The Future of Finance: AI Meets Tokenization
ChatGPT가 빅테크 회사들 사이에 기술 경쟁을 촉발한 후, 월러가 금융 산업에 진보된 혁신적인 해결책을 가져오기 위해 떠오르는 기술 중 하나로 AI에 집중하기로 결정한 것은 놀라운 일이 아닙니다. 하지만 연준이 블록체인 기술의 이점을 높이 평가하는 것은 놀라운 일이 될 수 있습니다, 토큰화(및 비트코인과 같은 암호화폐)를 강조하는 기술. 그러나 연준은 블록체인 기술의 이점을 인정했으며, 전 세계 다른 중앙은행들과 마찬가지로 여러 이니셔티브를 통해 중앙은행 디지털 통화(CBDC)를 실험해 왔습니다.
구체적으로, 연준은 CBDC의 이점을 인정합니다. “그것은 가계와 기업에 편리하고 전자적인 형태의 중앙은행 화폐를 제공할 수 있습니다, 기업가들에게 새로운 금융 상품과 서비스를 창출할 수 있는 플랫폼을 제공하고, 더 빠르고 저렴한 지불(국경 간 지불 포함)을 지원하며, 금융 시스템에 대한 소비자 접근을 확대합니다.”
월러는 연설에서 AI와 토큰화의 이점을 금융 산업과 글로벌 금융 시장에 탐구했습니다. 실제로 두 기술 모두 매우 강력하며 무한한 기회를 포함하여 금융 제품, 서비스 및 시장을 더욱 효율적으로 만들 수 있는 잠재력이 큽니다.
그러나 AI가 토큰화를 충족하면 두 가지의 통합은 기회는 말할 것도 없고 구현 및 적용 가능성을 기하급수적으로 강화합니다.
마이크로소프트는 지난 8월 초 블록체인 개발업체인 앱토스 랩스와 손잡고 금융기관을 위한 AI와 블록체인 기술의 힘을 결합하고 웹3를 주류로 이끌었습니다.
라쉬미 미스라 GM, AI 및 신흥 기술 마이크로소프트는 “압토스 랩스의 기술과 마이크로소프트 애저 오픈 AI 서비스 기능을 융합함으로써 사용자가 웹3에 원활하게 탑승할 수 있도록 하는 블록체인 사용을 민주화하고 혁신자가 AI를 사용하여 새롭고 흥미로운 분산형 애플리케이션을 개발하는 것을 목표로 한다”고 말했습니다.
AI와 토큰화의 결합으로 이 “슈퍼차지” 기술이 어떻게 작동하고 금융의 미래에 영향을 미칠 수 있는지를 탐구하기 전에 먼저 각 기술을 정의하고 설명하고 금융 산업과 금융 시장에서 어떻게 구현되었으며 구현될 수 있는지에 대한 예를 들어보겠습니다.
토큰화란 무엇입니까?
재무적 맥락에서 자산의 토큰화는 블록체인에서 실행되는 디지털 토큰을 발행하는 과정을 말합니다. 이 토큰은 유형 또는 무형의 자산을 디지털 방식으로 표현한 것입니다. 이 토큰의 가치는 전통적인 증권화 프로세스와 같이 자산이 나타내는 가치를 기반으로 하지만 디지털 방식으로 전환됩니다.
유형 자산은 부동산, 주식 또는 예술일 수 있으며 토큰화될 수 있습니다. 마찬가지로, 무형 자산은 의결권, 충성도 점수 또는 특허가 될 수 있습니다. 예를 들어, Securitize는 토큰화된 제품에 대한 1차 및 2차 시장을 모두 제공하는 플랫폼입니다. 플랫폼에서는 KKR 토큰화된 헬스케어 전략 성장 펀드 II(“HCSG II”) 및 토큰화된 S&P 인덱스 펀드와 같은 토큰화된 자산에 투자할 수 있어 개인 투자자가 보다 쉽게 접근할 수 있는 제도적 민간 시장 전략이 가능합니다.
