Tokenizacja Real-World Assets

Karolina

16 sie 2023
Tokenizacja Real-World Assets

W najnowszym badaniu z września 2023 roku, Binance poinformowało, że wartość rynku Real-World Assets (RWA) osiągnęła 1,3 miliarda dolarów, z ponad 40 tysiącami aktywnych użytkowników. Mimo że liczba użytkowników podwoiła się w ciągu roku, według giełdy, rynek ten nadal ma duży potencjał do rozwoju. Dodatkowo, według danych od Boston Consulting Group, globalny rynek tokenizacji niepłynnych aktywów może osiągnąć wartość 16 bilionów dolarów (ok. 70 bilionów złotych) do 2030 roku.

Real-World Assets Tokenization

Sama natura własności jest rewolucjonizowana przez procedurę tokenizacji. Proces ten polega na przekładaniu własności aktywów w świecie rzeczywistym za pomocą cyfrowego tokena na blockchainie, podobnie jak w przypadku przejścia z akcji papierowych na akcje elektroniczne. Tokenizacja wykracza jednak poza zwykłe akcje i może obejmować prawie wszystkie aktywa materialne lub niematerialne.

Proces ten składa się z kilku etapów:

  1. Weryfikacja - specjaliści weryfikują autentyczność, własność i wartość aktywów przed ich tokenizacją, zapewniając, że tylko legalne przedmioty trafiają do łańcucha bloków.
  2. Reprezentacja cyfrowa - po weryfikacji aktywa są reprezentowane jako cyfrowy token, który służy jako kryptograficzny dowód własności, a nie cyfrowa wersja samego aktywa.
  3. Emisja - tokeny te są następnie emitowane na platformie blockchain, gdzie każdy token odpowiada określonej części wartości aktywów.

Rozwój tokenizowanych aktywów

Połączenie technologii blockchain z tradycyjnymi finansami doprowadziło do znaczącej zmiany w krajobrazie własności aktywów. Aktywa cyfrowe rozszerzyły się poza kryptowaluty na namacalne aktywa w świecie rzeczywistym, co doprowadziło do nowej ery aktywów tokenizowanych.

Tokenizowane aktywa oferują:

  • Zróżnicowany portfel - Inwestorzy mogą zdywersyfikować swoje portfele poza tradycyjne akcje i obligacje, umożliwiając inwestycje w sztukę, nieruchomości lub metale szlachetne za pośrednictwem cyfrowych tokenów.
  • Globalna dostępność - aktywa tokenizowane nie są ograniczone granicami geograficznymi; osoba fizyczna w Azji może inwestować w europejskie nieruchomości bez konieczności fizycznego odwiedzania Europy.
  • Innowacyjne produkty finansowe - dzięki aktywom tokenizowanym mogą pojawić się nowe produkty i usługi finansowe, takie jak tokenizowane instrumenty dłużne lub fundusze inwestycyjne składające się z kombinacji różnych aktywów tokenizowanych.

Pojawienie się tokenizowanych aktywów odzwierciedla zdolność adaptacji i wszechstronność technologii blockchain. Ponieważ tokenizacja przenika do różnych branż, demokratyzuje ona tworzenie bogactwa i oferuje nowe możliwości inwestycyjne. W tym ewoluującym krajobrazie granice między aktywami fizycznymi i cyfrowymi nadal się łączą, tworząc podwaliny pod przyszłość zdecentralizowanych finansów.

Tokenizacja w Branży Nieruchomości

Real-world Assets (RWA) Tokenization: Real Estate
Tokenizacja w Branży Nieruchomości

W przeszłości nieruchomości były znane jako dochodowe, ale wysoce niepłynne aktywa. Jednak wprowadzenie tokenizacji aktywów w świecie rzeczywistym rewolucjonizuje ten rynek, który charakteryzował się wysokimi barierami wejścia i uciążliwą biurokracją. Proces tokenizacji sprawia, że sektor nieruchomości staje się bardziej demokratyczny, wydajny i dostępny dla wszystkich.

