Kyle Liu氏、Bing Ventures、投資マネージャー### 市場競争と変化#### **AIGCと分散型金融の概念を定義する**AIGC(AI Generated Content)は、人工知能によって生成されるコンテンツであり、技術の継続的な発展に伴い、AIGCの応用分野はますます広範になっています。 分散型金融の分野では、AIGCはデータ分析やスマートコントラクトの作成に使用できますが、コンテンツの品質と信頼性の問題にも直面しています。 将来的には、AIGCと分散型金融の組み合わせにより、分散化非代替性トークン市場やデジタルID認証など、デジタル経済により多くの機会とソリューションがもたらされるでしょう。 しかし、AIGCが生成するコンテンツの品質と信頼性を確保するためには、新しい技術や仕組みを開発する必要があります。#### **分散型金融市場の発展**分散型金融市場におけるAIアプリケーションは急成長の段階にあり、今後はさまざまな分散型金融サービスのサポートが強化されるでしょう。 分散型金融の分散型金融とオープンデータ特性は、資産価格の変動を予測して利益を最大化しようとする裁定ボットなどのAIモデルをトレーニングおよび開発する大きな機会を提供します。 しかし、AIモデルの学習に用いる基礎となるデータを保護することは非常に重要であり、営業秘密としての保護や特許出願など、さまざまな保護手法を採用することができます。分散型金融市場におけるスマートコントラクト、DEX取引所、融資プラットフォームなどの新しいサービスは、金融サービスの効率とアクセス性を向上させることができますが、これらの新しいサービスの規制とリスク管理はまだ改善する必要があります。 今後、データ量の増加に伴い、AIアプリケーションの見通しはより広範になり、分散型金融市場と金融イノベーション空間の可能性はさらに拡大する可能性があります。ソース: Peter Luo### 分散型金融におけるAIGCの応用AI技術は、分散型金融システムの最適化とインテリジェンスに使用でき、AIアルゴリズムを通じて、より正確なリスク管理とより効率的な取引戦略を実現できます。 同時に、分散型金融システムのデータと取引記録は、AIの大量のトレーニングデータとアプリケーションシナリオを提供し、AIテクノロジーのアプリケーションと開発をさらに改善することができます。 スマート投資、信用評価、スマートコントラクト、分散化ガバナンスは、分散型金融とAIの組み合わせにとって重要なアプリケーションシナリオであり、システムのセキュリティとガバナンスの効率を向上させることができます。 分散型金融とAIの組み合わせは、金融セクターのイノベーションと変化を促進し、将来の金融市場には次の3つの主要なトレンドがあります。#### **AIGCのトレーディングへの応用**取引におけるAIアプリケーションの可能性は膨大です。 教師なし学習法を使用してトークンランキング予測を生成し、クラスタリングアルゴリズムおよび次元削減手法を使用して、関連する特徴を抽出し、データセットをクラスタリングできます。 これにより、市場動向をよりよく理解し、より多くの情報に基づいた意思決定を行うことができます。 AIは、トレーダーがアービトラージ取引を実行し、資産配分戦略を最適化するのにも役立ちます。また、AIは、取引におけるリスク評価、疑わしい活動の特定とフラグ付け、詐欺やその他の金融犯罪からのユーザーの保護においても重要な役割を果たします。 分散型金融市場の継続的な発展とAI技術の継続的な進歩により、分散型金融インテリジェント取引アルゴリズムにおけるAIの応用の可能性が高まり、分散型金融エコシステムの信頼を構築する上で重要な役割を果たすことが期待されています。#### **資産運用におけるAIGCの応用**AI技術は、分散型金融の資産管理の分野で大きな可能性を秘めています。 自動マーケットメーカー(AMM)は重要な分野の1つであり、AIはAlgorithmdropのビッド・アスク・スプレッドを最適化して、より経済的な取引方法を提供することができます。 分散型金融プロトコルは、AIを活用して動的なトークンコレクションを管理することで、資産配分と流動性管理を最適化し、投資家に効率的で低リスクの投資オプションを提供することができます。 AIGCのテクノロジーは、最も潜在的な投資対象を迅速にスクリーニングし、リスクを回避してリターンを向上させることができます。 将来的には、AIGCのテクノロジーは分散型金融の資産管理の重要な部分となるでしょう。#### **スマートコントラクトにおけるAIGCの応用**AIは、悪意のあるコードを特定し、ネットワークトラフィックを監視し、異常な動作を検出することで、スマートコントラクトのセキュリティと信頼性を強化することができます。 