IPFS案例研究-Arbol

2020-09-25 16:00:41

Arbol是一个软件平台,可将农民等农业实体和其他依赖天气的方面与投资者和其他资本提供者联系起来,以确保和防范与天气有关的风险。

Arbol是一个软件平台


  Arbol是一个软件平台,可将农民等农业实体和其他依赖天气的方面与投资者和其他资本提供者联系起来,以确保和防范与天气有关的风险。

  Arbol的平台在市场上出售用于参数化天气保护协议的合同,这是一种创新的,数据驱动的风险管理方法,省去了通常的遗留保险索赔流程,可在现场进行损失评估。

  Arbol依靠防篡改数据索引来确定支出,并且不需要赔偿确定的损失。Arbol的平台将参数化天气保护与基于区块链的智能合约相结合,以提供具有成本效益的,自动化的和用户定义的天气相关风险对冲。

  与传统的农作物保险和类似的传统产品一样,为了建立Arbol用于处理合同的数据索引,该团队汇总并标准化了数十亿个数据文件,其中包括来自各种信誉良好来源的数十年天气信息-所有这些信息均存储在IPFS中。由于IPFS的内容寻址体系结构提供了固有的可验证性,而分散的数据交付模型则有助于Arbol的日常聚合,同步和大量数据的分发,因此IPFS对于Arbol的服务模型至关重要。

  尽管美国农业综合企业一直是Arbol最初关注的领域,但该团队已经建立了具有全球能力的平台,并正在向全球新地区和行业扩展。Arbol目前提供合同来管理能源和农业领域的天气风险,并为各个行业和规模的客户提供定制和预先设计的保护协议。他们目前的最终用户范围从小型咖啡农场到大型农业综合企业和电力生产商。

  简而言之,Arbol的平台是一个风险市场,在该市场中,最终用户可以获得价格具有竞争力的风险管理解决方案,而资本提供商则可以从进入利润丰厚但不发达的天气风险市场中受益。而且由于Arbol使用IPFS满足其数据存储和交付需求,因此最终用户和承销合作伙伴可以确定Arbol用于确定合同价格和支出的数据是防篡改且值得信赖的。


Arbol数据


  故事

  Arbol的故事始于大宗商品市场,创始人兼首席执行官Siddhartha Jha在那儿担任定量分析师和投资组合经理。

  Jha看到的问题是没有解决方案:对供应链,农业产业和能源部门的天气风险管理的大量需求(且正在增长),但没有可行,有效或具成本效益的天气风险市场来满足该需求。低效率和高成本上限困扰着传统的农作物保险,保险提供者被迫收取只有大公司才能负担的高额保费。尽管市场上有更高效的参数保险解决方案,但即使是这些以数据为驱动力的选择,也常常受到高昂的管理费用和官僚主义的困扰。

  结果是,Arbol旨在通过为天气风险市场带来基本的透明性,效率和数据驱动的客观性来改变这种状况,确保任何规模的企业都能获得管理其与天气有关的风险水平所需的适当保护。

  Arbol平台通过提供一种新颖的机制来使受天气影响的企业与资本提供者建立联系,从而实现了这一目标。Arbol方法的关键是灵活的金融衍生产品,它利用大数据和机器学习的力量以低成本提供参数化风险保护。这些参数结构基于与财务损失密切相关的指标来确定自动支出。

  使用Arbol,最终用户需要付费以对付特定的天气相关事件,例如降雨量或温度的年度偏差。在决定了溢价并选择了支出金额之后,最终用户将依靠Arbol的平台来处理其余部分。因为参数结构是客观的并且由数据驱动,所以它们可以达到传统保险无法达到的精确度,可靠性和成本效益水平。实际上,与传统的天气保险相比,Arbol的主要优势之一是它可以提供超本地保护,以管理特定于用户的风险级别。

