Kockázatelemzés a decentralizált biztosítás terén 2025-ben: Piaci dinamikák, mesterséges intelligencia innovációk és növekedési előrejelzések. Fedezze fel a kulcsfontosságú trendeket, regionális betekintéseket és stratégiai lehetőségeket, amelyek formálják a következő öt évet.

• Vezetői összefoglaló és piaci áttekintés
• Kulcsfontosságú technológiai trendek a decentralizált biztosítás kockázatelemzésében
• Versenyhelyzet és vezető szereplők
• Piaci növekedési előrejelzések (2025–2030): CAGR, bevételek és elfogadási arányok
• Regionális elemzés: Észak-Amerika, Európa, APAC és új piacok
• Jövőbeli kilátások: Innovációk és stratégiai ütemtervek
• Kihívások, kockázatok és lehetőségek a decentralizált biztosítási elemzésben
• Források és hivatkozások

Vezetői összefoglaló és piaci áttekintés

A decentralizált biztosítás kockázatelemzése gyorsan fejlődő szegmense a tágabb biztosítástechnológiai és blokklánc piacoknak. A decentralizált biztosítás a blokklánc technológiát és okosszerződéseket kihasználva peer-to-peer kockázati alapokat hoz létre, automatizálja a kárigények feldolgozását és növeli a transzparenciát. A szektor érettségével a robusztus kockázatelemzés elengedhetetlenné vált az árazásban, az alulírásban és a decentralizált protokollok és digitális eszközök egyedi kockázatainak kezelésében.

2025-ben a globális decentralizált biztosítási piac továbbra is kétszámjegyű növekedést mutat, amit a decentralizált pénzügyi (DeFi) platformok növekvő elfogadása és az innovatív kockázatátviteli megoldások iránti fokozott kereslet hajt. A McKinsey & Company szerint a fejlett analitika és a mesterséges intelligencia integrálása átalakítja a biztosítási értékláncot, a decentralizált modellek pedig ennek a váltásnak az élvonalában állnak. A decentralizált biztosítási protokollokban 2024 végére a lezárt teljes érték (TVL) meghaladta az 1 milliárd dollárt, olyan vezető platformokkal, mint a Nexus Mutual és a InsurAce, amelyek lefedettségüket kiterjesztették okosszerződés-hibákra, stabilcoin depegálásra és protokoll kihasználásokra.

A kockázatelemzés ezen a területen magában foglalja a gépi tanulás, on-chain adatelemzés és aktuáriusi modellezés használatát a protokollok sebezhetőségének, a felhasználói magatartásnak és a rendszerszintű kockázatoknak az értékelésére. E platformok decentralizált jellege új kockázati tényezőket vezet be, például oracle manipulációt, irányítási támadásokat és likviditási válságokat, amelyek speciális elemzési kereteket igényelnek. Olyan cégek, mint a Gauntlet és a Chainalysis, kockázatértékelő eszközöket kínálnak, amelyek a DeFi protokollokhoz igazodnak, lehetővé téve a biztosítók számára, hogy dinamikusan állítsák be a díjakat és a tőkereserveket a valós idejű kockázati jelek alapján.

A szabályozási környezet továbbra is dinamikus, olyan joghatóságok, mint az Európai Unió és Szingapúr, kereteket vizsgálnak a decentralizált biztosításra és a kockázatelemzésre vonatkozóan. A decentralizált autonóm szervezetek (DAO) megjelenése mint alulírók további bonyodalmakat jelent a hagyományos kockázatértékelés számára, új normák bevezetését igényli a transzparencia és a fizetőképesség monitorozása terén. Amint azt a Deloitte hangsúlyozza, a blokklánc, a mesterséges intelligencia és a kockázatelemzés összefonódása várhatóan átformálja a biztosítási műveleteket, a decentralizált modellek pedig egyaránt kínálnak lehetőségeket és kihívásokat a meglévő és új belépők számára.

Összefoglalva, a decentralizált biztosítás kockázatelemzése 2025-ben a gyors technológiai innováció, a növekvő piaci elfogadás és az analitikai eszközök folyamatos fejlődése jellemzi, amelyek a szektor egyedi kockázati profilját célozzák. A kockázatok pontos kvantálásának és kezelésének képessége kulcsfontosságú megkülönböztető tényezővé válik azok számára, akik bizalmat építenek és méretüket növelik az egyre fejlődő digitális biztosítási tájban.

