Chainlink prueba procesos comerciales optimizados con oráculos, cadenas y LLM AI

- Chainlink probó el descubrimiento de datos de las principales corporaciones e instituciones financieras europeas.
- El generador de Oracle utilizó LLM paratracdatos sobre procesos de negocios y luego producir un conjunto de datos unificado.
- Chainlink sigue siendo el oráculo de referencia para el espacio criptográfico, pero apunta a expandirse a la tokenización de activos del mundo real.
Chainlink realizó un estudio con importantes empresas financieras europeas y cadenas de bloques escalables. La empresa líder en oráculos cree que los procesos corporativos pueden optimizarse con oráculos, comunicación en cadena y LLM.
Chainlink, el servicio de oráculos líder para criptomonedas y datos de mercado, presentó los resultados de un estudio en colaboración con importantes empresas financieras europeas. Chainlink exploró el tema de los servicios de activos mediante oráculos, IA y transacciones en cadena.
Tras la noticia del estudio, el token nativo LINK cotizó en torno a los 11,80 dólares, cerca de su rango medio para 2024. LINK alcanzó un máximo por encima de los 21 dólares en marzo, pero se desplomó antes de cumplir las predicciones de un repunte a los 30 dólares. LINK es un activo básico entre las criptomonedas, pero se ha comportado principalmente como un token de utilidad, cotizando lateralmente durante meses.
El estudio se realizó en colaboración con importantes gestoras de activos y proyectos blockchain seleccionados para garantizar un estándar de excelencia en las transferencias de datos. El estudio incluyó a los proveedores de pagos Euroclear y Swift, así como a las instituciones bancarias y de inversión UBS, Franklin Templeton, Wellington Management, CACEIS, Vontobel y Sygnum Bank. Anteriormente, ChainLink realizó estudios exploratorios con importantes instituciones financieras estadounidenses.
Chainlink también colaboró con los ecosistemas blockchain de Hyperledger, ZKSync y Avalanche para probar datos a escala.
Chainlink descubre un proceso corporativo optimizado
Chainlink señaló que el proceso corporativo tradicional era muy complejo, difundiendo datos no estructurados mediante documentos extensos, informes o comunicados de prensa. En el extremo receptor, todas las instituciones debían conectarse con custodios, corredores, gestores de fondos, plataformas de intercambio e inversores.
Los datos, cuando están disponibles, se fragmentan entre los diversos puntos de interés. El requisito de publicar datos legibles, en múltiples formatos y estados, ralentiza el proceso y genera duplicaciones o errores.
Los inversores suelen enfrentarse a una gran complejidad y gastos al distribuir datos. Las empresas de custodia reservan entre 3 y 5 millones de dólares anuales, y hasta el 75 % de las empresas tienen que extraertracdistribuir datos manualmente. Los datos también causaban costosos errores, con un coste para las empresas de hasta 43 millones de dólares anuales.
Chainlink probó el uso de oráculos de datos en conjunto con LLM para analizar los datos no estructurados. La empresa de oráculos logró convertir los puntos de datos en undefiestándar predefinido, alineado con los del Grupo de Práctica del Mercado de Valores (SMPG). Chainlink también logró un intercambio de datos casi instantáneo y un registro unificado y de referencia para gestores, custodios y todos los participantes en el proceso corporativo. Chainlink también estudió la eliminación y la verificación cruzada de alucinaciones en algunos tipos de modelos de lenguaje.
Basándose en su experiencia con oráculos, Chainlink ha desarrollado soluciones que constituyen un registro para proyectos en cadena. Chainlink ya presta servicios a todo el sector blockchain, pero ha ido más allá de la tokenización de activos reales y la obtención de datos oportunos paratrac.
En su estrategia de prueba, Chainlink transformó los informes corporativos en textos legibles por máquina, lo que permitió a LLMtraceventos específicos de procesos de negocio, como el pago de dividendos. Los datostracexisten en varias versiones, almacenadas por nodos. Chainlink probó latracy verificación de datos con tres LLM de verificación cruzada. Por ahora, Chainlink no ha resuelto el problema de la responsabilidad al usar LLM para analizar datos comprensibles para humanos.
Los nodos llegan a un consenso sobre el evento y lo publican en la cadena. El enfoque de Chainlinkpermite codificar cualquier evento corporativo para que sea utilizable entracinteligentes.
Una vez adquiridos y verificados, los datos pueden utilizarse en cualquier blockchain pública o privada para activar eventos o transacciones. El objetivo final de Chainlink sería crear un novedoso proceso detracde datos, verificarlos mediante varias versiones y luego distribuir la información casi instantáneamente.
El enfoque podría tracvarios tipos de entidades comerciales, incluidas grandes compañías del índice FTSE 100, corporaciones líderes de la zona del euro, así como otros activos de renta fija o acciones.
Chainlink ya ha conseguido más de 25 000 millones de dólares en proyectos, la mayoría vinculados a actividades exclusivamente on-chain y de criptomonedas. Sin embargo, Chainlink aspira a lograr una verdadera tokenización de activos, obteniendo datos fiables sobre precios y eventos comerciales, y publicándolos en múltiples cadenas según sea necesario.
ChainlinkEl Protocolo de Interoperabilidad entre Cadenas (CCIP) de de stablecoins como USDC, pero también de LINK, ETH envuelto y otros tokens de menor tamaño. Las solicitudes al Chainlinkse han acelerado desde mayo, provenientes de Ethereum y BNB, así como de algunos de los principales protocolos.
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Cristina Vasileva
Hristina Vasileva se especializa en noticias sobre DeFi, negocios y economía. Se graduó de la Universidad de Sofía con una maestría en Filosofía, tras completar una licenciatura de cuatro años en Administración de Empresas, Periodismo y Comunicación de Masas. Trabajó para uno de los principales periódicos del país, cubriendo el mercado de materias primas y los resultados corporativos. Actualmente, Hristina colabora como redactora de noticias en Cryptopolitan.
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