Tehisintellekt läheb jahti: kuidas agentuurid jälitavad krüptovaluuta kurjategijaid

Kurjategijate jälgimine plokiahelas oli varem pikk ja kurnav protsess, kus iga uus rahakott võis viia uurimise ummikusse. Tänapäeval võtab selle töö üha enam üle tehisintellekt: see paneb killustatud ülekanded kiiresti kokku, muutes need ühtseks pildiks. Ja see muudab mitte ainult uurimismeetodeid, vaid ka kogu krüptoturu mängureegleid.

Pseudonüümsusest läbipaistvuseni

Olukord hakkas muutuma, kui tekkisid selgemad eeskirjad. USA, Euroopa ja Aasia riigid karmistasid börsidele esitatavaid nõudeid, kehtestasid KYCi ja rakendasid kahtlaste tehingute jälgimist. Samal ajal arenesid plokiahela analüüsivahendid, mis õppisid aadresside rühmitamist, fondivoogude jälgimist ja nende sidumist reaalsete teenustega.

Selle tulemusena on süsteem, mida pikka aega peeti praktiliselt anonüümseks, muutumas üheks kõige läbipaistvamaks finantsinfrastruktuuriks. Blockchain on alati olnud avalik pearaamat. Nüüd saab neid jälgi ka kiiresti lugeda, korreleerida ja omistada.

Kuidas tekkis "plokiahela lugemise" turg

Ettevõtted nagu Elliptic, Chainalysis ja hiljem TRM Labs hakkasid ehitama platvorme, mis koguvad andmeid mitmest plokiahelast, klastreerivad aadresse, jälgivad fondivooge ja märgivad riskantset tegevust. Oluline on see, et need lahendused ei olnud kunagi suunatud jaekasutajatele, vaid suurtele klientidele - valitsusasutustele, õiguskaitseorganitele, pankadele ja krüptovahetustele.

Börsid kasutavad selliseid süsteeme tehingute ja klientide sõelumiseks, pangad selleks, et vältida tehinguid "räpaste" fondidega, ning valitsusasutused uurimisteks ja sanktsioonide jõustamiseks.

Loading...

Autor on selle säutsu kustutanud.

Aga me salvestasime kõik 🙂.

Nimelt tõestati nende tõhusust kiiresti praktikas. Neid vahendeid on kasutatud suuremahuliste rahapesu skeemide uurimisel, ebaseaduslike teenuste sulgemisel ja sanktsioonide alla kuuluvate jurisdiktsioonidega seotud tehingute jälgimisel.

Kuidas AI sisenes plokiahela analüüsi

Tehisintellekt sai vahendiks, mis juba ammu enne praegust buumi aitas kiirendada plokiahela analüüsi. Juba 2019. aastal avaldas Elliptic koos MIT-IBM Watsoni tehisintellekti laboriga Bitcoini tehingute suure märgistatud andmestiku, et treenida mudeleid, mille eesmärk on tuvastada ebaseaduslikku tegevust.

Need lähenemisviisid käsitlesid turu põhiprobleemi - andmemahtu. Kui tegemist on miljardite tehingute ja keeruliste marsruutidega mitmes võrgus, ei suuda inimene lihtsalt kogu teavet kiiresti töödelda. Seetõttu tuginesid analüütikud üha enam mudelitele, mis suudavad tuvastada mustreid tohututes andmekogumites ja avastada seoseid, mis ei ole manuaalsele analüüsile nähtavad. 2024. aastal teatas Elliptic uuest uuringust, mis põhines peaaegu 200 miljonil Bitcoini tehingul, kus mudelit õpetati tuvastama mitte ainult üksikuid kahtlasi rahakotte, vaid terveid rahapesu skeeme.

Aja jooksul laienes nende süsteemide roll. Nad hakkasid mitte ainult märkima riske, vaid aitasid ka struktureerida uurimist: jälgida rahavooge, soovitada võimalikke seoseid aadresside vahel ja vähendada analüüsi aega. Elliptic teatas selgesõnaliselt, et sellised mudelid aitasid paljastada uusi rahapesukavasid ja varem tundmatuid ebaseaduslikke rahakotte, kusjuures tulemusi kasutatakse juba nende toodete täiustamiseks.

Loading...

Autor on selle säutsu kustutanud.

Aga me salvestasime kõik 🙂.

Tegelikult sai tehisintellektist "nähtamatu kiht" analüütikaplatvormide sees. Kuid isegi nende võimaluste juures jäi peamine piirang: süsteem abistas analüütikuid, kuid ei suutnud täielikult asendada nende tööd.

Kui AI lakkab olemast lihtsalt tööriist

Praktikas muudab see seda, kuidas plokiahela andmeid käsitletakse. Kasutaja sõnastab päringu loomulikus keeles ja süsteem valib iseseisvalt asjakohased andmed, koostab analüütilise loogika ja annab vastuse. Chainalysis rõhutab, et sellised lahendused tuginevad miljarditele tehingutele ja miljonitele eelnevatele uurimistele - tõhusalt töötades akumuleeritud teadmistebaasil tüüpiliste fondivoogude, riskide ja skeemide kohta.

Loading...

Autor on selle säutsu kustutanud.

Aga me salvestasime kõik 🙂.

Peamine muutus on see, et analüütiku roll hakkab muutuma. Varem viis inimene uurimise lõpuni läbi, samas kui süsteem ainult kiirendas individuaalseid этапов. Nüüd saab masin jälgida fondide marsruute, struktureerida fakte ja koostada neist aruande edasiseks kontrollimiseks. Ettevõtte sõnul vähendab see mõnel juhul juba praegu keerulisi uurimisi päevade asemel minutite võrra.

Samal ajal on muutumas sisenemisbarjäär, sest juurdepääs analüütikale laieneb järk-järgult - mitte ainult kitsastele spetsialistidele ja suurtele turuosalistele, vaid ka laiemale ringile turuosalistele, kes saavad päringuid sõnastada ja valmis teadmisi saada.

Tegelikult liigub turg lihtsalt analüüsi kiirendavatelt vahenditelt süsteemidele, mis võtavad osa mõtlemisest protsessi käigus üle.

Kui läbipaistvusest saab turureegel

See tähendab, et riskiandmed muutuvad konkurentsieeliseks. Need, kes avastavad probleemsed marsruudid varem, kaotavad vähem aega viivituste tõttu, seisavad silmitsi blokeeringutega või puutuvad kokku ebaõnnestunud arveldustega. Fondide päritolu analüüs muutub järk-järgult sama lahutamatuks osaks kauplemisinfrastruktuurile kui tasud või täitmise kiirus.

Seadusliku turu jaoks on see suures osas hea uudis: suurem prognoositavus, vähem mürgiseid vahendeid ja suurem usaldus traditsioonilise finantssektori vastu. Nende jaoks, kes tegutsevad hallides tsoonides - vastupidine. Kuid põhipunkt on teistsugune: turg, mis ehitas oma maine läbipaistmatusele, on muutumas üha vähem eristatavaks traditsioonilisest finantsinfrastruktuurist. Ja see võib olla kõige olulisem tagajärg - mitte reguleerijate, vaid krüptoturu enda jaoks.