⭐️ Chainlink prueba procesos de negocio optimizados con oráculos, cadenas e IA LLM
Chainlink completó un estudio con las principales empresas financieras europeas y cadenas escalables. La empresa líder de oráculos cree que los procesos corporativos se pueden optimizar con oráculos, comunicación en cadena y LLM.
Chainlink, el servicio de oráculos líder para criptomonedas y datos de mercado, presentó los resultados de un estudio en asociación con las principales empresas financieras europeas. Chainlink exploró el tema de los servicios de activos utilizando oráculos, IA y transacciones en cadena.
Tras la noticia del estudio, el token nativo LINK se cotizó a alrededor de $11,80, cerca de su rango medio para 2024. LINK alcanzó un máximo de más de $21 en marzo, pero se desplomó antes de cumplir las predicciones de un repunte a $30. LINK es un elemento básico entre los activos criptográficos, pero se ha comportado principalmente como un token de utilidad, cotizando lateralmente durante meses.
El estudio se realizó en colaboración con los principales administradores de activos y proyectos de blockchain seleccionados, para garantizar un estándar de oro de transferencias de datos. El estudio incluyó a los proveedores de pagos Euroclear y Swift, así como a las instituciones bancarias y de inversión UBS, Franklin Templeton, Wellington Management, CACEIS, Vontobel y Sygnum Bank. Anteriormente, ChainLink ha completado estudios exploratorios similares con instituciones financieras líderes con sede en EE. UU.
Chainlink también colaboró con los ecosistemas blockchain de Hyperledger, ZKSync y Avalanche para probar datos a escala.
Chainlink descubre un proceso corporativo optimizado
Chainlink señaló que el proceso corporativo tradicional era muy complejo y difundía datos no estructurados a través de documentos extensos, informes o textos de relaciones públicas. En el extremo receptor, todas las instituciones tenían que conectarse con custodios, corredores, administradores de fondos, bolsas e inversores.
Los datos, cuando están disponibles, se fragmentan entre los diversos puntos de interés. El requisito de publicar datos legibles para humanos, en múltiples formatos y estados, ralentiza el proceso y conduce a duplicaciones o errores.
