BingX is een toonaangevende cryptocurrency exchange met meer dan 10 miljoen gebruikers wereldwijd. We spraken met BingX CPO Vivien Lin over hoe AI en blockchain de manier veranderen waarop mensen online handelen.
Blockchain is zoveel meer dan de technologie die ten grondslag ligt aan cryptocurrencies. Vivien Lin legt uit hoe slimme contracten en de gedecentraliseerde aard van blockchain het analytisch vermogen van AI aanvullen.
[Q]: Hoe kan AI cryptocurrencies aanvullen en hoe verandert het de manier waarop mensen ermee handelen?
[Vivien Lin]: "Ik denk dat er drie verschillende concepten zijn. Cryptocurrency, blockchaintechnologie en AI-technologie, toch? Cryptocurrency is meer een certificaat. Het is iets dat je houdt omdat je wilt investeren in de waarde van het project.
Je gelooft dat de waarde van het project zal stijgen en dat je daarvan kunt profiteren. Maar AI en blockchain zijn slechts technologieën.
Als je een aandeel verhandelt, kun je AI gebruiken om te doen waar het goed in is, namelijk gegevens analyseren, informatie verzamelen, zoals de prijs, de macro-economieën, micro-economieën, alles, zoals gegevensverwerking en het helpt je de trend van de markt te zien en de waardering te doen, enz.
Als we het hebben over handelen, denk ik dat er niet veel verschil is. Het enige verschil is dat je een aandeel verhandelt versus een cryptocurrency.
Zes of zeven jaar geleden maakten mensen die in aandelen of Forex handelden al gebruik van machine learning-modellen om de trend te voorspellen en kwantitatieve strategieën te maken.
Maar nu is de methodologie duidelijk geëvolueerd met AI, want de AI of de grote taalmodellen waar we het nu over hebben, hebben een veel grotere rekenkracht.
Het is dus efficiënter voor ons of voor de handelaar die handelt in cryptocurrency of wat voor activa dan ook om een groot taalmodel of het nieuwste AI-model te gebruiken om de voorspelling te doen of om ze te gebruiken om de gewichten van de factor automatisch aan te passen.
Dit is dus hoe AI wordt geïmplementeerd in beleggen en ook in beleggen in cryptocurrency. Eén toepassing is bijvoorbeeld in de aandelenhandel of Forex handel. Veel van de handelsgegevens zijn openbaar. Het is gecentraliseerd, maar je kunt heel gemakkelijk aan de gegevens komen omdat elke beurs het handelsvolume publiceert, enz.
Maar in crypto gebeuren sommige transacties op een gecentraliseerde beurs zoals de onze. Dan publiceren we het volume of de prijsgegevens. Maar veel meer transacties gebeuren op een gedecentraliseerde plaats.
Je moet dus een hulpmiddel hebben om al die gegevens bij te houden. En soms als er een transactie is op verschillende blockchains of mainnets, zul je merken dat het voor een mens eigenlijk heel moeilijk is om al deze gegevens bij te houden. Dus als we AI-technologie kunnen gebruiken, dan wordt het bijhouden en analyseren van gegevens veel eenvoudiger.
Dit is een van de implementaties. En natuurlijk, als we onze beurs exploiteren, dan kunnen we AI-technologie gebruiken in de beveiligingsruimte om verdachte activiteiten te detecteren, zoals in de anti-geldwasanalyse, dat soort taken zijn momenteel waar AI werd gebruikt."
[Q]: Er is een grote bezorgdheid over fraude als het gaat om cryptohandel en veiligheidsmaatregelen. Hoe wordt AI geïntegreerd in deze beurzen om die veiligheidsmaatregelen te garanderen?
[Vivien Lin]: "Eigenlijk moet ik zeggen dat deze implementatie zich nog in een vroeg stadium bevindt. Want als we het hebben over anti-witwas of anti-cyberaanvallen, dan zijn dat vrij volwassen technologieën. In sommige is AI al geïntegreerd en in andere nog niet, maar het is een volwassen technologie.
Ergens waarvan ik denk dat het veelbelovender is om AI-technologie te gebruiken om fraude op te sporen, vooral handelsfraude.
In de traditionele financiële sector zijn er, vanwege de strenge regelgeving, slechts twee beurzen in de VS en één in het Verenigd Koninkrijk. Dus die gecentraliseerde beurzen worden streng gereguleerd door de toezichthouder.
