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RAC:“區塊鏈+保險”并非無往不利,兩大難題待解決_oracledata

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來源:Medium

翻譯:頭等倉??

分布式賬本技術被吹捧為會“顛覆”保險行業。其外部連接的自動執行數字協議高度安全,可以為保險行業節省數十億美元的成本和其他開銷,以及防止欺詐。但是,除了已解決的與外部數據的連接性和可擴展性等主要問題外,該技術仍然還存在其他一些問題。

問題1:數據可用性和頻率

智能合約訪問外部數據的能力非常重要,因為它們對于在代幣應用以外的任何其他用途也都非常有用。值得慶幸的是,我們現在已經有很好的解決方案。通過使用去中心化的Oracle網絡,我們可以使用多個數據源和Oracle節點來確保數據到達智能合約時的一致性和完整性。但是,但僅憑這一點還不足以確保智能合約不被“欺騙”。

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假設保險合約已部署在區塊鏈上,可以成功地從一系列不同的來源獲取數據,并根據該數據執行支出等操作。一切似乎都很好嗎?但是,如果“檢查數據”的調用沒有執行怎么辦?如果保險公司在洪水或干旱期間內不更新智能合約中的數據,會發生什么情況?即使智能合約具有防篡改功能,且能夠獲取所需數據并執行支付,但智能合約也做不到支付操作,因為它從未獲取所需的所有數據。這是數據可用性和頻率問題。

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除了訪問數據本身之外,還需要定期觸發這些保險合約以獲取最新數據并更新其狀態。而且這需要在鏈外啟動,因為區塊鏈本身沒有任何調用功能。而且,合約需要以不被“垃圾郵件”或“欺騙”的方式受到保護。例如,它需要確保通過不斷觸發來獲取數據的執行人員不會以任何方式導致其異常運行。

有些人可能會建議不需要定期更新,并且在觸發付款的條件下,客戶可以手動發出索賠請求以觸發合約進行檢查,獲取數據并執行付款,但是這并不理想。隨著第四次工業革命的形成,我們正在進入自動化,機器學習和AI的新數字時代,許多流程將消除人為因素。對于保險業來說,這意味著保險索賠和賠付通常會在很少甚至在沒有人為干預的情況下發生。這也意味著我們需要嘗試使合約條件和索賠流程自動化,充分享受使用分布式賬本技術相對于現有數字解決方案帶來的全部優勢。

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“欺騙”合約的最大可能性方法是,假如保險提供商并不觸發智能合約來獲取最新數據,并且他們幾天、幾周甚至幾個月的時間內都不進行觸發,因此,合約最終將到期,資金也會退還給保險公司。

解決此類情況的最佳方法是在合約條件本身中包含其他邏輯,便于合約保留一個選項卡,可以記錄觸發合約獲取最新數據的頻率。然后可以將其用于合約的到期條件中,因此在合約將資金退還給保險人之前,它可以檢查是否觸發了正確數量的調用,更新數據狀態,然后才退還所有資金。例如:

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如果合約到期且數據調用數量超出閾值:則將資金退還給保險公司;

否則,如果合約到期且調用數量低于閾值:則客戶拿回其保費,然后剩余的錢返還給保險公司

這樣做的目的是利用博弈論激勵保險公司,確保他們所有的合約都是最新數據并定期更新,否則他們就賺不到錢!

除了提供對外部數據的訪問之外,Oracles還可以用于安排智能合約中的交易和函數調用。對于保險合約而言,您可以在Oracle節點上由cron啟動作業設置,定期觸發保險合約以獲取最新數據并更新其狀態。

融合了多個數據源和數據請求調用的保險智能合約架構

問題2:保險公司的流動性

在傳統保險領域,保險公司并沒有為他們所有的保險合約提供充足的資金。相反,他們僅保留一定比例的準備金/流動性比率的金額用于索賠支出,然而只要索賠金額與非索賠金額維持在一定閾值之內,他們就仍可以運營并獲利。

然而,為了使這些高度安全且防篡改的數字協議在滿足付款條件的情況下提供100%保證的支付,它們各自都需要全額資金,以便在滿足付款條件的情況下,可以保證執行支付操作。

這意味著,如果保險公司提供價值100億美元的有效保險合約,他們就需要有100億美元的流動資金隨時可以支付。對于保險公司而言,這是個大問題,因為他們的流動性比率通常遠低于100%。

作為解決方案,有些人可能建議不使用智能合約來處理付款,而只是將合約標記為可以由保險公司的金融系統付款,可保持目前的流動性比率。但這首先就背離了使用智能合約的初衷,因為我們不再保證協議的執行。如果發生了大規模地震或火災,50%的合約被觸發并要求付款,當其中25%的合約由于保險公司沒有流動資金而無法付款時,會發生什么?只有獲得充足的合約資金,才能為所有客戶提供100%保證的付款。也許流動性問題是無解的,即使保險行業在轉向分布式賬本技術的情況下,也將始終存在該問題。

結論

我們正邁向第四次工業革命。分布式賬本技術,機器學習,人工智能和自動化將正在繼續發展并改變包括保險在內的許多行業。

結合去中心化Oracle網絡使用的區塊鏈和智能合約技術,為在其上部署和執行的保險合約提供了一個優越的平臺,實現了當今系統無法提供的安全性,執行保證和社會可擴展性。但是在大規模采用之前,仍然需要考慮和處理一些關鍵的問題。

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