Rizikos analizė decentralizuotoms draudimo platformoms 2025: rinkos dinamika, AI inovacijos ir strateginiai prognozės. Išnagrinėkite pagrindinius augimo veiksnius, regioninius lyderius ir kylančias galimybes decentralizuotame draudimo rizikos valdyme.

• Vykdomoji santrauka ir rinkos apžvalga
• Pagrindinės technologijų tendencijos decentralizuotose draudimo rizikos analitikose
• Konkursinė aplinka: lyderiai ir rinkos dalies analizė
• Augimo prognozės 2025–2030: rinkos dydis, CAGR ir investicijų tendencijos
• Regioninė analizė: Šiaurės Amerika, Europa, APAC ir besivystančios rinkos
• Ateities perspektyvos: inovacijos, reguliavimo pokyčiai ir rinkos evoliucija
• Iššūkiai ir galimybės: rizikų navigacija ir vertės atskleidimas
• Šaltiniai ir nuorodos

Vykdomoji santrauka ir rinkos apžvalga

Rizikos analizė decentralizuotoms draudimo platformoms yra greitai besivystanti sritis, kuri susipina su blokų grandinės technologijomis ir draudimo technologijomis (insurtech). Decentralizuotos draudimo platformos naudoja išmaniuosius kontraktus ir paskirstytąjį knygą, siekdamos automatizuoti polisų išdavimą, pretenzijų apdorojimą ir išmokas, sumažindamos administracines išlaidas ir didindamos skaidrumą. Tačiau šios platformos susiduria su unikaliomis rizikomis, įskaitant išmaniųjų kontraktų pažeidžiamumus, oracle manipuliavimą ir likvidumo apribojimus, todėl reikalingi pažangūs rizikos analizės sprendimai.

2025 metais pasaulinė decentralizuoto draudimo rinka prognozuojama stipriai auganti, varoma vis didėjančio decentralizuotų finansų (DeFi) protokolų priėmimo ir didesnio skaidrių, pasitikėjimu grindžiamų draudimo produktų poreikio. Pasak Grand View Research, blokų grandinės draudimo rinka iki 2030 metų turėtų siekti 39,3 milijardo JAV dolerių, o decentralizuoti modeliai sudarys reikšmingą šios plėtros dalį. DeFi platformų paplitimas, apie kurį praneša DeFiLlama, padidino užrakinto bendro vertės (TVL) kiekį, sustiprindamas poreikį turėti tvirtus rizikos vertinimo įrankius, pritaikytus decentralizuotoms aplinkoms.

Rizikos analizė šiuo kontekstu apima pažangų duomenų modeliavimą, mašininį mokymąsi ir realaus laiko stebėjimą, siekiant įvertinti protokolo solvumą, aptikti sukčiavimo veiksmus ir įvertinti sistemines rizikas. Lyderiaujantys decentralizuoto draudimo tiekėjai, tokie kaip Nexus Mutual ir InsurAce, integravo on-chain analitiką ir aktuarių modelius, kad dinamiškai apskaičiuotų riziką ir optimizuotų kapitalo atsargas. Šios platformos naudoja tiek vidinius, tiek trečiųjų šalių rizikos orakulus, kad sujungtų duomenis iš įvairių šaltinių, taip padidindamos rizikos vertinimų tikslumą.

Rinkos aplinka 2025 metais pasižymi didesniu bendradarbiavimu tarp decentralizuotų draudimo protokolų ir specializuotų rizikos analizės įmonių. Tokios įmonės kaip Gauntlet ir Chainlink Labs teikia rizikos modeliavimą ir saugius duomenų srautus, leidžiančius draudimo platformoms sumažinti išmaniųjų kontraktų ir orakulo rizikas. Reguliavimo kontrolė taip pat stiprėja, nes organizacijos, tokios kaip Tarptautinė draudimo priežiūros asociacija (IAIS), tiria decentralizuoto draudimo priežiūros sistemas.

• Decentralizuotos draudimo platformos skatina realaus laiko, on-chain rizikos analitikos paklausą.
• Rinkos augimą palaiko DeFi priėmimas ir skaidrių, automatizuotų draudimo sprendimų poreikis.
• Bendradarbiavimas su rizikos analitikų teikėjais ir reguliavimo įsitraukimas formuoja konkurencinę aplinką.

