去中心化金融已达到一个十字路口。随着数十亿美元锁定在借贷协议中，并且信用市场快速扩张， 生态系统面临一个基本挑战：如何在无许可的环境中精确评估和定价风险。 虽然 DeFi 已成功消除传统的守门人，它同时也创造了一个不透明的问题。 借款人、贷方和协议都在关于信用状况的信息不完整的情况下操作， 这造成了限制资本分配和部门增长潜力的系统性低效。
链上信用评级登场——这一新生但正在成长的基础设施层，旨在为去中心化市场带来透明、数据驱动的风险评估。 与传统金融领域不同，S&P 和穆迪等机构长期主导信用评价，DeFi 的评级景观在多种方法间分裂： 算法评分模型、风险数据源、共识评级协议和机构级别评估平台。
如 Gauntlet、Chaos Labs 和 Credora 等公司正在构建关于信用风险应该如何量化、分配和整合到智能合约中的不同愿景。
这种转变之所以重要，是因为 DeFi 的 1270 亿美元总锁定价值高度依赖于超额抵押借贷， 这是一种限制可访问性和可扩展性的资本低效模型。 信用评级承诺了一条更复杂的基于风险的借贷路径， 在这条路径中，具有强大链上历史的借款人可以访问更高的贷款价值比， 协议可以优化其风险回报配置文件，机构资本可以更加自信地部署。
影响超越 DeFi 本身：标准化的链上信用分数最终可以桥接去中心化和传统金融， 为代币化债务、现实世界资产借贷和跨境信用市场创造新的承保模型。
下面我们将探讨链上信用评级的机制，重点介绍构建这种基础设施的主要平台， 分析实际应用，并考虑算法风险评估中的风险和限制。 随着 DeFi 的成熟，信用评级可能会成为去中心化市场与价格数据源一样的基础， 然而未来的发展路径需要在数据质量、模型透明度和监管不确定性之间导航复杂挑战。
什么是链上信用评级？
传统金融长期以来依赖信用评级来评估借款人违约义务的概率。 当企业发行债券或个人申请抵押贷款时，评级机构将使用付款历史、未偿还债务和收入稳定等因素评估其信用状况。 这些评估转为标准化分数或字母等级——AAA 为最安全借款人，逐步下降至投机等级和违约区域——，这些评级指导借贷条款和定价。
DeFi 历史上在没有这种基础设施的情况下操作。大多数借贷协议使用钝器：超额抵押。 借款人必须存入价值远高于他们希望借用的资产，通常为 150% 或更高。如果抵押品价值下降至一个临界值以下， 自动清算机制启动，保护贷方免于损失。该系统运作良好，但依旧低效。 拥有完美链上历史的借款人与首次用户或曾多次清算的钱包支付相同的抵押要求。
链上信用评级试图为这一二元系统注入观点。 本质上，这些评级分析借款人的历史区块链活动——交易模式、借贷行为、清算事件、资产持有、协议交互——并生成定量风险评分。 一些系统生成数值分数（0-1000 规模），而其他系统映射到传统的字母等级（AAA 至 CCC）或默认概率百分比。
其中的关键创新在于，这些分数可以直接在链上部署，嵌入智能合约，并用于动态调整借贷参数。 高评级的借款人可能会在协议上获得 80% 的贷款价值比，而低评级的钱包获得 60%。 根据信用分数调整的利率、清算门槛和借贷上限创建一个更有效的资本市场，奖励良好的行为并惩罚风险行为。
最近的学术研究已开始正式化这些概念。 Ghosh 等人的一篇题为 "去中心化金融中的链上信用风险评分" 的 2024 年论文引入了 OCCR 分数， 这是量化钱包级信用风险的概率框架。该模型不依赖于基于经验法则的评估，而是使用统计方法， 基于历史链上活动和预测场景估计违约概率。研究显示 DeFi 协议如何根据借款人的风险状况实时动态调整贷款价值比和清算门槛。
为说明此工作的实际运作：假设一个接受多种抵押类型的 DeFi 借贷池。 今天，协议可能会为使用 ETH 作为抵押的所有借款人设置 70% 的统一 LTV。 整合链上信用分数后，相同的协议可以为有强大信用历史的钱包（无清算、持续还款、持仓多样化）提供 75% 的 LTV， 为新手或更高风险的钱包提供 65%。这种区别对待提高了借款人的资本效率，同时保持了贷方的安全边际。
