Une nouvelle initiative Chainlink (LINK) vise à normaliser le processus de collecte et de diffusion d’informations sur les actions clés entreprises par les entreprises, telles que les fusions, les dividendes et les fractionnements d’actions – des données vitales actuellement fragmentées entre les pays.
Les principaux participants comprenaient Euroclear (une importante société de compensation et de règlement dans le domaine de la finance traditionnelle), Swift (la plateforme de messagerie qui connecte les banques du monde entier) et Franklin Templeton (le gestionnaire d’actifs), tandis que les projets de cryptographie Avalanche (AVAX), ZKsync (ZK) et Hyperledger Besu contribue également.
Le processus peut « réduire considérablement les processus manuels requis, permettant ainsi une efficacité opérationnelle potentielle significative et une réduction des coûts », a déclaré le responsable des actifs numériques et de la tokenisation de Wellington Management.
Le fournisseur de données Chainlink (LINK), avec d’importants acteurs des marchés financiers dont Euroclear, Swift et Franklin Templeton, a annoncé lundi avoir lancé une initiative visant à rendre les données sur les opérations sur titres plus accessibles et standardisées à l’aide de l’intelligence artificielle et de la technologie blockchain. Le projet vise à relever un défi de longue date dans le monde financier : le manque de données standardisées et en temps réel pour les opérations sur titres telles que les fusions, les dividendes et les fractionnements d’actions, qui sont notoirement fragmentés sur des marchés comme l’Europe, indique le rapport de Chainlink.
L’automatisation et la standardisation de ces informations pourraient contribuer à réduire considérablement les inefficacités opérationnelles qui coûtent actuellement aux entreprises des millions de dollars chaque année en raison d’erreurs et du traitement manuel des données, selon le rapport. Les données sont couramment utilisées par les investisseurs.
« Transformer divers éléments de données sur les opérations sur titres déconnectés en des « dossiers d’or » unifiés sur lesquels des centaines d’acteurs du marché peuvent ensuite s’appuyer comme source unique et définitive de vérité est véritablement un énorme pas en avant », a déclaré le co-fondateur de Chainlink, Sergueï Nazarov. « Cela aidera les marchés financiers à se synchroniser plus rapidement, à réduire les erreurs et à réduire les coûts. »
La première phase de l’initiative s’est concentrée sur les données sur les opérations sur titres d’actions et de titres à revenu fixe dans six pays européens. Chainlink a connecté ses oracles décentralisés à de grands modèles de langage (LLM) comme ChatGPT d’OpenAI, Gemini de Google et Claude d’Anthropic pour extraire les données sur les opérations sur titres de diverses sources et les transformer dans un format structuré appelé « Golden Records » conforme aux normes financières mondiales comme l’ISO. 20022 et les lignes directrices du Securities Market Practice Group (SMPG). Ensuite, il a utilisé le protocole d’interopérabilité inter-chaînes (CCIP) de Chainlink pour publier et distribuer des données sur différentes blockchains.
Les étapes ultérieures, par exemple, exploreront les moyens d’intégrer ce cadre aux systèmes financiers existants tels que les normes de messagerie Swift pour une adoption plus large par l’industrie, indique le rapport.
Les participants à cette initiative comprennent Euroclear, Swift, UBS, Franklin Templeton, Wellington Management, CACEIS, Vontobel et Sygnum Bank. Les partenaires de l’écosystème Blockchain Avalanche (AVAX), ZKsync (ZK) et les réseaux Hyperledger Besu ont également contribué.
« En tirant parti des oracles de l’IA et de Chainlink pour interpréter, standardiser et fournir des données non structurées de grande valeur, nous pouvons réduire considérablement les processus manuels requis, permettant ainsi une efficacité opérationnelle potentielle significative et une réduction des coûts », a déclaré Mark Garabedian, directeur des actifs numériques et de Wellington Management. stratégie de tokenisation.