토큰화된 자산은 증권이며 증권법을 준수한다는 점에 유의해야 합니다. 증권화는 미국 증권 거래 위원회(SEC)와 FINRA가 모두 규제하는 완전한 규제 및 준수 플랫폼입니다. 따라서 연준은 토큰화의 이점을 인정하고 논의하는 데 편안했습니다.
인공지능(AI)이란?
인공 지능은 기계가 인간의 지능을 모방하여 작업을 수행하도록 하는 것과 거의 같습니다. 여러분은 아마 깨닫지 못하더라도 AI와 상호작용했을 것입니다. 시리와 알렉사와 같은 음성 비서는 AI 기술을 기반으로 하며 웹사이트를 탐색하는 데 도움을 주는 고객 서비스 챗봇도 마찬가지입니다.
기계 학습은 인공지능의 한 종류입니다. 기계 학습을 통해 실무자들은 인간의 지시 없이 데이터 패턴에서 “학습”할 수 있는 인공 지능 모델을 개발합니다. 현재 생성되고 있는 헤아릴 수 없는 양과 복잡성으로 인해 기계 학습의 잠재력과 필요성이 증가했습니다.
토큰화 및 실제 사용 사례의 이점
토큰화의 강조 기술인 블록체인은 24시간 연중무휴로 신속하거나 거의 실시간 전송을 제공할 수 있으며, 무엇보다도 당사자가 결제 시간을 정확하게 제어할 수 있으며 경우에 따라 효율성을 향상시키고 유동성 위험을 줄일 수 있습니다.
토큰화된 자산의 또 다른 장점은 프로그래밍이 가능하고 현명한 계약 기능을 가지고 있다는 것입니다. 스마트 계약은 특정 조건이 충족되면 미리 정의된 작업을 실행하도록 프로그래밍할 수 있는 자체 실행 프로그램입니다. 자산이 토큰화되면 스마트 계약을 사용하여 자산과 관련된 트랜잭션을 구성하고 실행할 수 있습니다. 스마트 계약이 활성화되면 지정된 조건이 충족되면 거래가 자동으로 진행됩니다. 따라서 스마트 계약은 중개자의 참여 없이 거래를 실행할 수 있습니다.
스마트 계약은 “원자 정착”이라고 불리는 것을 허용할 수 있습니다 스마트 계약은 각 당사자에게 거래의 각 부분을 개별적으로 수행하는 것에 의존하는 것이 아니라, 하나의 거래의 두 부분 이상을 효과적으로 스마트 계약에 의해 실행되는 하나의 통합된 “원자” 행위로 결합할 수 있습니다. 이것은 다른 쪽 다리가 정착하는 경우에만 트랜잭션의 한 다리가 정착하도록 전달 대 지불(DVP) 및 지불 대 지불(PVP) 기능을 달성하는 강력한 방법이 될 수 있습니다.
원자적 결제는 결제 및 거래 상대방 신용 위험을 완화할 수 있기 때문에 유용합니다. 이는 판매자가 배송하지 않을 경우 구매자가 비용을 지불하지 않도록 보장하고 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.
이는 재구매(Repo) 계약에 상당히 도움이 될 수 있습니다. 레포 거래 당사자들은 거래가 언제 정착되는지에 대해 더 많은 유연성을 가질 수 있으며, 이는 다시 자본과 유동성 효율성을 가능하게 할 가능성이 있습니다. 원자적 결제 기능은 위험을 완화하는 방법으로 작용할 수 있습니다. 레포 “판매자”는 전달하는 담보에 대한 대가로 지정된 대출 금액을 받을 것이라는 확신을 가질 수 있고 레포 “구매자”는 지정된 담보를 받을 것이라는 것을 알 수 있습니다. JP모건과 브로드리지와 같은 금융 기관은 토큰화된 레포 계약을 실험해 왔습니다.
