AI memberdayakan RWA: memecahkan "kata sandi kepercayaan" untuk mengalihkan aset off-chain ke dalam rantai

Penulis: Zhang Feng

Gelombang Aset Dunia Nyata (RWA) sedang melanda bidang keuangan. Menurut prediksi BlackRock, pada tahun 2030, ukuran pasar aset tokenisasi akan mencapai 16 triliun dolar AS. Namun, jurang antara dunia fisik dan dunia digital selalu ada, masalah seperti distorsi informasi aset, sumber data yang tidak dapat diandalkan, dan zona buta dalam pemantauan proses, terus menghantui jalan pengembangan RWA, merusak kepercayaan pasar.

Bagaimana cara membuat aset off-chain mendapatkan ekspresi yang solid dan dapat dipercaya di on-chain, atau dengan kata lain, bagaimana cara membuat aset on-chain mendapatkan dukungan yang dapat dipercaya dari off-chain? Teknologi AI dengan kemampuan analisis data, pengenalan pola, dan keputusan otomatis yang kuat, sedang menjadi mesin inti dalam membangun fondasi kepercayaan aset RWA, dan membangun jembatan data yang kokoh antara on-chain dan off-chain.

Dalam RWA yang diberdayakan oleh AI, pengikatan metadata, penguatan oracle, dan pemantauan anomali adalah tiga penjaga kepercayaan yang bersatu. Pengikatan metadata adalah "fondasi", memastikan titik awal yang diekspresikan di RWA adalah nyata; penguatan oracle adalah "saluran", menjamin proses pemetaan dari keadaan off-chain ke on-chain dapat diandalkan; pemantauan anomali adalah "penjaga", memantau apakah seluruh siklus hidup tetap sehat dan memberikan umpan balik untuk memelihara dua yang pertama. Ketiga hal ini tidak terpisah, tetapi terikat melalui aliran data, membentuk siklus peningkatan "tolok ukur statis - input dinamis - verifikasi waktu nyata".

Satu, Penambatan Metadata Aset:AIdidorong oleh dasar data yang dapat dipercaya

Tantangan utama dari RWA yang diunggah ke blockchain adalah bagaimana memastikan bahwa metadata kunci yang mendeskripsikan aset adalah akurat, lengkap, dan dapat diverifikasi. Pencatatan dan pemeriksaan manual yang tradisional memiliki efisiensi yang rendah dan rentan terhadap kesalahan, sehingga tidak dapat memenuhi kebutuhan besar untuk RWA yang diunggah ke blockchain.

(I) Mode Operasi Dasar

AI berperan sebagai "validator cerdas" dan "penambah data" dalam tahap ini.

Ekstraksi dan Strukturalisasi Otomatis: Menggunakan pemrosesan bahasa alami (NLP) dan teknologi visi komputer (CV), AI secara otomatis mengekstraksi atribut kunci (seperti lokasi, luas, pemilik, dasar penilaian, status penggunaan) dari data heterogen multi-sumber seperti kontrak, sertifikat kepemilikan, laporan keuangan, data sensor (seperti perangkat IoT), gambar satelit, dan lainnya.

Validasi Silang Multi-Sumber: Model AI menggabungkan beberapa sumber data independen yang otoritatif di luar rantai (seperti database pendaftaran pemerintah, laporan pihak ketiga yang tepercaya, aliran sensor di luar rantai) untuk melakukan validasi silang, mengidentifikasi kontradiksi dan anomali.

Pembaruan dan Pemeliharaan Dinamis: Melalui pemantauan terus-menerus terhadap perubahan sumber data, AI memicu proses pembaruan metadata secara otomatis atau semi-otomatis, memastikan informasi di blockchain sinkron dengan kenyataan di luar blockchain.

(II) Tanggung Jawab Pihak yang Terlibat

**Penggagas Aset/Penyimpan: ** Bertanggung jawab untuk menyediakan akses ke data asli, memastikan legalitas dan keterjangkauan sumber data; memikul tanggung jawab utama atas akurasi hasil pengolahan AI.

Penyedia Layanan AI: Bertanggung jawab untuk merancang, melatih, menerapkan, dan memelihara model verifikasi AI; memastikan transparansi, keadilan, dan ketahanan model; menyediakan catatan yang dapat diaudit tentang kinerja model dan proses verifikasi.

