31 trường hợp sử dụng cho Allora Network

AI phi tập trung có khả năng biến các hệ thống AI hộp đen tập trung, mờ đục thành các mạng mở điều phối trí thông minh của máy. Tuy nhiên, trong lịch sử, một số đơn vị độc quyền trong ngành đã độc quyền phát triển AI, ngăn cản sự tích hợp của nó vào các môi trường phi tập trung và làm sai lệch nhận thức của công chúng. Những tiến bộ gần đây như zkML và học tập liên kết chắc chắn đã mở đường cho việc đưa AI an toàn, không cần tin cậy vào các ứng dụng phi tập trung.

Tuy nhiên, AI phi tập trung vẫn phải đối mặt với rào cản trong việc đảm bảo các mô hình tự cải tiến liên tục theo thời gian, cũng như thiết lập niềm tin không thể chối cãi đối với bất kỳ đầu ra nào do AI tạo ra. Vấn đề hai mặt này – đảm bảo AI không cần tin cậy trong khi vẫn duy trì khả năng thích ứng tối đa – là điểm mấu chốt ngăn cản sự tích hợp liền mạch, có thể mở rộng của AI vào các mạng phi tập trung.

Là một mạng AI phi tập trung tự cải tiến, Allora thiết lập một nền tảng đáng tin cậy, có thể xác minh bằng mật mã cho các tính toán AI, giải quyết vấn đề hai mặt đã cản trở AI cho đến nay. Hơn nữa, Allora triển khai một cơ cấu khuyến khích để khen thưởng các mô hình trên mạng vì tính chính xác của kết quả đầu ra so với các chủ đề chuyên môn của họ. Là mạng nhận biết ngữ cảnh, Allora có thể đánh giá kết quả đầu ra của mô hình dựa trên hai yếu tố: điều kiện trong thế giới thực và mô hình ngang hàng. Nói cách khác, mạng xác định đầu ra mô hình tối ưu cho các tình huống cụ thể nhất định.

Thay vì hoạt động như những thành phần biệt lập, các mô hình được xây dựng trên Allora liên tục học hỏi từ hoạt động của các đồng nghiệp theo thời gian. Siêu trí tuệ mới nổi này, lớn hơn bất kỳ công cụ dự đoán riêng lẻ nào, thích ứng đệ quy với dữ liệu mới, nghĩa là nỗ lực kết hợp của nhiều mô hình mang lại những suy luận chính xác hơn bất kỳ mô hình nào có thể.

Mô hình nền tảng được xây dựng trên Allora Network, mô hình định giá Upshot, đã nổi bật trong gần 3 năm với độ chính xác trong định giá tài sản , liên tục đưa ra định giá cho hơn 400 triệu tài sản với độ chính xác từ 95–99%. Allora Network không chỉ là một mô hình đơn lẻ; nó là một phương tiện để xây dựng các mạng AI tự cải tiến, phi tập trung, tập trung vào mục tiêu, mỗi mạng hoạt động độc lập để đảm bảo độ mạnh mẽ và khả năng mở rộng của hệ thống, đồng thời liên tục học hỏi lẫn nhau.

Các giải pháp ban đầu của Allora:

• Nguồn cấp dữ liệu giá AI : Nguồn cấp dữ liệu giá AI của Allora cung cấp mức giá linh hoạt, theo thời gian thực cho nhiều loại tài sản, củng cố thị trường bằng những hiểu biết đáng tin cậy, dựa trên dữ liệu giúp nâng cao tính minh bạch và thanh khoản.
• Kho tiền được hỗ trợ bởi AI : Kho tiền được hỗ trợ bởi AI của Allora cung cấp các giải pháp quản lý tài sản thông minh, riêng biệt, thích ứng với điều kiện thị trường và tối ưu hóa lợi nhuận mà không cần quản lý con người.
• Lập mô hình rủi ro AI : Các công cụ lập mô hình rủi ro AI tinh vi của Allora cung cấp những hiểu biết sâu sắc, mang tính dự đoán, cho phép đưa ra quyết định sáng suốt hơn và các chiến lược giảm thiểu rủi ro mạnh mẽ.
• AnyML : AnyML dân chủ hóa quyền truy cập vào máy học nâng cao, cho phép người dùng tích hợp bất kỳ mô hình AI hoặc ML nào vào sản phẩm của họ.

Về cốt lõi, Allora cung cấp cho các nhà phát triển một bộ công cụ thiết yếu: mọi thứ bạn cần để tạo các ứng dụng AI phi tập trung. Điều này bao gồm các khung học tập liên kết, các công cụ tích hợp zkML như zkPredictor, các phương pháp tổng hợp mô hình thích ứng, cấu trúc khuyến khích phi tập trung, đảm bảo bảo mật và bảng điều khiển phân tích. Với ngăn xếp linh hoạt này, các nhà phát triển có thể lý tưởng, tinh chỉnh và triển khai vô số trường hợp sử dụng, một số trường hợp được nêu dưới đây.

DeFi

DeFi đã thay đổi cách chúng ta truy cập và tận dụng các dịch vụ tài chính. Trao đổi giá trị và tài sản thông qua các giao thức phi tập trung – thay vì các tổ chức truyền thống – cho phép tạo ra các sản phẩm tài chính phức tạp mà không cần cấp phép. Cho đến khi tiền điện tử xuất hiện, một số thực thể có ảnh hưởng đã kiểm soát hệ thống tiền tệ. Trong nhiều thập kỷ, sự tập trung kiểm soát tập trung này đã ngăn cản khả năng tiếp cận phổ biến các công cụ đầu tư tiên tiến.

Allora Network sử dụng các công nghệ như zkML và học tập liên kết để vạch ra lộ trình mới cho DeFi. AI phi tập trung đóng vai trò then chốt trong việc tạo ra các công cụ đầu tư tiên tiến, đặc biệt là những công cụ liên quan đến phân tích dữ liệu theo thời gian thực, thông tin chi tiết do AI cung cấp để định giá động, đánh giá rủi ro và phân tích dự đoán. Với những khả năng này, các sản phẩm tài chính được xây dựng trên Allora sẽ hiệu quả, minh bạch và dễ tiếp cận hơn so với các nền tảng tập trung.

1. Chiến lược khen thưởng được hỗ trợ bởi AI

Các chiến lược hoàn trả DeFi hiện tại thường gặp khó khăn với khả năng phản hồi của thị trường theo thời gian thực và bị hạn chế về khả năng xử lý các tập dữ liệu khổng lồ, dẫn đến lợi nhuận kém được tối ưu hóa hơn. Mặt khác, AI có thể phân tích dữ liệu với tốc độ và hiệu quả mà không con người nào có thể sao chép được, khắc phục những hạn chế này.

Dựa trên những phân tích này, các giao thức DeFi như  RoboNet  có thể triển khai mô hình AI phát triển các chiến lược lợi nhuận linh hoạt, bao gồm sự kết hợp giữa mua, nắm giữ và bán theo các khoảng thời gian hoặc mức giá cụ thể. Chiến lược này sau đó sẽ được thực hiện tự động để tối ưu hóa lợi nhuận tối đa, đảm bảo bất kỳ ai cũng có quyền truy cập vào các chiến lược đầu tư cấp tổ chức.