Pagrindinės technologijų tendencijos decentralizuotose draudimo rizikos analitikose

Rizikos analizė decentralizuotoms draudimo platformoms 2025 metais pasižymi blokų grandinės technologijos, pažangios duomenų analizės ir dirbtinio intelekto (AI) sujungimu, siekiant sukurti skaidrias, efektyvias ir pasitikėjimu grindžiamas draudimo ekosistemas. Decentralizuotas draudimas išnaudoja išmaniuosius kontraktus ir paskirstytas knygas, siekdamas automatizuoti pretenzijų apdorojimą, premijų skaičiavimą ir rizikos vertinimą, sumažindamas priklausomybę nuo tradicinių tarpininkų ir didindamas skaidrumą.

Viena iš svarbiausių technologijų tendencijų yra on-chain ir off-chain duomenų šaltinių integracija realaus laiko rizikos modeliavimui. Decentralizuoti draudimo protokolai vis dažniau naudoja orakulus — tarpininkus, kurie jungia blokų grandines su išoriniais duomenimis, kad į išmaniuosius kontraktus pateiktų tikslius, nuosavybės ir manipulacijoms atsparius duomenis. Tai leidžia dinamiškai nustatyti kainas ir vertinti riziką, remiantis realiais duomenimis, tokiais kaip oro sąlygos, skrydžių vėlavimai ar sveikatos rodikliai. Pirmaujantys orakulų teikėjai, tokie kaip Chainlink, bendradarbiauja su draudimo protokolais, kad užtikrintų duomenų vientisumą ir patikimumą.

Kita svarbi tendencija yra AI valdomos analizės taikymas sukčiavimo aptikimui ir pretenzijų automatizavimui. Mašininio mokymosi modeliai mokomi tiek su istoriniais, tiek su realaus laiko duomenimis, kad atpažintų anomalijas, pažymėtų įtartinas pretenzijas ir optimizuotų draudimo procesus. Tai sumažina veiklos išlaidas ir pagerina rizikos vertinimo tikslumą. Tokios platformos kaip Etherisc ir Nexus Mutual yra pirmaujančios, diegdamos AI galingas analitikos sprendimus, kad supaprastintų decentralizuoto draudimo operacijas.

Tarptautinimas taip pat tampa svarbiu dėmesiu. Augant decentralizuoto draudimo platformų naudojimui per kelias blokų grandines, kuriamos kryžminės analitikų priemonės, kad būtų agreguojami ir analizuojami rizikos duomenys iš įvairių ekosistemų. Tai leidžia draudikams siūlyti daugia grandinių draudimo produktus ir holistiškai valdyti rizikos ekspoziciją. Tokie projektai kaip The Graph palengvina sklandų duomenų indeksavimą ir užklausų vykdymą tarp blokų grandinių, palaikydami tvirtesnę rizikos analizę.

Galiausiai, privatumą saugančios analizės įgyja populiarumą, sprendžiant problemas dėl jautrių naudotojų duomenų decentralizuotose aplinkose. Tokios technikos kaip nulinės informacijų įrodymai ir homomorfinių šifravimas tiriamos, kad būtų galima vykdyti rizikos modeliavimą ir pretenzijų tikrinimą, neskelbiant asmeninės informacijos viešosiose knygose. Tai ypač aktualu, nes 2025 metais, kai didėja reguliavimo kontrolė dėl duomenų privatumo decentralizuotuose finansuose (DeFi), tokios organizacijos kaip ISO ir FSB teikia naujas gaires dėl duomenų apsaugos skaitmeniniame draudime.

Konkursinė aplinka: lyderiai ir rinkos dalies analizė

Konkursinė aplinka rizikos analitikai decentralizuotose draudimo platformose greitai evoliucionuoja, varoma blokų grandinės pagrindu kuriamų draudimo protokolų ir vis didėjančio rizikos vertinimo įrankių sudėtingumo. 2025 metais rinka pasižymi mišinys iš pačios didžiausių blokų grandinės analitikų įmonių, specializuotų insurtech startuolių ir tradicinių rizikos modeliavimo kompanijų, prisitaikančių prie decentralizuotų finansų (DeFi) aplinkų.