从无许可、超额抵押借贷到评分、基于风险借贷的转变代表了 DeFi 架构的根本进化。 它并没完全消除抵押要求——对很多应用仍然必要——， 但它允许更细化的风险管理，并为高度信用良好的参与者开启了向低抵押甚至无抵押借贷的路径。
主要平台如何构建信用评级模型
三家公司已在构建链上信用评级基础设施中脱颖而出， 各自追求反映不同风险测量和分配分为的方法。
Gauntlet：基于模拟的风险评分
Gauntlet 通过其经济安全等级平台开创了 DeFi 风险评分这一领域， 并与 DeFi Pulse 共同于 2020 年推出。 公司的方法论侧重于基于代理的建模和蒙特卡罗模拟，这些模拟在极端市场条件下进行压力测试协议。
Gauntlet 的风险评分主要评估借贷协议而非单个借款人，专注于系统偿付能力风险。 该平台分析抵押品波动性、相对流动性、用户行为模式、协议参数和清算效率。 通过在不同价格移动和清算场景下运行数千次模拟，Gauntlet 估计某一协议无力偿还储户的概率。
评分范围从 1 到 100，类似 Aave 和 Compound 等协议最初获得 90 以上的评级。 Gauntlet 的模型识别出每个协议中的“最危险抵押品”（常常是最不稳定或最大位置）并模拟违约场景。 如果价格瞬间下降 30%，会有多少比例的头寸面临清算？清算者的响应速度如何？ 若多个资产同时崩溃会发生什么？
除了协议级别的评级，Gauntlet 现已发展到提供 机构级风险管理服务。 公司现经营风险优化的保险库，用其模拟平台动态调整 DeFi 机会的风险敞口。 这些保险库代表了信用评分的实际应用：根据实时分析，分配资本到风险回报有利的协议。
Gauntlet 的方法强调定量严谨和基于历史事件的回测。 公司的模型在 2020 年 3 月“黑色星期四”暴跌期间预测了重大清算风险，并帮助协议调整参数以防止未来的级联失败。 这一专注于系统性风险而非单个钱包评分使 Gauntlet 与众不同——公司主要将 DeFi 信用评级视为协议设计和治理工具。
bounds" 内容已获得治理的预批准。在2023年3月USDC因硅谷银行倒闭而脱锚期间，这种自动化系统可以暂停新存款、收紧清算门槛，或实施断路器以防止级联损失。
Chaos Labs的方法结合了链上数据分析与链下市场情报。该平台处理来自中心化交易所、区块链交易、清算事件和协议分析的数据，以建立全面的风险画像。与Gauntlet重模拟的方法不同，Chaos更侧重于实时可观察性和快速响应。
公司现在服务于Aave的价值190亿美元的锁定总值，分布于10多个网络，每个网络拥有数十个市场和数百个需要积极管理的参数。Chaos Labs的CEO Omer Goldberg将其描述为从静态风险管理转向“动态、响应性系统，随市场变化而调整”。
除了借贷协议，Chaos Labs 还为新兴 DeFi 原语开发了专门的风险框架，包括永久期货、本金代币和流动质押衍生品。这种广泛的应用展示了信用风险评估如何远远超越传统的借贷。
Credora 网络：基于共识的链上评级
Credora 代表了第三种模式：通过共识评级协议直接在链上部署的机构级信用评估。Credora成立于2019年，最初名为X-Margin，获得了包括Coinbase Ventures、S&P Global和Hashkey在内的投资者支持，专注于评估中心化和去中心化信贷市场的机构借款人。
Credora的方法结合了传统的信用分析与区块链原生数据。该平台评估借款人的财务实力、债务能力、治理质量和市场地位，生成与传统信用评级机构（从AAA到CCC）相映衬的评级。截至2024年中，Credora利用其评估框架促成了超过15亿美元的贷款。
Credora的特别之处在于其与链上基础设施的整合。公司与Space & Time（一个去中心化数据仓库）和Chainlink（预言机网络）合作，将信用评分直接分发到智能合约。当协议查询借款人的信用评分时，Chainlink功能从Space & Time的可验证数据库中提取数据并在链上返回，从而实现基于实时信用的贷款决策。
Credora 提供的指标包括：
- 信用评分（0-1000 规模）：借款人信用等级的详细区分
