ソース：https://justdario.com/2024/06/why-are-we-building-synnax-and-why-credit-intelligence-is-the-future/
ご存知の方も多いと思いますが、私は企業の財務状況を深く掘り下げることを非常に好んでいます。しかし、人がカバーできる量には物理的な限界があります。さらに、ますます複雑化する財務報告書類のニュアンスを見逃さないためには、長い時間と経験が必要です。
これにますます複雑化する市場とマクロ環境が加わると、適切な信用アナリストのスキルを習得するにはかなりの時間がかかり、物事の進化が速い今日においてタイミングが重要な世界では、そのスキルを習得するにはかなりの時間がかかるとすぐに理解できるでしょう。
実際、インターネットが最初に登場し、10年前にブロックチェーンが誕生したにもかかわらず、テクノロジーの進化にもかかわらず、信用分析は金融市場の進化のスピードに追いつくことができませんでした。
その理由は究極的にはとてもシンプルです。人間の物理的なインプットに基づいてアウトプットを達成するものはすべて、拡張するのが非常に難しいのです。
さらに、人間は、定義上、バイアスや物語の影響を受けやすく、最初に達成したい目標を念頭に置き、その主張を裏付けるものを探し、客観的に利用可能なすべての要素を分析して確固たる結論を導くのではなく、最終的にその目標を達成するために必要なものを探し求める傾向があります。
信用分析は、人間のバイアスを排除できないと危険であり、最終的に重要な意思決定に影響を与えるミスにつながる分野の1つです。 「クレジット・スコアとその背後にあるバイアス」という記事は、私が言わんとすることを非常によく表した例を提供しています。
ブロックチェーン技術が利用可能になり、インターネットが提供できる以上の透明性とデータの信頼性を実現できる可能性がある今、人工知能モデルを大規模かつ費用対効果の高い方法で実行できるハードウェアがあるのに、なぜ過去50年間でそれほど進化していない方法に固執し続けているのでしょうか。
分析の主な違いは、紙上ではなく「Excelスプレッドシート」上で行われているというだけです。まさに、進化すべき時が来たのです。これが、Synnaxを構築している理由です。
Web3の領域におけるこの例を見てみましょう。
Web3の分野で活躍する人なら、Three Arrows Capital（3AC）のストーリーがどう終わったかを知っている（ご存じない方はこちらのリンク先で簡単に振り返ることができます）。しかし、本当の問題は、多くの貸付業者や取引パートナーから始まった出来事が展開していく様子に、ほとんどの人が意表を突かれたことです。
Synnaxは、Three Arrows Capitalの利害関係者に大きな被害が及ぶことをどのように予測し、回避することができたのでしょうか？
🚩1 – Synnaxは、企業の財務力をリアルタイムで予測するために機械学習（ML）モデルを開発するデータ科学者の分散型ネットワークを基盤としています。モデルは「信じてください」という文書には関心がなく、関心があるのはデータだけです。Three Arrows Capitalの場合、モデルはすぐに、Three Arrows Capitalに関連する資産と負債のリアルタイムの価値と、会社が公表した純資産価値（NAV）との間の異常値をピックアップし始めていたでしょう。
🚩2 – 状況が進展するにつれ、Synnaxのきめ細かい信用情報と分散型MLモデル・ネットワークから収集した先見性のある確率予測により、貸し手や取引相手は、その企業から共有された数値について疑問を呈するのに必要なリアルタイムの情報を入手できるようになります。 例を挙げましょう：
- Three Arrows Capitalは、人気の「GBTCアービトラージ」取引で非常に大きなポジションを保有していました。
- この取引は、BitcoinをX価格で購入し、それをGreyscaleに引き渡すというもので、Greyscaleは同等の価値を持つ新たな信託単位を発行します。裁定取引はどこで行われたのでしょうか？ Grayscale Bitcoin Trust（GBTC）は、従来の市場ではBitcoinと比較して大幅なプレミアムで取引されていました。
- Three Arrows Capitalが適正な利益を上げるためにすべきことは、受け取ったGBTCユニットを売却することだけでした。では、なぜThree Arrows Capitalはうまくいかなくなったのでしょうか？
- Three Arrows Capitalは、Grayscale Bitcoin Trustに換金したBitcoinを購入したのではなく、借りたか、またはお金を借りて購入しました。
