การอธิบายการจัดอันดับเครดิตคริปโต: การให้คะแนนความเสี่ยงมาที่บล็อกเชน

การเงินแบบกระจายศูนย์ถึงทางแยก ด้วยมูลค่าหลายพันล้านล็อคในโปรโตคอลการให้กู้ยืมและ ตลาดเครดิตที่ขยายตัวอย่างรวดเร็ว
ระบบต้องเผชิญกับปัญหาพื้นฐาน: จะประเมินความเสี่ยงในสภาพแวดล้อมที่ไม่มีการอนุญาตได้ อย่างไร ขณะที่ DeFi ได้ล้มเลิกผู้เฝ้าประตู-
ตัวอย่างที่สำเร็จในอดีต ได้สร้างปัญหาความไม่โปร่งใสขึ้น. ผู้ให้กู้ยืมผู้ให้กู้ยืมและโปรโตคอลดำเนินการด้วยข้อมูลที่ไม่ครบถ้วนเกี่ยวกับความน่าเชื่อถือในการให้เครดิต, สร้างความไม่มีประสิทธิภาพอย่างทั่วถึงในระบบที่กันการแจกจ่ายทุนและศักยภาพการเติบโตในอุตสาหกรรม.

การจัดอันดับเครดิตบนเชนเริ่มเป็นพื้นฐานที่เติบโตเพื่อสร้างการประเมินความเสี่ยงที่โปร่งใสและขับเคลื่อนด้วยข้อมูลในตลาดการเงินแบบกระจายศูนย์ โดยต่างจากการเงินแบบดั้งเดิมที่องค์กรเชิงจัดอันดับอย่าง S&P และ Moody's ครองอยู่ การให้คะแนนของ DeFi มีความหลายหลาย: โมเดลการให้คะแนนแบบอัลกอริทึม, ข้อมูลความเสี่ยง, โปรโตคอลการจัดอันดับแบบมีมติ, และแพลตฟอร์มการประเมินคุณภาพระดับสถาบัน

บริษัทอย่าง Gauntlet, Chaos Labs, และ Credora กำลังสร้างแนวคิดแข่งขันในด้านการวัด ปันส่วน และผสมผสานความเสี่ยงด้านเครดิตเข้ากับสมาร์ทคอนแทร็กต์

การเปลี่ยนแปลงนี้สำคัญเพราะ $127 พันล้านใน DeFi ที่เป็น Total Value Locked พึ่งประสบการณ์อย่างยิ่งในการให้กู้ยืมที่มีภาระผูกพันมากเกินไป ซึ่งเป็นโมเดลที่มีประสิทธิภาพทางทุนต่ำและจำกัดความสามารถในการเข้าถึงและการขยายตัว การให้คะแนนเครดิตสามารถเป็นรากฐานสำหรับการให้ยืมที่ซับซ้อนมากขึ้น ซึ่งผู้กู้ที่มีพื้นฐานบนเชนที่แข็งแกร่ง สามารถเข้าถึงสัดส่วนหนี้สินต่อมูลค่าสินทรัพย์ที่สูงขึ้น, โปรโตคอลสามารถเพิ่มประสิทธิภาพโปรไฟล์ความเสี่ยง-ผลตอบแทนของพวกเขา และ เม็ดเงินสถาบันสามารถมาพร้อมด้วยความมั่นใจที่มากขึ้น

ความสำคัญที่ได้ขยายมาเกินไปยังตัว DeFi เอง: การให้คะแนนเครดิตแบบมาตรฐานบนเชนสามารถเชื่อมต่อตลาดการเงินแบบกระจายศูนย์และแบบดั้งเดิม สร้างโมเดลการรับประกันใหม่สำหรับหนี้ที่ถูกแปรสภาพเป็นโทเค็น, การให้ยืมทรัพย์สินในโลกจริง, และตลาดสินเชื่อข้ามพรมแดนได้ในที่สุด

ด้านล่างเราสำรวจกลไกของการให้คะแนนเครดิตบนเชน, โปรไฟล์ของแพลตฟอร์มหลักที่สร้างโครงสร้างนี้, วิเคราะห์การประยุกต์ใช้งานในโลกจริง และพิจารณาความเสี่ยงและข้อจำกัดที่มีอยู่ใน การประเมินความเสี่ยงแบบอัลกอริทึม เมื่อ DeFi เจริญเติบโต การให้คะแนนเครดิตมีแนวโน้ม จะกลายเป็นรากฐานในตลาดการเงินแบบกระจายศูนย์เหมือนกับตัวประเมินราคาในวันนี้ — แต่เส้นทางข้างหน้าต้องการการสำรวจความท้าทายที่ซับซ้อนเกี่ยวกับคุณภาพของข้อมูล, ความโปร่งใสของโมเดล, และความไม่แน่นอนในด้านการควบคุม

อะไรคือการให้คะแนนเครดิตบนเชน?

การเงินแบบดั้งเดิมได้พึ่งการให้คะแนนเครดิตมานานในการประเมินความน่าจะเป็นที่ผู้กู้จะไม่สามารถชำระหนี้ของพวกเขา เมื่อบริษัทออกพันธบัตรหรือบุคคลยื่นสมัครจำนอง องค์กรจัดอันดับจะประเมินความน่าเชื่อถือในการให้เครดิตของพวกเขา โดยใช้ปัจจัยเช่น ประวัติการชำระเงิน, หนี้สินที่ยังคงมีอยู่, และเสถียรภาพของรายได้ การประเมินเหล่านี้แปลงเป็นคะแนนมาตรฐานหรือเกรดตัวอักษร — AAA สำหรับผู้กู้ที่มีความเสี่ยงต่ำที่สุด ตัดลดเกรดต่อเนื่องผ่านเกรดเก็งกำไรไปจนถึงเขตพื้นที่ดีฟอลต์ — ที่ชี้นำเงื่อนไขการให้กู้ยืมและการตั้งราคา

DeFi ส่วนใหญ่ได้ดำเนินการโดยไม่มีโครงสร้างนี้ โปรโตคอลการให้กู้ยืมส่วนใหญ่ใช้เครื่องมือด้านบน: ความเกินกำหนด ผู้กู้ต้อง ลงทุนทรัพย์สินที่มีมูลค่ามากกว่าอย่างมาก กว่าที่จะขอยืม, โดยปกติที่ 150% หรือสูงกว่า หากมูลค่าของหุ้นยิ่งตกไปสร้างกรองอัตโนมัติเข้ามา, ป้องกันผู้ให้กู้จากการเสียหาย ระบบนี้ทำงานได้ แต่ยังคงไม่มีประสิทธิภาพทางทุน. ผู้กู้ที่เชี่ยวชาญประวัติในเชนจ่ายข้อกำหนดการค้ำประกันเช่นเดียวกับผู้ใช้ใหม่หรือกระเป๋าที่มีการบันทึกการถูกฟอก

การให้คะแนนเครดิตบนเชนพยายามที่จะเพิ่มความละเอียดอ่อนในระบบดิจิตอลนี้ ที่ศูนย์กลางเหล่านี้, ข้อ Here is the translation of the provided content into Thai, with markdown links preserved:

เนื้อหา: ขอบเขตที่ได้รับการอนุมัติล่วงหน้าโดยการกำกับดูแล ในช่วงการแยกระดับ USDC ในเดือนมีนาคม 2023 หลังจากการล้มละลายของ Silicon Valley Bank การอัตโนมัติดังกล่าวอาจจะหยุดการฝากใหม่ กระชับเกณฑ์การชำระบัญชี หรือใช้ "circuit breaker" เพื่อป้องกันการสูญเสียที่ลุกลาม

แนวทางของ Chaos Labs ผสมผสานการวิเคราะห์ข้อมูลบนเชนกับความฉลาดทางตลาดที่อยู่นอกเชน แพลตฟอร์มนี้ประมวลผลข้อมูลจากการแลกเปลี่ยนที่มีศูนย์กลาง การทำธุรกรรมบนบล็อกเชน เหตุการณ์การชำระบัญชี และการวิเคราะห์โปรโตคอลเพื่อสร้างประวัติความเสี่ยงอย่างครอบคลุม แตกต่างจาก Gauntlet ที่ใช้การจำลองเป็นหลัก Chaos ให้ความสำคัญกับการสังเกตการณ์เรียลไทม์และการตอบสนองอย่างรวดเร็ว

ขณะนี้บริษัทให้บริการแก่ Aave ที่มีมูลค่าที่ถูกล็อครวม 19 พันล้านเหรียญสหรัฐในเครือข่ายกว่า 10 แห่ง แต่ละแห่งมีตลาดสิบกว่าตลาดและพารามิเตอร์หลายร้อยตัวที่ต้องการการจัดการอย่างมั่นคง Omer Goldberg CEO ของ Chaos Labs อธิบายสิ่งนี้ว่าเป็นการย้ายจากการบริหารความเสี่ยงแบบคงที่ไปสู่ "ระบบที่ตอบสนองและเปลี่ยนแปลงไปตามที่ตลาดเคลื่อนไหว"

นอกเหนือจากโปรโตคอลการให้ยืม Chaos Labs ได้พัฒนาโครงสร้างการจัดการความเสี่ยงเฉพาะสำหรับ DeFi ที่เกิดใหม่ รวมถึง perpetual futures โทเค็นหลัก และอนุพันธ์การวางเดิมพันที่มีสภาพคล่อง ขอบเขตการประยุกต์ใช้ที่กว้างขวางแสดงให้เห็นว่าการประเมินความเสี่ยงทางเครดิตขยายไปไกลกว่าการกู้ยืมและการให้ยืมแบบดั้งเดิม

เครือข่าย Credora: การจัดอันดับบนเชนด้วยการประเมินตามฉันทามติ

Credora แสดงโมเดลที่สาม: การประเมินเครดิตระดับสถาบันที่ใช้ตรงบนเชนผ่านโปรโตคอลการประเมินฉันทามติ ก่อตั้งขึ้นในชื่อ X-Margin ในปี 2019 โดยได้รับการสนับสนุนจากนักลงทุนรวมถึง Coinbase Ventures S&P Global และ Hashkey Credora ให้ความสำคัญกับการประเมินผู้กู้ระดับสถาบันสำหรับตลาดเครดิตแบบศูนย์กลางและกระจายศูนย์