Šioje srityje lyderiai yra Nexus Mutual, kuris pirmasis sukūrė bendruomenines rizikos vertinimo modelius išmaniųjų kontraktų aprėpimui, pasinaudojant tiek on-chain, tiek off-chain duomenų analitika. Chainlink Labs taip pat yra svarbus žaidėjas, teikiantis decentralizuotų orakulų tinklus, kurie tiekiame realaus laiko duomenų srautus ir rizikos signalus draudimo protokolams, leidžiančius tikslesnį ir skaidresnį rizikos kainavimą. Etherisc taip pat taip pat išpopuliarėjo su savo atviro kodo draudimo protokolu, integruojančiu rizikos analitikos modulius, kurie automatizuoja pretenzijų vertinimą ir sukčiavimo aptikimą.

Kalbant apie rinkos dalį, Nexus Mutual lieka dominuojančiu decentralizuoto draudimo teikėju, turinčiu daugiau nei 500 milijonų JAV dolerių aktyvių apsaugų ir svarbią dalį DeFi draudimo rinkoje nuo 2025 m. pradžios. Tačiau naujoji įmonė, tokia kaip InsurAce ir Bridge Mutual, greitai plečia savo veiklą siūlydamos daugia grandinių draudimo sprendimus ir pažangias rizikos analitikos valdybas, keliančias iššūkius esamiems žaidėjams su inovatyviais kainodaros modeliais ir platesnėmis protokolų integracijomis.

Tradicinės analitikų įmonės, tokios kaip Moody’s ir SAS, taip pat įžengia į decentralizuotų draudimo analitikų rinką, dažniausiai per partnerystes arba baltų etikečių sprendimus, pasinaudodamos savo patirtimi aktuarių mokslo ir didžiųjų duomenų analitikoje, siekdamos patobulinti rizikos modeliavimą DeFi draudimo produktams. Tikimasi, kad šios bendradarbiavimo formos stiprins konkurenciją ir skatins tolesnę inovaciją rizikos kiekybės ir valdymo strategijose.

• Nexus Mutual: Rinkos lyderis DeFi draudimo rizikos analizėje.
• Chainlink Labs: Svarbus decentralizuotų duomenų srautų ir rizikos signalų teikėjas.
• Etherisc: Atviro kodo protokolas su integruotais rizikos analitikais.
• InsurAce ir Bridge Mutual: Greitai augantys konkurentų su daugia grandinių analitinėmis galimybėmis.
• Moody’s ir SAS: Tradicinės analitikų įmonės, įžengusios į DeFi draudimo sritį.

Bendrai, konkurencinė aplinka 2025 m. pasižymi greita inovacija, kur iš rinkos dalies vis labiau lemia gebėjimas teikti skaidrią, realaus laiko ir tvirta rizikos analitiką, pritaikytą unikaliems decentralizuoto draudimo platformų iššūkiams.

Augimo prognozės 2025–2030: rinkos dydis, CAGR ir investicijų tendencijos

Rizikos analizės rinka decentralizuotoms draudimo platformoms yra pasirengusi tvariai plėtrai tarp 2025 ir 2030 metų, varoma vis didėjančio blokų grandinės pagrindu sukurtų draudimo modelių priėmimo ir didėjančio rizikos vertinimo įrankių sudėtingumo. Pasak Gartner prognozių, pasaulinis blokų grandinės išlaidų kiekis turėtų viršyti 19 milijardų JAV dolerių iki 2024 metų, o draudimas turi tapti svarbia decentralizuotų programų šaka. Tikimasi, kad ši tendencija paskatins paklausą pažangiems rizikos analizės sprendimams, pritaikytiems unikaliems decentralizuoto draudimo ekosistemų poreikiams.

Rinkos dydžio prognozės decentralizuotoms draudimo platformoms rodo, kad compound annual growth rate (CAGR) bus 28–34% nuo 2025 iki 2030 metų, rinkos vertė sieks 2,1–2,5 milijardo JAV dolerių iki 2030 metų, palyginti su maždaug 450 milijonų 2025 metais. Šis augimas remiasi keliais veiksniais:

• Didėjantis On-Chain veikla: Decentralizuotų autonominių organizacijų (DAO) ir parametrinių draudimo produktų paplitimas generuoja didžiulius on-chain duomenis, reikalaujant pažangesnės analizės realaus laiko rizikos vertinimui ir sukčiavimo aptikimui (Deloitte).
• Reguliavimo raidai: Žinant, kad reguliuotojai kuria decentralizuotų finansų (DeFi) ir draudimo sistemas, platformos investuoja į analitiką, siekdamos užtikrinti atitiktį ir skaidrumą, tai toliau skatina rinkos augimą (PwC).
• Risiko ir strateginės investicijos: Šis sektorius pritraukia reikšmingą rizikos kapitalą, per 2023 metus daugiau nei 500 milijonų JAV dolerių buvo investuoti į DeFi draudimo analitikos startuolius, leidžianti stiprių investuotojų pasitikėjimą šio segmento ilgalaikiu potencialu (CB Insights).

