Phân Tích Credora: Chuẩn Hóa Rủi Ro Trong Kỉ Nguyên DeFi Ngày Càng Mở Rộng

Trong những năm vừa qua, thị trường DeFi liên tục trải qua những cú sập gây thiệt hại từ hàng trăm triệu đến hàng chục tỷ USD. Dù đã phát triển mạnh mẽ về sản phẩm và thanh khoản, phần lớn người dùng lẫn đội ngũ xây dựng giao thức vẫn không có một hệ thống chuẩn để đánh giá rủi ro. Họ đưa ra quyết định chủ yếu dựa trên APY, TVL và các chỉ báo bề mặt trong khi rủi ro thật sự nằm sâu bên dưới các cơ chế Contract, Peg, thanh khoản và cấu trúc Yield. Chính khoảng trống này tạo cơ hội cho Credora, mang đến một framework chuẩn hóa để đo lường và so sánh rủi ro giữa các loại tài sản, Pool và chiến lược. Hãy cùng Hak Research tìm hiểu chi tiết trong bài viết này nhé

Bối Cảnh Thị Trường

Trong hơn ba năm qua, thị trường DeFi liên tục chứng kiến những cú sập gây thiệt hại từ hàng trăm triệu đến hàng chục tỷ đô la. Điểm chung của hầu hết các thảm hoạ này nằm ở chỗ người dùng và thậm chí cả những người thiết kế giao thức đều không sở hữu một hệ thống đo lường rủi ro chuẩn hóa. Phần lớn quyết định đầu tư trong DeFi được xây dựng dựa trên những con số cơ bản và khá hời hợt như APY/APR, TVL, số lần Audit hoặc lịch sử chưa từng bị Hack

Không có một thang điểm tín nhiệm để đánh giá sức khỏe của từng loại tài sản. Cũng không có một phép tính xác xuất rủi ro được mô hình hóa cho từng loại Pool, Vault hoặc Strategy. Quan trọng hơn, thị trường thiếu một Framework thống nhất để người dùng có thể so sánh mức độ rủi ro giữa hai Pool có cùng APY nhưng cấu trúc rủi ro hoàn toàn khác nhau. Khi chỉ có lợi suất và TVL là thứ duy nhất được hiển thị trên UI, người dùng rất dễ bị che mắt về các rủi ro ẩn sâu bên dưới lớp Yield hấp dẫn.

Các sự kiện gần đây và lịch sử cho thấy vấn đề này rõ ràng:

Vụ Hack Balancer (11/2025): Lỗi làm tròn trong ComposableStablePools khiến thiệt hại khoảng 128M USD, đánh thẳng vào các Pool LST Blue Chip như osETH/wETH-BPT, wstETH/WETH-BPT. TVL Balancer lao dốc hơn 50% trong 1 ngày rồi tiếp tục giảm sâu những ngày sau đó
LUNA Terra Collapse (5/2022): UST mất Peg, LUNA về gần 0, thiệt hại ước tính 40 - 50B USD và TVL Anchor từ 17.2B về ~23M (-99.9%)
stETH depeg (2022): Lido TVL bốc hơi hơn 70% trong 2 tháng khi thị trường nhận ra rủi ro thanh khoản và áp lực bán liên hoàn

Điểm chung của tất cả các sự kiện này là người dùng bị cuốn vào lợi suất cao mà không có công cụ đo lường và định giá rủi ro một cách trực quan. Thị trường DeFi chỉ cung cấp những chỉ số đẹp như APY, TVL, Volume nhưng rủi ro lại nằm sâu bên dưới như cơ chế Smart Contract, mô hình Oracle, độ sâu thanh khoản, khả năng Redeem và cấp độ phức tạp của các vòng lặp Leverage. Chính khoảng trống này đã tạo điều kiện cho sự xuất hiện của Credora – một nền tảng được xây dựng nhằm biến rủi ro trong DeFi thành một dạng thông tin rõ ràng, dễ đọc và có thể so sánh giữa các dự án với nhau. Tương tự như cách các tổ chức xếp hạng tín nhiệm trong tài chính truyền thống thiết lập chuẩn mực đánh giá mức độ an toàn của doanh nghiệp, Credora muốn mang cấu trúc đánh giá đó vào thế giới tài chính phi tập trung

