AI解決方案致力於推動現實世界資產代幣化
加密貨幣行業可能是現實世界資產（RWAs）代幣化的下一個「重要應用案例」。
投資銀行花旗（Citi）於2023年3月發布的一份報告顯示，到2030年，RWAs市場預計將達到4萬億至5萬億美元。該報告指出，區塊鏈通過代幣化的潛力是具有轉型性的，但該技術目前尚未達到大規模應用的程度。儘管如此，行業專家認為，人工智能（AI）解決方案可以推動代幣化的RWA應用案例。
理解代幣化的RWAs
RWA代幣化一直是一個長期的概念，可以追溯到2018年，當時安全代幣發行（STOs）非常熱門。幸運的是，今天的代幣化RWAs與過去看到的STOs不同，後者在很大程度上是無規管的。
Vertalo的首席執行官兼聯合創始人戴夫·亨德里克斯告訴Cryptonews，現在的RWAs具有一定的具體性。
亨德里克斯解釋說：“如果保管人無法合法保管該資產，如果該資產在國際結算中被銀行視為高質量流動資產，那麼有些人甚至不會將其視為傳統意義上的RWA資產。”
亨德里克斯補充說，Vertalo – 一個數字轉移代理和企業軟件平台 – 自2018年以來一直在進行RWAs的代幣化。根據亨德里克斯的說法，代幣化應用案例是去中心化金融（DeFi）生態系統的重要組成部分。
他指出，穩定幣等使用案例與代幣化珍貴和稀缺資產（如藝術品、鑽石或房地產）不同。
亨德里克斯說：“藝術品、鑽石甚至房地產等資產現在可以通過代幣化進行分割，投資者現在可以擁有該資產的一部分並從租賃或使用該資產中獲得收入。當你代幣化一個資產時，每個代幣代表該資產的一個百分比。”
代幣化RWAs的好處
亨德里克斯指出，代幣化RWAs使資產更容易交易，但他指出，代幣化RWAs的一個具體好處在於它們在傳統資產管理功能中的透明度和中後台應用。
他說：“這就是為什麼我們現在看到大型金融機構正在通過分散式賬本技術改進資產管理功能。”
事實上，全球最大的資產管理公司貝萊德最近領導了Securitize的4700萬美元融資。該公司專注於將實物和傳統金融資產引入區塊鏈。
支付巨頭萬事達卡也於5月8日宣布將測試新的分散式賬本技術，以實現其實體資產代幣化結算。萬事達卡在聲明中表示，該項目旨在提高跨境結算的效率，減少錯誤和欺詐的可能性。
AI如何幫助代幣化RWA應用案例
儘管代幣化RWAs正在引起關注，行業專家認為AI將有助於推動應用案例的發展。
蘇黎世大學數字民主實驗室高級研究員、Coinfident首席執行官梅薩姆·阿里扎德告訴Cryptonews，AI可以幫助RWA代幣交易。
例如，阿里扎德提到AI可以實現資產價值預測。
阿里扎德說：“想像一下，一個風險投資家管理多個創業公司和RWAs，並將它們用於支持一個代幣。在這種情況下，根據風險投資家的投資組合的可用性，可以使用AI來預測其創業公司的資產和RWAs的未來價值，或者預測對其服務的需求。”
阿里扎德補充說，這可以幫助交易者更好地了解風險投資家投資組合的未來估值。
使用AI進行RWAs的預測定價
為了理解這一點，RealCap的首席執行官和創始人雅克·沃爾希斯告訴Cryptonews，RealCap將很快使用AI來幫助確定RWAs的價格。
沃爾希斯解釋說，RealCap最初開始代幣化鑽石，但指出該平台現在還幫助代幣化稀有藝術品和其他獨特資產。
他說：“當我們從鑽石開始時，我們不需要使用AI進行價格預測。但是一旦RealCap開始代幣化具有較少可用價格信息的RWAs，我們就意識到我們需要一個AI解決方案來幫助確定價格。”