- 评级机构等效（RAE）：与 S&P/Moody's 规模的对应，便于机构比较
- 违约的隐含概率：在特定时间范围内基于统计的违约风险
- 额外借贷能力：情境分析显示借款人在不显著影响评分前可以获取的额外债务量
2025年2月，Credora 推出了其共识评级协议，这是一个去中心化模型，汇集了多个专家贡献者的风险评估。协议不仅依赖于单一中心化实体，还允许诸如 Jump Crypto、GSR 和 XBTO 等机构的合格风险分析师提供评级输入。系统通过透明的方法得出共识评分，Credora称之为 DeFi 风险评估的“集体智能”。
这种方法针对了一直以来的主要批评点：传统评级机构的透明度问题及潜在的利益冲突。通过在链上以透明的方法和多方输入分发评级，Credora旨在建立能够忍受监管审查的信誉，同时服务于 DeFi 原生协议和探索链上信贷的机构。
在该模型对机构吸引力的重要验证中，预言机网络 RedStone 宣布于 2025 年 9 月 收购 Credora。合并平台以“Credora by RedStone”运营，将实时定价数据与链上信用评级相结合，形成一个统一的风险管理基础设施，服务于 DeFi 协议和机构分配者。
比较方法论
这三个平台展示了链上信用评级方法的多样性：
Gauntlet 通过模拟和回测强调协议级系统性风险。它最适合治理决策、参数优化及机构金库管理，其中理解总体风险暴露比单个借款人评分更为重要。
Chaos Labs 专注于操作自动化和实时风险管理。其基于预言机的模型适用于需要动态参数调整的协议，以响应快速变化的市场条件，有效地将风险管理从治理过程转变为自动化基础设施服务。
Credora 以传统金融可比性为目标进行机构级信用评估。其共识协议及明确的 S&P/Moody's 规模映射使其在连接 DeFi 和 TradFi 方面尤为相关，允许机构使用熟悉的框架评估链上信用。系统包含针对极端情况的断路器。如果稳定币偏离锚定超过某个阈值，预言机可以自动暂停该市场的新借款，同时允许还款和提款。这可以防止在危机事件中协议积累坏账——这是从多个DeFi事件中吸取的教训，其中反应迟缓导致协议破产。
代币化的信贷市场和二级交易
也许最具变革性的应用是启用具有编程条款的代币化信贷工具。当信用评分存在于链上时，协议可以创建代币化的贷款头寸，根据借款人的信用质量自动调整利率、保证金和抵押要求。
想象一个协议将公司贷款代币化为可交易的NFT。每个NFT代表一个在元数据中编码条款的贷款：借款人、利率、到期日、发起时的信用评分。随着借款人的信用评分更新（由于新的链上活动或定期重新评估），NFT的风险特征会改变，从而影响其二级市场价格。
这创建了传统上通过柜台交易且摩擦显著的债务工具的流动市场。投资者可以跨风险等级建立贷款投资组合、对冲敞口，或在无需直接协议参与的情况下为借款人提供流动性。链上信用评分的透明性使得价格发现变得高效——买家确切地知道他们承担了什么风险，因为分数是可验证和可审计的。
对资本效率的影响
这些应用程序的总体效果是在DeFi中提高资本效率。研究表明，评分与未评分DeFi策略的比较显示，像Morpho Vaults这样的评分协议比未评分的同类产品增长快25%，验证了用户对透明风险评估的需求。
对个人用户而言，信用评分为良好行为创造了激励。保持抵押健康、避免清算和表现出一致的债务管理可直接提高个人的信用评分，从而获得更好的借款条款。这个行为因素将DeFi从纯粹的交易行为转变为以声誉为基础，尽管声誉是通过可验证的链上活动而非主观的社会信号得出的。
对协议而言，基于风险的定价能够实现更精细的库管理。与其设定保守的通用参数导致资本未得到优化使用，不如提供分化的条款，在保持安全边际的同时优化利用率。这种方法随着DeFi规模扩大和对流动性的竞争加剧而变得越来越重要。
为什么重要：桥接DeFi和传统金融
链上信用评级的开发不仅是对DeFi基础设施的逐步改进——它可能对于该行业的长期生存及其与传统金融体系的融合至关重要。
传统信用市场的平行
