Rizikos analizė decentralizuotai draudimo sistemai 2025 m.: rinkos dinamikos, technologinės naujovės ir strateginiai prognozės. Išnagrinėkite svarbiausias tendencijas, augimo veiksnius ir konkurencinius įžvalgas, formuojančias artimiausius 5 metus.

• Vykdomoji santrauka ir rinkos apžvalga
• Pagrindinės technologinės tendencijos decentralizuotos draudimo rizikos analizėje
• Konkurencinė aplinka ir pirmaujantys sprendimų teikėjai
• Rinkos augimo prognozės (2025–2030): CAGR, pajamos ir priėmimo rodikliai
• Regioninė analizė: Šiaurės Amerika, Europa, APAC ir besivystančios rinkos
• Iššūkiai, rizikos ir galimybės decentralizuotos draudimo analizėje
• Būsimos perspektyvos: strateginiai rekomendacijos ir rinkos įėjimo svarstymai
• Šaltiniai ir nuorodos

Vykdomoji santrauka ir rinkos apžvalga

Rizikos analizė decentralizuotam draudimui yra sparčiai besivystanti sritis visame draudimo technologijų (insurtech) ir blokų grandinės (blockchain) rinkose. Decentralizuotas draudimas remiasi blokų grandinės technologija ir protingaisiais kontraktais, siekiant sukurti viršūnių rizikos kasyklas, automatizuoti pretenzijų apdorojimą ir pagerinti skaidrumą. Šiuo kontekstu rizikos analizė reiškia pažangios duomenų analizės, mašininio mokymosi ir aktuarinio modeliavimo taikymą vertinant, nustatant kainas ir valdant riziką decentralizuotuose draudimo protokoluose.

2025 m. pasaulinė decentralizuoto draudimo rinka prognozuojama, kad patirs reikšmingą augimą, kurį lemia didėjantis decentralizuotų finansų (DeFi) platformų priėmimas ir padidėjusi paklausa skaidriems, be pasitikėjimo sprendimams draudime. Pasak McKinsey & Company, dirbtinio intelekto ir pažangiosios analizės integracija transformuoja draudimo sektorių, nusistovėjus decentralizuotiems modeliams, kurie turi vis didesnį rinkos dalį. Bendras užrakintas turtas (TVL) decentralizuotuose draudimo protokoluose 2023 m. viršijo 1 mlrd. USD, o pramonės analitikai tikisi, kad ši suma iki 2025 m. padvigubės, kai pasirodys nauji produktai ir rizikos kasyklos (DeFiLlama).

Rizikos analizė yra esminė decentralizuoto draudimo gyvybingumui ir skalei. Skirtingai nuo tradicinių draudikų, decentralizuoti protokolai turi susidurti su unikaliais rizikomis, kuriose yra protingųjų kontraktų pažeidžiamumas, orakulo gedimai ir rinkos manipuliacijos. Kuriami pažangūs rizikos analizės įrankiai, skirti stebėti protokolo sveikatą, vertinti partnerių riziką ir dinamiškai koreguoti įmokas pagal realaus laiko duomenis. Pirmaujančios decentralizuoto draudimo platformos, tokios kaip Nexus Mutual ir InsurAce, daug investavo į nuosavas rizikos vertinimo sistemas ir on-chain analitikus, siekdamos pagerinti draudimo tikslumą ir kapitalo efektyvumą.

Konkurencinę aplinką taip pat formuoja partnerystės tarp blokų grandinės analitikos įmonių ir draudimo protokolų. Tokios įmonės kaip Chainalysis ir Elliptic teikia transakcijų stebėjimo ir rizikos vertinimo paslaugas, padedančias decentralizuotiems draudikams aptikti sukčiavimą, vertinti protokolo solvumą ir prisitaikyti prie besikeičiančių reguliavimo standartų. Kaip nuoseklios reguliavimo kontrolės didėja, tvirta rizikos analizė bus būtina decentralizuotų draudimo teikėjų pasitikėjimui vartotojais ir tvariam augimui.

Apibendrinant, rizikos analizė vis dažniau laikoma pagrindiniu decentralizuoto draudimo ramstis, leidžiančiu tiksliau kainuoti riziką, geriau allocate kapitalą ir padidinti atsparumą tiek tradicinėms, tiek naujoms grėsmėms. 2025 m. rinkos perspektyva yra optimistinė, nuolatinė inovacija tikimasi skatins priėmimą ir plečia draudžiamų rizikų diapazoną decentralizuotoje ekosistemoje.