Investicijų tendencijos rodo, kad atsiranda poslinkiai į AI valdomą analizę, su platformomis, naudojančiomis mašininį mokymąsi prognoziniam modeliavimui, anomalijų aptikimui ir automatizuotam pretenzijų apdorojimui. Strateginiai partnerystės tarp blokų grandinės infrastruktūros teikėjų ir tradicinių draudikų taip pat kyla, siekdamos pagerinti rizikos modeliavimo galimybes ir išplėsti rinkos pasiekiamumą (Munich Re).

Apibendrinant, laikotarpis nuo 2025 iki 2030 metų tikimasi eksponentiško augimo rizikos analitikės decentralizuotoms draudimo platformoms, pasižyminčio greita rinkos plėtra, technologinėmis inovacijomis ir vis didesniu instituciniu dalyvavimu.

Regioninė analizė: Šiaurės Amerika, Europa, APAC ir besivystančios rinkos

Regioninė rizikos analizės aplinka decentralizuotose draudimo platformose greitai keičiasi, atsirandant skirtingoms tendencijoms ir priėmimo modeliams Šiaurės Amerikoje, Europoje, Azijos ir Ramiojo vandenyno (APAC) regione ir besivystančiose rinkose. Kadangi decentralizuotas draudimas pasinaudoja blokų grandinėmis ir išmaniaisiais kontraktais, kad automatizuotų pretenzijas ir draudimo vertinimus, visame pasaulyje didėja pažangių rizikos analitikų paklausa.

• Šiaurės Amerika: Šiame regione pirmauja naudojanti rizikos analitiką decentralizuotuose draudimuose, ją skatina išvystytas fintech ekosistema ir reguliavimo atvirumas blokų grandinės eksperimentams. Didieji insurtech centrai JAV ir Kanadoje integruoja AI pagrindu sukurtą analizę siekdami vertinti išmaniųjų kontraktų pažeidžiamumus, sukčiavimo rizikas ir aktuarių modelius realiuoju laiku. Pasak Deloitte, Šiaurės Amerikos draudikai vis dažniau bendradarbiauja su analitikų teikėjais, kad padidintų skaidrumą ir pasitikėjimą decentralizuoto draudimo produktuose.
• Europa: Europa stebi tvirtą augimą, ypač šalyse, kuriose buvo priimti progresyvūs skaitmeninių aktyvų reguliavimai, tokie kaip Šveicarija, Vokietija ir JK. Europos Sąjungos MiCA (Rinkos kriptovaliutose) sistema skatina saugią aplinką decentralizuoto draudimo inovacijoms. Europos platformos orientuojasi į tarpvalstybinę rizikos vertinimą ir atitikties analitiką, kaip pažymėjo PwC, su dideliu dėmesiu GDPR atitikties duomenų tvarkymui ir privatumą saugančiai analitikai.
• APAC: Azijos ir Ramiojo vandenyno regionas vystosi kaip dinamiška rinka, kurioje dominuoja didelis mobiliųjų telefonų naudojimas ir greita skaitmeninė transformacija tokiose šalyse kaip Singapūras, Pietų Korėja ir Australija. APAC draudikai naudoja rizikos analitiką, siekdami spręsti unikalius regioninius iššūkius, tokius kaip gamtiniai nuostoliai ir mikro draudimas neapsaugotoms gyventojų grupėms. Pasak McKinsey & Company, APAC reguliavimo smėlio dėžės spartina decentralizuoto draudimo sprendimų diegimą, įtraukiant rizikos analitiką.
• Besivystančios rinkos: Lotynų Amerikoje, Afrikoje ir kai kuriose Šiaurės Rytų Azijos dalyse decentralizuotos draudimo platformos tampa įrankiais finansinei įtraukčiai. Rizikos analizė šiose srityse orientuojasi į alternatyvius duomenų šaltinius— tokius kaip mobiliųjų telefonų naudojimas ir palydovinės nuotraukos, siekiant išduoti polius populiacijoms, kurių tradicinė kreditų istorija nėra. Pasaulio Bankas pažymi, kad šios inovacijos yra svarbios draudimo prieigos plėtrai ir sisteminių rizikų valdymui nestabiliuose aplinkose.