Kulcsfontosságú technológiai trendek a decentralizált biztosítás kockázatelemzésében

A decentralizált biztosítás kockázatelemzése gyorsan fejlődik, mivel a blokklánc-technológia, a mesterséges intelligencia (AI) és a fejlett adatmodellezés összefonódása jellemzi. 2025-ben számos kulcsfontosságú technológiai trend alakítja a decentralizált biztosítási platformok kockázatértékelési, árazási és kezelési folyamatait, alapvetően átalakítva az ipar árazási és kárigény-kezelési megközelítéseit.

• On-Chain Adat Oracleok és Valós Idejű Kockázatértékelés: A decentralizált biztosítási protokollok egyre inkább az on-chain adatokra támaszkodnak, hogy hozzáférjenek az olyan valós adatokhoz, mint az időjárási események, járattal kapcsolatos késések vagy eszközárak. Az ilyen oracleokat olyan hálózatok biztosítják, mint a Chainlink, amelyek lehetővé teszik, hogy az okosszerződések automatikus kifizetéseket indítsanak a verifikálható külső események alapján, csökkentve a csalás lehetőségét és növelve a transzparenciát.
• AI-vezérelt Alulírási Modellek: Az AI és gépi tanulási algoritmusok integrálása lehetővé teszi a decentralizált biztosítók számára, hogy hatalmas adatbázisokat elemezzenek, beleértve a történeti kárigényeket, felhasználói magatartást és külső kockázati tényezőket. Az olyan platformok, mint a Nexus Mutual, AI-alapú kockázati pontszámítást vizsgálnak a fedezeti feltételek és díjak dinamikus beállítására, javítva ezzel a pontosságot és a hatékonyságot.
• Parametrikus Biztosítás és Okosszerződések: A parametrikus biztosítás, amely előre meghatározott események alapján fizet, nem pedig a veszteségek értékelése alapján, egyre nagyobb teret nyer. Az okosszerződések automatizálják ezeket a kifizetéseket, csökkentve az adminisztratív terheket és lehetővé téve a szinte azonnali elszámolásokat. Ez a megközelítés különösen hatékony a természeti katasztrófák vagy kiber támadások biztosításában, ahogyan azt az olyan protokollokban látjuk, mint az Etherisc.
• Decentralizált Kockázati Alapok és Tőkehatékonyság: A decentralizált autonóm szervezetek (DAO) kockázati alapok kezelésére használatosak, lehetővé téve a résztvevők számára, hogy közösen aláírjanak kötvényeket és megosszák a nyereséget vagy veszteségeket. Ez a modell, amelyet olyan platformok fogadtak el, mint a InsurAce, növeli a tőkehatékonyságot és demokratizálja a biztosítási termékekhez való hozzáférést.
• Adatvédelmet Megőrző Analítika: A növekvő adatvédelmi aggályokkal a decentralizált biztosítási platformok a nulla tudás bizonyítékok és más kriptográfiai technikák alkalmazásával elemzik a kockázatokat anélkül, hogy érzékeny felhasználói információkat osztanának meg. Ez a trend várhatóan gyorsulni fog, mivel a szabályozói ellenőrzés fokozódik 2025-ben.

Ezek a technológiai trendek nemcsak a decentralizált biztosítás kockázatelemzésének pontosságát és sebességét javítják, hanem nagyobb bizalmat és részvételt is ösztönöznek a szektorban. Ahogy a használat nő, a folyamatos innováció az adatintegráció, automatizálás és adatvédelem terén kulcsfontosságú lesz az ipar további fejlődéséhez és ellenállóképességéhez.

Versenyhelyzet és vezető szereplők

A decentralizált biztosítás kockázatelemzési versenyhelyzete gyorsan fejlődik, mivel a blokklánc-alapú biztosítási protokollok elterjedése és a kockázatmodellezési eszközök fokozott kifinomultsága jellemzi. 2025-re a piac a blokklánc analitikai cégek, speciális biztosítástechnikai startupok és hagyományos biztosítási technológiai szolgáltatók keverékével jellemezhető, akik a decentralizált pénzügyi (DeFi) alkalmazások felé fordulnak.

