Nhìn chung, tiềm năng tích hợp công nghệ blockchain và AI trong các ngành khác nhau, bao gồm cả fintech, là rất lớn. Mặc dù blockchain hiện tại đã đạt được một số hợp tác hiệu quả và tự động hóa thông minh, nhưng blockchain tích hợp AI và machine learning trong tương lai sẽ còn vượt bậc hơn nữa.
Blockchain và trí tuệ nhân tạo (AI) là hai trong số những công nghệ mang tính cách mạng nhất của thế kỷ 21. Nhiều người tin rằng sự tích hợp của 2 siêu xu hướng này có thể dẫn đến "Cách mạng công nghiệp lần thứ tư". Theo công ty nghiên cứu công nghệ Gartner, giá trị kinh doanh được tạo ra bởi riêng blockchain và AI sẽ tăng trưởng nhanh chóng. Họ dự đoán rằng thị trường blockchain sẽ đạt 176 tỷ USD vào năm 2025 và 3,1 nghìn tỷ USD vào năm 2030. Ngoài ra, thị trường phần mềm AI sẽ đạt gần 134,8 tỷ USD vào năm 2025.
Chúng ta đều biết rằng các tài sản tiền mã hóa phổ biến như Bitcoin, Ethereum, v.v. là các token dựa trên blockchain, nhưng blockchain không chỉ là tài sản tiền mã hóa.
Blockchain và AI là gì?
Blockchain là một sổ cái dữ liệu phi tập trung được chia sẻ một cách an toàn.
Công nghệ blockchain cho phép một nhóm các bên cụ thể chia sẻ dữ liệu. Nó thu thập và chia sẻ dữ liệu giao dịch từ nhiều nguồn, chia nhỏ dữ liệu thành các block dùng chung được liên kết với nhau bằng số nhận dạng duy nhất dưới dạng hash mật mã và đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu thông qua một nguồn thông tin duy nhất, loại bỏ trùng lặp dữ liệu và cải thiện bảo mật dữ liệu.
Trong hệ thống blockchain, dữ liệu không thể thay đổi nếu không có sự cho phép của Quorum, một tính năng giúp ngăn chặn gian lận và giả mạo dữ liệu. Nói cách khác, sổ cái blockchain có thể được chia sẻ, nhưng không được thay đổi. Nếu một bên cố gắng thay đổi dữ liệu, tất cả các bên liên quan đến blockchain sẽ được cảnh báo về bên nào đang cố gắng thay đổi dữ liệu.
Alan Turing (nhà toán học người Anh và là cha đẻ của AI) đã từng đặt ra một câu hỏi quan trọng: “Liệu máy móc có thể suy nghĩ được không?”. Ông đã xuất bản một bài báo quan trọng vào năm 1950 về "Máy tính và trí thông minh", dẫn đến việc tạo ra AI. AI sử dụng máy tính và máy móc để bắt chước khả năng giải quyết vấn đề và ra quyết định của tâm trí con người.
Chúng ta đã đạt được những tiến bộ vượt bậc trong lĩnh vực AI. Giờ đây, một máy tính/chương trình không chỉ có thể làm những gì chúng được yêu cầu mà nó còn có thể tự suy nghĩ và đưa ra các đề xuất, nhận dạng hình ảnh và video, hiểu cảm xúc của một người hoặc Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), ngăn chặn gian lận, trả lời các truy vấn và có thể giải quyết nhiều use case phức tạp hơn ở quy mô gần như không thể giải quyết bằng cách sử dụng lập trình dựa trên quy tắc hoặc tư duy của con người.
Các ứng dụng Fintech của AI trong Blockchain
Giao dịch định lượng và thuật toán được mã hóa
Machine learning có ý nghĩa thiết thực trong hệ sinh thái tiền mã hóa. Thông qua các xu hướng mang tính lịch sử, các chỉ báo kỹ thuật và tâm lý thị trường, các nhà giao dịch có thể được cung cấp những dự đoán về tiền mã hóa.
Ví dụ, các bot được mã hóa có thể thu thập dữ liệu trong thời gian thực thông qua các API. Thông qua machine learning, bot có thể cung cấp các chỉ báo hoặc kết luận có thể hành động, được gọi là tín hiệu giao dịch (trading signal). Bot có thể được chạy độc lập hoặc được tích hợp vào một nền tảng giao dịch tiền mã hóa. Các bot này không chỉ có thể dự đoán giá cả trong tương lai mà còn có thể tự động hóa các giao dịch. Theo độ chính xác của dự đoán, người dùng có thể đạt được một khoản lợi nhuận nhất định.
Tính đến tháng 3 năm 2022, có gần 18.000 loại tiền mã hóa trong thị trường, trong đó hơn 10.000 loại vẫn đang hoạt động. Các bot này phù hợp với các tài sản tiền mã hóa có hệ sinh thái người dùng lớn và dễ biến động.
