AI capacitado RWA: quebrando a "senha de confiança" para trazer ativos fora da cadeia para a cadeia

Autor: Zhang Feng

A onda de ativos do mundo real (RWA) está varrendo o setor financeiro. Segundo a BlackRock, até 2030, o tamanho do mercado de ativos tokenizados poderá atingir 16 trilhões de dólares. No entanto, o abismo entre o mundo físico e o mundo digital continua a existir, problemas como a distorção das informações dos ativos, fontes de dados não confiáveis e lacunas na monitorização dos processos pairam como fantasmas sobre o caminho de desenvolvimento do RWA, corroendo a confiança do mercado.

Como fazer com que os ativos off-chain tenham uma expressão sólida e confiável na blockchain, ou como fazer com que os ativos on-chain recebam suporte confiável off-chain? A tecnologia de IA, com sua poderosa capacidade de análise de dados, reconhecimento de padrões e tomada de decisões automatizada, está se tornando o motor central para construir a base de confiança dos ativos RWA, estabelecendo uma ponte sólida entre os dados on-chain e off-chain.

No empoderamento de RWA pela IA, a ancoragem de metadados, o aprimoramento de oráculos e a monitorização de anomalias são os três guardiões de confiança interligados. A ancoragem de metadados é a "fundação", garantindo que o ponto de partida expresso na cadeia RWA seja real; o aprimoramento de oráculos é o "canal", assegurando que o processo de mapeamento do estado off-chain para on-chain seja confiável; a monitorização de anomalias é o "sentinela", monitorizando se o ciclo de vida completo se mantém saudável e retroalimentando a manutenção das duas primeiras. Os três não são isolados, mas sim interligados por um fluxo de dados, formando um ciclo de aprimoramento de "referência estática - entrada dinâmica - verificação em tempo real".

I. Ancoragem de Metadados de Ativos:AI base de dados confiável impulsionada

O principal desafio da tokenização de RWA é garantir que os metadados chave que descrevem os ativos sejam verdadeiros, completos e verificáveis. A entrada e revisão manual tradicionais são ineficientes e propensas a erros, não conseguindo atender à demanda em larga escala para a tokenização de RWA.

(I) Modo de Operação Básico

A IA desempenha os papéis de "validador inteligente" e "aumentador de dados" nesta fase.

Extração e Estruturação Automatizadas: Utilizando técnicas de Processamento de Linguagem Natural (NLP) e Visão Computacional (CV), a IA extrai automaticamente atributos-chave (como localização, área, proprietário, base de avaliação, estado de uso) de dados heterogêneos de múltiplas fontes, como contratos, provas de propriedade, relatórios financeiros, dados de sensores (como dispositivos de Internet das Coisas) e imagens de satélite.

Validação cruzada multi-fonte: O modelo de IA funde várias fontes de dados independentes e autoritárias fora da cadeia (como bancos de dados de registro do governo, relatórios de terceiros confiáveis, fluxos de sensores fora da cadeia) para validação cruzada, identificando contradições e anomalias.

Atualização e Manutenção Dinâmicas: Através do monitoramento contínuo das mudanças na fonte de dados, a IA aciona o processo de atualização automática ou semi-automática dos metadados, garantindo que as informações na cadeia estejam sincronizadas com a realidade fora da cadeia.

(II) Direitos e Deveres das Partes

Iniciador/Depositário de Ativos: Responsável por fornecer acesso a dados originais, garantindo a legalidade e acessibilidade da fonte de dados; assume a responsabilidade primária pela precisão dos resultados processados pela IA.

Fornecedor de serviços de IA: Responsável pelo design, treinamento, implementação e manutenção de modelos de validação de IA; garantir a transparência, equidade e robustez do modelo; fornecer registros auditáveis do desempenho do modelo e do processo de validação.

Auditores/ Nós de validação: Responsáveis por realizar auditorias de amostragem independentes ou validação de consenso nos processos e resultados de tratamento de IA.

Entidades Reguladoras: Estabelecer normas de conformidade para o uso de IA na validação de dados financeiros críticos e requisitos de gestão de risco de modelo.

(III) Conformidade e Gestão de Risco

Privacidade de Dados e Conformidade: O processo de processamento de IA deve cumprir rigorosamente regulamentações de privacidade de dados como o GDPR e o CCPA, utilizando tecnologias de computação de privacidade (como aprendizado federado, computação multipartidária segura e privacidade diferencial) para concluir a verificação enquanto protege informações sensíveis.

Risco do modelo: É necessário estabelecer uma estrutura rigorosa de gestão de risco do modelo, incluindo validação do modelo, monitorização contínua, deteção e mitigação de preconceitos, defesa contra ataques adversariais e definição clara dos limites de desempenho.

Transparência e Explicabilidade: Fornecer fundamentos de raciocínio de IA explicáveis em pontos de decisão críticos (como falha de verificação, ancoragem de ativos de alto valor), atendendo aos requisitos regulatórios e de auditoria.