A piacon kulcsszereplők közé tartozik a Nexus Mutual, amely a decentralizált kockázatértékelési modellek úttörője az okosszerződésekkel kapcsolatos biztosításokhoz, kihasználva a tagok által vezérelt kockázatértékelést és aktuáriusi analitikát. Az Etherisc is figyelemre méltó szereplő, amely nyílt forráskódú biztosítási protokollinfrastruktúrát kínál integrált kockázatelemzési modulokkal, amelyek lehetővé teszik az automatizált kárigény-értékelést és a dinamikus díjszámítást.

Az analitikai technológia terén a Chainlink Labs kritikus szereplővé vált, mivel decentralizált oracle hálózatokat biztosít, amelyek valós idejű adat- és kockázati paramétereket szolgáltatnak a biztosítási okosszerződések számára. Ez lehetővé teszi a pontosabb és átláthatóbb kockázatmodellezést, különösen a parametrikus biztosítási termékek esetében. A Gauntlet szintén vezetővé vált a kvantitatív kockázatelemzés terén a DeFi protokollok számára, szimuláció alapú stressz tesztelési és kockázatoptimalizálási szolgáltatásokat kínálva, amelyeket egyre inkább használnak a decentralizált biztosítási platformok.

A hagyományos biztosítási analitikai szolgáltatók, mint a Moody’s Analytics és a SAS, kezdik felfedezni a partnerségeket és integrációkat a blokklánc-alapú biztosítási konzorciumokkal, arra törekedve, hogy alkalmazkodjanak aktuáriusi modelljeikhez és kockázati pontozási rendszereikhez a decentralizált környezetekhez. Ezek az együttműködések várhatóan fokozódni fognak, ahogyan a szabályozási tisztázottság javul, és a decentralizált biztosítás iránti intézményi elfogadás felgyorsul.

• Nexus Mutual: Tagok által vezérelt kockázatelemzés okosszerződés-biztosításhoz.
• Etherisc: Nyílt forráskódú protokoll automatizált kockázatértékelő eszközökkel.
• Chainlink Labs: Decentralizált oracleok valós idejű kockázati adatintegráláshoz.
• Gauntlet: Kvantitatív kockázatelemzés és szimuláció a DeFi biztosításhoz.
• Moody’s Analytics & SAS: Hagyományos elemző cégek, amelyek a decentralizált biztosítási piac felé fordulnak.

A versenyhelyzet várhatóan dinamikus marad, új belépők alkalmazzák az AI-t, a gépi tanulást és a fejlett adatanalitikát, hogy megkülönböztessék ajánlataikat. A DeFi-platformok és a megalapozott analitikai szolgáltatók közötti stratégiai partnerségek valószínűleg formálják a következő innovációs fázist és a piaci konszolidációt a decentralizált biztosítás kockázatelemzésében.

Piaci növekedési előrejelzések (2025–2030): CAGR, bevételek és elfogadási arányok

A decentralizált biztosítás kockázatelemzési piaca robusztus növekedés előtt áll 2025 és 2030 között, amit a decentralizált pénzügyi (DeFi) ökoszisztémák gyors terjedése és a blokklánc-alapú biztosítási termékek fokozott kifinomultsága hajt. A MarketsandMarkets előrejelzései szerint a globális kockázatelemzési piac esetében kb. 13–15% éves növekedési ütem (CAGR) várható ebben az időszakban, a decentralizált biztosítás szegmens pedig a valós idejű, átlátható és automatizált kockázatértékelés egyedi követelményei miatt felülmúlja a tágabb piacot.

A decentralizált biztosításra szabott kockázatelemzési megoldásokból származó bevételek várhatóan meghaladják az 1,2 milliárd dollárt 2030-ra, szemben a 2025-ös becsült 350 millióval. Ez a növekedés a smart contract-alapú biztosítási protokollok elterjedésének köszönhető, amelyek fejlett elemzést igényelnek a protokollok sebezhetőségének, a partneri kockázatoknak és a decentralizált környezetekre jellemző rendszerszintű fenyegetések értékeléséhez. A vezető DeFi biztosítási platformok, mint például a Nexus Mutual és a InsurAce, egyre inkább integrálják a kockázatelemzési eszközöket az alulírási pontosság és a kárigény-kezelés javítása érdekében, tovább növelve a piaci elfogadást.