Tổng Quan Về Credora

Lịch sử phát triển

Credora khởi nguồn vào năm 2019 dưới tên gọi X-Margin được sáng lập bởi ba nhân vật có nền tảng chuyên môn sâu rộng trong lĩnh vực Fintech, Trading và Investment Banking là Darshan Vaidya, Arne Hollum và Matthew Ficke. Ngay từ giai đoạn đầu, đội ngũ sáng lập đã nhận ra một khoảng trống rất lớn trong thị trường Crypto Creadit vốn đã vượt quy mô hơn 100 tỷ USD nhưng lại thiếu gần như toàn bộ các chuẩn mực đánh giá rủi ro giống như trong tài chính truyền thống.

Trong giai đoạn này, hoạt động cho vay Crypto đặc biệt trên CeFi vận hành chủ yếu dựa trên mối liên hệ giữa các tổ chức, dữ liệu nội bộ và quy trình Underwriting rất lỏng lẻo. Phần lớn hạn mức tín dụng, lãi suất, Collateral Requirement hay Margin đều được định giá theo cảm tính, không thông qua bất kỳ hệ thống đánh giá rủi ro chuẩn hóa nào. Việc thiếu minh bạch này dẫn đến những đổ vỡ dây chuyền sau này như Celsius, Voyager hay ba quỹ Three Arrows Capital.

X-Margin tìm cách giải quyết vấn đề cốt lõi này bằng cách xây dựng một hạ tầng dữ liệu tín dụng bảo mật dành cho thị trường Crypto Lending. Nền tảng sử dụng các công nghệ như ZK Proofs và Privacy Preserving Computation, cho phép kiểm chứng rủi ro, tính toán Margin, thậm chí đo lường các chỉ số như Portfolio VaR nhưng vẫn đảm bảo người dùng hoặc tổ chức đi vay không phải công khai toàn bộ vị thế hay danh mục của mình. Điều này giải quyết bài toán: Làm sao đánh giá rủi ro chính xác nhưng không buộc Borrower phải hy sinh quyền riêng tư?

Bước ngoặt: RedStone mua lại Credora (09/2025)

Tháng 9/2025 đánh dấu bước ngoặt quan trọng khi RedStone - một trong những Oracle tăng trưởng nhanh nhất trên thị trường tuyên bố mua lại Credora. Điều này đặt nền móng cho hướng mở rộng hoàn toàn mới của RedStone nơi Oracle không chỉ dừng lại ở việc cung cấp giá và dữ liệu thị trường mà còn mở rộng sang Risk Intelligence, điều mà các Oracle truyền thống chưa chạm tới.

RedStone vốn đang phục vụ nhiều giao thức DeFi lớn với các Price Feeds, Market Data và Custom Data Feeds. Việc mua lại Credora mang đến một mảnh ghép còn thiếu cho hệ sinh thái Oracle:

Một Framework xếp hạng rủi ro DeFi được chuẩn hóa theo phong cách S&P cho DeFi
Năng lực mô hình hóa rủi ro Lending, Collateral, khả năng vỡ nợ dựa trên hệ thống dữ liệu và các mô hình định lượng của Credora
Một Risk Engine đã được kiểm chứng từng triển khai thử nghiệm và vận hành trên Morpho Lending nơi Credora đánh giá hàng trăm thị trường và Vault

Việc kết hợp giữa Oracle và Risk Intelligence mở ra một mô hình hoàn toàn mới thay vì chỉ cung cấp giá, Oracle giờ đây cung cấp tín hiệu rủi ro Real Time giúp các giao thức tự động điều chỉnh LTV, quản lí Collateral, siết hoặc nới điều kiện thị trường khi xuất hiện biến động

