Сфера страхування DeFi вже давно перебуває на маргінесі, і мало хто з професіоналів виявляє до неї інтерес. Однак нещодавні трагічні уроки з подій, таких як FTX та Terra, підкреслили важливість управління ризиками. Під час дослідження нових поколінь страхових протоколів ми виявили помітну тенденцію: успішно реалізовані проекти зазвичай використовують дані Pyth Network для побудови динамічного ціноутворення та автоматизованих систем виплат, що безсумнівно відкриває нові можливості для переходу страхування на блокчейні з теорії в практику.
Найбільшим викликом, з яким стикаються традиційні DeFi страхування, є проблема ціноутворення. Як розумно оцінити ризики полісу для смарт-контрактів? Як кількісно оцінити вплив таких факторів, як коливання TVL протоколу, рейтинги аудиту, історичні вразливості тощо? Pyth Network пропонує інноваційне рішення: показники здоров'я протоколу в реальному часі. Ці показники охоплюють ключові дані, такі як зміни TVL, аномалії в обсязі торгів та активність у мережі. Страхові протоколи можуть використовувати ці дані для динамічного коригування страхових внесків, подібно до того, як традиційні автомобільні страхування коригують внески на основі водійських записів. Деякі проекти вже побудували моделі оцінки ризиків на основі даних Pyth, і коли виявляється різкий сплеск TVL протоколу (що може свідчити про потенційну атаку), система автоматично підвищує страхові внески, забезпечуючи таким чином попередження про ризики.
Внесок Pyth Network у автоматизацію виплат страхових відшкодувань є особливо помітним. Традиційний процес страхових виплат часто залежить від ручної перевірки, що не лише є малоефективним, але й може викликати спори. А надані Pyth дані про ціни в реальному часі роблять повну автоматизацію виплат можливою. Наприклад, для полісу, який покриває ризик девальвації стейблкоїнів, можна налаштувати автоматичне спрацьовування програми виплат, коли Pyth виявляє, що ціна USDC нижча за 0,95 долара і триває понад 6 годин, що дозволяє здійснити миттєве відшкодування коштів.
Ця страхова модель, що базується на даних, не лише підвищує операційну ефективність, а й зміцнює стабільність і довіру всього екосистеми Децентралізовані фінанси. Зі збільшенням кількості проектів, які впроваджують подібні технології, у нас є підстави очікувати якісного стрибка на ринку страхування DeFi, що надасть користувачам більш надійні, прозорі та ефективні інструменти управління ризиками.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
15 лайків
Нагородити
15
6
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
zkProofInThePudding
· 10год тому
У галузі швидше за все, що не вистачає автоматизованої системи оцінювання.
Переглянути оригіналвідповісти на0
SilentObserver
· 15год тому
Цей Pyth дивовижний о!
Переглянути оригіналвідповісти на0
OnchainDetective
· 15год тому
Шахрайство
Переглянути оригіналвідповісти на0
ImaginaryWhale
· 15год тому
pyth справді класний!
Переглянути оригіналвідповісти на0
FrontRunFighter
· 15год тому
проникливий, але дані pyth можуть бути однією точкою відмови, чесно кажучи... знову назад у темний ліс.
Переглянути оригіналвідповісти на0
AirdropSweaterFan
· 15год тому
Щодо автоматичного страхового відшкодування, це справді добре.
Сфера страхування DeFi вже давно перебуває на маргінесі, і мало хто з професіоналів виявляє до неї інтерес. Однак нещодавні трагічні уроки з подій, таких як FTX та Terra, підкреслили важливість управління ризиками. Під час дослідження нових поколінь страхових протоколів ми виявили помітну тенденцію: успішно реалізовані проекти зазвичай використовують дані Pyth Network для побудови динамічного ціноутворення та автоматизованих систем виплат, що безсумнівно відкриває нові можливості для переходу страхування на блокчейні з теорії в практику.
Найбільшим викликом, з яким стикаються традиційні DeFi страхування, є проблема ціноутворення. Як розумно оцінити ризики полісу для смарт-контрактів? Як кількісно оцінити вплив таких факторів, як коливання TVL протоколу, рейтинги аудиту, історичні вразливості тощо? Pyth Network пропонує інноваційне рішення: показники здоров'я протоколу в реальному часі. Ці показники охоплюють ключові дані, такі як зміни TVL, аномалії в обсязі торгів та активність у мережі. Страхові протоколи можуть використовувати ці дані для динамічного коригування страхових внесків, подібно до того, як традиційні автомобільні страхування коригують внески на основі водійських записів. Деякі проекти вже побудували моделі оцінки ризиків на основі даних Pyth, і коли виявляється різкий сплеск TVL протоколу (що може свідчити про потенційну атаку), система автоматично підвищує страхові внески, забезпечуючи таким чином попередження про ризики.
Внесок Pyth Network у автоматизацію виплат страхових відшкодувань є особливо помітним. Традиційний процес страхових виплат часто залежить від ручної перевірки, що не лише є малоефективним, але й може викликати спори. А надані Pyth дані про ціни в реальному часі роблять повну автоматизацію виплат можливою. Наприклад, для полісу, який покриває ризик девальвації стейблкоїнів, можна налаштувати автоматичне спрацьовування програми виплат, коли Pyth виявляє, що ціна USDC нижча за 0,95 долара і триває понад 6 годин, що дозволяє здійснити миттєве відшкодування коштів.
Ця страхова модель, що базується на даних, не лише підвищує операційну ефективність, а й зміцнює стабільність і довіру всього екосистеми Децентралізовані фінанси. Зі збільшенням кількості проектів, які впроваджують подібні технології, у нас є підстави очікувати якісного стрибка на ринку страхування DeFi, що надасть користувачам більш надійні, прозорі та ефективні інструменти управління ризиками.