  Arbol的方法还通过将参数保险的准确性和灵活性与区块链的安全性,透明度和效率相结合,改进了标准参数保险。

  Arbol的许多保护协议合同都是在以太坊区块链上作为智能合同执行的。一旦发生相关的恶劣天气事件,这些智能合约就会自动将付款发送给最终用户。

  通过像这样的基于区块链的合同提供天气风险管理解决方案,可以消除代价高昂的支付延迟,以及与欺诈,腐败和官僚管理相关的风险。它还带来了点对点分权的好处:Arbol用户不需要依靠Arbol作为金融中间人,因为资金被锁定在最终用户和资本提供者之间,而Arbol无法控制资金转移。

  但是,即使是最好的智能合约,其智能程度也与其所提取的数据一样。“甲骨文问题”可能是智能合约的基本障碍,但是Arbol使用IPFS消除了这种风险。由于智能合约会基于数据自动且不信任地执行,因此其使用区块链的安全性,透明性和可公开验证的数量无关紧要。

  如果没有准确,可信赖且不变的数据“ oracle”,即使是基于区块链的智能合约也很容易受到偏见,破坏或操纵。对于Arbol而言,这就是IPFS至关重要的地方。

  IPFS的内容寻址体系结构使Arbol能够确保其数据集的完整性和公共可验证性,而使用集中式服务器体系结构的传统位置寻址则无法提供这种功能。由于其预言程序的完整性,因此可以依靠指向特定的,不变的IPFS CID而不是可能被篡改的数据位置的智能合约。

  Arbol利用来自各种值得信赖的公共和私人资源的大型天气相关数据集来建立其数据索引,这些数据源包括美国著名的政府机构,例如NASA和国家海洋与大气管理局(NOAA)。这些来源跟踪天气数据,包括年降雨量,温度波动,风速等。

  但是,尽管Arbol使用的许多数据是公开可用的,但并非总是易于使用。许多数据,尤其是较深的历史记录,都以过时的格式存储,只有很少的数据被组织成易于阅读的结构。Arbol的数据索引会处理,关联和打包此数据,以便随时可以在天气风险市场中使用。通过将这些数据放入IPFS,Arbol还可以确保其具有可验证的。


IPFS的好处


  Arbol的业务模式取决于IPFS所带来的收益。如果没有其不变的内容寻址和固有的数据可验证性,Arbol所提供的收益将无法以经济高效的方式实现。总体而言,IPFS通过提供以下内容对于Arbol的服务模型至关重要:

  不变的寻址:因为使用唯一的内容标识符(CID)引用和访问了使用IPFS存储的所有数据,所以对数据项的任何更改都意味着它将接收到该修订版本专有的新CID。如果不更改其CID,就无法更改数据。

  数据可验证性:Arbol平台上的合同链接到特定的,可验证的,内容寻址的数据。由于参数化天气风险管理绝对依赖于用户对源数据的同意和信任,因此Arbol的方法可提供市场上其他产品无法提供的保证。

  分散的数据交付:Arbol可处理包含数十亿个文件和TB级信息的海量数据集。IPFS适应了Arbol的发布和添加到大型数据集的方法,同时仍使Arbol能够通过分散存储网络发布和同步这些数据集。


Arbol + IPFS:未来


  Arbol团队将dWeather视为其未来最重要的举措之一。这套用于标准化和提供来自各种来源的可寻址内容的气象数据的开源工具套件将主要针对科学家、学者、政府机构和较小的气象数据收集者。dWeather将包括一组强大的软件包和存储库,整个摄取管道的代码,以及用于使用IPFS访问数据的各种客户端库。

  Arbol还计划将dWeather与即将发布的服务集成在一起,该服务将使参与者可以根据需要将其数据收集和天气预报货币化,从而为提供专业,信誉良好的天气的独立数据提供商打开一个新的、准确度高的市场数据和预测。

  另一个令人振奋的未来计划是Arbol数据管道的解释阶段的开源和扩展。私营公司目前对访问使用黑盒算法解释的数据收取高额费用。相比之下,Arbol打算开放该解释阶段,在可公开审核的执行环境中运行其方法,并将结果发布到IPFS支持的dWeather网络中,从而使该信息免费并提供给所有人。对天气科学界的好处也对Arbol的客户也有利:这种可审计的解释可能会减少承销商的工作,并降低Arbol合同参与者的价格。


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