Khung Xếp Hạng Rủi Ro Của Credora: S&P Cho DeFi Được Chuẩn Hóa Thế Nào

Từ Rating TradFi sang Rating DeFi

Credora xây dựng hệ thống đánh giá rủi ro bằng cách kế thừa tư duy của các Credit Rating Agency truyền thống như S&P hay Moody's sau đó điều chỉnh lại cho phù hợp với bản chất dữ liệu và cơ chế vận hành trong DeFi. Trong tài chính truyền thống, doanh nghiệp hoặc trái phiếu sẽ được gán thang điểm như BBB+, BBB, BB, B,... tuy theo xác xuất vỡ nợ và mức độ ổn định tài chính. Khi chuyển sang DeFi, Credora áp dụng Logic tương tự với mỗi mức Rating được gắn với một Probability of Default tức là xác xuất mà một tài sản, Pool hoặc chiến lược có thể mất an toàn trong vòng 1 năm

Theo Mapping mà Credora cung cấp, các nhóm Rating được quy đổi như sau:

BBB+/BBB thường đại diện cho tài sản hoặc chiến lược Blue Chip, có khả năng vỡ nợ rất thấp (0.1 - 0.5%/năm)
BB/B được xem là Mid Tier, mang mức rủi ro trung bình với xác suất vỡ nợ dao động từ 1 - 10%/năm
C/D là nhóm có rủi ro cao với xác suất vỡ nợ vượt 15%/năm

Tuy nhiên, để giúp người dùng DeFi dễ tiếp cận hơn, Credora thường tinh giản thành thang điểm A - D tương tự như cách S&P phân nhóm chất lượng trái phiếu nhưng được DeFi hóa

A/A- đại diện cho mức rủi ro thấp: Tài sản đã trải qua nhiều chu kỳ thị trường, thanh khoản dồi dào, cơ chế hoạt động minh bạch và Oracle ổn định
B+/B/B- phản ánh mức rủi ro trung bình: Tài sản đáng tin cậy nhưng vẫn có một số biến số cần theo dõi như cơ chế Peg, mức độ trưởng thành của Smart Contract hoặc rủi ro thanh khoản
C+/C/C- thể hiện nhóm rủi ro cao, thường liên quan đến các cơ chế phức tạp, thanh khoản mỏng hoặc phụ thuộc mạnh vào diễn biến của thị trường
D là mức rủi ro rất cao, thường áp dụng cho tài sản có dấu hiệu mất Peg, Vault chịu Stress hoặc chiến lược có khả năng sụp đổ

Điểm cốt lõi trong hệ thống của Credora không nằm ở việc gán chữ cái mà ở việc mỗi mức Rating đều gắn với xác suất vỡ nợ cụ thể, một bộ hồ sơ rủi ro và đặc biệt là một bản phân tích giải thích chi tiết tại sao tài sản được xếp hạng như vậy. Điều này giúp người dùng hiểu rõ rủi ro của từng Pool/Vault thay vì chỉ nhìn vào APY để đưa ra quyết định cảm tính

Quy trình đánh giá 3 lớp

Khác với cách tiếp cận đơn giản kiểu đọc Audit – xem TVL – chấm điểm, Credora áp dụng một quy trình đánh giá đa tầng nhằm mô phỏng đầy đủ rủi ro phát sinh từ tài sản, môi trường sử dụng tài sản và chiến lược vận hành. Quy trình này được chia thành 3 lớp đánh giá

1. Asset / Collateral Layer - đánh giá rủi ro của tài sản cốt lõi

Ở lớp đầu tiên, Credora tập trung phân tích bản chất của chính tài sản để xác định xem nó có ổn định, thanh khoản và đáng tin cậy hay không. Quy trình gồm nhiều góc độ:

Biến động giá và khả năng hấp thụ sốc
Thanh khoản Onchain và Cex xem liệu tài sản có bị trượt giá mạnh khi xảy ra Liquidations
Cơ chế Peg đối với Stablecoin hoặc Yield Bearing Asset, mức độ nhạy cảm với Market
Cơ chế Redemption/Withdrawal có Queue? có giới hạn Daily? có yêu cầu Custody/Offchain?
Rủi ro Governance: Multisig, quyền nâng cấp, Timelock, khả năng Pause Contract
Rủi ro OffChain, đặc biệt với RWA hoặc Tokenized Treasuries

Mục tiêu của lớp này là đánh giá xem tài sản có an toàn để sử dụng làm Collateral hay không và trong điều kiện Market biến động mạnh nó sẽ phản ứng như thế nào.

