Zaki Chouhan

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La industria financiera es muy cautelosa en el uso de la IA, ya que la tasa de error en la evaluación de riesgos y la toma de decisiones es extremadamente baja. Un modelo de riesgo erróneo puede causar pérdidas enormes. Entonces, ¿cómo hacer que los resultados de decisiones de la IA sean más confiables? @Lagrange Official ofrece la respuesta a través de zkML y una red de verificación de #lagrange .
A través de Lagrange, las instituciones financieras pueden permitir que los modelos de IA realicen cálculos complejos fuera de la cadena, como la puntuación de riesgo crediticio, el análisis de carteras, etc., y luego la Prover Network genera una prueba matemática. Esta prueba permite que los contratos inteligentes en la cadena verifiquen rápidamente los resultados sin necesidad de revisar el modelo o los datos subyacentes. Esto significa que los bancos pueden cumplir con las demandas regulatorias y de gestión de riesgos mientras protegen la privacidad del cliente.
El motor central proviene de mecanismos económicos. El token $LA sirve como un comprobante de participación y herramienta de incentivo para los nodos, asegurando que cada tarea de verificación tenga participantes honestos. Los nodos apuestan $LA y asumen sanciones potenciales, lo que proporciona auto-regulación al sistema.
Esta combinación no solo reduce el costo de confianza de las instituciones financieras, sino que también brinda a los usuarios más transparencia. En el futuro, cuando los usuarios vean los resultados del análisis de IA de un producto financiero, lo que puede acompañarles no es un "manual", sino una prueba matemática verificable. Lagrange transforma la IA financiera de "conjetura" a "prueba".