2025年9月,Chainlink宣布与全球24家主要金融机构展开合作,目标是重塑企业行动(corporate actions)处理流程。企业行动包括股息、拆股、并购等事件,传统处理模式复杂、跨系统、跨语言且高度依赖人工介入,整个行业每年为此支付的成本估计高达580亿美元。此次合作的试点结合了区块链技术、Chainlink的互操作性协议与运行时环境,以及多家大型语言模型,用于将未经结构化的企业公告转化为可供各方验证的"黄金记录",在近实时内分发至链上与传统系统。该项目的意义不仅在于节约成本,更在于提升数据可追溯性、降低操作风险、推动互操作性标准化,从而为金融市场的数字化奠定基础。 传统企业行动处理长期存在痛点。以Citi 2025年的资产托管报告为例,平均一次企业行动可能涉及11万次交互,单笔事件的处理成本可达3400万美元。
数据来源分散、格式不一、跨区域监管与时区差异导致信息传递延迟,人工核对过程既耗时又容易导致错漏。当事件频繁且规模巨大时,累积的效率低下与错配风险会直接转化为经济损失与信任危机。Chainlink与金融界的合作正是针对这些"最后一公里"问题,提出技术与流程上的改良方案。 该试点由Chainlink的运行时环境(CRE)负责对AI输出进行验证,由互操作性协议CCIP将验证后的数据传送至公链与私链网络,包括Avalanche与DTCC的私有网络。试点过程中,Chainlink整合了多家大型语言模型以处理多语言、非结构化的企业公告文本,使用了OpenAI的GPT、Google的Gemini与Anthropic的Claude等模型,结合规则引擎与领域知识对模型输出进行校验与统一。通过这种"AI+区块链+加密证明"的方法,项目团队生成了所谓的"黄金记录",并由数据认证者(data attesters)进行密码学签名,进而实现数据来源与内容的可验证性与可溯性。
链上与传统系统并行分发数据,有助于在保留既有银行间通信渠道(如SWIFT)的同时逐步引入去中心化能力。试点宣称在所有测试事件中达到了接近100%的数据一致性,这一结果对金融行业的实际应用具有重要示范效应。 从技术角度看,项目的核心价值在于三条路径的协同:首先,通过大型语言模型将非结构化公告转换为结构化字段,显著降低人工解析成本;其次,Chainlink CRE对模型输出进行可信验证,减少模型"幻觉"或误读导致的风险;第三,CCIP实现链间与链对外的数据传递,保证分发效率并兼顾私有与公有网络的互操作性。数据认证者以密码学方式签名输出,进一步保证了数据的不可篡改性与来源溯源。这样的分层设计兼顾了可扩展性、合规性与实用性,为金融行业在保密性与透明性之间找到平衡。关键一环是对模型输出的验证策略,包括多模型交叉验证、规则约束、异常检测与人工复核相结合,从而将自动化与人工监督有机融合。
试点展示出在多语言、多市场环境下仍能维持高度一致性的可行路径。 业务层面的意义同样深远。生成统一的黄金记录意味着不同参与方能够以同一数据视图开展后续操作,减少差异带来的对账成本与争议时间。对托管机构、托管银行、证券交易所、结算机构以及受托投资者来说,时间敏感性与数据准确性直接影响现金流、头寸调整与合规申报。实现近实时分发后,市场参与者可以更快地响应分红发放、权利登记、登记截止日等关键时间点,从而减少因信息延迟导致的错过或双重支付。对于监管方而言,链上记录提供了可审计的时间线与不可篡改证据,有助于提升监管效率与市场透明度。
