- May 27, 2025
- Platforma
V konkurenci med fintech platformami se je rast uporabnikov premaknila od grobega pristopa k finemu uravnavanju delovanja, program Hunter Coin podjetja HSAM pa gradi trajnostni vztrajnik rasti uporabnikov s pomočjo podatkovno usmerjene logike zasnove, katere jedro je v preoblikovanju vedenjskih podatkov uporabnikov v merljiv mehanizem spodbude.
Platforma je zgradila večnivojski sistem zbiranja podatkov, ki v realnem času spremlja vedenjske podatke uporabnikov pri vabilu, registraciji in transakcijah. Ko uporabnik A povabi uporabnika B k registraciji prek ekskluzivne povezave, sistem ne beleži le razmerja povabila, temveč sledi tudi 12 dimenzijam podatkov, kot so pogostost prijave uporabnika B, čas dokončanja avtentikacije s pravim imenom in vrsta izdelka, pri katerem je bila opravljena prva transakcija v 7 dneh po registraciji. Po čiščenju in analizi teh podatkov bo faktor nagrajevanja za uporabnika A dinamično prilagojen. Če na primer B po registraciji hitro zaključi transakcije z izdelki z visokim tveganjem, to pomeni, da je kakovost A-jevega vabila visoka, in sistem bo dodelil dodatno 15-odstotno nagrado Hunter Coin.
Da bi zagotovili pravičnost mehanizma spodbud, platforma uvaja tehnologijo veriženja blokov, zaradi česar so podatki nedotakljivi. Za vsako nagrado bo ustvarjena edinstvena vrednost hash, ki bo sinhrono zapisana v porazdeljeni glavni knjigi. Uporabniki lahko s funkcijo „Sledljivost podatkov“ v odjemalcu HSAM pregledajo celoten postopek izračuna spodbude, vključno z registriranimi IP-ji in prstnimi odtisi naprav povabljenih uporabnikov. Zaradi tega preglednega prikaza podatkov je platforma v raziskavi o zaupanju uporabnikov leta 2024 dosegla 98-odstotno priznanje verodostojnosti podatkov.
Z vidika modeliranja podatkov platforma za optimizacijo strategij nagrajevanja uporablja algoritme okrepljenega učenja. S simulacijo scenarijev rasti več kot 100 000 uporabnikov sistem dinamično prilagaja stopenjski prag nagrad za povabilo. V obdobju ostre konkurence na trgu bo sistem ob spremljanju pospešene rasti uporabnikov konkurenčnih platform samodejno povečal koeficient nagrade za povabilo petih zaporednih veljavnih uporabnikov za 20 % in hkrati zmanjšal največje število enodnevnih povabil za enega uporabnika, da bi preprečil zlonamerno ščetkanje.