AIGC 加速 DeFi 智能投顧的時代

撰文：Kyle Liu，Bing Ventures 投資經理

市場競爭和變化

定義 AIGC 和 DeFi 的概念

AIGC（AI Generated Content）是由人工智能生成的內容，隨著技術的不斷髮展，AIGC 的應用領域也越來越廣泛。在 DeFi 領域，AIGC 可用於數據分析和智能合約編寫，但同時也面臨著內容質量和真實性問題。未來，AIGC 和 DeFi 的結合將為數字經濟帶來更多機會和解決方案，如去中心化 NFT 市場和數字身份認證等。但需要開發新技術和機制確保 AIGC 生成的內容的質量和真實性。

DeFi 市場的發展

DeFi 市場中的人工智能應用正處於快速增長的階段，未來將為各種 DeFi 服務提供更多的支持。DeFi 的去中心化和公開數據特性為訓練和發展人工智能模型提供了巨大的機會，例如套利機器人等，它們試圖在預期的資產價格波動中最大化利潤。但是，保護用於訓練人工智能模型的基礎數據是非常重要的，各種保護技術可以被採用，例如將其作為商業機密進行保護，或申請專利。

DeFi 市場中的智能合約、去中心化交易所和借貸平臺等新興服務可以提高金融服務的效率和可訪問性，但是這些新服務的監管和風險管理仍需不斷完善。未來，隨著數據量的增加，人工智能應用的前景將變得更加廣泛，並且可以進一步拓展 DeFi 市場的潛力和金融創新空間。

AIGC 在 DeFi 中的應用

AI 技術可以用於 DeFi 系統的優化和智能化，通過 AI 算法實現更精準的風險控制和更高效的交易策略。同時，DeFi 系統的數據和交易記錄可以為 AI 提供大量的訓練數據和應用場景，進一步提升 AI 技術的應用和發展。智能投資、信用評估、智能合約、去中心化治理是 DeFi 和 AI 結合的重要應用場景，可提升系統的安全性和治理效率。DeFi 和 AI 的結合將推動金融領域的創新和變革，對未來的金融市場將產生以下三大趨勢：

AIGC 在交易中的應用

AI 在交易中的應用潛力巨大。使用無監督學習的方法可以生成代幣排名預測，聚類算法和降維技術則可以提取相關特徵並對數據集進行聚類。這有助於更好地理解市場趨勢和制定更明智的決策。AI 還可以幫助交易者執行套利交易，並優化資產配置策略。

AI 在交易中的風險評估方面也可以發揮重要作用，識別和標記可疑活動，保護用戶免受欺詐和其他金融犯罪的侵害。隨著 DeFi 市場的不斷髮展和 AI 技術的不斷進步，AI 在 DeFi 智能交易算法中的應用潛力將越來越大，有望在建立 DeFi 生態系統的信任方面發揮重要作用。

AIGC 在資產管理中的應用

AI 技術在 DeFi 資產管理領域有巨大潛力。自動化做市商（AMM）是關鍵領域之一，AI 可優化算法降低買賣價差，提供更經濟的交易方式。通過利用 AI 管理動態代幣集合，DeFi 協議可以優化資產分配和流動性管理，為投資者提供高效、低風險的投資選擇。AIGC 技術可快速篩選最具潛力的投資目標，並規避風險提高收益。未來 AIGC 技術將成為 DeFi 資產管理的重要組成部分。

AIGC 在智能合約中的應用

AI 通過識別惡意代碼、監控網絡流量和檢測異常行為等方式，可以加強智能合約的安全性和可靠性。同時，通過自動生成智能合約代碼，可以避免開發者的錯誤和疏漏，提高合約的質量和可靠性。此外，智能合約生成工具可以讓非專業開發者也能夠快速生成智能合約代碼，從而推動 DeFi 應用的普及和發展。最重要的是，AIGC 技術可以通過智能化的合約生成和測試，實現自動化合約開發和測試，從而提高開發效率，減少人力成本和時間成本。

未來方向和核心問題

AI 在 DeFi 中的應用可能成為 DeFi 本身和 AI 應用的主要門檻，未來研究中安全問題將引起更多的關注，包括本質安全性和外部安全性的研究。AI 在金融機構中的可應用性需要更多數據來支持，但安全問題的限制導致實驗數量尚不足夠。我們認為，AI 在 DeFi 中的研究需要關注的問題包括，AI 的應用是否能夠為 DeFi 的原始流動性增加價值，AI 的應用是否符合安全性要求，系統的穩健性和可靠性與安全性之間將產生何種權衡？

AIGC 技術對隱私的影響

• 數據隱私和安全問題：AIGC 技術可能會洩露個人隱私信息，必須採取嚴格的隱私保護措施，比如加密用戶數據，限制數據使用範圍等。

• 誤導和虛假信息的傳播：AIGC 技術可以快速生成大量自然語言內容，這些內容可能包含虛假信息或誤導性內容，需要提高 AIGC 技術的質量和準確性，以及加強對其生成內容的監管和審核。

DeFi 平臺的安全性問題

• 智能合約的漏洞：AI 生成的內容可能存在一定程度的誤差和瑕疵，這些瑕疵可能導致智能合約中的代碼存在漏洞，從而給黑客攻擊留下可乘之機，需要加強智能合約的審計和測試。

• 機器人攻擊和欺詐行為：攻擊者可以利用 AIGC 技術生成虛假的自然語言內容，誘導用戶進行欺詐行為或破壞系統安全，需要加強對 AIGC 技術的安全性和防範措施，比如增強用戶身份驗證和訪問控制等。

結論和發現

我們認為，在 DeFi 生態系統中，AI 技術將扮演越來越重要的角色。具體來說，我們看好 AI 在以下幾個細分賽道的應用：

1. 市場預測和智能投資決策：AI 技術通過機器學習和預測分析技術，可以提高市場走勢預測的準確度，為交易者提供技術和基本面分析服務。這為 DeFi 提供了自動化交易和投資組合管理的機會。

2. 自動化審計 / 安全防護：AI 技術可以通過 NLP 和圖像識別等技術提高智能合約審核的速度和準確度，自動化提高智能合約的有效性，降低 KYC/AML 的錯誤率和詐騙風險。

3. 欺詐檢測和信用評分：AI 技術可以通過分析大數據集的趨勢來識別不誠實的活動，同時也可以利用信用評分促進借貸活動，提供更優惠的貸款價格。

4. 自動化投資組合管理：AI 技術可以使用機器學習預測模型進行投資組合規劃、策略評估、池權重計算、信號生成和情感監測等任務，構建自動化代理進行主動投資組合管理。

5. 分佈式貸款：AI 技術和分佈式賬本技術可以協同工作，設計智能合約，提高標準化、自動化、數據頻率和敏感性等指標，以實現更高效的貸款操作。針對這些賽道，Bing Ventures 認為 AI 技術的應用將會為 DeFi 生態系統帶來更高的效率、更好的風控、更可靠的投資策略，以及更加標準化和高效的貸款操作。在這些細分賽道中，我們看好那些將 AIGC 技術應用於提高 DeFi 效率和投資準確性的項目。