Традиційні моделі кредитного рейтингу вже не встигають за часом. Вони надто покладаються на історичні дані, лише зосереджуючись на "минулій поведінці", і ігнорують "майбутній потенціал". Проте з'являється новий метод оцінки кредитоспроможності, який поєднує потужність машинного навчання з прогностичним мисленням.

Цей інноваційний підхід вважає "передбачуваний майбутній дохід" основою кредитних активів. У сфері фінансового моделювання на основі штучного інтелекту цей підхід називається "моделювання застави на основі прогнозування потоків". Це поняття не обмежується лише традиційною фінансовою сферою кредитування, але може бути широко застосоване для оцінки членів децентралізованих автономних організацій (DAO), трудових угод на блокчейні, а також у сфері смарт-страхування та інших галузях.

Ця нова механіка базується на перетворенні прогнозів майбутніх грошових потоків за допомогою алгоритмів машинного навчання на фінансові документи, доступні в реальному часі. Це нововведення вводить концепцію "кредиту, що підживлюється очікуваннями" в усю фінансову систему блокчейну. З професійної точки зору, цей підхід, ймовірно, стане основним напрямом майбутнього розвитку децентралізованих фінансів (DeFi).

Поява цієї нової моделі оцінки кредитоспроможності є знаком того, що фінансова індустрія рухається в напрямку більш інтелектуального та перспективного розвитку. Вона не лише може точніше оцінювати кредитний стан фізичних осіб або організацій, але й надавати більш всеоб'ємні та далекоглядні підстави для фінансових рішень. З постійним удосконаленням та широким застосуванням цієї моделі ми можемо очікувати формування більш ефективної та справедливої фінансової екосистеми.