Децентрализованные финансы достигли перекрестка. С миллиардами, застрявшими в кредитных протоколах и быстро расширяющимися кредитными рынками, экосистема сталкивается с фундаментальной проблемой: как точно оценить и оценивать риск в среде без разрешений. Несмотря на то, что DeFi успешно устранил традиционных посредников, он одновременно создал проблему непрозрачности. Кредиторы, заемщики и протоколы работают с неполной информацией о кредитоспособности, создавая системные неэффективности, которые ограничивают распределение капитала и ограничивают потенциальный рост сектора.
Входят кредитные рейтинги на блокчейне — зарождающийся, но растущий инфраструктурный слой, призванный привнести прозрачность и основанные на данных оценки рисков в децентрализованные рынки. В отличие от традиционных финансов, где агентства, такие как S&P и Moody's, давно доминируют в оценке кредитоспособности, ландшафт рейтингов DeFi фрагментирован по разным подходам: алгоритмические модели оценки, рисковые оракулы, протоколы консенсусных рейтингов и платформы институционального уровня для оценки.
Компании, такие как Gauntlet, Chaos Labs и Credora, строят конкурирующие видения того, как следует количественно оценивать, распространять и интегрировать кредитный риск в смарт-контракты.
Эта смена важна, потому что $127 миллиардов, заблокированных в DeFi, сильно зависят от избыточного обеспечения кредитов — капиталонеефективной модели, которая ограничивает доступность и масштабируемость. Кредитные рейтинги обещают путь к более сложному кредитованию на основе рисков, где заемщики с сильной историей на блокчейне могут получать более высокие коэффициенты соотношения кредита к стоимости, протоколы могут оптимизировать свои профили риска и доходности, а институциональный капитал может развернуться с большей уверенностью.
Последствия выходят за пределы самого DeFi: стандартизированные кредитные рейтинги на блокчейне могут в конечном итоге объединить децентрализованные и традиционные финансы, создавая новые модели андеррайтинга для токенизированного долга, кредитования реальных активов и кредитных рынков за границей.
Ниже мы исследуем механику кредитных рейтингов на блокчейне, профилируем основные платформы, стоящие за этой инфраструктурой, анализируем реальные приложения и рассматриваем риски и ограничения, связанные с оценкой риска на основе алгоритмов. По мере созревания DeFi кредитные рейтинги, вероятно, станут столь же фундаментальными для децентрализованных рынков, как сегодня ценовые оракулы — но путь вперед требует преодоления сложных задач, связанных с качеством данных, прозрачностью моделей и нормативной неопределенностью.
Что такое кредитные рейтинги на блокчейне?
Традиционные финансы давно полагаются на кредитные рейтинги для оценки вероятности того, что заемщик не выполнит свои обязательства. Когда корпорации выпускают облигации или физические лица подают заявку на ипотеку, рейтинговые агентства оценивают их кредитоспособность, используя такие факторы, как история платежей, непогашенные долги и стабильность доходов. Эти оценки преобразуются в стандартизированные баллы или буквенные оценки — AAA для самых надежных заемщиков, спускаясь через спекулятивные оценки до территории дефолта — которые информируют условия кредитования и ценообразование.
Исторически сложилось так, что DeFi работал без этой инфраструктуры. Большинство кредитных протоколов используют грубый инструмент: избыточное обеспечение. Заемщики должны внести активы, стоимость которых значительно превышает то, что они хотят занять, обычно 150% или выше. Если стоимость обеспечения падает ниже порога, включаются автоматизированные механизмы ликвидации, защищая кредиторов от убытков. Эта система работает, но остается капиталонеефективной. Заемщик с безупречной историей на блокчейне платит те же требования к обеспечению, что и первый пользователь или кошелек с записью о ликвидациях.
Кредитные рейтинги на блокчейне пытаются добавить нюансы в эту двоичную систему. В своей основе эти рейтинги анализируют историческую активность заемщика в блокчейне — образцы транзакций, поведение при заимствованиях, случаи ликвидации, активы, взаимодействия с протоколами — и генерируют количественную оценку риска. Некоторые системы производят цифровые баллы (шкалы 0-1000), в то время как другие отображают на традиционные буквенные оценки (от AAA до CCC) или предполагаемые проценты вероятности дефолта.
Ключевое нововведение заключается в том, что эти оценки могут быть развернуты непосредственно на блокчейне, встроены в смарт-контракты и использованы для динамической настройки параметров кредитования. Высокооцененный заемщик может получить доступ к коэффициенту соотношения кредита к стоимости в размере 80% на протоколе, в то время как кошелек с более низкой оценкой получает 60%. Процентные ставки, пороги ликвидации и лимиты кредитования могут все гибко изменяться на основе кредитных оценок, создавая более эффективный рынок капитала, который награждает добросовестных акторов и наказывает рискованное поведение.
Недавние академические исследования начали формализовать эти концепции. В статье 2024 года, озаглавленной «Оценка кредитного риска на блокчейне в децентрализованных финансах» авторства Гоша и др., был представлен Оценочный балл ОКРР, вероятностная структура для количественной оценки риска на уровне кошелька. Вместо того чтобы полагаться на эвристические оценки, модель ОКРР использует статистические методы для оценки вероятности дефолта на основе исторической активности на блокчейне и прогнозируемых сценариев. Исследование демонстрирует, как протоколы DeFi могут динамически настраивать соотношения кредита к стоимости и пороги ликвидации в реальном времени на основе профиля риска заемщика.
