Децентралізовані фінанси досягли переломного моменту. З мільярдами, що заблоковані в кредитних протоколах і кредитні ринки швидко розширюються, екосистема зіштовхується з фундаментальним викликом: як точно оцінювати та ціноутворювати ризик у середовищі без дозволів. Хоча DeFi успішно усунула традиційних воротарів, це водночас створило проблему непрозорості. Кредитори, позичальники та протоколи всі працюють з неповною інформацією про кредитоспроможність, створюючи системні неефективності, які обмежують алокацію капіталу і лімітують зростання сектора.
Велкомий на ринок кредитних рейтингів на блокчейні — зарождаюча, але зростаюча інфраструктурна складова, що має на меті забезпечити прозору, засновану на даних оцінку ризику для децентралізованих ринків. На відміну від традиційних фінансів, де агентства, як-от S&P та Moody's, давно домінують у сфері оцінки кредитоспроможності, ландшафт рейтингів DeFi є фрагментованим у різних підходах: алгоритмічні моделі оцінки, ризикові оракули, протоколи консенсусних рейтингів та платформи інституційної якості оцінки.
Компанії, такі як Gauntlet, Chaos Labs, і Credora, будують конкуруючі бачення того, як кредитний ризик має бути оцінений, розподілений і інтегрований у смарт-контракти.
Ця зміна важлива, оскільки 127 мільярдів доларів у DeFi залежать від забезпечених кредитів — капітал-неефективна модель, яка обмежує доступність і масштабованість. Кредитні рейтинги обіцяють шлях до більш складного кредитування, заснованого на ризику, де позичальники з міцною історією можуть отримати вищі співвідношення позики до вартості, протоколи можуть оптимізувати свої профілі ризику-повернення, і інституційний капітал може розгорнутися з більшою впевненістю.
Наслідки виходять за рамки самого DeFi: стандартизовані кредитні оцінки на блокчейні можуть з часом зблизити децентралізовані та традиційні фінанси, створюючи нові моделі андеррайтингу для токенізованого боргу, кредитування реальних активів і міжкордонних кредитних ринків.
Нижче розглянемо механіку кредитних рейтингів на блокчейні, профілі основних платформ, що будують цю інфраструктуру, аналізуємо реальні застосування та розглядаємо ризики й обмеження, притаманні алгоритмічній оцінці ризику. З розвитком DeFi кредитні рейтинги, ймовірно, стануть такими ж фундаментальними для децентралізованих ринків, як і оракули цін сьогодні — але шлях уперед вимагає навігації між складними викликами щодо якості даних, прозорості моделі та нормативної невизначеності.
Що таке кредитні рейтинги на блокчейні?
Традиційні фінанси вже давно покладаються на кредитні рейтинги для оцінки ймовірності, що позичальник не виконає свої зобов'язання. Коли компанії випускають облігації або особи подають заявку на іпотеку, рейтингові агентства оцінюють їхню кредитоспроможність, використовуючи такі фактори, як історія платежів, наявні борги та стабільність доходу. Ці оцінки перетворюються на стандартизовані бали або бук- I have translated the provided text into Ukrainian, following your instructions. Here is the translation while keeping markdown links untouched:
Зміст: межі", заздалегідь затверджені управлінням. Під час березневого розриву зв'язку USDC після краху Silicon Valley Bank, така автоматизація могла б призупинити нові депозити, посилити порогові значення ліквідації або впровадити вимикачі, щоб запобігти каскадним втратам.
Методологія Chaos Labs поєднує аналіз даних на блокчейні з інформацією, що знаходиться поза ланцюгом. Платформа обробляє дані з централізованих бірж, транзакцій на блокчейні, подій ліквідації та аналітики протоколів для створення всебічних ризик-профілів. На відміну від підходу Gauntlet, який зосереджений на симуляціях, Chaos робить акцент на спостережуваність у реальному часі та швидку реакцію.
Компанія зараз обслуговує $19 мільярдів загальної заблокованої вартості Aave на 10+ мережах, кожна з яких має десятки ринків і сотні параметрів, які потребують активного управління. Генеральний директор Chaos Labs Омер Голдберг описує це як перехід від статичного управління ризиками до "динамічних, адаптованих систем, які адаптуються згідно з рухами ринків".
Позамежі протоколів кредитування, Chaos Labs розробила спеціалізовані рамки управління ризиками для нових DeFi-примітивів, включаючи вічний ф'ючерс, основні токени та деривативи на основі рідкого стейкінгу. Така широта застосування демонструє, як оцінка кредитного ризику виходить далеко за межі традиційного кредитування.
Credora Network: Оцінки на основі консенсусу на блокчейні
Credora представляє третю модель: оцінки кредиту інституційного рівня, розгорнуті безпосередньо на блокчейні через протокол оцінок на основі консенсусу. Спочатку заснована як X-Margin у 2019 році та підтримувана інвесторами, включаючи Coinbase Ventures, S&P Global та Hashkey, Credora фокусується на оцінюванні інституційних позичальників як для централізованих, так і для децентралізованих кредитних ринків.
Методологія Credora поєднує традиційний кредитний аналіз з блокчейн-даними. Платформа оцінює позичальників щодо фінансової стійкості, кредитоспроможності, якості управління та ринкового положення, створюючи оцінки, що відповідають традиційним шкалам кредитних агентств (AAA до CCC). Станом на середину 2024 року, Credora сприяла надання кредитів на суму понад $1,5 мільярда з використанням своєї рамки оцінок.
