Les modèles traditionnels de scoring de crédit ne suivent plus le rythme du temps. Ils reposent trop sur des données historiques, se concentrant uniquement sur "le comportement passé", tout en négligeant "le potentiel futur". Cependant, une nouvelle méthode d'évaluation du crédit est en train d'émerger, alliant la puissance de l'apprentissage automatique à une pensée prospective.
Cette méthode innovante considère les "revenus futurs prévisibles" comme la base fondamentale des actifs de crédit. Dans le domaine de la modélisation financière par intelligence artificielle, cette approche est appelée "modélisation de collatéral basée sur les prévisions de flux". Ce concept ne se limite pas au domaine traditionnel du prêt financier, mais peut également être largement appliqué à l'évaluation des membres des organisations autonomes décentralisées (DAO), aux contrats d'embauche sur la blockchain, ainsi qu'à l'assurance intelligente et à d'autres domaines.
Le cœur de ce nouveau mécanisme réside dans la conversion des prévisions de flux de trésorerie futurs par des algorithmes d'apprentissage automatique en titres financiers disponibles en temps réel. Cette innovation introduit le concept de "crédit axé sur les attentes" dans l'ensemble du système financier basé sur la blockchain. D'un point de vue professionnel, cette approche est très susceptible de devenir la principale direction du développement futur de la finance décentralisée (DeFi).
L'émergence de ce nouveau modèle d'évaluation du crédit marque une évolution vers une industrie financière plus intelligente et plus prospective. Il permet non seulement d'évaluer avec plus de précision la situation de crédit des individus ou des organisations, mais aussi de fournir des références plus complètes et plus visionnaires pour les décisions financières. Avec l'amélioration continue de ce modèle et son application généralisée, nous pouvons nous attendre à voir la formation d'un écosystème financier plus efficace et équitable.
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AlphaBrain
· Il y a 12h
Prédire des conneries. Les gens peuvent-ils vraiment prédire ?
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DaoDeveloper
· 07-31 18:16
primitives intéressants... j'ai déployé quelque chose de similaire pour le scoring de crédit DAO le mois dernier. consultez mon github si vous êtes curieux des détails de mise en œuvre
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DegenMcsleepless
· 07-31 11:50
Dormeur de Finance décentralisée qui ne peut pas s'endormir ! Ça a été dit dans la solitude.
Les modèles traditionnels de scoring de crédit ne suivent plus le rythme du temps. Ils reposent trop sur des données historiques, se concentrant uniquement sur "le comportement passé", tout en négligeant "le potentiel futur". Cependant, une nouvelle méthode d'évaluation du crédit est en train d'émerger, alliant la puissance de l'apprentissage automatique à une pensée prospective.
Cette méthode innovante considère les "revenus futurs prévisibles" comme la base fondamentale des actifs de crédit. Dans le domaine de la modélisation financière par intelligence artificielle, cette approche est appelée "modélisation de collatéral basée sur les prévisions de flux". Ce concept ne se limite pas au domaine traditionnel du prêt financier, mais peut également être largement appliqué à l'évaluation des membres des organisations autonomes décentralisées (DAO), aux contrats d'embauche sur la blockchain, ainsi qu'à l'assurance intelligente et à d'autres domaines.
Le cœur de ce nouveau mécanisme réside dans la conversion des prévisions de flux de trésorerie futurs par des algorithmes d'apprentissage automatique en titres financiers disponibles en temps réel. Cette innovation introduit le concept de "crédit axé sur les attentes" dans l'ensemble du système financier basé sur la blockchain. D'un point de vue professionnel, cette approche est très susceptible de devenir la principale direction du développement futur de la finance décentralisée (DeFi).
L'émergence de ce nouveau modèle d'évaluation du crédit marque une évolution vers une industrie financière plus intelligente et plus prospective. Il permet non seulement d'évaluer avec plus de précision la situation de crédit des individus ou des organisations, mais aussi de fournir des références plus complètes et plus visionnaires pour les décisions financières. Avec l'amélioration continue de ce modèle et son application généralisée, nous pouvons nous attendre à voir la formation d'un écosystème financier plus efficace et équitable.