Tuân thủ thanh toán Stablecoin: Cách kết hợp KYT tiền điện tử với giám sát giao dịch tiền tệ Fiat

Việc tuân thủ chống rửa tiền trên Chuỗi không thể đạt được chỉ bằng cách sử dụng các điểm mù nhận thức của một công cụ phân tích blockchain duy nhất (BAT): việc nhìn thế giới bằng một mắt cũng cần được kết hợp với các giải pháp giám sát giao dịch chống rửa tiền (AML) bằng tiền pháp định Chuỗi.

Biên soạn bởi Will Awang , luật sư đầu tư và tài chính, tập trung vào Web3 & Tài sản kỹ thuật số; nhà nghiên cứu độc lập, tập trung token hóa, RWA, thanh toán, DeSci

Hiện tại, lĩnh vực chống rửa tiền (AML) crypto đang được thống trị bởi các công cụ phân tích blockchain(BAT), chẳng hạn như Chainalysis và Elliptic. Mặc dù các công cụ này cung cấp khả năng mạnh mẽ Chuỗi, nhưng khi crypto ngày càng tích hợp với các tình huống thực tế, chẳng hạn như thanh toán stablecoin, một câu hỏi được đặt ra: làm thế nào chúng ta có thể đảm bảo tính bảo mật và tuân thủ của các quỹ và ví Chuỗi, đồng thời đáp ứng các yêu cầu tuân thủ AML trong các tình huống ngoài Chuỗi? Đây là mối quan tâm chính đối với việc mở rộng thanh toán stablecoin vào các tình huống thực tế và là một câu hỏi quan trọng đối với việc tuân thủ AML.

Trong khi sàn giao dịch crypto hiện đang sử dụng các công cụ phân tích blockchain(BAT) và tích hợp thông tin KYC mạnh mẽ từ người dùng trên nền tảng của họ—ví KYA, tài sản KYT và thông tin người dùng KYC—để đạt được các biện pháp chống rửa tiền và giám sát rủi ro tương đối tuân thủ, thì vẫn còn những lỗ hổng đối với thanh toán stablecoin trong các tình huống tiêu dùng, đặc biệt là trong các bối cảnh giải trí xã hội, nơi thanh toán bán lẻ stablecoin hiện đang được sử dụng.

Nghiên cứu mới từ MetaComp, một nhà cung cấp dịch vụ tài sản kỹ thuật số được cấp phép tại Singapore, đã vén bức màn bí mật về kiểm soát rủi ro trong ngành. Báo cáo, theo dõi hơn 7.000 giao dịch thực tế Chuỗi, phát hiện ra rằng việc chỉ dựa vào một hoặc hai công cụ sàng lọc Know Your Transaction (KYT) khiến khoảng 25% giao dịch rủi ro cao bị nhầm lẫn là "an toàn" và được chấp thuận. Nói cách khác, một phần tư các mối đe dọa tiềm ẩn đã lọt qua các kẽ hở - không còn là "điểm mù" kiểm soát rủi ro nữa, mà là một "hố đen" nuốt chửng rủi ro.

Do đó, việc tuân thủ chống rửa tiền trên Chuỗi không thể chỉ dựa vào điểm mù nhận thức của các công cụ phân tích blockchain(BAT) đơn lẻ. Việc nhìn nhận thế giới qua một lăng kính đòi hỏi phải tích hợp nó với các giải pháp giám sát giao dịch chống rửa tiền (AML) Chuỗi. Do đó, chúng tôi đã biên soạn bài viết "Conquering Crypto Crime" của Deloitte để khám phá một giải pháp kết hợp phân tích blockchain với giám sát giao dịch theo thời gian thực. Chúng tôi tin rằng giải pháp này sẽ thúc đẩy hơn nữa việc triển khai các kịch bản thanh toán stablecoin.

