탈중앙화 금융은 기로에 서 있습니다. 수십억 달러가 대출 프로토콜에 잠기고 신용 시장이 빠르게 확장됨 에 따라 이 생태계는 무허가 환경에서 리스크를 정확하게 평가하고 가격을 책정하는 근본적인 도전에 직면해 있습니다. DeFi는 전통적인 중개자를 성공적으로 제거했지만, 동시에 투명성 문제를 유발했습니다. 대출자, 차용자 및 프로토콜은 모두 신용 위험성에 대한 불완전한 정보로 운영되며, 이는 자본 할당을 제약하고 부문의 성장 가능성을 제한하는 체계적인 비효율성을 초래하고 있습니다.
온체인 신용 등급이 등장합니다 — 현대적인 데이터 중심의 리스크 평가를 탈중앙화 시장에 제공하기 위한 새로운 인프라 계층입니다. 전통적인 금융에서는 S&P와 Moody's와 같은 기관들이 오랫동안 신용 평가를 지배해 왔지만, DeFi의 등급 환경은 다양한 접근 방식들 — 알고리즘 기반 점수 모델, 위험 오라클, 합의 등급 프로토콜 및 기관급 평가 플랫폼들에 걸쳐 파편화되어 있습니다.
Gauntlet, Chaos Labs, 그리고 Credora와 같은 회사들은 신용 위험이 어떻게 정량화되고 분산되며 스마트 계약에 통합되어야 하는지를 둘러싼 경쟁적인 비전들을 구축하고 있습니다.
이 변화는 DeFi의 총 $1270억 달러의 가치가 과담보 대출 — 자본 비효율적인 모델에 크게 의존하고 있기 때문에 중요합니다. 신용 등급은 더 정교한 위험 기반 대출로 가는 길을 제시하며, 강력한 온체인 이력을 가진 차용자들이 더 높은 대출가치 비율을 접근할 수 있게 하고, 프로토콜들이 위험-수익 프로필을 최적화하며, 기관 자본이 더 큰 신뢰를 가지고 배치될 수 있도록 합니다.
이의 의미는 DeFi 자신을 넘어 확장됩니다: 표준화된 온체인 신용 점수는 결국 탈중앙화 금융과 전통 금융을 연결하여, 토큰화된 부채, 실물 자산 대출 및 국경 간 신용 시장을 위한 새로운 언더라이팅 모델을 창출할 수 있습니다.
아래에서는 온체인 신용 등급의 메커니즘을 탐색하고, 이 인프라를 구축하는 주요 플랫폼을 프로파일링하며, 실세계 애플리케이션을 분석하고, 알고리즘 리스크 평가에 내재된 위험과 한계를 고려합니다. DeFi가 성숙함에 따라, 신용 등급은 가격 오라클만큼이나 탈중앙화 시장에 기초적인 요소가 될 가능성이 큽니다 — 그러나 앞으로 나아가는 길은 데이터 품질과 모델 투명성, 규제 불확실성이라는 복잡한 도전을 해결해야 합니다. 다음 콘텐츠를 영어에서 한국어로 번역하세요. 결과 형식은 다음과 같습니다:
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콘텐츠: "bounds" 솨 같은 상황에서의 자동화는 신규 예치금을 일시 중지하거나 청산 한계를 강화하거나 손실이 확산되는 것을 방지하기 위한 서킷 브레이커를 구현할 수 있습니다.
Chaos Labs의 방법론은 온체인 데이터 분석과 오프체인 시장 정보를 결합합니다. 이 플랫폼은 중앙집중식 거래소, 블록체인 거래, 청산 이벤트, 프로토콜 분석의 데이터를 처리하여 포괄적인 위험 프로필을 구축합니다. 시뮬레이션이 중심인 Gauntlet의 접근 방식과 달리 Chaos는 실시간 관측성과 빠른 대응을 강조합니다.
현재 이 회사는 10개 이상의 네트워크에서 총 가치 190억 달러를 잠그고 있는 Aave에 서비스를 제공하고 있으며, 각각은 활발한 관리가 필요한 수십 개의 시장과 수백 개의 매개변수를 갖고 있습니다. Chaos Labs의 CEO Omer Goldberg는 이를 "정적인 위험 관리에서 시장이 움직일 때 적응하는 역동적이고 반응성이 좋은 시스템으로 이동하는 것"으로 설명합니다.
대출 프로토콜을 넘어서, Chaos Labs는 영구 선물, 주요 토큰, 유동화 스테이킹 파생 상품과 같은 새로운 디파이 원시물을 위한 특수한 위험 프레임워크를 개발하였습니다. 이 광범위한 응용은 신용 위험 평가가 전통적인 차입과 대출을 훨씬 넘어 확장됨을 보여줍니다.
Credora 네트워크: 합의기반 온체인 등급
Credora는 세 번째 모델을 나타냅니다: 합의 등급 프로토콜을 통해 직접 온체인에 배치된 기관 수준의 신용 평가. 2019년 X-Margin으로 창립되었고 Coinbase Ventures, S&P Global, Hashkey 등 투자자로부터 지원을 받으며, Credora는 중앙화 및 탈중앙화 신용 시장에서 기관 대출자를 평가하는 데 중점을 둡니다.
Credora의 방법론은 전통적인 신용 분석과 블록체인 원주 데이터를 결합합니다. 플랫폼은 금융 강점, 부채 능력, 거버넌스 품질, 시장 위치 등을 기준으로 대출자를 평가하며, 전통적인 신용 평가 기관의 척도(AAA에서 CCC)에 매핑된 등급을 생성합니다. 2024년 중반까지, Credora는 15억 달러 이상의 대출을 그들의 평가 프레임워크를 사용하여 촉진하였습니다.
Credora를 구별 짓는 것은 온체인 인프라와의 통합입니다. 이 회사는 Space & Time (탈중앙화 데이터 창고) 및 Chainlink (오라클 네트워크)와 협력하여 신용 점수를 스마트 컨트랙트에 직접 분배합니다. 한 프로토콜이 대출자의 신용 점수를 쿼리할 때 Chainlink Functions가 Space & Time의 인증 가능한 데이터베이스에서 데이터를 가져와서 온체인으로 반환하여 실시간 신용 기반 대출 결정을 가능하게 합니다.