Definição de responsabilidade: Definir claramente as responsabilidades legais de todas as partes na tomada de decisões assistida por IA, especialmente quando erros ou desvios do modelo de IA causam perdas.

Dois, Aumento do Oráculo:AI habilitando fluxos de dados confiáveis fora da cadeia

O oráculo (Oracle) é a ponte chave que conecta o mundo fora da cadeia com a blockchain. Oráculos tradicionais dependem de uma única ou poucas fontes de dados, apresentando problemas como falha de ponto único, manipulação de dados e atrasos.

(I) Modo de Operação Básico

A IA neste segmento é atualizada para "oráculo inteligente" ou "camada de aprimoramento do oráculo".

Agregação de múltiplas fontes e avaliação de confiabilidade: O modelo de IA recebe informações de múltiplos nós de oráculo ou fontes de dados independentes, avaliando a confiabilidade em tempo real de cada fonte, a precisão histórica e os possíveis preconceitos, realizando uma agregação dinâmica ponderada e gerando o valor estimado ótimo.

Detecção de Anomalias e Filtragem: Monitorização em tempo real do fluxo de dados de entrada, utilizando análise de séries temporais e algoritmos de deteção de anomalias para identificar e filtrar valores atípicos, entradas suspeitas ou comportamentos de ataque potenciais (como tentativas de ataque de empréstimo relâmpago que afetam oráculos de preços).

Preenchimento de dados preditivo: Em caso de latência na rede ou interrupção temporária da fonte de dados, a IA pode realizar preenchimento preditivo de curto prazo com base em padrões históricos e dados correlacionados, garantindo a continuidade do serviço (deve ser claramente indicado).

Conversão de Dados Complexos: Converter dados off-chain não estruturados ou complexos (como a interpretação de relatórios de oferta e demanda de produtos específicos, tendências de alteração de pontuação de crédito) em entradas padronizadas compreensíveis por contratos inteligentes on-chain.

(II) Direitos e deveres das partes envolvidas

Operadores de Nós de Oráculo: Responsáveis por executar o software de nós de oráculo aprimorado por IA; garantir a segurança e estabilidade da infraestrutura dos nós; responder prontamente a anomalias identificadas pela IA e tomar medidas.

Provedor de dados: Garante a qualidade, pontualidade e conformidade contratual dos dados fornecidos; assume a responsabilidade por fornecer dados falsos ou maliciosos.

Governança da Rede de Oráculos Descentralizados (DON): Responsável pelo modelo de segurança geral da rede, mecanismos de incentivo/punição dos nós, seleção e estratégia de atualização dos modelos de IA.

Desenvolvedores de contratos inteligentes/Usuários de DApp: Escolher e confiar em serviços de oráculo aprimorados por IA específicos; pagar as taxas relacionadas; entender as limitações e os riscos potenciais dos serviços de oráculo.

(III) Conformidade e Gestão de Risco

Certificação de confiabilidade da fonte de dados: Estabelecer um mecanismo de certificação de qualificações para os provedores de dados e uma avaliação contínua, garantindo a confiabilidade da origem.

Design de resistência à manipulação: O modelo de IA e a rede de oráculos devem ser projetados para resistir a ataques de bruxas, ataques de suborno, entre outros, garantindo a descentralização e a resistência à manipulação dos resultados agregados.

Acordo de Nível de Serviço (SLA) e Seguro: Fornecer um SLA claro, definindo o tempo de atividade normal, garantias de precisão e processos de resolução de falhas; explorar o uso de seguros descentralizados para proteger contra perdas de usuários causadas por falhas de oráculos.

Exame regulatório dos "canais de dados críticos": Os oráculos de IA que fornecem preços críticos (como preços de colateral) podem ser considerados infraestrutura de mercado financeiro, enfrentando requisitos regulatórios mais rigorosos em termos de operação, transparência e resiliência.

Três, Monitorização de Situações Anormais: AI protege a saúde dos ativos durante todo o ciclo de vida

Após a tokenização dos ativos RWA, não é uma solução permanente; o estado, valor e conformidade da entidade fora da cadeia podem mudar a qualquer momento. É necessária uma monitorização contínua e inteligente para alertar sobre riscos.

(I) Modo de Operação Básico

A IA neste segmento é o "sentinela 24 horas" e o "analista de risco".

Monitorização de Comportamento Multidimensional: Análise em tempo real dos padrões de transação na cadeia (como transferências anómalas de grandes valores, testes frequentes de pequenas quantias), dados relacionados fora da cadeia (como fluxos de pagamento de aluguer, registos de funcionamento de equipamentos, notícias e opiniões públicas, dinâmicas de indicadores ESG) e fluxos de entrada de oráculos.

Reconhecimento de padrões e alerta de risco: Utilizando aprendizado de máquina para identificar comportamentos anômalos que se desviam de padrões normais (como queda anômala no valor das garantias, inadimplência de aluguel, paradas prolongadas de equipamentos, explosão de opinião pública negativa, anúncios de penalizações regulatórias), emitindo sinais de alerta antecipadamente.