giới thiệu

Công nghệ blockchain và crypto đã thu hút sự chú ý đáng kể trong những năm gần đây. Tuy nhiên, nặc danh giả - và thậm chí là nặc danh hoàn toàn trong một số trường hợp - của những công nghệ này khiến chúng dễ bị lạm dụng cho mục đích rửa tiền. Các công cụ phân tích blockchain(BAT) hiện đang đi đầu trong việc chống lại mối đe dọa rửa tiền ngành công nghiệp crypto . Các công ty như Chainalysis, Elliptic và Scorechain thu thập dữ liệu rủi ro trên các địa chỉ blockchain ẩn nặc danh và nặc danh , đồng thời tiến hành phân tích cụm để đưa ra thông tin chi tiết.

Ví dụ, nếu một công cụ phân tích blockchain(BAT) xác định một địa chỉ blockchain liên quan đến một cuộc tấn công ransomware, nó sẽ hấp thụ và lưu trữ địa chỉ đó cùng thông tin rủi ro liên quan. Tuy nhiên, bất chấp hiệu quả của các công cụ này, phương pháp và công cụ hiện tại vẫn còn một số hạn chế:

1. Giám sát tài sản tiền pháp định và crypto từ đầu đến cuối: BAT thường không có khả năng theo dõi luồng trao đổi giữa tiền pháp định và crypto, đây là mắt xích quan trọng trong chuỗi rửa tiền.
2. Phân tích mẫu: BAT thường chỉ có thể xác định các giao dịch đáng ngờ hoặc các mẫu hành vi dựa trên các quy tắc đơn giản, và gặp khó khăn trong việc phát hiện các bất thường phức tạp hơn. Điều này không chỉ không đáp ứng các yêu cầu quy định mà còn hạn chế độ sâu của việc nhận dạng rửa tiền.
3. Điểm rủi ro gián tiếp: Vì chỉ một số ít địa chỉ blockchain được liên kết trực tiếp với hoạt động tội phạm đã được xác nhận, BAT thường chỉ có điểm rủi ro gián tiếp. Đối với những điểm rủi ro gián tiếp này, các nhà phân tích thường phải đối mặt với sự tùy ý đáng kể khi quyết định có nên nộp Báo cáo Hoạt động Đáng ngờ (SAR) hay không.

Bên cạnh tỷ lệ phát hiện thấp (do đó làm tăng rủi ro rửa tiền), những hạn chế này cũng có thể dẫn đến những thiếu sót về mặt kỹ thuật trong việc tuân thủ các luật và quy định hiện hành về chống rửa tiền. Các cơ quan quản lý thường (trực tiếp hoặc gián tiếp) yêu cầu tuân thủ các loại hình tội phạm đã biết do các đơn vị tình báo tài chính (FIU) và/hoặc các cơ quan thực thi pháp luật công bố. Các loại hình do các FIU quốc gia và Lực lượng Đặc nhiệm Hành động Tài chính (FATF) công bố thường bao gồm các giao dịch hỗn hợp giữa tiền pháp định crypto và các mô hình hành vi phức tạp hơn, những tình huống mà các công cụ phân tích blockchain(BAT) không thể nắm bắt đầy đủ.

Hơn nữa, những thiếu sót này dẫn đến việc xử lý cảnh báo kém hiệu quả. Các địa chỉ có liên kết gián tiếp đến các địa chỉ bị nhiễm độc và có mức độ rủi ro trung bình thường kích hoạt lượng lớn cảnh báo, nhưng lại cung cấp ít thông tin rủi ro bổ sung. Những cảnh báo này cuối cùng thường được phân loại là cảnh báo giả, buộc nhân viên vận hành phải mất lượng lớn thời gian để xử lý các cảnh báo khó giải quyết—một nỗ lực thường không mang lại kết quả.