Pagrindinės technologinės tendencijos decentralizuotos draudimo rizikos analizėje

Rizikos analizė decentralizuotam draudimui sparčiai vystosi, remiasi blokų grandinės, dirbtinio intelekto (AI) ir pažangių duomenų orakulų integracija. 2025 m. kelios pagrindinės technologinės tendencijos formuoja decentralizuoto draudimo požiūrį į rizikos vertinimą, kainavimą ir valdymą.

• On-Chain Duomenų Orakulai: Decentralizuoto draudimo patikimumas priklauso nuo tikslių, nekontroliuojamų duomenų srautų. Pirmaujančios orakulų tinklai, tokie kaip Chainlink ir API3, plečia savo galimybes teikti realaus laiko, patikimus duomenis apie orą, turto kainas ir įvykių signalus. Tai leidžia parametrinių draudimo produktų automatizuoti išmokas pagal objektyvius, on-chain kriterijus, mažinant sukčiavimo ir administracines išlaidas.
• AI Palaikomas Rizikos Moduliavimas: Decentralizuoti draudimo protokolai vis dažniau naudojasi AI ir mašininio mokymosi technologijomis, kad analizuotų didelius duomenų rinkinius tiek iš on-chain, tiek iš off-chain šaltinių. Tokios platformos kaip Nexus Mutual ir Etherisc eksperimentuoja su AI modeliais, kad dinamiškai koreguotų rizikos kasyklas, įmokas ir kapitalo atsargas, gerindamos likvidumą ir reakciją į iškilusias grėsmes.
• Privatumą Išlaikanti Analitika: Su zero-knowledge įrodymų ir saugios daugelio šalių skaičiavimo augimu, decentralizuotas draudimas dabar gali apdoroti jautrius naudotojų duomenis nesumažindamas privatumo. Tai ypač svarbu laikantis teisės aktų ir vartotojų pasitikėjimo, ypač kai taisyklės dėl duomenų apsaugos griežtėja pasauliniu mastu. Tokie projektai kaip Aztec Network yra pionieriai privatumo sluoksnių, leidžiančių rizikos vertinimą neatskleidžiant individualių draudikų detalių.
• Tarptautinis ir Kryžminis Duomenų Analizė: Daugėjant decentralizuoto draudimo keliuose blokų grandinėse, tarptautinės sprendimai leidžia rizikos analitikams agreguoti duomenis iš įvairių ekosistemų. Protokolai kaip Polkadot ir Cosmos palengvina kryžminę komunikaciją, leidžiančią draudikams kurti išsamesnius rizikos profilius ir siūlyti multi-chain draudimo produktus.
• Decentralizuota Nesuprantama Draudimo: Protingieji kontraktai automatizuoja draudimo procesus, naudodami skaidrius algoritmus, kad įvertintų riziką ir nustatytų politikos sąlygas. Tai sumažina žmogiškąjį šališkumą ir operatyvines išlaidas, tuo pačiu didindami skaidrumą draudėjams ir kapitalo tiekėjams.

Šios technologinės tendencijos kartu didina tikslumo, efektyvumo ir patikimumo lygį rizikos analizėje decentralizuotame draudime, formuodamos sektoriaus augimo ir inovacijų platformą 2025 m. ir vėliau. Pasak McKinsey & Company, AI, blokų grandinės ir duomenų analizės konvergencija tikimasi permainų draudimo rizikos valdyme, o decentralizuoti modeliai yra pramonės transformacijos priekyje.

Konkurencinė aplinka ir pirmaujantys sprendimų teikėjai

Rizikos analizės konkurencinė aplinka decentralizuotame draudime sparčiai vystosi, remiasi blokų grandinėmis pagrįstų draudimo protokolų plitimu ir rizikos modeliavimo įrankių sudėtingumo didėjimu. 2025 m. rinkoje dominuoja mišrainė tarp įsitvirtinusių blokų grandinės analitikos kompanijų, specializuotų insurtech startuolių ir tradicinių draudimo technologijų tiekėjų, kurie plečia savo veiklą decentralizuotų finansų (DeFi) srityje.

