sadmeercat276
New member
, Đây là lý do tại sao điểm số rủi ro tín dụng đa tài sản của chúng tôi (MacRO) là mô hình học máy nặng khoảng 100 tín hiệu trên chuỗi để tạo ra điểm số ba chữ số dự đoán khả năng thanh lý của ví khi vay trong chuỗi.
Điểm số tương tự như điểm FICO và dao động từ 300 (đại diện cho rủi ro thanh lý rất cao) đến 850 (đại diện cho rủi ro rất thấp).
Rất giống với những gì bạn đã nhận được từ một báo cáo tín dụng truyền thống, chỉ thay vì dựa vào Experian, Transunion và Equachus để giữ các tab về chi tiêu của bạn, bạn chọn tham gia vào ví của mình.
Lời hứa về điểm tín dụng trên chuỗi là nó chọn tham gia, hoàn toàn minh bạch và phi tập trung.Các sản phẩm của thuật toán tạo ra điểm số có thể được phân cấp bằng cách kết hợp một thị trường máy tính.Netflix đã đi tiên phong trong kỹ thuật vào những năm 2000 khi họ cung cấp tiền thưởng hàng triệu đô la cho một nhóm các nhà khoa học dữ liệu đã cải thiện thuật toán khuyến nghị của họ lên 10%.
Xem thêm: [Rủi ro đặt cược bị hiểu lầm rất nhiều, ở đây, lý do tại sao] (https://www.coindesk.com/staking-brisks-are-sastly-misunderstood-Heres-Why)
=======================================
, Here’s Why Our Multi-Asset Credit Risk Oracle (Macro) Score is a machine learning model that weighs approximately 100 on-chain signals to produce a three-digit score predicting a wallet's likelihood of liquidation on an on-chain loan.
The score is similar to the FICO score, and ranges from 300 (representing a very high risk of liquidation) to 850 (representing a very low risk).
Very similar to what you’d get from a traditional credit report, only instead of relying on Experian, Transunion and Equifax to keep tabs on your spending, you opt-in with your wallet.
The promise of an on-chain credit score is that it is opt-in, completely transparent, and decentralized. The products of the algorithm generating the scores can be decentralized by incorporating a computer marketplace. Netflix pioneered the technique in the 2000s when they offered a million-dollar bounty to a team of data scientists who improved their recommendation algorithm by 10%.
See also: [Staking Risks Are Vastly Misunderstood, Here’s Why](https://www.coindesk.com/staking-risks-are-vastly-misunderstood-heres-why)
Điểm số tương tự như điểm FICO và dao động từ 300 (đại diện cho rủi ro thanh lý rất cao) đến 850 (đại diện cho rủi ro rất thấp).
Rất giống với những gì bạn đã nhận được từ một báo cáo tín dụng truyền thống, chỉ thay vì dựa vào Experian, Transunion và Equachus để giữ các tab về chi tiêu của bạn, bạn chọn tham gia vào ví của mình.
Lời hứa về điểm tín dụng trên chuỗi là nó chọn tham gia, hoàn toàn minh bạch và phi tập trung.Các sản phẩm của thuật toán tạo ra điểm số có thể được phân cấp bằng cách kết hợp một thị trường máy tính.Netflix đã đi tiên phong trong kỹ thuật vào những năm 2000 khi họ cung cấp tiền thưởng hàng triệu đô la cho một nhóm các nhà khoa học dữ liệu đã cải thiện thuật toán khuyến nghị của họ lên 10%.
Xem thêm: [Rủi ro đặt cược bị hiểu lầm rất nhiều, ở đây, lý do tại sao] (https://www.coindesk.com/staking-brisks-are-sastly-misunderstood-Heres-Why)
=======================================
, Here’s Why Our Multi-Asset Credit Risk Oracle (Macro) Score is a machine learning model that weighs approximately 100 on-chain signals to produce a three-digit score predicting a wallet's likelihood of liquidation on an on-chain loan.
The score is similar to the FICO score, and ranges from 300 (representing a very high risk of liquidation) to 850 (representing a very low risk).
Very similar to what you’d get from a traditional credit report, only instead of relying on Experian, Transunion and Equifax to keep tabs on your spending, you opt-in with your wallet.
The promise of an on-chain credit score is that it is opt-in, completely transparent, and decentralized. The products of the algorithm generating the scores can be decentralized by incorporating a computer marketplace. Netflix pioneered the technique in the 2000s when they offered a million-dollar bounty to a team of data scientists who improved their recommendation algorithm by 10%.
See also: [Staking Risks Are Vastly Misunderstood, Here’s Why](https://www.coindesk.com/staking-risks-are-vastly-misunderstood-heres-why)