Те, що відрізняє Credora, — це її інтеграція з інфраструктурою на блокчейні. Компанія співпрацювала з Space & Time (децентралізованим сховищем даних) та Chainlink (мережею оракулів) для поширення кредитних оцінок безпосередньо на розумні контракти. Коли протокол запитує кредитний рейтинг позичальника, функції Chainlink витягують дані з підтверджуваної бази даних Space & Time та повертають їх на блокчейн, дозволяючи ухвалення кредитних рішень в реальному часі на основі кредитоспроможності.
Метрики, які надає Credora, включають:
- Кредитний рейтинг (шкала 0-1000): детальна диференціація кредитоспроможності позичальника
- Еквівалент рейтингового агентства (RAE): відповідність шкалам S&P/Moody's для інституційної порівнянності
- Імовірність дефолту: статистично отриманий ризик дефолту за конкретні часові горизонти
- Додаткова позикоздатність: аналіз сценаріїв, що показує, скільки додаткового боргу позичальник міг би взяти, не впливаючи на їхній рейтинг суттєво
У лютому 2025 року, Credora запустила свій Протокол оцінок на основі консенсусу, децентралізовану модель, що агрегує оцінки ризиків від кількох експертів-консультантів. Замість того, щоб покладатися на єдиний централізований суб'єкт, протокол дозволяє кваліфікованим аналітикам з установ, як-от Jump Crypto, GSR і XBTO, надавати вхідні дані оцінки. Система потім виводить оцінки консенсусу через прозору методологію, створюючи те, що Credora називає "колективним інтелектом" для оцінки ризиків DeFi.
Цей підхід вирішує ключову критику традиційних рейтингових агентств: непрозорість і потенційний конфлікт інтересів. Розподіляючи оцінки на блокчейні з прозорою методологією та багатостороннім вхідним внеском, Credora прагне побудувати довіру, яка може витримати регуляторний контроль, паралельно обслуговуючи як протоколи, що належать до DeFi, так і установи, що досліджують кредит на блокчейні.
У значній валідації привабливості моделі для інституцій мережа оркулів RedStone оголосила у вересні 2025 року, що вона придбала Credora. Об'єднана платформа, яка діє під назвою "Credora by RedStone", поєднує дані про ціноутворення в реальному часі з оцінками кредитів на блокчейні, створюючи єдину інфраструктуру управління ризиками для протоколів DeFi та інституційних розподільників.
Порівняння методологічних підходів
Ці три платформи ілюструють різноманітність підходів до рейтингових оцінок кредиту на блокчейні:
Gauntlet робить акцент на системному ризику на рівні протоколу через симуляції та бектестування. Це найкраще підходить для управлінських рішень, оптимізації параметрів і управління інституційними трималоцільовими, де розуміння значення сукупного ризику важливіше за оцінку кожного окремого позичальника.
Chaos Labs зосереджений на операційній автоматизації та управлінні ризиками в реальному часі. Оракульна модель цієї платформи слугує протоколам, які потребують динамічних змін параметрів для реагування на швидко змінювані ринкові умови, ефективно перетворюючи управління ризиками з процесу управління на
Please let me know if you would like me to continue the translation for remaining or provide assistance with anything else.Система включає автоматичні вимикачі для екстремальних сценаріїв. Якщо стабільна монета відхиляється від курсу понад встановлений поріг, оракул може автоматично призупинити нові запозичення на цьому ринку, дозволяючи при цьому повернення боргів і зняття коштів. Це запобігає накопиченню протоколами поганих боргів під час кризових подій — урок, вивчений із численних інцидентів у DeFi, коли затримки в реакціях призвели до неплатоспроможності протоколів.
Токенізовані ринки кредиту та вторинна торгівля
Можливо, найтрансформаційнішим застосуванням є створення токенізованих кредитних інструментів з програмованими умовами. Коли кредитні рейтинги існують у блокчейні, протоколи можуть створювати токенізовані кредитні позиції, які автоматично регулюють процентні ставки, маржу та вимоги до застави, виходячи з якості кредиту позичальника.
Уявіть протокол, який токенізує корпоративні кредити у вигляді торгованих NFT. Кожен NFT представляє кредит з умовами, закодованими у метадані: позичальник, процентна ставка, дата погашення, кредитний рейтинг на момент створення. Коли кредитний рейтинг позичальника оновлюється (в результаті нової активності в блокчейні або періодичної переоцінки), змінюються характеристики ризику NFT, що впливає на його ціну на вторинному ринку.
Це створює ліквідні ринки для боргових інструментів, які традиційно торгувалися за допомогою прямих переговорів із значними тертями. Інвестори можуть створювати портфелі кредитів різного рівня ризику, хеджувати експозиції або надавати ліквідність позичальникам без прямої участі у протоколі. Прозорість рейтингів кредитів у блокчейні дозволяє ефективно визначати ціну — покупці точно знають, на який ризик вони йдуть, оскільки рейтинг є достовірним і піддається перевірці.
Вплив на ефективність капіталу
Сукупний вплив цих застосувань полягає в підвищенні ефективності капіталу у всьому DeFi. Дослідження, що вивчає стратегії DeFi з рейтингом та без нього, показує, що протоколи з рейтингом, такі як Morpho Vaults, зросли на 25% швидше, ніж їхні нерейтинговані колеги, що підтверджує попит користувачів на прозору оцінку ризику.
Для окремих користувачів кредитні рейтинги створюють стимули для гарної поведінки. Підтримка гарного стану застави, уникання ліквідацій і демонстрація стабільного управління боргом безпосередньо покращують рейтинг і доступ до кращих умов запозичення. Цей поведінковий компонент перетворює DeFi з будь-якості в систему, засновану на репутації, при цьому репутація виводиться з достовірної активності в блокчейні, а не з суб'єктивних соціальних сигналів.