แนวทางของ Credora ผสมผสานการวิเคราะห์เครดิตแบบดั้งเดิมกับข้อมูลพื้นเมืองบล็อกเชน แพลตฟอร์มนี้ประเมินผู้กู้ตามความแข็งแกร่งทางการเงิน ความสามารถในการก่อหนี้ คุณภาพการกำกับดูแล และตำแหน่งตลาด ผลิตการจัดอันดับที่แปลตามระดับของสำนักจัดอันดับเครดิตแบบดั้งเดิม (AAA ถึง CCC) ณ กลางปี 2024 Credora ได้อำนวยความสะดวกในการให้ยืมกว่า 1.5 พันล้านเหรียญ โดยใช้กรอบการประเมิน

สิ่งที่ทำให้ Credora แตกต่างคือการผสานรวมกับโครงสร้างพื้นฐานบนเชน บริษัทได้เป็นพันธมิตรกับ Space & Time (โกดังข้อมูลกระจายศูนย์) และ Chainlink (เครือข่ายออราเคิล) เพื่อ แจกจ่ายคะแนนเครดิตตรงไปยังสมาร์ทคอนแทรกต์ เมื่อโปรโตคอลถามถึงคะแนนเครดิตของผู้กู้ Chainlink Functions จะดึงข้อมูลจากฐานข้อมูลที่ตรวจสอบได้ของ Space & Time และส่งคืนบนเชน ช่วยให้เกิดการตัดสินใจการให้ยืมโดยอิงจากเครดิตจริง

เมตริกที่ Credora มอบให้ประกอบด้วย:

• คะแนนเครดิต (ระดับ 0-1000): การแบ่งแยกรายละเอียดเพิ่มเติมของความน่าเชื่อถือของผู้กู้
• เทียบเท่าสำนักจัดอันดับ (RAE): การแปลตามระดับ S&P/Moody's สำหรับความเทียบเคียงในระดับสถาบัน
• ความน่าจะเป็นของการผิดนัด ที่เป็นนัย: ความเสี่ยงการผิดนัดที่ได้จากสถิติในช่วงเวลาที่กำหนด
• ความสามารถในการกู้ยืมเพิ่มเติม: การวิเคราะห์สถานการณ์ที่แสดงให้เห็นว่าผู้กู้สามารถรับหนี้เพิ่มได้เท่าไร ก่อนที่จะส่งผลกระทบต่อคะแนนอย่างมีนัยสำคัญ

ในเดือนกุมภาพันธ์ 2025 Credora เปิดตัวโปรโตคอลการประเมินฉันทามติ ซึ่งเป็นโมเดลกระจายศูนย์ที่รวบรวมการประเมินความเสี่ยงจากผู้เชี่ยวชาญหลายคน แทนที่จะพึ่งพาหน่วยงานเดียวแบบศูนย์กลาง โปรโตคอลเปิดโอกาสให้นักวิเคราะห์ความเสี่ยงที่มีคุณสมบัติเหมาะสมจากสถาบันเช่น Jump Crypto GSR และ XBTO ให้ข้อมูลการจัดอันดับ ระบบจึงได้คะแนนฉันทามติผ่านวิธีการที่โปร่งใส สร้างสิ่งที่ Credora เรียกว่า "ปัญญาร่วม" สำหรับการประเมินความเสี่ยงใน DeFi

วิธีการนี้จัดการกับข้อวิจารณ์หลักของสำนักจัดอันดับแบบดั้งเดิม: ความไม่โปร่งใสและความขัดแย้งทางผลประโยชน์ โดยการแจกจ่ายการจัดอันดับบนเชนด้วยวิธีการที่โปร่งใสและการมีส่วนร่วมจากหลายฝ่าย Credora มีเป้าว่าจะสร้างความน่าเชื่อถือที่สามารถยืนหยัดต่อการตรวจสอบตามระเบียบได้ ขณะที่ให้บริการทั้งโปรโตคอล DeFi และสถาบันที่

กำลังสำรวจเครดิตบนเชน

ในหลักฐานยืนยันที่มีนัยสำคัญของความน่าสนใจในระดับสถาบัน เครือข่าย oracle RedStone ประกาศในเดือนกันยายน 2025 ว่ามันได้เข้าครอบครอง Credora แพลตฟอร์มที่ควบรวมกัน ภายใต้ชื่อ "Credora by RedStone" ผสานข้อมูลการตั้งราคาทันทีพร้อมกับการจัดอันดับเครดิตบนเชน สร้างโครงสร้างพื้นฐานการบริหารความเสี่ยงที่มีกลางสำหรับโปรโตคอล DeFi และบริษัทจัดสรรในระดับสถาบัน

การเปรียบเทียบแนวทางทางวิธีวิทยา

แพลตฟอร์มทั้งสามนี้แสดงถึงความหลากหลายของแนวทางในการจัดอันดับเครดิตบนเชน:

Gauntlet เน้นที่ความเสี่ยงระบบระดับโปรโตคอลผ่านการจำลองและการทดสอบย้อนหลัง เหมาะสำหรับการตัดสินใจในการกำกับดูแล การเพิ่มประสิทธิภาพพารามิเตอร์ และการจัดการห้องนิรภัยในระดับสถาบันที่การเข้าใจความเสี่ยงโดยรวมสำคัญมากกว่าการให้คะแนนผู้กู้แต่ละราย

Chaos Labs มุ่งเน้นที่การอัตโนมัติในการดำเนินงานและการจัดการความเสี่ยงเรียลไทม์ โมเดลที่ใช้ oracle ของมันให้บริการแก่โปรโตคอลที่ต้องการการปรับพารามิเตอร์แบบพลวัตรเพื่อรองรับเงื่อนไขทางตลาดที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว เปลี่ยนการจัดการความเสี่ยงจากกระบวนการกำกับดูแลไปสู่การบริการโครงสร้างพื้นฐานที่อัตโนมัติ

Credora มุ่งเน้นการประเมินเครดิตระดับสถาบันที่สามารถเทียบเท่าการเงินแบบดั้งเดิม โปรโตคอลฉันทามติของมันและการแปลตามระดับ S&P/Moody's ทำให้มีความเกี่ยวข้องโดยเฉพาะสำหรับการเชื่อมต่อระหว่าง DeFi และ TradFi ช่วยให้องค์กรสามารถประเมินเครดิตบนเชนโดยใช้กรอบการงานที่คุ้นเคย

แพลตฟอร์มทั้งสามมีข้อมูลที่ใช้ร่วมกัน — ประวัติการทำธุรกรรมบนเชน, องค์ประกอบหลักประกัน, เหตุการณ์การชำระบัญชี, การโต้ตอบโปรโตคอล — แต่กระบวนการข้อมูลนี้ผ่านมุมมองที่แตกต่างกัน แสดงถึงการใช้งานในกรณีต่างๆ ภายในระบบนิเวศ DeFi ที่กว้างขึ้น

สถานที่ที่ใช้โมเดลนี้: การใช้งานที่เป็นไปได้และผลกระทบต่อโปรโตคอล

การจัดอันดับเครดิตบนเชนได้เคลื่อนย้ายจากกรอบทฤษฎีไปสู่การใช้งานจริงในกรณีการใช้งาน DeFi หลายๆ กรณี แสดงให้เห็นว่าการประเมินความเสี่ยงที่ใช้ algorithm สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการใช้ทุนและเปิดโครงสร้างตลาดใหม่ได้อย่างไร่

การให้ยืมที่มีคะแนนและการประเมินหลักประกันแบบพลวัตร

การประยุกต์ใช้โดยตรงที่สุดคือในโปรโตคอลการให้ยืมที่ปรับเงื่อนไขตามเครดิตของผู้กู้ Clearpool ตลาดสินเชื่อกระจายศูนย์รวมของ Credora ที่ใช้คะแนนเครดิตบนเชนเพื่อให้การให้ยืมที่ไม่มีหลักประกันและมีหลักประกันต่ำให้กับผู้กู้ระดับสถาบัน เมื่อบริษัทเช่นโฮสเฮาส์ของการซื้อขายหรือผู้สร้างตลาดต้องการกู้ยืมใน Clearpool คะแนน Credora ของมันระบุระดับดอกเบี้ย, ความสามารถในการกู้ยืมสูงสุด, และความเสี่ยงที่เพิ่มขึ้น

The system includes circuit breakers for extreme scenarios. If a stablecoin depegs beyond a threshold, the oracle can automatically pause new borrows in that market while allowing repayments and withdrawals. This prevents protocols from accumulating bad debt during crisis events — a lesson learned from multiple DeFi incidents where delayed responses led to protocol insolvency.

ระบบมีการติดตั้ง circuit breaker เพื่อสถานการณ์ไกลสุดโต่ง หาก stablecoin สูญเสียมูลค่าคู่ปรับเกินจากช่วงที่กำหนด ระบบ oracle จะสามารถหยุดชั่วคราวการกู้ยืมใหม่ในตลาดนั้นโดยอัตโนมัติ ขณะที่ยังอนุญาตให้ทำการชำระคืนและถอนเงินได้ สิ่งนี้ป้องกันโปรโตคอลจากการสะสมหนี้เสียในช่วงเหตุการณ์วิกฤต — บทเรียนที่ได้รับจากเหตุการณ์ DeFi หลายครั้งที่การตอบสนองล่าช้าทำให้เกิดการล้มละลายของโปรโตคอล

Tokenized Credit Markets and Secondary Trading

ตลาดสินเชื่อแบบ Tokenized และการซื้อขายในตลาดรอง

Perhaps the most transformative application is enabling tokenized credit instruments with programmatic terms. When credit scores exist on-chain, protocols can create tokenized loan positions that adjust interest rates, margins, and collateral requirements automatically based on the underlying borrower's credit quality.