Pihak Audit/Nod Verifikasi: Bertanggung jawab untuk melakukan audit sampel independen atau verifikasi konsensus terhadap proses dan hasil pemrosesan AI.

**Regulator: ** Menetapkan standar kepatuhan untuk penggunaan AI dalam verifikasi data keuangan penting, persyaratan manajemen risiko model.

(Tiga) Kepatuhan dan Manajemen Risiko

Privasi Data dan Kepatuhan: Proses pemrosesan AI harus mematuhi peraturan privasi data seperti GDPR, CCPA, dan menggunakan teknologi komputasi privasi (seperti pembelajaran terdistribusi, komputasi multi-pihak yang aman, privasi diferensial) untuk menyelesaikan verifikasi sambil melindungi informasi sensitif.

Risiko Model: Perlu membangun kerangka manajemen risiko model yang ketat, termasuk validasi model, pemantauan berkelanjutan, deteksi dan mitigasi bias, pertahanan terhadap serangan adversarial, serta definisi batas kinerja yang jelas.

Transparansi dan Interpretabilitas: Memberikan dasar penalaran AI yang dapat dijelaskan di titik keputusan kunci (seperti kegagalan verifikasi, pengikatan aset bernilai tinggi), memenuhi persyaratan regulasi dan audit.

Penentuan Tanggung Jawab: Menetapkan dengan jelas tanggung jawab hukum semua pihak dalam keputusan yang dibantu AI, terutama ketika model AI mengalami kesalahan atau penyimpangan yang mengakibatkan kerugian.

Dua, Peningkatan Oracle: AI memberdayakan aliran data terpercaya di luar rantai

Oracle adalah jembatan kunci yang menghubungkan dunia di luar rantai dengan blockchain. Oracle tradisional bergantung pada satu atau beberapa sumber data, yang menghadapi masalah seperti titik kegagalan tunggal, pemalsuan data, dan keterlambatan.

(I) Mode Operasi Dasar

AI pada tahap ini ditingkatkan menjadi "oracle cerdas" atau "lapisan peningkatan oracle".

Agregasi Multi-Sumber dan Penilaian Kepercayaan: Model AI menerima informasi dari berbagai node oracle atau sumber data independen, mengevaluasi keandalan waktu nyata dari setiap sumber, akurasi historis, dan potensi bias, melakukan agregasi berbobot dinamis, dan menghasilkan nilai estimasi terbaik.

Deteksi dan Penyaringan Anomali: Memantau aliran data masukan secara real-time, menggunakan analisis deret waktu, algoritma deteksi anomali untuk mengidentifikasi dan menyaring nilai yang menyimpang, masukan yang mencurigakan, atau perilaku serangan potensial (seperti upaya serangan pinjaman kilat untuk mempengaruhi oracle harga).

Pengisian Data Prediktif: Dalam hal keterlambatan jaringan atau gangguan sumber data sementara, AI dapat melakukan pengisian prediktif jangka pendek berdasarkan pola historis dan data terkait, untuk memastikan kontinuitas layanan (harus diberi label dengan jelas).

Transformasi Data Kompleks: Mengubah data non-struktural atau kompleks off-chain (seperti interpretasi laporan penawaran dan permintaan untuk produk tertentu, tren perubahan skor kredit) menjadi input terstandarisasi yang dapat dipahami oleh kontrak pintar on-chain.

(II) Tanggung Jawab dan Hak Pihak yang Terlibat

Operator Node Oracle: Bertanggung jawab untuk menjalankan perangkat lunak node oracle yang ditingkatkan AI; memastikan infrastruktur node aman dan stabil; merespons dengan cepat terhadap anomali yang diidentifikasi AI dan mengambil tindakan.

Penyedia Data: Menjamin kualitas, ketepatan waktu, dan kepatuhan kontrak data yang disediakan; bertanggung jawab atas penyediaan data yang palsu atau berbahaya.

Pihak pemerintahan jaringan oracle terdesentralisasi (DON): Bertanggung jawab atas model keamanan keseluruhan jaringan, mekanisme insentif/punishment node, pemilihan dan strategi pembaruan model AI.