Credora가 제공하는 메트릭은 다음과 같습니다:
- 신용 점수 (0-1000 스케일): 대출자 신용도의 세밀한 차별화
- 등급 기관 동등물(RAE): 기관 간 비교 가능성을 위한 S&P/무디스 척도로의 매핑
- 암시적 채무 불이행 확률: 특정 시간 지평에서 통계적으로 도출된 채무 불이행 위험
- 추가 대출 용량: 대출자의 점수에 중대한 영향을 주기 전에 얼마나 많은 추가 부채를 받을 수 있는지를 보여주는 시나리오 분석
2025년 2월, Credora는 Consensus Ratings Protocol을 출시하였으며, 이것은 여러 전문가의 기여를 모으는 탈중앙화 모델입니다. 단일 중앙 기관에 의존하기보다는, 프로토콜은 Jump Crypto, GSR, XBTO와 같은 기관의 적격 위험 분석가가 등급 입력을 제공하도록 합니다. 그 시스템은 투명한 방법론을 통해 합의 등급을 도출하며, Credora가 "디파이 위험 평가를 위한 집단 지능"이라고 부르는 것을 생성합니다.
이러한 접근은 전통적인 등급 기관에 대한 주요 비판인 불투명성과 잠재적 이해 상충을 다룹니다. 투명한 방법론과 다중 항목 입력으로 등급을 온체인에 분배함으로써, Credora는 규제 감시를 견뎌낼 수 있는 신뢰성을 구축하고자 하며, 디파이 네이티브 프로토콜과 온체인 신용을 탐색하는 기관 모두에게 서비스를 제공합니다.
이 모델의 기관 매력을 입증하는 중요한 사건에서, 오라클 네트워크 RedStone은 2025년 9월에 자사의 플랫폼에 Credora를 합병한다고 발표하였습니다. 'Credora by RedStone'으로 운영되는 이 통합 플랫폼은 실시간 가격 데이터와 온체인 신용 등급을 결합하여 디파이 프로토콜과 기관 할당자들을 위한 통합된 위험 관리 인프라를 창출합니다.
방법론적 접근 비교
이 세 가지 플랫폼은 온체인 신용 등급에 대한 다양한 접근을 보여줍니다:
Gauntlet은 시뮬레이션과 백테스트를 통한 프로토콜 수준의 시스템 리스크를 강조합니다. 이는 총체적인 위험 노출을 이해하는 것이 개별 대출자 점수보다 더 중요한 거버넌스 결정, 매개변수 최적화 및 기관 자산 관리에 가장 적합합니다.
Chaos Labs는 운영 자동화 및 실시간 위험 관리를 중시합니다. 이는 동적인 매개변수 조정이 필요하고 빠르게 변화하는 시장 조건에 대응해야 하는 프로토콜에 맞춰져 있습니다. 위험 관리를 하나의 정보 전달 과정에서 자동화된 인프라 서비스로 변화시킵니다.
Credora는 전통 금융 비교 가능성을 갖춘 기관 신용 평가를 목표로 합니다. 합의 프로토콜과 S&P/무디스 척도로의 명시적인 매핑으로 인해 디파이와 전통 금융 사이에서 다리를 놓는 데 특히 관련성이 높습니다. 기관들이 친숙한 프레임워크를 사용하여 온체인 신용을 평가할 수 있게 합니다.
세 플랫폼 모두 온체인 거래 내역, 담보 구성, 청산 사건, 프로토콜 상호작용라는 공통된 데이터 입력을 공유하지만, 이 정보를 다른 렌즈를 통해 처리하여 광범위한 디파이 생태계 내에서 서로 다른 사용 사례를 반영합니다.
모델이 적용되는 곳: 사용 사례 및 프로토콜 영향
온체인 신용 평가 등급은 많은 디파이 사용 사례에 대한 이론적 프레임워크에서 실제 구현으로 옮겨갔으며, 알고리즘 기반의 위험 평가가 자본 효율성을 향상시키고 새로운 시장 구조를 가능하게 함을 보여줍니다.
스코어링을 통한 대출 및 동적 담보
가장 직접적인 응용 사례는 대출 조건을 대출자의 신용도에 따라 조정하는 대출 프로토콜입니다. Clearpool, 탈중앙화 신용 시장은 Credora의 온체인 신용 점수를 통합하여 기관 대출자들에게 무담보 및 저담보 대출을 가능하게 합니다. 거래소 또는 시장 조성자와 같은 기업이 Clearpool에서 대출을 신청할 때, 그들의 Credora 등급이 이자율, 최대 대출 한도 및 리스크 프리미엄을 결정합니다.
이로 인해 단계별 대출 시장이 형성됩니다. AA 동등 등급의 대출자는 8%의 연이율로 5천만 달러를 120% 담보로 접근할 수 있으며, BB 평가를 받은 기관은 12%의 연이율로 1천만 달러를 150% 담보로 받습니다. 이 같은 차별화를 통해 프로토콜은 유동성 제공자를 위한 위험 조정 수익을 최적화하면서 강력한 실적을 가진 대출자에게 신용 접근을 확대할 수 있습니다.
여러 프로토콜은 "하이브리드 담보 모델"을 탐구하고 있으며, 이는 신용 점수가 있는 대출자에게 더 높은 LTV 비율을 허용합니다. 연구에 따르면 청산 이력이 없고, 일관된 부채 관리, 분산 보유가 입증된 지갑은 일반적으로 기록되지 않은 주소에 대한 60-70% 표준 비율에 비해 75-80% LTV 비율에 안전하게 접근할 수 있습니다. 이 10-15퍼센트 포인트의 자본 효율성 향상은 큰 포지션을 관리하는 기관 대출자에게 수익성에 중대한 차이를 만들 수 있습니다.
기관급 볼트 및 위험 최적화 전략
Gauntlet의 기관 볼트는 신용 평가가 포트폴리오 수준에서 자본 배분에 어떻게 관여하는지를 보여줍니다. 단순히 최고 수익 기회에 예금하는 대신, 이 볼트는 Gauntlet의 위험 평가 모델을 사용하여 여러 프로토콜 및 체인에 걸친 최적화된 포트폴리오를 구성합니다.