Het is moeilijk voor iemand die op die beurzen handelt om een fout te maken of fraude te plegen. Maar als je kijkt naar crypto, zijn er meer dan 200 gecentraliseerde beurzen en ik denk meer dan 1000 gedecentraliseerde beurzen.
Het is op dit moment dus bijna onmogelijk voor een toezichthouder om alle beurzen te reguleren.
Dus of ze goed kunnen functioneren hangt grotendeels af van twee dingen. Het ene is hoe die gedecentraliseerde of gecentraliseerde beurzen zichzelf reguleren. Of ze een hogere morele standaard of hogere ethische standaard hebben ingesteld is één ding.
Je kunt ook vertrouwen op hun vermogen om frauduleuze transacties te detecteren. Dit kan erg variëren. Ik zou zeggen dat als je kijkt naar de top 20 gecentraliseerde beurzen, ik denk dat ze ethisch erg goed zijn.
Ze willen echt geen fouten maken of ze willen er zeker van zijn dat hun bedrijf voor altijd kan blijven bestaan. Maar hebben ze wel de nodige technologie of kennis om hun bedrijf voor altijd te laten bestaan?
Dus voordat een bedrijf AI-technologie inzet, is het sterk afhankelijk van de risicomanager of zijn of haar kennis voldoende is om al die gevallen op te schrijven, hoe mensen fraude plegen of misbruik maken van de tekortkomingen van de handelsregels op de beurs.
Maar zodra de sector meer AI of beter getrainde modellen inzet, zal AI, zelfs als de persoon die verantwoordelijk is voor risicobeheer een fout heeft in zijn methodologie of fout in het mechanisme, de massale gegevens gebruiken om ons te helpen het ontwerp van het systeem te verfijnen.
Dus ik denk dat AI hier het meest nuttig is in opkomende industrieën zoals cryptohandel, waar iedereen probeert om meer ervaring op te doen tijdens het proces. Soms maken mensen fouten. AI-technologie helpt mensen de kans op het maken van fouten te verkleinen."
[Q]: Hoe verandert AI het gebruik van trading bots en copy trading systemen? Hoe verandert dat de manier waarop gebruikers nu afstappen van traditionele handelsmethoden?
[Vivien Lin]: "Als we kijken naar waar de industrie op dit moment staat, zijn de trading bots eigenlijk heel eenvoudig. Gewoon een geweldige bot, toch? Maar er zijn een paar meer geavanceerde gemeenschappen met meer ervaren handelaren die AI-gestuurde strategieën willen implementeren.
Het is bijna onmogelijk voor die crypto native traders om het ervaringsniveau en het begripsniveau te hebben van de traders in de traditionele financiële markten. Dus als je hen vraagt om die meer dan 1.000 factoren [indicatoren] te verzamelen, is dat onmogelijk voor hen.
Maar nu gebruiken ze AI om die factoren te screenen en de gewichten van de factoren automatisch aan te passen. De technologie stelt die groep mensen in staat om een strategie te maken die bijna gelijk is aan die van professionele handelaren.
Iets anders is copy trading. In het verleden waren copy traders of master traders mensen. Dus mensen maken fouten, toch?
Als je winst maakt, ben je terughoudend om winst te nemen. Je denkt altijd dat de prijs van de token hoger en hoger kan worden, toch? Maar als je verlies maakt, wil je daar blijven. Je wilt niet handelen op een stop loss.
Er is dus altijd een vooroordeel of een menselijke fout in beleggen. Maar nu met een AI-strategie is het gemakkelijker geworden voor hen om een beslissing te nemen over winst of stop loss. Of soms zijn ze zich er niet van bewust, maar hun model vertelt hen dat het tijd is om te reageren op je stop loss of dat het tijd is om winst te nemen.
Ik zou zeggen dat ze AI-tools gebruiken om hen te helpen de markt te analyseren en een raamwerk voor hen te maken, zodat ze meer vertrouwen hebben om het raamwerk te volgen omdat ze denken, oké, misschien is dit een samenvatting van al die handelaren op internet. Ze hebben dus een lagere psychologische drempel om de regels strikt toe te passen."
[V] Welke rol speelt AI bij het helpen van handelaren om hun handelsstrategieën te verfijnen als ze rekening houden met marktindicatoren of -factoren?