토큰화 및 스마트 계약 사용과 관련된 잠재적인 위험이 있습니다. 예를 들어, 스마트 계약에는 버그와 잠재적인 사이버 취약성이 있을 수 있습니다. 그리고 즉각적인 해결은 자체 위험 집합을 증가시킵니다. 이것이 AI가 이러한 위험을 완화하고 토큰화를 과금할 수 있는 곳입니다.
AI 혜택 및 구현
AI는 운영 개선, 비용 절감, 사기 탐지 강화, 자동화된 규정 준수, 위험 완화 및 더 빠른 의사 결정을 포함하여 금융 서비스에서 몇 가지 주요 이점을 제공합니다. AI의 힘을 활용하여 금융 기관은 빠르게 진화하는 금융 환경에서 경쟁 우위를 확보하고 운영 효율성을 달성하며 더 많은 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
인공지능은 이미 리스크 관리부터 사기 탐지, 고객 서비스, 거래 분석에 이르기까지 다양한 방식으로 금융 서비스에 적용되고 있습니다. AI 기반 문서 자동화 및 처리 기술은 데이터 입력, 문서 정렬 및 확인과 같은 반복적인 수동 작업을 자동화하여 금융 기관의 운영 효율화를 지원하기 위해 탐구되었습니다.
최근 생성 AI의 발전에 따라 금융 기관은 현재 챗봇 및 로보 어드바이저와 같은 제품에 GPT를 활용한 새로운 세대의 AI 기반 애플리케이션, 즉 GPT 기반 애플리케이션을 개발하고 있습니다.
AI, 토큰화 충족
AI가 토큰화와 통합되면 새로운 일련의 기회와 구현이 열립니다:
스마트 계약 코딩 개선
스마트 계약 코딩은 복잡하고 오류가 발생하기 쉽습니다. 코드의 작은 실수도 중요한 결과를 초래할 수 있습니다. 이것이 ChatGPT 등에서 사용되는 AI 언어 모델인 GPT(Generative Pre-trained Transformer)가 유용한 것으로 입증될 수 있는 곳입니다.
GPT는 스마트 계약 코드 개발 및 테스트를 지원하여 계약 작성 프로세스를 효율화하는 데 사용될 수 있습니다. 개발자는 자연어로 스마트 계약 코드를 작성할 수 있으므로 오류를 줄이고 코딩 프로세스의 효율성을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.
예를 들어, 이것은 자연어 입력을 분석하고 개선 또는 수정을 제안함으로써 개발자가 코드의 잠재적인 문제를 신속하게 식별할 수 있도록 도와주며, 보다 효율적이고 오류가 없는 코드를 작성할 수 있도록 도와 버그 및 기타 문제의 가능성을 줄일 수 있습니다. 이를 통해 코드의 정확성을 향상시키고 비용이 많이 드는 오류의 위험을 줄일 수 있으며 토큰화된 자산에 대한 사용자의 신뢰를 높일 수 있습니다.
스마트 계약 실행의 정확성 및 효율성 향상
AI는 계약 실행 과정을 자동화하는 데 사용될 수 있습니다. 스마트 계약에 의해 생성된 데이터를 분석하고 해석함으로써 AI는 계약 코드의 잠재적인 문제나 오류를 식별하는 데 도움을 주어 개발자에게 수정 조치를 취하도록 경고할 수 있습니다. 이를 통해 스마트 계약을 수동으로 모니터링하는 데 필요한 시간과 노력을 줄여 계약 실행의 속도와 정확성을 향상시킬 수 있습니다.
또한 AI는 계약 데이터를 분석하고 패턴과 추세를 파악하여 스마트 계약 성과를 최적화할 수 있습니다. 이를 통해 스마트 접점 실행 수수료 절감이나 실행 속도 향상 등 계약 최적화가 가능한 분야를 파악해 계약 실행의 효율성을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.
