AI berburu: Bagaimana agen melacak penjahat kripto

Melacak penjahat di blockchain dulunya merupakan sebuah proses yang panjang dan melelahkan, di mana setiap dompet baru dapat membuat investigasi menemui jalan buntu. Saat ini, pekerjaan ini semakin diambil alih oleh kecerdasan buatan: kecerdasan buatan dengan cepat menyatukan transfer yang terfragmentasi, mengubahnya menjadi gambaran yang koheren. Dan ini tidak hanya mengubah metode investigasi, tetapi juga aturan main untuk seluruh pasar kripto.

Dari penyamaran hingga transparansi

Situasi mulai berubah dengan munculnya aturan yang lebih jelas. Amerika Serikat, Eropa, dan negara-negara Asia memperketat persyaratan untuk bursa, memperkenalkan KYC, dan menerapkan pemantauan transaksi yang mencurigakan. Pada saat yang sama, alat analitik blockchain berevolusi, belajar mengelompokkan alamat, melacak aliran dana, dan menghubungkannya ke layanan dunia nyata.

Hasilnya, sebuah sistem yang telah lama dianggap anonim berubah menjadi salah satu infrastruktur keuangan yang paling transparan. Blockchain selalu menjadi buku besar publik. Sekarang jejak-jejak ini juga dapat dengan cepat dibaca, dikorelasikan, dan dikaitkan.

Bagaimana pasar "membaca blockchain" muncul

Perusahaan seperti Elliptic, Chainalysis, dan kemudian TRM Labs mulai membangun platform yang mengumpulkan data dari berbagai blockchain, alamat kluster, melacak aliran dana, dan menandai aktivitas yang berisiko. Yang penting, solusi ini tidak pernah ditujukan untuk pengguna ritel, tetapi untuk klien besar - lembaga pemerintah, penegak hukum, bank, dan bursa kripto.

Bursa menggunakan sistem tersebut untuk menyaring transaksi dan klien, bank untuk menghindari berurusan dengan dana "kotor", dan lembaga pemerintah untuk penyelidikan dan penegakan sanksi.

Loading...

Tweet tersebut telah dihapus oleh penulis.

Tapi kami menyimpan semuanya 🙂.

Khususnya, keefektifan mereka dengan cepat terbukti dalam praktiknya. Alat-alat ini telah digunakan dalam investigasi skema pencucian uang berskala besar, penutupan layanan ilegal, dan melacak transaksi yang terkait dengan yurisdiksi yang terkena sanksi.

Bagaimana AI memasuki analitik blockchain

AI menjadi alat yang, jauh sebelum booming saat ini, membantu mempercepat analisis blockchain. Pada tahun 2019, Elliptic bersama dengan MIT-IBM Watson AI Lab menerbitkan kumpulan data transaksi Bitcoin berlabel besar untuk melatih model yang ditujukan untuk mendeteksi aktivitas ilegal.

Pendekatan ini mengatasi masalah inti pasar - volume data. Ketika berhadapan dengan miliaran transaksi dan rute yang rumit di berbagai jaringan, manusia tidak dapat memproses semua informasi dengan cepat. Itulah sebabnya para analis semakin mengandalkan model yang mampu mengidentifikasi pola dalam kumpulan data yang sangat besar dan mengungkap hubungan yang tidak terlihat oleh analisis manual. Pada tahun 2024, Elliptic melaporkan sebuah studi baru berdasarkan hampir 200 juta transaksi Bitcoin, di mana sebuah model dilatih untuk mendeteksi tidak hanya dompet individu yang mencurigakan tetapi juga seluruh skema pencucian uang.

Seiring berjalannya waktu, peran sistem ini berkembang. Sistem ini tidak hanya menandai risiko, tetapi juga membantu menyusun investigasi: melacak aliran dana, menyarankan kemungkinan hubungan antar alamat, dan mengurangi waktu analisis. Elliptic secara eksplisit menyatakan bahwa model-model tersebut membantu mengungkap skema pencucian baru dan dompet gelap yang sebelumnya tidak diketahui, dengan hasil yang telah digunakan untuk meningkatkan produk mereka.

Loading...

Tweet tersebut telah dihapus oleh penulis.

Tapi kami menyimpan semuanya 🙂.

Akibatnya, AI menjadi "lapisan tak terlihat" dalam platform analitik. Namun, bahkan dengan kemampuan ini, masih ada batasan utama: sistem membantu para analis, tetapi tidak dapat sepenuhnya menggantikan pekerjaan mereka.

Ketika AI berhenti menjadi sekadar alat

Dalam praktiknya, ini mengubah bagaimana data blockchain ditangani. Seorang pengguna merumuskan sebuah pertanyaan dalam bahasa alami, dan sistem secara mandiri memilih data yang relevan, membangun logika analitis, dan menghasilkan sebuah jawaban. Chainalysis menekankan bahwa solusi tersebut bergantung pada miliaran transaksi dan jutaan investigasi sebelumnya - secara efektif bekerja pada basis pengetahuan yang terakumulasi dari aliran dana, risiko, dan skema yang khas.

Loading...

Tweet tersebut telah dihapus oleh penulis.

Tapi kami menyimpan semuanya 🙂.

Pergeseran utama adalah peran analis mulai berubah. Sebelumnya, manusia melakukan investigasi secara menyeluruh, sementara sistem hanya mempercepat prosesnya. Sekarang, mesin dapat melacak rute dana, menyusun fakta, dan menyusunnya menjadi laporan untuk verifikasi lebih lanjut. Menurut perusahaan, dalam beberapa kasus, hal ini telah mengurangi investigasi yang rumit dari berhari-hari menjadi beberapa menit saja.

Pada saat yang sama, penghalang untuk masuk berubah, karena akses ke analitik secara bertahap meluas - tidak hanya untuk spesialis yang sempit dan pemain besar, tetapi juga untuk pelaku pasar yang lebih luas yang dapat merumuskan pertanyaan dan menerima wawasan yang sudah jadi.

Akibatnya, pasar bergerak dari alat yang hanya mempercepat analisis ke sistem yang mengambil alih sebagian pemikiran dalam prosesnya.

Ketika transparansi menjadi aturan pasar

Ini berarti data risiko berubah menjadi keunggulan kompetitif. Mereka yang mendeteksi rute bermasalah lebih awal cenderung tidak akan kehilangan waktu karena penundaan, menghadapi pemblokiran, atau berurusan dengan penyelesaian yang gagal. Analisis asal dana secara bertahap menjadi bagian integral dari infrastruktur perdagangan seperti halnya biaya atau kecepatan eksekusi.

Untuk pasar yang sah, ini sebagian besar merupakan kabar baik: lebih dapat diprediksi, lebih sedikit dana beracun, dan kepercayaan yang lebih tinggi dari keuangan tradisional. Bagi mereka yang beroperasi di zona abu-abu - sebaliknya. Tetapi poin utamanya berbeda: pasar yang membangun reputasinya berdasarkan ketidakjelasan menjadi semakin tidak dapat dibedakan dari infrastruktur keuangan tradisional. Dan itu mungkin merupakan konsekuensi yang paling penting - bukan untuk regulator, tetapi untuk pasar kripto itu sendiri.