Análise de Causas Raiz** e Avaliação de Impacto:** Realizar uma análise de associação das anomalias detectadas, especulando as causas potenciais (como flutuações de mercado, dificuldades operacionais, desastres naturais, fraudes) e avaliando o grau de impacto sobre o valor dos ativos, fluxo de caixa e conformidade.

Resposta Automatizada: Interage com contratos inteligentes, acionando automaticamente medidas de mitigação de risco (como margem adicional, início de liquidação parcial, congelamento de transações suspeitas, notificação ao custodiante para verificação) quando as condições predefinidas são atendidas.

(II) Direitos e responsabilidades das partes envolvidas

Fornecedor de serviços de monitorização: Desenvolver e implementar modelos de monitorização de IA; fornecer alertas em tempo real, relatórios de risco e painéis de visualização; garantir a abrangência da monitorização e a precisão dos alertas (equilibrar falsos positivos e negativos).

Gestor de ativos/mandatário: Responsável por receber e responder a alertas de IA; tomar ações em blockchain e off-chain com base em regras predefinidas ou julgamento humano; revisar e otimizar regularmente as regras e limites de monitoramento.

Investidores/Credores: Têm o direito de aceder a relatórios de risco transparentes e uma visão geral de monitorização; ajustar as suas posições ou estratégias de acordo com as variações de risco.

Entidades Reguladoras: Focar na monitorização de riscos sistémicos a nível de mercado; exigir a reportagem atempada de eventos de risco críticos (como a falta grave de colaterais).

(iii) Conformidade e Gestão de Risco

Limites de Privacidade e Monitorização: O âmbito da monitorização deve ser estritamente limitado aos dados necessários diretamente relacionados com o risco de ativos RWA, evitando a monitorização excessiva que infrinja a privacidade de indivíduos ou empresas, em conformidade com as regulamentações.

Interpretação do Modelo e Rastreabilidade da Decisão: Para alertas de alto risco e resposta automática, é necessário fornecer uma base de análise de IA clara, garantindo que as decisões sejam rastreáveis e auditáveis.

Supervisão humana e poder de decisão final: As decisões críticas de mitigação de riscos (como liquidações forçadas) devem manter um mecanismo claro de intervenção humana e poder de decisão final, especialmente quando o julgamento da IA apresenta incerteza ou envolve situações complexas.

Resiliência de rede e continuidade de negócios: O sistema de monitoramento de IA deve ter alta disponibilidade e capacidade de resistência a ataques, para evitar falhas ou ser comprometido, resultando em riscos não detectados.

Conclusão: IA — A força central na construção da base de confiança e da ponte de dados para RWA

A IA não é a panaceia para todos os desafios de confiança em RWA, mas é, sem dúvida, uma força tecnológica central indispensável na construção de um ecossistema RWA confiável e transparente. Através do fortalecimento profundo do ancoramento de metadados de ativos, do aprimoramento de oráculos e da monitorização de anomalias em todo o ciclo de vida, a IA está a reestruturar sistematicamente a expressão e o fluxo de valor de RWA:

Fortalecer a base da confiança: A validação de múltiplas fontes impulsionada por IA, monitoramento contínuo e alertas de anomalias aumentaram significativamente a precisão e a pontualidade do mapeamento das informações RWA on-chain em relação ao estado real off-chain, reduzindo de forma significativa a assimetria de informações e o risco de fraudes.

Ponte de Conexão de Dados: A IA, como um "tradutor" e "inspector de qualidade" inteligente, permite que dados off-chain complexos, dinâmicos e não estruturados sejam convertidos de forma eficiente, confiável e segura em entradas confiáveis e executáveis para contratos inteligentes on-chain, expandindo enormemente os cenários de aplicação e os limites de complexidade do RWA.

Capacitação da gestão de riscos proativa: De uma resposta passiva para uma prevenção ativa, a capacidade de identificação e previsão de riscos da IA adianta o ponto de gestão de riscos de RWA, melhorando a estabilidade e resiliência de todo o ecossistema.

Reestruturar o quadro de responsabilidades: A introdução da IA deu origem a novos papéis de participação (prestadores de serviços de IA, nós de oráculo aprimorados) e alterou profundamente os limites das responsabilidades dos papéis existentes, exigindo a criação de uma divisão de responsabilidades, mecanismos de incentivo, estrutura de conformidade legal e sistema de gestão de riscos que estejam em conformidade.

No futuro, com a fusão adicional de AI multimodal, computação de privacidade e mecanismos de consenso em blockchain, bem como a gradual melhoria dos quadros regulatórios, a base de confiança em RWA impulsionada por AI se tornará mais sólida, e a ponte de dados entre on-chain e off-chain será mais fluida e eficiente. Um verdadeiro mercado financeiro global de RWA, confiável, transparente, eficiente e inclusivo, está se formando rapidamente sob o impulso da tecnologia de AI. Isso não apenas liberará o potencial de ativos na casa dos trilhões de dólares, mas também mudará profundamente o paradigma de operação do sistema financeiro global.