2. Thị trường dự đoán nâng cao bằng AI

Các thị trường dự đoán truyền thống thường có tính thanh khoản thấp, đặc biệt là ở các khu vực ngách. Các tác nhân AI có thể khắc phục những hạn chế này bằng cách quản lý hiệu quả các chiến lược giao dịch và tạo lập thị trường. Các tác nhân AI, hoạt động hiệu quả hơn các nhà giao dịch là con người, có thể tăng đáng kể khối lượng giao dịch. Hoạt động cao hơn này giúp tăng tính thanh khoản, làm cho thị trường hiệu quả hơn, đồng thời đưa ra những dự đoán chính xác hơn về các sự kiện thích hợp.

Các thị trường dự đoán có thể xây dựng trên Allora Network để tạo ra các tác nhân AI chuyên về nhiều lĩnh vực khác nhau, phân tích các bộ dữ liệu khổng lồ bao gồm các xu hướng lịch sử, sự kiện hiện tại và các chỉ số thị trường đa sắc thái, sau đó giao dịch ở các thị trường dự đoán khác nhau dựa trên những phân tích đó. Điều này dẫn đến những dự đoán chi tiết hơn mà trước đây không thể đạt được. Sau đó, các đại lý này có thể quản lý kho tiền DeFi trên chuỗi, sử dụng tiền ký gửi để giao dịch trên các thị trường dự đoán có liên quan một cách tự động, do đó tạo điều kiện thuận lợi cho việc tạo thị trường năng động và thực hiện giao dịch để tăng cường thanh khoản và khối lượng.

Để phân tích sâu hơn về cách các tác nhân AI sẽ hoạt động trong thị trường dự đoán, hãy đọc bài đăng của Giám đốc điều hành Upshot Nick Emmons: https://mirror.xyz/bigpictureguy.eth/4NJK_P0E9b7-UePXM4keJ0Pz4LpNyaSbPefcb6rlY30

3. Quản lý thanh khoản được tối ưu hóa bằng AI trên Perp DEX

Perp DEX dựa vào quản lý thanh khoản chủ động và chi tiết để hoạt động hiệu quả, điều này trước đây đã dẫn đến sự kém hiệu quả, chẳng hạn như trượt giá, phản ứng chậm trễ trước những chuyển động nhanh chóng của thị trường và khó duy trì độ sâu sổ lệnh tối ưu. Tuy nhiên, nguồn cấp dữ liệu giá AI của Allora giới thiệu các khả năng tối ưu hóa thanh khoản cần thiết cho các DEX.

AI có thể phân tích điều kiện thị trường theo thời gian thực, dự đoán các giai đoạn có biến động cao hoặc khối lượng giao dịch. Dựa trên những dự đoán này, AI có thể linh hoạt điều chỉnh tính thanh khoản trong sổ đặt hàng. Điều này có nghĩa là duy trì tỷ lệ lệnh mua và bán lành mạnh, điều này rất quan trọng cho sự ổn định của thị trường, từ đó bảo vệ giá trị cho các nhà giao dịch bằng cách giảm thiểu sự trượt giá do những biến động thị trường đột ngột.

Các nhà tạo lập thị trường trên nền tảng có thể nâng cao hơn nữa dịch vụ của họ bằng cách tích hợp nguồn cấp dữ liệu giá do AI cung cấp của Allora để tối ưu hóa thanh khoản. Bằng cách dự đoán các giai đoạn biến động cao điểm, các nhà cung cấp thanh khoản có thể điều chỉnh trước các thông số thanh khoản trên sổ đặt hàng phi tập trung của họ, duy trì tỷ lệ đặt hàng cân bằng phù hợp với các điều kiện sắp tới cần thiết cho trạng thái cân bằng nền tảng và độ trượt giá tối thiểu.

4. Dự đoán giá được hỗ trợ bởi AI cho tài sản dài hạn và thế giới thực

Các tài sản dài hạn như đồ sưu tầm vật chất và kỹ thuật số thường phải đối mặt với những thách thức về giá do tính chất độc đáo và tính thanh khoản thị trường thấp. Tuy nhiên, nguồn cấp dữ liệu giá AI của Allora cho phép định giá chính xác, đáng tin cậy, phù hợp với đặc điểm riêng của từng tài sản. Những dự đoán tiên tiến này khắc phục những hạn chế của dự báo giá truyền thống bằng cách trích xuất thông tin chi tiết từ nhiều nguồn khác nhau ngoài giá thị trường, bao gồm tâm lý trên mạng xã hội, các bài báo và xu hướng lịch sử, đảm bảo cơ chế định giá toàn diện và đáng tin cậy.

Các nền tảng như  Watch.io  và  NFTfi  đã đi tiên phong trong việc sử dụng AI trong các dự báo giá dài hạn. Watch.io tận dụng AI của Allora để củng cố hoạt động tài chính NFT được đồng hồ hỗ trợ, cung cấp cơ chế định giá an toàn và minh bạch, hỗ trợ nhiều loại công cụ tài chính phái sinh, chẳng hạn như cho vay đồng hồ được mã hóa bằng token của NFTfi. Quy trình tương tự này có thể áp dụng cho các RWA khác như bất động sản, giày thể thao và đồ sưu tầm quý hiếm.

5. Quỹ chỉ số trên chuỗi tự động

Các quỹ chỉ số trên chuỗi tự động mang lại sự thay đổi hiện đại cho quỹ chỉ số truyền thống bằng cách loại bỏ nhu cầu về các nhà quản lý quỹ tốn kém. Thay vào đó, thông qua việc tái phân bổ tài sản do AI điều khiển, AI có thể liên tục theo dõi thị trường và xoay vòng đầu tư giữa các tài sản khác nhau, chẳng hạn như 20 mã thông báo hàng đầu trên tiền điện tử, các lĩnh vực thích hợp như mã thông báo vốn hóa nhỏ hoặc chỉ số NFT. Việc sử dụng AI không chỉ tối ưu hóa lợi nhuận dựa trên phân tích thị trường toàn diện mà còn giảm đáng kể các rào cản đối với các chiến lược đầu tư phức tạp.

Việc tự động phân bổ quỹ chỉ số có thể cho phép các nền tảng mang lại cho nhà đầu tư lợi thế của danh mục đầu tư được quản lý linh hoạt, thích ứng tức thời với những biến động của thị trường. Sự đổi mới này làm cho các chiến lược đầu tư phức tạp, năng động trở nên dễ tiếp cận hơn, loại bỏ sự cần thiết phải giám sát thủ công và do đó cắt giảm phí quản lý quỹ chỉ số truyền thống.