Tokenizacja dzieli własność nieruchomości na kilka tokenów, umożliwiając osobom fizycznym inwestowanie w części nieruchomości. Zmniejsza to barierę finansową i umożliwia większej liczbie osób angażowanie się w inwestycje w nieruchomości. Tokenizacja aktywów nieruchomościowych umożliwia inwestorom na całym świecie dostęp do rynków wcześniej niedostępnych z powodu ograniczeń geograficznych lub finansowych.

Reprezentacja tokenowa nieruchomości upraszcza proces związany ze sprzedażą tych aktywów - podobnie jak handel kryptowalutami - ostatecznie zwiększając płynność na tradycyjnie statycznym rynku. Wszystkie transakcje z użyciem tokenów są rejestrowane w łańcuchu bloków (blockchain), co zapewnia ich przejrzystość i odporność na manipulacje. Proces ten pomaga w ograniczaniu oszustw i sporów w transakcjach dotyczących nieruchomości.

Dzięki tokenizacji w branży nieruchomości sposób, w jaki ludzie inwestują, posiadają i dokonują transakcji, wkrótce ulegnie radykalnej zmianie, skutkując bardziej usprawnionymi i integracyjnymi inwestycjami w nieruchomości.

Przyczytaj artykuł: Blockchain in Real Estate Market!

Tokenizacja sztuki

Real-world Assets (RWA) Tokenization: Sztuka

Rynek ekskluzywnych dzieł sztuki i przedmiotów kolekcjonerskich doświadcza obecnie demokratyzacji poprzez tokenizację.

  1. Poszerzenie udziału w rynku - Tokenizacja umożliwia entuzjastom sztuki posiadanie "udziałów" w arcydziełach bez wydawania milionów na inwestycje - nawet kilkaset dolarów może dać ci udział w prestiżowych dziełach sztuki.
  2. Śledzenie pochodzenia - Dowód autentyczności i śledzenie historii przedmiotu były poważnymi wyzwaniami w świecie sztuki. Jednak niezmienne zapisy blockchain zapewniają, że każda transakcja lub przeniesienie własności zostanie zarejestrowane, potwierdzając autentyczne dzieła sztuki i minimalizując fałszerstwa.
  3. Poprawa płynności - Tradycyjnie sprzedaż dzieł sztuki może być czasochłonna i wymagać pośredników, takich jak domy aukcyjne. Tokenizacja dzieł sztuki umożliwia bezpośredni i szybki handel na platformach cyfrowych.
  4. Dostęp do globalnego rynku - Ponadto artyści mogą uzyskać dostęp do globalnej bazy inwestorów, a entuzjaści sztuki z całego świata mogą inwestować bez żadnych ograniczeń geograficznych.

Tokenizacja przekształca własność i handel dziełami sztuki, czyniąc je bardziej przejrzystymi, dostępnymi i płynnymi.

Własność Intelektualna - Tokenizacja

Tokenizacja Własności Intelektualnej

Własność intelektualna (IP), istotny, ale często niematerialny składnik aktywów, znajduje nowe możliwości dzięki tokenizacji.

W przeszłości monetyzacja patentów lub praw autorskich mogła stanowić wyzwanie. Tokenizacja zapewnia twórcom i posiadaczom własności intelektualnej nowe źródła przychodów, umożliwiając im sprzedaż ułamkowej własności ich IP. Tokenizowane IP upraszcza procesy licencyjne; inteligentne kontrakty na blockchainie automatyzują płatności tantiem za każdym razem, gdy wykorzystywane jest tokenizowane IP, zapewniając sprawiedliwe wynagrodzenie dla twórców.

Wynalazcy i twórcy mogą uzyskać dostęp do światowego rynku, poszerzając ekspozycję swoich praw własności intelektualnej i zwiększając potencjalne przychody. Przenoszenie praw własności intelektualnej było zazwyczaj procesem biurokratycznym. Dzięki tokenizowanym IP, transakcje i transfery mogą być szybkie i bezpośrednie. Blockchain oferuje przejrzysty, odporny na manipulacje zapis własności IP, który pomaga rozwiązywać spory i zapewnia jasność.

Tokenizacja własności intelektualnej i patentów może potencjalnie zrewolucjonizować sposób, w jaki oceniamy, handlujemy i chronimy aktywa intelektualne, oferując jednocześnie bardziej usprawnione procesy i szerszy dostęp do rynków własności intelektualnej.