Чтобы продемонстрировать, как это работает на практике: представьте себе пул кредитования DeFi, принимающий несколько типов обеспечения. В настоящее время протокол может установить универсальное соотношение 70% LTV для всех заемщиков, использующих ETH в качестве обеспечения. С интегрированными оценками кредитоспособности на блокчейне тот же протокол может предложить 75% LTV кошелькам с сильной кредитной историей (без ликвидаций, стабильные платежи, диверсифицированные активы) и 65% LTV для новых или более рискованных кошельков. Это различие улучшает капиталонефективность для заемщиков, одновременно поддерживая маржи безопасности для кредиторов.
Переход от кредитования без разрешений и избыточного обеспечения к оценочному кредитованию на основе рисков представляет собой фундаментальную эволюцию архитектуры DeFi. Это не устраняет требования к обеспечению полностью — это остается необходимым для многих приложений — но позволяет для более гранулярного управления рисками и открывает пути к недофинансированному или даже нефинансированному кредитованию для высококредитоспособных участников.
Как основные платформы строят модели кредитных рейтингов
Три компании выделились как лидеры в построении инфраструктуры кредитных рейтингов на блокчейне, каждая из которых преследует уникальные методологические подходы, которые отражают разные философии о том, как риски должны измеряться и развертываться в децентрализованных системах.
Gauntlet: Оценка рисков на основе моделирования
Gauntlet стали пионерами в области оценки рисков DeFi с платформой Economic Safety Grade, запущенной в партнерстве с DeFi Pulse в 2020 году. Методология компании основывается на моделировании на основе агентов и симуляциях Монте-Карло, которые проводят стресс-тестирование протоколов в экстремальных рыночных условиях.
Оценки рисков Gauntlet оценивают кредитные протоколы, а не отдельных заемщиков, сосредотачиваясь на системном риске несостоятельности. Платформа анализирует волатильность обеспечения, относительную ликвидность, паттерны поведения пользователей, параметры протоколов и эффективность ликвидаторов. Выполняя тысячи симуляций с различными движениями цен и сценариями ликвидации, Gauntlet оценивает вероятность того, что протокол станет несостоятельным — не сможет полностью выплатить депозиты.
Оценки варьируются от 1 до 100, что позволило таким протоколам, как Aave и Compound, изначально получить рейтинги выше 90. Модель Gauntlet идентифицирует «наиболее рискованное обеспечение» в каждом протоколе (часто это наиболее волатильная или крупнейшая позиция) и симулирует сценарии дефолта. Что произойдет, если цены упадут на 30% моментально? Как быстро реагируют ликвидаторы? Что случится, если несколько активов упадут одновременно? Пропустить перевод для markdown-ссылок.
Содержимое: границы, "предварительно одобренные управлением. Во время отклонения USDC в марте 2023 года, вызванного крахом банка Silicon Valley, такая автоматизация могла бы приостановить новые депозиты, ужесточить пороги ликвидации или внедрить автоматические выключатели, чтобы предотвратить последовательные убытки.
Методология Chaos Labs сочетает анализ данных в цепочке с рыночной разведкой вне цепочки. Платформа обрабатывает данные из централизованных бирж, транзакций блокчейна, событий ликвидации и аналитики протокола, чтобы создавать комплексные профили риска. В отличие от подхода Gauntlet, который сильно ориентирован на моделирование, Chaos подчеркивает наблюдаемость в реальном времени и быструю реакцию.
Компания сейчас обслуживает $19 миллиардов общей заблокированной стоимости Aave на более чем 10 сетях, каждая из которых с десятками рынков и сотнями параметров, требующих активного управления. Генеральный директор Chaos Labs Омер Голдберг описывает это как переход от статического управления рисками к "динамическим, адаптивным системам, которые адаптируются по мере движения рынков."
За пределами протоколов кредитования Chaos Labs разработала специализированные рамки управления рисками для новых DeFi-примитивов, включая бессрочные фьючерсы, основные токены и производные от ликвидного стекинга. Это разнообразие применения демонстрирует, как оценка кредитного риска выходит далеко за рамки традиционного кредитования и заимствования.
Credora Network: Оценки на основе консенсуса в цепи
Credora представляет третью модель: институциональные кредитные оценки, внедренные прямо в блокчейн через протокол рейтингов консенсуса. Изначально основанная как X-Margin в 2019 году и поддерживаемая инвесторами, включая Coinbase Ventures, S&P Global и Hashkey, Credora сосредоточена на оценке институциональных заемщиков как для централизованных, так и для децентрализованных кредитных рынков.
Методология Credora сочетает традиционный анализ кредитоспособности с данными, характерными для блокчейна. Платформа оценивает заемщиков по финансовой устойчивости, долговой способности, качеству управления и рыночной позиции, создавая рейтинги, которые соответствуют масштабам традиционных кредитных агентств (от AAA до CCC). По состоянию на середину 2024 года Credora способствовала выдаче более $1,5 миллиарда кредитов, используя свою систему оценки.
Что отличает Credora, так это ее интеграция с инфраструктурой в цепочке. Компания заключила партнерство с Space & Time (децентрализованный склад данных) и Chainlink (оракульная сеть) для распределения кредитных рейтингов непосредственно в смарт-контракты. Когда протокол запрашивает кредитный рейтинг заемщика, Chainlink Functions извлекает данные из проверяемой базы данных Space & Time и возвращает их в цепочку, позволяя принимать кредитные решения на основе реального времени.