Для протоколів ціноутворення на основі ризику дозволяє більш деталізоване управління скарбницею. Замість встановлення консервативних універсальних параметрів, які залишають капітал недовикористаним, протоколи можуть пропонувати різні умови, які оптимізують використання, зберігаючи при цьому безпечні межі. Цей підхід стає дедалі більш важливим у міру зростання DeFi та посилення конкуренції за ліквідність.
Чому це важливо: зв'язок DeFi та традиційних фінансів
Розвиток кредитних рейтингів на блокчейні є більше, ніж просто покращенням інфраструктури DeFi — це може бути необхідним для довгострокової життєздатності сектора і його інтеграції з традиційними фінансовими системами.
Паралелі до традиційних кредитних ринків
Традиційні фінанси виділяють понад 300 трильйонів доларів у вигляді боргового капіталу глобально, завдяки стандартам кредитного рейтингу від агентств, таких як S&P, Moody's і Fitch. Ці рейтинги виконують кілька критичних функцій: дають змогу здійснювати оцінку цін на ринках облігацій, інформують про регуляторні вимоги до капіталу для банків, керують інвестиційними мандатами для пенсійних фондів та страхових компаній та забезпечують спільну мову для оцінки кредитного ризику в різних юрисдикціях.
Різкий ріст DeFi — від незначної вартості в 2019 році до понад 120 мільярдів доларів у 2025 році — відбувся значною мірою без цієї інфраструктури. Перевищене заставне забезпечення діяло як механізм початкового завантаження, але воно накладає жорсткі обмеження на масштабованість. Кожен долар, що надається в кредит, потребує більше 1,50 долара у вигляді заблокованої застави, що обмежує швидкість обороту капіталу і виключає позичальників без значних криптоактивів з доступу до кредиту.
Кредитні рейтинги на блокчейні надають потенційний шлях до більш ефективних ринків. Якщо DeFi розробить переконливу, стандартизовану оцінку ризику, якій довіряють установи, сектор міг би звернутися до величезних пулів капіталу, що керуються традиційними фінансовими установами — пенсійними фондами, страховими компаніями, суверенними фондами багатства — які потребують міцних рамок ризику перед розміщенням.
Інституційна валідація через придбання і партнерства
Придбання Credora компанією RedStone у вересні 2025 року є сигналом зростаючого інституційного інтересу до рейтингованих стратегій DeFi. Рішення RedStone інтегрувати кредитні рейтинги безпосередньо у свою інфраструктуру оракула відображає тезу про те, що дані оцінки ризику та ціноутворення такі ж фундаментальні для наступної фази DeFi.
Аналогічно, великі фінансові установи тестують токенізовані кредитні застосування, які залежать від надійного оцінювання ризику. Проект Guardian від JPMorgan, фонд BUIDL від BlackRock і OnChain US Government Money Fund від Franklin Templeton представляють собою експерименти щодо залучення традиційних активів у блокчейн. Для масштабування цих ініціатив їм потрібна кредитна інфраструктура, яка відповідає інституційним стандартам.
Ринок токенізованих реальних активів (RWA) виріс до понад 25 мільярдів доларів, з токенізованими казначейськими облігаціями США досягнув 6,6 мільярда доларів і приватним кредитом, що перевищує 13 мільярдів доларів. Для правильного функціонування цих ринків потрібна оцінка кредитного ризику — інвесторам, які купують токенізовані корпоративні кредити, потрібно розуміти ризик дефолту, позичальникам, які використовують токенізовані облігації в якості застави, потрібні точні оцінки, і регуляторам, які контролюють ці дії, потрібні прозорі метрики ризику.
Розблокування нових моделей андерайтингу
Кредитні рейтинги на блокчейні відкривають бізнес-моделі, які не існують у поточному DeFi. Ріст платформ, таких як Clearpool, яка сприяла масштабному інституційному запозиченню, демонструє попит на незабезпечене або слабо-забезпечене кредитування кредитоспроможних суб'єктів. Торгові компанії, маркет-мейкери та крипто-нативні компанії часто потребують короткострокової ліквідності для операцій, але їм важко заблокувати значні застави.
Кредитне кредитування для таких позичальників може запропонувати кредиторам вищі прибутки з урахуванням ризику (8-12% на рік на стабільних монетах порівняно з 4-5% на забезпечених ринках), забезпечуючи при цьому позичальникам більш ефективний доступ до капіталу. Модель працює, тому що кредитні рейтинги кількісно оцінюють і враховують ризик дефолту, дозволяючи обґрунтоване прийняття ризику, а не надмірну консервативність.
Цей же принцип поширюється на роздрібних позичальників. Поточний DeFi фактично виключає користувачів без значних криптоактивів з доступу до кредиту. Кредитний рейтинг на основі блокчейну з часом може дозволити невеликі незабезпечені кредити для гаманців з доведеною відповідальною поведінкою, аналогічно тому, як функціонують кредитні картки в традиційних фінансах. Хоча регуляторні та юридичні виклики залишаються значними, технічний фундамент створюється.
Наслідки для вартості капіталу
Можливо, найзначніший довгостроковий вплив полягає у вартості капіталу DeFi. Сьогодні протоколи DeFi платять постачальникам ліквідності будь-які ставки, які потребуються для залучення депозитів, що визначаються головним чином кривими використання та голосуванням у громаді. З кредитними рейтингами протоколи могли б розділити свої ринки, пропонуючи нижчі ставки для безпечніших позичальників і вищі для більш ризикових.