Wyzwania

Ponieważ zainteresowanie tokenizowanymi aktywami wciąż rośnie, technologia ta znajduje się na przecięciu innowacji i regulacji. Powoduje to różne złożoności, którymi należy się zająć.

  • Wczesny etap tokenizacji pozostawił wiele jurysdykcji bez kompleksowych ram regulacyjnych, powodując wahania inwestorów instytucjonalnych poszukujących jasności i pewności.
  • Organy regulacyjne są zaniepokojone możliwym niewłaściwym wykorzystaniem tokenizacji, takim jak fałszywe lub oszukańcze roszczenia do aktywów; ich priorytetem jest ochrona inwestorów.
  • Tokenizacja aktywów, takich jak nieruchomości i dzieła sztuki, może powodować komplikacje w transakcjach transgranicznych ze względu na różne środowiska regulacyjne.
  • Niezwykle ważne jest, aby systemy tokenizacyjne były zgodne z ustalonymi wymogami finansowymi i prawnymi, w tym z przepisami dotyczącymi przeciwdziałania praniu pieniędzy (AML) i znajomości klienta (KYC).

Nawet pomimo tych przeszkód, podejmowane są wyraźne wysiłki w celu zintegrowania tokenizowanych aktywów z konwencjonalnym krajobrazem finansowym. Organy regulacyjne na całym świecie aktywnie uczestniczą w dyskusjach, tworzą komitety i współpracują z firmami fintech w celu opracowania niezbędnych wytycznych. Ich proaktywne podejście sygnalizuje zarówno uznanie potencjału branży, jak i chęć promowania wzrostu przy jednoczesnym zachowaniu bezpieczeństwa.

Podsumowanie

Jesteśmy u progu rewolucji finansowej, ponieważ tokenizacja zmienia nasze rozumienie rzeczywistych aktywów i zarządzanie nimi. Możliwe, że przyszłe pokolenia uznają nasze obecne koncepcje własności aktywów za przestarzałe. Ułamkowa własność obrazów, kultowych budowli lub innowacyjnych patentów może stać się tak zwyczajna, jak posiadanie akcji firmy dzisiaj.

Dodatkowo, ewolucja ram regulacyjnych i postęp technologiczny jeszcze bardziej połączą aktywa fizyczne i cyfrowe. Ta fuzja umożliwi większe możliwości generowania bogactwa, inwestowania i współpracy na całym świecie.

Podsumowując, w miarę zmniejszania się różnicy między aktywami materialnymi i niematerialnymi, fizycznymi i cyfrowymi, czeka nas przyszłość, w której aktywa są bardziej dostępne, rynki są bardziej demokratyczne, a świat jest bardziej połączony niż kiedykolwiek wcześniej.

Most viewed


Never miss a story

Stay updated about Nextrope news as it happens.

You are subscribed

AI w Branży Nieruchomości. Jak wspiera rynek mieszkań?

Miłosz Mach

13 mar 2025
AI w Branży Nieruchomości. Jak wspiera rynek mieszkań?

Obecnie wiele sektorów gospodarki przechodzi transformację cyfrową. AI w 2025 to już nie tylko gadżet, a narzędzie, które przeprowadza rozmowy z klientami, usprawnia podejmowanie decyzji i optymalizuje procesy sprzedażowe. Równolegle, technologia blockchain zapewnia bezpieczeństwo , transparentność i skalowalność transakcji. Tym wpisem rozpoczynamy serię publikacji o AI w biznesie, a dzisiejszy artykuł poświęcimy wykorzystaniu sztucznej inteligencji w branży nieruchomości.

AI vs. Tradycja: Kluczowe Implementacje AI w Sektorze Nieruchomości

Projektowanie, sprzedaż, i zarządzanie - dotychczasowe metody ustępują miejsca decyzjom wspieranym danymi.

