Как применение данных искусственного интеллекта и блокчейна в Snowflake может повысить эффективность и результативность. Автор: команда Flipside Crypto.
Контур раздела
- ИИ и данные блокчейна: мощное сочетание
- Предиктивный анализ
- Моделирование пользователей и предотвращение мошенничества
- Таргетинг на аудиторию и реклама
- Следующие шаги
ИИ и данные блокчейна: мощное сочетание
По мере того, как инструменты общего назначения, такие как LLM, быстро совершенствуются, а методы обучения моделей внутри компании совершенствуются, начался своего рода ренессанс науки о данных. Это совпадает с аналогичным движением в Web3 — использование блокчейна росло экспоненциально в течение почти десятилетия, поскольку инфраструктура масштабировалась для поддержки все большего количества приложений, ориентированных на потребителя.
А благодаря Snowflake организации теперь могут использовать и то, и другое. Использование этих двух технологий путем применения анализа данных на основе ИИ к данным блокчейна может значительно улучшить процессы принятия решений, потребительские возможности, а также методы инвестирования, безопасности и масштабируемости.
В этой статье рассказывается, как интеграция ИИ с данными блокчейна с помощью Snowflake может эффективно и удобно предоставлять передовые решения в таких областях, как прогнозная аналитика, управление рисками и обнаружение/предотвращение мошенничества, даже для организаций, не связанных напрямую с Web3.
Пропустить очередь
В этой статье мы рассмотрим концепции высокого уровня, которые затем можно творчески применить в организации с помощью Snowflake. Если вы просто хотите сразу понять, как данные ИИ и блокчейна могут увеличить ваш доход, базу пользователей и безопасность, тогда давайте поговорим о вас.
Или напишите в Flipside по адресу [email protected], чтобы их команда экспертов Web3 разработала индивидуальную стратегию для вашего бизнеса, чтобы использовать данные блокчейна (или просто поболтать о данных!).
Теперь давайте перейдем к деталям.
Прогностический анализ
Предиктивный анализ направлен на прогнозирование будущих событий путем анализа текущих и исторических тенденций. Данные блокчейна можно передавать в модели машинного обучения для прогнозирования закономерностей и тенденций, а поскольку данные блокчейна неизменны и исторически полны, их можно последовательно анализировать под любым углом.
Комплексные данные блокчейна с добавленным контекстом вне сети и удобочитаемой архитектурой, как вы найдете в Flipside data от Snowflake, особенно удобны для использования вместе с LLM, поскольку требуют минимальной подготовки и интерпретации и могут быть активированы естественным путем. язык.
Например, в децентрализованном финансировании (DeFi) данные о межцепочечных свопах можно использовать для обучения моделей машинного обучения для прогнозирования тенденций инвестирования во всей отрасли, которые затем можно применять для управления портфелем, предупреждений об отсутствии риска, экономических исследований и т. д. . Точно так же все формы пользовательской активности увековечены в блокчейне, а это означает, что ИИ может анализировать и прогнозировать все формы пользовательской активности.
Например, Flipside создала приложение NFT Deal Score, которое связывает ML с данными блокчейна (доступными через Snowflake Data Shares) для определения ожидаемой стоимости коллекций NFT и их различных характеристик и тенденций.
Поскольку многие из партнеров фонда сети имеют цели как по привлечению пользователей, так и по активности NFT, команда Flipside может помочь им применить анализ торговых данных к стратегиям бизнес-аналитики и взаимодействия с пользователями.
Сообщества пользователей также начали использовать этот инструмент и делиться им в качестве оправдания для своих собственных сделок и для поиска недооцененных NFT (которые имеют сильный аналог возможностей арбитража в традиционном инвестировании). Это показывает, как ИИ может открыть предприятиям новые возможности для привлечения интереса к их инструментам. Если организация использует ИИ внутри компании, она также может создавать новые бизнес-модели, экспортируя их.
Моделирование пользователей и предотвращение мошенничества
Применение машинного обучения к данным блокчейна также можно использовать как для моделирования пользователей, так и для предотвращения мошенничества. Поскольку все действия в сети неизменно записываются и доступны практически в режиме реального времени через Snowflake, модели машинного обучения могут создавать пользовательские модели для определения как «хороших», так и «плохих» действий.
Чтобы нацелить и стимулировать хорошую активность, команда Flipside создала приложение под названием Trails для выявления и стимулирования целевого поведения; например, выполнение определенных действий в приложении или даже привлечение в приложение пользователей с высокой конверсией. Анализируя активность кошелька с течением времени, мы смогли сегментировать аудиторию на основе ее интересов и активности на группы, которые с наибольшей вероятностью будут выполнять желаемые действия, и соответствующим образом стимулировать их.
В качестве альтернативы ИИ может поддерживать мониторинг активности в сети в режиме реального времени, например, для обнаружения мошенничества в цифровых платежах; ИИ, обученный шаблонам транзакций, анализирует данные блокчейна на наличие статистических и контекстных аномалий, сообщая о потенциальных попытках мошенничества. С историческими данными блокчейна, доступными в большинстве случаев для генезисного блока (или первого блока блокчейна) с помощью Snowflake, даже самая старая активность может быть извлечена и проанализирована. Благодаря ИИ никакое мошенничество в сети не является безопасным, независимо от того, сколько времени прошло.
LLM особенно полезны в случаях предотвращения мошенничества, поскольку NLP может связывать пользовательские шаблоны с профилями и гораздо более точно фильтровать нестандартное поведение. Во многих случаях ИИ может обрабатывать не только идентификацию, но и разрешение, связываясь с пользователями и модерируя дела с минимальной потребностью в надзоре.
В приложениях кибербезопасности трафик приложений и веб-трафика можно отслеживать в масштабе с низкими затратами, а методы обеспечения безопасности можно регулярно (или даже постоянно) тестировать и обновлять с помощью ИИ. По мере совершенствования искусственного интеллекта взлом, использование ботов и другие вредоносные методы становятся проще. Впрочем, как и их защита. Из-за этого важно активно внедрять ИИ для обеспечения безопасности.
Таргетинг на аудиторию и реклама
Blaze AI — это инструмент, который использует обширные данные блокчейна Flipside через Snowflake для анализа потребительских тенденций и активности кошелька.
Его ИИ связывает активность на разных платформах и может связать присутствие пользователя в социальных сетях с его адресом (адресами) кошелька, актуальными интересами и моделями покупок. Это отличный пример того, как улучшается таргетинг аудитории для СМИ и рекламы при измерении с помощью данных блокчейна.
Даже традиционные организации, стремящиеся получить более полные демографические данные, могут извлечь выгоду из более подробных профилей пользователей и соответствующим образом адаптировать рекламный контент. Точно так же для организаций, стремящихся проникнуть в Web3, анализ данных блокчейна на основе ИИ такого калибра может отделить успех от неудачи.
Дальнейшие шаги
Благодаря Snowflake данные блокчейна могут быть ресурсом даже для организаций, не работающих в Web3, а благодаря прямым запросам и отсутствию сложных конвейеров использовать данные блокчейна проще, чем когда-либо.
Для начала вы можете бесплатно попробовать полные наборы данных Flipside в течение 14 дней и получить индивидуальную поддержку, просто связавшись с ними по адресу https://data.flipsidecrypto.xyz.