[Vivien Lin]: "Ik denk dat het gewoon te maken heeft met marktvoorspelling. In het verleden, als je geen professionele handelaar was of je begint je eigen handelsfilosofie te vormen maar je bent er nog niet, kijk je op dat moment misschien naar tientallen, of een dozijn, of enkele tientallen factoren en begin je het gevoel te krijgen dat het moeilijk is om te volgen, toch?
Omdat sommige factoren je vertellen om te kopen en sommige factoren je vertellen om te verkopen.
Je weet niet hoe je al die factoren moet lezen of vertalen. En nu denk ik dat het beste gebied voor AI om in de beslissing te stappen, is dat het je zal helpen om die factoren of die indicatoren eruit te screenen die niet geschikt zijn in de huidige markt."
[Q]: Hoe helpt AI bij gegevensbeheer om deze enorme hoeveelheid gegevens te categoriseren en analyseren?
[Vivien Lin]: "Datamanagement heeft voor mij twee lagen. De ene is hoe mensen zoals traders AI gebruiken om de gegevens te beheren. Het komt er gewoon op neer waar AI het beste in is, om gegevens samen te vatten en trendvoorspellingen te doen en lagen uit te screenen, dat soort dingen.
Een andere laag van gegevensbeheer bevindt zich in blockchain of in cryptocurrency. Als we het hebben over blockchaintechnologie in plaats van het verhandelen van cryptocurrency, dan zijn enkele van de meest veelbelovende sectoren zoals DePIN.
DePIN lijkt op gedecentraliseerd gegevensbeheer. Een van de DePIN-sectoren is een gedecentraliseerd gegevensbeheersysteem. Het is als een protocol dat de overeenkomst met individuele deelnemers ondertekent.
Het kan een bedrijf zijn of een individu. Het protocol of de overeenkomst is om je te vragen een deel van je rekenkracht van je pc bij te dragen. Om een deel van de rekenkracht bij te dragen aan het systeem wanneer de blockchaintechnologie blokken voorstelt en consensus bereikt.
Dit proces verbruikt veel rekenkracht. Dus in gedecentraliseerde gegevensopslag of gedecentraliseerde computersystemen is het altijd cruciaal geweest dat het protocol kan beslissen welke knooppunten worden opgenomen in het huidige consensusvoorstel.
Dit houdt een dynamische beslissing in over aan welke knooppunten deze taak deze keer moet worden toegewezen. Hier kan AI dus helpen.
AI blijft al die gegevens volgen. Blijven volgen, blijven voorspellen en gegevens blijven samenvatten. Idealiter zou AI dus heel goed in staat moeten zijn om de efficiëntie van elk knooppunt te meten.
Als ik bijvoorbeeld een taak met consensus heb, aan welke knooppunten moet ik dan toewijzen? Ik denk dat AI echt goed is in dit soort beslissingen.
Ik denk dat voor al die gedecentraliseerde processen op de consensuslaag en de gegevensbeheerlaag, gegevensopslaglaag, AI kan helpen bij het nemen van de beslissing."
[Q]: Hoe vult dit gedecentraliseerde karakter van blockchain het analytische vermogen van AI aan?
[Vivien Lin]: "Ik zal je een voorbeeld geven. Een van de trendsectoren in de blockchain- of technologiesector heet 'zero knowledge proof'.
Deze ZK-technologie is een zeer geavanceerde benadering om het vertrouwen en de privacy in verschillende sectoren te verbeteren. Voor zover ik weet, is deze technologie geïmplementeerd in de nationale veiligheid. In veel van die zeer vertrouwelijke en belangrijke genationaliseerde projecten.
Maar het wordt ook geïmplementeerd in normale situaties, zoals verificatie van investeringen of vermogensbeheer.
Bijvoorbeeld als een vermogensbeheerder beweert een specifieke beleggingsstrategie te volgen. Als je belegt in een kwantitatief fonds of een hedgefonds, dan vertelt hun manager je altijd: "Ik beleg in deze sector en niet in die sector. Ik zal mijn activa niet meer dan 5% in elk aandeel alloceren.'
Maar als hun strategie ingewikkelder wordt, is het heel moeilijk voor mensen om bij te houden of te controleren of ze zich echt houden aan de strategie die ze beweren te volgen.
Door gebruik te maken van AI-ondersteund ZK-bewijs kan een belegger controleren of zijn manager zich houdt aan de strategie die hij beweert te volgen, zonder echt de vertrouwelijke details van de strategie te onthullen.
