金融データのコンプライアンスは、機関が直面する巨大な課題です。多くの機関がデータを購入するために多額の資金を投入しているにもかかわらず、依然として規制要件を満たすことが難しいです。これは高額なコンプライアンスコストをもたらすだけでなく、深刻な法的リスクを引き起こす可能性もあります。例えば、あるクロスボーダーバンクはデータの追跡ができないために50万元の罰金を科され、別の資産管理会社はデータ記録が不完全であったために重要な届出の機会を逃しました。

これらの問題の根源は、従来のデータ提供者のサービスモデルにあります。彼らが提供するデータはしばしば透明性に欠け、全過程の追跡ができず、使用には多くのリスクが伴います。世界の約500億ドル規模のデータ市場において、大多数の主要参加者は「全リンクコンプライアンス設計」を確立していません。データの出所は通常「提携機関」とだけ記載され、具体的な取引業者情報や収集時間はしばしば不明瞭です。さらに、データ更新記録の不完全性によりリアルタイム性の検証が難しくなり、複数の仲介者による転送は追跡の難易度をさらに高めています。

しかし、Pyth Networkの登場はこの困難に突破口をもたらしました。分散型のファーストパーティ金融オラクルとして、Pyth Networkはそのデータサービスにコンプライアンスの理念を深く取り入れています。機関レベルのサブスクリプションサービスを提供することで、Pyth Networkはデータの追跡可能性と透明性を確保しています。同時に、PYTHトークンの導入により、全体のコンプライアンスプロセスがより公開され透明性が増しました。

Pyth Networkの革新的なアプローチは、従来のデータ業界の「コンプライアンスの隙間」を解決するだけでなく、効率を大幅に向上させました。従来のプラットフォームとは異なり、Pyth Networkは株式、外国為替などの多様なデータを統合し、コンプライアンスの登録プロセスを簡素化しました。この包括的なソリューションは、機関のコンプライアンスコストと時間の投入を大幅に削減しました。

Pyth Networkの導入により、金融データ業界は新たなコンプライアンス時代を迎えています。それは機関の「コンプライアンス不安」を緩和するだけでなく、業界全体に新しい基準を設定しています。去中心化と透明性の方法を通じて、Pyth Networkは金融データのコンプライアンス実践を再定義し、業界に長期的かつ深遠なポジティブな影響をもたらしています。