同時に、スマートコントラクトのコードを自動生成することで、開発者のエラーや脱落を回避し、コントラクトの品質と信頼性を向上させることができます。 さらに、スマートコントラクト生成ツールにより、専門家以外の開発者がスマートコントラクトコードを迅速に生成できるため、分散型金融アプリケーションの人気と開発が促進されます。 最も重要なことは、AIGCのテクノロジーは、インテリジェントな契約の生成とテストを通じて受託の開発とテストを自動化できるため、開発効率が向上し、人件費と時間コストが削減されることです。ソース: singularitynet### 今後の方向性と核心的な課題分散型金融におけるAIの応用は、分散型金融そのものやAIの応用にとって大きな敷居となる可能性があり、本質的なセキュリティや外部セキュリティの研究など、今後の研究におけるセキュリティの問題がさらに注目されるでしょう。 金融機関へのAIの適用には、より多くのデータが必要ですが、セキュリティ上の懸念から実験回数が十分ではありません。 分散型金融におけるAI研究は、AIの応用が分散型金融本来の流動性に付加価値を与えることができるか、AIの応用がセキュリティ要件を満たしているか、システムの堅牢性や信頼性とセキュリティの間にどのようなトレードオフが生じるか、といった問題に焦点を当てる必要があると考えています。#### **AIGCのテクノロジーがプライバシーに与える影響***データのプライバシーとセキュリティの問題:AIGCのテクノロジーは個人のプライバシー情報を漏洩する可能性があり、ユーザーデータの暗号化やデータの使用範囲の制限など、厳格なプライバシー保護対策を講じる必要があります。・誤解を招く情報や虚偽の情報の拡散:AIGCのテクノロジーは、虚偽の情報や誤解を招くコンテンツを含む可能性のある大量の自然言語コンテンツを迅速に生成する可能性があり、AIGCテクノロジーの品質と精度を向上させるとともに、AIGCテクノロジーによって生成されるコンテンツの監視とモデレーションを強化する必要があります。#### **分散型金融プラットフォームのセキュリティ問題***スマートコントラクトの脆弱性:AIが生成したコンテンツには、ある程度のエラーや欠陥がある可能性があり、スマートコントラクトのコードに脆弱性が生じ、ハッカー攻撃の機会が残る可能性があり、スマートコントラクトの監査とテストを強化する必要があります。※ボット攻撃・不正:攻撃者はAIGCの技術を利用して偽の自然言語コンテンツを生成し、利用者に詐欺行為を誘導したり、システムのセキュリティを損なったりすることができ、ユーザー認証やアクセス制御の強化など、AIGC技術のセキュリティ・防止対策を強化する必要があります。### 結論と調査結果私たちは、AI技術が分散型金融のエコシステムにおいてますます重要な役割を果たすと考えています。 具体的には、以下の分野でのAIの活用について楽観的です。1.市場予測とインテリジェントな投資意思決定:AIテクノロジーは、機械学習と予測分析テクノロジーを通じて市場トレンド予測の精度を向上させ、トレーダーにテクニカルおよびファンダメンタル分析サービスを提供できます。 これにより、分散型金融は取引とポートフォリオ管理を自動化する機会を得ることができます。2.自動監査/セキュリティ保護:AIテクノロジーは、NLPや画像認識などのテクノロジーを通じてスマートコントラクトレビューの速度と精度を向上させ、自動化を通じてスマートコントラクトの有効性を向上させ、KYC/AMLのエラー率と不正リスクを低下させることができます。3. 不正検出とクレジットスコアリング:AIテクノロジーは、大規模なデータセットの傾向を分析することで不正行為を特定すると同時に、クレジットスコアを使用して融資活動を促進し、より良いローン価格を提供することができます。4. ポートフォリオ管理の自動化:AIテクノロジーは、機械学習予測モデルを使用して、投資グループのコンプライアンス、戦略評価、プールウェイト計算、シグナル生成、センチメントモニタリングなどのタスクを実行し、アクティブなポートフォリオ管理のための自動エージェントを構築できます。5. 分散型レンディング:AIテクノロジーと分散型台帳テクノロジーが連携してスマートコントラクトを設計し、標準化、自動化、データ頻度、感度などの指標を改善して、より効率的な融資業務を行うことができます。これらのトラックに対応して、Bing Venturesは、AIテクノロジーの適用により、分散型金融エコシステムにより高い効率、より良いリスク管理、より信頼性の高い投資戦略、より標準化された効率的な融資業務がもたらされると考えています。 これらのセグメントの中で、AIGCのテクノロジーを応用して分散型金融の効率性と投資精度を向上させるプロジェクトには強気です。