이 전략은 다음과 같이 작동합니다: Gauntlet의 모델들은 다양한 대출 시장의 신용 품질과 시스템 위험을 지속적으로 평가합니다. 자금은 유리한 위험 대비 수익 프로파일을 가진 프로토콜로 흘러가며, 아마 Aave의 Arbitrum에서의 USDC 시장이 95/100점을 받고, Compound의 동등한 비율이 88/100점일 수 있습니다. 볼트는 높은 점수를 받은 기회를 더 채점하며, 조건이 변경되면 동적으로 조정합니다.
이 접근 방식은 디파이 수익을 탐색하는 전통 금융 기관으로부터의 기관 자본을 유치하였습니다. 근본적인 위험을 이해하지 못한 채로 연이율을 쫓을 수 있는 소매 사용자인 경우와 달리, 기관들은 온체인 할당을 정당화하기 위해 정교한 위험 평가가 필요합니다. 신용 평가 등급은 그들이 필요로 하는 분석 프레임워크를 제공하며, 블록체인 활동을 내부 위험 관리 표준과 호환되는 위험 메트릭으로 번역합니다.
자동화된 프로토콜 관리를 위한 위험 오라클
Chaos Labs의 Aave와의 배포는 신용 평가의 운영 차원을 보여줍니다. Aave의 Edge Risk Oracles 통합은 이 프로토콜의 광범위한 영역 — 10개 이상의 네트워크, 100개 이상의 시장, 공급 한도, 차입 한도, 청산 한계, LTV 비율, 이자율 곡선 등 수천 개의 변수를 포함 — 에 걸쳐 실시간 매개변수를 조정합니다.
위험 오라클 이전에는, 매개변수 변경에 필요한 곳:
- 위험 팀이 필요한 조정을 식별 (예: 변동성 자산에 대한 청산 한도를 줄임)
- 거버넌스 제안서 작성 및 게시
- 커뮤니티 토론 기간 (일반적으로 3-7일)
- 온체인 투표 실행
- 구현 전 시공간 지연 (24-72시간)
이 5-10일 주기는 프로토콜이 시장 변동성에 느리게 반응했음을 의미했습니다. 자동화된 위험 오라클을 사용하면 트리거가 활성화되면 사전 정의된 경계 내에서 조정이 이루어져, 반응 시간이 며칠에서내용: 분.
시스템은 극단적인 시나리오를 대비해 회로 차단기를 포함하고 있습니다. 스테이블코인이 임계값 이상으로 디페깅되면 오라클이 해당 시장에서 새로운 차입을 자동으로 일시 중단하면서 상환 및 인출은 허용할 수 있습니다. 이는 지연된 대응이 프로토콜 파산으로 이어졌던 여러 DeFi 사고에서 배운 교훈으로, 위기 상황 동안 프로토콜이 나쁜 부채를 누적하는 것을 방지합니다.
토큰화된 신용 시장과 2차 거래
가장 혁신적인 응용 프로그램 중 하나는 프로그램적 조건을 갖춘 토큰화된 신용 도구의 가능성을 열어주는 것입니다. 신용 점수가 체인 상에 존재하게 되면 프로토콜은 기초 차입자의 신용 품질에 따라 이자율, 마진 및 담보 요구 사항을 자동으로 조정하는 토큰화된 대출 위치를 생성할 수 있습니다.
기업 대출을 거래 가능한 NFT로 토큰화하는 프로토콜을 상상해 보십시오. 각 NFT는 메타데이터에 인코딩된 조건 - 대출자, 이자율, 만기일, 원천 시 신용 점수 - 을 가지는 대출을 나타냅니다. 대출자의 신용 점수가 (새로운 체인 상 활동이나 정기적 재평가로 인한) 업데이트되면 NFT의 위험 특성이 변경되어 2차 시장 가격에 영향을 미칩니다.
이는 전통적으로 장외에서 거래되었던 부채 도구에 대한 유동 시장을 창출합니다. 투자자들은 위험 수준 전반에 걸친 대출 포트폴리오를 구축하거나 노출을 헤지하거나 직접적인 프로토콜 참여 없이 대출자에게 유동성을 제공할 수 있습니다. 체인 상 신용 점수의 투명성은 효율적인 가격 발견을 가능하게 해줍니다 - 구매자는 신용 점수가 검증 가능하고 감사 가능하기 때문에 어떤 위험을 수반하는지 정확히 알 수 있습니다.
자본 효율성에 미치는 영향
이러한 응용 프로그램의 총체적 효과는 DeFi 전반에 걸친 자본 효율성 증가입니다. 평가된 DeFi 전략과 평가되지 않은 전략을 비교하는 연구에 따르면, Morpho Vaults와 같은 평가된 프로토콜은 평가되지 않은 동료보다 최대 25% 빠르게 성장했습니다, 이는 투명한 위험 평가에 대한 사용자 수요를 입증합니다.
개별 사용자의 경우, 신용 점수는 좋은 행동에 대한 인센티브를 제공합니다. 담보 건강 유지, 청산 회피, 일관된 부채 관리 등을 통해 자신의 점수를 개선하고 더 나은 대출 조건에 대한 접근을 직접 개선할 수 있습니다. 이러한 행동적 요소는 DeFi를 순수한 거래 중심에서 검증 가능한 체인 상 활동에서 파생된 명성 기반으로 변환합니다.
프로토콜의 경우, 위험 기반 가격 책정은 더 정교한 국고 관리가 가능하도록 합니다. 보수적인 보편적 매개변수를 설정하여 자본을 활용하지 않게 두는 대신, 프로토콜은 안전 마진을 유지하면서 활용을 최적화하는 차별화된 조건을 제공할 수 있습니다. 이는 DeFi가 확장됨에 따라 유동성 경쟁이 치열해지면서 점점 더 중요해집니다.
중요한 이유: DeFi와 전통 금융의 다리 역할
체인 상 신용 등급의 개발은 DeFi 인프라에 대한 점진적 개선 이상을 의미합니다 — 이는 섹터의 장기적 생존 가능성과 전통 금융 시스템과의 통합에 필수적일 수 있습니다.
