Создание кредитных показателей во вселенной DeFi: эксперимент

Мы стали свидетелями быстрого роста развития DeFi в 2020 и 2021 годах, особенно в секторе кредитования и торговли. Протоколы Aave и Compound были ведущими протоколами децентрализованного кредитования с обеспечением и в настоящее время доминируют в DeFi. Преимущество DeFi заключается в том, что все действия происходят в сети и все полностью управляется компьютерными кодами, что делает весь процесс прозрачным и позволяет избежать риска со стороны посредников.

Стандартная процедура залогового кредитования в блокчейне заключается в размещении залога в виде криптовалюты в хранилище протоколов. Затем пользователь может взять кредит в другой криптовалюте. Обычно стоимость кредита ниже стоимости депозита, что обеспечивает буфер безопасности в случае волатильности. Это та же идея, что и получение залогового кредита в банке. В последнее время несколько протоколов начали проникать на территорию беззалогового кредитования, хотя они нацелены на гораздо более узкую аудиторию, то есть они работают через посредников или кредитуют только известных заемщиков, чтобы ограничить кредитный риск.

Однако, когда мы смотрим на первоначальную цель DeFi — предоставлять финансовые услуги миллионам людей, которые не могут получить доступ к традиционным банковским услугам, — кажется, что мы далеки от достижения этой цели. Кредитование является одной из основных услуг банковского сектора. В рамках текущей модели залога, когда суммы кредита ниже стоимости депозита, бедным людям и начинающим компаниям практически невозможно получить доступ к кредитной части мира DeFi. Вот где беззалоговое кредитование может быть чрезвычайно полезным. Не говоря уже о том, что финансирование на основе кредита не вызывает трения и является типом кредитования, который мы чаще всего используем в нашей повседневной жизни — по сравнению с несколькими сделками, которые мы могли бы совершать с использованием ипотечных кредитов раз в несколько лет, чтобы купить квартиру или автомобиль, мы используем кредит. карты гораздо чаще, в основном ежедневно. Необеспеченное кредитное финансирование — это смазка нашей жизни.

Ключевой проблемой беззалогового кредитования DeFi является отсутствие кредитной системы во вселенной DeFi. В отличие от финансового мира, с которым мы взаимодействуем сегодня, DeFi носит анонимный характер, что затрудняет отслеживание отдельных лиц и корпораций, стоящих за каждым адресом кошелька. Это значительно повышает риск морального риска. В настоящее время в DeFi нет регулирования, что крайне затрудняет судебные иски против правонарушений.

Ключевой и, вероятно, самой большой недостающей частью является система кредитных показателей для каждой учетной записи, которая могла бы с самого начала выявлять риски. Без этого мы почти слепы при работе с запросами на кредит. В реальном мире у людей есть кредитные рейтинги, и такие кредитные рейтинги являются ключевыми данными для кредитования, кредитных карт и ипотечных кредитов.

Кредитный рейтинг основан на кредитном отчете каждого человека, который содержит данные о транзакциях по кредитным картам, доходах и т. д. Например, рейтинг FICO использует модель, которая анализирует данные из кредитных отчетов и генерирует кредитные рейтинги, которые наиболее широко используются кредиторы. В дополнение к данным кредитных отчетов, несколько недавних событий на развивающихся рынках показали, что альтернативные данные могут повысить точность кредитного рейтинга в среде, где традиционные кредитные рейтинги недоступны.

Утверждается, что Zhima Credit, представленный Ant Group — дочерней компанией Alibaba — использует данные об онлайн-покупках, оплате коммунальных услуг и социальных отношениях для создания собственной системы кредитных рейтингов, и результат был многообещающим. Согласно исследовательскому документу, оценка Zhima Credit действительно может улучшить эффективность классификации в рамках эксперимента, включающего более 20 000 онлайн-кредитов. Тем не менее, были интенсивные обсуждения вопросов защиты конфиденциальности, связанных с этим типом кредитного рейтинга.

Существует много общего между миром DeFi и рынком, с которым столкнулся Zhima Credit, когда он впервые начал внедрять свою систему кредитных рейтингов в Китае, где не было большого количества доступных банковских данных. Для сравнения, DeFi имеет преимущество в виде открытого источника данных. Все данные доступны в публичном реестре, и, таким образом, он предоставляет наилучшие доступные данные. Он обеспечивает идеальную основу для анализа больших данных и машинного обучения. С согласия владельцев кошельков их кредитный рейтинг может быть легко доступен, если у нас есть инструменты и модели, готовые к использованию. Учитывая, что DeFi является основой метавселенной, кредитная система, основанная на DeFi, может поддерживать будущую деятельность в метавселенной в целом.