2. Market/ Pool Layer - đánh giá cách tài sản được sử dụng trong Lending/AMM

Ở lớp thứ hai, Credora xem xét tài sản khi được đặt vào Pool hay Market cụ thể vì môi trường sử dụng có thể làm thay đổi hoàn toàn rủi ro. Những yếu tố được phân tích gồm:

Oracle sử dụng là loại nào (Chainlink, RedStone, Pyth,...) mức độ chính xác và tính chống tấn công Oracle
LTV, Liquidation Threshold, Liquidation Bonus tức mức độ dễ bị thanh lý và tính hiệu quả của cơ chế Liquidator
Concentration Risk: xảy ra khi một người vay chiếm tỷ trọng quá lớn trong tổng khoản cho vay của một Pool. Chẳng hạn Top 1 Borrower chiếm tới 30 - 40% toàn bộ dư nợ. Trong trường hợp người này rút tài sản, bị thanh lý hoặc đóng vị thế đột ngột, cả thị trường có thể bị ảnh hưởng dây chuyền, tạo ra hiện tượng giống Bank Run khiến Pool mất thanh khoản rất nhanh

Ngoài ra, Credora còn kiểm tra độ an toàn của pool bằng cách mô phỏng 100 kịch bản khác nhau, bao gồm:

Kịch bản sốc giá: Tài sản giảm mạnh trong thời gian ngắn (20 - 40%), kiểm tra xem Pool có đủ thanh khoản để chịu đựng biến động hay không
Kịch bản Oracle chậm cập nhật: Giá thực tế thay đổi nhanh nhưng dữ liệu cung cấp cho cơ chế thanh lý lại bị trễ, dẫn đến thanh lý không kịp hoặc thanh lý sai mức
Kịch bản mất Peg: Các tài sản vốn được coi là ổn định như Stablecoin giảm khỏi mốc giá chuẩn, gây hiệu ứng Domino
Kịch bản thanh khoản cạn kiệt: Khối lượng mua - bán trên thị trường giảm mạnh khiến tài sản rất khó thoát vị thế hoặc phải chịu trượt giá lớn khi bán

Những mô phỏng này cho phép Credora đánh giá liệu một pool có đủ sức chống chịu trong điều kiện thị trường xấu nhất hay không thay vì chỉ nhìn vào số liệu đẹp trong thời điểm bình thường

3. Vault/Strategy Layer - đánh giá cách chiến lược được xây dựng và vận hành

Lớp thứ ba tập trung vào chiến lược mà tài sản được đưa vào thay vì chỉ tài sản hay Pool. Các yếu tố đánh giá bao gồm:

Track Record của Curator hoặc Strategy Designer: Đã từng thiết kế bao nhiêu chiến lược? có từng gặp sự cố chưa?
Mức độ phức tạp của chiến lược: Composable Loops, Leverage Layers, Restaking Layers càng nhiều lớp chồng nhau thì càng nhiều Hidden Risk
Các công cụ bảo vệ: Guardian Multisig, Timelock, chức năng Pause, Circuit Breaker
Lịch sử sự cố và cách Protocol phản ứng: sửa lỗi nhanh, minh bạch hay giấu thông tin?

Đây là lớp quan trọng vì hai chiến lược sử dụng cùng một tài sản, cùng một Pool vẫn có thể có rủi ro hoàn toàn khác nhau tùy vào cách Leverage, cấu trúc vòng lặp,...

Sau khi phân tích cả ba lớp thì Credora mô hình hóa kết quả qua một Aggregation Framework - đây là môi trường mô phỏng giúp tổng hợp các loại rủi ro lại thành:

Risk Rating (A - D)
Probability of Default (PD)
Risk Profile chi tiết
Rationale giải thích lý do Rating

Kết quả không chỉ là một con số mà là toàn bộ bức tranh rủi ro, giúp người dùng hiểu được Tài sản này rủi ro vì đâu? Do yếu tố thị trường, thanh khoản, Peg hay chiến lược?