전통 신용 시장과의 평행
전통 금융은 S&P, Moody's, Fitch와 같은 기관의 표준화된 신용 등급에 의해 세계적으로 300조 달러 이상의 부채 자본을 할당합니다. 이러한 등급은 채권 시장에서의 가격 발견 가능, 은행의 규제 자본 요건 안내, 연기금 및 보험 회사의 투자 지침 제공, 관할권 전반의 신용 위험 평가에 대한 공통 언어 제공 등 다수의 중요한 기능을 수행합니다.
DeFi의 급속한 성장 — 2019년 거의 가치가 없던 것에서 2025년 1200억 달러 이상으로 — 는 대체로 이 인프라 없이 발생했습니다. 과잉 담보화는 부트스트랩 메커니즘으로 작동했지만, 이는 확장성에 대한 강력한 한계를 부과합니다. 대출된 모든 달러는 1.50달러 이상의 잠긴 담보를 필요로 하여 자본 속도를 제한하고 상당한 암호화폐 보유 없이 대출에 접근할 수 없는 대출자를 제외합니다.
체인 상 신용 등급은 더 효율적인 시장으로의 잠재적 경로를 제공합니다. DeFi가 기관들이 신뢰할 수 있는 신뢰할 수 있는 표준화된 위험 평가를 개발한다면, 섹터는 대체적으로 견고한 위험 프레임워크가 요구되는 연기금, 보험 회사, 국부 펀드 등 전통 금융 실체가 관리하는 거대한 자본 풀에 접근할 수 있습니다.
인수 및 파트너십을 통한 기관 검증
2025년 9월에 RedStone의 Credora 인수는 평가된 DeFi 전략에 대한 기관의 관심이 증가하고 있음을 나타냅니다. RedStone의 오라클 인프라에 신용 등급을 직접 통합하기로 한 결정은 위험 평가와 가격 책정 데이터가 DeFi의 다음 단계에 동일하게 근본적이라고 보는 논지를 반영합니다.
마찬가지로, 주요 금융 기관들은 신뢰할 수 있는 위험 평가에 의존하는 토큰화된 크레딧 애플리케이션을 테스트하고 있습니다. JPMorgan의 Project Guardian, BlackRock의 BUIDL 펀드 및 Franklin Templeton의 OnChain US Government Money Fund는 모두 전통 자산을 체인 상으로 가져오는 실험을 나타냅니다. 이러한 이니셔티브를 확장하려면, 기관 표준을 충족하는 신용 인프라가 필요합니다.
토큰화된 실세계 자산 (RWA) 시장은 250억 달러 이상으로 성장했으며, [토큰화된 미국 국채는 66억 달러에](https://www.ainvest.com/news/tokenized-assets-power-defi-127b-surge-redefi... Following is the translation from English to Korean. Markdown links are skipped as requested.
체인상 신용 평가는 고유의 제약을 안고 있습니다: 공개 블록체인에서 이용 가능한 데이터만 분석할 수 있습니다. 거래, 예치금, 대출, 청산은 보이지만, 중요한 정보는 오프체인에 남아 있습니다 — 기업 재무 제표, 현금 흐름, 현실 세계 자산, 법적 지위, 거버넌스의 질, 경영 능력, 외부 채무 의무 등.
기관 대출자의 경우, 이것은 불완전한 그림을 만듭니다. 어느 거래 회사는 체인상에서 완벽한 역사를 가질 수 있지만, 소송, 규제 조사, 또는 오프체인 운영에서의 수익 감소에 직면할 수도 있습니다. 전통적인 신용 분석은 이러한 요소들을 고려하지만, 체인상 모델은 대체로 그러지 못합니다. Credora는 보완적인 실사 및 프라이버시를 보호하는 선언을 통해 이를 해결하지만, 근본적인 제약은 여전합니다.
개인 지갑의 경우, 문제는 다르게 나타납니다. 역사 없는 새 지갑은 신용 있는 개인이나 기관이 통제하고 있음에도 불구하고 낮은 점수를 받습니다. 반대로, 청정한 역사를 가진 지갑은 아직 털어갈 준비가 된 교묘한 악한에 속할 수 있습니다. 블록체인의 익명성은 지갑의 평판을 현실 세계의 정체성과 연결하는 것을 방해하며, 신용 신호의 신뢰성을 제한합니다.
모델 리스크와 투명성
평가 모델은 주관적인 설계 선택을 포함합니다 — 어떤 변수를 가중할지, 극단적 상황을 어떻게 처리할지, 분석할 과거 기간은 무엇이고 어떤 스트레스 시나리오를 시뮬레이션할지. 이러한 선택에는 전례 없는 시장 조건에서 성립하지 않을 수 있는 가정을 포함합니다.
Gauntlet의 시뮬레이션은 특정 청산자 행동 패턴을 가정하지만, 블랙 스완 이벤트에서는 모델이 예측하지 못한 협조 실패나 고의적 공격이 발생할 수 있습니다. Chaos Labs의 임계값은 최근 과거 변동성에 의존해, 저빈도, 고충격 리스크를 놓칠 수 있습니다. Credora의 합의 모델은 전문가 기여자가 독립적이고 편견이 없다고 가정하지만, 다수의 참가자가 결탁할 경우 조작될 수 있습니다.
모델 투명성은 공급자 간 큰 차이를 보입니다. Credora는 방법론적 프레임워크를 공개하고 Gauntlet은 고수준 접근 방식을 공유하지만, 독점 모델은 외부 검증을 제한하는 영업 비밀을 포함합니다. 사용자와 프로토콜은 평가 제공자가 정확하게 리스크를 포착했다고 신뢰해야 하며, 이는 명목상으로 분산된 시스템에서도 중앙화 리스크를 생성합니다.
상관된 모델에서의 시스템 리스크
특히 우려되는 시나리오: 많은 프로토콜이 동일한 신용 평가 시스템 또는 유사한 모델을 채택하면, 이들의 리스크 관리가 상관됩니다. 모델이 특정 자산 또는 차입자 유형에 대한 노출 감소를 지시할 때, 여러 프로토콜이 동시에 동일한 조치를 취해 화재 판매 역학 또는 유동성 위기를 초래할 수 있습니다.