Šioje srityje svarbiausi žaidėjai apima Nexus Mutual, kuris pirmasis sukūrė decentralizuotus rizikos vertinimo modelius protingų kontraktų draudimui, remdamasis narių valdoma rizikos įvertinimu ir aktuarių analitika. Etherisc siūlo atviro kodo draudimo protokolo infrastruktūrą, integruojančią rizikos analizės modulį, kuris automatizuoja pretenzijų vertinimą ir kainavimą remiantis realaus laiko duomenų srautais. Chainlink Labs yra esminis galimybė, teikiantis decentralizuotus orakulų tinklus, tiekiančius patikimus off-chain duomenis rizikos modeliavimo, kas būtina tiksliai draudimo apskaičiavimui decentralizuotuose draudimo produktuose.

Išsišaknydintos startuoliai, tokie kaip InsurAce ir Bridge Mutual, skirtis plėtodami nuosavybės rizikos vertinimo algoritmus, į kuriuos įskaičiuojamos protokolų pažeidžiamumas, istorijos pretenzijų duomenys ir rinkos svyravimai. Šios platformos naudoja pažangiąją analizę, įskaitant mašininį mokymąsi ir prognozavimo modeliavimą, kad dinamiškai koreguotų draudimo sąlygas ir įmokas, didindamos kapitalo efektyvumą ir vartotojų pasitikėjimą.

Tradiciškai analitiniai tiekėjai, tokie kaip LexisNexis Risk Solutions ir Moody’s, taip pat įžengia į decentralizuoto draudimo analitikos rinką, siūlydami hibridinius sprendimus, kurie derina tradicinę aktuarių mokslą su blokų grandinės duomenų skaidrumu. Jų dalyvavimas tikimasi pagreitins institucinį priėmimą, suteikdama tvirtas rizikos vertinimo sistemas ir atitikties įrankius.

• CB Insights praneša, kad investicijos į blokų grandinės draudimo analitikos startuolius 2024 m. augo daugiau nei 40%, atspindint stiprų rinkos pasitikėjimą.
• Pasak Gartner, AI pagrindu rizikos analizė DeFi draudime numatoma sumažinti nuostolių rodiklius iki 20% iki 2026 m.

Konkurencinė aplinka tikimasi intensyvėti, kai reguliavimo aiškumas gerės ir daugiau tradicinių draudikų tirinėtų decentralizuotus modelius. Strateginės partnerystės tarp DeFi protokolų ir įsitvirtinusių analitikos įmonių greičiausiai formuos kitą inovacijų etapą, o tarptautinės, skaidrumo ir realaus laiko rizikos vertinimas iškils kaip svarbūs skirtumai tarp pirmaujančių sprendimų teikėjų.

Rinkos augimo prognozės (2025–2030): CAGR, pajamos ir priėmimo rodikliai

Rizikos analizės rinka decentralizuotam draudimui yra pasirengusi tvirtam augimui tarp 2025 ir 2030 m., remiantis decentralizuotų finansų (DeFi) ekosistemų spartėjančiu plėtojimu ir vis didesniu blokų grandinės pagrindu sukurto draudimo produktų sudėtingumu. Pasak MarketsandMarkets prognozių, pasaulinė rizikos analizės rinka tikimasi pasiekti sudėtinį metinį augimo rodiklį (CAGR) apie 13–15% per šį laikotarpį, o decentralizuoto draudimo segmentas užims didesnę rinkos dalį dėl unikalių reikalavimų realaus laiko, skaidraus ir automatizuoto rizikos vertinimo.

Išmokos, gautos iš rizikos analizės sprendimų, pritaikytų decentralizuotam draudimui, numatoma viršys 1,2 mlrd. USD iki 2030 m., iš 350 mln. USD 2025 m. Augimą lemia protingų kontraktų pagrindo draudimo protokolų dauginimas, kuriems reikia pažangios analizės vertinant riziką, pvz., protingų kontraktų pažeidžiamumą, orakulo gedimus ir sistemos DeFi rizikas. Pirmaujantys analitikos tiekėjai, įskaitant Chainlink ir Gauntlet, plečia savo paslaugas šiems besikuriantiems poreikiams tenkinti, integruodamos mašininio mokymosi ir on-chain duomenų analizes, kad pateiktų tikslesnius rizikos modelius.

Priėmimo rodikliai tarp decentralizuotų draudimo platformų tikimasi smegenyti, kad daugiau nei 60% aktyvių protokolų integruos trečiųjų šalių ar nuosavas rizikos analizės priemones iki 2027 m. Ši tendencija patvirtina augančią institucinę dalyvavimą DeFi draudime, kaip pabrėžia Deloitte 2024 m. blokų grandinės draudimo ataskaita, kurioje teigiama, kad instituciniai investuotojai reikalauja didesnio rizikos skaidrumo ir mažinimo standartų prieš investuodami kapitalą į decentralizuotas draudimo kasyklas.

