מוסדות מחפשים ניתוח בלוקצ'יין מפורט לאימוץ קריפטו - אליפטי

ככל שיותר מוסדות חוקרים נכסים דיגיטליים, הצורך בפלטפורמות אנליטיות על-שרשרת מעולם לא היה גבוה יותר. 

מומחי תאימות, חוקרים ורגולטורים משתמשים בכלים אנליטיים אלה של בלוקצ'יין כדי להבין טוב יותר את הדפוסים והישויות בעסקאות מטבעות קריפטוגרפיים.

כדי ללמוד עוד על הכלים וכיצד הם משתלבים באימוץ רחב יותר של מטבעות קריפטוגרפיים, קוינטלגרף ישב עם טום רובינסון, המייסד והמדען הראשי בחברת האנליטיקה אליפטיק; ו-Eray Akartuna, אנליסט בכיר של איומי מטבעות קריפטוגרפיים באליפטיק.

קוינטלגרף: מהם מקרי השימוש האופייניים שאתה רואה עבור ניתוח שרשרת עבור לקוחות מוסדיים?

טום רובינסון: תאימות נגד הלבנת הון (AML) וסנקציות עבור בורסות קריפטו ועסקים אחרים המטפלים בנכסי קריפטו: כלי הקרנת עסקאות הקריפטו והקרנת הארנק שלנו עוזרים לעסקים לשמור על ציות לתקנות ולהפחית הונאה.

בדיקת נאותות על עסקי קריפטו: מוצר Discovery שלנו מספק פרופילי סיכון של בורסות ושירותי קריפטו אחרים המבוססים על ניתוח עסקאות הבלוקצ'יין שלהם. זה משמש עסקים קריפטו ומוסדות פיננסיים כדי לקבל תובנות לגבי העסקים איתם הם מקיימים עסקאות.

מגזין: 'אחריות מוסרית': האם בלוקצ'יין באמת יכול לשפר את האמון בבינה מלאכותית?

חקירת עסקאות קריפטו: Investigator - תוכנת חקירות הבלוקצ'יין שלנו - מאפשרת חקר גרפי של ארנקי קריפטו והעסקאות ביניהם. חוקרי אכיפת החוק משתמשים בזה כדי "לעקוב אחר הכסף" ולקשר פעילות פלילית ליחידים. הוא משמש גם את עסקי הקריפטו כדי לחקור פעילות בלתי חוקית פוטנציאלית של הלקוחות שלהם.

CT: במה שונה מניעת הלבנת הון בקריפטו מה-AML המיינסטרים בבנקים עבור פיאט?

TR: ההבדל העיקרי הוא שרוב עסקאות הקריפטו גלויות בבלוקצ'יין. זה מקל הרבה יותר לזהות אם מקורם של כספים מפעילות פלילית על ידי מעקב אחריהם באמצעות כלי ניתוח בלוקצ'יין.

CT: האם אתה רואה תפקיד לבינה מלאכותית (AI) ולמידת מכונה לשחק בתוך ניתוח על-שרשרת? במיוחד בתחום מניעת הונאה ו-AML?

ארי אקרטונה: כן, אנחנו כבר משתמשים בלמידת מכונה במוצרי ניתוח הבלוקצ'יין שלנו. עם זאת, חשוב מאוד להבטיח את הדיוק של טכניקות אלו באמצעות בדיקות מקיפות.

ישנם היבטים מסוימים של עסקאות בלוקצ'יין שבהם אנו יכולים להשתמש בלמידת מכונה כדי להבין או לזהות דפוסים מסוימים. ייתכן שהדפוסים הנראים ב-Blockchain של ביטקוין אינם בהכרח זהים לדפוסים ב-Ethereum בלוקצ'יין; הם עובדים בדרכים קצת שונות. אציין את השימוש בהיוריסטיקה.

ישנם היבטים מסוימים של עסקאות בלוקצ'יין שבהן יש לנו הוצאה משותפת שיעזרו לנו לדעת אם הכתובות בבעלות ישות אחת או לא - אם אני רוצה לזהות פעילויות לא חוקיות ושחקנים לא חוקיים בבלוקצ'יין - ולזהות את כתובות הארנק שלהם.

לדוגמה, האקרים של סייבר צפון קוריאנים השתמשו בדרך פרוגרמטית של הלבנה. הפריצה בוצעה בשנת 2018, שם השתמשו בכ-113 ארנקים כדי לנתק כספים מהגניבה המקורית באופן אוטומטי. נוכל לנתח באופן פרוגרמטי את חותמות הזמן של אותן עסקאות בודדות כדי להבין בדיוק איך התוכנה האוטומטית הזו עובדת.

