تحصل وثائق الأسواق الخاصة على التحقق من السلسلة بينما تستهدف Inveniam وDocugامي فجوة ثقة بيانات الذكاء الاصطناعي
- وقد تعاونت إنفينيام ودوكوجامي لتحويل وثائق السوق غير المهيكلة إلى بيانات قابلة للتحقق على السلسلة.
- ومن خلال دمج تقنية DGML الخاصة بدوكوجامي مع سلسلة NVNM التابعة لإنفينيام، تأمل الشركتان في جعل نقاط البيانات الفردية المستخلصة من الوثائق المالية قابلة للمراجعة وقابلة للقراءة بواسطة الذكاء الاصطناعي.
- يأتي تعاون إنفينيام مع دوكوجامي في وقت تتجاوز فيه الأصول الحقيقية المرمزة 32 مليار دولار من حيث القيمة، وتزداد الحاجة إلى التحليل القابل للتحقق والمبني على الذكاء الاصطناعي.
قامت Inveniam، شركة البنية التحتية للبيانات التي ترسي أكثر من 200 مليار دولار من أصول الأسواق الخاصة على السلسلة، بإغلاق فجوة صناعية من خلال شراكتها الأخيرة مع Docugami.
اجتمعت كلتا الشركتين لجلب بيانات وثائق قابلة للتحقق على مستوى العناصر إلى الأصول الواقعية.
مثل معظم القطاعات، وجد الذكاء الاصطناعي طريقه إلى الأسواق الخاصة؛ ومع ذلك، انتقلت معه تحديات البيانات، حيث تكون البيانات التي تدعم الأصول التي يتم تحليلها محبوسة أحياناً في وثائق غير منظمة لم تستطع الآلات قراءتها بدقة من قبل.
ستشهد الصفقة عمل كل من لغة ترميز رسومات المستندات الخاصة بشركة Docugami (DGML) و سلسلة NVNM التابعة لشركة Inveniam.
أتت ترتيبات الشراكة بعد تقارير سابقة حيث أعلنت Inveniam أنها تخطط لاقتناء MANTRA، وهو بلوكشين من الطبقة الأولى الخاضع للتنظيم، والذي بُنيت عليه سلسلة NVNM كطبقة ثانية، في صفقة من المتوقع إغلاقها بنهاية هذا الشهر.
أتت هذه الصفقة بعد استثمار استراتيجي بقيمة 20 مليون دولار أجرته Inveniam في MANTRA في أغسطس 2025، وقامت الشركتان معاً ببناء سلسلة NVNM قبل أن تتحرك Inveniam لجلب الحزمة الكاملة تحت سقف واحد.
ما هي التكنولوجيا الخاصة بشركة Docugami؟
تم إنشاء DGML بواسطة جان بولي، الرئيس التنفيذي لشركة Docugami، وهو أحد مؤلفي معيار XML 1.0 والرئيس السابق لـ Microsoft Open Technologies.
تقوم بتحويل عقود الإيجار، واتفاقيات القروض، وقوائم التشغيل، وتقارير التقييم إلى عناصر بيانات محددة بدقة.
ثم تسجل سلسلة NVNM التابعة لـ Inveniam هذه العناصر كأدلة قابلة للكشف عن التلاعب ومختومة زمنياً على السلسلة، مما يخلق مسار تدقيق مشفري يمكن لأي طرف مخالف مخول التحقق منه بشكل مستقل.
DGML تختلف عن تقنيات بيانات الوثائق الأخرى
حالياً، توجد بالفعل التكنولوجيا لإثبات مصدر الوثيقة ككل، وإثبات، على سبيل المثال، أن قائمة إيجارات محددة كانت موجودة في نقطة زمنية معينة.
تأخذ DGML هذه الابتكار إلى المستوى التالي، حيث تجعل من الممكن التحقق من نقاط البيانات الفردية المستخرجة من داخل وثيقة. على سبيل المثال، رقم إيجار من بند إيجار محدد، أو نسبة القرض إلى القيمة من مذكرة تقييم المخاطر، أو سطر صافي الدخل التشغيلي من قائمة التشغيل.
