5 دقیقه
چرا انطباق سنتی در بازارهای رمزارز ۲۴/۷ ناکارآمد است
چارچوبهای انطباق قدیمی برای ساعات کاری، دفترکلهای متمرکز و حوزههای قضایی مشخص طراحی شدهاند. بازارهای ارز دیجیتال بیمرز هستند، به‌طور شبانه‌روزی فعالیت می‌کنند و در چندین بلاکچین و پروتکل جابه‌جا می‌شوند. این عدم تطابق خود را در افزایش جرم مالی، سیستم‌های هشداردهی پُرسر و صدا و تیمهای انطباقی که با کمبود منابع مواجه‌اند نشان می‌دهد. دادههای صنعتی این شکاف را تایید می‌کنند: سهم رو به‌رشدی از مدیران انتظار دارند تهدیدات جرایم مالی افزایش یابد، در حالی که تنها اقلیتی برنامه‌های فعلی خود را واقعاً عملی می‌دانند.
جای‌دادن انطباق: از تیک‌زدن به مدلهای رفتاری
برای مقیاس‌پذیری، انطباق باید از یک تمرین تیک‌زدن به یک لایه سیستمی جاسازی‌شده مبتنی بر هوش مصنوعی تبدیل شود. به‌جای اتکا به داشبوردهایی که به‌صورت دستی بازبینی می‌شوند، انطباق بومیِ هوش مصنوعی مستقیماً در مسیرهای تراکنشی و خطوط لوله نظارتی ادغام می‌گردد. این سیستم‌ها رفتار کیف‌پول‌ها را نقشهبرداری، الگوهای تراکنشی میان زنجیرهها را تحلیل و ناهنجاری‌های زمینه‌ای را در زمان واقعی علامتگذاری می‌کنند. نتیجه: کاهش مثبتهای کاذب، تصمیمگیری سریع‌تر و هشدارهایی که هنگام رسیدن به تحلیلگران انسانی پیش‌زمینه ریسک را همراه دارند.
نقاط فشار در دنیای واقعی
در سال ۲۰۲۴ بیش از ۴۰ میلیارد دلار جریان رمزارز غیرقانونی ثبت شد. بررسی تحریم‌ها هنوز نابرابر است: کمتر از نیمی از شرکت‌ها به توانایی کامل در شناسایی تخلفات اطمینان دارند و بسیاری برای ریسک ژئوپولیتیک آماده نیستند. این کمبودها یک جور تکه‌تکه بودن ابزارها را نشان می‌دهد که اغلب با هم تعامل ندارند — یک مدل برای تحریم‌ها، مدلی دیگر برای ریسک کیفپول و موتور جداگانه‌ای برای هشدارها. رویکردهای بومیِ هوش مصنوعی این لایه‌ها را یکپارچه می‌کنند تا مدلهای ریسک از نتایج بیاموزند و به‌صورت پیوسته بهبود یابند.
انطباق نامرئی و پارادوکس اعتماد
وقتی انطباق به‌صورت نامرئی در پس‌زمینه اجرا میشود، تجربه کاربری بهبود می‌یابد — اما اعتماد به یک مسئله سیستمی تبدیل میشود. بررسی‌های نامرئی می‌توانند اصطکاک را کاهش دهند، اما تصمیم‌های مبهم مبتنی بر هوش مصنوعی در صورتی که قابل توضیح نباشند، ریسک‌های نظارتی و اعتباری به‌همراه دارند. نهادهای ناظر در حال حاضر ادعاهای اغراق‌آمیز درباره هوش مصنوعی را زیر نظر دارند و تضمین‌های مبهم دیگر سرمایه‌گذاران یا کاربران را قانع نمی‌کند. بنابراین پلتفرمها باید درباره استفاده از هوش مصنوعی شفاف باشند، نحوه تصمیمگیری مدل‌ها را افشا کنند و مسیرهای حسابرسی قابل راستیآزمایی فراهم کنند.
اصول انطباق بومیِ هوش مصنوعی قابل اعتماد
جای‌دادن انطباق در زیرساخت نیازمند تعامل‌پذیری، توضیح‌پذیری، راستیآزمایی و حسابرسی‌پذیری است. مدلهای ریسک باید در حوزههای تحریم، مبارزه با پول‌شویی (AML) و شناخت مشتری (KYC) با یکدیگر تعامل داشته باشند. تکنیکهای هوش مصنوعی توضیحپذیر به کاربران و نهادهای ناظر کمک می‌کنند تا دلیل علامتگذاری یک تراکنش را درک کنند. همچنین اصول نوظهور حفاظت از حریم خصوصی مانند اثباتهای بدون دانش (ZKP) به پلتفرمها اجازه می‌دهد تطابق با قوانین را بدون افشای دادههای حساس کاربران راستیآزمایی کنند.
گامهای عملی برای مقیاس‌پذیری با اطمینان
پلتفرمها باید انطباق را به‌عنوان یک لایه عملیاتی جامع طراحی کنند: مدلهای یکپارچه که سیگنال‌ها را به‌اشتراک می‌گذارند، حلقههای بازخورد که هشدارها را پالایش می‌کنند و ابزارهای رمزنگاری که از حریم خصوصی محافظت می‌کنند. برخی شرکت‌های امنیت سایبری از پیش نرخ‌های تشخیص بالایی برای تهدیدهایی مانند مسمومسازی آدرس کیفپول گزارش داده‌اند که از طریق تحلیل زمینه رفتاری در سراسر زنجیرهها به‌دست آمده است. بازیگران بزرگ در حال جاسازی KYC و تشخیص ریسک در زمان واقعی در مسیرهای تراکنشی هستند که باعث کاهش بار کار دستی و افزایش توان عملیاتی میشود.
هوش مصنوعی به‌تنهایی امور مالی دیجیتال را به‌صورت خودکار مطابق مقررات نمی‌کند، اما انطباق بومیِ هوش مصنوعی می‌تواند محدودیت‌ها و دیدگاهی را که تیمهای انطباق برای پیشی‌گرفتن از تهدیدات در حال تحول نیاز دارند فراهم سازد. با ترکیب نظارت در زمان واقعی، مدلهای قابل تعامل و راستیآزمایی محافظت‌شده از حریم خصوصی، صنعت رمزارز می‌تواند به‌صورت امن مقیاسپذیر شود و در عین حال اعتماد را حفظ کند.
منبع: cointelegraph
نظرات