人工智能正在影響加密貨幣合規性，但方式可能與大多數人的預期有所不同。

作者：Pierre Gérard， Scorechain首席執行官兼聯合創始人

2015年我們在盧森堡創立Scorechain時，“區塊鏈分析”這個概念還不存在。最初幾年，我們一直在向銀行和監管機構解釋，爲什麼公共賬本的透明度是一種機遇而非威脅。十年後，我眼睜睜地看着同樣的誤解蔓延到人工智能（AI）領域，而這正在浪費整個行業本就寶貴的時間。.

目前有兩種主流觀點。第一種觀點認爲人工智能很快將完全取代合規團隊。第二種觀點則認爲人工智能過於不可預測，不應涉足受監管的金融活動。我並不認同這兩種觀點。我的公司自 2015 年以來已對超過 2800 家虛擬資產服務提供商 (VASP) 進行了風險評估，並且在過去兩年中，我們一直在人工智能真正發揮作用的地方添加人工智能，將其作爲獨立的層級，而不是將其集成到客戶依賴的合規工具中。.

首先，我想談談我接觸過的每一位合規官在最初五分鐘內都會提到的問題：噪音。如果制裁篩查系統像一家神經緊張的銀行那樣進行調整，誤報率可能高達95%。交易監控也好不到哪裏去。因此，一位訓練有素的分析師，一位瞭解交易類型並能解讀資金流向的專家，一天的大部分時間都花在了清除那些根本不存在風險的警報上：比如，忽略一個常見姓氏的匹配項，或者閱讀五篇最終被證實描述的是完全不同的人的負面媒體報道。每一篇負面媒體報道的核查都需要分析師花費10到20分鐘。這就是當今合規工作的真實面貌，也是優秀人才最終選擇離開這個行業的原因。.

這就是自動化發揮作用的地方，但它的作用範圍比宣傳的要窄得多。我對此並非持中立態度。Scorechain AI 的 存在是爲了向分析師提供一份報告：錢包的風險評分、與之交互的實體類型，以及與之接觸的指定服務和交易對手。這項工作過去需要花費數小時在賬本上進行人工 trac。但請注意這份報告的功能和侷限。它不會做出任何決定。它只是壓縮證據，以便合規官——也就是最終需要簽字確認並向監管機構解釋的人——能夠在幾分鐘內閱讀並做出決定。這就是全部意義所在。優秀的自動化並不會削弱合規職能；它只是讓合規官擺脫繁瑣的分類處理，迴歸到最終的判斷。

這種區別至關重要，因爲另一種選擇非常危險。在受監管的環境中，模型無法向監管機構負責。第六項反洗錢指令（AMLD6）和加密資產市場監管條例（MiCA）都要求機構解釋並對其決策負責。“算法標記了它”在檢查中不能作爲辯護理由，“算法放行了它”則更糟糕。因此，唯一負責任的設計是將人工智能作爲支撐層，置於可信數據之上，並由指定的合規官保留決策權和相應的責任。人工監督並非模型成熟後可以移除的輔助工具，而是架構的核心。.

模型的好壞取決於其底層數據的質量。而這正是局外人容易忽略的部分。人工智能單獨讀取區塊鏈時，看到的只是匿名字符串之間的價值轉移。它無法分辨上游三跳的錢包是否是受監管的交易所，也無法區分收款方是混幣機構還是工資發放機構。區塊鏈分析的全部意義就在於提供這些缺失的上下文信息：dent爲原始鏈上活動 trac跨越多個跳轉的間接風險敞口（ 而不僅僅是檢查眼前的地址），並根據我們自 2015 年以來標記的超過 10 億個數據點和 100 多萬個加密實體進行評分。舉個具體的例子：一個錢包乍一看似乎很乾淨，但 trac其資金流向後發現，其大部分餘額來自兩跳前的一個與勒索軟件運營者相關的地址。這是模型僅憑原始鏈數據永遠無法發現的問題，也是合規官必須採取行動的原因。如果給模型輸入完整的上下文信息，它就能進行可靠的推理。如果輸入單薄的數據，它就會產生自以爲是dent 謬論，而這種謬論在合規性方面比誠實的漏洞更危險，因爲它會清除不該清除的東西。