บางทีแอปพลิเคชันที่เปลี่ยนแปลงมากที่สุดคือการอนุญาตให้มีการเครื่องมือสินเชื่อแบบ tokenized ที่มีเงื่อนไขโปรแกรมมาติก เมื่อคะแนนเครดิตอยู่บนเชน โปรโตคอลสามารถสร้างตำแหน่งการกู้ยืมแบบ tokenized ที่ปรับอัตราดอกเบี้ย ขอบเขต และข้อกำหนดค้ำประกันโดยอัตโนมัติตามคุณภาพเครดิตของผู้ยืมที่อยู่ภายใต้การกู้ยืม

Imagine a protocol that tokenizes corporate loans as tradable NFTs. Each NFT represents a loan with terms encoded in metadata: borrower, interest rate, maturity date, credit score at origination. As the borrower's credit score updates (due to new on-chain activity or periodic reassessment), the NFT's risk characteristics change, affecting its secondary market price.

ลองนึกภาพโปรโตคอลที่แปลงสินเชื่อองค์กรให้เป็น NFTs ที่สามารถซื้อขายได้ แต่ละ NFT แทนตัวกู้ยืมที่มีเงื่อนไขที่ถูกเข้ารหัสในข้อมูลเมทาดาต้า: ผู้ยืม อัตราดอกเบี้ย วันที่ครบกำหนด คะแนนเครดิต ณ การเริ่มต้น เมื่อคะแนนเครดิตของผู้ยืมมีการอัปเดต (เนื่องจากกิจกรรมใหม่บนเชนหรือการประเมินทุกระยะเวลา) ลักษณะความเสี่ยงของ NFT จะเปลี่ยนไปและมีผลต่อราคาตลาดรอง

This creates liquid markets for debt instruments that traditionally traded over-the-counter with significant friction. Investors can build portfolios of loans across risk tiers, hedge exposures, or provide liquidity to borrowers without direct protocol participation. The transparency of on-chain credit scores enables efficient price discovery — buyers know exactly what risk they're assuming because the score is verifiable and auditable.

สิ่งนี้สร้างตลาดที่มีสภาพคล่องสำหรับเครื่องมือหนี้ที่ในอดีตเคยมีการซื้อขายผ่านโบรกเกอร์ที่มีการเสียดทานสูง นักลงทุนสามารถสร้างพอร์ตโฟลิโอของสินเชื่อข้ามชั้นความเสี่ยง ป้องกันความเสี่ยง หรือให้สภาพคล่องแก่ผู้ยืมโดยไม่ต้องมีส่วนร่วมโดยตรงกับโปรโตคอล ความโปร่งใสของคะแนนเครดิตบนเชนช่วยให้เกิดการค้นหาที่มีประสิทธิภาพ — ผู้ซื้อรู้แน่ชัดว่าความเสี่ยงอะไรที่พวกเขากำลังจะรับผิดชอบเพราะคะแนนนั้นสามารถตรวจสอบและตรวจสอบได้

Impact on Capital Efficiency

ผลกระทบต่อประสิทธิภาพของเงินทุน

The aggregate effect of these applications is increased capital efficiency across DeFi. Research examining rated versus unrated DeFi strategies shows that rated protocols like Morpho Vaults have grown up to 25% faster than unrated peers, validating user demand for transparent risk assessment.

ผลกระทบรวมของแอปพลิเคชันเหล่านี้คือการเพิ่มประสิทธิภาพของเงินทุนใน DeFi งานวิจัยที่สำรวจยุทธศาสตร์ DeFi ที่มีการจัดอันดับกับไม่มีการจัดอันดับแสดงว่าโปรโตคอลที่มีการจัดอันดับเช่น Morpho Vaults เติบโตขึ้นถึง 25% เร็วกว่าที่ไม่มีการจัดอันดับ ซึ่งสนับสนุนความต้องการของผู้ใช้สำหรับการประเมินความเสี่ยงที่โปร่งใส

For individual users, credit scores create incentives for good behavior. Maintaining collateral health, avoiding liquidations, and demonstrating consistent debt management directly improves one's score and access to better lending terms. This behavioral component transforms DeFi from purely transactional to reputation-based, albeit with reputation derived from verifiable on-chain activity rather than subjective social signals.

สำหรับผู้ใช้แต่ละคน คะแนนเครดิตสร้างแรงจูงใจสำหรับพฤติกรรมที่ดี การดูแลสุขภาพเงินค้ำประกัน การหลีกเลี่ยงการล้มละลาย และการจัดการหนี้ที่สม่ำเสมอ ช่วยเพิ่มคะแนนและการเข้าถึงเงื่อนไขการกู้ยืมที่ดีขึ้น ส่วนประกอบพฤติกรรมนี้ทำให้ DeFi เปลี่ยนจากการทำธุรกรรมที่เป็นไปตามจริงไปสู่สิ่งที่ขึ้นกับชื่อเสียง แม้ว่าชื่อเสียงนั้นเกิดจากกิจกรรมที่ยืนยันได้บนเชนมากกว่าสัญญาณสังคมที่อิงตามความเห็น

For protocols, risk-based pricing enables more nuanced treasury management. Instead of setting conservative universal parameters that leave capital underutilized, protocols can offer differentiated terms that optimize utilization while maintaining safety margins. This approach becomes increasingly important as DeFi scales and competition for liquidity intensifies.

สำหรับโปรโตคอล การตั้งราคาที่ขึ้นกับความเสี่ยงช่วยให้สามารถจัดการเหรียญคลังที่ซับซ้อนขึ้น แทนที่จะกำหนดพารามิเตอร์เฉพาะที่แบบอนุรักษ์นิยมที่ทำให้เงินทุนถูกใช้น้อย โปรโตคอลสามารถเสนอสัญญาที่แตกต่างได้ที่ช่วยให้การใช้ประโยชน์ดีขึ้นขณะที่ยังคงรักษาขอบปลอดภัย การเข้าถึงนี้กลายเป็นสิ่งสำคัญเมื่อ DeFi ขยายตัวและการแข่งขันเพื่อสภาพคล่องเข้มข้นขึ้น

Why It Matters: Bridging DeFi and Traditional Finance

ทำไมมันถึงสำคัญ: สร้างสะพานระหว่าง DeFi และการเงินแบบดั้งเดิม

The development of on-chain credit ratings represents more than incremental improvement to DeFi infrastructure — it may be essential for the sector's long-term viability and its integration with traditional financial systems.

การพัฒนาการจัดอันดับเครดิตบนเชนนั้นมากกว่าการปรับปรุงทีละน้อยในโครงสร้าง DeFi — มันอาจจะเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการคงอยู่ในระยะยาวของภาคส่วนนี้และการรวมเข้ากับระบบการเงินแบบดั้งเดิม

The Parallel to Traditional Credit Markets

ความเทียบเคียงกับตลาดเครดิตแบบดั้งเดิม

Traditional finance allocates over $300 trillion in debt capital globally, facilitated by standardized credit ratings from agencies like S&P, Moody's, and Fitch. These ratings serve multiple critical functions: enabling price discovery in bond markets, informing regulatory capital requirements for banks, guiding investment mandates for pension funds and insurance companies, and providing a common language for assessing credit risk across jurisdictions.

การเงินแบบดั้งเดิมจ่ายเงินกว่า $300 ล้านล้านในทุนหนี้ทั่วโลก, อำนวยความสะดวกโดยการจัดอันดับเครดิตมาตรฐานจากหน่วยงานเช่น S&P, Moody's, และ Fitch คะแนนเหล่านี้ให้หน้าที่สำคัญหลายอย่าง: เป็นการอนุญาตการค้นหาที่ในตลาดพันธบัตร, แจ้งข้อกำหนดทุนที่ได้รับการป้องกันสำหรับธนาคาร, นำทางฐานการลงทุนสำหรับกองทุนบำนาญและบริษัทประกันภัย และให้ภาษาที่ทั่วไปสำหรับการประเมินความเสี่ยงเครดิตข้ามเขตอำนาจ

DeFi's rapid growth — from negligible value in 2019 to over $120 billion in 2025 — occurred largely without this infrastructure. Over-collateralization worked as a bootstrap mechanism, but it imposes hard limits on scalability. Every dollar lent requires $1.50+ in locked collateral, constraining capital velocity and excluding borrowers without substantial crypto holdings from accessing credit.

การเติบโตอย่างรวดเร็วของ DeFi — จากมูลค่าที่น้อยมากในปี 2019 ถึงกว่า $120 พันล้านในปี 2025 — เกิดขึ้นส่วนใหญ่โดยไม่มีโครงสร้างนี้ การค้ำประกันที่มากไปทำหน้าที่เป็นกลไกการเริ่มต้น แต่ทำให้มีข้อจำกัดแน่นหนาในการขยายตัว ทุกดอลลาร์ที่ปล่อยให้ยืมต้องการ $1.50+ เป็นการค้ำประกันที่ถูกล็อค ซึ่งจำกัดความเร็วเงินทุนและการยกเว้นผู้ยืมที่ไม่มีการถือครองคริปโตมากจากการเข้าถึงเครดิต

On-chain credit ratings provide a potential path toward more efficient markets. If DeFi develops credible, standardized risk assessment that institutions trust, the sector could tap into the vast pools of capital managed by traditional finance entities — pension funds, insurance companies, sovereign wealth funds — that require robust risk frameworks before deploying.

การจัดอันดับเครดิตบนเชนให้เส้นทางที่มีโอกาสไปสู่ตลาดที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น หาก DeFi พัฒนาการประเมินความเสี่ยงที่น่าเชื่อถือและเป็นมาตรฐานที่สถาบันเชื่อถือ ภาคส่วนอาจสามารถนำเข้าถึงกลุ่มเงินทุนขนาดใหญ่ที่บริหารโดยหน่วยงานการเงินแบบดั้งเดิม — กองทุนบำนาญ บริษัทประกันภัย กองทุนทรัพย์สมบัติรัฐ — ที่ต้องการโครงสร้างความเสี่ยงที่แข็งแกร่งก่อนที่จะออกทุน

Institutional Validation Through Acquisitions and Partnerships

การตรวจสอบจากสถาบันผ่านการเข้าซื้อและความร่วมมือ

The acquisition of Credora by RedStone in September 2025 signals growing institutional interest in rated DeFi strategies. RedStone's decision to integrate credit ratings directly into its oracle infrastructure reflects a thesis that risk assessment and pricing data are equally fundamental to DeFi's next phase.