1. Sử dụng giám sát giao dịch theo thời gian thực để khắc phục những thiếu sót của phân tích blockchain

Những hạn chế này nhấn mạnh nhu cầu bổ sung các công cụ phân tích blockchain (BAT) với các hệ thống giám sát giao dịch chống rửa tiền (AML) vốn đã được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực tiền tệ fiat. Các hệ thống này được thiết kế chuyên biệt để xử lý các giao dịch fiat và có khả năng phân tích dựa trên các mô hình kịch bản phức tạp. Việc kết hợp BAT với các hệ thống giám sát giao dịch AML tài sản crypto có thể khắc phục những hạn chế của từng hệ thống.

1.1 Kết nối giao dịch tiền tệ Fiat và tài sản crypto

Để quản lý rủi ro hiệu quả, các hệ thống giám sát nên liên kết các giao dịch tiền pháp định và crypto để thể hiện bức tranh toàn cảnh về hành vi của khách hàng, ví dụ bằng cách tích hợp số khách hàng hoặc ID tài khoản. Cách tiếp cận này , đặc biệt đối với sàn giao dịch crypto lưu trữ dữ liệu cả hai loại giao dịch, có thể tiết lộ những thông tin chi tiết mà một số liệu đơn lẻ (chỉ crypto hoặc tiền pháp định) không thể cung cấp. Các loại hình giao dịch chính tập trung vào toàn bộ hành trình của khách hàng crypto : từ việc gửi tiền pháp định, giao dịch trên nhiều tài sản crypto , cho đến việc cuối cùng rút tiền pháp định sang một tài khoản ngân hàng khác.

1.2 Phân tích các mô hình giao dịch phức tạp

Việc phát hiện rửa tiền hiệu quả và hiệu suất cao đòi hỏi phải xác định các mô hình phức tạp của hành vi rửa tiền đã biết (nhưng chưa bị phát hiện). Mặc dù các BAT hiện đại cho phép tạo quy tắc, nhưng chúng thường bị giới hạn ở các tiêu chí đơn giản, thường là một chiều (chẳng hạn như ngưỡng tiền tệ). Các bộ quy tắc phức tạp hơn, hoặc thậm chí các mô hình dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) - được sử dụng bởi nhiều hệ thống giám sát giao dịch AML hiện đại - có thể giúp các nhà điều hành phát hiện các hành vi đáng ngờ phổ biến nhưng phức tạp như chuyển tiền và chuyển khoản.

1.3 Kết hợp dữ liệu rủi ro của khách hàng

Trong khi lĩnh vực tiền tệ fiat truyền thống vẫn chưa tích hợp hoàn toàn dữ liệu Nhận biết Khách hàng (KYC) tĩnh với dữ liệu dữ liệu giao dịch động, các hệ thống giám sát giao dịch AML hiện đại đã hỗ trợ chế độ xem tích hợp này, cho phép các nhà điều hành tận dụng tất cả dữ liệu khách hàng hiện có để phát hiện rủi ro tối ưu. Trong lĩnh vực crypto , việc kết nối giữa dữ liệu khách hàng và dữ liệu dữ liệu đặc biệt quan trọng do tính ẩn nặc danh giả của các giao dịch blockchain . Để đạt được khả năng phát hiện rủi ro toàn diện và bao quát toàn bộ các loại hình quy định, việc tích hợp dữ liệu khách hàng tĩnh, dữ liệu giao dịch động và thông tin rủi ro do BAT cung cấp là điều cần thiết.

2. Chúng ta cần hệ thống tuân thủ nào?

Các công cụ phân tích blockchain (BAT) đóng vai trò nền tảng trong việc giảm thiểu rủi ro rửa tiền liên quan đến tiền crypto , nhưng chúng cũng đòi hỏi các khả năng bổ trợ từ các hệ thống giám sát giao dịch hiện đại. Việc tích hợp các công cụ thị trường crypto với các hệ thống giám sát hiện đại là lộ trình tương lai cho việc tuân thủ AML hiệu quả và hiệu suất cao. Việc tận dụng các mô hình dựa trên AI để xác định các mô hình đã biết và chưa biết, đồng thời xếp sắp xếp lại rủi ro ban đầu được BAT xác định không chỉ rất quan trọng mà còn có thể trở thành một xu hướng. Chúng tôi ủng hộ việc sử dụng BAT một cách phối hợp và toàn diện cùng với các công cụ giám sát tiền tệ fiat truyền thống hiện đại để đạt được sự tuân thủ AML hiệu quả và cuối cùng là hạn chế việc lạm dụng công nghệ blockchain và giao dịch crypto.