Це рівне ціноутворення знизило б середню вартість позик для учасників з низьким ризиком, у той час як все ще генерувало б привабливі прибутки для постачальників ліквідності, які беруть на себе рейтинговані ризики. Підвищення ефективності могло б зробити DeFi конкурентоспроможним з традиційним кредитуванням для певних випадків використання, особливо для транскордонних транзакцій і вимог до доступу 24/7, де традиційні фінанси відчувають труднощі.
З боку пропозиції установи дедалі частіше розглядають можливості DeFi з рейтингом як законні альтернативи для доходу. Казна страхової компанії на суму 100 мільйонів доларів могла б виділити 1-2% на кредитування DeFi з рейтингом A, якщо вона зможе продемонструвати порівнянний ризик з інвестиційними корпоративними облігаціями. Цей інституційний потік міг би значно поглибити ліквідність DeFi і зменшити волатильність ставок.
Потенціал регуляторної конвергенції
Регулятори в усьому світі намагаються зрозуміти, як здійснювати нагляд за DeFi і токенізованими активами. Одним із постійних викликів є визначення вимог до капітальної достатності для банків та фінансових установ, які взаємодіють з крипторинками. Без стандартизованої оцінки ризику регулятори зазвичай вибирають або повну заборону, або вузьку консервативну політику до капітальних витрат, що робить DeFi непривлекательним.
Кредитні рейтинги на блокчейні могли б надати регуляторам метрики ризику, які їм потрібні для розробки пропорційних рамок. Якщо кредитний протокол має прозорі оцінки від декількох незалежних аналітиків, що показують якість класу A, регулятори можуть присвоїти йому нижчу вагу ризику, ніж нерейтинговим протоколам. Це створило б стимули для протоколів застосовувати рейтинги і для постачальників рейтингів відповідати регуляторним стандартам.
Регламент щодо ринків крипто-активів Європейського Союзу (MiCA) інші аналогічні рамки, що розробляються в Сінгапурі, Гонконгу та інших юрисдикціях, починають розглядати ці питання. У міру покращення регуляторної ясності та вдосконалення кредитних рейтингів на блокчейні можлива конвергенція, в якій кредитні ринки DeFi отримують визнання в рамках традиційних фінансових регуляторних рамок.
Ризики, обмеження та роздуми
Незважаючи на обіцянки кредитних рейтингів на блокчейні, значні виклики та обмеження повинні бути визнані. Ці системи поки залишаються експериментальними, а їх широке прийняття могло б спричинити нові ризики, не вирішуючи при цьому деякі фундаментальні проблеми.
Якість даних та їх повнота## Обмеження кредитних рейтингів в ончейн
Ончейн кредитні рейтинги стикаються з внутрішніми обмеженнями: вони можуть аналізувати лише дані, які доступні на публічних блокчейнах. Хоча транзакції, депозити, позики та ліквідації є видимими, важлива інформація залишається поза мережею — фінансовий стан компанії, грошовий потік, реальні активи, юридичний стан, якість управління, компетентність керівництва та зовнішні боргові зобов'язання.
Для інституційних позичальників це створює неповну картину. Торгова фірма може мати бездоганну ончейн історію, але стикатися з судовими позовами, регуляторними розслідуваннями або зниженням прибутковості в операціях, що не стосуються блокчейну. Традиційний кредитний аналіз враховує ці фактори; ончейн моделі здебільшого не можуть. Credora вирішує це через допоміжну ретельну перевірку та засвідчення, яке зберігає конфіденційність, але фундаментальне обмеження залишається.
Для окремих гаманців проблема проявляється інакше. Новий гаманець без історії отримує низькі оцінки, незважаючи на те, що він може перебувати під контролем особи або суб'єкта з високою кредитоспроможністю. На противагу цьому, гаманець з чистою історією може належати вишуканому злочинцю, який ще не виконав свою шахрайську схему. Псевдонімна природа блокчейнів заважає зв'язати репутацію гаманця з реальним світом, обмежуючи надійність кредитного сигналу.
Ризики моделі та прозорість
Рейтингові моделі передбачають суб'єктивний вибір дизайну — які змінні зважувати, як справлятися з крайніми випадками, на які історичні періоди орієнтуватися, які стрес-сценарії моделювати. Ці рішення залучають припущення, які можуть не відповідати ситуації за безпрецедентних ринкових умов.
Симуляції Gauntlet припускають певні моделі поведінки ліквідаторів, але при події чорного лебедя можуть виникнути збої в координації або навмисні атаки, які моделі не передбачили. Пороги Chaos Labs залежать від нещодавньої історичної волатильності, можливо, пропускаючи ризики низької частоти але високого впливу. Консенсусна модель Credora припускає, що експертні учасники залишаються незалежними та неупередженими, але можуть бути маніпульовані, якщо кілька учасників зговорюються.
Прозорість моделі значно варіюється серед постачальників. Хоча Credora публікує свої методологічні рамки, а Gauntlet ділиться загальними підходами, власні моделі містять комерційні таємниці, що обмежує зовнішню валідацію. Користувачі та протоколи повинні довіряти, що постачальники рейтингів точно схопили ризик, що створює ризик централізації навіть в системах, номінально децентралізованих.
Системний ризик від корельованих моделей
Особливо тривожний сценарій: якщо багато протоколів приймають ту саму систему кредитного рейтингу або схожі моделі, їх управління ризиками стає корельованим. Коли модель вказує на необхідність зменшення експозиції до певного активу або типу позичальника, кілька протоколів можуть одночасно вжити однакових дій, створюючи динаміку панічних розпродажів або кризи ліквідності.
