随着行业参与者强调这一不断发展的生态系统对透明度和强大安全性的需求，去中心化金融 (DeFi) 与人工智能 (AI) 的融合正日益升温。DeFi 是指基于区块链技术构建、不依赖传统中介机构的金融服务，通过收益耕作、质押和去中心化交易所 (DEX) 等机制，其参与度激增。2020 年，DeFi 项目实现了大幅增长，高年收益率 (APY) 吸引了众多用户，这些收益率通常超过传统银行利率。
例如，收益耕作 (yield farming) 允许用户通过在流动性池中借出或质押其加密资产来赚取利息，通常提供 6% 至 12% 的年化收益率。另一种常见的方式是质押，通过将资产锁定在权益证明 (PoS) 协议中来获得每日收益。随着越来越多的投资者寻求传统银行收益率（通常低于 2%）的替代方案，这种被动收入来源越来越受到青睐。DeFi 的增长也带动了多个区块链平台的扩张，包括
然而，快速创新也带来了确保系统完整性的挑战。DeFi 平台缺乏集中监管，容易受到攻击和漏洞的攻击。为此，行业领导者越来越多地转向人工智能来增强风险管理和欺诈检测。人工智能模型，尤其是基于统计和概率方法的模型，正被用于检测交易数据中的模式并实时标记可疑活动。这些系统依靠海量数据集来训练算法，使其能够识别偏离正常行为的行为，并相应地向用户或智能合约发出警报。
DeFi 与 AI 的协同效应并非没有挑战。依赖统计相关性而非逻辑或因果关系可能会导致对风险的误解。此外，在去中心化系统中使用 AI 也引发了人们对数据隐私和算法偏差可能性的担忧。因此，业内人士呼吁在 DeFi 协议中提高 AI 模型的训练和部署透明度。
展望未来，DeFi 领域预计将吸引更多来自传统金融领域的专业人士，进一步推动 DeFi 产品的创新和复杂性。这一趋势可能会增加对人工智能工具的需求，这些工具能够管理去中心化金融系统日益增长的规模和复杂性。此外，随着人工智能的不断发展，DeFi 的自动化和优化潜力（例如动态贷款利率或自动投资组合再平衡）可能会使其与传统金融进一步区别开来。