挑战：建立一个拥有足够数据+工具的专业风险评估人员网络，以做出适当的信用决定

第三方风险评估一直是风投在 2021 年的热门项目，Maple Finance 和 Goldfinch 都从知名基金筹集了有意义的融资。该模型引入了出借方和借方之外的第三个组来执行信用评估的角色。作为交换，该团体必须抵押自己的部分流动性，一旦他们批准的一笔贷款出现违约，这些流动性将首先被大幅削减。这建立了一个合理的激励结构，使抵押不足成为可能，同时为链上信用评分系统铺平了道路。

这种结构的主要挑战是利用适当水平的借款人数据引导一个有能力的信用评估员网络。与 Maple 等面向机构的大宗经纪公司相比，这对 Goldfinch 等零售机构更具挑战性。然而，如果一个平台能够聚集一批有能力的评估人员，并使借款人的数据提供过程顺利，这可能是一个可行的模型。

加密原生信用评分

用例 ：个人贷款、小额信贷等。

优点 ：数据的持久性和不变性；跨平台可用性

挑战 ：目前大多数用户的链上数据不足；用户在默认情况下切换钱包的能力

通过利用各种历史链上活动来引导链上身份，包括历史贷款偿还、流动性挖矿、交易活动、治理参与等。这可能很有价值，因为这些数据将始终如一地自动复合更新。此外，根据用户同意，这些数据可以跨多个平台使用。虽然链上身份可能是不可避免的，但我们目前所处的初始阶段受到了无限虚拟身份能力的挑战，如果有一方违约，就会切换钱包。对此，最可行的解决方案可能是某种形式的 ZK 证明，让客户可以放心地在链上共享他们的真实世界 ID，并以匿名方式将其绑定到单个钱包。通过这个障碍的平台最终将促进大量数据的移动，使其相对有价值。

链下信用积分

用例：个人贷款、小额信贷等

优点：充分的数据；连接到固定标识

挑战：非加密原生；对 TradFi 基础设施的依赖

该解决方案通过导入链下信贷数据来帮助抵押抵押不足的贷款，解决了加密原生身份面临的引导挑战。这在短期内是一种适当的策略，但需要随着时间的推移过渡到利用链上的加密原生数据，以便插入到任何去中心化的堆栈中。

个人网络引导

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