Ми бачили аналогічні збої у традиційних фінансах — моделі Value at Risk (VaR), які використовувалися багатьма банками, призвели до корельованих продажів під час фінансової кризи 2008 року, загострюючи ринкові обвали. Взаємозв'язок DeFi через спільне забезпечення та компоновані протоколи може підсилити такі ефекти.
Диверсифікація методологій рейтингування допомагає зменшити цей ризик, але також створює плутанину. Якщо Gauntlet оцінює протокол на 95/100, тоді як Chaos Labs оцінює його на 78/100, кому повинні довіряти користувачі? Відсутність стандартизації, яка забезпечує методологічне різноманіття, також підриває створення спільної мови ризику.
Поведінкові ризики та маніпуляції
Кредитні оцінки створюють стимули, які учасники можуть маніпулювати. Позичальник, передбачаючи значне кредитне плече, може ретельно підтримувати бездоганну поведінку, щоб будувати оцінку, а потім використати цю репутацію у розрахованій атаці. Виклик полягає в розрізненні між справжньою кредитоспроможністю та імітацією репутації.
Ончейн поведінку також легше маніпулювати, ніж іcторію кредиту поза блокчейном. Вишуканий зловмисник може керувати кількома гаманцями, будувати репутацію через усі з них через вигадану історію транзакцій, а потім координувати дефолти. Хоча прозорість блокчейну робить криміналістику можливою, виявлення відбувається реактивно після завданої шкоди.
Рейтингові системи також повинні уникати створення викривлених стимулів для протоколів. Якщо рейтинг протоколу значно впливає на його здатність залучати ліквідність, він може чинити тиск на агентства, що оцінюють, для підвищення оцінок або може маніпулювати видимими метриками, щоб грати модель. Ця динаміка тісно нагадує конфлікт інтересів, який мучив традиційні кредитні агентства під час кризи 2008 року.
Регуляторні та правові питання
Регуляторний статус ончейн кредитних рейтингів залишається невизначеним у різних юрисдикціях. Питання включають:
- **Чи вважаються ці рейтинги "інвестиційними порадами" або "діяльністю з кредитного рейтингування",
що вимагають реєстрації та нагляду?** У багатьох юрисдикціях агентства кредитного рейтингу стикаються з суворими регуляціями після їх невдач під час кризи 2008 року. Постачальники ончейн рейтингів можуть згодом зіткнутися з подібними вимогами.
-
Чи приймають кредитуючі протоколи, що використовують рейтинги, відповідальність за неточні оцінки? Якщо протокол коригує умови позичальника на основі кредитного рейтингу, який виявляється невірним, хто несе відповідальність за результуючі збитки?
-
Чи захищені позичальники під регуляціями щодо споживчого кредитування? Якщо кредитні рейтинги впливають на доступ до фінансових послуг, вони можуть викликати закони про заборону дискримінації, вимоги щодо чесного кредитування або правила надання пояснень у певних юрисдикціях.
-
Як обробляються транскордонні кредитні оцінки? Постачальник рейтингу, що базується в Сінгапурі, оцінюючи протокол США, який кредитує європейських позичальників, діє в регуляторній сірій зоні з незрозумілою юрисдикційною владою.
Проблеми з надійністю
Мабуть, найбільш фундаментальне обмеження: ончейн кредитні рейтинги не мають десятиліть даних та стрес-тестування, через які проходили традиційні системи. Історично рівень дефолту за корпоративними облігаціями інвестиційного рівня S&P складає менше 0,2% на рік, оскільки агентство відточувало свої моделі протягом кількох бізнес-циклів. Ончейн рейтинги існують найбільше кілька років, через обмежені ринкові умови.
DeFi ще не пережив справжню системну кризу, аналогічну до 2008 року — сценарій, у якому кредитні ринки заморожуються, ліквідації виникають по всіх протоколах, і попит на безпечність призводить до масового скорочення кредитів. Поки рейтингові моделі не пройшли тестування в таких умовах, їх надійність залишається спекулятивною. Корекція у березні 2020 року та подальші події надали деякі стрес-тести, але вони можуть не представляти сценарії ризику з дуже низькою ймовірністю та великим впливом, які визначають, чи дійсно рейтинги захоплюють ризик.
Дослідження, такі як «SoK: Decentralized Finance (DeFi)» Вернера та ін., систематизують ці виклики, розрізняючи між технічною безпекою (експлуатація смарт-контрактів, маніпуляція з ореклами) та економічною безпекою (маніпуляція ринком, флеш-кредити, атаки на управління). Кредитні рейтинги в основному адресують економічну безпеку, але залишаються вразливими до технічних збоїв, які можуть звести оцінки ризику нанівець, якщо компрометуються основні протоколи.
Що повинні знати користувачі та протоколи
По мірі того, як ончейн кредитні рейтинги знаходять ширше застосування, учасникам потрібні рамки для ефективної оцінки та використання цих систем.
Для користувачів: розуміння вашого рейтингу
Зустрічаючи протокол DeFi, який відображає кредитні оцінки або прирівнює умови залежно від рейтингів, користувачі повинні дослідити кілька ключових факторів:
Що впливає на рейтинг? Розумійте, які ончейн дії мають значення. Більшість моделей враховують історію запозичення, події ліквідації, різноманітність активів та шаблони транзакцій, але конкретні формули різняться. Деякі системи сильно штрафують за будь-яку ліквідацію, тоді як інші розрізняють між вимушеними ліквідаціями через волатильність і безвідповідальне надмірне кредитування.