การซื้อ Credora โดย RedStone ในเดือนกันยายน 2025 เป็นสัญญาณถึงความสนใจที่เพิ่มขึ้นจากสถาบันในยุทธศาสตร์ DeFi ที่มีการจัดอันดับ การตัดสินใจของ RedStone ในการรวมการจัดอันดับเครดิตเข้าไปในโครงสร้าง oracle ของตนสะท้อนถึงวิทยานิพนธ์ที่การประเมินความเสี่ยงและข้อมูลการตั้งราคามีความสำคัญเท่าเทียมกับระยะถัดไปของ DeFi

Similarly, major financial institutions are testing tokenized credit applications that depend on reliable risk scoring. JPMorgan's Project Guardian, BlackRock's BUIDL fund, and Franklin Templeton's OnChain US Government Money Fund all represent experiments in bringing traditional assets on-chain. For these initiatives to scale, they need credit infrastructure that meets institutional standards.

ในทำนองเดียวกัน สถาบันการเงินหลักกำลังทดสอบการใช้สินเชื่อแบบ tokenized ที่ขึ้นอยู่กับการให้คะแนนความเสี่ยงที่น่าเชื่อถือ โครงการ Guardian ของ JPMorgan, กองทุน BUIDL ของ BlackRock, และกองทุนเงินรัฐบาลสหรัฐของ Franklin Templeton ทั้งหมดนั้นเป็นการทดลองในการนำสินทรัพย์ดั้งเดิมมาไว้บนเชน สำหรับการยืนยันเหล่านี้ให้ขยายตัวได้ จำเป็นต้องมีโครงสร้างเครดิตที่สอดคล้องกับมาตรฐานสถาบัน

The tokenized real-world asset (RWA) market has grown to over $25 billion, with tokenized U.S. Treasuries reaching $6.6 billion and private credit exceeding $13 billion. These markets require credit assessment to function properly — investors buying tokenized corporate loans need to understand default risk, lenders using tokenized bonds as collateral need accurate valuations, and regulators overseeing these activities need transparent risk metrics.

ตลาดสินทรัพย์ในโลกจริงแบบ tokenized (RWA) เติบโตถึงกว่า $25 พันล้าน โดยที่สินทรัพย์รัฐบาลสหรัฐที่ถูก tokenized เข้าถึง $6.6 พันล้าน และเครดิตส่วนตัวเกิน $13 พันล้าน ตลาดเหล่านี้ต้องการการประเมินเครดิตเพื่อทำงานอย่างถูกต้อง — นักลงทุนที่ซื้อสินเชื่อองค์กรที่ถูก tokenized ต้องการเข้าใจความเสี่ยงของการผิดนัดชำระ, ผู้ให้กู้ที่ใช้พันธบัตรที่ถูก tokenized เป็นหลักประกันต้องการการประเมินที่ถูกต้อง, และเจ้าหน้าที่กำกับดูแลที่ดูแลกิจกรรมเหล่านี้ต้องการตัววัดความเสี่ยงที่โปร่งใส

Enabling New Underwriting Models

การสร้างโมเดลประกันใหม่

On-chain credit scores unlock business models that don't exist in current DeFi. The growth of platforms like Clearpool, which has facilitated institutional borrowing at scale, demonstrates demand for unsecured or lightly-collateralized lending to creditworthy entities. Trading firms, market makers, and crypto-native companies often need short-term liquidity for operations but struggle to lock up significant collateral.

คะแนนเครดิตบนเชนเปิดทางให้กับโมเดลธุรกิจที่ไม่เคยมีอยู่ใน DeFi ปัจจุบัน การเติบโตของแพลตฟอร์มเช่น Clearpool ซึ่งเอื้ออำนวยให้การยืมในระดับสถาบันบ่งบอกถึงความต้องการสำหรับการให้กู้ยืมแบบไม่มีหลักประกันหรือค้ำประกันเล็กน้อยแก่หน่วยงานที่มีเครดิตที่ดี บริษัทการค้า ผู้ทำตลาด และบริษัทคริปโตพื้นเมืองมักต้องการสภาพคล่องในระยะสั้นสำหรับการดำเนินงานแต่พบว่าการล็อกหลักประกันที่สำคัญเป็นเรื่องยาก

Credit-based lending to these borrowers can offer lenders higher risk-adjusted returns (8-12% APY on stablecoins vs. 4-5% in over-collateralized markets) while providing borrowers more efficient access to capital. The model works because credit scores quantify and price the default risk, allowing informed risk-taking rather than blanket conservatism.

การให้กู้ยืมที่ขึ้นอยู่กับเครดิตแก้ปัญหาสำหรับผู้ยืมเหล่านี้สามารถเสนอผลตอบแทนที่ปรับความเสี่ยงสูงกว่าแก่ผู้ให้กู้ (8-12% APY บน stablecoins เทียบกับ 4-5% ในตลาดที่มีการค้ำประกันเกิน) ขณะที่ให้ผู้ยืมเข้าถึงเงินทุนได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น โมเดลทำงานได้เพราะคะแนนเครดิตวัดและกำหนดราคาความเสี่ยงของการผิดนัด ทำให้มีการรับความเสี่ยงที่มีข้อมูลมากกว่าที่จะทำการป้องกันทั้งหมด

This same principle extends to retail borrowers. Current DeFi effectively excludes users without significant crypto holdings from accessing credit. An on-chain credit score could eventually enable small uncollateralized loans to wallets with demonstrated responsible behavior, similar to how credit cards function in traditional finance. While regulatory and legal challenges remain substantial, the technical foundation is being built.

หลักการเดียวกันนี้ขยายไปถึงผู้ยืมรายย่อย DeFi ปัจจุบันจัดการผู้ใช้ที่ไม่มีการถือครองคริปโตมากให้ออกจากการเข้าถึงเครดิตอย่างมีประสิทธิภาพ คะแนนเครดิตบนเชนอาจทำให้ในที่สุดสามารถปล่อยเงินกู้ที่ไม่มีการค้ำประกันให้กับกระเป๋าเงินที่แสดงพฤติกรรมที่รับผิดชอบได้อย่างเดียวกับบัตรเครดิตที่ทำงานในการเงินแบบดั้งเดิม แม้ว่าความท้าทายทางกฎระเบียบและกฎหมายยังคงมีอยู่มาก แต่พื้นฐานทางเทคนิคกำลังถูกสร้างขึ้น

Implications for Cost of Capital

ผลที่ตามมาต่อค่าของเงินทุน

Perhaps the most significant long-term impact is on DeFi's cost of capital. Today, DeFi protocols pay liquidity providers whatever rates are needed to attract deposits, determined primarily by utilization curves and governance votes. With credit ratings, protocols could segment their markets: offering lower rates to safer borrowers and higher rates for riskier ones.

บางทีผลกระทบที่มีความหมายมากที่สุดในระยะยาวคือในต้นทุนของเงินทุนของ DeFi ในปัจจุบัน โปรโตคอล DeFi จ่ายให้ผู้ให้บริการสภาพคล่องในอัตราใดก็ได้ที่จำเป็นเพื่อดึงดูดการฝากเงิน ระบุโดยหลักจากเส้นโค้งการใช้ประโยชน์และการลงคะแนนของชุมชน ด้วยคะแนนเครดิต โปรโตคอลสามารถแบ่งตลาด: เสนออัตราที่ต่ำกว่าแก่ผู้ยืมที่ปลอดภัยและอัตราที่สูงกว่าสำหรับผู้ที่เสี่ยงกว่า

This tiered pricing would reduce average borrowing costs for low-risk participants while still generating attractive returns for liquidity providers who take on rated risk. The efficiency gains could make DeFi competitive with traditional lending for certain use cases, particularly cross-border transactions and 24/7 access requirements where TradFi struggles.

การตั้งราคาแบบขั้นนี้จะช่วยลดต้นทุนการกู้ยืมเฉลี่ยสำหรับผู้เข้าร่วมความเสี่ยงต่ำขณะที่ยังคงสร้างผลตอบแทนที่น่าสนใจสำหรับผู้ให้บริการสภาพคล่องที่รับมือกับความเสี่ยงที่มีการจัดอันดับ การเพิ่มประสิทธิภาพอาจทำให้ DeFi แข่งขันกับการให้กู้ยืมแบบดั้งเดิมสำหรับบางกรณีการใช้งาน, โดยเฉพาะการโอนเงินข้ามแดนและความต้องการเข้าถึงตลอด 24/7 ที่ TradFi มีความยากลำบาก

On the supply side, institutions increasingly view rated DeFi opportunities as legitimate yield alternatives. A $100 million insurance company treasury might allocate 1-2% to A-rated DeFi lending if it can demonstrate comparable risk to investment-grade corporate bonds. That institutional flow could significantly deepen DeFi liquidity and reduce rate volatility.

ในด้านของอุปทาน สถาบันเริ่มมองเห็นโอกาส DeFi ที่มีการจัดอันดับเป็นตัวเลือกผลตอบแทนที่ถูกต้อง กองทุนทรัพย์กองทุนประกันภัยมูลค่า $100 ล้านสามารถจัดสรร 1-2% ให้กับการให้กู้ยืม DeFi ระดับ A หากสามารถแสดงให้เห็นความเสี่ยงที่เทียบเคียงได้กับพันธบัตรองค์กรระดับการลงทุน ที่การไหลเข้าเชิงสถาบัสามารถลึกซึ้งสภาพคล่องของ DeFi และลดความผันผวนของอัตรา

Regulatory Convergence Potential

ความเป็นไปได้ของการรวมกลุ่มกฎระเบียบ

Regulators globally are grappling with how to oversee DeFi and tokenized assets. One persistent challenge is determining capital adequacy requirements for banks and financial institutions that interact with crypto markets. Without standardized risk assessment, regulators default to either outright prohibition or excessively conservative capital charges that make DeFi unattractive.