• Regioninis Augimas: Šiaurės Amerika ir Europa tikimasi būti lyderiais priėmimo, remiasi reguliavimo aiškumu ir koncentracija DeFi inovacijų centruose. Tačiau Azijos ir Ramiojo vandenyno regionas yra tikimasi demonstruoti greičiausią CAGR, ją skatinant greitoms skaitmeninių aktyvų priemonėms ir palankiems reguliavimo smėlio laikrodžiams.
• Pagrindiniai Veiksniai: Pagrindiniai augimo veiksniai yra automatizuoto, realaus laiko rizikos vertinimo poreikis, parametrinių draudimo modelių augimas ir didėjantis DeFi išpuolių dažnumas, reikalaujantis tvirto rizikos analizės.
• Iššūkiai: Nepaisant stiprių augimo perspektyvų, iššūkiai tokie kaip duomenų standartizavimas, tarptautinė sąlyga ir besikeičianti reguliavimo reikalavimų gali sumažinti priėmimo tempą tam tikrose jurisdikcijose.

Per visą laikotarpį nuo 2025 iki 2030 m. tikimasi įvyks reikšmingų pažangų ir rinkos plėtros rizikos analizės srityje decentralizuotam draudimui, kurį rems technologinių inovacijų ir subrendusios DeFi draudimo aplinka.

Regioninė analizė: Šiaurės Amerika, Europa, APAC ir besivystančios rinkos

Regioninė rizikos analizės decentralizuotam draudimui peizažas sparčiai vystosi, su išskirtinėmis tendencijomis ir priėmimo modeliais Šiaurės Amerikoje, Europoje, Azijos-Ramyjo vandenyno regione (APAC) ir besivystančiose rinkose. Decentralizuotas draudimas naudoja blokų grandinę ir protingus kontraktus automatizuoti pretenzijas ir draudimą, o paklausa pažangių rizikos analizės įrankių visame pasaulyje didėja.

• Šiaurės Amerika: Šis regionas dominuoja priimant rizikos analizę decentralizuotam draudimui, remiantis brandžiu draudimo technologijų ekosistema ir tvirtais reguliavimo rėmais. Tokie didieji žaidėjai kaip Consensys ir Chainlink Labs aktyviai kuria analizės sprendimus, kurie integruoja on-chain ir off-chain duomenis, kad realiuoju laiku įvertintų riziką. Ypač JAV rinka gauna naudos iš didelės blokų grandinės priėmimo ir stiprios rizikos kapitalo buvimo, skatinančios inovacijas parametriniuose draudimuose ir automatizuotame rizikos vertinime.
• Europa: Europa stebi spartų augimą decentralizuoto draudimo rizikos analizėje, kurį skatina palankios reguliavimo iniciatyvos, tokios kaip ES skaitmeninių finansų paketas. Tokios kompanijos kaip Etherisc yra pilotas decentralizuotų draudimo protokolų su integruotomis rizikos analizėmis, orientuojantis į skaidrumą ir atitiktį. Regiono akcentas ant duomenų privatumo ir tarpvalstybinio draudimo sprendimų formuoja analitikos įrankių kūrimą, kuris pabrėžia saugų, GDPR atitinkamą duomenų tvarkymą.
• APAC: Azijos-Ramyjo vandenyno regionas iškyla kaip dinamiška rinkos decentralizuotam draudimui, ypač šalyse, tokiuose kaip Singapūras ir Pietų Korėja, kur reguliavimo smėlio laikrodžiai skatina inovacijas. Tokios įmonės kaip InsurTech Asia Association praneša apie didėjantį bendradarbiavimą tarp tradicinių draudikų ir blokų grandinės startuolių, siekiančių diegti rizikos analizę mikro draudimui ir orų parametriniams produktams. Didelė nepriklausoma gyventojų dalis ir klimato rizikos veikia didelį paklausą skalės, duomenų valdomiems rizikos vertinimo modeliams.
• Besivystančios Rinkos: Lotynų Amerikoje, Afrikoje ir kai kuriose Pietryčių Azijos dalyse decentralizuotas draudimas įgauna pagreitį kaip finansinio įtraukimo priemonė. Tokios organizacijos kaip LeapFrog Investments investuoja į platformas, kurios naudoja AI pagrindu rizikos analizę, kad draustumėtas mažai kainuojančius, prieinamus draudimo produktus. Šioje srityje akcentuoja mobiliojo duomenų ir alternatyvių duomenų šaltinių naudojimą, kad įvertintų riziką populiacijoje su ribota tradicine kredito istorija, siekiant spręsti apsaugos spragas žemės ūkyje, sveikatos ir katastrofų draudime.