Cụ thể, chúng tôi đề xuất các cách tiếp cận sau đây để tích hợp BAT với các hệ thống công nghệ chống tội phạm tài chính hiện đại:

2.1 Giao diện người dùng hợp nhất

Giao diện người dùng tích hợp cho phép người vận hành truy cập và trình bày liền mạch tất cả thông tin sàn giao dịch trên một nền tảng đồng bộ duy nhất, thay vì phải chuyển đổi giữa nhiều ứng dụng độc lập. Chế độ xem tập trung này về dữ liệu khách hàng, giao dịch tiền pháp định và crypto, các mô hình hành vi phức tạp và mô hình ưu tiên rủi ro giúp cải thiện đáng kể hiệu quả xử lý.

2.2 Trình bày chung về dòng vốn fiat và tiền crypto

Khuyến nghị cốt lõi này xuất phát từ giá trị của việc trình bày cả hai loại giao dịch theo một định dạng thống nhất. Tội phạm thường tìm cách bơm lợi nhuận bất hợp pháp trở lại hệ thống tài chính hợp pháp, vì vậy việc giám sát hiệu quả đòi hỏi phải liên kết và phân tích các giao dịch tiền pháp định và tiền crypto với nhau. Khi các nhà điều hành có thể xem toàn bộ Chuỗi này, họ có thể xác định và giảm thiểu tốt hơn các mô hình rửa tiền phức tạp.

2.3 Mô hình AI để phát hiện và sắp xếp kết quả

Các mô hình AI có thể cải thiện hiệu quả và độ chính xác bằng cách phát hiện hành vi bất thường và sắp xếp cảnh báo dựa trên phân tích rủi ro so sánh. Hơn nữa, các mô hình này có thể tự động sắp xếp lại các phát hiện ban đầu trên BAT dựa trên chỉ báo rủi ro đa chiều. Sắp xếp AI này đặc biệt quan trọng trong các giao dịch crypto, nơi tiền thường được xử lý qua nhiều giao dịch và điểm rủi ro thường rơi vào "vùng xám". Điều quan trọng cần nhấn mạnh là các mô hình được sử dụng phải minh bạch và có thể giải thích được; đặc biệt, vì mục đích quản lý, các quyết định do AI tạo ra phải đi kèm với các giải thích dễ hiểu cho con người.

Các mô hình giao dịch phức tạp và dữ liệu rủi ro khách hàng có thể cản trở hiệu quả tuân thủ AML liên quan đến crypto. Tuy nhiên, bằng cách tích hợp giao diện người dùng, trình bày đồng thời dòng tiền fiat và tiền crypto, và tận dụng các mô hình AI để sắp xếp kết quả, hiệu quả và chất lượng của quy trình giám sát có thể được cải thiện đáng kể. Do đó, việc tích hợp các hệ thống phân tích blockchain với các hệ thống AML truyền thống là cách tốt nhất để nâng cao hiệu quả và hiệu suất tuân thủ AML trong lĩnh vực crypto.

3. Nghiên cứu điển hình Deloitte: Từ đánh giá độc lập đến hỗ trợ triển khai tích hợp

Trước khi triển khai bất kỳ sửa đổi nào cho hệ thống giám sát giao dịch, chúng tôi đều tiến hành đánh giá giám sát giao dịch toàn diện, độc lập cho cả khách hàng crypto và phi crypto . Phạm vi đánh giá có thể được điều chỉnh linh hoạt mô-đun, bao gồm các ưu tiên quy định khác nhau, chẳng hạn như phân tích các chính sách và quy trình cơ bản, xử lý dữ liệu, phạm vi bao phủ và nguồn gốc dữ liệu.