6. Giá trị có thể trích xuất tối đa được hỗ trợ bởi AI

AI sẽ thay đổi cách tối ưu hóa giao dịch trên chuỗi. AI có thể được sử dụng để dự đoán hành động trong tương lai của các nhà đầu tư tiền điện tử, cho phép thực hiện các chiến lược MEV nâng cao vượt xa các phương pháp dựa trên mô phỏng hiện tại, bao gồm sắp xếp lại giao dịch, chèn và tạo giao dịch mới. Bằng cách khai thác các chiến lược trích lợi nhuận theo xác suất và đa khối, các bot MEV được hỗ trợ bởi AI có thể xác định và khai thác các cơ hội sinh lời với độ chính xác và hiệu quả chưa từng có.

Đối với người xây dựng và tìm kiếm khối, các tác nhân AI có thể trực tiếp thực hiện hoặc đề xuất các hành động cụ thể để tận dụng các cơ hội chênh lệch giá bằng cách sắp xếp lại hoặc tạo giao dịch. Việc cải tiến chiến lược theo thời gian thực, chính xác này có thể tăng đáng kể hiệu quả và lợi nhuận của các giao dịch trên các DEX này.

7. Tổng hợp swap và định tuyến giao dịch được hỗ trợ bởi AI

Tính năng tổng hợp hoán đổi và định tuyến giao dịch được hỗ trợ bởi AI giải quyết các hạn chế của phương pháp DEX hiện tại bằng cách giới thiệu khả năng thích ứng theo thời gian thực để tối ưu hóa giao dịch đối với các yếu tố như phí, trượt giá và thanh khoản. Việc tận dụng AI để phân tích lượng dữ liệu khổng lồ trên nhiều nền tảng sẽ giúp xác định các đường dẫn giao dịch hiệu quả nhất, vượt qua các phương thức định tuyến tĩnh truyền thống. Một tác nhân AI, có khả năng đánh giá tính thanh khoản, phí giao dịch, tỷ lệ trượt giá và các cặp giao dịch có sẵn trong thời gian thực, đảm bảo rằng các giao dịch được thực hiện theo cách thuận lợi nhất có thể.

Đối với công cụ tổng hợp DEX, định tuyến được tăng cường bởi AI có thể liên tục quét và đánh giá các tuyến đường hoán đổi có thể có trên vô số DEX. AI sau đó có thể xác định con đường tối ưu giúp giảm thiểu chi phí và tối đa hóa lợi nhuận cho nhà giao dịch. Kết quả sẽ là một giao dịch hoán đổi tự động, được thực hiện bằng hợp đồng thông minh, theo lộ trình được AI khuyến nghị, từ đó hợp lý hóa quy trình giao dịch và đảm bảo các nhà giao dịch nhận được giao dịch tốt nhất có thể với mọi giao dịch.

Đây là cách điều này có thể hoạt động trong thực tế:

• Một nhà giao dịch muốn trao đổi mã thông báo này lấy mã thông báo khác trên DEX.
• Tác nhân AI đánh giá tất cả các tuyến trao đổi có thể có trên nhiều DEX.
• Nó xác định một lộ trình tối ưu giúp giảm thiểu phí và tối đa hóa lợi nhuận.
• Việc hoán đổi được thực hiện tự động thông qua hợp đồng thông minh, theo lộ trình do AI khuyến nghị.

8. Bộ giải mã chuỗi khối dựa trên mục đích sử dụng AI

Không giống như các bộ giải truyền thống hoạt động theo các lệnh rõ ràng, các bộ giải được hỗ trợ bởi AI có thể hiểu và thực hiện hiệu quả các ý định phức tạp của người dùng, ngay cả khi xử lý các yêu cầu có nhiều sắc thái. Thay vì chỉ thực hiện các giao dịch dựa trên các lệnh rõ ràng, “ý định” cho phép người dùng ủy quyền việc xây dựng và thực hiện giao dịch cho các tác nhân mới được gọi là “người giải quyết”. Các mô hình AI được trang bị khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nhận thức ngữ cảnh có thể diễn giải những ý định này với mức độ sắc thái vượt xa các hướng dẫn cơ bản.

Tất cả người dùng đều có thể sử dụng các nền tảng DeFi để sử dụng các bộ giải dựa trên AI để khám phá những cách thông minh nhằm thực hiện các mục đích khác nhau. Ví dụ: một mục đích như “Tôi muốn mua 10 ETH với giá không quá 3.500 USD mỗi ETH” có thể được giải quyết bằng bộ giải AI giúp đánh giá nhiều cơ hội thị trường, có khả năng chấp nhận rủi ro tối thiểu để tối đa hóa lợi nhuận và giá trị. Điều này sẽ cho phép các giao thức DeFi cung cấp các dịch vụ tài chính được cá nhân hóa và hiệu quả hơn, đảm bảo các giao dịch được thực hiện phù hợp với mục tiêu giao dịch của người dùng.

9. Bảo lãnh khoản vay nâng cao

Việc bảo lãnh cho vay phần lớn bị chi phối bởi logic đơn giản được mã hóa trong các hợp đồng thông minh, thường thiếu độ sâu và tính linh hoạt cần thiết để đánh giá rủi ro phức tạp. AI có thể phát triển các hệ thống cho vay tiên tiến hơn, tiết kiệm vốn hơn, đưa ra đánh giá chi tiết về các yếu tố rủi ro. Cách tiếp cận này tận dụng AI để đánh giá độ tin cậy của người vay, đánh giá giá trị tài sản thế chấp cho RWA và thích ứng với các điều kiện thị trường đang thay đổi. Điều này sẽ nâng cao hiệu quả sử dụng vốn và điều chỉnh các điều khoản cho vay chặt chẽ hơn với nhu cầu đa dạng của người đi vay.

Người cho vay có thể tăng cường đáng kể khuôn khổ cho vay của mình bằng cách kết hợp giải pháp mô hình hóa rủi ro AI của Allora. Sự tích hợp này sẽ cho phép đánh giá chi tiết hơn về tài sản thế chấp và độ tin cậy của người vay, tạo điều kiện thuận lợi cho việc tùy chỉnh các điều kiện cho vay như lãi suất, tỷ lệ cho vay trên giá trị và lịch trả nợ. Việc đặt ra các điều khoản phản ánh chính xác rủi ro và hoàn cảnh của người đi vay có thể mở rộng khả năng tiếp cận tín dụng.

10. Phát hành và định giá trái phiếu phi tập trung

Việc phát hành và định giá trái phiếu hiện tại phải đối mặt với tình trạng thiếu hiệu quả, khả năng tiếp cận hạn chế và phân tích dữ liệu theo thời gian thực không đầy đủ. Những vấn đề này từ lâu đã gây khó khăn cho thị trường trái phiếu. AI có thể đánh giá tỉ mỉ trái phiếu dựa trên điều kiện thị trường, uy tín tín dụng của tổ chức phát hành, lãi suất và lợi nhuận dự kiến.

Chính quyền thành phố có thể tài trợ cho một dự án cơ sở hạ tầng thông qua phát hành trái phiếu bằng cách sử dụng tác nhân AI để đánh giá tình hình tài chính của chính phủ, khả năng tồn tại của dự án và các điều kiện thị trường hiện hành để xác định chính xác giá trị trái phiếu và sau đó đặt ra mức lãi suất cạnh tranh. Sau đó, các nhà đầu tư có thể mua những trái phiếu này trực tiếp trên nền tảng DeFi, với tất cả các điều khoản được quản lý hiệu quả thông qua hợp đồng thông minh. Hơn nữa, tác nhân AI có thể liên tục đánh giá lại trái phiếu, giúp quá trình phát hành trái phiếu trở nên hợp lý, minh bạch và năng động.

