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ZeruAI는 파편화된 온체인 행동 데이터를 의사결정 인텔리전스로 전환하는 것을 목표로 합니다. 단순한 점수나 순위가 아닌, 지갑의 유동성, 상환 능력, 경제적 기여 등 맥락(Context)을 분석하여 금융 애플리케이션에 활용합니다.
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원문 바로가기같은 지갑에 대해, 세 가지 완전히 다른 질문을 던질 수 있습니다.
저는 @zerufinance가 이렇게 이해되어야 한다고 생각합니다.
단순히 또 다른 포인트 플랫폼이 아니라, 파편화된 온체인(onchain) 행동을 의사결정 수준의 인텔리전스(intelligence)로 전환하려는 시도입니다.
아키텍처는 멀티체인 데이터에서 시작합니다. 트레이딩, 대출, 유동성 공급(liquidity provision), 상환 및 거버넌스는 각기 다른 흔적을 남깁니다. ZeruAI는 이러한 활동들을 정규화하고, 행동 특성을 구축하며, AI 모델을 사용하여 지갑과 프로토콜 전반의 패턴을 해석합니다.
zScore는 더 광범위한 평판 신호(reputation signal)를 제공합니다.
zaps는 이 인텔리전스를 소비자 제품에 가져와서, 자격을 갖춘 과거 지갑 활동으로 초기 포인트 잔액을 설정하고 검증된 참여가 별도의 캠페인 점수화에 기여하게 합니다.
엔터프라이즈 측면은 더 나아갑니다.
zScreen은 의심스러운 자금 흐름과 간접적인 노출(indirect exposure)을 조사합니다.
zLend는 단순히 큰 포트폴리오가 강력한 상환 능력을 의미한다고 가정하는 대신, 현금 흐름 안정성, 인출액(drawdowns), 그리고 사용 가능한 유동성을 평가합니다.
할당 인텔리전스(allocation intelligence)는 행동 신호를 사용하여 잠재적인 시빌 활동(sybil activity)을 식별하고 인센티브 분배를 개선합니다.
이것들은 서로 대체 가능한 결정들이 아닙니다. 합법적인 트레이더라도 재정적으로 위험할 수 있습니다. 부유한 지갑이라도 유동성 스테이블코인(stablecoins)이 부족할 수 있습니다. 활동적인 주소라 할지라도 조정된 파밍 클러스터에 속해 있을 수 있습니다.
그렇기 때문에 맥락(context)이 보편적인 점수보다 더 중요합니다.
ZeruAI는 3억 2천만 개 이상의 지갑을 점수화했다고 보고하지만, 규모만으로는 정확성을 증명할 수 없습니다.
다음으로 제안된 레이어인 ActivityFi는 검증된 경제적 기여를 시장 접근성으로 전환하는 것을 목표로 합니다. zETH 등록은 10월 26일로 예정되어 있지만, 후속 시장 단계들은 아직 테스트되지 않았습니다.
제가 가장 궁금한 점은 ZeruAI가 얼마나 많은 지갑을 순위 매길 수 있는지가 아닙니다.
그것은 해당 모델들이 의사결정을 설명하고, 오탐지(false positives)를 제한하며, 다양한 금융 애플리케이션 전반에 걸쳐 신뢰할 수 있는 결과를 도출할 수 있는지 여부입니다.
만약 이것이 작동한다면, 지갑 인텔리전스(wallet intelligence)는 리더보드보다 더 유용해집니다.
그렇지 않다면, 수십억 건의 거래 데이터조차도 의견이 붙은 단순한 데이터에 불과합니다.