传统金融在全球配置超过300万亿美元的债务资本，这得益于S&P、Moody's和Fitch等机构标准化的信用评级。这些评级起着多重关键作用：在债券市场中实现价格发现、为银行确定监管资本要求、指导养老金基金和保险公司投资任务，并提供跨司法管辖区评估信用风险的通用语言。
DeFi从2019年的几乎没有价值迅速增长到2025年的超过1200亿美元，很大程度上没有这个基础设施。过度抵押作为一种启动机制，但它对可扩展性施加了严格的限制。每借出1美元需要锁定1.50美元以上的抵押品，限制了资本流动速度，并排除了没有大量加密货币持有的借款人获得信用。
链上信用评级提供了一条潜在的路径，通往更高效的市场。如果DeFi能开发出机构信任的可信、标准化风险评估，该行业或许能够利用由需要在部署之前有牢固的风险框架的传统金融实体管理的大量资本池——如养老金基金、保险公司、主权财富基金。
通过收购和合作实现机构验证
2025年9月，RedStone收购Credora的举措标志着对评级DeFi策略的机构兴趣日益浓厚。RedStone决定将信用评级直接整合到其预言机基础设施，反映出一种论点，即风险评估和定价数据同样对DeFi的下一个阶段至关重要。
同样，大型金融机构正在测试依赖可靠风险评分的代币化信贷应用。JPMorgan的Project Guardian、BlackRock的BUIDL fund以及Franklin Templeton的OnChain US Government Money Fund都代表了在链上引入传统资产的试验。要扩大这些计划的规模，他们需要符合机构标准的信用基础设施。
代币化真实资产（RWA）市场已增长至超过250亿美元，其中代币化的美国国债达到66亿美元，私人信贷超过130亿美元。这些市场需要信用评估才能正常运作——投资者购买代币化公司贷款需了解违约风险，使用代币化债券作为抵押品的贷款人需要准确的估值，监管者监督这些活动则需要透明的风险指标。
启用新的承销模式
链上信用评分开启了当前DeFi中不存在的商业模式。像Clearpool这样的平台的增长，表明对符合信用条件的实体进行无担保或轻抵押贷款的需求。交易公司、做市商和加密原生公司通常需要短期流动性以进行运营，但难以锁定大量抵押品。
对这些借款人的基于信用的贷款可以为贷款人提供更高的风险调整回报（稳定币8-12%的年收益率对比过度抵押市场的4-5%），同时为借款人提供更高效的资本获取途径。该模式之所以有效，是因为信用评分量化并定价违约风险，允许经过信息验证的冒险而不是盲目保守。
这一同样的原则延伸到零售借款人。目前的DeFi实际上排除了没有大量加密持有的用户获得信贷。类似于传统金融中信用卡的运作方式，链上信用评分最终可能为有责任感的行为展示者的钱包提供小额无担保贷款。尽管监管和法律挑战仍然巨大，技术基础正在建设中。
对资本成本的影响
也许最重要的长期影响是对DeFi资本成本的影响。今天，DeFi协议支付流动性提供者吸引存款所需的任何利率，主要由利用曲线和治理投票决定。通过信用评级，协议可以细分其市场：为更安全的借款人提供较低利率，为风险较高的借款人提供较高利率。
这种分级定价将降低低风险参与者的平均借贷成本，同时仍为承担评级风险的流动性提供者生成有吸引力的回报。效率提升可能使DeFi在某些场景中与传统贷款竞争，特别是跨境交易和运行于24/7的需求，其中传统金融显得力不从心。
在供给方面，机构越来越将评级的DeFi机会视为合法的收益替代品。如果一个价值1亿美元的保险公司国库能够证明其可比投资等级企业债券的风险，可能会将1-2%的资金分配给A评级的DeFi贷款。那种机构流动性可能显著加深DeFi市场流动性并降低利率波动。
监管趋同潜力
全球的监管机构正在努力确定如何监管DeFi和代币化资产。一个持续的挑战是确定与加密市场互动的银行和金融机构的资本充足性要求。没有标准化的风险评估，监管机构要么直接禁止，要么采取过于保守的资本规定，使DeFi失去吸引力。
链上信用评级可以为监管机构提供他们需要的风险指标来开发适当的框架。如果一个借贷协议有来自多个独立分析师的透明评级并显示为A级质量，监管机构可能会分配给它比未评级协议更低的风险权重。这将鼓励协议采用评级，评级提供者则需要达到监管标准。