11. Kho bảo hiểm được hỗ trợ bởi AI

Ngành bảo hiểm dành quá nhiều nguồn lực để giải quyết yêu cầu bồi thường. Quy trình của họ bị sa lầy bởi việc quản lý thủ công và ra quyết định chậm chạp. AI có thể cách mạng hóa lĩnh vực này bằng cách tự động hóa các quy trình này và đảm bảo việc thanh toán chính xác và nhanh chóng hơn. Bằng cách sử dụng AI để tự động hóa quản lý chính sách trong các kho tiền phi tập trung, quy trình từ gửi yêu cầu đến giải quyết cuối cùng không chỉ trở nên nhanh hơn mà còn chính xác hơn.

AI có thể tự động hóa mọi khía cạnh của vòng đời bảo hiểm – quản lý, theo dõi và cập nhật chính sách, bên cạnh việc đánh giá và giải quyết các yêu cầu bồi thường dựa trên các tiêu chí nghiêm ngặt, được xác định trước. Ví dụ, các công ty bảo hiểm đã sử dụng các mô hình dự đoán để ước tính thiệt hại do bão gây ra. Nhưng hãy tưởng tượng một sản phẩm bảo hiểm được hỗ trợ bởi AI, dựa trên các mô hình rủi ro phức tạp, có thể chi trả phần trăm yêu cầu bồi thường do bão vào ngày 0, ngay cả trước khi bão tan. Kết quả sẽ là một quy trình hiệu quả hơn nhiều cho cả công ty bảo hiểm và người được bảo hiểm.

DAO

Về mặt lý thuyết, DAO cho phép mô hình quản trị linh hoạt và phản ứng nhanh hơn, trong đó các quyết định phản ánh ý chí tập thể hơn là lợi ích của một số ít. Tuy nhiên, trên thực tế, DAO phải đối mặt với những thách thức đáng kể, bao gồm sự thiếu hiệu quả trong việc xử lý lượng lớn thông tin để ra quyết định và khó khăn trong việc đạt được sự đồng thuận thực sự. Điều này có thể dẫn đến tê liệt quản trị và giảm hiệu quả hoạt động. Việc thiếu các công cụ phân tích tiên tiến để sàng lọc các đề xuất và dự đoán kết quả của chúng thường khiến các DAO gặp khó khăn trong việc phát huy tiềm năng quản trị của mình.

Việc tích hợp AI phi tập trung có thể tự động hóa việc đánh giá các đề xuất dựa trên các tiêu chí đã đặt ra, dự đoán kết quả của các đề xuất này dựa trên dữ liệu lịch sử và cung cấp phân tích chi tiết hơn về tác động tiềm tàng của các đề xuất này nhằm nâng cao quy trình ra quyết định của DAO.

12. Quản lý kho bạc DAO

DAO đấu tranh để dự đoán chính xác kết quả của các quyết định ngân quỹ của họ. Bằng cách tận dụng AI, DAO có thể phân tích dữ liệu để dự đoán dòng tiền, lợi nhuận đầu tư và rủi ro tài chính, tạo điều kiện thuận lợi cho các quyết định quản lý và phân bổ quỹ chiến lược hơn.

DAO có thể sử dụng các mô hình phân tích do AI cung cấp để tăng cường quản lý ngân quỹ của mình. Những mô hình này sẽ cho phép nền tảng đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu liên quan đến đầu tư, lập ngân sách và quản lý thanh khoản. Cách tiếp cận này không chỉ phù hợp với tính minh bạch và sự tin cậy mà DAO phấn đấu mà còn đảm bảo tài nguyên của kho bạc được quản lý hiệu quả hơn, bảo vệ sức khỏe tài chính của tổ chức.

13. Đại lý AI là người tham gia quản trị

Các tác nhân AI có thể giải quyết vấn đề phổ biến về sự thờ ơ của cử tri trong DAO. Các đại lý này sẽ giới thiệu một phương tiện để tham gia chính xác, dựa trên dữ liệu, từ đó chống lại sự thờ ơ của cử tri và sự sai lệch thường xuyên giữa các đại biểu DAO và lợi ích cử tri của họ. Sự vắng mặt của công nghệ như vậy trước đây đã khiến DAO và các hệ thống chính trị gặp khó khăn trong việc duy trì các cấu trúc quản trị tích cực và mang tính đại diện.

Các tác nhân AI có thể tham gia vào các quyết định quản trị, tự động bỏ phiếu cho các đề xuất hoặc hỗ trợ xây dựng chính sách. Các đại diện AI này sẽ được đào tạo về các ưu tiên và giá trị chính trị cá nhân của các cử tri của họ, cho phép họ tự động bỏ phiếu phù hợp với những lợi ích này. Các tác nhân này có khả năng thể hiện sở thích cụ thể của các thành phần của chúng một cách chính xác hơn so với đại diện của con người. Sự tham gia tự động này sẽ đảm bảo tất cả các quyết định luôn phù hợp với lợi ích của cộng đồng. Cuối cùng, điều này sẽ thúc đẩy một môi trường quản trị gắn kết hơn và hòa hợp với ý chí tập thể.

Chơi game

Việc tích hợp AI trong trò chơi có thể mang lại trải nghiệm không chỉ phong phú hơn mà còn được cá nhân hóa sâu sắc, định hình các trò chơi học hỏi và thích ứng với các kỹ năng và mong muốn riêng của mỗi người chơi. Tuy nhiên, sự phụ thuộc vào các hệ thống AI tập trung đã đặt ra những thách thức đáng kể, bao gồm những lo ngại về quyền riêng tư và không có khả năng phát triển linh hoạt thế giới trò chơi trong thời gian thực với thông tin đầu vào của người chơi. Do đó, người chơi thường có những trải nghiệm tĩnh và bị ngắt kết nối với hành động của họ.

AI phi tập trung cung cấp một phương tiện để tạo ra cơ chế trò chơi thích ứng hơn và thậm chí cả điều chỉnh nền kinh tế trong trò chơi theo thời gian thực. Cách tiếp cận này không chỉ tăng cường bảo mật cho người chơi mà còn mở ra những khả năng mới cho việc cá nhân hóa trò chơi, khiến trải nghiệm của mỗi người chơi trở nên độc đáo. Thông qua ứng dụng AI phi tập trung, trò chơi có thể trở thành môi trường năng động đáp ứng sở thích đa dạng của cơ sở người chơi toàn cầu.

14. Trải nghiệm chơi game được cá nhân hóa với AI

Tính cá nhân của người chơi thường bị bỏ qua trong trải nghiệm chơi game, dẫn đến lối chơi tĩnh và một chiều. AI đưa ra giải pháp bằng cách cho phép trò chơi thích ứng với phong cách và lựa chọn chơi của từng cá nhân. Trở ngại chính để đạt được mức độ cá nhân hóa này là thiếu công nghệ có khả năng hiểu và thích ứng với sở thích đa dạng của mỗi người chơi trong thời gian thực.

