ایک اچھی طرح سے ڈیزائن کیے گئے آن چین ریپوٹیشن کا ایک کم توجہ دیا جانے والا خاصہ یہ ہے کہ یہ وقت کے ساتھ جمع ہوتا ہے۔ ایک نئی بنائی گئی والٹ شروع میں محدود تاریخ رکھتی ہے، اس لیے محدود اعتماد۔ کئی ماہ تک قرض دینے، ٹریڈنگ، لکویڈٹی فراہمی، اسیکنگ اور حکومت میں فعال رہنے والی والٹ ایک زیادہ گھنٹا اور جھوٹا ثابت کرنا مشکل سگنل پیدا کرتی ہے۔ @zerufinance zScore اس جمع ہونے والے اثر کو دہائیوں کے چینز پر سینکڑوں ملین والٹس کے سطح پر عملی شکل دیتا ہے۔ چونکہ یہ سکور بڑے ایکسپلوررز پر نظر آتا ہے اور API کے ذریعے پوچھا جا سکتا ہے، اطلاقات فوراً مختلف شرائط پیش کر سکتی ہیں، ثابت شدہ والٹس کے لیے زیادہ قرضہ-قدر نسبت، کیمپینز تک ترجیحی رسائی، کم فees، یا بہتر انعام ضرب۔ صارفین کے لیے، اس سے مستقل، مثبت جمع کارروائیوں کو برقرار رکھنے کا واضح منطقی انگیزہ پیدا ہوتا ہے، صرف مختصر مدتی استحصال کے بجائے۔ پروٹوکولز کے لیے، یہ منفی منتخب کو کم کرتا ہے اور شرکاء کی توقع شدہ معیار کو بہتر بناتا ہے۔ وہی طرز خودکار AI ایجنسز تک بھی قدرتی طور پر وسعت پاتا ہے: ایک ایجنس جو بار بار اعلیٰ معیار کے آن چین حکمت عملیوں کو نفاذ کرتا ہے، وہ ایک رپوٹیشن جمع کر سکتا ہے جسے بعد کے مخالفین، پروٹوکولز، یا مارکیٹس پڑھ سکتے اور قیمت لگا سکتے ہیں۔ ایک ایسے ماحول میں جہاں شناخت اختیاری ہوتی ہے اور خودکار بوٹس لاگت کم ہوتی ہے، طویل مدتی روایات کو پیمائش اور قیمت دینے کی صلاحیت دونوں راس دینے والوں اور فرد شرکاء کے لیے ساختی فائدہ بن جاتی ہے۔