Linear Finance hat die Integration künstlicher Intelligenz (KI) in seine dezentrale Plattform bis 2025 angekündigt, mit einem detaillierten Plan zur Optimierung des Handels und zur Demokratisierung des Zugangs zu fortschrittlichen Strategien.
Linear Finance, eine dezentrale Handelsplattform, hat ihren Technologie-Fahrplan für dieses Jahr vorgestellt und darin ihre Pläne zur Integration künstlicher Intelligenz (KI) in alle Phasen ihres Ökosystems dargelegt. Die Integration dieser Technologie zielt darauf ab, Verbessern Sie das Benutzererlebnis durch Echtzeit-Datenanalyse, automatisierte Handelsausführung und Frühwarnsysteme zur Risikobewältigung., erklärten die Entwickler.
Die Einführung von KI im Projekt steht im Einklang mit globalen Trends im Fintech-Bereich, wo KI bereits zur Personalisierung von Finanzdienstleistungen, zur Erkennung illegaler Transaktionen und zur Optimierung von Investitionsentscheidungen in traditionellen und dezentralen Märkten eingesetzt wird.
Die Ankündigung erfolgt zu einem Zeitpunkt, an dem DeFi-Projekte vor der Herausforderung stehen, nicht-technische Benutzer anzuziehen und in puncto Geschwindigkeit und Genauigkeit mit zentralisierten Systemen zu konkurrieren. Branchenschätzungen zufolge nutzen 43 % der Finanzunternehmen bereits generative KI für kritische Vorgänge. Dieser Prozentsatz wird mit der Validierung von Blockchain-Anwendungsfällen weiter steigen.
Die vier Phasen der KI-Integration im linearen Finanzwesen
Der Fahrplan bekannt von Linear Finance ist in vierteljährliche Phasen mit jeweils spezifischen Zielen unterteilt. Im ersten Quartal 2025 Die Plattform stärkt ihre technische Infrastruktur, um erweiterte Funktionen zu unterstützen, wie etwa Online-Vermögenseinzahlungen und ein Prämienprogramm zur Förderung der Liquidität. Diese Anpassungen ebnen den Weg für Tools, die die Verarbeitung großer Datenmengen in Echtzeit erfordern.
Im zweiten Quartal planen die Entwickler, die ersten auf künstlicher Intelligenz (KI) basierenden Funktionen zu veröffentlichen. Gemäß der Roadmap können Nutzer der Plattform erwarten, dass Intelligenter Geld-Tracker, ein System, das mithilfe von maschinellem Lernen große Wallet-Bewegungen in der Blockchain verfolgt. Dieses System ermöglicht es Privatanwendern, Trends bei institutionellen Anlegern zu erkennen. Parallel dazu wird eine Social-Sentiment-Analyse durchgeführt, die soziale Medien und Foren überwacht, um abrupte Änderungen des Interesses an bestimmten Krypto-Assets, wie beispielsweise Meme-Token, zu erkennen.
Für die zweite Jahreshälfte wird Linear Finance Prognose-Dashboards einführen. Einer von ihnen, der Liquiditäts- und Risikopanel, macht Sie auf ungewöhnliche Schwankungen in Liquiditätspools oder verdächtige Muster bei Transaktionen aufmerksam. Darüber hinaus werden Modelle der künstlichen Intelligenz probabilistische Prognosen der Preisbewegungen erstellen und dabei historische Daten mit makroökonomischen Variablen kombinieren.
BEREITEN SIE IHR PORTEMONNAIE VORAutomatisierung und Personalisierung: Der Handelsassistent der Zukunft
Im vierten Quartal des Jahres startet die Intelligenter Handelsassistent. Der Roadmap zufolge soll dieser Assistent als automatisierter Copilot fungieren und personalisierte Empfehlungen basierend auf dem Risikoprofil, der Handelshistorie und den Zielen jedes Benutzers anbieten. Sie könnten beispielsweise vorschlagen, Positionen gegen Volatilitätsindikatoren abzusichern oder Kaufaufträge auszuführen, wenn vordefinierte Schwellenwerte erreicht werden.
Eine weitere wichtige Neuerung in der Weiterentwicklung der Plattform wird die Copy-Trading mit Sicherheitsvorkehrungen, wodurch Sie Strategien von erfahrenen Händlern oder von KI verwaltete Portfolios replizieren können. Anders als aktuelle Copy-Trading-Systeme integriert Linear jedoch automatische Risikolimits und verhindert so, dass unerfahrene Benutzer Verluste erleiden, die ihre Toleranzgrenze überschreiten.
Unter Berücksichtigung all dieser Punkte spiegelt die Roadmap für Linear Finance einen unumkehrbaren Trend wider: die Konvergenz zwischen KI und dezentralem Finanzwesen. Während ähnliche Projekte isolierte Funktionen des maschinellen Lernens untersucht haben, zeichnet sich dieser Plan durch seinen umfassenden Ansatz aus, der alles von der Infrastruktur bis zum Engagement der Community umfasst.
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