Метрики, предоставляемые Credora, включают:
- Кредитный рейтинг (шкала 0-1000): подробное различие кредитоспособности заемщика
- Эквивалент рейтингового агентства (RAE): соответствие масштабам S&P/Moody's для институциональной сопоставимости
- Предполагаемая вероятность дефолта: статистически выведенный риск дефолта в течение определенных временных горизонтов
- Дополнительная возможность заемов: анализ сценариев, показывающий, сколько дополнительного долга заемщик мог бы взять прежде, чем это повлияет на их рейтинг
В феврале 2025 года Credora запустила свой протокол рейтингов консенсуса, децентрализованную модель, которая объединяет оценки рисков из нескольких экспертов. Вместо того, чтобы полагаться на единую централизованную организацию, протокол позволяет квалифицированным аналитикам рисков из таких компаний, как Jump Crypto, GSR и XBTO, вносить данные о рейтингах. Система затем вычисляет консенсусные оценки с помощью прозрачной методологии, создавая то, что Credora называет "коллективным интеллектом" для оценки рисков DeFi.
Этот подход решает ключевую критику традиционных рейтинговых агентств: непрозрачность и потенциальный конфликт интересов. Распределяя рейтинги в цепочке с прозрачной методологией и вносом от нескольких сторон, Credora стремится создать доверие, которое может выдержать регуляторное внимание одновременно с обслуживанием как протоколов, специализирующихся на DeFi, так и организаций, изучающих кредитование в цепочке.
В значительной валидации институциональной привлекательности модели oracle-сеть RedStone в сентябре 2025 года объявила о приобретении Credora. Объединенная платформа, работающая под брендом "Credora от RedStone", объединяет данные о ценах в реальном времени с кредитными рейтингами в цепи, создавая единую инфраструктуру управления рисками как для протоколов DeFi, так и для институциональных инвесторов.
Сравнение методологических подходов
Эти три платформы иллюстрируют разнообразие подходов к кредитным рейтингам в цепи:
Gauntlet акцентирует внимание на системном риске уровня протокола через моделирование и обратное тестирование. Он лучше всего подходит для управленческих решений, оптимизации параметров и управления институциональными платформами, где понимание совокупного риска важнее, чем оценка отдельного заемщика.
Chaos Labs сосредоточен на автоматизации операций и управлении рисками в реальном времени. Его модель, основанная на оракулах, обслуживает протоколы, которые нуждаются в динамической корректировке параметров для реагирования на быстро меняющиеся рыночные условия, эффективно превращая управление рисками из процесса управления в автоматизированную инфраструктурную услугу.
Credora нацелен на институциональную оценку кредита с возможностью сравнения в традиционных финансах. Его консенсусный протокол и явное сопоставление с масштабами S&P/Moody's делают его особенно актуальным для наведения мостов между DeFi и TradFi, позволяя организациям оценивать кредитование в блокчейне, используя знакомые рамки.
Все три используют общие входные данные — историю транзакций в цепочке, состав залога, события ликвидации, взаимодействия с протоколами — но обрабатывают эту информацию через разные призмы, отражая различные сценарии использования в более широком контексте DeFi.
Применение моделей: случаи использования и воздействие на протоколы
Кредитные рейтинги в цепи перешли от теоретических рамок к практической реализации в различных сценариях использования DeFi, демонстрируя, как алгоритмическая оценка рисков может повысить эффективность капитала и позволить создать новые рыночные структуры.
Оценка кредитоспособности и динамический залог
Наиболее прямое применение находится в протоколах кредитования, которые регулируют условия на основе кредитоспособности заемщика. Clearpool, децентрализованный кредитный рынок, интегрирует кредитные рейтинги Credora для предоставления незащищенного и недозалогового кредитования институциональным заемщикам. Если такая фирма, как торговый дом или маркет-мейкер, ищет заем на Clearpool, ее рейтинг от Credora определяет процентную ставку, максимальную кредитоспособность и премию за риск.
Это создает многоуровневый рынок кредитования. Заемщик с эквивалентным рейтингом AA может получить доступ к $50 миллионам при 8% APY с 120% залога, в то время как сущность с рейтингом BB получает $10 миллионов при 12% APY с 150% залога. Различие позволяет протоколу оптимизировать риск как для поставщиков ликвидности, так и для заимствующих с высокой репутацией.
Несколько протоколов исследуют "модели гибридного залога", где кредитные рейтинги позволяют достигать более высоких LTV для заемщиков с рейтингами. Исследования показывают, что кошельки с демонстрируемым низким уровнем риска — отсутствие истории ликвидаций, постоянное управление долгом, диверсифицированные активы — могут безопасно получать LTV-отношения 75-80% по сравнению со стандартными 60-70% для адресов без рейтинга. Это повышение эффективности капитала на 10-15 процентных пунктов может заметно влиять на прибыльность институциональных заемщиков, управляющих крупными позициями.
Институциональные хранилища и стратегии, оптимизированные по риску
[Хранилища Gauntlet для институционального использования] демонстрируют, как кредитные рейтинги информируют о распределении капитала на уровне портфеля. Вместо простой депонирования в самые высокодоходные возможности, эти хранилища используют оценку рисков Gauntlet для создания оптимизированных портфелей по нескольким протоколам и цепям.