Tích Hợp Với RedStone: Từ Oracle Dữ Liệu Sang Oracle Rủi Ro

Risk Engine + Oracle Infrastructure

Sau thương vụ mua lại Credora, RedStone không chỉ bổ sung một sản phẩm mới vào danh mục dữ liệu của mình mà thực tế đã tích hợp Credora trực tiếp vào lớp hạ tầng Oracle cốt lõi, biến toàn bộ hệ thống trở thành một Risk Oracle có khả năng nhận, xử lí và phân phối dữ liệu rủi ro theo thời gian thực.

Ở tầng dữ liệu đầu vào (Data In), Risk Engine của Credora vận hành dựa trên một tập hợp dữ liệu đa nguồn bao gồm Price Feeds từ RedStone, Onchain State như TVL, Health Factor, Borrow Utilization, độ sâu thanh khoản và vị thế của người dùng trong từng Market cùng với Offchain Data nếu phù hợp với mô hình đánh giá của từng tài sản. Nhờ lượng dữ liệu phong phú này, Credora có thể xây dựng được một bức tranh toàn diện về trạng thái rủi ro của từng Vault, Market hay Yield Bearing Asset.

Tại tầng xử lý, Risk Engine vận hành thông qua một loạt các mô hình định lượng tinh vi. Trước hết, hệ thống sử dụng Price Path Modeling để tạo ra nhiều kịch bản biến động giá trong tương lai nhằm ước tính mức độ nhạy cảm của tài sản. Song song đó, Credora phân tích hành vi người dùng đặc biệt là các Borrower và Lender để đánh giá mức độ tập trung rủi ro, khả năng chịu đựng trước biến động và nguy cơ xảy ra Panic. Ngoài ra còn có Liquidation cho phép Credora mô phỏng chuỗi thanh lý hàng loạt trong điều kiện thị trường biến động mạnh cũng như Protocol Specific Adjustments tức là điều chỉnh đánh giá rủi ro dựa trên đặc điểm riêng của từng giao thức

Mức độ tự động hóa từ 50% lên trên 90%

Trước khi sát nhập với RedStone, hệ thống đánh giá rủi ro của Credora vẫn phải phụ thuộc một phần vào dữ liệu thủ công, dữ liệu bên thứ ba và các thao tác phân tích không hoàn toàn tự động. Điều này khiến quá trình đánh giá tuy chính xác nhưng chưa đủ nhanh, đặc biệt trong môi trường DeFi nơi điều kiện thị trường có thể thay đổi trong vài phút. Sau khi được tích hợp vào hạ tầng Oracle của RedStone, Credora ngay lập tức tận dụng khả năng cung cấp Price & Market Data Real Time, Multichain của Redstone để đưa toàn bộ hệ thống đánh giá rủi ro sang chế độ hoạt động liên tục.

Nhờ lớp Oracle thời gian thực này, Credora có thể cập nhật Risk Score một cách tự động khi thị trường biến động. Nếu thanh khoản của một Pool giảm đột ngột, lượng Position bị dồn quá lớn, Funding rate trở nên căng thẳng bất thường hoặc dấu hiệu Depeg bắt đầu xuất hiện, Risk Engine sẽ tự động kích hoạt quy trình tái định giá rủi ro và điều chỉnh Risk Score gần như ngay lập tức. Kết quả là mức độ tự động hóa toàn bộ hệ thống được nâng lên từ khoảng 50% lên trên 90%, biến Credora từ một công cụ đánh giá thành một Risk Feed Real Time thực sự

Morpho và Spark: Những Tích Hợp Thực Tế Đầu Tiên

Morpho: Risk Tiered Vaults cho Lending

Morpho là một lớp hạ tầng Lending hiện đại nơi các Curator có thể thiết kế Vault theo cấu trúc riêng với mức độ rủi ro, Yield và mô hình phân bổ tài sản khác nhau. Cơ chế này cho phép Morpho trở thành nền tảng Yield tự chọn nơi người dùng có thể lựa chọn Vault tùy theo khẩu vị rủi ro trong khi Curator cạnh tranh về hiệu suất và mức độ hiệu quả sử dụng vốn.