- Three Arrows CapitalはGrayscale Bitcoin Trustのユニットを売却せず、それを担保としてさらに資金を借り入れ、この「裁定取引」に投下しました。
🚩3 – では、より多くの人々が「裁定取引」を利用し始めた場合、その「裁定取引」はどうなるのか、教えてください。定義上、それは消滅します。Grayscale Bitcoin Trust（GBTC）対Bitcoin（BTC）のものは、以下のチャートでわかるように、その例外ではありませんでした。
ちょっと待ってください。では、なぜ2021年にスプレッドが崩壊してマイナスになったのでしょうか？ 以前にも強調したように、Three Arrows Capital（および多くの他の企業）はGrayscale Bitcoin Trustを担保として利用して、より多くの資金を借り入れました。そのことを念頭に置いて、現在のGrayscale Bitcoin Trust（GBTC）対Bitcoin（BTC）チャートを見てみましょう。
何か気づくことはありますか？ 2021年の初め、Bitcoinが上昇を続ける一方で、多くの投資家が現金化してGrayscale Bitcoin Trustを売却し始め、ギャップが生じ、事実上「裁定取引」が逆転しました。この時点で、Three Arrows Capitalのポジションは損失を被り始め、以前に見落としていたリスクが今、彼らに大きな代償を強いることになりました。Grayscale Bitcoin Trustはクローズド・トラストであり、ユニットを返却してもBitcoinを取り戻すことはできませんでした。もしGrayscale Bitcoin Trustが今日のようなETFであったなら、Three Arrows Capitalは生き残れたかもしれませんが、残念ながらそうではありませんでした。
🚩4 – この時点で、Three Arrows Capitalは、この取引で多額の損失を出し始めただけでなく、2021年10月にBitcoinの大幅な売りが出始めると、Grayscale Bitcoin Trust担保を保有する貸し手が、価格が下がるほどにマージン・コールを発行し始めました。このような状況下で、Three Arrows Capitalはどのような行動に出たのでしょうか？マージン・コールに応えるためにさらに借入を行い、清算を避けるために、この時点で「紙上の損失」がさらに現実のものとなることを回避したのです。
🚩5 – Three Arrows Capitalは、この時点でも市場で高い評価を得ていたため、新規の貸し手はデュー・デリジェンスをわざわざ行う必要はないと考えていました。
🚩6 – Three Arrows CapitalのLUNA取引も崩壊し始めたため、事態はさらに深刻化しましたが、現時点では事態を複雑にする必要はありません。
2021年にすでにSynnaxプロトコルが導入されていた場合、貸し手はMLモデルの予測出力から、同社が主張する純資産価値と、データが示す代わりにその差が拡大していることにすぐに気づいたでしょう。機械学習モデルの優れた点は、与えられた訓練データを分析するだけでなく、未知のデータから特定できる傾向やパターンを学習し、推論時に正確な予測を提供できることです。
Three Arrows Capitalの場合、モデルはThree Arrows Capitalの資産と負債、そしてGrayscale Bitcoin Trust価格、Bitcoin価格、GBTC/BTCプレミアムの相関関係を確実に把握し、最終的に、上記で見たように同社が公表していたものとは大きく異なる純資産価値を予測したでしょう。
この時点で、Three Arrows Capitalが正直でなく、すべてのデータを共有していない場合はどうなるのか、という疑問が浮かぶかもしれません。Synnaxの「ZK/e」スコア（「ゼロ知識証明による持分」の略）は、最終的にThree Arrows Capitalに関連するデフォルト計算の確率に影響する透明性の低いスコアを反映したでしょう（ZK/eスコアが低いほど、MLモデルの計算に反映される「データ品質」の割引の影響が大きくなり、結果としてデフォルト指標の確率が高くなります）。
「伝統的な」企業（すなわちWeb2）についてはどうでしょうか。冒頭でも述べたように、モデルはデータのみを考慮し、人間の判断がクレジット分析の考慮事項に組み込む傾向にあるすべての要因を無視するため、Synnaxのプロトコルも同様に非常に効果的です。人間の判断には、最終的に間違いにつながるバイアスやリスクの見落とし、そして損失につながる傾向があります。
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