Visose regionuose decentralizuotų technologijų ir pažangios rizikos analizės sujungimas keičia draudimo kraštovaizdį, o regioniniai niuansai atspindi vietinius reguliavimo, technologinius ir demografinius veiksnius.

Ateities perspektyvos: inovacijos, reguliavimo pokyčiai ir rinkos evoliucija

Ateities perspektyvos rizikos analizei decentralizuotose draudimo platformose formuojamos greito technologinio tobulėjimo, besikeičiančių reguliavimo sistemų ir decentralizuoto finansų (DeFi) rinkų bręstamojo proceso. Kai šios platformos įgauna pagreitį, didėja pažangių rizikos analizės įrankių paklausa, kuri yra varoma būtinybės vertinti išmaniųjų kontraktų pažeidžiamumus, protokolo rizikas ir šalių ekspozicijas realiuoju laiku.

Inovacijos rizikos analizėje vis labiau pasinaudoja dirbtiniu intelektu (AI) ir mašininio mokymosi (ML) technologijomis, siekdamos automatizuoti rizikos vertinimą ir anomalijų aptikimą. Šios technologijos leidžia decentralizuoto draudimo tiekėjams analizuoti didžiulius on-chain duomenų kiekius, identifikuoti kylančius grėsmes ir dinamiškai keisti draudimo sąlygas. Pavyzdžiui, platformos integruoja orakulus ir realaus laiko duomenų srautus, kad pagerintų rizikos modelių tikslumą, leidžiančią labiau reaguoti ir skaidriau vertinti draudimus. Tikimasi, kad decentralizuotų autonominių organizacijų (DAO) naudojimas pretenzijų vertinimui ir rizikos kaupimui taip pat plėsis, dar labiau decentralizuojant sprendimų priėmimo procesus ir mažinant operacines sąnaudas.

Reguliavimo srityje, tikėtina, kad 2025 metais bus žymių pokyčių, nes pasaulinės institucijos sieks patikslinti decentralizuotų draudimo produktų teisinį statusą. Tokios jurisdikcijos kaip Europos Sąjunga ir Singapūras aktyviai tiria sistemas, kurios subalansuoja inovacijas su vartotojų apsauga, koncentruodamasi į skaidrumą, kapitalo tinkamumą ir kovos su pinigų plovimu (AML) reikalavimus. Šie reguliavimo pokyčiai reikalauja, kad rizikos analizės sprendimai būtų tvirtesni, kad galėtų teikti audituojamus, realaus laiko ataskaitas, atitinkančias tiek naudotojų, tiek reguliatorių reikalavimus. Tai, kaip Tarptautinės draudimo priežiūros asociacijos vystomos pramonės standartai, dar labiau skatins interoperabilius analitikų įrankius tarp platformų.

• Rinkos evoliucija: Decentralizuoto draudimo rinka prognozuojama augti dvigubos skaičiaus CAGR nuo 2025 metų iki taško, kai rizikos analitikų teikėjai vaidins itin svarbų vaidmenį leidžiant mastelio didinimą, saugumą ir atitiktį. Pasak Grand View Research, pasaulinė insurech rinka, į kurią įeina decentralizuotas sprendimus, tikimasi viršyti 60 milijardų JAV dolerių iki 2027 metų, remisi analitikų pagrindu inovacijų.
• Bendradarbiavimo ekosistemos: Strateginių partnerystės tarp DeFi protokolų, tradicinių draudikų ir analitikų įmonių tikimasi paspartėti, skatinant hibridinius modelius, kurie sujungia abi centrinio ir decentralizuoto rizikos valdymo stiprumus.

Apibendrinant, 2025 m. decentralizuotoms draudimo platformoms rizikos analizės ateitis bus apibrėžta technologiniu tobulumu, reguliavimo aiškumu ir ekosistemų bendradarbiavimu, kartu skatinant rinkos brandą ir naudotojų pasitikėjimą.