Стратегия работает следующим образом: модели Gauntlet непрерывно оценивают кредитное качество и системный риск различных рынков кредитования. Средства перемещаются в сторону протоколов с благоприятными характеристиками риска и возврата — например, рынок USDC от Aave на Arbitrum имеет рейтинг 95 из 100, в то время как эквивалентная ставка Компауэнда 88 из 100. Хранилище предпочтительно выбирает возможность с более высоким рейтингом, корректируясь динамически по мере изменения условий.
Этот подход привлек институциональный капитал от традиционных финансовых учреждений, исследующих доходность DeFi. В отличие от розничных пользователей, которые могут преследовать APY, не понимая при этом скрытых рисков, учреждения требуют сложной оценки риска для обоснования вложений в блокчейн. Кредитные рейтинги предоставляют необходимый аналитический каркас, переводя активность блокчейна в метрики риска, совместимые с внутренними стандартами управления рисками.
Оракулы риска для автоматизированного управления протоколами
Развертывание Chaos Labs с Aave иллюстрирует операционную сторону кредитных рейтингов. Интеграция Edge Risk Oracles от Aave позволяет реальным временем корректировать параметры по всему протоколу — более 10 сетей, более 100 рынков, тысячи переменных, включая ограничения на предложения, ограничения на заемы, пороги ликвидации, отношения LTV и кривые процентных ставок.
До появления оракулов риска изменения параметров требовали:
- Команда по управлению рисками выявляет необходимость коррекции (например, снижение порога ликвидации для волатильного актива)
- Разработка и публикация предложения по управлению
- Период обсуждения сообщества (обычно 3-7 дней)
- Выполнение голосования на блокчейне
- Задержка периода исполнения (24-72 часа)
Этот цикл, занимавший 5-10 дней, означал, что протоколы реагировали медленно на рыночную волатильность. С использованием автоматизированных оракулов риска изменения происходят в рамках заранее определённых границ всякий раз, когда срабатывают триггеры, сокращая время реакции с дней до Система включает автоматические выключатели для экстремальных сценариев. Если стабильная монета отклоняется от привязки за пределы порогового значения, оракул может автоматически приостановить новые займы на этом рынке, позволяя при этом погашать и выводить средства. Это предотвращает накопление протоколами плохих долгов во время кризисных событий — урок, извлеченный из нескольких инцидентов DeFi, где задержки в реакции привели к несостоятельности протоколов.
Маркетизированные кредитные рынки и вторичная торговля
Возможно, наиболее трансформирующее применение заключается в возможности создавать маркетизированные кредитные инструменты с программируемыми условиями. Когда кредитные рейтинги существуют в цепочке, протоколы могут создавать маркетизированные кредитные позиции, которые автоматически корректируют процентные ставки, маржу и требования к залогу на основе кредитного качества заемщика.
Представьте себе протокол, который токенизирует корпоративные кредиты в виде торгуемых NFT. Каждый NFT представляет кредит с условиями, закодированными в метаданных: заемщик, процентная ставка, дата погашения, кредитный рейтинг в момент возникновения. По мере обновления кредитного рейтинга заемщика (из-за новой активности в цепочке или периодической переоценки) характеристики риска NFT изменяются, влияя на его цену на вторичном рынке.
Это создает ликвидные рынки для долговых инструментов, которые традиционно торговались в режиме прямых переговоров с существенными трениями. Инвесторы могут строить портфели кредитов в разных уровнях риска, хеджировать риски или предоставлять ликвидность заемщикам без непосредственного участия в протоколе. Прозрачность кредитных рейтингов в цепочке позволяет проводить эффективное открытие цен — покупатели точно знают, какой риск они принимают, потому что рейтинг можно проверить и аудировать.
Влияние на эффективность капитала
Совокупный эффект этих приложений — увеличение эффективности капитала в DeFi. Исследования, изучающие рейтинговые и нерейтинговые стратегии DeFi, показывают, что рейтинговые протоколы, такие как Morpho Vaults, росли до 25% быстрее, чем их нерейтинговые аналоги, подтверждая спрос пользователей на прозрачную оценку риска.
Для отдельных пользователей кредитные рейтинги создают стимулы для хорошего поведения. Поддержание здоровья залога, избежание ликвидаций и демонстрация устойчивого управления долгом напрямую улучшают оценку и доступ к более выгодным условиям кредитования. Этот поведенческий компонент трансформирует DeFi из сугубо транзакционного в основанный на репутации, хотя репутация выводится из проверяемой активности в цепочке, а не из субъективных социальных сигналов.
Для протоколов ценообразование на основе риска позволяет более детальное управление казначейскими ресурсами. Вместо установления консервативных универсальных параметров, которые оставляют капитал неиспользованным, протоколы могут предлагать дифференцированные условия, оптимизирующие использование при сохранении пределов безопасности. Этот подход становится все более важным по мере роста DeFi и усиления конкуренции за ликвидность.Пропустите перевод для markdown ссылок.
Контент: Оценки кредитоспособности на блокчейне сталкиваются с внутренним ограничением: они могут анализировать только данные, доступные на публичных блокчейнах. Хотя транзакции, депозиты, займы и ликвидации видны, важная информация остается вне цепочки — финансовые показатели компании, денежные потоки, реальные активы, юридическое положение, качество управления, компетентность менеджмента и обязательства по внешнему долгу.
Для институциональных заемщиков это создает неполную картину. Торговая фирма может иметь безупречную историю на блокчейне, но сталкиваться с судебными разбирательствами, расследованиями регуляторов или снижением прибыльности в операциях вне блокчейна. Традиционный анализ кредитоспособности учитывает эти факторы; модели на блокчейне в основном не могут. Credora решает эту проблему с помощью дополнительной проверки и удостоверений с сохранением конфиденциальности, но фундаментальное ограничение сохраняется.