قال بولي: "أهم قرارات الأعمال في العالم تُتخذ بناءً على وثائق لم تستطع الآلات قراءتها بشكل صحيح من قبل"، متحدثاً عن ترتيب Inveniam.
وقال: "لقد أمضينا سنوات في بناء التكنولوجيا لتحويل الوثائق المعقدة إلى بيانات بدقة لا مثيل لها. من خلال فتح DGML، ندعو كل مشارك في نظام رأس المال الخاص إلى التعاون معنا والبناء على أساس مشترك".
تستخدم تقنية Docugami نماذج لغوية كبيرة مفتوحة المصدر، ونماذج استدلال وكيل صغيرة، وتوليد رسوم بيانية للمعرفة لتحويل الوثائق التجارية المعقدة إلى بيانات منظمة وقابلة للتنفيذ دون الحاجة إلى بيانات تدريب أو قوالب.
لماذا تحتاج الأصول الرمزية ووكلاء الذكاء الاصطناعي إلى ترسيخ بيانات الوثائق على السلسلة؟
نما قيمة الأصول الواقعية الرمزية المبلغ عنها من حوالي 14.1 مليار دولار في يناير إلى أكثر من 32.4 مليار دولار. ومع ذلك، لا تزال مشكلة جودة البيانات تمثل قضية، حيث أن ترميز أو إثبات أصل خاص لا يكون موثوقاً إلا بقدر موثوقية البيانات الأساسية.
تطلب التحقق من مصدر هذه البيانات إما الثقة في المصدر أو إجراء العناية الواجبة المستقلة من الصفر.
صُممت سلسلة NVNM، التي أطلقتها Inveniam في 7 مايو كطبقة ثانية مخصصة لها للأسواق الخاصة، لتعمل كطبقة إثبات للذكاء الاصطناعي الوكيل.
تسجل سلسلة NVNM وجود مجموعة البيانات وتصدر إثباتات أصل البيانات، وحالة البيانات، وعملية البيانات التي تتبع البيانات التي قادت أي قرار أو معاملة.
مع وجود DGML في المزيج، سيتمكن وكلاء الذكاء الاصطناعي من قراءة بيانات الوثائق وجعلها قابلة للتحقق وجاهزة للتدقيق.
وفقاً لباتريك أومايرا، رئيس مجلس الإدارة والرئيس التنفيذي لـ Inveniam: "تُعد DGML تقدماً أساسياً في كيفية قراءة وتنظيم الوثائق التي تقود رأس المال الخاص".
وأضاف: "ترسيخ عناصر البيانات المستخرجة من DGML على السلسلة هو المكمل الطبيعي: فهو يضمن أن عناصر البيانات، بمجرد ظهورها، يمكن الوثوق بها من قبل كل صاحب مصلحة يحتاج إلى استخدامها".
لم تطلق الشركتان تاريخاً متوقعاً لتوفر حلهما للجمهور.
إخلاء مسؤولية. المعلومات المقدمة لا تشكل ولا يُقصد منها أن تكون نصيحة مالية؛ بل إن جميع المعلومات والمحتوى والمواد مخصصة للأغراض التثقيفية العامة فقط. وقد لا تمثل المعلومات أحدث البيانات المتاحة، ويجب على القراء إجراء العناية الواجبة بأنفسهم وتحمل المسؤولية عن أفعالهم الخاصة. الروابط إلى مواقع طرف ثالث أخرى مقدمة لراحة القارئ أو المستخدم أو المتصفح فقط؛ ولا توصي Cryptopolitan وأعضاؤها بالمحتوى الموجود في مواقع الأطراف الثالثة ولا تؤيده.
Cryptopolitan Media
مكتب مخصص لرسومات مختارة وتحديثات مميزة من شبكتنا من الشركاء العالميين في الصناعة.