沃爾希斯進一步解釋說，RealCap最近開發了一種名為“虛擬可代替性”的技術，使代幣化的RWAs更易於交易，並減少價格差異。
然而，他指出，虛擬可代替性需要AI來確定某些RWAs的價格。
他說：“比如一個投資者想要購買藝術品，他們可以在網上查看不同的畫廊，但投資者仍然可能不知道一幅藝術品的最佳價格。你需要一個客觀的衡量標準。在這種情況下，AI可以幫助預測每幅藝術品的價格。”
RealCap目前正在建立和開發其AI解決方案，以確保預測定價。
利用AI來簡化RWA工作流程
阿里扎德進一步指出，AI可以應用於自動化RWA工作流程分析。
他說：“RWA代幣化的風險之一是智能合約的錯誤和漏洞。AI可以在兩個方面發揮作用-技術可以幫助創建可靠的智能合約，簡化合約審查，檢測潛在的錯誤和合規問題。”
Propy的首席執行官兼創始人娜塔莉亞·卡拉亞涅婭告訴Cryptonews，Propy正在使用AI來應對這個特定案例。
Propy自2018年以來一直在代幣化房地產，已在美國進行了超過40億美元的交易。據卡拉亞涅婭稱，Propy最近開始使用AI自動簡化交易時間表。
她說：“Propy AI可以閱讀購買協議，創建交易跟踪器，並確定存款、貸款批准等的智能截止日期。這種自動化水平確保了更流暢、安全和透明的房地產投資過程，這對於我們更加融入代幣化市場至關重要。”
阿里扎德進一步解釋說，AI被應用於Propy等平台的客戶風險分析，以及其他代幣化RWA借貸渠道。
他說：“AI可以用於評估借款人的可信度，考慮到借款人在鏈上的過去交易和活動。這與美國的信用評分系統相似，銀行使用該系統評估客戶的風險。”
代幣化RWAs和AI面臨的挑戰
儘管AI可能推動代幣化RWA應用案例的發展，阿里扎德警告說，挑戰可能阻礙其採用。
例如，他指出，上述AI應用的數據可能不容易獲得。
他說：“AI需要數據來工作，而有限的數據訪問權限會降低AI的可用性。”
阿里扎德進一步指出，去中心化交易所的用戶可能不需要進行「了解您的客戶」（KYC）程序。這可能導致對用戶的人口統計和位置缺乏信息，影響客戶風險評估的AI模型。
他補充說：“另一個數據訪問的挑戰是獲取用戶的所有鏈上交易。由於每個人都可以持有多個錢包，錢包持有者的身份不容易驗證，因此很難獲得加密貨幣用戶的所有鏈上交易歷史記錄。解決這些挑戰的大多數方法可能會與用戶的隱私衝突，需要更多的研究才能克服。”
代幣化的挑戰超越AI
除了AI之外，阿里扎德認為，與代幣化RWAs相關的主要挑戰是監管問題和資產驗證。
阿里扎德提到：“將一個資產（如一棟建築物）代幣化可能會將其變成證券，可能會吸引嚴格的監管審查。這可能會降低RWA代幣的激勵。”
他補充說，支撐RWA代幣的資產的可驗證真實性仍然是個問題。
他說：“加密貨幣交易者經常對關於代幣真實世界背書資產的聲稱的有效性表示懷疑。”
在考慮到這些挑戰的情況下，亨德里克斯解釋說，代幣化RWAs必須仔細構建才能成功。
他舉例說，DeFi中的大多數代幣化RWAs都是債務或貸款工具。
亨德里克斯說：“許多RWA項目只是投資者提供擔保並獲得利息回報的貸款。這種情況下，監管非常輕松，任何人都可以參與這種模型。然而，如果擔保品遺失並且價值下降，可能會有追索權。”
亨德里克斯補充說，如果基礎資產具有有保證的利益，則可以從代幣化的RWA創建證券。
他說：“例如，如果一家初創公司正在籌集資金以購買資產並在Reg D要求下進行分割，則通常可以將其出售給合格投資者。然後，您必須進行KYC和AML程序，這將成為一個重大障礙。不幸的是，單獨的RWA並不能解決這個問題。”