Для отдельных кошельков проблема проявляется иначе. Новый кошелек без истории получает низкие оценки, несмотря на то, что он может контролироваться платежеспособным лицом или организацией. Напротив, кошелек с чистой историей может принадлежать опытному злоумышленнику, который еще не осуществил свою мошенническую схему. Псевдонимный характер блокчейнов мешает связать репутацию кошелька с реальной идентичностью, что ограничивает надежность кредитного сигнала.
Риски моделей и прозрачность
Модели оценок включают субъективные дизайнерские решения — какие переменные учитывать, как обрабатывать сложные случаи, какие исторические периоды анализировать, какие стресс-сценарии моделировать. Эти решения содержат предположения, которые могут не сработать в условиях беспрецедентных рыночных условий.
Симуляции Gauntlet предполагают определенные шаблоны поведения ликвидаторов, но черное лебедь событие может привести к сбоям в координации или преднамеренным атакам, которые модели не предугадали. Пороги Chaos Labs зависят от недавней исторической волатильности, возможно, упуская низкочастотные высоко значимые риски. Консенсусная модель Credora предполагает, что эксперты оставаться независимыми и непредвзятыми, но может быть манипулирована, если несколько участников сговорятся.
Прозрачность моделей значительно различается у разных провайдеров. В то время как Credora публикует свои методологические рамки, а Gauntlet делится общими подходами, собственные модели содержат коммерческие секреты, которые ограничивают внешнюю проверку. Пользователи и протоколы должны доверять тем, что поставщики рейтингов точно учитывают риски, создавая риск централизации даже в номинально децентрализованных системах.
Системный риск от коррелированных моделей
Особенно тревожная ситуация: если многие протоколы принимают одну и ту же систему кредитного рейтинга или похожие модели, их управление рисками становится коррелированным. Когда модель подсказывает сократить инвестиции в определенный актив или тип заемщика, несколько протоколов могут одновременно предпринять одинаковые действия, создавая динамику пожарной распродажи или кризисы ликвидности.
Подобные провалы мы видели в традиционных финансах — модели Value at Risk (VaR), используемые многими банками, приводили к коррелированным распродажам во время финансового кризиса 2008 года, усугубляя крах рынков. Взаимосвязанность DeFi через общую залог и компонуемые протоколы может усилить такие эффекты.
Диверсификация методологий рейтинга помогает смягчить этот риск, но также создает путаницу. Если Gauntlet оценивает протокол на 95/100, а Chaos Labs — на 78/100, кому пользователи должны доверять? Отсутствие стандартизации, предоставляющее методологическое разнообразие, также подрывает создание общего языка рисков.
Поведенческие риски и манипуляции
Кредитные оценки создают стимулы, которые участники могут использовать в своих интересах. Заемщик, предвидя возможность большого займа, может тщательно поддерживать идеальное поведение для повышения оценки, а затем использовать эту репутацию в расчете на атаку. Проблема заключается в том, чтобы отличить подлинную кредитоспособность от фальсификации репутации.
Поведение на блокчейне легче манипулировать, чем кредитную историю вне блокчейна. Умелый игрок может управлять несколькими кошельками, строить репутацию через сфабрикованную историю транзакций, а затем скоординировать дефолты. Хотя прозрачность блокчейна делает криминалистику возможной, выявление происходит реактивно после нанесения ущерба.
Системы рейтингования также должны избегать создания искаженных стимулов для протоколов. Если рейтинг протокола существенно влияет на его способность привлекать ликвидность, это может оказать давление на рейтинговые агентства для завышения оценок или манипулирования наблюдаемыми метриками для обмана модели. Эта динамика напоминает конфликты интересов, которые потрясли традиционные рейтинговые агентства в 2008 году.
Регуляторные и юридические вопросы
Регуляторный статус кредитных рейтингов на блокчейне остается неопределенным в разных юрисдикциях. Вопросы включают:
-
Считаются ли эти рейтинги "инвестиционным советом" или "деятельностью по рейтингованию, требующей регистрации и надзора?" Во многих юрисдикциях рейтинговые агентства сталкиваются с жесткими регуляторными требованиями после их провалов в кризисе 2008 года. Провайдеры рейтингов на блокчейне могут в конечном итоге столкнуться с аналогичными требованиями.
-
Предполагают ли кредитные протоколы, использующие рейтинги, ответственность за неверные оценки? Если протокол корректирует условия заемщика на основе кредитного рейтинга, который оказывается неточным, кто несет ответственность за полученные убытки?
-
Защищены ли заемщики по законам о потребительском кредитовании? Если кредитные рейтинги влияют на доступ к финансовым услугам, это может вызвать антиисковые законы, требования справедливого кредитования или правила права на объяснение в некоторых юрисдикциях.
-
Как осуществляются трансграничные кредитные оценки? Провайдер рейтингов, расположенный в Сингапуре и оценивающий протокол из США, который кредитует европейских заемщиков, работает в нормативно-правовой серой зоне с неясной юрисдикцией.
Разрыв надежности
Возможно, самое фундаментальное ограничение: кредитные рейтинги на блокчейне не прошли десятилетия стресс-тестирования, как традиционные системы. Уровень дефолта инвестиционного уровня для корпоративного сегмента у S&P исторически составляет менее 0.2% в год, поскольку компания усовершенствовала свои модели в течение множества бизнес-циклов. Кредитные рейтинги на блокчейне существуют не более нескольких лет через ограниченные рыночные условия.