전통 금융에서 유사한 실패를 보았습니다 — 여러 은행이 사용하는 VaR(Value at Risk) 모델은 2008년 금융위기 동안 상관된 매도로 인해 시장 붕괴를 악화시켰습니다. DeFi의 상호 연결성은 공유 담보와 컴포저블 프로토콜을 통해 이러한 효과를 증폭시킬 수 있습니다.
평가 방법론의 다양화는 이러한 리스크를 완화하는 데 도움을 줄 수 있지만, 혼란도 야기합니다. 만약 Gauntlet이 프로토콜을 95/100으로 평가하고 Chaos Labs가 78/100으로 평가한다면, 사용자는 어느 쪽을 신뢰해야 할까요? 방법론 상의 다양성을 제공하는 표준화 부족은 공통의 리스크 언어 창출도 저해합니다.
행태적 리스크와 게임화
신용 점수는 참가자가 게임화할 수 있는 인센티브를 만듭니다. 주요 레버리지를 예상하는 차입자는 신용 점수를 만들기 위해 완벽한 행동을 주의 깊게 유지한 후 그 평판을 계산된 공격에 활용할 수 있습니다. 진정한 신용도와 평판 농사를 구별하는 것은 도전입니다.
체인상 행동은 오프체인 신용 기록보다 조작이 더 쉽습니다. 교묘한 행동자는 여러 지갑을 운영하고, 제조된 거래 역사를 통해 모든 지갑에서 평판을 쌓은 후, 디폴트를 조율할 수 있습니다. 블록체인 투명성은 포렌식 조사를 가능하게 하지만, 피해 발생 후에야 탐지가 가능합니다.
평가 시스템은 프로토콜에 대한 역인센티브 생성도 피해야 합니다. 프로토콜의 평점이 유동성 유치 능력에 크게 영향을 미친다면, 평점 에이전시에게 점수를 부풀리도록 압력을 가할 수 있거나 모델을 게임화하기 위한 관측 가능한 메트릭을 조작할 수 있습니다. 이 동태는 2008년 위기 동안 전통 신용 에이전시를 괴롭힌 이해 상충과 밀접하게 유사합니다.
규제 및 법적 질문
체인상 신용 평가의 규제 상태는 관할 구역 전반에 걸쳐 불확실합니다. 질문으로는:
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이러한 평가는 "투자 조언"이나 "신용 평가 활동"으로 간주되어 등록 및 감독이 필요한가요? 많은 관할 지역에서 신용 평가 기관은 2008년 위기 동안의 실패 이후 엄격한 규제를 받습니다. 체인상 평점 제공자는 궁극적으로 유사한 요구를 받을 수 있습니다.
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평가를 사용하는 대출 프로토콜은 부정확한 평가에 대한 책임을 져야 하나요? 프로토콜이 잘못된 신용 점수를 기반으로 차입자의 조건을 조정할 경우, 결과 손실에 대해 누가 책임을 져야 하나요?
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차입자는 소비자 대출 규정에 따라 보호받나요? 신용 점수가 금융 서비스 접근에 영향을 미친다면, 이는 특정 관할 구역의 반차별 법률, 공정 대출 요건, 설명의 권리 규칙을 촉발할 수 있습니다.
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국경 간 신용 평가처리는 어떻게 이루어지나요? 싱가포르에 기반을 둔 평가 제공자가 유럽 차입자에게 대출하는 미국 프로토콜을 평가하는 경우, 불명확한 관할 권한이 있는 규제 회색 지대에서 운영됩니다.
신뢰성 격차
아마도 가장 근본적인 한계: 체인상 신용 평가는 전통적인 시스템이 겪어온 수십 년의 데이터와 스트레스 테스트를 결여하고 있습니다. S&P의 투자 등급 기업 채무 불이행률은 역사적으로 연간 0.2% 미만이며, 이는 에이전시가 여러 비즈니스 주기를 통해 모델을 정제했기 때문입니다. 체인상 평가는 많아야 몇 년 동안 한정된 시장 조건 아래 존재해 왔습니다.
DeFi는 금융 시장이 얼어붙고, 청산이 프로토콜 전반에 걸쳐 연쇄적으로 일어나며, 안전 자산으로의 도피로 인해 대규모 디레버리지션이 일어나는 일종의 2008년과 동등한 진정한 시스템적 위기를 아직 경험하지 못했습니다. 평점 모델이 그러한 조건에서 테스트되기 전까지, 그들의 신뢰성은 추정에 머물러 있습니다. 2020년 3월의 충돌과 그 후의 사건들은 몇 가지 스트레스 테스트를 제공했지만, 그들이 리스크를 진정으로 포착하는지를 결정하는 꼬리 위험 시나리오를 대표하지 않을 수 있습니다.
Werner et al.의 연구인 "SoK: Decentralized Finance (DeFi)" 같은 연구는 스마트 계약 악용, 오라클 조작 같은 기술적 보안과 시장 조작, 플래시 론, 거버넌스 공격 같은 경제적 보안을 구별하여 이러한 과제를 체계화합니다. 신용 평가는 주로 경제적 보안을 다루지만, 기본 프로토콜이 손상되면 리스크 평가를 무의미하게 만들 기술적 실패에도 취약합니다.
사용자와 프로토콜이 알아야 할 것
체인상 신용 평점이 채택을 얻어감에 따라, 참가자들은 이러한 시스템을 효과적으로 평가하고 활용하기 위한 프레임워크가 필요합니다.
사용자에게: 점수를 이해하기
신용 점수를 표시하거나 평가에 따라 조건을 조정하는 DeFi 프로토콜을 접할 때 사용자는 몇 가지 주요 요소를 조사해야 합니다:
점수에 무엇이 영향을 미치나요? 어느 체인상 활동이 중요한지 이해하세요. 대부분의 모델은 대출 역사, 청산 사건, 자산 다양성, 거래 패턴을 가중하지만, 구체적인 공식은 다릅니다. 어떤 시스템은 청산을 무겁게 처벌하는 반면, 다른 시스템은 변동성으로 인한 강제 청산과 무책임한 과도한 레버리지를 구별합니다.