אם אנו מנתחים שוקי אינטרנט אפלים או ישויות טרור וכו', שימוש בהיוריסטיקה יכול לעזור לנו לזהות אם כתובת ארנק שויכת לישות בלתי חוקית מסוימת. לאחר מכן נוכל להשתמש בהיוריסטיקות אלו כדי להבין לאילו כתובות ארנק אחרות עשויות להשתייך לישות זו או להיות קשורה אליה.

יש לנו ציון סיכון שמתאים לניתוח חזוי. כאשר אנו מסתכלים על העסקאות הנכנסות והיוצאות למקבץ של ארנקים, אנו יכולים לראות בסופו של דבר לאן הם הגיעו. ניתן לזהות ישויות המזוהות כשייכות לבורסה, לקבוצת טרור או לשוק אפל כשהן מקיימות עסקאות עם ישויות מסוימות שאנו מתמקדים בהן.

נניח שכ-50% מהקריפטו הזה הלך לשוק אינטרנט אפל מסוים; אנחנו יכולים למעשה להשתמש בזה כדי לספק ציון סיכון של כמה הארנק מסוכן. ציון הסיכון משמש אז את הבורסות והבנקים כדי להחליט אם הם רוצים לעשות עסקים עם מחזיקי הארנקים האלה או לא.

CT: מהן הבעיות המורכבות ביותר שאתה פותר באליפטיק? מדוע הם מורכבים, ולמה חשוב לפתור אותם?

TR: הבעיה המורכבת והחשובה ביותר שפתרנו לאחרונה היא כיצד לזהות רווחי פשע בקריפטו, גם כאשר הם הולבנו בין נכסים ושרשרת. פושעים מעבירים כעת את ההכנסות שלהם בין נכסים, תוך שימוש בחילופים מבוזרים; ובין בלוקצ'יין, באמצעות גשרים צולבים.

פיתחנו הקרנה הוליסטית כדרך למעקב אוטומטי אחר כספי קריפטו בין נכסים לבלוקצ'יין. יכולת ייחודית זו חיונית כעת לחלוטין; אחרת, מלביני הון ינצלו את חוסר הנראות של עסקים בפעילותם.

CT: איך אתה רואה בנקים מאמצים נכסים דיגיטליים ועם זה ניתוח בשרשרת? מה הייתה הקליטה עד כה?

EA: אנו רואים אימוץ איטי אך יציב, אך תאימות היא בראש מעייניהם של הבנקים. ניתוח בלוקצ'יין נתפס כחלק מהותי מהפאזל וכדרך לשכך את החששות של הרגולטורים.

אם המוסדות רוצים להיות מעורבים בתחום הפיננסים המבוזרים (DeFi) ומתכננים להשקיע את כספי הלקוחות, הם צריכים לדעת אם מאגר הנזילות שהם משקיעים בו אמין ובעל פרופיל סיכון מתאים. אם למאגר הנזילות יש כספים בלתי חוקיים שנכנסים ויוצאים ממנו, יש שם בעיית ציות. זהו מקרה שימוש מרכזי עבור מוסדות שמחפשים להיות מעורבים ב-DeFi.

לאחרונה: בנקים גרמניים מאמצים לאט קריפטו, בעיקר למשקיעים מוסדיים

מקרה השימוש השני הוא שבו כמה בנקים מאתגרים כמו Revolut מאפשרים ללקוחות שלהם להחזיק ולסחור במטבעות קריפטוגרפיים. בנקים אלו יזדקקו ליכולות תאימות ו-AML לפני שיציעו את המוצרים הללו ללקוחות.

CT: האם היו לך אינטראקציות כלשהן עם רגולטורים שישפיעו על האופן שבו תשרת את תעשיית השירותים הפיננסיים, ומהם תחומי העניין המרכזיים מנקודת מבט רגולטורית?

TR: יש לנו דיאלוג מתמיד עם רגולטורים ברחבי העולם, שרבים מהם משתמשים במוצרים שלנו. חשוב שהם יבינו כיצד פועלים פתרונות האנליטיקה של הבלוקצ'יין שלנו כדי שיוכלו לסמוך על תוכניות הציות המופעלות על ידי הבורסות והבנקים המשתמשים במוצרים שלנו.