Upshot NFT кредиттөө мейкиндигине кирет, анын өнөр жайынын алдыңкы баалоолору менен башкарылган стратегиялары

Кредиторлор үчүн ишенимдүү LTV камсыз кылуу үчүн ML баалоо моделдеринин кеңдиги жана тактыгы

НЬЮ-ЙОРК– (БИЗНЕС СИМИ) -кесипчи, NFTs жана башка салттуу ликвиддүү эмес активдер үчүн финансылык инфраструктураны курган фирма бүгүн NFT кредиттөө мейкиндигине кире турганын жарыялады. 100ден ашык коллекциялардан 100,000 миллиондон ашык NFT жана тактык менен - ​​Machine Learning менен иштеген NFT баалоолорун колдонуп, эң мыкты коллекциялар үчүн орточо MAPE 3-10% түзөт, Upshot бир катар башкарылган коллекцияларды иштетет. кредиторлор үчүн атаандаштык шарттарын камсыз кылуу, ошол эле учурда тобокелдикти азайтуу максатын көздөгөн кредиттөө стратегиялары.

NFT кредиттөө рыногу өсүүнү улантып, атаандаштыкка жөндөмдүү болуп жаткандыктан - өткөн айда насыянын көлөмү, колдонуучулары жана саны боюнча эң жогорку чекке жеткенде - кредиторлор насыяларды ашыкча колдонбогонуна кепилдик бериши керек, ошол эле учурда сунуштарында атаандаштыкка жөндөмдүү бойдон калууда. Upshot'тун машина үйрөнүүсүнө негизделген баалоо моделдери ага ондогон коллекциялар үчүн коопсуз жана атаандаштыкка жөндөмдүү шарттарды сунуштоого мүмкүндүк берет. Бул шарттар карыз алуучулардын кабыл алуусу үчүн үзгүлтүксүз жарыяланат. Бул шарттар компания тарабынан иштелип чыккан жаңы кредиттөө стратегияларынын натыйжасында түзүлөт NFTs адилет наркты баалоо, алдын ала баалоо (башкача айтканда, "калыбына келтирүү чен" деп аталат), көлөмү, ликвиддүүлүк, жалпы сооданын пайызы катары жууп соода. , менчик жана транзакция капчыгынын концентрациясы жана башкалар.

"Биз Upshotти алгач ишке киргизгенде, биз келечекте келе турган экзотикалык DeFi x NFT примитивдерин ачуу үчүн эң так жана ар тараптуу баалоо моделдерин түзүүгө гана көңүл бурдук" деди Upshotтун негиздөөчүсү жана башкы директору Ник Эммонс. "Биздин NFT кредиттөө мейкиндигине киришибиз бул иштин туу чокусу болуп саналат жана биз биздин моделдер тобокелдикти азайтууга жана барган сайын жигердүү NFT кредиттөө рыногунда атаандаштыкка жөндөмдүү бойдон калууга умтулган кредиторлор үчүн кредиттик таасирди камсыз кылууга жардам берет деп ишенебиз."

Анын баалоо моделдери Upshot кредиттөө стратегияларынын өзөгүн түзсө да, Upshot NFT мейкиндигинде ийгиликтүү кредиторлор үчүн маанилүү болгон бир нече башка компоненттерди иштеп чыкты. Аларга төмөнкүлөр кирет:

  • калыбына келтирүү баасы моделдер NFT менен камсыздалган кредиттин келечектеги күрөөлүгүн алдын ала болжолдоо үчүн NFT наркынын келечектүү баалоолорун эсептеп, карыз алуучу дефолтко учураганда кредитор канча акча жогото тургандыгын болжолдойт.
  • Демейки ыктымалдуулук моделдер кредиторлор пайыздык кирешени канчалык көп өткөрүп жибере тургандыктарын жана активдерди жоюу мүмкүнчүлүгүн баалоосу үчүн карыз алуучунун кредитин төлөй албай калуу ыктымалдыгын аныктайт.
  • Тобокелдиктерди башкаруу негизи NFTке каршы жазылган кредиттер менен коллекциялардын санын башкарат жана башка кредиттөө аянтчаларында инкассация боюнча кредиттин концентрациясын, коллекцияга ээликтин концентрациясын, Upshot компаниясынын коллекциядагы кредиттин өз концентрациясын жана капчыкка чогултуу концентрациясын эске алат. Бул ликвиддүүлүк провайдерлерин жана Upshotти потенциалдуу терс жактардан коргойт.

Upshot жана анын платформасы жөнүндө көбүрөөк маалымат алуу үчүн, кириңиз https://upshot.xyz/.

Upshot жөнүндө

Upshot - бул NFT үчүн финансылык инфраструктураны алардын тармактагы алдыңкы NFT баалоосунун үстүнө куруу. Жакынкы реалдуу убакытта так жана ишенимдүү баа берүү менен, Upshot борбордон ажыратылган каржы (DeFi) жана NFTs кесилишинде жаңы чечимдерди түзүүгө мүмкүндүк берет - өнөр жай жана өздөрү үчүн. Upshot API учурда жеткиликтүү жана бир катар колдонуу учурларын иштетүү үчүн командалар тарабынан колдонулууда. Upshot жана анын мүмкүнчүлүктөрү жөнүндө көбүрөөк биле аласыз, зыярат кылыңыз https://app.upshot.xyz/.

Байланыш

Ник Эммонс

[электрондук почта корголгон]

Булак: https://thenewscrypto.com/upshot-enters-nft-lending-space-with-managed-strategies-backed-by-its-industry-leading-appraisals/