不过,技术推广并非没有挑战。数据隐私与合规性是首要顾虑。金融数据往往涉及个人与机构敏感信息,不同司法辖区对数据跨境流转与存储有严格规定。如何在链上保存必要的证明而不泄露敏感内容,需要采取混合架构:将敏感信息保留在私有网络或离线托管,通过哈希或零知识证明等方式在公链上发布可验证的摘要。此外,AI模型的可解释性与治理问题不容忽视。尽管多模型并行与CRE验证能显著降低出错率,但模型偏差、训练数据局限与突发文本格式仍可能导致异常判断,建立模型审计、版本控制与人机协同复核机制是守住风险的关键。
安全性问题也需持续关注,预言机系统本身若遭受攻击可能成为整个流程的弱点,因此多方签名、去中心化验证以及激励与惩罚机制的设计是必要补充。 产业层面的阻力还来自组织文化与既有流程。大型金融机构往往拥有成熟但复杂的业务流程与合约义务,短时间内全面替换既有系统成本高昂且风险大。因此试点采用的并行分发策略尤为重要:在不破坏既有SWIFT或私有网络流程的前提下,将统一黄金记录同步分发到链上和传统系统,为机构提供逐步迁移的路径。这个"非破坏性升级"策略能够降低抵触情绪,为后续更深层次的整合铺平道路。 对中小金融服务提供商与技术供应商而言,标准化输出也带来新的商业机会。
统一的黄金记录将催生一系列增值服务,例如自动化结算、智能合约触发的事件处理、基于链上记录的合规报告生成以及面向券商和投资者的透明查询接口。与此同时,互操作性协议的成熟将推动跨链资产与消息的无缝流转,为更广泛的token化证券生态奠定基础。正因如此,参与标准制定与协议互操作性的机构将占据先发优势。 监管与法律层面也会随之调整。监管机构可能会对链上证据的法律效力、跨境数据传输的合规框架以及AI在关键信息处理中的监管要求提出更明确的指导。Chainlink与合作机构在试点中的经验数据能够为监管沙盒提供实证依据,帮助监管者理解技术可行性与潜在风险,从而制定更具前瞻性的监管标准。
长期来看,若黄金记录在法律上获得认可,企业行动处理将在合规性、效率与透明度上迎来实质性跃升。 从经济效益角度估算,若该类技术大规模推广并实现显著的对账与人工成本削减,行业每年数十亿美元的节省并非空谈。更重要的是效率改进带来的市场流动性与风险管理提升,能够减少因错误或延误触发的系统性事件。尤其在跨国市场与参与方众多的复杂交易链条中,减少错配的价值远超直接成本节约。 技术路线的可复制性要求生态各方达成共识,包括数据标准、字段命名规则、事件分类与时间戳同步机制。只有在标准化层面取得突破,黄金记录才能真正成为多个市场参与者之间的"单一真相"。
为此,业内可能需要成立跨机构工作组或标准化组织,推动开放规范、接口标准与认证机制的建立。Chainlink与SWIFT、DTCC、Euroclear等机构的早期合作为此类标准化工作提供了现实基础与示范案例。 未来展望方面,Chainlink与金融机构合作的路径显示出由点到面的演进可能性。最初集中在企业行动这一高频且痛点突出的领域,实现示范效应后,类似方法可以扩展至股权登记、权益派发、票据清算、以及更复杂的跨境托管场景。随着互操作性协议成熟与隐私保护工具(如零知识证明、机密计算)落地,链上与链下系统的边界将变得更加模糊。AI在自然语言理解与信息抽取的进步也会持续提升自动化程度,但模型治理与人机协同仍将是长期课题。
结语上,Chainlink与全球金融机构的这一合作试点代表了金融行业在数字化与去中心化技术应用上的一次重要尝试。通过将AI的文本理解能力、区块链的数据不可篡改性,以及互操作性的分发能力结合起来,金融行业有望在企业行动处理的关键环节实现效率升级与风险下降。要将试点成果转化为行业常态,还需要在隐私保护、监管合规、标准化以及安全防护上持续投入与协同。若这些环节顺利推进,未来的资本市场将以更高效、更透明、更可审计的方式运行,参与者的信任基础也将被技术手段所强化。 。