Việc tích hợp dữ liệu từ Credora đã thay đổi cách người dùng tiếp cận các Vault trên Morpho. Thay vì chỉ hiển thị APY đơn thuần, mỗi Vault giờ đây được bổ sung thêm thông tin quan trọng như Yield thực tế, cấu trúc Collateral và đặc biệt là Risk Rating do Credora cung cấp. Điều này biến Morpho thành nền tảng đầu tiên hiển thị rủi ro một cách minh bạch, giúp nhà đầu tư hiểu rõ lợi suất đến từ đâu và cái giá phải trả cho rủi ro trước khi quyết định tham gia

Các Stewards như Gauntlet, Steakhouse hay Block Analitica vốn là những đơn vị quản lý rủi ro uy tín trong DeFi có thể sử dụng trực tiếp các Risk Ratings này để thiết kế thông số an toàn cho Vault. Việc bố trí LTV, Liquidation Threshold hay lựa chọn loại tài sản thế chấp không còn dựa trên cảm tính mà dựa vào dữ liệu định lượng chuẩn hóa. Từ đó, mỗi Vault có thể được chia thành nhiều Risk Tiers tương ứng với từng nhóm người dùng từ các Depositor thận trọng muốn Yield ổn định đến những người thích rủi ro cao để nhận APY hấp dẫn hơn.

Spark: Yield Bearing Stablecoin và Collateral Intelligence

Spark là nền tảng Lending thuộc hệ sinh thái MakerDAO, tập trung mạnh vào các tài sản Yield Bearing như Stablecoins sinh lãi (sUSDS, sUSDe), Tokenized Treasuries (BUIDL) và những tài sản RWA chất lượng cao. Khác với Lending truyền thống chỉ dựa trên tài sản không sinh lãi, Spark hướng đến mô hình mà bản thân Collateral có thể tạo ra thu nhập, giúp tối ưu hiệu quả sử dụng vốn cho người dùng.

Trong hệ thống của Spark, Credora đóng vai trò như một bộ não phân tích rủi ro cho toàn bộ các tài sản thế chấp. Thông qua các mô hình đánh giá, Credora có thể xác định mức độ an toàn của từng loại Yield Bearing Assets bao gồm rủi ro thanh khoản, rủi ro Oracle, rủi ro Peg và cả cấu trúc lợi suất phía sau tài sản. Nhờ đó, Spark có thể xác định mức LTV an toàn cho từng loại Collateral, đảm bảo rằng người dùng không bị phơi nhiễm quá mức vào các loại YBA có cấu trúc phức tạp hoặc sử dụng đòn bẩy cao.

Giới Hạn Và Thách Thức Của Credora

Mặc dù Credora được xem là một trong những mảnh ghép quan trọng nhất của lớp hạ tầng rủi ro trong DeFi nhưng bất kỳ hệ thống đánh giá nào cũng tồn tại giới hạn. Việc hiểu rõ các thách thức này không chỉ giúp cộng đồng kỳ vọng hợp lý mà còn giúp các Protocol và nhà đầu tư sử dụng Credora một cách đúng đắn

Không mô hình nào dự đoán được mọi kịch bản

Rủi ro mô hình là vấn đề nền tảng mà mọi hệ thống xếp hạng đều phải đối mặt và Credora cũng không ngoại lệ. Các mô hình rủi ro dù được xây dựng cẩn thận đến đâu vẫn không thể bao quát được mọi trường hợp cực đoan như nhiều giao thức bị tấn công cùng lúc, Bridge gặp sự cố hoặc những thay đổi đột ngột từ cơ quan quản lý. Những sự kiện này thường tạo ra mức độ biến động vượt xa những gì mô hình có thể giả lập.

Ngoài ra, dữ liệu trong quá khứ vốn là phần chính để huấn luyện mô hình không thể phản ánh đầy đủ tương lai. DeFi liên tục xuất hiện các cơ chế mới như Restaking, các dạng token tạo lợi suất nhiều lớp hoặc những sản phẩm tài chính phức tạp. Các sản phẩm này thường chồng lớp rủi ro lên nhau, gây ra những tương tác mà mô hình khó nắm bắt chính xác, làm giảm độ tin cậy khi dự đoán.