점수는 얼마나 자주 업데이트되나요? 실시간 점수 시스템은 체인상 활동에 즉각 반응하며, 주기적 평가는 일 또는 주 단위로 지연될 수 있습니다. 이는 전략에 영향을 미칩니다 — 대부분의 시스템에서 하룻밤 사이에 평판을 쌓을 수는 없지만, 일시적인 포지션으로 인한 갑작스러운 점수 하락을 피할 수도 있습니다.
자신의 점수에 접근할 수 있나요? 투명성은 다릅니다. Cred Protocol 같은 일부 플랫폼은 신용 점수와 점수에 영향을 미치는 요인을 보여주는 사용자 대시보드를 제공합니다. 다른 플랫폼은 점수가 데이터를 쿼리하는 프로토콜에만 보입니다. 자신의 리스크 프로파일을 설명하고 개선 방법을 제안하는 시스템이 사용자에게 이익이 됩니다.
점수의 과거 기록은 어떤가요? 최근 시스템은 과거의 검증이 부족합니다. 묻습니다: 이 평가 모델이 불이행을 정확히 예측했나요? 과거 시장 스트레스 동안 점수가 실제 결과와 어떻게 상관했나요? 투명한 백테스팅과 구현 후 분석을 가진 제공자가 더 신뢰성을 제공합니다.
항소나 수정이 가능한가요? 점수가 부정확해 보일 경우 — 아마도 일회성 사건이나 데이터 오류로 인해 — 이를 논쟁할 수 있나요? 소비자 신용 시스템은 분쟁 메커니즘을 제공하며; 체인상 등가물도 유사한 프로세스를 고려해야 합니다.
프로토콜에게: 평가 서비스 평가하기
신용 평가 통합을 고려하는 DeFi 프로토콜은 배치 전에 여러 차원을 평가해야 합니다:
방법론의 철저함: 평가 모델에 대한 상세한 문서를 요청하세요. 부도 확률은 어떻게 계산되나요? 모델에 영향을 주는 역사적 데이터는 무엇인가요? 어떤 스트레스 시나리오가 테스트되었나요? 강력한 제공자는 마케팅 자료뿐만 아니라 포괄적인 방법론 논문을 제공해야 합니다.
데이터 소스: 평가에 어떤 정보가 입력되는지 이해하세요. 순수 체인상 데이터는 투명성을 제공하지만 범위가 제한적입니다. 오프체인 검증을 포함하는 하이브리드 접근법은 더 풍부한 문맥을 제공하지만 신뢰 가정을 도입합니다. 데이터가 여러분의 리스크 관심사와 일치하는지 평가하세요.
투명성 대 독점적인 균형: 전체 투명성은 커뮤니티의 검증을 허용하지만 게임을 가능하게 할 수 있습니다. 완전히 독점적인 모델은 검증을 방지합니다. 최적의 균형은 사용 사례에 따라 다르지만, 중요한 구성 요소는 구현 세부사항이 완전히 비공개로 남아 있어도 공개되어야 합니다.
거버넌스와 독립성: 누가themselves a financial reputation through on-chain activities, granting them access to credit markets traditionally dominated by established institutions.
Translation: Content: 평가 제공자를 통제하는 사람은 누구입니까? 모델 업데이트는 어떻게 결정되나요? 평가 대상이 제공자에게 압력을 가할 수 있습니까? 다양한 이해 관계자의 입력을 포함한 독립적인 거버넌스 구조는 신뢰성을 구축하는 데 기여하는 반면, 중앙집권적인 통제는 이해 상충 문제를 야기할 수 있습니다.
통합 비용: 직접 비용 외에도 기술 복잡성을 고려하십시오. 통합이 맞춤형 스마트 계약 수정이 필요합니까? 점수 쿼리가 얼마나 많은 가스를 소모합니까? 평가 서비스가 다운되거나 가격 피드의 실패가 발생하면 어떻게 됩니까?
규제 준수: 제공자의 법적 구조와 규제 준수 태도를 평가하세요. 규제가 발전함에 따라 잘 구조화된 기관과의 파트너십은 프로토콜 위험을 줄입니다. 일부 지역에서는 등록되지 않은 평가 서비스를 사용하는 것을 금지할 수 있습니다.
확장성 및 적용 범위: 제공자가 귀하의 프로토콜과 관련된 자산과 체인을 평가합니까? 프로토콜이 성장함에 따라 시스템이 확장될 수 있습니까? 포괄적인 적용 범위는 여러 평가 파트너의 필요성을 줄이고 매개변수 관리를 단순화합니다.
투자자를 위한: 실사의 평가 역할
기능을 갖춘 기관 및 소매 투자자들은 평가를 여러 입력 중 하나로 활용할 수 있습니다:
리스크 조정 수익률 분석: AA 등급의 프로토콜이 10% APY를 제공하는 것은 BB 등급으로 10%를 제공하는 것과 매우 다른 리스크 노출을 제공합니다. 평가 수준에 따라 수익률을 비교하여 리스크-수익 비율이 불균형해 보이는 기회를 식별하십시오.
포트폴리오 구성: 평가 등급 및 방법론에 걸쳐 다양한 노출을 구축하십시오. 최고 등급의 기회에 집중하기보다는, 낮은 등급의 자산에서 높은 수익을 얻으면서 안전한 완충 장치를 유지하는 균형 잡힌 할당을 고려하십시오.
모델 다양성: 단일 평가 제공자의 평가에만 의존하지 마십시오. Gauntlet, Chaos Labs, Credora가 모두 프로토콜을 유사하게 평가하면, 하나의 출처에 의존하는 것보다 더 많은 신뢰를 제공합니다. 제공자 간의 현저한 차이가 있을 경우 조사를 권장합니다.
독립적인 검증: 평가는 개인 실사를 대체하지 않습니다. 프로토콜 감사, 거버넌스 구조, 팀 배경 및 커뮤니티 건강을 독립적으로 검토하십시오. 높은 평가는 스마트 계약 위험, 규제 위험 또는 실행 위험을 제거하지 않습니다.
역사적 상관관계: 평가가 실제 결과와 시간이 경과하면서 어떻게 상관되는지 추적하세요. 어느 제공자의 평가가 가장 정확히 디폴트 또는 프로토콜 문제를 예측했습니까? 경험적 트랙 레코드에 따라 다양한 시스템에 대한 신뢰를 조정하세요.