欧洲联盟的市场中的加密资产（MiCA）法规和新加坡、香港以及其他司法管辖区正在出现的类似框架正开始解决这些问题。随着监管清晰度的提高和链上信用评级的成熟，一个趋同的可能性出现，即DeFi信用市场在传统金融监管框架内获得认可。
风险、限制和考虑
尽管链上信用评级充满希望，但必须承认显著的挑战和限制。这些系统仍然是实验性的，其广泛采纳可能引入新风险，同时可能未能解决一些根本问题。
数据质量和完整性内容: On-chain信用评级面临一个固有的限制：它们只能分析公共区块链上可用的数据。尽管交易、存款、借款和清算是可见的，但关键信息仍然在链下——公司财务状况、现金流、现实资产、法律地位、治理质量、管理能力和外部债务义务。
对于机构借款人来说，这会导致一个不完整的画面。一个交易公司可能在链上历史无可挑剔，但在链下操作中正面临诉讼、监管调查或盈利能力下降。传统的信用分析会纳入这些因素；链上模型总体上不能。Credora通过补充尽职调查和保护隐私的证明来解决这一问题，但基本的限制依然存在。
对于个人钱包，问题以不同的方式表现出来。一个没有历史记录的新钱包即使可能由一个信用良好的个人或实体控制，也会获得低分。相反，一个历史清白的钱包可能属于一个具有专业知识的坏行为者，他们尚未执行他们的退出骗局。区块链的匿名性阻止了将钱包信誉与真实世界身份挂钩，限制了信用信号的可靠性。
模型风险和透明度
评级模型涉及主观设计选择——哪些变量要权重，如何处理边缘情况，分析哪个历史时期，模拟哪些压力情景。这些选择嵌入了在前所未有的市场条件下可能不成立的假设。
Gauntlet的模拟假设了特定的清算者行为模式，但黑天鹅事件可能导致协调失败或模型未预料到的故意攻击。Chaos Labs的门槛取决于最近的历史波动，可能遗漏低频率、高影响的风险。Credora的共识模型假设专家贡献者保持独立和公正，但如果多个参与者串通，可能会被操纵。
模型透明度因提供者而异。虽然Credora发布其方法学框架并且Gauntlet分享高层次方法，但专有模型包含商业秘密，限制了外部验证。用户和协议必须信任评级提供者已经准确捕捉到风险，这在名义上去中心化的系统中创造了集中的风险。
来自相关模型的系统性风险
一种特别令人担忧的情景是：如果许多协议采用相同的信用评级系统或相似的模型，其风险管理就会变得相关。当模型指示减少对某资产或借款人类型的风险敞口时，多个协议可能同时采取相同的行动，造成抛售动态或流动性危机。
我们在传统金融中见到了类似的失败——许多银行使用的风险价值（VaR）模型导致2008年金融危机期间的相关抛售，加剧了市场崩溃。DeFi通过共享抵押和可组合协议的互联性可能放大这些影响。
评级方法的多样化有助于缓解这一风险，但也会导致混淆。如果Gauntlet对一个协议评分为95/100，而Chaos Labs评分为78/100，用户应该相信哪个？缺乏标准化提供了方法的多样性，也削弱了创建共同风险语言的可能性。
行为风险和操作
信用评分创造了参与者可能操作的激励。一个预计会进行重大杠杆的借款人可能会小心翼翼地保持完美行为以建立评分，然后利用这种声誉进行精心计算的攻击。挑战在于区分真正的信用价值和声誉养殖。
链上行为比链下信用历史更容易操控。一个熟练的行为者可以操作多个钱包，通过制造的交易历史在所有钱包上建立声誉，然后协调违约。虽然区块链透明性使取证成为可能，但检测是在损害发生后进行的。
评级系统还必须避免为协议创造不良激励。如果一个协议的评级显著影响其吸引流动性的能力，它可能会向评级机构施加压力以提高分数，或者可能操纵可观察到的指标来操作模型。这一动态与传统信用机构在2008年危机期间出现的利益冲突极为相似。
监管和法律问题
链上信用评级的监管地位在各个司法辖区尚不明确。问题包括：
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这些评级是否被视为需要注册和监督的“投资建议”或“信用评级活动”？ 在许多司法管辖区，信用评级机构在2008年危机后的失败后面临严格监管。链上评级提供者可能最终面临类似要求。