Як часто оновлюється рейтинг? Системи, що працюють в реальному часі, негайно реагують на ончейн активність, тоді як періодичні оцінки можуть мати затримку в днях або тижнях. Це впливає на стратегії — ви не можете миттєво побудувати репутацію в більшості систем, але також можете уникнути різкого падіння рейтингу через тимчасові позиції.
Чи можете ви отримати доступ до свого власного рейтингу? Прозорість різниться. Деякі платформи, такі як Cred Protocol, забезпечують користувачам доступ до панелей управління з кредитними оцінками та факторами, що на них впливають. Інші працюють непрозоро, з рейтингами, видимими лише протоколам, що запитують дані. Користувачі отримують вигоду від систем, які пояснюють їх ризиковий профіль і пропонують шляхи покращення.
Яка історія рейтингової системи? Нові системи позбавлені історичної валідації. Запитайте: чи ця модель рейтингу точно прогнозувала дефолти? Як рейтинги корелювали з фактичними результатами під час попередніх ринкових стресів? Постачальники з прозорими тестами та поствпроваджувальним аналізом пропонують більше довіри.
Чи є можливості оскарження або виправлення? Якщо ваш рейтинг здається неточним — можливо, через одноразову подію або помилку даних — чи можете ви його оскаржити? Системи кредитування споживачів пропонують механізми спорів; ончейн еквіваленти повинні розглянути аналогічні процеси.
Для протоколів: оцінка рейтингових служб
Протоколи DeFi, які розглядають інтеграцію кредитних рейтингів, повинні оцінити декілька аспектів перед впровадженням:
Ретельність методології: вимагайте детальну документацію рейтингової моделі. Як розраховуються ймовірності дефолту? Які історичні дані інформують модель? Які стрес-сценарії тестуються? Надійний постачальник повинен запропонувати всебічні методологічні документи, а не лише маркетингові матеріали.
Джерела даних: зрозумійте, які дані живлять рейтинги. Чисто ончейн дані забезпечують прозорість, але обмежену сферу. Гібридні підходи, які включають перевірку поза мережею, пропонують багатший контекст, але впроваджують припущення довіри. Оцініть, чи відповідають дані вашим ризиковим занепокоєнням.
Баланс прозорості та власності: Повна прозорість дозволяє валідацію спільнотою, але може дозволити маніпуляції. Повністю власницькі моделі перешкоджають перевірці. Оптимальний баланс залежить від випадку використання, але критичні компоненти повинні бути публічно задокументованими, навіть якщо повні деталі впровадження залишаються конфіденційними.
Управління та незалежність: Хто...упевненість, на основі технічних розрахунків.
Хто контролює рейтингового постачальника? Як ухвалюються рішення щодо оновлень моделей? Чи можна впливати на постачальника рейтингу через зацікавлені суб'єкти? Незалежні структури управління з різними зацікавленими сторонами здобувають довіру, тоді як централізоване управління викликає занепокоєння через конфлікт інтересів.
Інтеграційні витрати: Крім прямих комісій, розгляньте технічну складність. Чи вимагає інтеграція модифікацій смарт-контрактів на замовлення? Скільки газу споживають запити оцінок? Що станеться, якщо рейтингова служба стикається з простоєм або збоєм в ціновій інформації?
Відповідність регуляторам: Оцініть правову структуру та відповідність постачальника. Оскільки регулювання змінюється, партнерство з добре структурованими суб'єктами знижує ризик протоколу. Деякі регіони можуть заборонити використання нерозреєстрованих рейтингових сервісів.
Масштабуємість та охоплення: Чи оцінює постачальник активи та ланцюги, які актуальні для вашого протоколу? Чи може система розширюватися з ростом вашого протоколу? Комплексне охоплення знижує потребу в декількох рейтингових партнерах і спрощує керування параметрами.
Для інвесторів: роль рейтингу у належній перевірці
Інституційні та продумані роздрібні інвестори можуть використовувати рейтинги як один із багатьох вхідних даних:
Аналіз доходності з урахуванням ризику: Протокол, що пропонує 10% APY з рейтингом АА, надає зовсім іншу ризикову експозицію, ніж той, що пропонує 10% з рейтингом ВВ. Порівнюйте доходності через різні рівні рейтингу, щоб визначити можливості, де відношення ризику до доходу здається нерівномірним.
Побудова портфеля: Створюйте диверсифіковану експозицію через рейтингові рівні та методології. Замість концентрації на можливостях з найвищим рейтингом, розгляньте збалансовані розподіли, які захоплюють вищі доходності від активів з нижчим рейтингом, зберігаючи при цьому захисні буфери.
Різноманітність моделей: Не покладайтеся на оцінку єдиного постачальника рейтингів. Якщо Gauntlet, Chaos Labs і Credora всі оцінюють протокол подібно, це надає більше впевненості, ніж залежність від одного джерела. Значний розбіжність між постачальниками вимагає розслідування.
Незалежна перевірка: Рейтинги доповнюють, але не замінюють особисту належну перевірку. Переглядайте аудити протоколів, структури управління, досвід команди, і здоров'я спільноти незалежно. Високі рейтинги не усувають ризиків смарт-контрактів, регулятивних ризиків або ризиків виконання.
Історична кореляція: Відстежуйте, як рейтинги корелюють з фактичними результатами з часом. Який з постачальників рейтингів найкраще передбачав дефолти або проблеми з протоколом? Співвіднесіть довіру до різних систем на основі емпіричних записів.