미래 전망
온체인 신용 평가는 DeFi가 성숙해지면서 전통 금융과 결합하면서 빠른 진화와 채택의 시기를 맞이할 가능성이 큽니다. 여러 트렌드가 이 궤적을 형성할 것입니다.
완전히 탈중앙화된 신용 점수
현재 시스템은 대체로 중앙화된 엔터티에 의존합니다. 데이터 처리와 평가를 제공하는 Gauntlet, Chaos Labs, Credora와 같은 회사들입니다. 다음 세대는 토큰 거버넌스 DAO와 합의 메커니즘에 의해 운영되는 완전 탈중앙화된 신용 평가 프로토콜일 수 있습니다.
Credora의 Consensus Ratings Protocol과 같은 초기 예는 이 모델을 가리킵니다. 여러 독립적인 기여자가 평가 입력을 제공하며, 알고리즘적 집계가 최종 점수를 산출합니다. 이 접근법은 스테이킹된 검증(평가 제공자들이 부정확한 예측에 대해 토큰을 걸며 제재받을 수 있음) 또는 미래 예측(평가 질을 결정하는 예측 시장) 같은 메커니즘을 활용할 수 있습니다.
머신 러닝 모델이 DeFi 프로토콜 전반의 행동 패턴을 분석하여 유동성 제공, 거래 규율 및 프로토콜 참여에 기반한 신뢰 점수를 할당하는 zScore와 같은 지갑 명성 시스템에 대한 연구는 이러한 모델이 완전히 온체인으로 운영될 수 있음을 보여줍니다. 탈중앙화된 오라클 네트워크를 통해 운영되어 중앙 집중적인 평가 기관에 대한 의존성을 제거합니다.
과제는 중앙 집중적인 감독 없이 정확성과 책무성을 유지하는 것입니다. 전통적인 신용 기관의 명성은 인센티브 정렬을 제공합니다. 탈중앙화 가능한 대안은 표면적인 합의 추구보다는 기여자들이 철저한 분석을 수행하도록 하는 다른 메커니즘을 요구합니다.
사용자 수준의 신용 이동성
현재 대부분의 신용 시스템은 프로토콜 또는 기관 대출자 수준에서 운영됩니다. 다음 단계는 개별 지갑 명성이 DeFi 전반에 걸쳐 사용자를 따라다니는 것입니다.
자신의 지갑과 함께 이동하는 보편적인 신용 점수를 상상해보십시오. 이는 모든 프로토콜이 쿼리할 수 있는 책임 있는 DeFi 참여를 통해 확보한 복합 명성입니다. 이 점수는 Aave에서의 대출 이력, Uniswap에서의 유동성 제공, 여러 DAO에서의 거버넌스 참여 및 체인 전반의 거래 패턴을 반영할 수 있습니다. 프로토콜은 귀하의 이동성 점수를 기반으로 맞춤형 조건을 제공할 수 있습니다.
이러한 시스템은 정체성과 프라이버시 요소를 제기합니다. 사용자는 다양한 목적으로 별도의 지갑을 원할 수 있으며, DeFi 활동을 분리할 수 있습니다. 영지식 증명과 같은 프라이버시 보호 기술은 정확한 점수나 근본적인 활동을 드러내지 않고 특정 임계치 이상의 신용 점수가 있음을 입증할 수 있게 도와줍니다. 제로-지식 신용 검증을 탐구하는 프로젝트들은 전통적인 FICO 점수를 암호학적인 증명을 통해 온체인 명성으로 연결하려고 노력하고 있습니다.
평가된 신용 자산의 토큰화
온체인 신용 평가와 실제 자산 토큰화의 융합은 새로운 금융 상품을 만들어 낼 것으로 보입니다. 우리는 이미 미국 국채 토큰화가 66억 달러에 도달했으며 사설 신용 토큰화가 130억 달러를 초과하고 있는 것을 보고 있지만, 이러한 시장은 여전히 견고한 2차 거래 인프라가 부족합니다.
신용 평가는 토큰화된 부채에 대한 더 깊은 2차 시장을 가능하게 할 것입니다. 토큰화된 기업 대출을 구매하는 투자자는 평가 품질을 아는 이점을 얻습니다. 이는 전통적인 기업 부채를 위한 평가에 의존하는 채권 투자자와 유사합니다. 이는 역사적 비공개 거래된 자산에 대한 가격 발견 메커니즘과 유동성을 창출합니다.
우리는 평가된 신용 자산을 트랜치로 포장하는 데 전문적인 DeFi 프로토콜을 볼 수 있을 것입니다. A 등급 평가를 받은 시니어 트랜치는 낮은 수익률을 제공하며, 낮은 평가를 받은 주니어 트랜치는 높은 수익률을 제공하지만 더 큰 위험을 안고 있습니다. 전통적인 자산담보 증권에서는 흔한 이러한 구조화된 신용 접근 방식은 스마트 계약을 통해 프로그래밍 가능하고, 온체인 평가를 통해 투명하게 되는 것입니다.
총 주소 가능한 시장은 엄청납니다. 전세계 신용 시장은 300조 달러를 초과하며, 이 활동의 1%만 온체인으로 포착해도 현재의 DeFi 규모를 훨씬 능가할 것입니다. 신용 평가는 이러한 전환의 필요 불가결한 인프라입니다.
규제 통합
관할 구역에서 디지털 자산에 대한 체계를 개발함에 따라 온체인 신용 평가는 규제가 공식화될 가능성이 큽니다. 결과는 여러 형태를 취할 수 있습니다:
라이센스 요구사항: 신용 평가 제공자는 미국의 국가 인정 통계 평가 기관(NRSRO)과 유사한 공식 등록 및 감독이 필요할 수 있습니다. 이는 준수 비용을 부과하지만 규제 명확성을 제공하고 잠재적으로 제도적 채택을 가능하게 합니다.
자율 규제 조직: 업계는 모범 사례, 방법론 요구사항 및 윤리 강령을 정립하는 표준 기관을 형성할 수 있습니다. 이러한 접근법은 규제 당국의 감독 욕구를 충족시키면서 유연성과 혁신을 유지할 수 있습니다.