A decentralizált biztosításban végzett kockázatelemzés elfogadási arányai gyorsulni fognak, mivel a becslések szerint 2030-ra a DeFi biztosítási protokollok több mint 60%-ának várhatóan fejlett elemzési megoldásokat kell implementálni, míg 2025-ben ez az arány még kevesebb mint 25% volt. Ez a gyors növekedés a kiemelkedő kockázatok, például az oracle manipuláció, az okosszerződés-kihasználás és a likviditási válságok mérséklésének szükségességéből ered, amelyekre a hagyományos aktuáriusi modellek nem alkalmasak. Az AI és gépi tanulás integrálása a kockázatelemzési platformokba szintén várhatóan javítja a prediktív pontosságot és az operatív hatékonyságot, mivel ezek a megoldások elengedhetetlenné válnak a decentralizált biztosítók számára.

• CAGR (2025–2030): 13–15% a decentralizált biztosításban végzett kockázatelemzés esetén
• Bevételi előrejelzés (2030): 1,2 milliárd dollár
• Elfogadási arány (2030): 60%+ a DeFi biztosítási protokollok esetén

Összességében az 2025 és 2030 közötti időszak valószínűleg átalakító változásokkal fogja elérni a decentralizált biztosítási platformok kockázatelemzésének mechanizmusait, jelentős hatással a piaci versenyképességre, a szabályozói megfelelésre és a fogyasztói bizalomra a DeFi biztosítási termékek iránt. A blokklánc átláthatósága és a fejlett elemzés egyesülése újradefiniálja a kockázatkezelési szabványokat a decentralizált biztosítási tájban.

Regionális elemzés: Észak-Amerika, Európa, APAC és új piacok

A kockázatelemzés regionális tája a decentralizált biztosítás terén gyorsan fejlődik, Észak-Amerika, Európa, Ázsia-csendes-óceáni térség (APAC) és az új piacok között eltérő trendeket és elfogadási mintákat mutatva. Minden régió egyedi hajtóerőkkel, szabályozói környezettel és technológiai érettséggel rendelkezik, amelyek alakítják a kockázatelemzési megoldások bevezetését és kifinomultságát a decentralizált biztosítási ökoszisztémákban.

Észak-Amerika továbbra is az élen jár, amelyet egy erős fintech infrastruktúra, a magas blokklánc-elfogadás és a fejlett biztosítási szektor hajt. Az Egyesült Államokban és Kanadában növekvő együttműködés tapasztalható a biztosítástechnikai startupok és a hagyományos biztosítók között, amelyek a fejlett kockázatelemzést alkalmazzák a decentralizált biztosítási termékek aláírásához, különösen a kibervédelem, az egészségügy és a parametrikus biztosítás terén. A digitális eszközökkel és okosszerződésekkel kapcsolatos szabályozói tisztázottság, amelyet olyan ügynökségek biztosítanak, mint az Egyesült Államok Értékpapír- és Tőzsdefelügyelete, tovább gyorsítja az innovációt. A Gartner szerint Észak-Amerika a 2024-es decentralizált biztosítási analitikai platformok globális befektetéseinek több mint 40%-át tette ki, és ez a trend várhatóan 2025-ben is folytatódik.

Europe erős szabályozói fókusza a fogyasztói védelemre és az adatvédelemre jellemző, az Európai Bizottság és az EIOPA (Európai Biztosítási és Foglalkoztatási Nyugdíjbizottság) aktívan alakítja a digitális biztosítási tájat. Az európai biztosítók kockázatelemzést integrálnak a GDPR és a Solvency II követelményeinek való megfelelés érdekében, miközben decentralizált modelleket vizsgálnak a határon átnyúló biztosításra és a mikrobiztosításra. A régió fenntarthatóságra és éghajlati kockázatokra helyezett hangsúlya növeli a parametrikus és időjárás-alapú decentralizált biztosítási termékek iránti keresletet, különösen olyan országokban, mint Németország, Franciaország és a Nordik.