Visose regionuose blokų grandinės, AI ir didelių duomenų analizės konvergencija keičia rizikos vertinimą decentralizuotame draudime, su regioniniais niuansais, atspindinčiais reguliavimo, technologinius ir demografinius veiksnius. Pasaulinė rinka tikimasi, kad 2025 m. matys tęstinį augimą, kai šios technologijos subręs приπai skirsmas genderative.

Iššūkiai, rizikos ir galimybės decentralizuoto draudimo analizėje

Rizikos analizė decentralizuotame draudime remiasi blokų grandine, protingai kontraktais ir paskirstytų duomenų šaltiniais, kad vertintų, kainuotų ir valdytų draudimo rizikas be centralizuotų tarpininkų. Kai sektorius 2025 m. subręs, jis susiduria su unikaliu iššūkių, rizikos ir galimybių rinkiniu, kurie formuoja jo raidos ir priėmimo pažangą.

Iššūkiai ir Rizikos

• Duomenų Kokybė ir Pasiekiamumas: Decentralizuoti draudimo protokolai remiasi orakulais ir išoriniais duomenų srautais, kad informuotų rizikos modelius. Užtikrinti, kad šie duomenys būtų teisingai, laiku ir patikimi, išlieka dideliu iššūkiu, nes manipuliacijos arba vėlavimas gali sukelti neteisingą rizikos įvertinimą ir galimą protokolo nesugebėjimą (Chainlink Labs).
• Modelių Skaidrumas vs. Nuosavybės Pranašumas: Nors skaidrumas yra pagrindinė vertybė decentralizuotose sistemose, atskleidimas rizikos modelių gali padaryti juos pažeidžiamais išnaudojimui ar manipulacijai įgudusių veikėjų. Pusiausvyros užtikrinimas tarp atvirumo ir reikalavimo apsaugoti nuosavybinę analizę yra nuolatinė įtampa (Gartner).
• Reguliavimo Neaiškumas: Reguliavimo kraštovaizdis decentralizuotame draudime išlieka skystyti. Neaiškūs arba besikeičiantys reikalavimai dėl duomenų privatumo, kapitalo atsargų ir vartotojų apsaugos gali trukdyti pažangių rizikos analizės sprendimų kūrimui ir juos diegti (Tarptautinė vertybinių popierių komisija).
• Protingųjų Kontraktų Pažeidžiamumai: Rizikos analizė dažnai įtraukiama į protingus kontraktus, kurie yra pažeidžiami kodo klaidų ir išnaudojimo atvejų. 2023 ir 2024 m. įvykusios didelės atakos pabrėžė stiprios audito ir nuolatinio stebėjimo poreikį (Trail of Bits).

Galimybės

• Realiojo Laiko, Automatizuotas Rizikos Vertinimas: Decentralizuota analizė gali apdoroti pretenzijas ir dinamiškai koreguoti rizikos parametrus nurodys realiuoju laiku, gerinant kapitalo efektyvumą ir reagavimą, lyginant su tradiciniais draudikais (Nexus Mutual).
• Globalūs, Įtraukiantys Rizikos Kasyklos: Pašalinus geografinius ir institucinius barjerus, decentralizuotas draudimas gali sujungti riziką iš platesnio bazės, galbūt sumažindamas svyravimus ir leidžiančiais teikti draudimą nepasiekiamiems rinkoms (Brookings Institution).
• Kompozicija ir Inovacijos: Atviro kodo rizikos analizės moduliai gali būti integruoti į naujus draudimo produktus, skatindami greitą eksperimentavimą ir naujų draudimo tipų, pritaikytų Web3 ir skaitmeninių aktyvų rizikoms, iškilimą (DeFiLlama).

2025 m. šių iššūkių ir galimybių santykis lems rizikos analizės inovacijų greitį ir kryptį decentralizuotame draudime, o sėkmingi protokolai greičiausiai bus tie, kurie sugeba pusiausvyriškai subalansuoti skaidrumą, saugumą ir prisitaikomumą.

