保険は金融の基礎的なプリミティブの一つであり、商品からクレジットに至るまで、すべての主要市場を支える重要な足場です。1600年代以来、活気ある金融エコシステムは、強固な保険メカニズムなしには成り立ちません。市場参加者は、資本を投じる前にリスクの定量的な指標を求めます。

しかし、分散型金融(DeFi)の最初の波—貸付、取引所、デリバティブ—において、保険は後回しにされ、初歩的な形で実施されるか、まったく存在しないことが多かった。DeFiが次の転換点を目指す中で、洗練された機関向けの保険モデルを組み込むことが、資本の深いプールを解放し、持続的なレジリエンスを提供するために重要となるだろう。

リスクと保険の簡単な歴史

現代の保険は長い歴史を持っています。16世紀に、ジェロラモ・カルダーノの早期の偶然ゲームに関する論文は、確率論的思考の先駆けとなり、不確実性を数学的な用語で定義しました(最終的に彼は今日のブロックチェーンに自分の名前を付けることになります)。

17世紀中頃、ブレーズ・パスカルとピエール・ド・フェルマーの間の画期的な通信が確率論の実証的基盤を築き、偶然を神秘主義から定量化可能な科学へと変革しました。

19世紀までに、カール・フリードリッヒ・ガウスの正規分布の形式化により、統計学者は期待値を中心にした偏差を体系的にモデル化できるようになった。これは保険数理学にとって重要なブレークスルーであった。

20世紀の夜明けに、ルイ・バシュリエの資産価格のランダムウォークに関する画期的な研究は、現代の定量的金融の先駆けとなり、オプション価格設定からリスク管理に至るまでのすべてに影響を与えました。

その世紀の後半、ハリー・マルコウィッツのポートフォリオ理論は、分散投資を定量的プロセスとして再定義し、リスクとリターンのバランスを取るための厳密な枠組みを提供しました。

ブラック-ショールズ-マートンモデルは、暗黙のボラティリティを導出し、オプションの価格を設定するための扱いやすい手段を提供することにより、現代のデリバティブ市場の礎となる分野をさらに進展させました。

近年、ポール・エンブレヒツやフィリップ・アルツナーのような革新者たちが、コピュラ統計モデルと整合的リスク測定を用いてリスク理論を豊かにし、極端なテールリスクとシステム的依存関係を体系的に捉えることを可能にしました。

DeFiは保険に入れるのか？

保険には4つの主要な前提条件が必要です：多様なリスクベクター、資本コストを上回るリスクプレミアム、スケーラブルな資本プール、および定量的なエクスポージャー。DeFiは明らかに定量的な危険を提供します—プロトコルの悪用、オラクルの操作、ガバナンス攻撃—しかし、保険可能性に対する課題は残ります。

初期のDeFi保険イニシアチブは、限られたアクチュアリーの洗練さ、未検証の資本構造、高い資本の機会費用によって引き起こされる高額な保険料に苦しんでいました。

物語は続くさらに、DeFiの急速なイノベーションサイクルは、変化する脅威の風景を生み出します：あるプロトコルの脆弱性は、他のプロトコルにうまく適用されることはほとんどなく、コードの変更の速度は、従来のアンダーライターがリスクを評価する能力を上回ります。

これらの障害を克服するには、進化する危険プロファイルに動的に適応できる次世代の保険アーキテクチャが必要です。高価格保険資本

あらゆる保険構造の中心には資本コストがあります。DeFi保険プールは通常、ETH、BTC、またはステーブルコインを受け入れます。これらの資産は、ステーキング、貸付、または流動性提供を通じてオンチェーンの利回りを生成します。したがって、保険者はアンダーライターを引き付けるために、これらのネイティブ利回りを上回るリターンを提供しなければなりません。その結果、プレミアムが上昇します。これは古典的なキャッチ-22を引き起こします。高いプレミアムはプロトコルチームを遠ざけますが、低い資本コストはカバレッジ能力と支払能力のある準備金を損ないます。