Trong nghiên cứu điển hình này, chúng tôi tập trung vào việc xem xét phạm vi bao phủ của rủi ro và loại hình liên quan, đồng thời đánh giá tính hiệu quả và hiệu suất của các quy tắc và thông số hiện hành trong việc phát hiện rủi ro này. Ngoài việc phân tích các tài liệu nội bộ (chẳng hạn như báo cáo đánh giá rủi ro ), chúng tôi cũng đặc biệt đo lường mức độ triển khai các loại hình liên quan đến crypto công khai (từ các đơn vị tình báo tài chính của nhiều quốc gia và Lực lượng Đặc nhiệm Hành động Tài chính) trên toàn bộ bối cảnh giao dịch.

Dựa trên danh sách ưu tiên gồm hơn 50 kịch bản kiểu mẫu áp dụng, chúng tôi nhận thấy một số kịch bản đã được phát hiện hoàn toàn, trong khi hầu hết, nếu được phát hiện, đều dựa vào phương pháp tiếp cận thủ công và rời rạc. Hầu như tất cả thông tin quan trọng (giao dịch crypto và tiền pháp định, dữ liệu khách hàng khác) đều tồn tại nhưng lại nằm rải rác trên các hệ thống khác nhau, khiến người xử lý cảnh báo gần như không thể kết nối các điểm. Phân tích sâu hơn về quy trình dọn dẹp cảnh báo và số liệu thống kê cảnh báo cho thấy nhân viên vận hành đã dành phần lớn thời gian của mình để xử lý sự cố báo động giả, trong khi số lượng hành vi đáng ngờ đáng kể được chủ động xác định thông qua hệ thống giám sát giao dịch hầu như bằng không. Kết hợp với phản hồi từ các cơ quan thực thi pháp luật và các yêu cầu quản lý khác, giờ đây chúng tôi biết rằng hành vi đáng ngờ hiện diện trong cơ sở khách hàng của mình, càng khẳng định thêm nhu cầu cấp thiết phải điều chỉnh logic phát hiện và ưu tiên cảnh báo.

Sau khi hoàn tất đánh giá độc lập, chúng tôi đã hỗ trợ khách hàng xây dựng kế hoạch khắc phục. Kế hoạch này bắt đầu bằng việc xây dựng mô hình vận hành mục tiêu (TOM), được sử dụng đánh giá tính khả thi của việc xây dựng hoặc thuê ngoài. Trong giai đoạn đánh giá, chúng tôi đã giúp khách hàng phân tích và tinh chỉnh các yêu cầu của họ dựa trên tất cả các khía cạnh của khung đánh giá.

Cuối cùng, khách hàng đã tự mình lựa chọn nhà cung cấp. Sau đó, chúng tôi tham gia vào dự án tích hợp khi cần thiết, đảm nhận nhiều nhân vật khác nhau. Nhiệm vụ chính của chúng tôi là phân tích kiểu hình tiền pháp định - crypto liên quan thành các quy tắc và cấu hình mô hình có thể triển khai được, đồng thời kiểm tra chúng để đảm bảo chúng đáp ứng được kỳ vọng về hiệu quả và hiệu suất. Thứ hai, chúng tôi cung cấp hỗ trợ từ cả phía việc kinh doanh và kỹ thuật: về phía việc kinh doanh, chúng tôi hỗ trợ ánh xạ các giao diện hiện có sang giao diện của nhà cung cấp mới; về phía kỹ thuật, chúng tôi hỗ trợ cấu hình API và xây dựng các kết nối cần thiết.

Cuối cùng, chúng tôi đã giúp khách hàng đạt được:

1. Xác định rõ ràng các vấn đề (quy định) dựa trên thực tế;
2. Chọn giải pháp tốt nhất trên thị trường;
3. Hoàn tất việc tích hợp trong thời gian tối thiểu mà không gây quá tải cho nguồn lực vốn đã eo hẹp của khách hàng.