• APAC olyan dinamikus növekedési központként emelkedik ki, amelyet Kína, Szingapúr és Ausztrália vezet. A régió gyors digitalizálódásból, magas mobilpenetrációból és állami támogatású blokklánc-kezdeményezésekből profitál. Az APAC-ban a biztosítástechnikai cégek a kockázatelemzést a biztosítatlan emberek elérésére és a decentralizált mikrobiztosítás bevezetésére alkalmazzák. A McKinsey & Company szerint az APAC decentralizált biztosítási piaca a várakozások szerint 28%-os CAGR-en fog növekedni 2025-ig, a kockázatelemzés központi szerepet játszik a termékinnováció és a csalás észlelésében.
• Új piacok Latin-Amerikában, Afrikában és Délkelet-Ázsiában a kockázatelemzést a hagyományos biztosítási akadályok, mint a bizalom hiánya, korlátozott adatok és magas elosztási költségek leküzdésére használják. A blokklánc-alapú kockázati modellek és parametrikus biztosítás egyre nagyobb teret nyernek, különösen a mezőgazdaság és a katasztrófaelhárítás terén. Olyan szervezetek, mint a Világbank, pilot projekteket támogatnak, amelyek a kockázatelemzést használják a decentralizált biztosítási rendszerek átláthatóságának és hatékonyságának növelésére.

Összefoglalva, míg Észak-Amerika és Európa vezeti a szabályozói és technológiai érettséget, APAC és az új piacok a befogadó növekedést és innovációt hajtják, a kockázatelemzést a decentralizált biztosítás globális terjeszkedésének alapkövévé téve 2025-ben.

Jövőbeli kilátások: Innovációk és stratégiai ütemtervek

A decentralizált biztosításban végzett kockázatelemzés jövőbeli kilátásait a gyors technológiai innovációk és az iparági szereplők folyamatosan fejlődő stratégiai prioritásai alakítják. Ahogy a decentralizált biztosítási platformok érettek, a fejlett kockázatelemzés integrálása várhatóan fenntartható növekedés és piaci megkülönböztetés kulcsfontosságú alapjává válik 2025-re.

Az egyik legjelentősebb várható innováció az mesterséges intelligencia (AI) és gépi tanulás (ML) modellek bevezetése, amelyek a decentralizált környezetekhez vannak optimalizálva. Ezek a modellek lehetővé teszik a valós idejű kockázatértékelést, hatalmas on-chain és off-chain adatforrásokat elemezve, beleértve az okosszerződés-tevékenységet, a felhasználói magatartást és a külső piaci mutatókat. Az oracleok és decentralizált adatfolyamok használata várhatóan növelni fogja a kockázati jelek pontosságát és időbeliségét, csökkentve a kockázat észlelésének és a mérséklési intézkedések megtételének késlekedését. Olyan cégek, mint a Chainlink, már vezető szerepet töltenek be a decentralizált oracle megoldások terén, amelyek felhasználhatók a robusztusabb kockázatelemző keretek számára.

Stratégiai szempontból a decentralizált biztosítási protokollok várhatóan az interoperabilitást és a képességképzést helyezik előtérbe. 2025-re valószínű, hogy a kockázatelemzési eszközök zökkenőmentesen integrálódnak több blokklánc-hálózathoz és DeFi protokollhoz, lehetővé téve a más platformok kockázatcsoportosítását és a diverzifikált fedezetet. Ez a megközelítés nemcsak a kockázatot teríti el, hanem szélesebb felhasználói bázist vonz, akik rugalmas, több láncú biztosítási termékeket keresnek. Az iparági vezetők, mint például a Nexus Mutual és az Etherisc, aktívan felfedezik az ilyen integrációkat, hogy bővítsék piaci elérhetőségüket és ellenállóságukat.

Egy másik kulcsszerepet betöltő elem az átlátható, közösség által vezérelt kockázati modellek fejlesztése. A decentralizált autonóm szervezetek (DAO), amelyek az biztosítási protokollokat irányítják, várhatóan nyílt forráskódú kockázatelemzési keretrendszereket alkalmaznak, lehetővé téve a részesedők számára, hogy auditálják, javasolják és szavazzanak a modellfrissítésekre. Ez a részvételi megközelítés várhatóan fokozza a bizalmat és az alkalmazkodóképességet, mivel a kockázati modellek az újonnan felmerülő fenyegetések és felhasználói visszajelzések hatására fejlődhetnek.

Végül a szabályozási technológia (RegTech) kulcsszerepet játszhat a decentralizált biztosítás kockázatelemzésének jövőjében. Ahogy a globális szabályozók növelik a DeFi és a biztosítási szektorok ellenőrzését, a platformoknak olyan elemzési megoldásokat kell bevezetniük, amelyek támogatják a folyamatosan fejlődő normák betartását. A RegTech-szolgáltatókkal kötött partnerségek és az automatizált megfelelés-ellenőrző eszközök alkalmazása valószínűleg standard gyakorlattá válik 2025-re, biztosítva az innovációt és a szabályozói összhangot.