この行き詰まりを打破するために、市場の設計者は代替資本源を活用する必要があります。機関投資家—年金基金、寄付金、ヘッジファンド—は、長期的な視野を持った膨大な資本のプールを持っています。これらの投資家のリスク・リターンのベンチマークに合わせた保険商品を設計することによって、(例えば、最初の損失ポジションを取る代わりに定義された上昇を提供する構造的トランシェ)、DeFi保険構造は持続可能な資本コストを達成し、手頃さと支払い能力のバランスを取ることができます。

大数の法則はDeFiで失敗する

ヤコブ・ベルヌーイの大数の法則は古典的保険の基盤を成しています：保険契約の数が増えるにつれて、実際の損失比率は期待値に収束し、正確なアクチュアリー価格を可能にします。エドモンド・ハレーとアブラハム・ド・モワブルによる死亡率表は、この原則を体現しており、人口統計を信頼できる保険料に変換します。

しかし、DeFiの新興エコシステムは、有限であり、しばしば相関関係のあるプロトコルのセットしか持っていません。複数のプロトコルオラクル操作のような壊滅的な出来事は、独立性の仮定に違反するシステム依存性を暴露します。

ボリュームにのみ依存するのではなく、DeFi保険は層状の多様化を採用する必要があります：独立したリスクプール間の再保険契約、損失をシニオリティによって配分するための資本トランシェ、オンチェーンメトリクスに基づいてカバレッジの支払いを自動化するパラメトリックトリガー(、例えば、価格スリッページ閾値やオラクル偏差許容値)などです。このようなアーキテクチャは、従来の保険会社が達成するスムージングの利点に近づくことができます。

DeFiリスクの定量化に関する課題

DeFiにおける定量的リスクモデリングは、まだ形成段階にあります。歴史的データがわずか数年しかなく、スマートコントラクトプラットフォーム間に膨大な異質性があるため、あるプロトコルから別のプロトコルへのリスクを外挿することは大きな不確実性を伴います。Venus、Bancor、またはCompoundでの過去の攻撃は法医学的な洞察を提供しますが、Aave v3やUniswap v4などの新興プロトコルにおける新しい脆弱性に対する予測力は限られています。

堅牢なDeFiリスクフレームワークを構築するには、ハイブリッドアプローチが必要です。オンチェーン分析を統合してリアルタイムのエクスポージャー追跡を行い、スマートコントラクトコードの正式なセキュリティ検証、外部イベントの検証のためのオラクル、シミュレーションされた攻撃ベクトルに対する包括的なストレステストを行うことです。

機械学習モデルは、コードパターン、取引行動、またはガバナンス構造によるクラスタリングプロトコルを強化することができますが、スパースデータに対する過剰適合を防ぐ必要があります。プロトコルチームと保険会社がエクスプロイトや失敗モードに関する匿名データを共有する協力的リスクコンソーシアムは、次世代モデルのためのより豊かなデータ基盤を作成する可能性があります。

機関投資家向けDeFi保険市場に向けて

現在の規模において、DeFiは信頼できる保険の原則を求めています。高度でスケーラブルな保険ソリューションを組み込むことは、資本を保護するだけでなく、フラッシュローン攻撃、ガバナンスの悪用、オラクルの失敗といった抽象的な危険を測定可能な金融リスクに変換します。製品設計を機関投資家のリスク嗜好に合わせ、層別の分散を活用し、定量的なリスクモデルを進めることで、活気あるDeFi保険市場が以前はアクセスできなかった資本プールを解放する可能性があります。

そのようなエコシステムは、より深い流動性、強化されたカウンターパーティーの信頼、そしてファミリーオフィスからソブリンウェルスファンドまでのより広範な参加を約束し、DeFiを実験的な最前線から世界金融の礎に変える。

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