Độ sâu bao phủ

Một hạn chế dễ thấy của Credora hiện nay là phạm vi đánh giá vẫn còn khá hẹp. Hệ thống chủ yếu tập trung vào các thị trường cho vay như Morpho và Spark và đánh giá những nhóm tài sản quen thuộc như các nền tảng Staking, Restaking và một số Stablecoin. Điều này giúp Credora đảm bảo độ chính xác giai đoạn đầu nhưng đồng thời cũng có nghĩa là họ chưa thể bao quát hết rủi ro của toàn bộ hệ sinh thái DeFi.

Để mở rộng phạm vi đánh giá, Credora cần thêm dữ liệu chi tiết và phải xây dựng mô hình phù hợp cho từng nhóm sản phẩm. Rủi ro của giao dịch đòn bẩy không giống rủi ro của thị trường cho vay, rủi ro của các token sinh lợi tổng hợp khác hoàn toàn so với Stablecoin, rủi ro của các nền tảng Restaking lại phụ thuộc vào nhiều yếu tố kỹ thuật bên dưới. Không thể dùng một công thức chung để đánh giá tất cả.

Bài toán mô hình kinh doanh

Một câu hỏi lớn vẫn chưa có lời giải: Ai sẽ là người trả tiền cho Credora?

Hiện Credora đang vận hành theo mô hình cung cấp dữ liệu và đánh giá rủi ro nhưng khi mở rộng thành một hạ tầng chuẩn của DeFi, họ sẽ phải đối mặt với bài toán giống như các tổ chức xếp hạng tín nhiệm truyền thống. Trong quá khứ với trường hợp của của S&P hay Moody’s từng gây nhiều tranh cãi vì doanh nghiệp là người trả phí để được đánh giá. Điều này dễ dẫn tới xung đột lợi ích: nếu bị chấm điểm thấp, họ có thể tìm đơn vị khác dễ dãi hơn. Với Credora, những câu hỏi tương tự cũng xuất hiện:

Nếu một giao thức muốn được chấm điểm cao để thu hút TVL, liệu họ có gây sức ép ngầm lên Credora?
Nếu các tổ chức lớn trả phí để sử dụng dữ liệu, liệu họ có mong muốn Credora điều chỉnh cách đánh giá sao cho phù hợp với danh mục đầu tư của họ?
Nếu người dùng phổ thông không trả phí, liệu Credora có duy trì được sự độc lập và khách quan?

Bên cạnh đó, cách thức quản trị của chính Credora và RedStone cũng rất quan trọng. Trong một thị trường đề cao minh bạch như DeFi, việc một đơn vị tập trung nắm quyền đánh giá rủi ro cho toàn ngành sẽ kéo theo nhiều yêu cầu:

Phải công khai cách mô hình hoạt động
Phải minh bạch nguồn dữ liệu
Phải giải thích rõ tiêu chí đánh giá
Phải có cơ chế để cộng đồng giám sát và phản biện
Và theo thời gian, cần hướng tới việc giảm bớt sự phụ thuộc vào một thực thể tập trung

Nếu muốn trở thành hạ tầng tiêu chuẩn cho toàn bộ ngành DeFi, Credora cần xây dựng một cơ chế quản trị rõ ràng, minh bạch và có sự tham gia của nhiều bên để tránh đi vào vết xe đổ của các tổ chức xếp hạng tín nhiệm truyền thống vốn bị chỉ trích vì thiếu khách quan và quá tập trung quyền lực.

Tổng Kết

Credora đang mở ra một hướng tiếp cận hoàn toàn mới cho thị trường DeFi thay vì săn APY một cách mù quáng, người dùng có thể đánh giá rủi ro theo từng lớp tài sản, Pool và chiến lược với một hệ thống chuẩn hóa và dễ hiểu. Sự kết hợp giữa Credora và RedStone biến rủi ro thành một lớp dữ liệu thời gian thực, giúp các giao thức tự động điều chỉnh tham số còn người dùng thì có cơ sở để tối ưu Yield trên nền tảng an toàn hơn.