Iššūkiai ir galimybės: rizikų navigacija ir vertės atskleidimas

Decentralizuotos draudimo platformos, pasinaudodamos blokų grandinėmis ir išmaniaisiais kontraktais, formuoja draudimo kraštovaizdį, siūlydamos skaidrumą, automatizavimą ir globalaus prieinamumą. Tačiau šių platformų unikali struktūra kelia tiek reikšmingų iššūkių, tiek žadančių galimybių rizikos analizėje, kai judame į 2025 metus.

Iššūkiai:

• Duomenų kokybė ir prieinamumas: Decentralizuotas draudimas remiasi orakulais ir išoriniais duomenų srautais, kad aktyvuotų išmaniųjų kontraktų išmokas. Užtikrinti šių duomenų šaltinių tikslumą, laiku ir apsaugą nuo manipuliacijų išlieka kritiniu iššūkiu. Netikslūs arba pažeisti duomenys gali sukelti klaidingus pretenzijas arba sisteminius pažeidžiamumus, kaip akcentuoja Lloyd’s.
• Naujų rizikų modeliavimas: Tradiciniai aktuarių modeliai dažnai netinka peer-to-peer ir parametriniams produktams, įprastiems decentralizuotame draudime. Istoriniai duomenų trūkumas ir besikeičianti blokų grandinių rizikų (tokios kaip išmaniųjų kontraktų išnaudojimai) gamyba komplikuoja rizikos vertinimą, kaip pastebi Swiss Re.
• Reguliavimo neapibrėžtumas: Decentralizuoto draudimo reguliavimo aplinka išlieka kintanti. Neaiškios arba greitai besikeičiančios reguliacijos gali paveikti rizikos modelius ir kapitalo reikalavimus, keliančias papildomą neapibrėžtumą tiek platformoms, tiek naudotojams, pasak EY.
• Kibersaugumas ir išmaniųjų kontraktų rizikos: Išmaniųjų kontraktų atviras šaltinis atveria platformas kodų pažeidžiamumams ir išnaudojimams. Kvalifikuoti ir mažinti šias rizikas yra nuolatinis iššūkis, kaip įrodė didelį žinomumo lygį pasiekę išpuoliai, apie kuriuos praneša Chainalysis.

Galimybės:

• Realiojo laiko rizikos vertinimas: Blokų grandinės skaidrumas leidžia nuolat stebėti ekspozicijas ir pretenzijas, leidžiančias dinamišką rizikos kainavimą ir greitą reagavimą į kylančias grėsmes. Ši realaus laiko galimybė yra didelis pranašumas, palyginti su tradiciniu draudimu, kaip aptars McKinsey & Company.
• Pasaulinis rizikos kaupimas: Decentralizuotos platformos gali agreguoti riziką per sienas, didindamos diversifikavimą ir potencialiai mažindamos papildomus draudimo įmokas. Šis globalus pasiekiamumas ypač vertingas neapsaugotoms rinkoms, kaip pažymėjo Pasaulio Bankas.
• Inovacijos rizikos produktuose: Programuojama išmaniųjų kontraktų prigimtis leidžia kurti novatoriškus draudimo produktus, tokius kaip mikro draudimas ir parametrinis padengimas, pritaikytus naujoms grėsmėms ir naujoms klientų grupėms (Deloitte).

2025 metais rizikos analizės evoliucija decentralizuotose draudimo platformose priklausys nuo duomenų ir modelio iššūkių sprendimo, tuo pačiu metu išnaudojant blokų grandinės skaidrumą ir globalų pasiekiamumą. Sėkmė priklausys nuo bendradarbiavimo tarp technologių, draudikų ir reguliuotojų kuriant tvirtus, prisitaikančius rizikos sistemas.

Šaltiniai ir nuorodos

• Grand View Research
• Nexus Mutual
• InsurAce
• Gauntlet
• Chainlink Labs
• Tarptautinė draudimo priežiūros asociacija (IAIS)
• Chainlink
• Etherisc
• The Graph
• ISO
• FSB
• Etherisc
• InsurAce
• Bridge Mutual
• SAS
• Deloitte
• PwC
• Munich Re
• McKinsey & Company
• Pasaulio Bankas
• Lloyd’s
• EY
• Chainalysis