saldırıya karşı dayanıklılık sağlaması gerekmektedir, böylece bozulma veya saldırıya uğrayarak risklerin gözden kaçmasına neden olmaktan kaçınılır.

Sonuç:AI — RWA güven temeli ve veri köprüsünü inşa etmenin temel gücü

AI, RWA'nın tüm güven sorunlarını çözen bir panacea değildir, ancak kesinlikle güvenilir ve şeffaf bir RWA ekosistemi inşa etmenin vazgeçilmez bir çekirdek teknolojik gücüdür. AI, varlık meta verilerinin sabitlenmesi, oracle güçlendirmesi ve tüm yaşam döngüsü anomali izleme gibi üç ana aşamayı derinlemesine güçlendirerek, RWA'nın değer ifade etme ve dolaşım yöntemlerini sistematik olarak yeniden şekillendiriyor:

**Güveni Sağlamlaştırmak: ** AI destekli çoklu kaynak doğrulama, sürekli izleme ve anomali uyarıları, zincir üzerindeki RWA bilgilerini zincir dışındaki gerçek durumun yansıtma doğruluğu ve zamanlamasını büyük ölçüde artırarak, bilgi asimetrisini ve dolandırıcılık riskini önemli ölçüde azaltmıştır.

**Veri Köprüsünü Bağlamak: ** AI, akıllı bir "çevirmen" ve "kalite kontrol uzmanı" olarak, karmaşık, dinamik ve yapılandırılmamış zincir dışı verilerin, zincir üzerindeki akıllı sözleşmelere güvenilir ve yürütülebilir girişler olarak verimli, güvenilir ve güvenli bir şekilde dönüştürülmesini sağlar, RWA'nın uygulama senaryolarını ve karmaşıklık sınırlarını büyük ölçüde genişletir.

Yetkilendirilmiş Proaktif Risk Yönetimi: Pasif yanıtlamadan proaktif önlem almaya geçiş, AI'nın risk tanıma ve tahmin yetenekleri sayesinde RWA'nın risk yönetim aşaması öne çekilmiş, tüm ekosistemin istikrarını ve dayanıklılığını artırmıştır.

Sorumluluk Çerçevesini Yeniden Şekillendirmek: AI'nın getirilmesi, yeni katılım rolleri (AI hizmet sağlayıcıları, artırılmış oracle düğümleri) doğurmuş ve mevcut rollerin sorumluluk sınırlarını derinlemesine değiştirmiştir. Bu durum, bununla uyumlu bir sorumluluk dağılımı, teşvik mekanizması, hukuki uyum çerçevesi ve risk yönetimi sistemi kurulmasını gerektirmektedir.

Gelecekte, çok modlu AI, gizlilik hesaplaması ve blok zinciri konsensüs mekanizmalarının daha fazla entegrasyonu ile birlikte, düzenleyici çerçevenin aşamalı olarak iyileşmesiyle, AI destekli RWA güven temeli daha da sağlamlaşacak, zincir üstü ve zincir altı veri köprüsü daha akıcı ve verimli hale gelecektir. Gerçekten güvenilir, şeffaf, etkili ve kapsayıcı bir küresel RWA finansal piyasası, AI teknolojisinin itici gücüyle hızla şekillenmektedir. Bu, yalnızca trilyonlarca dolarlık varlık potansiyelini serbest bırakmakla kalmayacak, aynı zamanda küresel finansal sistemin çalışma paradigmasını derinden değiştirecektir.