Các studio trò chơi có thể tích hợp các tác nhân AI để phân tích sự tương tác, quyết định và hiệu suất của người chơi để điều chỉnh linh hoạt các yếu tố trò chơi như mức độ khó, lộ trình câu chuyện và các sự kiện trong trò chơi. Điều này đảm bảo trải nghiệm chơi game được thiết kế riêng cho mỗi người chơi. Hơn nữa, AI có thể liên tục học hỏi từ hành động của mỗi người chơi để trò chơi có thể biến đổi phù hợp với phong cách ngày càng phát triển của người chơi, đảm bảo trải nghiệm luôn mới mẻ và hấp dẫn nhằm thúc đẩy khả năng giữ chân người chơi lâu dài.

15. Chiến lược trò chơi Blockchain được tối ưu hóa cho AI

Trong lịch sử, các đề xuất chiến lược chơi game phù hợp cho tất cả không tính đến hành vi của từng người chơi và tính chất năng động của thế giới trò chơi. Trong bối cảnh này, AI có khả năng cung cấp những hiểu biết sâu sắc về chiến lược theo thời gian thực, được cá nhân hóa, phát triển cùng với trò chơi và người chơi. Hướng dẫn chiến lược truyền thống đã phải vật lộn để thích ứng với phong cách chơi độc đáo của mỗi người chơi, để lại một khoảng trống mà AI có thể lấp đầy.

Dựa trên phân tích chuyên sâu, AI có thể đưa ra đề xuất cho người chơi về cách tối ưu hóa lối chơi của họ. Và đối với các trò chơi liên quan đến giao dịch hoặc các tài sản khác trong trò chơi, AI thậm chí có thể phân tích xu hướng thị trường và giá trị tài sản, cung cấp cho người chơi thông tin chi tiết để quản lý tài sản tối ưu.

Kết quả là một hệ sinh thái trò chơi trong đó hành trình của mỗi người chơi là khác biệt, được hỗ trợ bởi những hiểu biết sâu sắc do AI điều khiển nhằm tối đa hóa mức độ tương tác và thành công chiến lược.

16. Quản lý nền kinh tế ảo nâng cao bằng AI

Nền kinh tế trò chơi đang phải vật lộn để chống lại lạm phát hoặc sự cạn kiệt tài nguyên ảnh hưởng đến trải nghiệm của người chơi. Những vấn đề này làm cho sự ổn định kinh tế trong trò chơi trở thành mối quan tâm hàng đầu. AI giới thiệu một mức độ kiểm soát thích ứng và khả năng dự đoán cho phép tiềm năng duy trì một nền kinh tế ảo cân bằng và hấp dẫn, phát triển để đáp ứng với hành động của người chơi và động lực thị trường.

Trong một game MMORPG dựa trên blockchain nơi người chơi giao dịch NFT và mã thông báo trong trò chơi, mô hình AI có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc theo dõi nhịp độ kinh tế của thế giới trò chơi. Bằng cách liên tục phân tích dữ liệu giao dịch, AI có thể xác định các xu hướng có thể cho thấy sự bắt đầu của lạm phát hoặc sự mất cân đối kinh tế khác. Khi phát hiện những xu hướng này, AI có thể thực hiện các biện pháp đối phó, chẳng hạn như điều chỉnh tỷ lệ rơi của các vật phẩm có giá trị hoặc sửa đổi phí giao dịch, để duy trì trạng thái cân bằng kinh tế. Cách tiếp cận dựa trên AI này đảm bảo một nền kinh tế ảo có khả năng điều chỉnh linh hoạt để duy trì sự ổn định và công bằng cho tất cả người chơi.

17. Tương tác NPC nâng cao

Các nhân vật không phải người chơi là một thành phần quan trọng để mang lại cách kể chuyện hấp dẫn và sự tương tác của người chơi trong trò chơi điện tử. Bằng cách cải thiện trí thông minh và khả năng phản hồi của NPC, người chơi có thể trải nghiệm các tương tác thực tế và có ý nghĩa hơn – nơi các NPC có thể học hỏi, ghi nhớ và phản ứng với hành động của người chơi. Theo truyền thống, sự phức tạp của việc tạo ra hành vi NPC động như vậy đã bị hạn chế bởi khả năng của các mô hình lập trình tĩnh, không thể thực sự thích ứng hoặc phản ánh các quyết định mang tính sắc thái của người chơi.

Việc tích hợp AI mang đến những khả năng mới cho các nhà phát triển đang tìm cách thổi sức sống vào thế giới ảo của họ. Hãy tưởng tượng các NPC có khả năng học máy và NLP tiên tiến, cho phép họ hiểu và phản hồi các lựa chọn của người chơi theo cách có nhiều sắc thái và giống con người hơn. Do đó, NPC sẽ trở thành những người tham gia năng động vào câu chuyện của trò chơi, có khả năng hình thành mối quan hệ với người chơi và thay đổi diễn biến của trò chơi dựa trên những tương tác này. Điều này sẽ nâng cao chiều sâu của trải nghiệm chơi trò chơi và đảm bảo rằng hành trình của mỗi người chơi là duy nhất, thúc đẩy sự kết nối sâu sắc hơn với thế giới trò chơi và cư dân của nó.

18. Xác thực chuyển động nâng cao cho các nền kinh tế di chuyển để kiếm tiền

Xác thực chuyển động trong các nền tảng di chuyển để kiếm tiền là cần thiết để duy trì một nền kinh tế đáng tin cậy và lành mạnh. Công nghệ AI và zkML có thể được sử dụng để đảm bảo rằng phần thưởng được phân bổ công bằng dựa trên hoạt động chân thực, khuyến khích sự tham gia trung thực và nhất quán hơn. Trước đây, thử thách này là xác minh chính xác tính xác thực của chuyển động vật lý mà không cần theo dõi xâm lấn hoặc hệ thống dễ bị giả mạo.

Tuy nhiên, các nền tảng di chuyển để kiếm tiền có thể sử dụng công nghệ zkML như zkPredictor của Allora để kích hoạt quy trình xác thực an toàn, bảo vệ quyền riêng tư. zkML, hay máy học không kiến ​​thức, cho phép hệ thống xác minh các hoạt động thể chất mà không làm lộ bất kỳ dữ liệu người dùng cá nhân nào. Điều này đảm bảo rằng phần thưởng được phân phối công bằng, dựa trên các hoạt động đã được xác minh và chống lại các tuyên bố gian lận về hoạt động thể chất.