เจ้าหน้าที่กำกับดูแลทั่วโลกกำลังพยายามหาวิธีควบคุม DeFi และสินทรัพย์ที่ถูก tokenized ความท้าทายที่ยั่งยืนคือการระบุข้อกำหนดความเพียงพอของเงินทุนสำหรับธนาคารและสถาบันการเงินที่มีการดำเนินการกับตลาดคริปโต โดยไม่มีการประเมินความเสี่ยงมาตรฐาน เจ้าหน้าที่กำกับดูแลมักใช้วิธีการห้ามตรงหรือการชาร์จเงินทุนเกินจำเป็นที่ทำให้ DeFi ไม่สามารถดึงดูดได้

On-chain credit ratings could provide regulators with the risk metrics they need to develop proportionate frameworks. If a lending protocol has transparent ratings from multiple independent analysts showing A-grade quality, regulators might assign lower risk weights than to unrated protocols. This would create incentives for protocols to adopt ratings and for ratings providers to meet regulatory standards.

การจัดอันดับเครดิตบนเชนอาจให้ตัวชี้วัดความเสี่ยงที่เจ้าหน้าที่ต้องการเพื่อพัฒนากรอบที่สมมีสัดส่วน หากโปรโตคอลการให้ยืมมีการจัดอันดับที่โปร่งใสจากนักวิเคราะห์อิสระหลากหลายที่แสดงให้เห็นถึงคุณภาพระดับ A, เจ้าหน้าที่กำกับอาจกำหนดน้ำหนักความเสี่ยงที่ต่ำกว่าที่ไม่มีการจัดอันดับ สิ่งนี้จะแก้ไขสร้างแรงจูงใจให้โปรโตคอลยอมรับการจัดอันดับและให้ผู้ให้บริการการจัดอันดับตรงตามมาตรฐานกฎระเบียบ

The European Union's Markets in Crypto-Assets (MiCA) regulation and similar frameworks emerging in Singapore, Hong Kong, and other jurisdictions are beginning to address these questions. As regulatory clarity improves and on-chain credit ratings mature, a convergence becomes possible where DeFi credit markets achieve recognition within traditional financial regulatory frameworks.

กฎระเบียบ Markets in Crypto-Assets (MiCA) ของสหภาพยุโรปและกรอบที่คล้ายกันที่เกิดขึ้นในสิงคโปร์ ฮ่องกง และเขตอำนาจอื่นๆ กำลังเริ่มต้นครอบคลุมคำถามเหล่านี้ เมื่อความชัดเจนของกฎระเบียบปรับปรุงขึ้นและการจัดอันดับเครดิตบนเชนเติบโตขึ้น, การรวมเกิดขึ้นได้เมื่อมีการยอมรับของตลาดเครดิต DeFi ภายในกรอบกฎระเบียบการเงินแบบดั้งเดิม

Risks, Limitations and Considerations

ความเสี่ยง ข้อจำกัดและสิ่งที่ต้องพิจารณา

Despite the promise of on-chain credit ratings, significant challenges and limitations must be acknowledged. These systems remain experimental, and their widespread adoption could introduce new risks while failing to address some fundamental problems.

แม้ว่าการจัดอันดับเครดิตบนเชนจะมีความคิดสร้างสรรค์ แต่ความท้าทายและข้อจำกัดที่สำคัญต้องได้รับการยอมรับ ระบบเหล่านี้ยังคงอยู่ในช่วงการทดลอง และการยอมรับอย่างกว้างขวางสามารถเปิดปัญหาใหม่ในขณะที่ยังไม่สามารถแก้ไขปัญหาพื้นฐานบางประการขออภัยสำหรับการตัดคำที่ไม่สมบูรณ์นี้ ขอนำเสนอการแปลต่อจากที่ขาดหายไป:

ระเบียบและคำถามทางกฎหมาย

สถานะทางกฎหมายของการให้คะแนนเครดิตบนเชนยังคงไม่ชัดเจนในหลายเขตอำนาจศาล คำถามต่าง ๆ ได้แก่:

• คะแนนเหล่านี้ถือว่าเป็น "คำแนะนำการลงทุน" หรือ "กิจกรรมการให้คะแนนเครดิต" ที่ต้องจดทะเบียนและกำกับดูแลหรือไม่? ในหลายเขตอำนาจศาล หน่วยงานการให้คะแนนเผชิญกับข้อบังคับที่เคร่งครัดหลังจากที่ล้มเหลวในช่วงวิกฤติการเงินปี 2008 ผู้ให้บริการการให้คะแนนบนเชนอาจต้องเผชิญกับข้อกำหนดที่คล้ายคลึงกันในที่สุด

• พรอตโทคอลการให้ยืมที่ใช้คะแนนเหล่านี้ถือเป็นภาระรับผิดสำหรับการประเมินที่ผิดพลาดหรือไม่? หากพรอตโทคอลปรับเงื่อนไขของผู้ยืมขึ้นอยู่กับคะแนนเครดิตที่ผิดพลาด ใครจะรับผิดชอบต่อการสูญเสียที่เกิดขึ้น?

• ผู้กู้ได้รับการคุ้มครองภายใต้กฎหมายการให้ยืมแก่ผู้บริโภคหรือไม่? หากคะแนนเครดิตส่งผลต่อการเข้าถึงบริการทางการเงิน อาจจะกระตุ้นให้กฎหมายต่อต้านการเลือกปฏิบัติ เงื่อนไขการให้ยืมที่เป็นธรรม หรือกฎสิทธิในการได้รับคำอธิบายในบางเขตอำนาจ

• การประเมินเครดิตข้ามพรมแดนถูกดำเนินการอย่างไร? ผู้ให้บริการการให้คะแนนที่ตั้งอยู่ในสิงคโปร์ที่ประเมินพรอตโทคอลในสหรัฐฯ ที่ให้ยืมแก่ผู้กู้ในยุโรปทำงานอยู่ในเขตระดับพื้นที่สีเทาโดยไม่มีอำนาจเขตจิตใดที่ชัดเจน

ช่องว่างด้านความน่าเชื่อถือ

บางทีข้อจำกัดที่สำคัญที่สุด: การให้คะแนนเครดิตบนเชนขาดข้อมูลและการทดสอบความเครียดที่ระบบดั้งเดิมได้ ผ่านมา S&P ของอัตราการผิดนัดที่อยู่ในระดับการลงทุนต่ำกว่า 0.2% ต่อปีตามประวัติศาสตร์เพราะหน่วยงานได้ปรับปรุงแบบจำลองของตลอดหลายรอบธุรกิจ การให้คะแนนบนเชนมีอยู่สูงสุดเพียงไม่กี่ปีเท่านั้นผ่านสภาวะตลาดที่จำกัด

DeFi ยังคงไม่ผ่านเหตุการณ์วิกฤตที่แท้จริงเทียบเท่ากับปี 2008 — สถานการณ์ที่ตลาดเครดิตแข็งตัว การชำระหนี้เกิดขึ้นทั่วพรอตโทคอล และการบินไปสู่ความปลอดภัยทำให้เกิดการเลิกใช้ความสามารถในการชดใช้มวลชน จนกว่าแบบจำลองการให้คะแนนจะผ่านการทดสอบในสภาวะเช่นนี้ ความน่าเชื่อถือยังคงเป็นเรื่องที่หมาย ถึงในเชิงคาดเดา เหตุการณ์การล่มสลายที่เกิดขึ้นในเดือนมีนาคม 2020 และเหตุการณ์ที่ตามมาบางรายการได้ให้บททดสอบความเครียดบางอย่าง แต่พวกเขาอาจไม่เป็นตัวแทนของสถานการณ์ภัยพิบัติที่กำหนดว่าการให้คะแนนสามารถจับความเสี่ยงได้จริงหรือไม่

งานวิจัยเช่น "SoK: Decentralized Finance (DeFi)" โดย Werner et al. ช่วยจัดระบบความท้าทายเหล่านี้ โดยแยกความแตกต่างระหว่างความปลอดภัยทางเทคนิค (การทำลายสัญญาอัจฉริยะ การปรับแปลออราเคิล) และความปลอดภัยทางเศรษฐกิจ (การปรับแปลตลาด การปล่อยเงินกู้ฉับพลัน การโจมตีทางการปกครอง) การให้คะแนนเครดิตส่วนใหญ่ตอบสนองต่อความปลอดภัยทางเศรษฐกิจ แต่ยังคงเสี่ยงต่อความล้มเหลวทางเทคนิคที่อาจทำให้การประเมินความเสี่ยงไม่มีความหมายหากพรอตโทคอลพื้นฐานถูกละเมิด

สิ่งที่ผู้ใช้และพรอตโทคอลควรรู้

เมื่อการให้คะแนนเครดิตบนเชนได้รับการยอมรับเพิ่มมากขึ้น ผู้มีส่วนเกี่ยวข้องจำเป็นต้องมีกรอบการทำงานเพื่อประเมินและใช้ระบบเหล่านี้อย่างมีประสิทธิภาพ

สำหรับผู้ใช้: การเข้าใจคะแนนของคุณ

เมื่อพบกับพรอตโทคอล DeFi ที่แสดงคะแนนเครดิตหรือปรับเงื่อนไขตามการให้คะแนน ผู้ใช้ควรสำรวจปัจจัยสำคัญๆ ต่อไปนี้:

สิ่งใดทำให้เกิดคะแนน? ควรเข้าใจว่ากิจกรรมบนเชนใดเป็นปัจจัยสำคัญ โมเดลส่วนใหญ่ให้ค่าน้ำหนักกับประวัติการยืม เหตุการณ์การบังคับขายทรัพย์สิน ความหลากหลายของสินทรัพย์ และรูปแบบการทำธุรกรรม แต่สูตรที่ใช้เฉพาะเจาะจงไป โมเดลบางตัวลงโทษการบังคับขายทรัพย์สินอย่างหนัก ขณะที่บางตัวแยกแยะระหว่างบังคับขายที่เกิดจากความผันผวนกับการยืมเงินเกินตัว

