전통적인 채권 시장은 선순위 채권의 낮은 채무 불이행률을 유지하기 위해 성숙한 신용 평가 시스템과 법적 구제 수단 에 의존합니다.
이러한 도구들을 온체인에서 활용하려면 중앙 집중식 법 집행에서 벗어나 분산형 데이터 기반 대안으로 전환해야 합니다 .
Web3 담보부채권은 이더리움 요청 사항(ERC)-3475 계약으로 구성됩니다.
웹2.0 API를 오라클 및 AI 에이전트로 활용하여 사회적 점수 산정 및 규제 집행을 통해 위험을 완화합니다 .
네이티브 분산형 오라클이 사용 가능해지면 그것이 가장 선호되는 옵션이 됩니다.
채권은 변조 방지 환경에서 결제되어야 합니다.
이를 통해 완전한 온체인 수익 분배 시스템을 구축할 수 있습니다.
예를 들어 가챠폰 기계, 자동판매기 또는 POS 단말기 내부에서 사용됩니다.
이 모델은 성과 중심의 토큰 배분 모델 과 밀접하게 연관되어 있습니다.
이는 지속 가능한 온체인 경제를 구축하는 방법에 대한 아이디어에서 중요한 역할을 합니다.
Web3 담보부채권은 위험 조정 트랜치로 구성됩니다.
우리는 시간에 따른 복리 수익률과 채무 불이행률을 고려한 일반화된 성장 함수를 다음과 같이 정의합니다.
b_{i}(t_{i},r_{i},d_{i},W_{i})=W_{i}r_{i}e^{(r_{i}-d_{i})t_{i}} b i ( t i , r i , d i , W i ) = W i r i e ( r i − d i ) t i
어디:
- t t : 시간
- r r : 수익률
- d d : 기본 요금
- W W : 트랜치 중량
우리는 A부터 D까지 네 가지 위험 등급을 정의하는데, A는 가장 선순위 등급이고 D는 부도 위험이 가장 높은 등급입니다.
이더리움 요청 사항(ERC)-4626 볼트에 누적된 포트폴리오의 총 가치는 네 개의 트랜치 합계 입니다.
B_{accumulated}(t) = b_{A} + b_{B} + b_{C} + b_{D} B a c c u m u l a t e d ( t ) = b A + b B + b C + b D
| 트랜치 | 무게(W) | 수율(r) | 기본값(d) |
|---|---|---|---|
| 에이 | 0.50 | 5% | 0.15% |
| 비 | 0.25 | 7.5% | 0.5% |
| 기음 | 0.15 | 10% | 1.5% |
| 디 | 0.10 | 12.5% | 3% |
트랜치 구조 및 위험 프로필
이 금고는 다양한 경제적 프로필에 걸쳐 가중 기여금을 집계함으로써 위험을 분산시킵니다.
- 선순위 채권: 양질의 담보 대출을 원하는 선진 경제권을 위해 설계되었습니다.
이 채권은 투자 등급 회사채와 마찬가지로 5%의 수익률과 0.15%의 디폴트율을 제공합니다. - 주니어 트랜치: 신흥 시장의 민간 신용 또는 소액 대출을 대상으로 합니다.
이는 중남미나 남아시아와 같은 지역의 중소기업 대출 위험 수준에 부합하는 3%의 부도율을 상쇄하기 위해 12.5%의 더 높은 수익률을 제공합니다.
Web2 API 통합: 공급망을 담보로 활용하기
이 모델의 핵심 개념은 기존 Web2 API를 Oracle로 래핑하는 것입니다.
예를 들어, 채권은 알리바바와 같은 플랫폼에서 재고 구매 자금을 조달하는 데 사용될 수 있습니다.
알리바바 주문 관리 API를 오라클로 활용하여 실시간 배송 상태 및 제품 데이터를 온체인에 생성합니다.
이를 통해 우리는 다음과 같은 일을 할 수 있습니다.
- 온체인 실물 담보: 기초 자산(운송 중인 제품)이 담보 역할을 합니다.
- 경고 시스템: 스마트 계약은 운송 지연이나 자산 평가 불일치가 발생할 경우 경고를 발생시킵니다.
- 진정한 온체인 경제: 제품이 판매되면 수익금은 자동화된 온체인 워터폴 방식을 통해 분배되며, 선순위 채권부터 먼저 지급됩니다.
사회적 집행 및 AI 에이전트
후순위 채권 은 높은 채무 불이행률 과 법적 집행력 약화의 위험을 수반합니다.
그라민 은행은 사회적 강제 메커니즘이 채무 불이행률을 극적으로 낮출 수 있음을 보여주었습니다.
그들은 집단 책임 제도를 통해 최대 98%의 상환율을 달성했습니다.
우리는 이러한 메커니즘을 Ethos와 같은 프로젝트에 적용하여 일반적인 평판 점수 시스템을 구축할 수 있습니다.
또한, 분산된 틈새 커뮤니티에서의 평판을 활용하여 점수 모델을 더욱 향상시킬 수 있습니다.
- AI 기반 점수 산정: AI 에이전트가 대출자의 행동 및 소셜 미디어 활동을 동적으로 평가하여 위험 점수를 실시간으로 조정합니다.
- 사회적 예치(stake) 증명: 개인의 평판 기반 시스템은 투명한 동료 간 책임성을 통해 윤리적 행동을 장려합니다.
- 신뢰 네트워크: 상호 연결된 차입자와 대출자 그룹은 채무 불이행이 집단적 평판에 영향을 미치도록 보장합니다.
이를 통해 기존 소액금융에서 볼 수 있는 3% 상한선 과 유사한 수준으로 실질적인 채무 불이행률을 유지할 수 있습니다.
개인의 평판 하락은 효과적인 사회적 제재를 가능하게 하기 위해 가까운 동료들에게까지 영향을 미쳐야 한다 .
그렇지 않으면 개인은 영향을 받는 동료들과 스스로를 고립시킬 뿐 집단의 사회적 수준을 향상시키지 못하고 결국 시스템의 붕괴로 이어질 것입니다.
우리는 이더리움 요청 사항(ERC)-3475/ 이더리움 요청 사항(ERC)-4626 프로토콜을 Web2 API의 실제 가시성 과 결합합니다.
AI 기반 사회적 점수 매기기의 행동적 인센티브 에 의해 발전되었습니다.
이를 통해 우리는 글로벌 신용 거래를 위한 더욱 견고하고 추적 가능한 수단을 만들 수 있습니다.
전통적인 금융에서 비롯된 마찰과 불투명성을 최소화하면서 지속 가능한 수익률을 가능하게 합니다.
다양화되고 위험 조정된 채권 구조를 구축함으로써.
중앙 집중식 특성 덕분에 TradFi가 제공할 수 있는 것보다 우수한 채권 인프라를 구축합니다.