19. Chống gian lận được hỗ trợ bởi AI

Khi trò chơi ngày càng được tài chính hóa nhiều hơn, gian lận trở nên sinh lợi hơn bao giờ hết. Người chơi thậm chí còn sử dụng bot để xay vật phẩm và bán chúng trực tuyến. Toàn bộ doanh nghiệp đã xuất hiện để trồng các vật phẩm và bán chúng cho người chơi, trong khi các trò gian lận khác như aimbots và hack dịch chuyển tức thời có thể phá hỏng hoàn toàn trải nghiệm chơi trò chơi. Ngày nay có những hệ thống chống gian lận được sử dụng- — chúng hoạt động bằng cách chạy một chương trình trên máy tính của người chơi để kiểm tra hoạt động đáng ngờ. Nhưng đó là một trò chơi mèo vờn chuột bất tận, với việc tin tặc tìm ra những phương tiện vô cùng hiệu quả để vượt qua sự phát hiện, chẳng hạn như chạy gian lận trên một máy tính xách tay riêng biệt được kết nối với PC chơi game của họ.

Với việc người chơi trong trò chơi web3 sở hữu các vật phẩm trong trò chơi của họ dưới dạng NFT, động cơ gian lận sẽ chỉ tăng lên. AI có thể là một phương tiện hiệu quả để phát hiện và ngăn chặn những hành vi gian lận này. Bằng cách phân tích hành vi và giao dịch của người chơi, hệ thống AI có thể xác định những điểm bất thường cho thấy có gian lận. Ví dụ: AI có thể gắn cờ những người chơi nằm ngoài đường cong dự kiến ​​về các trận thắng, thời gian chơi, số tiền kiếm được trong trò chơi và các hành vi khác. Nó cũng có thể phát hiện các bot nghiền nội dung cấp thấp trong thời gian dài mà không bao giờ ngoại tuyến. Với việc giám sát AI đối với những dấu hiệu nguy hiểm này, nhà phát hành trò chơi có thể nhanh chóng hành động chống lại những kẻ gian lận, đảm bảo trải nghiệm chơi game công bằng và thú vị hơn cho tất cả người chơi.

Năng lượng tái tạo

Sử dụng các nguồn năng lượng tái tạo tượng trưng cho một bước quan trọng hướng tới sự bền vững, nhằm giảm lượng khí thải carbon và sự phụ thuộc toàn cầu vào nhiên liệu hóa thạch. Tuy nhiên, việc tích hợp các nguồn tái tạo như năng lượng mặt trời và gió đặt ra những thách thức, bao gồm sự biến đổi trong sản xuất điện và khó khăn trong việc dự đoán cung và cầu. Các hệ thống truyền thống đã phải vật lộn với những vấn đề này, thường dẫn đến sự kém hiệu quả trong việc phân phối và lưu trữ năng lượng, và cuối cùng là sử dụng không đúng mức các nguồn tài nguyên tái tạo.

AI phi tập trung có thể cho phép dự báo chính xác hơn và quản lý thời gian thực các hệ thống năng lượng tái tạo. Chẳng hạn, AI có thể dự đoán việc sản xuất năng lượng từ các nguồn năng lượng mặt trời và gió dựa trên dữ liệu thời tiết, điều chỉnh hoạt động của lưới điện để phù hợp với cung và cầu. Ngoài ra, nguồn cấp dữ liệu giá AI có thể tối ưu hóa các quyết định lưu trữ và giao dịch năng lượng, đảm bảo năng lượng được phân phối vào thời điểm tiết kiệm chi phí nhất. Cách tiếp cận này nâng cao hiệu quả của các hệ thống năng lượng tái tạo và hỗ trợ quá trình chuyển đổi sang cơ sở hạ tầng năng lượng linh hoạt hơn.

20. Thị trường tín dụng carbon phi tập trung

Thị trường tín dụng carbon phi tập trung sẽ cho phép các doanh nghiệp và cá nhân giao dịch tín dụng carbon trong nỗ lực bù đắp lượng khí thải carbon của họ, thúc đẩy sự bền vững môi trường. Tuy nhiên, thị trường tín dụng carbon hiện nay phải đối mặt với những thách thức trong việc xác minh tính xác thực của tín dụng và sự không nhất quán giữa các tiêu chuẩn thị trường. Những vấn đề này trước đây đã cản trở tính hiệu quả và niềm tin vào các sáng kiến ​​bù đắp lượng carbon.

Tích hợp AI để xác thực và phân tích dữ liệu, thị trường tín dụng carbon phi tập trung có thể vượt qua những trở ngại này. Các tác nhân AI có thể xác nhận nghiêm ngặt các khoản tín dụng carbon bằng cách phân tích dữ liệu dự án theo các tiêu chuẩn môi trường và theo dõi vòng đời của từng khoản tín dụng từ khi phát hành đến khi ngừng hoạt động. Hơn nữa, việc tận dụng AI để phân tích thị trường và giám sát quy định có thể cung cấp cho các nhà đầu tư những hiểu biết dự đoán, nâng cao quá trình ra quyết định của họ liên quan đến đầu tư tín chỉ carbon. Điều này sẽ đảm bảo rằng mọi khoản tín dụng được giao dịch đều thể hiện sự đóng góp thực sự cho các nỗ lực giảm lượng carbon.

21. Phân phối năng lượng tái tạo được tối ưu hóa bằng AI

Không giống như các hệ thống năng lượng truyền thống thường gặp khó khăn trong việc tích hợp và tối ưu hóa nhiều nguồn tái tạo, AI có thể được sử dụng để quản lý linh hoạt việc phân phối năng lượng trên một mạng lưới phi tập trung. Thách thức trong việc tích hợp các nguồn tái tạo đa dạng vào lưới năng lượng là đảm bảo rằng năng lượng không chỉ được sản xuất bền vững mà còn được phân phối theo cách phù hợp với điều kiện cung và cầu luôn biến động.

Hãy tưởng tượng một thành phố thông minh được cung cấp năng lượng bởi một mạng lưới phi tập trung các nguồn năng lượng tái tạo, bao gồm các tấm pin mặt trời và tua-bin gió. Tại thành phố này, một hệ thống AI tiên tiến được giao nhiệm vụ giám sát và quản lý liên tục quá trình sản xuất và phân phối năng lượng. Hệ thống này phân tích dữ liệu theo thời gian thực để điều chỉnh dòng năng lượng, chuyển sản lượng dư thừa vào các thiết bị lưu trữ trong thời gian nhu cầu thấp và sử dụng hiệu quả năng lượng dự trữ khi sản lượng thấp. Cách tiếp cận dựa trên AI này để phân phối năng lượng sẽ đảm bảo hiệu quả tối đa, giảm đáng kể chất thải và cải thiện độ tin cậy và tính bền vững của nguồn cung cấp năng lượng của thành phố. Kết quả là cơ sở hạ tầng năng lượng có khả năng phục hồi tốt hơn, có khả năng đáp ứng nhu cầu của thành phố trong khi vẫn duy trì tính bền vững.

22. Tối ưu hóa mức tiêu thụ năng lượng để khai thác tiền điện tử

Việc tiêu thụ năng lượng mạnh mẽ trong hoạt động khai thác tiền điện tử đã làm dấy lên mối lo ngại về môi trường trong nhiều năm. Việc sử dụng các mô hình AI để xem xét kỹ lưỡng và nâng cao các khía cạnh khác nhau của quy trình khai thác là một giải pháp đầy hứa hẹn cho những thách thức này. Các hoạt động khai thác truyền thống thường bỏ qua tiềm năng tối ưu hóa hiệu suất phần cứng, hệ thống làm mát và hiệu quả thuật toán, dẫn đến tiêu tốn năng lượng không cần thiết và chi phí tăng cao.