ความถี่ของการอัพเดตคะแนน? ระบบการให้คะแนนแบบเรียลไทม์ตอบสนองทันทีต่อกิจกรรมบนเชน ขณะที่การประเมินเป็นระยะ ๆ อาจล่าช้าเป็นวันหรือสัปดาห์ สิ่งนี้ส่งผลต่อกลยุทธ์ - คุณไม่สามารถสร้างความเชื่อมโยงค้างคืนในหลายระบบ แต่คุณสามารถหลีกเลี่ยงการลดลงคะแนนอย่างฉับพลันจากตำแหน่งชั่วคราวได้

คุณสามารถเข้าถึงคะแนนของคุณเองได้หรือไม่? ความโปร่งใสมีความผันแปร บางแพลตฟอร์มเช่น Cred Protocol ให้แผงควบคุมผู้ใช้ที่แสดงคะแนนเครดิตและปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อคะแนนเหล่านั้น ขณะที่บางแพลตฟอร์มดำเนินการโดยปราศจากความโปร่งใส โดยคะแนนจะเห็นได้เฉพาะพรอตโทคอลที่สืบหาข้อมูลเท่านั้น ผู้ใช้งานได้รับผลประโยชน์จากระบบที่อธิบายโปรไฟล์ความเสี่ยงและเสนอดวงทางในการปรับปรุง

ประวัติของคะแนนมีไหม? ระบบใหม่ขาดการรับรองจากประวัติศาสตร์ โดยควรถาม: แบบจำลองการให้คะแนนนี้เคยทำนายการผิดนัดชำระได้ถูกต้องหรือไม่? คะแนนได้รับการเชื่อมโยงกับผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นจริงในสภาวะความเครียดทางตลาดในอดีตหรือไม่? ผู้ให้บริการที่มีการทดล'activitéarating ในภายหลังและการวิเคราะห์หลังดำเนินการเสร็จสมบูรณ์จะเสนอความน่าเชื่อถือมากขึ้น

มีการอุทธรณ์หรือแก้ไขได้หรือไม่? หากคะแนนของคุณดูเหมือนจะไม่ถูกต้อง — เช่น อาจจะเกิดจากเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นเพียงครั้งเดียวหรือข้อผิดพลาดของข้อมูล — คุณสามารถโต้แย้งได้หรือไม่? ระบบเครดิตสำหรับผู้บริโภคเสนอการตรวจข้อพิพาท; ทางเลือกบนเชนควรพิจารณาขั้นตอนคล้ายกัน

สำหรับพรอตโทคอล: การประเมินบริการการให้คะแนน

พรอตโทคอล DeFi ที่พิจารณาการบูรณาการการให้คะแนนเครดิตควรประเมินมิติต่าง ๆ ก่อนการใช้งาน:

ความเข้มงวดของระเบียบวิธี: ขอเอกสารที่ละเอียดของแบบจำลองการให้คะแนน วิธีการคำนวณการเกิดโอกาสผิดนัดชำระได้อย่างไร? ข้อมูลประวัติศกนี้ใช้เพื่อทำให้เกิดการให้คะแนนหรือไม่? มีการทดสอบสภาวะความตึงเครียดใดบ้างที่ถูกทดสอบ? ผู้ให้บริการที่แข็งแกร่งควรเสนอเอกสารระเบียบวิธีที่ครบถ้วน ไม่ใช่แค่สื่อประชาสัมพันธ์เท่านั้น

แหล่งข้อมูล: ควรเข้าใจว่าข้อมูลใดป้อนเข้ากับการให้คะแนน ข้อมูลบนเชนเท่านั้นที่ให้ความโปร่งใสแต่ระบบมีข้อจำกัด ขณะที่วิธีการไฮบริดที่รวมการตรวจสอบนอกเชนเสนอเนื้อหาที่รวยกว่าแต่แนะนำสมมติฐานความไว้วางใจ ประเมินว่าข้อมูลตรงกับความกังวลเรื่องความเสี่ยงของคุณหรือไม่

ความโปร่งใส vs. การเป็นเจ้าของ: ความโปร่งใสที่สมบูรณ์อนุญาตให้การตรวจสอบจากชุมชนแต่สามารถนำไปสู่การโกงโมเดลได้ โมเดลที่เป็นกรรมสิทธิ์สมบูรณ์ป้องกันการตรวจพิสูจน์ การสมดุลที่เหมาะสมขึ้นอยู่กับการใช้งาน แต่ส่วนประกอบที่สำคัญควรถูกจัดทำเอกสารสาธารณะ แม้ว่ารายละเอียดการดำเนินการทั้งหมดจะยังต้องปกปิดเป็นความลับ

การบริหารและอิสรภาพ: ใครคือผู้รับรองและให้คะแนน ระดับการมีอิทธิพลของรัฐบาลและผู้มีส่วนเกี่ยวข้องภายนอกตรวจสอบได้หรือไม่?Here's the translated content from English to Thai with markdown links left untranslated:

เนื้อหา: ใครที่ควบคุมผู้ให้คะแนนเรตติ้ง? การอัปเดตโมเดลมีการตัดสินใจอย่างไร? ผู้ให้บริการสามารถถูกกดดันโดยองค์กรที่ได้รับการจัดอันดับได้หรือไม่? โครงสร้างการบริหารจัดการที่เป็นอิสระซึ่งมีการป้อนข้อมูลจากผู้มีส่วนได้เสียที่หลากหลายช่วยส่งเสริมความน่าเชื่อถือ ในขณะที่การควบคุมที่รวมศูนย์เพิ่มข้อกังวลเรื่องความขัดแย้งทางผลประโยชน์

ต้นทุนของการบูรณาการ: นอกจากค่าธรรมเนียมโดยตรง ควรพิจารณาความซับซ้อนทางเทคนิค การบูรณาการต้องใช้การปรับแต่งสมาร์ทคอนแทร็คเฉพาะหรือไม่? การสืบค้นคะแนนใช้น้ำมัน (gas) เท่าไหร่? จะเกิดอะไรขึ้นถ้าบริการให้คะแนนมีการหยุดทำงานหรือมีความล้มเหลวในการเสนอราคาของฟีด?

การปฏิบัติตามกฎระเบียบ: ประเมินโครงสร้างทางกฎหมายและท่าทีปฏิบัติตามกฎระเบียบของผู้ให้บริการ เมื่อกฎระเบียบพัฒนาขึ้น การเป็นหุ้นส่วนกับหน่วยงานที่มีโครงสร้างที่ดีช่วยลดความเสี่ยงต่อโปรโตคอล บางภูมิภาคอาจห้ามใช้บริการให้คะแนนที่ไม่ได้ลงทะเบียนในอนาคต

ความขยายตัวและการครอบคลุม: ผู้ให้บริการให้คะแนนสินทรัพย์และเชนที่เกี่ยวข้องกับโปรโตคอลของคุณหรือไม่? ระบบสามารถขยายได้เมื่อโปรโตคอลของคุณเติบโตขึ้นหรือไม่? การครอบคลุมที่ครอบคลุมช่วยลดความจำเป็นในการมีพันธมิตรด้านการให้คะแนนหลายบริการและทำให้การจัดการพารามิเตอร์ง่ายขึ้น

สำหรับนักลงทุน: บทบาทของการให้คะแนนในการตรวจสอบการลงทุน

นักลงทุนรายย่อยและรายสถาบันที่มีความรู้ความเข้าใจสูงสามารถใช้การให้คะแนนเป็นหนึ่งในตัวแปรเพื่อพิจารณา:

การวิเคราะห์ผลตอบแทนปรับความเสี่ยง: แล้วถ้าหนึ่งโปรโตคอลให้ผลตอบแทน 10% APY ด้วยเรตติ้ง AA กับหนึ่งที่ให้ 10% ด้วยเรตติ้ง BB ผลที่ได้ในการสัมผัสความเสี่ยงจะต่างกันมาก เปรียบเทียบผลตอบแทนในหลายระดับการให้คะแนนเพื่อหาโอกาสที่สัดส่วนความเสี่ยง-ผลตอบแทนไม่สอดคล้องกัน

การสร้างพอร์ตโฟลิโอ: สร้างการเปิดรับที่หลากหลายในระดับการให้คะแนนและระเบียบวิธี แทนที่จะมุ่งเน้นในโอกาสที่มีการให้คะแนนสูงที่สุด ให้พิจารณาการจัดสรรบาลานซ์ที่ผลประโยชน์จากยิลด์ที่สูงขึ้นจากสินทรัพย์ที่มีการให้คะแนนต่ำกว่าในขณะที่รักษาการป้องกันภัยไว้

ความหลากหลายของโมเดล: อย่าเชื่อในการประเมินของผู้ให้คะแนนที่เดียวเท่านั้น หาก Gauntlet, Chaos Labs, และ Credora ให้คะแนนโปรโตคอลในลักษณะคล้ายกัน นั่นให้ความมั่นใจได้มากกว่าการพึ่งพาผู้ให้บริการแหล่งเดียว การแตกต่างอย่างมากระหว่างผู้ให้บริการนั้นควรค้นคว้าเพิ่มเติม

การตรวจสอบอิสระ: การให้คะแนนนั้นสนับสนุน แต่ไม่ได้แทนที่การดำเนินการตรวจสอบของตนเอง ตรวจทานการตรวจสอบของโปรโตคอล, โครงสร้างบริหารจัดการ, ภูมิหลังของทีม, และสุขภาพของชุมชนด้วยตัวเอง การให้คะแนนสูงไม่สามารถกำจัดความเสี่ยงจากสมาร์ทคอนแทร็ค, ความเสี่ยงทางกฎระเบียบ, หรือความเสี่ยงในการดำเนินการ