AIGC、分散型金融ロボアドバイザーの時代を加速
Kyle Liu氏、Bing Ventures、投資マネージャー
市場競争と変化
AIGCと分散型金融の概念を定義する
AIGC(AI Generated Content)は、人工知能によって生成されるコンテンツであり、技術の継続的な発展に伴い、AIGCの応用分野はますます広範になっています。 分散型金融の分野では、AIGCはデータ分析やスマートコントラクトの作成に使用できますが、コンテンツの品質と信頼性の問題にも直面しています。 将来的には、AIGCと分散型金融の組み合わせにより、分散化非代替性トークン市場やデジタルID認証など、デジタル経済により多くの機会とソリューションがもたらされるでしょう。 しかし、AIGCが生成するコンテンツの品質と信頼性を確保するためには、新しい技術や仕組みを開発する必要があります。
分散型金融市場の発展
分散型金融市場におけるAIアプリケーションは急成長の段階にあり、今後はさまざまな分散型金融サービスのサポートが強化されるでしょう。 分散型金融の分散型金融とオープンデータ特性は、資産価格の変動を予測して利益を最大化しようとする裁定ボットなどのAIモデルをトレーニングおよび開発する大きな機会を提供します。 しかし、AIモデルの学習に用いる基礎となるデータを保護することは非常に重要であり、営業秘密としての保護や特許出願など、さまざまな保護手法を採用することができます。
分散型金融市場におけるスマートコントラクト、DEX取引所、融資プラットフォームなどの新しいサービスは、金融サービスの効率とアクセス性を向上させることができますが、これらの新しいサービスの規制とリスク管理はまだ改善する必要があります。 今後、データ量の増加に伴い、AIアプリケーションの見通しはより広範になり、分散型金融市場と金融イノベーション空間の可能性はさらに拡大する可能性があります。
ソース: Peter Luo
分散型金融におけるAIGCの応用
AI技術は、分散型金融システムの最適化とインテリジェンスに使用でき、AIアルゴリズムを通じて、より正確なリスク管理とより効率的な取引戦略を実現できます。 同時に、分散型金融システムのデータと取引記録は、AIの大量のトレーニングデータとアプリケーションシナリオを提供し、AIテクノロジーのアプリケーションと開発をさらに改善することができます。 スマート投資、信用評価、スマートコントラクト、分散化ガバナンスは、分散型金融とAIの組み合わせにとって重要なアプリケーションシナリオであり、システムのセキュリティとガバナンスの効率を向上させることができます。 分散型金融とAIの組み合わせは、金融セクターのイノベーションと変化を促進し、将来の金融市場には次の3つの主要なトレンドがあります。
AIGCのトレーディングへの応用
取引におけるAIアプリケーションの可能性は膨大です。 教師なし学習法を使用してトークンランキング予測を生成し、クラスタリングアルゴリズムおよび次元削減手法を使用して、関連する特徴を抽出し、データセットをクラスタリングできます。 これにより、市場動向をよりよく理解し、より多くの情報に基づいた意思決定を行うことができます。 AIは、トレーダーがアービトラージ取引を実行し、資産配分戦略を最適化するのにも役立ちます。
また、AIは、取引におけるリスク評価、疑わしい活動の特定とフラグ付け、詐欺やその他の金融犯罪からのユーザーの保護においても重要な役割を果たします。 分散型金融市場の継続的な発展とAI技術の継続的な進歩により、分散型金融インテリジェント取引アルゴリズムにおけるAIの応用の可能性が高まり、分散型金融エコシステムの信頼を構築する上で重要な役割を果たすことが期待されています。
資産運用におけるAIGCの応用
AI技術は、分散型金融の資産管理の分野で大きな可能性を秘めています。 自動マーケットメーカー(AMM)は重要な分野の1つであり、AIはAlgorithmdropのビッド・アスク・スプレッドを最適化して、より経済的な取引方法を提供することができます。 分散型金融プロトコルは、AIを活用して動的なトークンコレクションを管理することで、資産配分と流動性管理を最適化し、投資家に効率的で低リスクの投資オプションを提供することができます。 AIGCのテクノロジーは、最も潜在的な投資対象を迅速にスクリーニングし、リスクを回避してリターンを向上させることができます。 将来的には、AIGCのテクノロジーは分散型金融の資産管理の重要な部分となるでしょう。
スマートコントラクトにおけるAIGCの応用