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使用评级的借贷协议是否对错误评估承担责任？ 如果协议根据证明错误的信用评分调整借款人条款，谁对由此产生的损失负责？
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借款人是否受消费者借贷法规保护？ 如果信用评分影响获取金融服务的机会，它们可能会触发反歧视法，公平借贷要求或某些司法管辖区的解释权规则。
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跨境信用评估如何处理？ 一个总部设在新加坡的评级提供商评估一个为欧洲借款人提供贷款的美国协议在监管灰色地带内运作，权限不明。
可靠性差距
也许最根本的局限是：链上信用评级缺乏传统系统经历的多年代数据和压力测试。S&P的投资级公司违约率年平均低于0.2%，因为该机构在多个商业周期中完善其模型。链上评级至多仅存在了几年，经历了有限的市场条件。
DeFi尚未经历类似2008年的真正系统性危机——一个信用市场冻结、清算在各个协议中级联、避险导致大量去杠杆的场景。在评级模型在此类条件下经过测试之前，其可靠性仍然是推测性的。2020年3月的崩溃及随后的事件提供了一些压力测试，但它们可能不代表评估评级是否真能捕捉风险的尾部风险场景。
像Werner等人的"SoK: Decentralized Finance (DeFi)"这样的研究系统化了这些挑战，将技术安全（智能合约漏洞、预言机操作）与经济安全（市场操作、闪电贷、治理攻击）区分开来。信用评级主要是为了经济安全，但如果底层协议被破坏，它们仍然容易受到技术故障的影响，从而使风险评估失效。
用户和协议应该知道什么
随着链上信用评级的采用率提高，参与者需要框架来有效评估和利用这些系统。
针对用户：了解您的评分
当遇到显示信用评分或根据评级调整条款的DeFi协议时，用户应该调查几个关键因素：
是什么驱动评分？ 了解哪些链上活动很重要。大多数模型权重借贷历史、清算事件、资产多样性和交易模式，但具体公式各不相同。有些系统对任何清算采取严格惩罚措施，而另一些系统区分由于波动性引发的强制清算与不负责任的过度杠杆。
评分多久更新一次？ 实时评分系统对此会立即响应链上活动，而定期评估可能会延迟数天或数周。这影响了策略——在大多数系统中，用户不能在一夜之间建立声誉，但也可以避免因暂时头寸而导致的突然评分下降。
您是否可以访问自己的分数？ 透明度各不相同。一些平台例如Cred Protocol提供用户仪表盘显示信用评分以及影响它们的因素。其他则运行得不够透明，只有协议查询数据时才会显示分数。用户受益于解释其风险状况并建议改善路径的系统。
评分的历史记录如何？ 较新的系统缺乏历史验证。询问：此评级模型是否准确预测违约？在以前的市场压力期间，分数与实际结果如何相关？具有透明的回溯测试和实施后分析的供应商提供了更多可信度。
是否有申诉或更正？ 如果您的得分看起来不准确——可能是因为一次性事件或数据错误——您可以质疑它吗？消费者信贷系统提供争议机制；链上等效系统应考虑类似流程。
针对协议：评估评级服务
考虑信用评级集成的DeFi协议在部署前应评估几个维度：
方法论严谨性： 请求评级模型的详细文档。违约概率如何计算？历史数据支持什么？测试了哪些压力情景？一个强大的提供者应提供全面的方法学论文，而不仅仅是营销材料。
数据来源： 了解哪ಗೆ种信息支持评级。纯链上数据提供透明度但范围有限。结合链下验证的混合方法提供更丰富的背景但引入信任假设。评估数据是否与您的风险关注点一致。
透明性与专有平衡： 完全透明允许社区验证，但可能启发操控。完全专有模型防止验证。最佳平衡取决于使用案例，而关键组件应公开记录，即使完整实现细节仍然保密。
治理和独立性： 谁Content:
- 控制评级提供者？模型更新如何决定？评级实体能否对提供者施压？具有多元利益相关者意见的独立治理结构建立了可信度，而集权控制则引发利益冲突担忧。
集成成本： 除了直接费用外，还要考虑技术复杂性。集成是否需要定制智能合约修改？评分查询消耗多少gas？如果评级服务出现停机或价格喂送故障会怎样？