以下是我發現的真正新變化。人工智能不再僅僅是合規團隊使用的工具；它正在成爲他們所監控的市場中的參與者。在預設限額內發起支付的自主代理已經從演示階段走向實際部署，這得益於真正的基礎設施：Coinbase 的機器對機器支付標準 x402、Visa 的可信代理協議、PayPal 和 OpenAI 的結賬集成。軟件開始與其他軟件進行交易，並以加密資產進行結算，其交易量之大，任何財務團隊都無法手動完成。.

這引出了一個業界尚未給出明確答案的問題：如何將 “瞭解你的交易”（KYT） 原則應用於作爲交易對手方的軟件？至少方向是明確的。當代理進行自主交易時，控制措施不能僅僅停留在註冊階段，而應延伸到交易層本身： 實時監控、速度限制、溯源以及在資金流轉過程中進行干預的能力。我們多年來一直努力向懷疑論者捍衛的透明度，最終證明正是使鏈上自主活動可審計的關鍵所在。

這就是我們決定主動構建而非被動等待的未來。我們近期推出了 Scorechain MCP，它通過模型上下文協議（Model Context Protocol，簡稱 MCP）公開了我們的風險評分和實體智能。MCP 是一種新興標準，允許 AI 代理直接調用外部工具。智能存在於我們的平臺中，而 AI 則獨立於平臺之外，通過調用外部工具獲取答案，而不是嵌入到合規工具本身。其理念很簡單：代理絕不應盲目交易。在轉移資金或批准交易對手之前，代理可以同時向 Scorechain 查詢該地址是否爲受制裁實體、混幣器、已知詐騙地址或乾淨的私人錢包，並獲得相應的風險評分。這並非假設的吞吐量。我們每天已經運行超過 150 萬次反洗錢檢查，篩選調用大約只需 235 毫秒即可返回結果，速度之快足以使其融入到實時交易中，而不會拖慢交易速度。我們將 MCP 部署在代理和工作流程實際運行的位置，例如 ChatGPT 和 Claude 中的應用程序，以及 n8n 和 Zapier 等自動化平臺的集成。在決策制定之時，流程內部的合規性檢查遠比資金轉移後才添加的檢查更有價值。最基本的檢查——地址是否在制裁名單上——不應該對任何人設置付費門檻。因此，我們提供 免費且易於調用的制裁篩查 API ，任何開發者、代理商或工作流程都可以使用。制裁風險篩查並非合規服務提供商的盈利trac，而是整個市場的基本準則。

這裏存在着一種二階轉變，代幣發行方和資產管理方纔剛剛開始意識到這一點。當價值以機器速度流入穩定幣和代幣化資產時，關鍵風險不再僅僅是單筆交易，而是資產本身：誰持有它，所有權的集中度如何，以及有多少供應量掌握在受制裁或其他高風險實體手中。這與交易監控截然不同，而我們的 數字資產智能系統 爲了解答這個問題而構建的，它能讓發行方或資產管理方在鑄造、上市或分配之前，就獲得持有者和風險敞口的資產層面視圖。

歐洲在這方面的準備比人們想象的要充分得多。MiCA 和 AMLD6 已經假定了持續監控和明確的問責機制，而不是一次性的入場檢查。當軟件開始進行資金轉移時，一個假定所有活動都必須可解釋的機制正是我們所需要的。所以，人工智能即將進入加密貨幣合規領域。它將大大減少繁瑣的工作，我對此表示歡迎。但它不會消除對判斷、問責和可驗證數據的必要性。它提高了這三者的標準。那些將人工智能視爲更快速的分析師，並基於可靠的鏈上智能且始終處於人類控制之下的團隊，才能在機器開始進行交易時屹立不倒。而這一天比大多數人想象的要近得多。.