Перспективи на майбутнє
Ймовірно, що кредитні рейтинги на ланцюжку входять у період швидкого розвитку та впровадження, оскільки DeFi зріє та зближується з традиційними фінансами. Кілька тенденцій формуватимуть цю траєкторію.
Повністю децентралізовані кредитні оцінки
Зараз системи в значній мірі покладаються на централізовані суб'єкти — компанії на кшталт Gauntlet, Chaos Labs і Credora, які обробляють дані та створюють рейтинги. Наступне покоління може бути повністю децентралізовано, з протоколами кредитного оцінювання, що управляються DAO на основі токенів та механізмами консенсусу.
Ранні приклади, як-от Consensus Ratings Protocol від Credora, вказують на цю модель. Кілька незалежних учасників надають вхідні дані для рейтингу, а алгоритмічне агрегування створює остаточні оцінки. Цей підхід може використовувати механізми, такі як ставка для підтвердження (постачальники рейтингів ставлять токени, які можуть бути знижені за погані передбачення) або футархія (ринок передбачень визначає якість кредиту).
Дослідження систем репутації гаманців на кшталт zScore демонструє, як моделі машинного навчання можуть аналізувати поведінкові шаблони в протоколах DeFi, присвоюючи репутаційні оцінки на основі надання ліквідності, торгової дисципліни і залучення до протоколу. Ці моделі можуть працювати повністю на ланцюжку або через децентралізовані мережі оракулів, усуваючи залежність від централізованих рейтингових агентств.
Виклик полягає в збереженні точності та відповідальності без централізованого нагляду. Репутація традиційних кредитних агентств забезпечує вирівнювання стимулів; децентралізованим альтернативам потрібні різні механізми, щоб забезпечити, що учасники здійснюють глибокий аналіз, а не поверхневе пошук згоди.
Переносність кредиту на рівні користувача
Зараз більшість кредитних систем працюють на рівні протоколу або інституційного позичальника. Наступна етап може поширитися до індивідуальної репутації гаманця, яка слідує за користувачами через DeFi.
Уявіть собі універсальну кредитну оцінку, яка мандрує разом з вашим гаманцем — сукупну репутацію, зароблену через відповідальну участь у DeFi, яку може запитати будь-який протокол. Ця оцінка може враховувати вашу історію позик на Aave, надання ліквідності на Uniswap, участь в управлінні в кількох DAO, і транзакційні шаблони через ланцюги. Протоколи можуть пропонувати індивідуальні умови на основі вашої переносної оцінки, а не застосовувати загальні параметри.
Такі системи піднімають питання ідентифікації та конфіденційності. Користувачі можуть захотіти мати окремі гаманці для різних цілей, обмежуючи свою активність у сфері DeFi. Технології, що зберігають конфіденційність, такі як докази з нульовим знанням, можуть дозволити вибіркове розкриття — доказ того, що у вас є кредитна оцінка вище певного порогу, без розкриття точної оцінки або підлягаючої активності. Проекти, що досліджують верифікацію кредиту з нульовим знанням, працюють над тим, щоб з'єднати традиційні оцінки FICO з репутацію на ланцюжку за допомогою криптографічних доказів.
Токенізація оцінених кредитних активів
Злиття кредитних рейтингів на ланцюжку і токенізації реальних активів, імовірно, призведе до появи нових фінансових інструментів. Ми вже бачимо, як токенізовані казначейські облігації США досягають $6,6 мільярдів та токенізація приватного кредиту перевищила $13 мільярдів, але ці ринки все ще не мають розвиненої інфраструктури вторинної торгівлі.
Кредитні рейтинги надаватимуть можливість глибоких вторинних ринків для токенізованої заборгованості. Інвестор, купуючи токенізований корпоративний займ, отримує вигоду від знання його кредитної якості, так само, як інвестори у облігації покладаються на рейтинги для традиційної корпоративної заборгованості. Це створює механізми цінового відкриття і ліквідності для активів, які історично торгувалися позабіржово.
Ми можемо побачити DeFi-протоколи, які спеціалізуються на упаковці оцінених кредитних активів у транші — старші транші з рейтингами класу A, що пропонують нижчі доходності, та молодші транші з нижчими рейтингами, що пропонують вищі доходності, але більший ризик. Цей структурований кредитний підхід, поширений у традиційних цінних паперах з підтримкою активів, стає програмованим через смарт-контракти та прозорим через рейтинги на ланцюжку.
Загальний доступний ринок величезний. Глобальні кредитні ринки перевищують $300 трильйонів; захоплення 1% цієї активності на ланцюжку перевершить поточний масштаб DeFi. Кредитні рейтинги є необхідною інфраструктурою для реалізації цієї міграції.
Регулятивна інтеграція
Коли юрисдикції розробляють рамки для цифрових активів, кредитні рейтинги на ланцюжку, ймовірно, зустрінуться з формалізованим регулюванням. Результат може мати декілька форм:
Вимоги до ліцензування: Постачальники рейтингів можуть потребувати офіційної реєстрації та нагляду, подібно до національно визнаних статистичних рейтингових організацій (NRSROs) у США. Це наклало б витрати на відповідність, але також надало б регуляторну ясність і, можливо, дозволило б інституціональне впровадження.
Саморегулівні організації: Галузь може створити стандарти організації, які встановлюють найкращі практики, вимоги до методології та етичні кодекси. Цей підхід може задовольнити потреби регуляторів у нагляді, зберігаючи при цьому гнучкість і інновацію.