Przełom w Obsłudze Klienta

Chatboty i Asystenci AI zmieniają sposób, w jaki firmy komunikują się z klientami. Obsługują równocześnie setki zapytań, personalizują oferty i prowadzą klientów przez proces zakupowy. Wdrożenie agentów AI może prowadzić do wzrostu jakościowych leadów dla deweloperów oraz automatyzacji odpowiedzi na większość standardowych zapytań klientów. Wyzwania techniczne przy implementacji takich systemów obejmują:

  • Integrację z istniejącymi bazami danych nieruchomości - chatbot musi mieć dostęp do aktualnych ofert, cen i dostępności
  • Personalizację komunikacji - system musi dostosowywać komunikację do indywidualnych potrzeb klienta
  • Zarządzanie wiedzą branżową - chatbot potrzebuje specjalistycznej wiedzy o lokalnym rynku nieruchomości

Zaawansowana Analiza Danych

Systemy kognitywnej AI wykorzystują uczenie głębokie (deep learning) do analizy złożonych zależności na rynku nieruchomości, t.j. trendów makroekonomicznych, lokalnych planów zagospodarowania czy zachowań użytkowników na platformach społecznościowych. Wdrożenie takiego rozwiązania wymaga:

  • Zebrania wysokiej jakości danych historycznych
  • Stworzenia infrastruktury do przetwarzania danych w czasie rzeczywistym
  • Opracowania odpowiednich modeli uczenia maszynowego
  • Ciągłego monitorowania i aktualizacji modeli w oparciu o nowe dane

Inteligentne Projektowanie

Generatywna sztuczna inteligencja rewolucjonizuje projektowanie architektoniczne. Te zaawansowane algorytmy potrafią generować dziesiątki wariantów projektu budynku uwzględniających ograniczenia działki, wymogi prawne, efektywność energetyczną i preferencje estetyczne.

Optymalizacja Efektywności Energetycznej Budynków

Inteligentne systemy zarządzania budynkami (BMS) wykorzystują AI do optymalizacji zużycia energii przy jednoczesnym zachowaniu komfortu mieszkańców. Algorytmy uczenia ze wzmocnieniem (reinforcement learning) badają dane z czujników temperatury, wilgotności i jakości powietrza, a następnie dostosowują parametry ogrzewania, klimatyzacji i wentylacji.

Integracja AI z Blockchain a Tokenizacja Nieruchomości

Połączenie AI z technologią blockchain stwarza nowe możliwości dla branży nieruchomości. Blockchain to rozproszona baza danych, w której informacje są przechowywane w niezmienialnych "blokach". Zapewnia bezpieczeństwo transakcji i transparentność danych, podczas gdy AI analizuje te dane i wyciąga wnioski. W praktyce oznacza to, że historia własności, wszystkie transakcje i modyfikacje nieruchomości są zapisane w sposób niemożliwy do podrobienia, a AI pomaga w interpretacji tych danych i podejmowaniu decyzji.

Przyszłość AI w Branży Nieruchomości: Trendy i Prognozy

AI w sektorze nieruchomości ma potencjał przyniesienia branży wartości od 110 do 180 miliardów dolarów amerykańskich, jak podkreślają eksperci McKinsey & Company.

Kluczowe kierunki rozwoju w najbliższych latach to:

  • Autonomiczne systemy negocjacyjne - agenci AI wyposażeni w strategie teorii gier, zdolni do prowadzenia złożonych negocjacji
  • AI w planowaniu urbanistycznym - algorytmy planujące rozwój miast i optymalną alokację przestrzeni
  • Tokenizacja nieruchomości - wykorzystanie blockchain do podziału nieruchomości na cyfrowe tokeny, umożliwiające inwestowanie w części nieruchomości

Wnioski

Pytanie dla firm nie brzmi już "czy", ale "jak" wdrażać AI, aby maksymalizować korzyści i konkurencyjność swoich ofert. Strategiczne podejście zaczyna się od zdefiniowania konkretnych problemów biznesowych, a następnie doboru odpowiednich technologii.

Jakie wartości potencjalnie wniesie do Twojej organizacji?
  • Obniżenie kosztów operacyjnych dzięki automatyzacji
  • Poprawę doświadczenia klienta i skrócenie czasu transakcji
  • Zwiększenie dokładności prognoz i wycen, redukcja ryzyka biznesowego
Nextrope Logo

Chcesz wdrożyć AI w swoim biznesie nieruchomości?

