Традиционные модели кредитного рейтинга уже не успевают за步伐 времени. Они слишком полагаются на исторические данные, сосредоточиваясь лишь на "прошлом поведении", игнорируя "будущий потенциал". Однако новая методика оценки кредитоспособности стремительно набирает популярность, сочетая силу машинного обучения с перспективным мышлением.

Этот инновационный подход рассматривает "предсказуемый будущий доход" как основную основу кредитных активов. В области финансового моделирования на основе искусственного интеллекта этот подход называется "моделированием залога на основе потокового прогноза". Эта концепция не ограничивается только традиционной областью финансового кредитования, но может быть широко применена в оценке членов децентрализованных автономных организаций (DAO), в трудовых соглашениях на блокчейне, а также в умном страховании и других областях.

Суть этого нового механизма заключается в преобразовании прогнозов будущих денежных потоков с помощью алгоритмов машинного обучения в финансовые инструменты, доступные в реальном времени. Эта инновация вводит в всю блокчейн-финансовую систему концепцию "кредита, основанного на ожиданиях". С профессиональной точки зрения, этот подход вполне может стать основным направлением будущего развития децентрализованных финансов (DeFi).

Появление этой новой модели кредитной оценки знаменует собой движение финансовой отрасли в более интеллектуальном и перспективном направлении. Она не только позволяет более точно оценивать кредитное состояние физических лиц или организаций, но и предоставляет более полные и дальновидные данные для финансовых решений. С учетом постоянного совершенствования и широкого применения этой модели мы можем ожидать формирования более эффективной и справедливой финансовой экосистемы.