Правові захисти: Регулятори можуть створити винятки для рейтингів на ланцюжку, які відповідають певним критеріям прозорості та управління, визнаючи, що децентралізовані системи відрізняються від традиційних агентств і заслуговують різного підходу.
Інтеграція з банківськими регулюваннями: Якщо кредитні рейтинги на ланцюжку досягнуть регуляторного визнання, вони можуть враховуватись у розрахунках достатності капіталу для банків, що утримують токенізовані активи або беруть участь у DeFi. Це прискорить інституційне прийняття, роблячи позиції DeFi з рейтингом капітально ефективними.
Регулювання ринків крипто-активів (MiCA) в ЄС та нові рамки, що пропонуються у Сінгапурі, Гонконгу та Японії, свідчать про те, що основні фінансові центри розробляють узгоджені підходи до регулювання криптовалюти. Кредитні рейтинги на ланцюжку, які відповідають новим стандартам, можуть досягти глобального визнання, сприяючи транскордонним кредитним потокам.
DeFi через 3-5 років
Дивлячись вперед, зріла екосистема DeFi з широким використанням кредитних рейтингів, можливо, матиме:
Багаторівневі ринки кредитування, де позичальники сегментуються за якістю кредиту, зі зміною процентних ставок, LTV та умов відповідно. Надзабезпечене кредитування зберігається для нерейтингованих або з низьким рейтингом позичальників, у той час як кредитоспосібні учасники отримують доступ до ефективного капіталу.
Інституційна участь у масштабах, коли пенсійні фонди, страхові компанії та управляючі активами виділяють частини портфелів на рейтингові можливості DeFi, що вписуються в існуючі рамки управління ризиками. Це привносить трильйони традиційного капіталу в ринки на ланцюжку.
Безшовна інтеграція TradFi-DeFi, де токенізовані традиційні активи (облігації, позики, акції) торгуються разом з крипто-нативними активами на об’єднаних ринках. Кредитні рейтинги забезпечують спільну мову ризику, що дає змогу порівнювати та оптимізувати портфелі в обох світах.
Програмовані кредитні продукти, де смарт-контракти автоматично коригують умови кредитування, вимоги до забезпечення та параметри ризику на основі оновлень кредитних оцінок у реальному часі. Ця автоматизація знижує операційні витрати та дозволяє здійснювати складні стратегії, які неможливі у традиційних фінансах.
Знижені вимоги до застави у міру того, як кредитні рейтинги стають точнішими та прийнятними, дозволяючи перейти від 150% перевищення застави до моделей, де висококредитні позичальники отримують доступ до 90% або навіть некредитованих позик.
Демократичний доступ до кредиту, де фізичні особи та малі підприємства у всьому світі можуть створювати ...``` Content: кредитні історії на блокчейні та доступ до фінансування без звичних банківських відносин, зменшуючи фінансове виключення.
Final thoughts
Кредитні рейтинги на блокчейні представляють собою критичний шар інфраструктури для еволюції DeFi від експериментальних фінансових примітивів до глобально масштабованих кредитних ринків. Приносячи прозору, засновану на даних оцінку ризиків у децентралізоване кредитування, ці системи вирішують фундаментальну неефективність, яка обмежувала потенціал зростання DeFi.
Область залишається на початковій стадії, з конкурентними методологіями, неперевіреними записами й значними обмеженнями стосовно якості даних, прозорості моделей та систематичного ризику. Проте траєкторія ясна: основні протоколи інтегрують рейтинги, інституційний капітал все частіше вимагає надійних структур ризику, а токенізація реальних активів створює переконливі випадки використання для оцінки кредитів, які працюють нативно на блокчейні.
Для того, щоб DeFi зріс понад тимчасове забезпечене кредитування і досяг обіцянки ефективних, доступних глобальних кредитних ринків, стандартні оцінки ризику є обов'язковими. Так само, як цінові оракули стали основною інфраструктурою, що дозволила першій хвилі зростання DeFi, кредитні рейтинги, ймовірно, підкріплять його другу хвилю — сприяючи некоропірованому кредитуванню, токенізованим ринкам боргу та інституційному прийняттю в масштабі.
Користувачі та протоколи повинні підходити до кредитних рейтингів на блокчейні з належною обачністю. Зрозуміти сильні та слабкі сторони моделей, диверсифікуватися на різних постачальників рейтингів і підтримувати незалежну оцінку ризику. Як і з будь-якою новою технологією, раннє прийняття несе ризики, але так само і ігнорування інфраструктури, яку конкуренти будуть використовувати для переваги.
Найближчі кілька років визначать, чи досягнуть кредитні рейтинги на блокчейні надійності та прийняття, необхідних для з'єднання DeFi та традиційного фінансування. Технічний фундамент створюється; виникає регуляторна основа; інституційний попит існує. Що залишилося, це виконання — чи зможуть постачальники рейтингів надати точну й надійну оцінку ризиків, яка витримає стресові тести та завоює довіру як від користувачів криптовалютної індустрії, так і від традиційних фінансових установ?
Якщо вони досягнуть успіху, кредитні рейтинги на блокчейні будуть запам'ятовуватися як інфраструктура, яка трансформувала DeFi з нішевого криптофеномену у справжню альтернативу традиційним кредитним ринкам, розширюючи доступ і ефективність фінансування глобально. Якщо вони зазнають невдачі, через неточні прогнози, регуляторне пригнічення чи системні збої, DeFi може залишитися обмеженим забезпеченим кредитуванням та периферійними випадками використання. Ставки високі, виклики значні, а можливості величезні.