AIは、悪意のあるコードを特定し、ネットワークトラフィックを監視し、異常な動作を検出することで、スマートコントラクトのセキュリティと信頼性を強化することができます。 同時に、スマートコントラクトのコードを自動生成することで、開発者のエラーや脱落を回避し、コントラクトの品質と信頼性を向上させることができます。 さらに、スマートコントラクト生成ツールにより、専門家以外の開発者がスマートコントラクトコードを迅速に生成できるため、分散型金融アプリケーションの人気と開発が促進されます。 最も重要なことは、AIGCのテクノロジーは、インテリジェントな契約の生成とテストを通じて受託の開発とテストを自動化できるため、開発効率が向上し、人件費と時間コストが削減されることです。
ソース: singularitynet
今後の方向性と核心的な課題
分散型金融におけるAIの応用は、分散型金融そのものやAIの応用にとって大きな敷居となる可能性があり、本質的なセキュリティや外部セキュリティの研究など、今後の研究におけるセキュリティの問題がさらに注目されるでしょう。 金融機関へのAIの適用には、より多くのデータが必要ですが、セキュリティ上の懸念から実験回数が十分ではありません。 分散型金融におけるAI研究は、AIの応用が分散型金融本来の流動性に付加価値を与えることができるか、AIの応用がセキュリティ要件を満たしているか、システムの堅牢性や信頼性とセキュリティの間にどのようなトレードオフが生じるか、といった問題に焦点を当てる必要があると考えています。
AIGCのテクノロジーがプライバシーに与える影響
*データのプライバシーとセキュリティの問題:AIGCのテクノロジーは個人のプライバシー情報を漏洩する可能性があり、ユーザーデータの暗号化やデータの使用範囲の制限など、厳格なプライバシー保護対策を講じる必要があります。 ・誤解を招く情報や虚偽の情報の拡散:AIGCのテクノロジーは、虚偽の情報や誤解を招くコンテンツを含む可能性のある大量の自然言語コンテンツを迅速に生成する可能性があり、AIGCテクノロジーの品質と精度を向上させるとともに、AIGCテクノロジーによって生成されるコンテンツの監視とモデレーションを強化する必要があります。
分散型金融プラットフォームのセキュリティ問題
*スマートコントラクトの脆弱性:AIが生成したコンテンツには、ある程度のエラーや欠陥がある可能性があり、スマートコントラクトのコードに脆弱性が生じ、ハッカー攻撃の機会が残る可能性があり、スマートコントラクトの監査とテストを強化する必要があります。 ※ボット攻撃・不正:攻撃者はAIGCの技術を利用して偽の自然言語コンテンツを生成し、利用者に詐欺行為を誘導したり、システムのセキュリティを損なったりすることができ、ユーザー認証やアクセス制御の強化など、AIGC技術のセキュリティ・防止対策を強化する必要があります。
結論と調査結果
私たちは、AI技術が分散型金融のエコシステムにおいてますます重要な役割を果たすと考えています。 具体的には、以下の分野でのAIの活用について楽観的です。
1.市場予測とインテリジェントな投資意思決定:AIテクノロジーは、機械学習と予測分析テクノロジーを通じて市場トレンド予測の精度を向上させ、トレーダーにテクニカルおよびファンダメンタル分析サービスを提供できます。 これにより、分散型金融は取引とポートフォリオ管理を自動化する機会を得ることができます。 2.自動監査/セキュリティ保護:AIテクノロジーは、NLPや画像認識などのテクノロジーを通じてスマートコントラクトレビューの速度と精度を向上させ、自動化を通じてスマートコントラクトの有効性を向上させ、KYC/AMLのエラー率と不正リスクを低下させることができます。 3. 不正検出とクレジットスコアリング:AIテクノロジーは、大規模なデータセットの傾向を分析することで不正行為を特定すると同時に、クレジットスコアを使用して融資活動を促進し、より良いローン価格を提供することができます。 4. ポートフォリオ管理の自動化:AIテクノロジーは、機械学習予測モデルを使用して、投資グループのコンプライアンス、戦略評価、プールウェイト計算、シグナル生成、センチメントモニタリングなどのタスクを実行し、アクティブなポートフォリオ管理のための自動エージェントを構築できます。 5. 分散型レンディング:AIテクノロジーと分散型台帳テクノロジーが連携してスマートコントラクトを設計し、標準化、自動化、データ頻度、感度などの指標を改善して、より効率的な融資業務を行うことができます。
これらのトラックに対応して、Bing Venturesは、AIテクノロジーの適用により、分散型金融エコシステムにより高い効率、より良いリスク管理、より信頼性の高い投資戦略、より標準化された効率的な融資業務がもたらされると考えています。 これらのセグメントの中で、AIGCのテクノロジーを応用して分散型金融の効率性と投資精度を向上させるプロジェクトには強気です。