Pengembang Kontrak Cerdas/Pengguna DApp: Memilih dan mempercayai layanan oracle yang ditingkatkan AI tertentu; membayar biaya terkait; memahami batasan dan potensi risiko dari layanan oracle.

(Tiga) Kepatuhan dan Manajemen Risiko

Sertifikasi Keandalan Sumber Data: Membangun mekanisme sertifikasi kualifikasi penyedia data dan evaluasi berkelanjutan untuk memastikan sumber yang dapat dipercaya.

Desain Anti-Manipulasi: Model AI dan jaringan oracle harus dirancang untuk menahan serangan penyihir, serangan suap, dll., untuk memastikan desentralisasi dan ketahanan terhadap manipulasi dari hasil agregasi.

Perjanjian Tingkat Layanan (SLA) dan Asuransi: Menyediakan SLA yang jelas, menetapkan waktu operasi normal, jaminan akurasi, dan proses penanganan kegagalan; mengeksplorasi penggunaan asuransi terdesentralisasi untuk memberikan perlindungan terhadap kerugian pengguna yang disebabkan oleh kegagalan oracle.

Pengawasan terhadap "saluran data kunci": AI oracle yang menyediakan harga kunci (seperti harga jaminan) mungkin dianggap sebagai infrastruktur pasar keuangan, dan akan menghadapi persyaratan regulasi yang lebih ketat terkait operasi, transparansi, dan ketahanan.

Tiga, Pemantauan Situasi Tidak Normal: AI Melindungi Kesehatan Aset Selama Seluruh Siklus Hidup

Setelah aset RWA diunggah ke blockchain, itu bukanlah solusi yang permanen. Status, nilai, dan kepatuhan dari entitas di luar rantai dapat berubah setiap saat. Diperlukan pemantauan yang berkelanjutan dan cerdas untuk memperingatkan risiko.

(I) Mode Operasi Dasar

AI di sini berfungsi sebagai "pengawas sepanjang waktu" dan "analis risiko".

Pemantauan Perilaku Multidimensional: Menganalisis pola transaksi di blockchain secara real-time (seperti transfer besar yang tidak biasa, pengujian kecil yang sering), data terkait di luar blockchain (seperti aliran pembayaran sewa, log operasi perangkat, opini publik berita, dinamika indikator ESG), serta aliran input oracle.

Pengenalan Pola dan Peringatan Risiko: Menggunakan pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi perilaku abnormal yang menyimpang dari pola normal (seperti penurunan nilai jaminan yang abnormal, keterlambatan sewa, peralatan yang tidak beroperasi lama, ledakan opini publik negatif, pengumuman sanksi regulasi), memberikan sinyal peringatan lebih awal.

Analisis Akar Penyebab** dan Penilaian Dampak:** Melakukan analisis korelasi terhadap anomali yang terdeteksi, memperkirakan penyebab potensial (seperti fluktuasi pasar, kesulitan operasional, bencana alam, penipuan), dan menilai tingkat dampaknya terhadap nilai aset, arus kas, dan kepatuhan.

Respons Otomatis: Berinteraksi dengan kontrak pintar, secara otomatis memicu langkah-langkah mitigasi risiko (seperti tambahan margin, memulai sebagian likuidasi, membekukan transaksi yang mencurigakan, memberi tahu kustodian untuk memeriksa) saat kondisi yang telah ditetapkan terpenuhi.

(II) Hak dan Kewajiban Pihak yang Terlibat

Penyedia Layanan Pemantauan: Mengembangkan dan menerapkan model pemantauan AI; menyediakan peringatan waktu nyata, laporan risiko, dan dasbor visualisasi; memastikan cakupan pemantauan yang komprehensif dan akurasi peringatan (menyeimbangkan antara false positive dan false negative).

Pengelola Aset/Penerima Amanah: Bertanggung jawab untuk menerima dan merespons peringatan AI; mengambil tindakan on-chain dan off-chain berdasarkan aturan yang ditetapkan atau penilaian manual; secara berkala meninjau dan mengoptimalkan aturan dan ambang pemantauan.

Investor/Kreditor: Berhak mengakses laporan risiko yang transparan dan gambaran pemantauan; menyesuaikan posisi atau strategi mereka berdasarkan perubahan risiko.

