В предыдущих двух статьях я разобрал пятиуровневую структуру продуктового стека и полный жизненный цикл одной карты.
В этой статье я хочу обсудить более перспективный вопрос: как развертывание ИИ и интеграция с хранилищами изменят базовую инфраструктуру финансов для коллекционных активов?
//
Сначала поговорим об интеграции с хранилищами.
В модели @renaissxyz хранилище и магазин коллекционных предметов не строятся собственными силами — они подключаются к системе как отдельные узлы.
Что это значит?
Это означает, что предложение активов Renaiss не зависит от того, сколько предметов они сами могут закупить, а от того, сколько внешних хранилищ и магазинов они могут подключить.
Каждый раз, когда подключается новый узел, в экосистеме появляется еще одна порция торгуемых активов. Это платформистский подход: не держать склад, а делать связность.
Но сложность заключается в стандартизации связей.
Условия хранения в каждом хранилище разные, правила работы в каждом магазине разные. Чтобы все они подключились к одной и той же верифицируемой системе, нужна достаточно гибкая, но при этом достаточно строгая стандартизация подключения.
Если этот шаг сделан хорошо, экосистема сможет быстро расширяться. Если сделать плохо — либо слишком свободные стандарты приведут к проблемам с доверием, либо слишком строгие стандарты не позволят никому захотеть подключаться.
//
Поговорим также о развертывании ИИ.
Официально упомянули роль ИИ в экосистеме, но пока полностью не раскрыты границы конкретных возможностей. Я, исходя из реальных потребностей финансового рынка коллекционных предметов, предполагаю несколько возможных направлений:
Направление первое: помощь в оценке стоимости.
Ценообразование коллекционных предметов сильно зависит от опыта и рыночного ощущения. Если ИИ сможет, опираясь на исторические данные о сделках, информацию о рейтингах и рыночные тенденции, давать ориентиры по оценочной стоимости, это будет полезно и покупателям, и продавцам.
Однако условие — качество данных. Данные о сделках на рынке коллекционных предметов гораздо менее прозрачны, чем по криптовалютам; качество вывода ИИ зависит от полноты покрытия и точности входных данных.
Направление второе: выявление аномалий.
Подделка рейтингов, повторная публикация объявлений, аномалии при хранении — это давние проблемы рынка коллекционных предметов. Если ИИ сможет распознавать аномальные паттерны в ончейн-данных и записях о хранении, это будет слоем ценной «защитной сетки».
Направление третье: соответствие рынку.
Эффективность подбора покупателя и продавца для сделок с неликвидными (нестандартными) активами изначально ниже, чем для стандартизированных активов. Если ИИ сможет делать умные рекомендации на основе предпочтений покупателей и характеристик активов продавцов, это потенциально повысит эффективность торгового сопоставления.
//
У всех трёх направлений есть ценность, но у каждого есть и границы.
ИИ не может заменить человеческие суждения о вкусах и культурное понимание при оценке коллекционных предметов. Он умеет решать проблемы на уровне данных, но ценность коллекционных предметов в значительной степени субъективна: в ней много личных чувств и культурного контекста.
Поэтому моё мнение таково: роль ИИ в финансах коллекционных предметов должна быть вспомогательной, а не заменой решений.
Он может помочь вам быстрее находить информацию, выявлять аномалии и сопоставлять потребности. Но итоговые решения о покупке и продаже всё равно остаются за собственным суждением человека.
//
Интеграция хранилищ + развертывание ИИ; если двигаться одновременно, возможно, возникнет следующий «химический эффект»:
При подключении нового хранилища ИИ помогает проверять полноту и согласованность информации об активах;
При выставлении актива на продажу ИИ предоставляет справку по оценке стоимости и помогает с подбором под рынок;
В процессе торговли ИИ отслеживает аномальное поведение и сигналы риска.
Это сквозная вспомогательная система от поставки до сделок и управления рисками.
Звучит прекрасно, но на каждом шаге нужны достаточные накопления данных и валидация моделей. Не так, что достаточно выпустить функцию ИИ — и на этом всё закончится; требуется постоянная итерация и калибровка.
//
Моё отношение к этому направлению: я верю в долгосрочную ценность, но в краткосрочной перспективе сохраняю выжидательную позицию.
Сначала, после того как увидим запуск конкретных функций ИИ, раскрытие источников данных и проверку точности, можно будет провести более глубокую оценку.
У рынка коллекционных предметов есть своя специфика, и ИИ-вспомогательность не равна ИИ-решениям. Любые инвестиционные суждения основывайте на собственных исследованиях и оценке рисков.