블록체인 보안 및 모니터링 강화
인공지능은 여러 가지 방법으로 보안 위협을 예방하고 완화하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어, AI는 네트워크 트래픽을 분석하고 의심스러운 거래 또는 해킹 시도와 같은 비정상적인 활동을 탐지할 수 있습니다. 또한 소셜 미디어 및 기타 소스를 모니터링하여 취약성 또는 공격에 대한 논의와 같은 잠재적인 위협을 식별할 수 있습니다. 또한, AI는 내부자 위협을 나타낼 수 있는 행동 패턴을 식별하고 관리자에게 조치를 취하도록 경고할 수 있습니다.
투자자와 금융 기관은 자산 가치가 특정 임계값 아래로 떨어질 때와 같은 특정 데이터 값 또는 데이터 작업이 발생할 때 특정 데이터를 호출하거나 경고를 받을 수 있는 알고리즘을 만들 수 있습니다. 또한 나스닥(암호화폐 거래소 제미니에서 사용)이 개발한 SMART와 같은 시장 감시 엔진은 AI 및 스마트 계약을 활용하여 모든 데이터(단순한 거래 데이터뿐만 아니라)를 모니터링하고 의심스러운 거래를 경고할 수 있습니다. 이러한 경고는 실시간으로 전송되며, 스마트 연락처 실행을 트리거하여 트랜잭션을 중지하거나 차단할 수 있습니다.
대량의 데이터를 분석하고 해석하는 데 도움이 됩니다
토큰화 프로세스 간소화
토큰화 프로세스에서 AI는 디지털 토큰을 생성하고 관리하는 데 관련된 많은 작업을 자동화하고 능률화하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어, AI 알고리즘은 시장 동향, 과거 데이터 및 전문가 의견과 같은 요소를 고려하여 자산의 가치를 평가하는 데 사용될 수 있습니다. 이를 통해 디지털 토큰이 기초 자산을 정확하게 나타내고 투자자에게 공정하고 투명한 시장을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.
토큰화된 자산 위험 모니터링
AI는 토큰화된 자산과 관련된 위험을 모니터링하고 관리하는 데 사용될 수 있습니다. 다른 투자와 마찬가지로 관련된 위험은 항상 존재하며, AI는 이러한 위험을 실시간으로 식별하고 완화하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이를 통해 토큰화 과정과 거래 실행에 대한 신뢰를 구축하고 더 많은 투자자들이 시장에 참여하도록 유도할 수 있습니다.
의사 결정 개선
인공지능은 인간 분석가들이 알아채지 못하거나 발견하는 데 너무 많은 시간이 걸릴 수 있는 패턴, 추세 및 상관 관계를 식별함으로써 투자자와 금융 기관이 더 나은 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 도울 수 있습니다. AI 알고리즘은 시장 데이터, 뉴스 기사, 소셜 미디어 정서 및 기타 관련 정보를 분석하여 시장과 투자 기회에 대한 실시간 통찰력과 예측을 생성할 수 있습니다.
포트폴리오 최적화
고급 알고리즘을 활용하여 AI는 투자자의 위험 허용도, 투자 목표 및 시장 상황에 따라 최적의 투자 전략을 확인할 수 있습니다. 과거 시장 데이터를 분석하고 리스크 평가를 수행하며 포트폴리오를 동적으로 조정하여 투자자의 목표에 맞게 조정할 수 있습니다. 이는 기존 투자에 이미 존재하며 기하급수적인 속도로 지속적으로 발전하고 있습니다.
시장 투명성 및 최상의 가격 실행(즉, Reg NMS)
NMS(Regulation National Market System)는 더 나쁜 가격으로 주문을 실행할 수 있는 능력을 제거함으로써 자유로운 시장 투명성을 촉진하고 투자자가 주문을 실행할 때 최상의 가격을 받을 수 있도록 보장합니다.