DeFi еще не пережил настоящего системного кризиса уровня 2008 года — сценария, в котором кредитные рынки замораживаются, ликвидации распространяются по протоколам, и массовое раскредитование вызывает глобальный отток капитала. До тех пор, пока модели рейтингования не будут протестированы в таких условиях, их надежность остается в значительной степени теоретической. Обвалы марта 2020 года и последующие события предоставили некоторые стресс-тесты, но они могут не представлять сценарии предельных рисков, определяющие, действительно ли рейтинги учитывают риски.
Исследования, подобные "SoK: Децентрализованные финансы (DeFi)" авторов Вернера и др., систематизируют эти вызовы, различая техническую безопасность (эксплуатация смарт-контрактов, манипуляции оракулом) и экономическую безопасность (манипулирование рынком, флэш-займы, атаки на управление). Кредитные рейтинги в первую очередь решают вопросы экономической безопасности, но остаются уязвимыми для технических сбоев, которые могли бы вернуть оценку рисков бессмысленным, если основные протоколы будут скомпрометированы.
Что пользователям и протоколам необходимо знать
По мере того, как кредитные рейтинги на блокчейне набирают популярность, участникам необходимы рамки для оценки и эффективного использования этих систем.
Для пользователей: Понимание вашего рейтинга
При взаимодействии с DeFi-протоколом, который отображает кредитные рейтинги или корректирует условия на основе оценок, пользователи должны изучить несколько ключевых факторов:
Что влияет на рейтинг? Поймите, какие действия на блокчейне важны. Большинство моделей учитывают историю займов, случаи ликвидации, диверсификацию активов и структуру транзакций, но конкретные формулы различаются. Некоторые системы строго наказывают любую ликвидацию, в то время как другие различают вынужденные ликвидации из-за волатильности и безответственную чрезмерную закредитованность.
Как часто обновляется рейтинг? Системы, работающие в реальном времени, реагируют немедленно на действия в блокчейне, тогда как периодические оценки могут задерживаться на дни или недели. Это влияет на стратегии — в большинстве систем нельзя быстро построить репутацию, но также можно избежать внезапных падений рейтинга из-за временных позиций.
Можете ли вы получить доступ к своему рейтингу? Прозрачность варьируется. Некоторые платформы, такие как Cred Protocol, предоставляют пользовательские панели, показывающие кредитные рейтинги и факторы, влияющие на них. Другие работают непрозрачно, с показателями, доступными только для протоколов, запрашивающих данные. Пользователи выигрывают от систем, объясняющих их профиль риска и предлагающих пути улучшения.
Какой у рейтинга исторический послужной список? Новые системы не имеют исторической валидации. Задавайте вопросы: предсказала ли эта модель рейтинга дефолты точно? Как оценки коррелировались с реальными результатами при предыдущих рыночных стрессах? Провайдеры с прозрачным тестированием на исторических данных и анализом после внедрения предлагают больше доверия.
Есть ли возможность обжалования или исправления? Если ваш рейтинг кажется неточным — возможно из-за единовременного события или ошибки данных — можете ли вы его обжаловать? Системы потребительского кредитования предлагают механизмы для разрешения споров; блокчейн-аналоги должны рассмотреть аналогичные процессы.
Для протоколов: Оценка рейтинговых услуг
Протоколы DeFi, рассматривающие возможность интеграции рейтингов, должны оценить несколько аспектов перед внедрением:
Тщательность методологии: Требуйте подробной документации по модели рейтинга. Как рассчитываются вероятности дефолта? Какие исторические данные информируют модель? Какие стресс-сценарии тестируются? Надежный провайдер должен предложить полные методологические документы, а не только маркетинговые материалы.
Источники данных: Поймите, какая информация используется для оценки рейтингов. Исключительно данные с блокчейна обеспечивают прозрачность, но ограниченный охват. Гибридные подходы с включением оффчейн верификаций предоставляют более богатый контекст, но вводят предположения о доверии. Оцените, насколько данные соответствуют вашим озабоченностям в отношении рисков.
Баланс между прозрачностью и конфиденциальностью: Полная прозрачность позволяет общественную верификацию, но может способствовать манипуляции. Полностью закрытые модели препятствуют проверке. Оптимальный баланс зависит от использования, но критически важные компоненты должны быть задокументированы даже, если детали реализации остаются конфиденциальными.
Управление и независимость: Кто руководит рейтинговыми моделями? Рассмотриуправляет рейтинг провайдером? Как принимаются решения об обновлениях модели? Можно ли повлиять на провайдера со стороны оцениваемых субъектов? Независимые структуры управления с разносторонними представителями повышают доверие, в то время как централизованный контроль вызывает обеспокоенность в связи с конфликтом интересов.
Затраты на интеграцию: Помимо прямых сборов, учитывайте техническую сложность. Требуется ли модификация смарт-контрактов для интеграции? Сколько газа потребляют запросы на оценки? Что происходит, если служба рейтинга сталкивается с простоем или сбоями в ценообразовании?
Соответствие регулированию: Оцените правовую структуру и позицию провайдера в отношении соответствия нормам. По мере эволюции регулирования, партнерство с хорошо структурированными организациями снижает риски для протокола. Некоторые регионы в конечном итоге могут запретить использование нерегистрированных рейтинговых услуг.