ความสัมพันธ์ในอดีต: ติดตามความสัมพันธ์ของการให้คะแนนกับผลลัพธ์จริงในช่วงเวลา ผู้ให้บริการใดที่คาดการณ์การล้มละลายหรือปัญหาของโปรโตคอลได้ดีที่สุด? ปรับความมั่นใจในระบบที่ต่างกันตามบันทึกประวัติศาสตร์

มุมมองอนาคต

การให้คะแนนเครดิตบนเชนมีแนวโน้มจะเข้าสู่ช่วงการพัฒนาและการยอมรับที่รวดเร็วเมื่อ DeFi เติบโตขึ้นและเข้าสู่การเงินแบบดั้งเดิม แนวทางหลายอย่างจะกำหนดทิศทางนี้

คะแนนเครดิตที่กระจายศูนย์อย่างเต็มรูปแบบ

ระบบปัจจุบันส่วนใหญ่ขึ้นอยู่กับหน่วยงานที่รวมศูนย์ — บริษัทต่างๆ เช่น Gauntlet, Chaos Labs, และ Credora ที่ประมวลผลข้อมูลและสร้างการให้คะแนน รุ่นต่อไปอาจจะเป็นการกระจายศูนย์อย่างเต็มรูปแบบ โดยมีโปรโตคอลให้คะแนนเครดิตที่ใช้การปกครองโดย DAO ที่มีโทเค็นและกลไกการเห็นพ้อง

ตัวอย่างเริ่มแรกเช่น Credora's Consensus Ratings Protocol ชี้ไปสู่โมเดลนี้ ผู้สนับสนุนที่เป็นอิสระหลายรายให้ข้อมูลการให้คะแนน และการรวมกลไกเชิงอัลกอริทึมจะสร้างคะแนนสุดท้าย การใช้กลไกเช่นการยืนยันแบบเดิมพัน (ผู้ให้บริการให้คะแนนเดิมพันโทเค็นที่อาจถูกตัดสินสำหรับการคาดการณ์ที่ผิด) หรือ Futarchy (ตลาดคาดการณ์ตัดสินคุณภาพเครดิต) อาจช่วยพัฒนาแนวทางนี้

การวิจัยเกี่ยวกับระบบชื่อเสียงของกระเป๋าสตางค์ เช่น zScore แสดงให้เห็นว่าโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องสามารถวิเคราะห์พฤติกรรมในโปรโตคอล DeFi หลากหลาย สร้างคะแนนชื่อเสียงตามการให้สภาพคล่อง, วินัยในการซื้อขาย, และการเข้าร่วมโปรโตคอล โมเดลเหล่านี้สามารถทำงานอย่างเต็มที่บนเชนหรือตัวบ่งชี้แบบกระจายศูนย์ ขจัดความจำเป็นในการพึ่งพาเอเจนซี่การให้คะแนนที่รวมศูนย์

ความท้าทายคือการรักษาความแม่นยำและความรับผิดชอบโดยไม่มีการควบคุมจากศูนย์กลาง หลักฐานการกระทำเหมาะสมของหน่วยงานเครดิตแบบดั้งเดิมสร้างแรงจูงใจในการจัดตำแหน่ง ทางเลือกกระจายศูนย์จำเป็นต้องมีกลไกต่างๆ เพื่อให้ผู้สนับสนุนปฏิบัติวิเคราะห์อย่างละเอียดแทนการแสวงหาความเห็นพ้องเบื้องผิว.

การพกพาระดับเครดิตในระดับผู้ใช้

ปัจจุบัน ส่วนใหญ่ของระบบเครดิตทำงานที่ระดับโปรโตคอลหรือนักกู้เงินสถาบัน ขั้นต่อไปอาจขยายไปยังชื่อเสียงกระเป๋าสตางค์เฉพาะที่ติดตามผู้ใช้ใน DeFi

จินตนาการถึงคะแนนเครดิตแบบสากลที่เดินทางไปกับกระเป๋าสตางค์ของคุณ — ชื่อเสียงแบบผสมซึ่งได้รับจากการมีส่วนร่วมใน DeFi อย่างรับผิดชอบที่โปรโตคอลใดก็ได้สามารถสืบค้นได้ คะแนนนี้อาจรวมถึงประวัติการยืมของคุณใน Aave, การให้สภาพคล่องใน Uniswap, การเข้าร่วมในการกำหนดของ DAO หลายแห่ง, และรูปแบบการทำธุรกรรมข้ามเชน โปรโตคอลอาจเสนอเงื่อนไขเฉพาะตัวตามคะแนนการพกพาของคุณแทนการนำพารามิเตอร์ความครอบคลุมมาใช้ทั่ว

ระบบดังกล่าวยกข้อกังวลเรื่องเอกลักษณ์และความเป็นส่วนตัว ผู้ใช้อาจต้องการกระเป๋าสตางค์แยกต่างหากสำหรับวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกัน แยกความกิจกรรม DeFi ของพวกเขา เทคโนโลยีอนุรักษ์ความเป็นส่วนตัวเช่นพิสูจน์ศูนย์อาจช่วยในการเปิดเผยแบบเลือกได้ — พิสูจน์ว่าคุณมีคะแนนเครดิตที่เหนือกว่าเกณฑ์โดยไม่เปิดเผยคะแนนจริงหรือกิจกรรมภายใน. การสำรวจการยืนยันเครดิตแบบพิสูจน์ศูนย์กำลังทำงานเพื่อสะพานพาดคะแนน FICO แบบดั้งเดิมไปยังชื่อเสียงในเชนโดยใช้การพิสูจน์ทางเทคนิค.

การสร้างโทเค็นสินทรัพย์เครดิตที่ได้รับการจัดอันดับ

การบรรจบกันของการให้คะแนนเครดิตบนเชนและการสร้างโทเค็นสินทรัพย์ในโลกจริงมีแนวโน้มที่จะสร้างเครื่องมือทางการเงินรูปแบบใหม่ เราเห็นแล้วว่า ตั๋วเงินคลังสหรัฐฯ ที่ได้รับการสร้างโทเค็นกำลังถึง $6.6 พันล้าน และ การสร้างโทเค็นเครดิตส่วนตัวเกินไป $13 พันล้าน แต่ตลาดเหล่านี้ยังคงขาดโครงสร้างการซื้อขายทุติยภูมิที่แข็งแรง

การให้คะแนนเครดิตจะเปิดเสรีตลาดทุติยภูมิที่ลึกซึ้งกว่าสำหรับหนี้สินที่สร้างโทเค็น นักลงทุนที่ซื้อลูนนิ่งที่สร้างโทเค็นได้รับประโยชน์จากการรู้คุณภาพเครดิตของมัน เช่นเดียวกับนักลงทุนพันธบัตรที่พึ่งพาการให้คะแนนสำหรับหนี้สินของบริษัทที่เป็นแบบดั้งเดิม นี่จะสร้างกลไกการค้นหาราคาและสภาพคล่องสำหรับสินทรัพย์ที่มักจะซื้อขายกันบนโอเวอร์เดอะเคาน์เตอร์

เราอาจเห็นโปรโตคอล DeFi ที่เชี่ยวชาญในการบรรจุสินทรัพย์เครดิตที่ได้รับการจัดเรตเข้าสู่หุ้นที่แบ่งชั้น — หุ้นอาวุโสกับการให้คะแนน A โดยให้ยิลด์ที่ต่ำกว่า ในขณะที่หุ้นระดับจูเนียร์กับการให้คะแนนที่ต่ำกว่าให้ยิลด์ที่สูงขึ้นแต่มีความเสี่ยงเพิ่มขึ้น. แนวคิดการเครดิตที่มีโครงสร้างนี้ที่เป็นเรื่องธรรมดาในหลักทรัพย์ที่สนับสนุนด้วยสินทรัพย์แบบดั้งเดิม จะสามารถโปรแกรมได้ผ่านสมาร์ทคอนแทรคและโปร่งใสผ่านการให้คะแนนบนเชน.

มูลค่าของตลาดที่สามารถตอบสนองได้ทั้งหมดนั้นมหาศาล ตลาดเครดิตทั่วโลกเกินกว่า $300 ล้านล้าน; แม้เพียง 1% ของกิจกรรมนี้จะเกิดขึ้นบนเชน ก็จะมากกว่า DeFi ในปัจจุบันอย่างมาก การให้คะแนนเครดิตเป็นโครงสร้างพื้นฐานที่จำเป็นสำหรับการโยกย้ายครั้งนี้ให้เกิดขึ้น.

การบูรณาการกฎระเบียบ

เมื่อภูมิภาคต่างๆ พัฒนาโครงสร้างสำหรับสินทรัพย์ดิจิทัล การให้คะแนนเครดิตบนเชนอาจเผชิญกับการออกกฎระเบียบที่เป็นทางการ ผลลัพธ์นี้อาจมีหลายรูปแบบ:

ข้อกำหนดในการออกใบอนุญาต: ผู้ให้บริการการให้คะแนนอาจจำเป็นต้องมีการลงทะเบียนและการกำกับดูแลอย่างเป็นทางการ เช่นเดียวกับองค์กรการให้คะแนนทางสถิติที่ได้รับการยอมรับระดับชาติ (NRSROs) ในสหรัฐ ข้อกำหนดนี้อาจบังคับให้มีต้นทุนการปฏิบัติตามกฎระเบียบแต่ก็ให้ความชัดเจนด้านกฎระเบียบและอาจเปิดใช้งานการนำไปใช้ของสถาบัน

องค์กรการกำกับดูแลตนเอง: อุตสาหกรรมอาจจัดตั้งหน่วยงานมาตรฐานที่กำหนดแนวปฏิบัติที่ดีที่สุด, ข้อกำหนดของระเบียบวิธี, และจรรยาบรรณแนวคิดนี้อาจตอบสนองความต้องการการกำกับดูแลของรัฐบาล ในขณะที่รักษาความยืดหยุ่นและนวัตกรรมในระบบ.