Một trang trại khai thác tiền điện tử có thể triển khai AI để liên tục theo dõi hiệu suất và mức tiêu thụ năng lượng của các giàn khai thác của mình. Hệ thống AI này sẽ đánh giá hiệu quả sử dụng năng lượng của từng giàn khoan, xác định chính xác những giàn khoan có mức sử dụng năng lượng dưới mức tối ưu. Sau phân tích này, các điều chỉnh có thể được thực hiện để cải thiện hiệu quả sử dụng năng lượng, chẳng hạn như tối ưu hóa các thông số khai thác hoặc lên lịch bảo trì. Ngoài ra, AI có thể sắp xếp thời gian một cách chiến lược cho các hoạt động khai thác trùng với thời kỳ giá năng lượng thấp hơn hoặc nguồn năng lượng tái tạo sẵn có cao hơn, từ đó giảm chi phí vận hành. Ứng dụng chiến lược này của AI giúp việc khai thác tiền điện tử thân thiện hơn với môi trường và cũng đảm bảo nó vẫn khả thi về mặt kinh tế.

23. Tối ưu hóa việc sử dụng năng lượng trong các tòa nhà

AI có thể được sử dụng để điều chỉnh linh hoạt mức tiêu thụ năng lượng của tòa nhà dựa trên dữ liệu thời gian thực như số người sử dụng, điều kiện thời tiết, v.v., giúp giảm đáng kể lãng phí năng lượng. Thách thức trước đây là thiếu các hệ thống năng lượng tòa nhà thông minh và đáp ứng có khả năng xử lý và hoạt động trên các luồng dữ liệu đa dạng trong thời gian thực, dẫn đến việc sử dụng năng lượng quá mức ngay cả trong thời gian sử dụng thấp.

Một tòa nhà được trang bị công nghệ thông minh do AI điều khiển có thể giám sát việc sử dụng năng lượng và tự động điều chỉnh hệ thống sưởi, làm mát và chiếu sáng dựa trên nhu cầu hiện tại. Ví dụ, trong thời gian ít người sử dụng, hệ thống sẽ giảm tiêu hao năng lượng, trong khi đó, vào những ngày lạnh hơn, hệ thống sẽ tối ưu hóa hệ thống sưởi để duy trì sự thoải mái mà không lãng phí. Thông qua việc triển khai các giải pháp AI như vậy, các tòa nhà có thể trở nên bền vững hơn và tiết kiệm chi phí hơn.

Xã hội/Tiêu dùng

Sự phụ thuộc của chúng tôi vào các hệ thống tập trung cho các hành động xã hội và người tiêu dùng trực tuyến đã dẫn đến các vấn đề quan trọng, bao gồm những lo ngại về quyền riêng tư, lạm dụng dữ liệu và cách tiếp cận một kích cỡ phù hợp cho tất cả thường không đạt được mục tiêu cá nhân hóa thực sự. Kết quả là một bối cảnh mà người dùng ngày càng cảnh giác về cách dữ liệu của họ được sử dụng và hoài nghi về khả năng cá nhân hóa mà họ nhận được, làm xói mòn niềm tin của họ vào chính những nền tảng được thiết kế để phục vụ họ.

AI phi tập trung có thể mang lại một kỷ nguyên mới về tôn trọng quyền riêng tư, trải nghiệm xã hội và người tiêu dùng được cá nhân hóa, đồng thời đảm bảo các cá nhân giữ quyền kiểm soát dữ liệu của họ. Sự thay đổi này mở ra những khả năng mới cho những trải nghiệm được tùy chỉnh thực sự, thiết lập một tiêu chuẩn mới về cách vận hành các ứng dụng xã hội và tiêu dùng.

24. Chấm điểm tín dụng phi tập trung

Các hệ thống chấm điểm tín dụng truyền thống thường không nắm bắt được bức tranh toàn cảnh về tình hình tài chính của một cá nhân, dựa vào các tiêu chí không rõ ràng có thể gây ra những thành kiến. AI phi tập trung cung cấp một lộ trình để đánh giá chính xác hơn mức độ tin cậy tín dụng bằng cách phân tích trực tiếp một loạt các hành vi tài chính trên chuỗi, dẫn đến đánh giá công bằng và sắc thái hơn về tình hình tài chính.

Ví dụ: khi người dùng đăng ký khoản vay trên nền tảng DeFi, AI của nền tảng có thể phân tích lịch sử giao dịch của họ, bao gồm các hình thức thanh toán và tính đa dạng của tài sản, để ấn định điểm tín dụng động. Điểm số này, dựa trên cơ sở phân tích dữ liệu minh bạch và có thể kiểm chứng, sau đó sẽ được sử dụng để xác định tính đủ điều kiện và điều khoản cho vay của người dùng, đảm bảo kết quả công bằng và không thiên vị. Việc cập nhật liên tục điểm số này, dựa trên các hành vi tài chính ngày càng phát triển, cũng sẽ đảm bảo phản ánh cập nhật về trạng thái tín dụng của người dùng. Việc chấm điểm tín dụng phi tập trung có thể dân chủ hóa việc tiếp cận các dịch vụ tài chính, đảm bảo rằng các cá nhân được đánh giá dựa trên hoạt động tài chính thực tế của họ thay vì một bộ tiêu chí truyền thống hẹp.

25. Phân tích tâm lý giao dịch theo thời gian thực

Phân tích thị trường truyền thống gặp khó khăn trong việc nắm bắt tâm lý thị trường đang thay đổi trong thời gian thực. Sử dụng AI để xác định tâm lý thị trường sẽ cho phép các nhà giao dịch tận dụng vô số dữ liệu đầu vào, cung cấp cái nhìn sắc thái về thái độ của thị trường đối với các tài sản cụ thể hoặc bối cảnh tài chính rộng hơn. Trước đây, khối lượng lớn và sự đa dạng của dữ liệu cần thiết để phân tích cảm tính hiệu quả khiến việc hiểu biết theo thời gian thực trở nên khó khăn.

Chẳng hạn, các nhà giao dịch có thể sử dụng AI để theo dõi và phân tích tâm lý trên các nền tảng truyền thông xã hội và tin tức tài chính, nắm bắt tâm trạng chung về tiền điện tử hoặc cổ phiếu. Cái nhìn sâu sắc do AI điều khiển này sẽ cho phép các nhà giao dịch điều chỉnh chiến lược của họ ngay lập tức, thậm chí có thể kích hoạt các đại lý AI tự trị thay mặt họ giao dịch dựa trên phân tích cảm tính này.

26. Kiểm duyệt nội dung tự động cho mạng xã hội phi tập trung

Khi các mạng phi tập trung phát triển, thách thức trong việc phân biệt giữa nội dung do con người tạo ra và nội dung do AI tạo ra cũng tăng theo. Các phương pháp truyền thống không thể xác định chính xác nội dung do AI tạo ra do tính chất ngày càng phức tạp của nó. Việc tận dụng AI tiên tiến có thể giúp phân biệt những khác biệt tinh tế giúp phân biệt nội dung chân thực với tài liệu do AI tạo ra.