Chia sẻ dữ liệu/mô hình hiệu quả
Dữ liệu là tài nguyên quan trọng nhất cho AI hoặc mô hình machine learning. Chất lượng và số lượng dữ liệu ảnh hưởng trực tiếp đến độ chính xác của cả hai, nhưng quá trình chia sẻ dữ liệu hiện tại không hiệu quả. Rất khó để ủy quyền hoặc xác minh dữ liệu bằng các phương pháp truyền thống do sự không tin tưởng lẫn nhau giữa các nhà cung cấp dữ liệu, nhưng một số giải pháp dựa trên blockchain có thể giải quyết vấn đề này bằng cách sử dụng thao tác dữ liệu phi tập trung.
Trọng tâm của giải pháp là phát triển một marketplace dựa trên blockchain, nơi các nhà cung cấp dữ liệu và mô hình AI/ML sẽ có thể hợp tác và giao dịch với nhau bằng cách sử dụng các smart contract.
Các tổ chức tài chính có thể chia sẻ dữ liệu, thuật toán và tính toán một cách an toàn thông qua blockchain.
Xây dựng ngân hàng mở (Open Banking) thông qua federated learning
Nói chung, dữ liệu tài chính của bạn thuộc sở hữu của ngân hàng/tổ chức tài chính và được lưu giữ trong cơ sở dữ liệu hồ sơ của họ, nhưng khái niệm ngân hàng mở cho phép người dùng sở hữu dữ liệu ngân hàng của chính họ.
Có thể thấy rằng với federated learning, chúng ta sẽ có quyền sở hữu dữ liệu phi tập trung trong các tổ chức tài chính.
Federated learning là một kỹ thuật machine learning, đào tạo một thuật toán trên nhiều thiết bị hoặc máy chủ biên phi tập trung đang giữ các mẫu dữ liệu cục bộ, mà không trao đổi các dữ liệu đó.
Tong phương pháp này, dữ liệu luôn thuộc về chủ sở hữu ban đầu, điều này làm cho phương pháp này có tính bảo mật cao. Cũng có sự tin tưởng giữa chủ sở hữu dữ liệu và các nhà khoa học dữ liệu mà không ảnh hưởng đến hiệu suất của mô hình.
Phân tích on-chain
Do tính minh bạch hoàn toàn của blockchain, người tham gia có thể thấy tất cả các giao dịch và hoạt động diễn ra trên blockchain, cũng như tổng số dư và tài khoản của một số ví nhất định. Phân tích tất cả hoạt động và dữ liệu trên blockchain để tạo ra những cái nhìn sâu sắc như tâm lý thị trường và quyết định đầu tư là những gì được gọi là phân tích on-chain.
Nhiều công cụ phân tích on-chain cơ bản, chẳng hạn như EtherScan cho blockchain Ethereum hoặc SnowTrace cho blockchain Avlanche, là những công cụ khám phá blockchain miễn phí cho phép theo dõi tất cả các giao dịch trên blockchain tương ứng. Nhiều nền tảng tận dụng các công cụ này, cùng với machine learning và các node dữ liệu tổng hợp, để cung cấp nền tảng của họ như một dịch vụ cho người tiêu dùng. Dưới đây là một số phổ biến nhất:
- Glassnode
- IntoTheBlock
- Nansen
- Dune Analytics
- Messari
Nhiều nền tảng trong số này đang tận dụng AI và machine learning để tạo ra những insight về thị trường và đưa ra các cơ hội đầu tư tiềm năng dựa trên phân tích on-chain. Ví dụ: họ có thể sử dụng công nghệ machine learning để tìm “các ví dẫn đầu thị trường và hoạt động tốt trong lịch sử” và đưa ra các đề xuất đầu tư mới dựa trên những thay đổi trong phân bổ tài sản của các ví đó.
Mặt khác, machine learning còn có thể giúp phát hiện các mẫu mà con người không nhận thấy, chẳng hạn như phát hiện các tương tác của ví với các tài khoản hoặc ví khác được liên kết với hoạt động tội phạm. Bằng cách sử dụng công nghệ machine learning on-chain, các tổ chức tài chính và sàn giao dịch sẽ hiểu rõ hơn về rủi ro liên quan đến mỗi giao dịch.
Nhìn chung, các use case on-chain trên cho machine learning mới chỉ ở giai đoạn sơ khai và sẽ trưởng thành cùng với ngành công nghiệp tiền mã hóa.
Tương lai Web 3 và Blockchain
Cũng giống như cơ sở hạ tầng phần mềm như mạng lưới, lưu trữ và hệ điều hành ngày càng trở nên thông minh, thế hệ tiếp theo của các blockchain layer 1 và layer 2 có thể sẽ được thúc đẩy bởi machine learning như một tính năng gốc.
Khi một blockchain chạy, nó sử dụng machine learning để dự đoán các giao dịch để kích hoạt các protocol đồng thuận có thể mở rộng quy mô lớn trong tương lai; các protocol smart contract của Web3 sẽ có khả năng machine learning, chẳng hạn như protocol cho vay sử dụng AI để cân bằng các loại cho vay trên các ví; thậm chí DApp thông minh sẽ sớm trở thành xu hướng.
Nhìn chung, tiềm năng tích hợp công nghệ blockchain và AI trong các ngành khác nhau, bao gồm cả fintech, là rất lớn. Mặc dù blockchain hiện tại đã đạt được một số hợp tác hiệu quả và tự động hóa thông minh, nhưng blockchain tích hợp AI và machine learning trong tương lai sẽ còn vượt bậc hơn nữa.