ข้อกำหนดการคุ้มครองที่ปลอดภัย: หน่วยงานกำกับดูแลอาจสร้างข้อกำหนดการยกเว้นสำหรับการให้คะแนนบนเชนที่ตรงตามเกณฑ์ความโปร่งใสและการกำกับดูแล รับรู้ว่าระบบกระจายศูนย์นั้นแตกต่างจากหน่วยงานดั้งเดิมและสมควรได้รับการปฏิบัติที่แตกต่างกัน.

การผสานรวมกับกฎระเบียบของธนาคาร: หากการให้คะแนนเครดิตบนเชนได้รับการยอมรับด้านกฎระเบียบ มันอาจจะเข้ามามีส่วนร่วมในการคำนวณความเพียงพอของทุนสำหรับธนาคารที่ถือสินทรัพย์ที่สร้างโทเค็นหรือตัวร่วมใน DeFi นี้จะเร่งความเป็นไปได้ในการนำไปใช้งานของสถาบันโดยการทำให้ตำแหน่ง DeFi ที่จัดการได้จำเป็นมีประสิทธิภาพ¾ด้ามจับ.

พระราชบัญญัติการตลาดในคริปโตสินทรัพย์ (MiCA) ในสหภาพยุโรปและกรอบที่เสนอในสิงคโปร์, ฮ่องกง, และญี่ปุ่น บ่งชี้ว่าศูนย์การเงินหลักกำลังพัฒนาแนวทางการกำกับดูแลสำหรับคริปโต การให้คะแนนเครดิตบนเชนที่สอดคล้องกับมาตรฐานเกิดใหม่อาจได้รับการยอมรับทั่วโลก ส่งเสริมการไหลของเครดิตข้ามพรมแดน

DeFi ในอีก 3-5 ปี

มองไปข้างหน้า, ระบบนิเวศ DeFi ที่เติบโตเต็มที่และมีการใช้การให้คะแนนเครดิตอย่างแพร่หลายอาจประกอบด้วย:

ตลาดการให้ยืมที่แบ่งชั้น ที่นักยืมถูกแบ่งตามคุณภาพเครดิต โดยดอกเบี้ย, LTVs, และเงื่อนไขต่างๆ ตามลำดับ การให้ยืมที่มีข้อจำกัดมากเกินไปยังคงคนเดียวสำหรับนักกู้ที่ไม่ได้รับการจัดอันดับหรือที่มีอตัรต่ำ, ในขณะที่ผู้ที่มีเครดิตดีสามารถเข้าถึงทุนอย่างประหยัดได้.

การมีส่วนร่วมของสถาบันในระดับใหญ่ การที่กองทุนบำเหน็จบำนาญ, บริษัทประกันภัย, และผู้จัดการสินทรัพย์จัดสรรส่วนบางส่วนของพอร์ตโฟลิโอไปยังโอกาส DeFi ที่มีการจัดเรตที่เหมาะสมกับกรอบการจัดการความเสี่ยงที่มีอยู่ นำเสนอเงินทุนแบบดั้งเดิมหลายล้านล้านดอลลาร์สู่ตลาดบนเชน

การรวม TradFi-DeFi อย่างไร้รอยต่อ ที่สินทรัพย์ดั้งเดิมที่ถูกทำโทเค็น (พันธบัตร, เงินกู้ยืม, หุ้น) ซื้อขายควบคู่ไปกับสินทรัพย์ที่มีต้นกำเนิดจากคริปโตในตลาดที่รวมกัน. การให้คะแนนเครดิตมอบภาษาความเสี่ยงทั่วไปที่ช่วยในการเปรียบเทียบและการเพิ่มพอร์ตโฟลิโอข้ามทั้งสองโลก

ผลิตภัณฑ์เครดิตที่โปรแกรมได้ ที่สมาร์ทคอนแทรคปรับแต่งเงื่อนไขการให้ยืม, ข้อกำหนดหลักประกัน, และพารามิเตอร์ความเสี่ยงโดยอัตโนมัติขึ้นอยู่กับการปรับคะแนนเครดิตเรียลไทม์ การอัตโนมัตินี้ลดค่าใช้จ่ายในการปฏิบัติการและเปิดใช้งานกลยุทธ์ที่ซับซ้อนที่ไม่สามารถทำได้ในการเงินแบบดั้งเดิม

การลดความต้องการหลักประกัน เมื่การให้คะแนนเครดิตได้รับความแม่นยำและการยอมรับมากขึ้น, ทำให้การก้าวข้ามจากการให้โปรโตคอลที่มีข้อผูกพันหลักประกัน 150% สู่รูปแบบที่นักกู้ที่ได้รับการปรับอันดับสูงสามารถเข้าถึง 90% หรือแม้กระทั่งสินเชื่อที่ไม่มีหลักประกัน

การเข้าถึงเครดิตอย่างประชาธิปไตย ที่บุคคลและธุรกิจขนาดเล็กทั่วโลกสามารถสร้างเครดิตขึ้นมาได้Content: ประวัติการให้สินเชื่อบนบล็อกเชนและการเข้าถึงการเงินโดยไม่ต้องมีความสัมพันธ์กับธนาคารแบบดั้งเดิม ช่วยลดการกีดกันทางการเงิน

ข้อคิดสุดท้าย

การจัดอันดับเครดิตบนบล็อกเชนเป็นโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญสำหรับการพัฒนาของ DeFi จากระบบการเงินที่เป็นการทดลองไปสู่ตลาดเครดิตระดับโลกที่สามารถขยายได้ โดยการนำเสนอการประเมินความเสี่ยงอย่างโปร่งใสและขับเคลื่อนด้วยข้อมูลไปสู่การให้กู้ยืมแบบกระจายศูนย์ ระบบเหล่านี้ได้แก้ไขความไม่มีประสิทธิภาพพื้นฐานที่จำกัดศักยภาพการเติบโตของ DeFi

แม้ว่าขณะนี้ยังอยู่ในระยะเริ่มต้น โดยมีวิธีการที่แตกต่างกัน ประวัติที่ไม่ได้รับการพิสูจน์ และข้อจำกัดที่สำคัญเกี่ยวกับคุณภาพของข้อมูล ความโปร่งใสของโมเดล และความเสี่ยงเชิงระบบ แต่เส้นทางก็ชัดเจน: โปรโตคอลหลักกำลังรวมการจัดอันดับเข้าด้วยกัน ทุนสถาบันมีความต้องการกรอบความเสี่ยงที่มีความเข้มแข็งมากขึ้น และการแปลงเป็นโทเค็นของสินทรัพย์ในโลกจริงกำลังสร้างกรณีการใช้งานสำหรับการประเมินเครดิตที่ทำงานได้อย่างแท้จริงบนบล็อกเชน

สำหรับ DeFi ที่จะสุกงอมจนสามารถก้าวพ้นการปล่อยกู้ที่มีหลักประกันมากเกินไปได้ และบรรลุคำมั่นสัญญาของตลาดเครดิตระดับโลกที่มีประสิทธิภาพและเข้าถึงได้ คะแนนความเสี่ยงมาตรฐานเป็นสิ่งสำคัญ เช่นเดียวกับที่โหราจารย์ราคาได้กลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานพื้นฐานที่ช่วยให้เกิดคลื่นการเติบโตครั้งแรกของ DeFi การจัดอันดับเครดิตมีแนวโน้มที่จะเป็นพื้นฐานของคลื่นลูกที่สอง — อำนวยความสะดวกในการปล่อยกู้ที่ใช้หลักประกันน้อยลง ตลาดหนี้ที่เป็นโทเค็น และการยอมรับในระดับสากล

ผู้ใช้และโปรโตคอลควรเข้าหาการจัดอันดับเครดิตบนบล็อกเชนด้วยความรอบคอบที่เหมาะสม ทำความเข้าใจความแข็งแกร่งและข้อจำกัดของโมเดล กระจายตัวไปตามผู้ให้บริการจัดอันดับต่างๆ และรักษาการประเมินความเสี่ยงโดยอิสระ เช่นเดียวกับเทคโนโลยีที่เพิ่งเริ่มต้น การนำมาใช้ตั้งแต่เนิ่นๆ ย่อมมีความเสี่ยง แต่การเพิกเฉยต่อโครงสร้างพื้นฐานที่คู่แข่งจะใช้ประโยชน์เพื่อการแข่งขันก็มีความเสี่ยงเช่นกัน

ไม่กี่ปีข้างหน้าจะกำหนดว่าการจัดอันดับเครดิตบนบล็อกเชนจะบรรลุความน่าเชื่อถือและการยอมรับที่จำเป็นในการเชื่อมโยง DeFi และการเงินแบบดั้งเดิมหรือไม่ มูลนิธิทางเทคนิคกำลังถูกสร้างขึ้น กรอบการกำกับดูแลกำลังเกิดขึ้น ความต้องการจากสถาบันมีอยู่ สิ่งที่เหลือคือการดำเนินการ — ผู้ให้บริการจัดอันดับสามารถส่งมอบการประเมินความเสี่ยงที่แม่นยำและน่าเชื่อถือที่ทนต่อการทดสอบความเครียด และได้รับความมั่นใจจากทั้งผู้ใช้ที่เกิดในคริปโตและสถาบันการเงินแบบดั้งเดิมได้หรือไม่?

หากประสบความสำเร็จ การจัดอันดับเครดิตบนบล็อกเชนจะถูกจดจำว่าเป็นโครงสร้างพื้นฐานที่เปลี่ยน DeFi จากปรากฏการณ์เฉพาะกลุ่มคริปโตไปสู่ทางเลือกที่ถูกต้องตามกฎหมายต่อตลาดเครดิตแบบดั้งเดิม ขยายการเข้าถึงและเพิ่มประสิทธิภาพทางการเงินทั่วโลก แต่หากล้มเหลว ไม่ว่าจะผ่านการคาดการณ์ที่ไม่ถูกต้อง การปราบปรามของกฎระเบียบ หรือความล้มเหลวทางระบบ DeFi อาจยังคงถูกจำกัดอยู่ในการปล่อยกู้ที่มีหลักประกันมากเกินไปและกรณีการใช้งานข้างเคียง ความเสี่ยงนั้นสูง ความท้าทายนั้นมากมาย และโอกาสนั้นกว้างขวาง