合规性： 评估提供者的法律结构和合规立场。随着法规的演变，与结构良好的实体建立合作可以降低协议风险。一些地区可能最终禁止使用未注册的评级服务。
可扩展性和覆盖范围： 提供者是否对与您的协议相关的资产和链进行评级？系统能否随着您的协议增长而扩展？全面的覆盖减少对多个评级合作伙伴的需求，并简化参数管理。
对投资者：评级在尽职调查中的作用
机构和成熟的零售投资者可以将评级作为众多输入之一：
风险调整收益率分析： 一个提供10%年收益率（APY）且评级为AA的协议，与一个提供10%但评级为BB的协议，风险暴露大不相同。比较各评级等级的收益，以识别风险回报比看似不一致的机会。
投资组合构建： 在评级等级和方法中建立多样化的曝光。不要集中于最高评级的机会，而是考虑平衡配置，通过低评级资产捕获更高收益，同时保持安全缓冲。
模型多样性： 不要仅依赖单一评级提供者的评估。如果Gauntlet、Chaos Labs和Credora都对某协议做出类似评级，这比依赖单一来源更有信心。提供者之间的显著分歧值得调查。
独立验证： 评级辅以个人尽职调查，不可替代。独立审查协议审计、治理结构、团队背景和社区健康状况。高评级并不能消除智能合约风险、合规风险或执行风险。
历史相关性： 跟踪评级与实际结果随时间的相关性。哪些提供者的评级最好地预测了违约或协议问题？基于经验记录调整对不同系统的信任度。
未来展望
随着DeFi的成熟并与传统金融趋同，链上信用评级可能进入快速演变和采用的时期。几大趋势将影响这一轨迹。
完全去中心化的信用评分
当前系统主要依赖中心化实体——如Gauntlet、Chaos Labs和Credora等公司来处理数据并生成评级。下一代可能完全去中心化，信用评分协议由代币治理的DAO和共识机制运营。
早期的例子如Credora的共识评级协议指向这种模式。多个独立贡献者提供评级输入，算法聚合产生最终分数。此方法可以利用抵押验证机制（评级提供者抵押代币，预测不佳时可能被削减）或预测市场（决定信用质量）。
钱包声誉系统的研究 如zScore展示了如何用机器学习模型分析DeFi协议的行为模式，根据流动性、交易纪律和协议参与分配声誉分数。这些模型可以完全在链上运行或通过去中心化预言机网络运行，消除对中心化评级机构的依赖。
挑战在于如何在没有中心化监督的情况下保持准确性和问责制。传统信用机构的声誉提供了激励对齐；去中心化的替代方案需要不同的机制，确保贡献者进行严谨的分析而非表面上的共识寻求。
用户级信用可移植性
当前，大多数信用系统在协议或机构借款人层面运作。下一阶段可能扩展到跨DeFi系统跟随用户的个人钱包声誉。
想象一下，一个与您钱包绑定的通用信用评分——通过负责任的DeFi参与获得的综合声誉，任何协议都可以查询。此评分可能包含您在Aave的借款历史、在Uniswap的流动性提供、在多个DAO的治理参与以及跨链的交易模式。协议可以根据您可移植的评分提供个性化的条款，而非采用一刀切的参数。
这样的系统引发身份和隐私问题。用户可能希望为不同目的使用不同的钱包，将其DeFi活动进行隔离。隐私保护技术如零知识证明可以实现选择性披露——证明您的信用评分高于某一阈值，而不透露具体评分或底层活动。探索零知识信用验证的项目正在努力通过加密证明将传统的FICO分数桥接到链上声誉。
评级信用资产的代币化
链上信用评级与现实资产代币化的融合可能产生新的金融工具。我们已经看到代币化的美国国债达到66亿美元 和私人信用代币化超过130亿美元，但这些市场仍然缺乏强大的二级交易基础设施。
信用评级将使代币化债务的二级市场更深。投资者购买代币化公司贷款时能从了解其信用质量中获益，就像债券投资者依赖传统公司债务的评级。这创造了价格发现机制并为历史上场外交易的资产提供流动性。
我们可能会看到专注于将评级信用资产打包为不同等级的DeFi协议——A级评级的高级级别提供较低的收益，评级较低的次级级别提供更高的收益但风险更大。这种常见于传统资产证券化的结构性信贷方法，通过智能合约可编程并通过链上评级透明化。