토큰화된 플랫폼은 전 세계적이며 수백 개가 있을 수 있습니다. AI는 모든 토큰화 플랫폼의 모든 입찰/요청 견적을 실시간으로 집계하고 실시간으로 최상의 입찰/요청 및 어떤 플랫폼에서 실행할 것인지 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 스마트 계약은 최상의 가격으로 거래를 실행할 수 있습니다. 이 정보는 완전히 투명하게 공개될 수 있으며 투자자와 규제 당국 모두에게 공유될 수 있습니다.
AI와 토큰화의 통합은 금융 시장과 세계 경제를 압도할 가능성이 있습니다. AI의 데이터 분석 기능은 실시간 통찰력을 제공하고 포트폴리오 최적화에 도움을 줄 수 있으며 블록체인 네트워크는 투명성과 자동화를 강화합니다. 이들은 함께 더 효율적이고 신뢰할 수 있는 금융 서비스를 가능하게 하며, 분산형 및 AI 기반 시스템이 비용 절감, 시장 효율성 향상, 의사 결정 최적화 및 주로 금융 시장 민주화 및 모든 참가자의 경제적 및 사회적 형평성을 가능하게 하는 데 중심 역할을 하는 미래를 위한 길을 열어줍니다.
Federal Reserve Governor Christopher J. Waller recently gave a speech titled: “Innovations and the Future of Finance,” explicitly focusing on two emerging technologies, namely Tokenization and Artificial Intelligence (AI). He said, “the world is rapidly changing, and we need to be open to the potential benefits of innovation.”
After ChatGPT sparked a technological arms-race among the big tech companies, it is not surprising that Waller decided to focus on AI as one of the emerging technologies to bring advanced innovative solutions to the financial industry. It might, though, come as a surprise that the Fed is appreciating the benefits of blockchain technology, the technology that underlines tokenization (and cryptocurrencies like Bitcoin). But the Fed has acknowledged the benefits of blockchain technology, and like other central banks around the world, has been experimenting with Central Bank Digital Currency (CBDC) through several initiatives.
Specifically, the Fed recognizes the benefits of CBDC: “it could provide households and businesses a convenient, electronic form of central bank money, with the safety and liquidity that would entail; give entrepreneurs a platform on which to create new financial products and services; support faster and cheaper payments (including cross-border payments); and expand consumer access to the financial system.”
In his speech, Waller explored the benefits of AI and tokenization to the financial industry and global financial markets. Indeed, both technologies are very powerful and have great potential to make financial products, services, and markets more efficient, inclusive with boundless opportunities.
But when AI meets Tokenization, the integration of the two supercharges their implementations and applicability – and not to mention opportunities – exponentially.
In early August, Microsoft teamed up with Aptos Labs, a blockchain developer, to combine the power of AI and blockchain technology for financial institutions and drive Web3 into the mainstream.
“By fusing Aptos Labs’ technology with the Microsoft Azure Open AI Service capabilities, we aim to democratize the use of blockchain enabling users to seamlessly onboard to Web3 and innovators to develop new exciting decentralized applications using AI,” said Rashmi Misra, GM, AI and emerging technologies, Microsoft.
Before we explore how this “supercharged” technology works – the combination of AI and tokenization — and can impact the future of finance, let’s first define and explain each technology, and provide examples on how they have been and could be implemented, separately, in the financial industry and financial markets.
What is Tokenization?
In the financial context, the tokenization of assets refers to the process of issuing a digital token that runs on a blockchain. This token is a digital representation of an asset – tangible or intangible – and its value is based on the value of the asset it represents, like the process of traditional securitization, but with a digital twist.
Tangible assets could be real estate, stocks, or art, which could be tokenized. Similarly, intangible assets could be voting rights, loyalty points or patents. For example, Securitize is a platform that provides both a primary and secondary market for tokenized products. On their platform, you can invest in tokenized assets, such as, KKR tokenized Health Care Strategic Growth Fund II (“HCSG II”) and tokenized S&P index funds, enabling institutional private market strategies more accessible to individual investors.