안전 해석 조항: 규제 당국은 투명성과 거버넌스 기준을 만족하는 온체인 평가에 대해 예외를 만들 수 있습니다. 이는 탈중앙화된 시스템이 전통 에이전시와 다르며 다른 취급을 받을 가치가 있음을 인정하는 것입니다.
은행 규제와의 통합: 온체인 신용 평가가 규제 인정을 받을 경우, 토큰화된 자산을 보유하거나 DeFi에 참여하는 은행의 자본 적정성 계산에 반영될 수 있습니다. 이는 평가된 DeFi 포지션을 자본 효율적으로 만들어 제도적 채택을 가속화할 수 있습니다.
EU의 암호화폐 자산 시장(MeCA) 규제와 싱가포르, 홍콩, 일본에서 제안된 프레임워크는 주요 금융 중심지들이 암호화폐 규제에 대한 일관된 접근 방식을 개발하고 있음을 시사합니다. 신흥 기준을 충족하는 온체인 신용 평가는 전 세계적 인정을 받으며 국경 간 신용 흐름을 촉진할 수 있습니다.
3-5년 후, DeFi
미래를 내다본다면, 광범위한 신용 평가 채택의 성숙한 DeFi 생태계에는 다음이 포함될 수 있습니다:
계층화된 대출 시장은 차입자가 신용 등급에 따라 세분화되며, 이에 따라 금리, 대출 가치 비율(LTV) 및 조건이 달라집니다. 무등급 또는 저등급 차입자는 과담보 대출을 계속 받지만, 신용도가 높은 참가자는 효율적인 자본에 접근할 수 있게 됩니다.
대규모 제도적 참여는 연금기금, 보험회사 및 자산 관리 회사가 기존의 리스크 관리 프레임워크에 적합한 평가된 DeFi 기회에 포트폴리오의 일부를 할당합니다. 이는 전통적인 자본을 온체인 시장으로 가져옵니다.
무관한 전통 금융과 DeFi 통합은 토큰화된 전통 자산(채권, 대출, 주식)이 암호화폐 본래의 자산과 함께 통합된 시장에서 거래됩니다. 신용 평가가 리스크를 공통 언어로 제공하여 두 세계 간의 비교와 포트폴리오 최적화를 가능하게 합니다.
프로그래머블 신용 상품은 스마트 계약이 실시간 신용 점수 업데이트에 따라 대출 조건, 담보 요구사항 및 리스크 파라미터를 자동으로 조정합니다. 이 자동화는 운영 오버헤드를 줄이고 전통 금융에서는 불가능한 정교한 전략을 가능하게 합니다.
담보 요구사항 감소는 신용 점수가 더 정확하고 수용됨에 따라 평가된 차입자가 150% 과담보에서 90% 또는 비담보 대출로 진전할 수 있습니다.
신용에 대한 민주적 접근은 전 세계 개인과 소기업이 온체인 활동을 통해 금융 명성을 구축할 수 있도록 하여, 전통적으로 확립된 기관에 의해 지배된 신용 시장에 접근할 수 있게 합니다.체인 상 신용 기록 및 전통적인 은행 관계 없이 금융 접근, 금융 소외 감소.
마지막 생각들
체인 상 신용 등급은 실험적인 금융 기본 요소에서 글로벌 확장 가능한 신용 시장으로의 DeFi 혁신을 위한 중요한 기반 인프라를 나타냅니다. 분산형 대출에 투명하고 데이터 기반의 리스크 평가를 도입함으로써, 이러한 시스템은 DeFi의 성장 잠재력을 제한했던 근본적인 비효율성을 해결합니다.
이 분야는 아직 초기 단계에 있으며, 경쟁하는 방법론, 입증되지 않은 실적, 데이터 품질, 모델 투명성 및 시스템적 리스크에 대한 상당한 제한점이 있습니다. 그러나 그 궤도는 분명합니다: 주요 프로토콜들이 등급을 통합하고 있으며, 기관 자본이 견고한 리스크 프레임워크를 점점 더 요구하고 있고, 실제 자산의 토큰화가 온체인에서 본질적으로 작용하는 신용 평가에 매력적인 사용 사례를 만들어가고 있습니다.
DeFi가 과다 담보 대출을 넘어 성숙하여 효율적이고 접근 가능한 글로벌 신용 시장의 약속을 이룰 수 있으려면, 표준화된 리스크 점수가 필수적입니다. 가격 오라클이 DeFi의 첫 번째 성장 물결을 가능하게 한 기본 인프라가 된 것처럼, 신용 등급은 아마도 두 번째 물결을 밑받침할 것입니다 — 담보가 부족한 대출, 토큰화 된 부채 시장, 대규모 기관 채택을 촉진할 것입니다.
사용자와 프로토콜은 적절한 주의와 함께 체인 상 신용 등급에 접근해야 합니다. 모델의 강점과 한계를 이해하고, 등급 제공자를 다양화하고, 독립적인 리스크 평가를 유지하는 것이 중요합니다. 초기 기술 채택에는 리스크가 따르지만, 경쟁업체들이 우위를 위해 활용할 인프라를 무시하는 것 또한 리스크가 있습니다.
앞으로 몇 년 동안 체인 상 신용 등급이 DeFi와 전통 금융을 연결하는 데 필요한 신뢰성과 수용성을 얻을 수 있을지 결정될 것입니다. 기술적 기초는 건설 중이며, 규제적 프레임워크가 부상하고 있으며, 기관의 수요도 존재합니다. 남은 것은 실행력입니다 — 등급 제공 업체가 스트레스 테스트를 견디고 암호화폐 네이티브 사용자와 전통 금융 기관 모두의 신뢰를 얻을 정확하고 신뢰할 수 있는 리스크 평가를 제공할 수 있을까요?
성공한다면, 체인 상 신용 등급은 DeFi를 틈새 암호화 현상에서 전통적인 신용 시장의 정당한 대안으로 변모시킨 인프라로 기억될 것입니다. 이를 통해 글로벌 금융 접근성과 효율성을 확장할 수 있습니다. 실패한다면, 부정확한 예측, 규제 억압, 시스템적 실패를 통해 DeFi는 과다 담보 대출과 주변적 사용 사례에 제한될 수도 있습니다. 위험은 높고, 도전은 상당하지만, 기회는 큽니다.