中国某頭部ネットローンプラットフォームは、かつて痛烈な国際展開の経験を持つ。国内トップクラスのビッグデータリスク管理モデルと生体認証技術を携えて、彼らは自信を持ってインド市場に進出した——これは楽勝の「次元削減攻撃」だと思っていた。しかし、現実は容赦なく彼らを打ちのめした：不良債権率は瞬く間に40%-80%に急上昇した。

さらに信じられない事態が続く。回収担当者が懸命に返済を促すと、相手は逆に悠然と「お金があるなら、もう少し貸してくれないか？」と尋ねてきた。中には犬の写真をアップロードして本人確認を通過させる者もいて、システムはそのまま通してしまった。この背後に浮き彫りになった核心的な問題は、技術の失敗ではなく、技術と現実の大きな乖離である。

なぜこうなるのか？それは、インドの人口の80%以上が信用情報の記録を持っていないからだ。中国市場で驚くほど効果を発揮していたアルゴリズムに依存した消費データは、インドではほとんど空白に近い。さらに痛いのは、インド人の職業の変動速度があまりにも速いことだ——朝はボリウッドの群演、午後には路上の屋台店主に変わることも珍しくない。歴史的データに基づくリスク管理モデルは、このような高い流動性の前で崩壊する。

この物語はDeFiエコシステムにとって鏡のようなものだ。今日の暗号金融の世界もまた、似たような過ちを犯している。複雑なスマートコントラクトやアルゴリズムに酔いしれ、コードさえあればすべての金融リスクを解決できると信じている。しかし、現実はどうか？金融リスクの本質は単なる数学の問題ではなく、より深い人間性と文化の問題である。技術の威力がどれほど大きくても、その限界はそれに依存する社会の土壌次第だ。DeFiの次の試練は、これらのプロトコルが異なる地域や文化背景の市場差異を真に理解し、適応できるかどうかを見極めることだ。さもなければ、どれだけ賢いアルゴリズムも、ただの美しい紙の虎に過ぎない。