AIとブロックチェーンデータ:強力な組み合わせ
大規模言語モデル（LLM）のような汎用ツールが急速に向上し、社内でモデルをトレーニングする技術が成熟するにつれて、データサイエンスのルネサンスが進行中です。これは、過去10年間におけるブロックチェーンの使用の急激な増加と一致しています。Snowflakeのようなツールにより、組織は両方のテクノロジーを活用し、AIベースのデータ分析をブロックチェーンデータに適用して、意思決定、消費者の力、投資、セキュリティ、スケーラビリティの実践を強化できるようになりました。
予測分析
予測分析は、現在および過去の傾向を調査することによって将来のイベントを予測することを目的としています。ブロックチェーンデータは、その不変かつ包括的な性質により、一貫した分析が行えるように準備されています。このデータを機械学習モデルと統合することで、組織はパターンと傾向を効果的に予測できます。
たとえば、分散型金融（DeFi）では、クロスチェーンスワップデータを使用してMLモデルをトレーニングし、業界全体の投資傾向を予測できます。このアプリケーションは、ポートフォリオ管理、リスク警告、経済調査などに役立ちます。FlipsideのNFTディールスコアは、MLとブロックチェーンデータを組み合わせてNFTコレクションの価値を評価し、ユーザーと企業の両方に洞察を提供する方法を例示しています。
ユーザーモデリングと不正防止
機械学習をブロックチェーンデータに適用すると、詳細なユーザーモデルを作成して、ポジティブなアクティビティとネガティブなアクティビティの両方を識別できるようになります。これは、オンチェーンのアクティビティをリアルタイムで監視することで、不正行為の防止に大きく役立ちます。過去のブロックチェーンデータを分析することで、AIが異常や潜在的な詐欺行為を検出し、デジタル決済のセキュリティを強化できます。
FlipsideのTrailsアプリは、AIを活用してウォレットのアクティビティを分析することでユーザーの望ましい行動を促し、興味やエンゲージメントレベルに基づいて視聴者をセグメント化します。この的を絞ったアプローチは、コンバージョン性の高いユーザーを引き付け、ユーザーエンゲージメント戦略を強化するのに役立ちます。
視聴者のターゲティングと広告
AIは、ブロックチェーンのアクティビティに応じて視聴者をセグメント化することで、視聴者のターゲティングと広告を最適化できます。Trailsのようなツールは、特定のアプリの使用や新規ユーザーの誘致など、特定の行動を特定して奨励できます。この機能により、企業のエンゲージメント率とコンバージョン率が向上します。
次のステップ
組織はAIとブロックチェーンデータを統合することで利益を得ることができ、収益、ユーザーベース、セキュリティを拡大できます。Flipside Cryptoは、企業がこれらのテクノロジーを効果的に活用できるように、カスタマイズされた戦略を提供します。AIとブロックチェーンデータが組織をどのように強化できるかを探るには、FlipsideCryptoの専門家に相談することを検討してください。
- AIとブロックチェーンデータ:これらのテクノロジーを統合することで、意思決定とセキュリティが強化されます。
- 予測分析:機械学習を使用して、ブロックチェーンの履歴データに基づいて傾向を予測します。
- ユーザーモデリングと不正行為防止:AIはユーザーの行動を識別し、不正行為を検出するためのモデルを構築します。
- 視聴者ターゲティング:最適化されたマーケティング戦略のために視聴者をセグメント化します。
- 次のステップ:AIとブロックチェーンの統合を活用してビジネスを改善します。