Nghiên cứu điển hình của Hawk: Giám sát tiền pháp định và crypto tích hợp

Hawk đã phát triển một giải pháp giám sát tài sản crypto tích hợp độ sâu công nghệ giám sát giao dịch AML của riêng mình với khả năng của các công cụ phân tích blockchain (BAT) và cung cấp mô-đun hỗ trợ như xếp hạng rủi ro khách hàng, sàng lọc khách hàng và sàng lọc thanh toán.

4.1 Kết nối tiền tệ Fiat và crypto

Nền tảng Hawk có thể tiếp nhận nhiều loại dữ liệu giao dịch — bao gồm các giao thức tiền tệ fiat tiêu chuẩn như SWIFT và SEPA, cũng như dữ liệu tài sản crypto . Hệ thống có thể tiếp nhận đồng thời cả giao dịch fiat và crypto, cho phép xác định các mô hình tổng thể trên nhiều nguồn dữ liệu.

Ví dụ, một khách hàng mới trên sàn giao dịch crypto gửi một lượng lớn tiền pháp định, sau đó nhanh chóng chuyển đổi thành nhiều crypto khác nhau. Trong một khoảng thời gian ngắn, khách hàng này chuyển số tài sản crypto còn lại thành các khoản nhỏ hơn đến nhiều địa chỉ bên ngoài. Vì BAT chỉ có thể theo dõi dòng tài sản crypto trên Chuỗi , chúng không thể nắm bắt được kỹ thuật "phân lớp" cổ điển này, thường được những kẻ rửa tiền sử dụng trên sàn giao dịch crypto. Hawk, bằng cách đồng thời giám sát các giao dịch tiền pháp định và crypto, có thể xác định toàn bộ chuỗi rửa tiền.

4.2 Tích hợp phân tích blockchain và thông tin rủi ro khách hàng KYC

Ngoài việc xử lý cả giao dịch tiền pháp định và crypto, Hawk còn thiết lập các kết nối chuẩn hóa với các nhà cung cấp BAT, đưa điểm rủi ro BAT vào các quy tắc và mô hình của mình để cung cấp thêm thông tin chi tiết về chống rửa tiền.

Trong trường hợp đã đề cập ở trên, việc áp dụng điểm rủi ro ví BAT cho một âm mưu rửa tiền đã được xác định có thể cung cấp thêm manh mối về các ví bên ngoài được sử dụng rút tiền. Những ví này có thể được liên kết trực tiếp hoặc gián tiếp đến các địa chỉ đánh dấu hoạt động bất hợp pháp, chẳng hạn như những địa chỉ nhận lợi nhuận ransomware. Điều này cung cấp cảnh báo với ngữ cảnh phong phú hơn, giúp nhân viên vận hành xác định chính xác hơn liệu hoạt động đó có bị nghi ngờ là bất hợp pháp hay không.

Giải pháp Hawk cũng tự động đưa các thông tin rủi ro khách hàng (KYC) liên quan khác vào cảnh báo. Khi phát hiện hoạt động đáng ngờ, hệ thống cũng sẽ thêm thông tin bối cảnh, chẳng hạn như vị trí, nghề nghiệp, danh sách theo dõi và kết quả truyền thông tiêu cực. Ví dụ, trong trường hợp đã đề cập ở trên, khách hàng đã đăng ký tại Đức nhưng đăng nhập từ địa chỉ IP Việt Nam. Những thông tin này cung cấp bối cảnh có giá trị cho cuộc điều tra.

Cuối cùng, tất cả thông tin được tổng hợp thành một hệ thống quản lý vụ việc thống nhất, cung cấp tổng quan đầy đủ về các giao dịch và dữ liệu liên quan đến khách hàng. Hệ thống cũng cho phép tự động hóa tối đa các quy trình tiếp theo, chẳng hạn như tự động tạo và gửi báo cáo hoạt động đáng ngờ (SAR).