It should be noted that tokenized assets are securities and abide by securities laws. Securitize is a fully regulated and compliant platform, regulated by both the U.S. Securities and Exchange Commission (SEC) and FINRA. Therefore, the Fed has been comfortable acknowledging and discussing the benefits of tokenization.
What is Artificial Intelligent (AI)?
Artificial intelligence is pretty much just what it sounds like – the practice of getting machines to mimic human intelligence to perform tasks. You’ve probably interacted with AI even if you don’t realize it – voice assistants like Siri and Alexa are founded on AI technology, as are customer service chatbots that pop up to help you navigate websites.
Machine learning is a type of artificial intelligence. Through machine learning, practitioners develop artificial intelligence models that can “learn” from data patterns without human direction. The unfathomable volume and complexity of data that is now being generated has increased the potential of machine learning, as well as the need for it.
The benefits of tokenization and real-life use cases
Blockchain, the underlining technology of tokenization, can offer fast or near-real time transfers on a 24/7 basis, which, among other things, allows parties precise control over settlement times and in some cases, can enhance efficiencies and reduce liquidity risks.
Another advantage of tokenized assets is that they are programmable and have smart contract functionality. Smart contracts are self-executing programs, which can be programmed to execute predefined actions once certain conditions are met. When assets are tokenized, smart contracts can be used to construct and execute transactions involving the asset. When the smart contract is activated, the transaction proceeds automatically if the specified conditions are met. Thus, smart contracts enable the execution of transactions without the participation of intermediaries.
Smart contracts may allow for what is called “atomic settlement.” Rather than relying on each party to separately carry out its leg of the transaction, smart contracts can effectively combine two or more legs of a transaction into a single unified “atomic” act that is executed by the smart contract. This could be a robust way to achieve delivery-versus-payment (DVP) and payment-versus-payment (PVP) functionality, such that one leg of a transaction settles if and only if the other leg settles as well.
Atomic settlement is useful because it can mitigate settlement and counterparty credit risks – it ensures that the buyer will not pay if the seller does not deliver and vice versa.
This could be quite beneficial for Repurchase (Repo) agreements. Parties to Repo transactions may have more flexibility as to when the transactions settle, which in turn has the potential to enable capital and liquidity efficiency. The atomic settlement functionality may serve as a way to mitigate risk – the repo “seller” can have confidence that it will receive the specified loan amount in exchange for the collateral it conveys while the repo “buyer” knows it will receive the specified collateral. Financial institutions such as JPMorgan and Broadridge have been experimenting with tokenized repo agreements.
There are potential risks associated with tokenization and the use of smart contracts. For example, smart contracts might have bugs and potential cyber vulnerabilities; and instantaneous settlement raises its own set of risks. This is where AI can mitigate those risks and supercharge tokenization.
AI benefits and implementations
AI offers several key benefits in financial services, including improved operations, reduced costs, enhanced fraud detection, automated regulatory compliance, risk mitigation and faster decision making. By leveraging the power of AI, financial institutions can gain a competitive edge, achieve operational efficiencies, and make more informed decisions in a rapidly evolving financial landscape.
Artificial Intelligence has already been applied in financial services in a variety of ways, from risk management to fraud detection to customer service to trading analysis. AI-powered document automation and processing technology has also been explored to assist financial institutions streamline their operations by automating repetitive manual tasks such as data entry, document sorting and verification.
With the recent advancement of generative AI, financial institutions are currently developing a new generation of AI-powered applications, namely GPT-powered applications – utilizing GPT in products such as chatbots and robo advisors.
AI meets Tokenization
When AI integrates with Tokenization, it opens a new set of opportunities and implementations:
Improve smart contract coding
Coding smart contracts can be complex and error-prone. Even small mistakes in the code can have significant consequences. This is where Generative Pre-trained Transformer (GPT) – an AI language model (used in ChatGPT and the like), can prove useful.
GPT can be used to streamline the process of contract creation by assisting in the development and testing of smart contract codes. Developers can write smart contract code in natural language, which can help reduce errors and improve the efficiency of the coding process.