Масштабируемость и охват: Оценивает ли провайдер активы и цепочки, релевантные вашему протоколу? Может ли система расти по мере роста вашего протокола? Всеобъемлющее покрытие снижает необходимость в множественных рейтинговых партнерах и упрощает управление параметрами.
Для инвесторов: роль рейтинга в углубленной проверке
Институциональные и опытные розничные инвесторы могут использовать рейтинги как один из входных данных:
Анализ доходности с учетом риска: Протокол, предлагающий 10% годовых с рейтингом AA, обеспечивает совершенно другую степень риска по сравнению с тем, кто предлагает 10% с рейтингом BB. Сравнивайте доходность по рейтингам, чтобы выявить возможности, где соотношения риска и доходности кажутся несоответствующими.
Построение портфеля: Стройте диверсифицированные экспозиции по рейтингам и методологиям. Вместо того чтобы концентрироваться в высокорейтинговых возможностях, рассмотрите сбалансированные аллокации, которые захватывают более высокую доходность от активов с более низким рейтингом, сохраняя при этом буферы безопасности.
Разнообразие моделей: Не полагайтесь на оценку единственного рейтингового провайдера. Если Gauntlet, Chaos Labs и Credora все оценивают протокол одинаково, это дает больше уверенности, чем полагаться на один источник. Значительные расхождения между провайдерами требуют расследования.
Независимая проверка: Рейтинги дополняют, но не заменяют личную углубленную проверку. Изучите аудиты протоколов, структуры управления, предысторию команд и состояние сообщества самостоятельно. Высокие рейтинги не исключают риски смарт-контрактов, регуляторные риски или риски исполнения.
Историческая корреляция: Отслеживайте, как рейтинги коррелируют с фактическими результатами с течением времени. Какие провайдеры лучше предсказывали дефолты или проблемы с протоколами? Регулируйте уверенность в разных системах на основе эмпирических данных.
Перспективы на будущее
Он-чейн кредитные рейтинги, вероятно, входят в период быстрого развития и принятия по мере того, как DeFi зрелостно и сближается с традиционными финансами. Несколько тенденций сформируют эту траекторию.
Полностью децентрализованные кредитные рейтинги
Текущие системы в значительной степени зависят от централизованных организаций — таких, как Gauntlet, Chaos Labs и Credora, которые обрабатывают данные и производят рейтинги. Следующее поколение может быть полностью децентрализовано, с протоколами оценки кредитоспособности, управляемыми DAOs и согласительными механизмами.
Ранние примеры, такие как Consensus Ratings Protocol от Credora, указывают на эту модель. Несколько независимых участников предоставляют входные данные для рейтинга, и алгоритмическая агрегация производит конечные оценки. Этот подход может использовать механизмы, такие как валидирование за стейками (рейтинговые провайдеры делают ставки токенами, которые могут быть урезаны за плохие прогнозы) или футархия (рынки предсказаний определяют качество кредита).
Исследование таких систем, как zScore для репутации кошелька, показывает, как модели машинного обучения могут анализировать поведенческие шаблоны в протоколах DeFi, назначая репутационные оценки на основе предоставления ликвидности, торговой дисциплины и участия в протоколе. Эти модели могли бы запускаться полностью на блокчейне или через децентрализованные сетевые оракулы, устраняя необходимость в централизованных рейтинговых агентствах.
Проблема заключается в поддержании точности и ответственности без централизованного надзора. Репутация традиционных кредитных агентств обеспечивает выравнивание стимулов; децентрализованным альтернативам нужны другие механизмы, чтобы участники провели тщательный анализ, а не удовлетворялись поверхностным консенсусом.
Переносимость кредитов на уровне пользователей
В настоящий момент большинство кредитных систем действует на уровне протоколов или институциональных заёмщиков. Следующий этап может охватывать индивидуальную репутацию кошелька, которая следует за пользователями по всей экосистеме DeFi.
Представьте себе универсальный кредитный рейтинг, который путешествует с вашим кошельком, — составную репутацию, полученную через ответственное участие в DeFi, которую может запросить любой протокол. Этот рейтинг может учитывать вашу кредитную историю в Aave, предоставление ликвидности на Uniswap, участие в управлении в нескольких DAOs и шаблоны транзакций по цепочкам. Протоколы могли бы предлагать индивидуальные условия на основе вашего переносимого рейтинга, а не применять общие параметры.
Такие системы поднимают вопросы идентификации и конфиденциальности. Пользователи могут захотеть иметь отдельные кошельки для разных целей, чтобы разделить свою активность в DeFi. Технологии, обеспечивающие конфиденциальность, такие как доказательства с нулевым разглашением, могут позволить выборочное раскрытие данных — доказательство того, что у вас есть кредитный рейтинг выше определённого порога без раскрытия точного рейтинга или основывающейся на нем активности. Проекты, изучающие кредитную верификацию с нулевым разглашением, работают над тем, чтобы объединить традиционные рейтинги FICO с он-чейн репутацией с помощью криптографических доказательств.
Токенизация кредитных активов с рейтингом
Слияние он-чейн кредитных рейтингов и токенизации реальных активов, вероятно, создаст новые финансовые инструменты. Мы уже видим, как токенизированные казначейские облигации США достигают $6,6 миллиардов и токенизация частных кредитов превышает $13 миллиардов, но этим рынкам еще не хватает развитой инфраструктуры для вторичной торговли.