4.3 Áp dụng AI, bước vào kỷ nguyên mới của giám sát giao dịch crypto

Trọng tâm cốt lõi của Hawk là phủ AI minh bạch và có thể giải thích lên tất cả dữ liệu liên quan để tăng cường hơn nữa việc giám sát giao dịch. Các mô hình AI của Hawk đặc biệt tích hợp tín hiệu crypto vào các mô hình phát hiện và giảm thiểu dương tính giả, tận dụng dữ liệu giao dịch, thông tin khách hàng và dữ liệu rủi ro do BAT cung cấp.

Cách tiếp cận này không chỉ cho phép mô hình xác định chính xác các âm mưu rửa tiền bất hợp pháp mà còn giải quyết một thách thức cốt lõi trong việc giám sát giao dịch crypto hiện nay: nhiều kết quả do BAT cung cấp rơi vào "vùng xám", khiến các nhà phân tích khó xác định liệu chúng có thực sự đáng ngờ hay không. Mô hình crypto của Hawk tích hợp các kỹ thuật phân tích dữ liệu mới nhất và sử dụng dữ liệu giao dịch và khách hàng toàn diện, cho phép nhân viên vận hành phân loại chính xác các cảnh báo "xám" này và tránh lãng phí nhân lực lượng lớn.

V. Tóm tắt

Chúng tôi đã thảo luận về những hạn chế của việc chỉ dựa vào các công cụ phân tích blockchain(BAT) như Chainalysis, Scorechain hoặc Elliptic cho các nỗ lực chống rửa tiền (AML). Mặc dù mạnh mẽ, các công cụ này vẫn chưa đủ để phát hiện rửa tiền toàn diện: chúng không thể xử lý các giao dịch tiền tệ fiat và gặp khó khăn trong việc xác định các giao dịch đáng ngờ hoặc các mô hình hành vi. Phương pháp chấm điểm rủi ro của chúng thường mang tính gián tiếp, dẫn đến quy trình giải quyết cảnh báo không hiệu quả.

Để khắc phục những hạn chế mà BAT gặp phải, chúng tôi khuyến nghị nên bổ sung các hệ thống giám sát giao dịch AML truyền thống, cho phép tích hợp giao dịch tiền pháp định và crypto , đồng thời hỗ trợ phân tích các mô hình giao dịch phức tạp. Hơn nữa, dữ liệu rủi ro khách hàng nên được đưa vào các hệ thống này. Cụ thể, chúng tôi ủng hộ độ sâu BAT với các hệ thống công nghệ chống tội phạm tài chính hiện đại: hiển thị và truy cập dữ liệu phân tích giao dịch một cách liền mạch thông qua một giao diện người dùng thống nhất; trình bày dòng tiền tiền pháp định và tiền crypto trong một định dạng duy nhất; và tận dụng các mô hình AI để phát hiện các điểm bất thường và sắp xếp kết quả một cách thông minh.

Chúng tôi cũng đã chứng minh những con đường khả thi thông qua các nghiên cứu điển hình: Deloitte hỗ trợ khách hàng đánh giá toàn diện hệ thống giám sát giao dịch của họ; Hawk đã tích hợp các giải pháp tăng cường AI do chính mình phát triển với khả năng của BAT để cải thiện đáng kể hiệu quả giám sát.

Tóm lại, chúng tôi ủng hộ việc sử dụng BAT kết hợp với các công cụ giám sát tiền pháp định truyền thống để đạt được sự tuân thủ chống rửa tiền hiệu quả trong lĩnh vực crypto.

Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm: Là một nền tảng thông tin blockchain, các bài viết được đăng trên trang web này chỉ phản ánh quan điểm tác giả và khách truy cập, không đại diện cho lập trường của Web3Caff. Thông tin trong các bài viết này chỉ mang tham khảo và không cấu thành bất kỳ lời khuyên hay ưu đãi đầu tư nào. Vui lòng tuân thủ luật pháp và quy định hiện hành của quốc gia hoặc khu vực của bạn.