Kihívások, kockázatok és lehetőségek a decentralizált biztosítási elemzésben

A decentralizált biztosítás kockázatelemzése gyorsan fejlődik, amelyet a blokklánc-alapú protokollok egyedi jellemzői és a robusztus, transzparens kockázatértékelési mechanizmusok iránti kereslet mozdít elő. A hagyományos biztosítással ellentétben a decentralizált biztosítási platformok központosított közvetítők nélkül működnek, okosszerződéseikre és elosztott adatforrásaikra támaszkodva. Ez az átalakulás egyszerre jelent jelentős lehetőségeket és összetett kihívásokat a kockázatelemzés számára 2025-ben.

Az egyik fő kihívás az adatmegbízhatóság. A decentralizált biztosítási protokollok gyakran orákulumokra és külső adatfolyamokra támaszkodnak a kárigények értékelésére és a kifizetések előmozdítására. Az oracle manipulációjának vagy az adatpontoságának kockázata alááshatja a kockázati modellek integritását, potenciális veszteségeket vagy vitákat okozva. Ahogy azt a Chainlink Labs hangsúlyozza, az ipar nagyobb biztonságú, decentralizált oracle hálózatokba fektet be e sérülékenységek mérséklése érdekében.

Egy másik kockázat az okosszerződés sebezhetőségeinek folyamatos fejlődése. A biztosítási termékek egyre kifinomultabbá válásával a rosszindulatú szereplők számára is nő a támadási felület. 2024-ben a DeFi biztosítási protokollokban több kiemelkedő kihasználás hangsúlyozta a folyamatos okosszerződés-ellenőrzés és a valós idejű kockázatmonitorozás szükségességét, amiről az Consensys számolt be. Ez a tendencia várhatóan folytatódik 2025-ben, a kockázatelemző szolgáltatók a rendellenességek észlelésére és a prediktív modellezésre összpontosítanak, hogy azonnal azonosítsák a fenyegetéseket, mielőtt megjelennek.

A szabályozási bizonytalanság szintén jelentős kockázatot jelent. A joghatóságok világszerte még fejlesztik a decentralizált pénz (DeFi) és a biztosítás kereteit, ami homályosságot okoz a megfelelési és jelentési normák körül. Az IOSCO szerint a harmonizált szabályozások hiánya bonyolítja a határokon átnyúló kockázatértékelést, és korlátozhatja a decentralizált biztosítási termékek skálázhatóságát.

A kihívások ellenére a fejlett kockázatelemzés lehetőségei jelentősek. A decentralizált biztosítási platformok kihasználhatják a transzparens, megmásíthatatlan blokklánc adatokat, hogy pontosabb aktuáriusi modelleket építsenek és valós idejű kockázatmegosztást tegyenek lehetővé. Az AI és gépi tanulás ötvözése az on-chain adatelemzéssel egyre elterjedtebb, ahogy azt a IBM is megjegyzi, lehetővé téve a dinamikus árazást és a testreszabott fedezeteket a felhasználói magatartás és a protokoll teljesítmény alapján.

• Fokozott átláthatóság és auditálhatóság a kockázati modellek kapcsán
• Automatizált, valós idejű kárigény-értékelés és csalásészlelés
• Globális hozzáférés a biztosítási termékekhez, csökkentve a kiszolgáltatott piacok akadályait

Összefoglalva, bár a decentralizált biztosításban végzett kockázatelemzés 2025-ben a data integritás, az okosszerződés-biztonság és a szabályozási tisztázottság terén kihívásokkal szembesül, ugyanakkor átalakító lehetőségeket is kínál az innováció és a befogadás terén a globális biztosítási környezetben.

Források és hivatkozások

• McKinsey & Company
• Nexus Mutual
• InsurAce
• Gauntlet
• Chainalysis
• Deloitte
• Chainlink
• Etherisc
• InsurAce
• Chainlink Labs
• SAS
• MarketsandMarkets
• Európai Bizottság
• EIOPA
• Világbank
• Chainlink Labs
• Consensys
• IOSCO
• IBM