86

金融業界はAIの使用に非常に慎重です。なぜなら、リスク評価と意思決定の許容誤差が極めて低いためです。一つの間違ったリスクモデルは巨額の損失をもたらす可能性があります。それでは、どのようにAIの意思決定結果をより信頼できるものにするのでしょうか？@Lagrange Official が示す答えは#lagrange のzkMLと検証ネットワークです。
Lagrangeを通じて、金融機関はAIモデルがオフチェーンで複雑な計算を行うことを可能にします。例えば、信用リスクスコアリングやポートフォリオ分析などです。その後、Prover Networkが数学的証明を生成します。この証明により、オンチェーンのスマートコントラクトは、基盤となるモデルやデータを確認することなく、結果を迅速に検証できます。これは、銀行が顧客のプライバシーを保護しながら、規制やリスク管理の要件を満たすことを意味します。
核心的な推進力は経済メカニズムから来ています。$LA トークンは、ノード参加の証明とインセンティブツールとして機能し、各検証タスクに誠実な参加者がいることを確保します。ノードは$LA をステークし、潜在的な罰則を負うことで、システムに自己制約を持たせます。
この組み合わせは、金融機関の信頼コストを低減するだけでなく、ユーザーにより多くの透明性を提供します。未来において、ユーザーが金融商品に関するAI分析結果を見るとき、それに添付されるのは「説明書」ではなく、検証可能な数学的証明であるかもしれません。Lagrangeは、金融AIを「推測」から「証明」へと変換させます。