Nextrope specjalizuje się w implementacji rozwiązań AI i blockchain dostosowanych do konkretnych potrzeb biznesowych. Nasze doświadczenie pozwala na:

  • Tworzenie inteligentnych chatbotów obsługujących klientów 24/7
  • Implementację systemów analitycznych do wyceny nieruchomości
  • Budowę bezpiecznych rozwiązań blockchain dla transakcji nieruchomościowych
Umów bezpłatną konsultację

Lub sprawdź pozostałe artykuły z serii "AI w biznesie"

AI w automatyzacji frontendowej – jak zmienia pracę programisty?

Gracjan Prusik

10 mar 2025
AI w automatyzacji frontendowej – jak zmienia pracę programisty?

Rewolucja AI w Warsztacie Frontendowca

W dzisiejszych czasach programowanie bez wsparcia AI to rezygnacja z potężnego narzędzia, które radykalnie zwiększa produktywność i wydajność developera. Dla współczesnego developera AI w automatyzacji frontendowej to nie tylko ciekawostka, ale kluczowe narzędzie zwiększające produktywność. Od automatycznego generowania komponentów, przez refaktoryzację, aż po testowanie - narzędzia AI fundamentalnie zmieniają naszą codzienną pracę, pozwalając skupić się na kreatywnych aspektach programowania zamiast na żmudnym pisaniu powtarzalnego kodu. W tym artykule pokażę, jak najczęściej wykorzystywane są te narzędzia, aby pracować szybciej, mądrzej i z większą satysfakcją.

Ten wpis rozpoczyna serię poświęconą zastosowaniu AI w automatyzacji frontendowej, w której będziemy analizować i omawiać konkretne narzędzia, techniki i praktyczne przypadki użycia AI, pomagające programistom w codziennej pracy.

AI w automatyzacji frontendowej – jak pomaga w refaktoryzacji kodu?

Jednym z najczęstszych zastosowań AI jest poprawianie jakości kodu i znajdowanie błędów. Narzędzia potrafią analizować kod i sugerować optymalizacje. Dzięki temu będziemy w stanie pisać kod znacznie szybciej, a także znacznie zmniejszyć ryzyko związane z ludzkim błędem.

Jak AI ratuje nas przed frustrującymi błędami

Wyobraź sobie sytuację: spędzasz godziny debugując aplikację, nie rozumiejąc dlaczego dane nie są pobierane. Wszystko wydaje się poprawne, składnia jest prawidłowa, a jednak coś nie działa. Często problem tkwi w drobnych szczegółach, które trudno wychwycić podczas przeglądania kodu.

Spójrzmy na przykład:

function fetchData() {
    fetch("htts://jsonplaceholder.typicode.com/posts")
      .then((response) => response.json())
      .then((data) => console.log(data))
      .catch((error) => console.error(error));
}

Na pierwszy rzut oka kod wygląda poprawnie. Jednak po uruchomieniu nie otrzymamy żadnych danych. Dlaczego? W URL-u znajduje się literówka - "htts" zamiast "https". To klasyczny przykład błędu, który może kosztować developera godziny frustrującego debugowania.

Kiedy poprosimy AI o refaktoryzację tego kodu, nie tylko otrzymamy bardziej czytelną wersję wykorzystującą nowsze wzorce (async/await), ale również - co najważniejsze - AI automatycznie wykryje i naprawi literówkę w adresie URL:

async function fetchPosts() {
    try {
      const response = await fetch(
        "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts"
      );
      const data = await response.json();
      console.log(data);
    } catch (error) {
      console.error(error);
    }
}

Jak AI w automatyzacji frontendowej przyspiesza tworzenie UI?

Jednym z najbardziej oczywistych zastosowań AI w frontendzie jest generowanie komponentów UI. Narzędzia takie jak GitHub Copilot, ChatGPT czy Claude potrafią wygenerować kod komponentu na podstawie krótkiego opisu lub przesłanego im obrazu.

