Il CEO della Cardano Foundation Frederik Gregaard esplora i registri verificabili oltre le criptovalute

Gregaard esamina come la blockchain possa supportare i registri pubblici, le transazioni finanziarie e la supervisione mentre gli agenti di IA assumono compiti aziendali.

By SongMarketCap

Cardano News - Il CEO della Cardano Foundation Frederik Gregaard esplora i registri verificabili oltre le criptovalute

Frederik Gregaard, CEO della Cardano Foundation, ha illustrato come la blockchain possa essere utilizzata per verificare i registri nella pubblica amministrazione e nei servizi finanziari. In un articolo per il Forbes Technology Council, ha descritto la criptovaluta come una delle applicazioni della tecnologia ed ha esaminato il suo ruolo potenziale nei sistemi che utilizzano l'intelligenza artificiale.

I suoi esempi includono l'uso da parte dell'Estonia della verifica crittografica per proteggere i registri pubblici e la piattaforma Kinexys di J.P. Morgan per transazioni finanziarie basate su blockchain.

La blockchain come strumento per verificare i registri

Gregaard collega le percezioni sulla blockchain agli eventi nei mercati delle criptovalute, inclusi forti oscillazioni dei prezzi e problemi che coinvolgono singoli progetti. A suo avviso, tali eventi possono portare i leader aziendali ad associare la tecnologia principalmente ad asset speculativi.

Il suo articolo si concentra su come le organizzazioni mantengono i registri e scambiano informazioni. Aziende e istituzioni spesso si affidano a database separati, fogli di calcolo e riconciliazioni manuali. Quando più parti conservano i propri registri dello stesso evento, verificare cosa è accaduto può richiedere di confrontare le informazioni su più sistemi.

Una blockchain può fornire un registro condiviso rispetto al quale i partecipanti possono controllare le registrazioni e le modifiche successive. Ciò non stabilisce se le informazioni fossero accurate al momento dell'immissione iniziale. L'affidabilità dei dati originali dipende comunque dalla loro fonte e da come sono stati raccolti.

Gregaard presenta la capacità di verificare l'origine delle informazioni e di tracciare le modifiche come usi potenziali della tecnologia. Nel suo resoconto, le imprese possono esplorare queste applicazioni senza necessariamente creare le proprie criptovalute.

Esempi dall'Estonia e da J.P. Morgan

Gregaard indica la KSI Blockchain dell'Estonia come esempio di tecnologia utilizzata per proteggere i registri pubblici. Il paese la utilizza per salvaguardare l'integrità di alcuni registri governativi, inclusi i fascicoli giudiziari digitali e i registri delle imprese. La verifica crittografica aiuta a rilevare modifiche non autorizzate alle informazioni protette.

KSI è un sistema estone, non un'applicazione costruita su Cardano. Gregaard lo include come esempio di come la tecnologia possa essere utilizzata al di fuori del trading di asset digitali.

Per i servizi finanziari, evidenzia Kinexys, una piattaforma di J.P. Morgan che supporta asset tokenizzati e transazioni finanziarie basate su blockchain. La sua Tokenized Collateral Network consente alle istituzioni di trasferire la proprietà delle garanzie senza spostare gli asset sottostanti tra registri.

In questo contesto, la tokenizzazione offre un modo per rappresentare digitalmente un asset o i diritti su di esso. Gregaard indica la riduzione della riconciliazione manuale e tempi di regolamento più brevi come obiettivi di tali sistemi.

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Agenti di IA e supervisione del mercato

Gregaard esamina anche l'uso di agenti di IA negli approvvigionamenti, nella rendicontazione e nella conformità. Man mano che i sistemi automatizzati partecipano a questi flussi di lavoro, solleva domande su dove abbia avuto origine l'informazione, se sia stata modificata e chi sia autorizzato a verificarla.

Indica il Flash Crash del 2010 come un precedente esempio di rischi che coinvolgono sistemi di trading automatizzati interconnessi. Durante l'evento, i mercati azionari US crollarono bruscamente e si ripresero parzialmente nel giro di pochi minuti. I regolatori in seguito ricostruirono l'attività a partire da dati distribuiti su più sedi di negoziazione.

Gregaard sostiene che agenti di IA che utilizzano modelli e dati simili potrebbero giungere a conclusioni simili nello stesso momento. Propone che un registro condiviso con marcature temporali possa aiutare i regolatori a valutare le esposizioni di mercato correlate. Riconosce anche che la blockchain non impedirebbe agli agenti stessi di prendere decisioni simili.