従来の信用スコアリングモデルは時代の流れについていけなくなっています。彼らは過去のデータに過度に依存し、「過去の行動」のみに焦点を当て、「未来の可能性」を無視しています。しかし、機械学習の力と先見的な思考を組み合わせた新しい信用評価手法が台頭しています。

この革新的なアプローチは、「予測可能な将来の収入」を信用資産の核心基盤としています。人工知能金融モデリングの分野では、このアプローチは「フローモデリング型担保モデル」と呼ばれています。この概念は、従来の金融貸付分野にとどまらず、分散型自律組織(DAO)のメンバー評価、ブロックチェーン上の雇用契約、スマート保険などの多くの分野に広く応用できます。

この新しいメカニズムの核心は、機械学習アルゴリズムによる将来のキャッシュフローの予測をリアルタイムで利用可能な金融証書に変換することにあります。この革新は、ブロックチェーン金融システム全体に「期待駆動型信用」という概念を導入しました。専門的な観点から見ると、この方法は分散型金融(DeFi)の今後の発展の主要な方向性になる可能性が高いです。

この新しいクレジット評価モデルの出現は、金融業界がよりインテリジェントで先見的な方向に向かっていることを示しています。それは個人や組織の信用状況をより正確に評価するだけでなく、金融決定に対してより包括的で先見の明のある参考を提供することができます。このモデルが不断に改善され、広く適用されるにつれて、より効率的で公平な金融エコシステムの形成が期待できます。