Bijvoorbeeld als ze een kwantitatief model hebben getraind, toch? In principe kunnen ze niet onthullen hoe ze de gewichten plaatsen en hoe ze de gewichten automatisch aanpassen.
Vooral als de strategie zelf ook ontworpen is door een bepaald AI-model, is er geen kans dat ze alle details onthullen.
Maar hoe kunnen we controleren of ze zich houden aan wat ze beweren? Nu kunnen we ZK-kennis gebruiken en vooral AI-verrijkte ZK-kennis.
Ik denk dat dit soort toepassingen of dit soort use cases ergens is waar blockchaintechnologie kan worden gebruikt in een breed spectrum van gevallen."
[Q]: Hoe wordt modulaire blockchain gebruikt met AI om de schaalbaarheid en efficiëntie van de manier waarop deze transacties gebeuren te verbeteren?
[Vivien Lin]: "Modulaire blockchaintechnologie was precies zoals ik beschreef, je scheidt de rekenkracht, scheidt de opslagruimte, maakt ze gedecentraliseerd.
Dit is de eenvoudigste manier om modulaire technologie te begrijpen. En AI-algoritme kan het shardingproces in modulaire blockchains beheren en optimaliseren.
Dus sharding splitst de blockchain op in kleinere of beter beheersbare stukken. Elke module kan dus onafhankelijk transacties verwerken. AI kan dus helpen om dynamisch aan te passen hoe transacties worden toegewezen.
En AI kan ook het transactievolume voorspellen en het systeem dynamisch aanpassen. Als je bijvoorbeeld verwacht dat er nu een periode met hoge belasting is, kan een AI-systeem schalen, proactief middelen schalen of transacties opnieuw toewijzen aan verschillende modules om de prestaties op peil te houden zonder dat het Mainnet echt blokkeert.
Dus dit is iets dat AI plus modulaire technologie de algehele snelheid van transacties in blockchain-transacties kan verbeteren. En AI kan ook helpen bij het optimaliseren van de uitvoering van slimme contracten.
Dit bevindt zich nog in een experimentele fase, zou ik zeggen. Voor zover ik weet, gebruiken niet veel slimme contracten echt AI om het pad of de uitkomsten te voorspellen op basis van de historische gegevens. Maar dit is zeker iets waarvan ik weet dat veel mensen het willen doen."
[Q]: Je zei dat sommige oplossingen op dit moment erg experimenteel zijn. Als je naar de toekomst kijkt, welke potentiële ontwikkelingen zie je dan in de integratie van AI en blockchain die het handelslandschap gaan veranderen?
[Vivien Lin:] "Ik denk dat een van de dingen een AI-dienst zonder vertrouwen is. Blockchain kan het vertrouwen in het AI-besluitvormingsproces vergroten door het transparant en controleerbaar te maken.
En slimme contracten kunnen worden gebruikt om AI-beslissingen te valideren voordat een transactie of handel wordt uitgevoerd. Dit is, denk ik, hoe slimme contracten of hoe gedecentraliseerde oplossingen AI-technologie ontmoeten.
We hebben het altijd over hoe AI blockchain kan helpen, maar hier is hoe slimme contracten of blockchaintechnologie AI-beslissingen kan helpen.
Dit is één ding. En een ander is ketenoverschrijdende analyse. AI zou gegevens over meerdere ketenplatforms kunnen beheren en analyseren.
Niet veel mensen hebben de vereiste kennis of vaardigheid om toegang te krijgen tot de gegevens op de keten. Omdat verschillende mainnets verschillende coderingstalen kunnen hebben. Dus AI kan mensen helpen om met slechts één klik al die informatie van verschillende mainnets te krijgen.
En ten tweede, als je eenmaal al die gegevens hebt, hoe je die kunt analyseren. Zo proberen we AI ook te gebruiken om fraude op te sporen. Als we daarvoor op mensen vertrouwen, dan is dat bijna onmogelijk, vooral met de huidige cyberaanvallen, de hacktechnologie is ook verbeterd.
Nu is het bijna onmogelijk voor mensen om dat te doen. Dus ik denk dat AI zeker kan helpen op dat gebied."
Blockchain en AI worden steeds vaker gebruikt als complementaire technologieën om de manier waarop we online transacties uitvoeren en zaken doen te veranderen.
Je kunt meer te weten komen over hoe innovatieve tools en functies het handelen in crypto makkelijker maken door contact op te nemen met Vivien Lin of ga naar de BingX handelsplatform.