Việc triển khai tính năng phát hiện AI cho phép nhận dạng và quản lý nội dung do AI tạo theo thời gian thực, đảm bảo người dùng được thông báo về nguồn gốc của nội dung họ sử dụng. Việc sử dụng AI này không chỉ giúp duy trì tính xác thực của nội dung mà còn hỗ trợ tính minh bạch về việc sử dụng AI trong việc tạo nội dung.

27. Phát hiện danh tính tổng hợp

Gian lận danh tính tổng hợp liên quan đến việc tạo danh tính bằng cách sử dụng kết hợp thông tin thật và giả, một hình thức lừa đảo ngày càng khó phát hiện. Rào cản chính là thiếu các công cụ tiên tiến, có thể mở rộng, có khả năng phân tích độ sâu của dữ liệu cần thiết để xác định chính xác các danh tính bịa đặt này.

Một tổ chức tài chính có thể sử dụng AI để tham chiếu chéo các ứng dụng tài khoản mới dựa trên cơ sở dữ liệu toàn diện về các mẫu đã biết liên quan đến danh tính tổng hợp. Phân tích sự khác biệt về chi tiết ứng dụng, hành vi giao dịch và mô hình sử dụng tín dụng khác với tiêu chuẩn sẽ cho phép tổ chức gắn cờ các danh tính tổng hợp tiềm năng để xem xét thêm. Điều này làm giảm nguy cơ tổn thất tài chính do gian lận và hợp lý hóa quy trình xác minh tài khoản.

28. Trình theo dõi danh mục đầu tư tiền điện tử được hỗ trợ bởi AI

Các công cụ theo dõi danh mục đầu tư tiền điện tử hiện tại chỉ cung cấp cái nhìn hời hợt về việc nắm giữ mà không có phân tích rủi ro chuyên sâu hoặc tư vấn chiến lược. Mô hình AI có thể đánh giá rủi ro của một danh mục đầu tư cụ thể dựa trên hiệu suất của nó so với các tiêu chuẩn thị trường và thậm chí cung cấp cái nhìn sâu sắc mang tính chiến lược để tối ưu hóa danh mục đầu tư hoặc thậm chí là sao chép giao dịch.

Ví dụ: bằng cách phân tích dữ liệu hiệu suất lịch sử của danh mục đầu tư, xu hướng thị trường hiện tại và biến động tài sản riêng lẻ, AI có thể đề xuất các chiến lược tái cân bằng, đa dạng hóa hoặc khám phá các cơ hội đầu tư mới phù hợp với mục tiêu và mức độ chấp nhận rủi ro của người dùng. Ngoài việc theo dõi đơn thuần, mô hình AI này có thể cho phép người dùng mô phỏng các chiến lược của danh mục đầu tư thành công, từ đó dân chủ hóa quyền truy cập vào các chiến thuật đầu tư của chuyên gia.

29. Phân tích hành vi tài chính dựa trên AI

Phân tích tài chính truyền thống thường gặp khó khăn trong việc nắm bắt toàn bộ hành vi tài chính của một cá nhân, bỏ lỡ cơ hội cung cấp dịch vụ được cá nhân hóa. AI có thể phân tích các giao dịch tài chính, hành vi và sở thích của từng khách hàng, chẳng hạn như cách họ chi tiêu, đầu tư, tiết kiệm và cách tiếp cận rủi ro của họ. Phân tích chi tiết này trước đây phần lớn không thực tế do tính phức tạp của dữ liệu và nhu cầu về khả năng thích ứng theo thời gian thực.

Việc triển khai các mô hình AI cho phép các tổ chức tài chính và nền tảng DeFi điều chỉnh chính xác các dịch vụ của họ. Ví dụ: sau khi đánh giá thói quen chi tiêu và hoạt động đầu tư của người dùng, nền tảng có thể đề xuất các sản phẩm đầu tư tùy chỉnh, đề xuất chiến lược lập ngân sách hoặc đưa ra các lựa chọn cho vay với lãi suất được cá nhân hóa. Mức độ tùy chỉnh này có khả năng tăng mức độ tương tác và lòng trung thành của người dùng đối với nền tảng.

30. Chăm sóc sức khỏe dự đoán

Vai trò của AI trong chăm sóc sức khỏe, đặc biệt là dự đoán và chẩn đoán bệnh, đánh dấu sự thay đổi then chốt hướng tới các can thiệp y tế sớm và chính xác. Điểm mấu chốt của tiến bộ này nằm ở khả năng của mô hình AI trong việc xử lý và giải thích các bộ dữ liệu mở rộng – từ hồ sơ y tế điện tử và trình tự di truyền đến nghiên cứu hình ảnh chi tiết. Độ sâu phân tích này tạo điều kiện thuận lợi cho việc xác định các dấu hiệu bệnh tật trước khi các phương pháp thông thường có thể phát hiện ra chúng, mang lại lợi thế đáng kể trong việc phát hiện sớm các tình trạng như ung thư.

Ví dụ, AI có thể được sử dụng để phân tích hình ảnh X-quang nhằm phát hiện sớm bệnh ung thư. Các quy trình đánh giá truyền thống có thể bỏ sót các dấu hiệu ung thư sớm hoặc khó phát hiện, đặc biệt là ở các mô dày đặc. Một mô hình AI, được đào tạo trên hàng tỷ tia X, có thể phát hiện những bất thường nhỏ cho thấy bệnh ung thư ở giai đoạn đầu, thường là trước khi chúng biểu hiện rõ ràng trên lâm sàng. Điều này dẫn đến sự can thiệp sớm hơn, có khả năng cải thiện kết quả của bệnh nhân bằng cách bắt đầu điều trị sớm hơn. Thông qua các ứng dụng như vậy, AI tối ưu hóa quá trình chẩn đoán.

31. Tối ưu hóa chuỗi cung ứng được hỗ trợ bởi AI

Tối ưu hóa các tuyến vận chuyển của chuỗi cung ứng, vị trí đóng gói và tần suất vận chuyển là một nhiệm vụ phức tạp. Các hệ thống quản lý chuỗi cung ứng hiện tại, mặc dù tiên tiến nhưng thường gặp khó khăn trong việc theo kịp nhu cầu ngày càng tăng.

AI có tiềm năng cải thiện việc tối ưu hóa chuỗi cung ứng bằng cách phân tích lượng dữ liệu khổng lồ như chi phí nhiên liệu, thời hạn giao hàng, kích thước bưu kiện, v.v. để xác định cách hiệu quả nhất để đóng gói và vận chuyển hàng hóa. Hơn nữa, AI có thể được áp dụng vào dây chuyền lắp ráp, dự đoán những bộ phận nào cần được thay thế và sau đó tự động đặt hàng và vận chuyển chúng để tránh thời gian ngừng hoạt động.

Tìm hiểu thêm về Allora

Website: https://www.allora.network/

Twitter: https://twitter.com/AlloraNetwork