For example, it can help developers quickly identify potential issues with their code by analyzing natural language inputs and suggesting improvements or corrections, helping them write more efficient and error-free code, reducing the likelihood of bugs and other issues. This can help improve the accuracy of the code and reduce the risk of costly errors, which will increase users’ trust in tokenized assets.
Enhance the accuracy and efficiency of smart contract execution
AI can be used to automate the process of contract execution. By analyzing and interpreting the data generated by smart contracts, AI can help identify potential issues or errors in the contract code, alerting developers to take corrective action. This can reduce the time and effort required to manually monitor smart contracts, improving the speed and accuracy of contract execution.
In addition, AI can optimize smart contract performance by analyzing contract data and identifying patterns and trends. This can help improve the efficiency of contract execution by identifying areas where the contract can be optimized, such as reducing smart contact execution’s fees or improving execution speed.
Enhance blockchain security and monitoring
AI can help prevent and mitigate security threats in several ways. For example, AI can analyze network traffic and detect unusual activity, such as suspicious transactions or attempted hacks. It can also monitor social media and other sources to identify potential threats, such as discussions of vulnerabilities or attacks. Additionally, AI can identify patterns of behavior that may indicate an insider threat and alert administrators to take action.
Investors and financial institutions can create algorithms to call for specific data or be alerted when specific data values or data actions occur – such as when an asset valuation falls below a certain threshold. In addition, market surveillance engines, such as SMARTs, developed by Nasdaq (and used by the crypto exchange Gemini) can be developed utilizing AI and smart contracts to monitor all data (not merely transactions data) and alert for suspicious transactions. These alerts would be sent in real time and may trigger the execution of a smart contact to halt or block a transaction.
Aid in analyzing and interpreting large amounts of data
Streamline Tokenization process
In the tokenization process AI can help to automate and streamline many of the tasks involved in creating and managing digital tokens. For example, AI algorithms can be used to assess the value of an asset, considering factors such as market trends, historical data, and expert opinions. This can help to ensure that the digital tokens accurately represent the underlying asset and provide a fair and transparent market for investors.
Monitoring tokenized asset risk
AI can be used to monitor and manage the risks associated with tokenized assets. As with any investment, there are always risks involved, and AI can help to identify and mitigate these risks in real-time. This can help build trust in the tokenization process and execution of transactions and encourage more investors to participate in the market.
Improve decision-making
AI can help investors and financial institutions make better-informed decisions by identifying patterns, trends, and correlations that may go unnoticed by human analysts, or simply take too much time to find. AI algorithms can analyze market data, news articles, social media sentiment, and other relevant information to generate real-time insights and predictions on markets and investment opportunities.
Portfolio optimization
By utilizing advanced algorithms, AI can identify optimal investment strategies based on an investor’s risk tolerance, investment goals, and market conditions. It can analyze historical market data, perform risk assessments, and make dynamic adjustments to portfolios, ensuring they remain aligned with the investor’s objectives. This already exists in traditional investments and is continually evolving at an exponential rate.
Market transparency and best price execution (i.e., Reg NMS)
Regulation National Market System (NMS) promotes free market transparency and ensures that investors receive the best price when their order is executed, by removing the ability to have orders executed at a worse price.
Tokenized platforms are global and there could be hundreds of them. AI could assist in aggregating all bid/ask quotes from all tokenization platforms in real time and identifying the best bid/ask to be executed in real time and on which platform – a smart contract can then execute the trade at the best price. This information can be fully transparent and shared with both investors and regulators.
The integration of AI and tokenization has the potential to supercharge financial markets and the global economy. AI’s data analysis capabilities can provide real-time insights and assist in portfolio optimization, while blockchain networks enhance transparency and automation. Together, they enable more efficient and trustworthy financial services, paving the way for a future where decentralized and AI-powered systems play a central role in reducing cost, improving market efficiencies, optimizing decision-making and chiefly democratizing financial markets and enabling economic and social equity for all participants.