总的潜在市场巨大。全球信用市场超过300万亿美元；即便捕获其中1%的链上活动，也远超当前的DeFi规模。信用评级是实现这种迁移的关键基础设施。
合规集成
随着各司法管辖区为数字资产制定框架，链上信用评级可能面临正式化的监管。结果可能采取几种形式：
许可要求： 信用评级提供者可能需要官方注册和监督，类似于美国的全国认可统计评级机构（NRSROs）。这将增加合规成本，但也提供了监管清晰度，并可能开启机构采用。
自律组织： 行业可能会成立标准机构，制定最佳实践、方法要求和道德规范。这种方法可以满足监管者的监督需求，同时保持灵活性和创新。
安全港条款： 监管者可能为满足特定透明度和治理标准的链上评级创建豁免，承认去中心化系统有别于传统机构并值得不同待遇。
与银行法规的集成： 若链上信用评级获得监管认可，它们可能会影响银行持有代币化资产或参与DeFi的资本充足率计算。这将通过使评级DeFi仓位资本效率而加快机构采用。
欧盟的加密资产市场监管（MiCA）和新加坡、香港及日本的拟议框架显示，主要金融中心正在制定对加密监管的连贯方法。符合新兴标准的链上信用评级可以实现全球认可，促进跨境资本流动。
未来3-5年的DeFi
展望未来，一个成熟的DeFi生态系统广泛采用信用评级可能具有：
分级贷款市场，借款人按信用质量划分，利率、贷款价值比（LTV）和条款因而有所不同。对未评级或低评级借款人的超额抵押贷款持续存在，而信用良好的参与者则能获得高效资本。
大规模机构参与，养老基金、保险公司和资产管理公司将传统资本配置到符合风险管理框架的评级DeFi机会中。这为链上市场带来数以万亿计的传统资本。
无缝的传统金融与DeFi集成，代币化的传统资产（债券、贷款、股票）与加密原生资产在统一市场中交易。信用评级为两者世界间的比较和投资组合优化提供了通用的风险语言。
可编程信用产品，智能合同根据实时信用评分更新自动调整贷款条款、抵押要求和风险参数。这种自动化减少了运营开销并启用传统金融中不可能的复杂策略。
减少的抵押要求，随着信用评分变得更加准确和被接受，过渡从150%的超额抵押化向模型发展，信贷良好的借款人可以获得90%甚至无抵押贷款。
民主化的信贷获取，个人和小企业在全球范围内可以建立...在翻译中，您要求跳过 markdown 链接的翻译，所以我在下面的翻译中保留了 markdown 链接:
链上信用历史和无传统银行关系的融资，从而减少金融排斥。
最终思考
链上信用评级代表了去中心化金融（DeFi）从实验性金融原语发展到全球可扩展信用市场的关键基础设施层。通过为去中心化借贷带来透明、数据驱动的风险评估，这些系统解决了限制 DeFi 增长潜力的基本低效问题。
这个领域仍处于早期阶段，存在竞争的方法、未验证的业绩记录以及在数据质量、模型透明度和系统性风险方面的重大限制。然而，发展趋势却十分明确：主要协议正在整合评级，机构资本对强大风险框架的需求不断增加，实际资产的代币化正在创造本地链上运作的信用评估的引人注目的用例。
为了让 DeFi 超越过度抵押借贷并实现高效、可获取的全球信贷市场的承诺，标准化的风险评分是必不可少的。正如价格预言机成为了 DeFi 第一波增长的基础设施，信用评级可能会支撑其第二波增长——促进无抵押借贷、代币化债务市场和大规模的机构采用。
用户和协议应以适当的尽职调查方式接触链上信用评级。了解模型的优点和局限，分散选择评级提供者，并保持独立的风险评估。与任何新兴技术一样，早期采用带有风险，但忽视竞争对手将用来获得优势的基础设施同样存在风险。
未来几年将决定链上信用评级能否实现其可靠性和接受度，以连接 DeFi 和传统金融。技术基础正在建设中；监管框架正在出现；机构需求存在。剩下的是执行—评级提供者能否提供经得起压力测试的准确、可信赖的风险评估，并赢得加密原住民用户和传统金融机构的信任？
如果成功，链上信用评级将被铭记为将 DeFi 从小众加密现象转变为传统信贷市场合法替代品的基础设施，扩大全球金融获取渠道和效率。若失败，无论是由于不准确的预测、监管镇压，还是系统性失败，DeFi 可能依然局限于过度抵押借贷和边缘使用案例。利益巨大，挑战巨大，但机遇同样巨大。