Первым шагом является использование системы децентрализованной идентификации (DID) для привязки сетевого адреса к личности, связывая реальных людей с онлайн-аккаунтами. Как только ссылка будет подтверждена, данные вне сети и соответствующие данные о кредитоспособности могут быть перенесены в мир сети. Для тех, у кого есть кредитные рейтинги (например, рейтинг FICO), это немедленно создаст кредитоспособность для их профиля пользователя DeFi. Однако у большинства пользователей нет такого кредитного отчета, и конфиденциальность может быть проблемой. Таким образом, для заполнения этих пробелов необходима кредитная система в сети. Стоит отметить, что даже в этих сценариях система DID по-прежнему может играть очень важную роль в подключении адреса кошелька к реальному человеку и снижении морального риска и риска мошенничества.

Следующий шаг, как мы можем построить структуру? В случае модели FICO, ее источники данных могут быть сгруппированы в пять категорий: истории платежей (35%), суммы, причитающиеся (30%), длина кредитной истории (15%), новый кредит (10%), и кредит смешать (10%). Начнем с того, что можно создать очень грубый, но подобную модель в Defi:

• история платежей — это может быть транзакциями в сети или историей покупок NFT;

• суммы долга – здесь нет хороших прокси; однако мы могли бы попробовать использовать общий долговой риск по цепочке;

• продолжительность кредитной истории – продолжительность времени, в течение которого пользователь когда-либо пользовался кредитом;

• новый кредит – новый кредит в цепочке;

• совокупность кредитов — это может быть что угодно, что есть у пользователя за пределами четырех вышеперечисленных показателей.

Очевидно, что эта модель не подходит для работы в сети. Однако мы могли бы начать отсюда и разработать модели, которые дают нам определенные ожидания относительно вероятности дефолта. Затем мы могли бы пересмотреть нашу модель с данными, которые мы наблюдаем.

Лучшим и окончательным решением было бы создание такого необеспеченного рынка кредитования в DeFi. Таким образом, мы могли наблюдать, собирать и обрабатывать выходные данные по умолчанию вместе с данными, связанными с действиями в сети. Затем мы могли бы обучить модель, используя методологию контролируемого машинного обучения: мы могли бы сопоставить входные данные (данные о действиях в сети + доступные данные вне сети) с выходными данными (вероятность по умолчанию на основе примеров пар вход-выход).

Осуществление полномасштабного кредитного бизнеса сопряжено со значительным риском; все деньги могут быть потеряны в процессе. Таким образом, имеет смысл начать с эксперимента в небольшой группе. В эксперименте может принять участие небольшая группа, например, 1000 человек, и он может длиться шесть месяцев. Участники могут получить кредитную линию в размере 1000 долларов США по их запросу, и будут применяться стандартные условия для кредитной линии. Мы могли наблюдать за действиями участников по погашению задолженности для сбора данных так же, как кредитные агентства собирают данные в реальной жизни. С такими данными мы могли бы создать первую модель для оценки кредитоспособности DeFi. Затем это может привести ко второму эксперименту с большим количеством участников, более высокими кредитными лимитами и более адаптированными линиями на основе системы оценок. После нескольких таких экспериментов мы смогли распространить такую ​​бизнес-модель на более широкую аудиторию с высоким уровнем доверия. Когда проблемы обнаруживаются во время каждого раунда эксперимента, модель может быть пересмотрена и обновлена ​​​​для следующего раунда.

Сначала этот проект мог работать под управлением корпорации, а позже он мог быть преобразован в DAO (децентрализованная автономная организация). Алгоритм, используемый для расчета такого кредитного рейтинга, может не разглашаться, поскольку мошенники могут легко манипулировать системой, как только она станет общедоступной. Первоначальное финансирование эксперимента может поступить от группы инвесторов или пула активов, созданного путем краудфандинга. Это может помочь снизить риск для каждого участника. Хотя в этом эксперименте многое может пойти не так (например, качество данных может быть проблематичным, модель управления рисками может быть запутанной, а процедура обучения данных может быть ошибочной), польза от такого эксперимента может быть огромной. для всего мира DeFi.

Система вознаграждений также будет важным фактором в кредитовании DeFi. Хороший кредитный рейтинг может быть вознагражден конкретным NFT или может привести к внесению в белый список для чеканки NFT. Люди с хорошим кредитом DeFi могут занять деньги или NFT на несколько дней, используя упрощенный процесс. Высокий кредитный рейтинг DeFi также может быть вознагражден входными билетами на мероприятия метавселенной. Это похоже на то, как высокий кредитный рейтинг может сыграть положительную роль при аренде квартиры или подаче заявки на новую ипотеку.

В целом, кредит — это актив, и он может приносить положительную прибыль. Его все еще нет во вселенной DeFi, даже после того, как общий рынок DeFi вырос до 100 млрд долларов США. Нам пора работать над этим.

Би @trtwarrior, бывший торговец деривативами на Уолл-стрит и директор регулируемой фирмы по кредитованию криптовалют.