Cryptonews

Chainlink и 24 банка используют ИИ-оракулы, чтобы исправить кризис данных в Global Finance на сумму 58 миллиардов долларов

Источник
cryptonewstrend.com
Опубликовано
Chainlink и 24 банка используют ИИ-оракулы, чтобы исправить кризис данных в Global Finance на сумму 58 миллиардов долларов

Оглавление Chainlink вместе с 24 крупнейшими финансовыми учреждениями мира решили проблему постоянной неэффективности данных в глобальных финансах. Система обработки корпоративных действий ежегодно обходится отрасли примерно в 58 миллиардов долларов. В коалиционных усилиях приняли участие такие учреждения, как Swift, Euroclear и UBS. Объединив искусственный интеллект с децентрализованными сетями оракулов, группа достигла 100% консенсуса по проверенным данным. Решение официально известно как «Золотая запись Onchain». Корпоративные действия включают в себя такие события, как дробление акций, слияния и выплаты дивидендов публичными компаниями. Только в Соединенных Штатах ежегодно регистрируется более 3,7 миллиона таких событий. Около 46% этих данных до сих пор обрабатываются финансовыми аналитиками вручную. Аналитики читают сложные PDF-документы и вручную вводят данные в свои внутренние системы. Этот ручной рабочий процесс приводит к дорогостоящим ошибкам и задержкам обработки во всей финансовой отрасли. Одно корпоративное мероприятие может вызвать в среднем более 110 000 взаимодействий между фирмами. Обработка всего лишь одного такого события может стоить фирме до 34 миллионов долларов. В совокупности эти цифры определяют ежегодные затраты отрасли на переработку в размере 58 миллиардов долларов. Прошлые попытки стандартизировать форматы общения в финансовых учреждениях неизменно терпели неудачу. Заставлять тысячи глобальных компаний изменить свою практику обработки данных было непрактично. Chainlink и ее партнеры пошли другим путем, преобразовав выходные данные, а не входные данные. Модели искусственного интеллекта, включая ChatGPT, Gemini и Claude, извлекают структурированные данные из существующих неструктурированных PDF-файлов. В сообщении на X (ранее Twitter) Chainlink заявила, что ее децентрализованные сети оракулов проверяют извлеченные данные из нескольких источников искусственного интеллекта одновременно. https://t.co/rM6vOB4M0i — Chainlink (@chainlink) 13 апреля 2026 г. Затем сети достигают консенсуса по единственному надежному ответу, прежде чем записать его в цепочку. В результате этого процесса был достигнут 100% консенсус по всем оцениваемым корпоративным действиям. Onchain Golden Record теперь служит неизменным и поддающимся проверке источником финансовой истины. Токенизированные активы не могут масштабироваться без точных данных о корпоративных действиях, доступных в блокчейне. Смарт-контрактам нужна информация в режиме реального времени, когда происходит дробление акций или выплата дивидендов. Без сетей оракулов токенизированные акции остаются статичными и ненадежными финансовыми инструментами. Благодаря проверенным данным в сети они становятся динамическими инструментами, способными выполнять автоматизированные транзакции и расчеты в реальном времени. Ключевые игроки отрасли, в том числе DTCC, BNP Paribas, Euroclear и Swift, уже используют Chainlink. Они распространяют проверенные записи одновременно по нескольким публичным и частным блокчейнам. Эта настройка позволяет различным финансовым сетям получать доступ к одним и тем же надежным данным в режиме реального времени. Инфраструктура напрямую связывает традиционные финансы с более широкой экосистемой Web3. Как только Onchain Golden Records станет стандартом для токенизированных активов, последует его внедрение и в другие финансовые инструменты. Инициатива корпоративных действий демонстрирует, как существующие финансовые системы могут интегрироваться с инфраструктурой блокчейна. Больше учреждений, присоединяющихся к сети, означает меньше ошибок и большую эффективность обработки. Сейчас активно строится основа более надежной и связанной глобальной финансовой системы. Откройте для себя самые эффективные акции в сфере искусственного интеллекта, криптовалюты и технологий с помощью экспертного анализа.