Кредитные рейтинги позволят более глубокие вторичные рынки для токенизированного долга. Инвестор, покупающий токенизированный корпоративный кредит, выигрывает от знания его кредитного качества, так же, как инвесторы в облигации полагаются на рейтинги для традиционной корпоративной задолженности. Это создаст механизмы обнаружения цен и ликвидности для активов, которые исторически торговались вне организованных рынков.
Мы можем увидеть, что DeFi-протоколы будут специализироваться на упаковке кредитных активов с рейтингом в транши — старшие транши с рейтингами A, предлагающие более низкие доходности, младшие транши с более низкими рейтингами предлагают более высокие доходности, но при этом больший риск. Этот структурированный кредитный подход, обычный в традиционных ценных бумагах, обеспеченных активами, становится программируемым через смарт-контракты и прозрачным через он-чейн рейтинги.
Общая адресная ёмкость рынка огромна. Глобальные кредитные рынки превышают $300 триллионов; даже захват 1% этой активности на блокчейне превзойдет текущий масштаб DeFi. Кредитные рейтинги являются критически важной инфраструктурой для этой миграции.
Интеграция регуляций
По мере того как юрисдикции разрабатывают рамки для цифровых активов, он-чейн кредитные рейтинги, вероятно, окажутся перед формализованными регуляциями. Исход может принять несколько форм:
Лицензионные требования: Рейтинговые провайдеры могут потребовать официальную регистрацию и надзор, подобно Национально признанным статистическим рейтинговым организациям (NRSROs) в Соединённых Штатах. Это наложило бы издержки на соответствие, но также обеспечило бы регуляторную ясность и потенциально открыло институциональное принятие.
Саморегулируемые организации: Индустрия может сформировать стандарты, которые устанавливают наилучшие практики, требования к методологии и этические кодексы. Этот подход может удовлетворить потребность в надзоре со стороны регуляторов, сохраняя при этом гибкость и инновации.
Положения о безопасной гавани: Регуляторы могут создать исключения для он-чейн рейтингов, которые соответствуют определённым критериям прозрачности и управления, признвая, что децентрализованные системы отличаются от традиционных агентств и заслуживают разного обращения.
Интеграция с банковским регламентом: Если он-чейн кредитные рейтинги достигнут регуляторного признания, они могут влиять на расчеты достаточности капитала для банков, держащих токенизированные активы или участвующих в DeFi. Это ускорило бы институциональное освоение, делая рейтинговые позиции DeFi капита
*Примечание: перевод был представлен до места, где текст был прерван. Если требуется, пожалуйста, предоставьте последнюю часть текста для завершения перевода.*Непосредственные истории о кредитах и доступ к финансированию без традиционных банковских отношений, снижение финансовой исключенности.
Заключительные мысли
Кредитные рейтинги на блокчейне представляют собой критически важный инфраструктурный слой для эволюции DeFi от экспериментальных финансовых примитивов до глобально масштабируемых кредитных рынков. Принеся в децентрализованное кредитование прозрачную, основанную на данных оценку рисков, эти системы решают фундаментальную неэффективность, которая сдерживала потенциал роста DeFi.
Область остается на ранней стадии, с конкурирующими методологиями, непроверенными достижениями и значительными ограничениями, связанными с качеством данных, прозрачностью моделей и системными рисками. Тем не менее, траектория ясна: основные протоколы интегрируют рейтинги, институциональный капитал все чаще требует надежных рамок управления рисками, а токенизация реальных активов создает убедительные сценарии использования для оценки кредитного риска, работающих непосредственно на блокчейне.
Для того чтобы DeFi развился за пределами избыточно обеспеченного кредитования и достиг обещания эффективных, доступных глобальных кредитных рынков, стандартизированная оценка рисков необходима. Как ценовые оракулы стали фундаментальной инфраструктурой, способствующей первой волне роста DeFi, кредитные рейтинги, вероятно, будут лежать в основе второй волны — содействуя необеспеченному кредитованию, токенизированным рынкам долгов и институциональному принятию в масштабе.
Пользователи и протоколы должны подходить к кредитным рейтингам на блокчейне с соответствующей тщательностью. Понимать сильные и слабые стороны моделей, диверсифицировать риск среди различных поставщиков рейтингов и поддерживать независимую оценку риска. Как и с любой новой технологией, раннее принятие несет в себе риски, но точно так же, как и игнорирование инфраструктуры, которую конкуренты будут использовать для достижения своих целей.
Следующие несколько лет определят, смогут ли кредитные рейтинги на блокчейне добиться надежности и принятия, необходимых для того, чтобы связать DeFi и традиционные финансы. Техническая основа закладывается; регулирующая структура появляется; институциональный спрос существует. Осталось дело за исполнением — смогут ли поставщики рейтингов предоставить точную, заслуживающую доверия оценку риска, которая выдержит стресс-тесты и завоюет доверие как крипто-сообщества, так и традиционных финансовых институтов?
Если они преуспеют, кредитные рейтинги на блокчейне будут запомнены как инфраструктура, которая преобразовала DeFi из нишевого криптофеномена в законную альтернативу традиционным кредитным рынкам, расширяющую финансовый доступ и эффективность по всему миру. Если они потерпят неудачу, через неверные прогнозы, регулировочные ограничения или системные неудачи, DeFi, возможно, останется ограниченным избыточно обеспеченным кредитованием и периферийными вариантами использования. Ставки высоки, вызовы значительны, и возможности огромны.