Dzięki tym narzędziom możemy tworzyć złożone interfejsy użytkownika w zaledwie kilkadziesiąt sekund. Wygenerowanie kompletnego, funkcjonalnego komponentu UI zajmuje często mniej niż minutę. Co więcej, wygenerowany kod jest zazwyczaj pozbawiony błędów, zawiera odpowiednie animacje i jest w pełni responsywny, dostosowując się do różnych rozmiarów ekranu. Ważne jest, aby dokładnie opisać czego oczekujemy.

Widok wygenerowany przez Claude po wpisaniu "Na podstawie wczytywanych danych wyświetl posty. Strona ma być responsywna. Kolory przewodnie to: #CCFF89, #151515 i #E4E4E4".

Wygenerowany widok postów

AI w analizie i rozumieniu kodu

AI może analizować istniejący kod i pomóc w jego zrozumieniu, co jest szczególnie przydatne w przypadku dużych, skomplikowanych projektów lub kodu napisanego przez kogoś innego.

Przykład: Generowanie podsumowania działania funkcji

Załóżmy, że mamy funkcję do przetwarzania danych użytkowników, której działania nie rozumiemy na pierwszy rzut oka. AI może przeanalizować kod i wygenerować jego czytelne wyjaśnienie:

function processUserData(users) {
  return users
    .filter(user => user.isActive) // Sprawdza wartość `isActive` dla każdego użytkownika i zostawia tylko te obiekty, gdzie `isActive` jest prawdziwe (true)
    .map(user => ({ 
      id: user.id, // Pobiera wartość `id` z każdego obiektu użytkownika
      name: `${user.firstName} ${user.lastName}`, // Tworzy nowy string, łącząc `firstName` i `lastName`
      email: user.email.toLowerCase(), // Zamienia adres e-mail na małe litery
    }));
}

W tym przypadku AI nie tylko podsumowuje działanie kodu, ale też rozbija poszczególne operacje na łatwiejsze do zrozumienia fragmenty.

AI w automatyzacji frontendowej – tłumaczenia i wykrywanie błędów

Każdy frontendowiec wie, że praca programisty to nie tylko kreatywne tworzenie interfejsów, ale także mnóstwo powtarzalnych, żmudnych zadań. Jednym z nich jest implementacja tłumaczeń dla aplikacji wielojęzycznych (i18n). Dodawanie tłumaczeń dla każdego klucza w plikach JSON, a następnie ich weryfikacja, potrafi być czasochłonna i podatna na błędy.

Dzięki AI możemy jednak znacznie przyspieszyć ten proces. Wykorzystanie ChatGPT, DeepSeek czy Claude pozwala na automatyczne generowanie tłumaczeń dla interfejsu użytkownika, a także wychwytywanie błędów językowych i stylistycznych.

Przykład:

Mamy plik tłumaczeń w formacie JSON:

{
  "welcome_message": "Witaj w naszej aplikacji!",
  "logout_button": "Wyloguj się",
  "error_message": "Coś poszło nie tak. Spróbuj ponownie później."
}

AI może automatycznie wygenerować jego wersję w języku angielskim:

{
  "welcome_message": "Welcome to our application!",
  "logout_button": "Log out",
  "error_message": "Something went wrong. Please try again later."
}

Co więcej, AI potrafi wykryć błędy ortograficzne czy niekonsekwencje w tłumaczeniach. Jeśli na przykład w jednym miejscu użyliśmy "Wyloguj się", a w innym "Wyjdź", AI może zasugerować ujednolicenie terminologii.

Tego typu automatyzacja nie tylko oszczędza czas, ale też minimalizuje ryzyko ludzkich błędów. A to tylko jeden z przykładów – AI pomaga również w generowaniu dokumentacji, pisaniu testów oraz optymalizacji wydajności – o czym opowiemy w kolejnych artykułach.

Podsumowanie

Sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki frontendowcy pracują na co dzień. Od generowania komponentów, przez refaktoryzację kodu i wykrywanie błędów, aż po automatyczne testowanie i dokumentację – AI znacząco przyspiesza i usprawnia pracę. Bez tych narzędzi stracimy bardzo dużo czasu, czego oczywiście nie chcemy.

W kolejnych częściach serii omówimy m.in.:

Śledź nas, aby być na bieżąco!