Būsimos perspektyvos: strateginiai rekomendacijos ir rinkos įėjimo svarstymai

Rizikos analizės ateities perspektyvos decentralizuotame draudime formuojamos sparčių technologinių pažangų, besikeičiančių reguliavimo peizažų ir vis didėjančio blokų grandinės pagrindo draudimo modelių priėmimo. Kai decentralizuoto draudimo platformos subręs, strateginiai rekomendacijos rinkos dalyviams 2025 m. koncentruojasi į pažangios analizės išnaudojimą, ekosistemų partnerystės plėtrą ir reguliavimo sudėtingumų navigavimą.

• Investuokite į Pažangią Analitiką ir AI: Norint gauti konkurencinį pranašumą, draudikai turėtų prioritetą teikti dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi integravimui į savo rizikos analizės sistemas. Šios technologijos leidžia realaus laiko rizikos vertinimą, sukčiavimo aptikimą ir dinaminį kainavimą, kurie yra kritiškai svarbūs decentralizuotiems draudimo produktams. Pasak Deloitte, AI pagrindu teikianti analizė gali sumažinti pretenzijų apdorojimo laiką iki 70% ir pagerinti nuostolių rodiklius.
• Pagerinkite Duomenų Tarptautinį Netrukdymą: Decentralizuotas draudimas remiasi skaidriais, nekontroliuojamais duomenimis. Strateginės partnerystės su orakulais ir duomenų teikėjais yra būtinos užtikrinti išorinių duomenų srautų tikslumą ir patikimumą. Chainlink ir panašūs orakulų tinklai tampa pramonės standartais saugiai duomenų integracijai, kas gyvybiškai svarbu rizikos modeliui ir pretenzijų automatizavimui.
• Prioritetuose Teikiama Reguliavimo Atitiktis: Reguliavimo aplinka decentralizuotame draudime vis dar vystosi. Rinkos dalyviai turi proaktyviai užmegzti kontaktus su reguliuotojais ir priimti atitikties dizaino požiūrį. IOSCO ir FSB abu pabrėžė tvirto rizikos valdymo ir skaidrumo būtinybę decentralizuotuose finansuose (DeFi), signalizuodami, kad reguliavimo dėmesys sustiprės.
• Dėmesys Vartotojų Pasitikėjimui ir Saugumui: Vartotojų pasitikėjimo kūrimas yra svarbiausias. Įgyvendinant skaidrią rizikos analizę, viešai skelbiant audito ataskaitas ir priimant atviro kodo protokolus galima pagerinti patikimumą. Lloyd’s pažymi, kad vartotojų pasitikėjimas yra pagrindinis skirtumas skaitmeniniuose draudimo rinkose.
• Rinkos Įėjimo Svarstymai: Nauji dalyviai turėtų orientuotis į nepasiekiamas rinkas arba nišines rizikos kategorijas, kur decentralizuoti modeliai teikia aiškius pranašumus, pavyzdžiui, parametrinį draudimą klimato rizikoms arba peer-to-peer sveikatos draudimą. Produktų pilotavimas reguliavimo smėlio laikrodžiuose, kaip skatinama Singapūro pinigų valdžios tarnyba, gali padėti patvirtinti modelius ir sukurti suinteresuotųjų šalių pasitikėjimą.

Apibendrinant, 2025 m. rizikos analizės kraštovaizdis decentralizuotame draudime apdovanos tuos, kurie investuoja į technologijas, prioritetus teikia atitiktį ir kuria tvirtus duomenų partnerystės ryšius. Strateginis rinkos įėjimas turėtų remtis skaidrumo, saugumo ir reguliavimo įsitraukimo dėmesiu, kad būtų galima užfiksuoti naujas galimybes šiame dinamiškame sektoriuje.

Šaltiniai ir nuorodos

• McKinsey & Company
• Nexus Mutual
• InsurAce
• Chainalysis
• Elliptic
• Chainlink
• API3
• Etherisc
• Aztec Network
• Cosmos
• Chainlink Labs
• InsurAce
• Bridge Mutual
• LexisNexis Risk Solutions
• MarketsandMarkets
• Gauntlet
• Deloitte
• Consensys
• Chainlink Labs
• InsurTech Asia Association
• LeapFrog Investments
• Tarptautinė vertybinių popierių komisija
• Trail of Bits
• Nexus Mutual
• Brookings Institution
• FSB
• Lloyd’s
• Singapūro pinigų valdžios tarnyba