**Regulator: ** Memperhatikan pemantauan risiko sistemik di tingkat pasar; meminta laporan tepat waktu tentang peristiwa risiko kunci (seperti kekurangan jaminan yang serius).

(Tiga) Kepatuhan dan Manajemen Risiko

Batas Privasi dan Pemantauan: Lingkup pemantauan harus dibatasi secara ketat pada data yang diperlukan yang langsung terkait dengan risiko aset RWA, menghindari pemantauan berlebihan yang melanggar privasi individu atau perusahaan, serta mematuhi regulasi.

Interpretabilitas Model dan Pelacakan Keputusan: Untuk peringatan risiko tinggi dan respons otomatis, perlu menyediakan dasar analisis AI yang jelas, memastikan keputusan dapat dilacak dan diaudit.

Pengawasan Manusia dan Hak Keputusan Akhir: Keputusan pengelolaan risiko yang kritis (seperti likuidasi paksa) harus mempertahankan mekanisme intervensi manusia yang jelas dan hak keputusan akhir, terutama ketika penilaian AI terdapat ketidakpastian atau melibatkan situasi yang kompleks.

Ketahanan Jaringan dan Kontinuitas Bisnis: Sistem pemantauan AI itu sendiri harus memiliki ketersediaan tinggi dan kemampuan tahan serangan, untuk mencegah kegagalan atau pelanggaran yang dapat mengakibatkan risiko yang tidak terdeteksi.

Kesimpulan: AI — Kekuatan Inti dalam Membangun Fondasi Kepercayaan RWA dan Jembatan Data

AI bukanlah obat mujarab untuk semua tantangan kepercayaan RWA, tetapi jelas merupakan kekuatan teknologi inti yang tak tergantikan dalam membangun ekosistem RWA yang dapat dipercaya dan transparan. Melalui pemberdayaan mendalam pada tiga aspek kunci: pengikatan metadata aset, penguatan oracle, dan pemantauan anomali selama seluruh siklus hidup, AI sedang secara sistematis membentuk kembali ekspresi nilai dan cara peredaran RWA:

Memperkuat Dasar Kepercayaan: Verifikasi multi-sumber yang didorong oleh AI, pemantauan berkelanjutan, dan peringatan anomali secara signifikan meningkatkan akurasi dan ketepatan waktu pemetaan informasi RWA di blockchain terhadap kondisi nyata di luar rantai, serta secara signifikan mengurangi asimetri informasi dan risiko penipuan.

Jembatan Data yang Terintegrasi: AI sebagai "penerjemah" dan "pengawas kualitas" yang cerdas, memungkinkan data off-chain yang kompleks, dinamis, dan tidak terstruktur untuk diubah secara efisien, andal, dan aman menjadi input yang dapat dipercaya dan dapat dieksekusi untuk kontrak pintar on-chain, sangat memperluas skenario aplikasi dan batas kompleksitas RWA.

Memberdayakan Manajemen Risiko Proaktif: Dari respons pasif menjadi pencegahan proaktif, kemampuan identifikasi dan prediksi risiko AI membuat pengelolaan risiko RWA lebih awal, meningkatkan stabilitas dan ketahanan seluruh ekosistem.

**Mereformasi Kerangka Tanggung Jawab: ** Pengenalan AI melahirkan peran baru (penyedia layanan AI, node oracle yang ditingkatkan) dan secara mendalam mengubah batas tanggung jawab dari peran yang ada, yang mengharuskan dibangunnya pembagian tanggung jawab, mekanisme insentif, kerangka kepatuhan hukum, dan sistem manajemen risiko yang sesuai.

Di masa depan, dengan semakin terintegrasinya AI multimodal, komputasi privasi, dan mekanisme konsensus blockchain, serta perbaikan bertahap kerangka regulasi, fondasi kepercayaan RWA yang didorong oleh AI akan semakin kuat, dan jembatan data antara on-chain dan off-chain akan semakin lancar dan efisien. Sebuah pasar keuangan RWA global yang benar-benar dapat dipercaya, transparan, efisien, dan inklusif, sedang dipercepat pembentukannya berkat teknologi AI. Ini tidak hanya akan melepaskan potensi aset dalam skala triliunan dolar, tetapi juga akan mengubah paradigma operasi sistem keuangan global secara mendalam.