تاثیر هوش مصنوعی در پول شویی ارز دیجیتال و کشف آن

تاثیر هوش مصنوعی در پول شویی، فعالیت پول‌شویی به عنوان یکی از بزرگترین اقدامات جنایی در سطح بین‌المللی شناخته می‌شود. این امر توجه تنظیمگران قانونی و دولت‌ها را به خود جلب کرده است و آن‌ها همواره بانک‌ها را مورد فشار قرار می‌دهند تا حجم و ارزش فعالیت‌های پول‌شویی را در سیستم خود کاهش دهند. برای مقابله با این پدیده، قوانین و مقرراتی باید تدوین و اجرا شود که فرایندهای پول‌شویی را برای مجرمان مشکل‌تر سازند؛ اما در عمل، پیاده‌سازی چنین رویکردهایی با چالش‌های فراوانی همراه است.در ادامه این مقاله به بررسی تاثیر هوش مصنوعی در کشف پول‌شویی و ارز دیجیتال می پردازیم.

محدودیت ها و موفقیت ها

امروزه، بسیاری از مؤسسات مالی از هوش مصنوعی برای سهولت‌بخشی به فرایندهای مبارزه با پول‌شویی استفاده می‌کنند. این فناوری از طریق تحلیل داده‌های بی‌شمار، فعالیت‌های غیرعادی را شناسایی می‌کند. برای مبارزه با پول‌شویی، بانک‌ها نه‌تنها نیازمند توانایی مقیاس‌پذیری عظیم به فعالیت‌ها هستند، بلکه باید داده‌ها را با دقت تقسیم‌بندی و دانه‌بندی کنند تا الگوها و رفتارهای نامعمول را به درستی شناسایی کنند.

محدودیت‌ها و تنظیمگری‌های قانونی در اکثر کشورهای جهان می‌تواند ردگیری موفقیت یا شکست فعالیت‌های مبارزه با پول‌شویی را دشوار کند. بانک‌ها مسئولیت دارند فعالیت‌های مشکوک و غیرقانونی را شناسایی کرده و آن‌ها را به مقامات قانونی اطلاع دهند. با این حال، تنها در دو کشور جهان، مقامات قانونی گزارش‌های پسا‌بازرسی خود را به بانک‌ها اعلام می‌کنند. از آنجا که اطلاع‌رسانی دقیق از سوی عملگران قانونی وجود ندارد، بانک‌ها هرگز آمار دقیقی از موفقیت یا شکست فعالیت‌های مبارزه با پول‌شویی (AML) نخواهند داشت.

مشکل تنظیمگری قانون

مسئولیت‌هایی که تنظیمگران قانون بر عهده بانک‌ها و مؤسسه‌های مالی قرار می‌دهند، ثابت نیستند، به ویژه در اتحادیه اروپا که قوانین داخلی با قوانین اتحادیه ترکیب می‌شوند و هر کشور دارای شیوه‌ی اجرایی و نظارتی منحصربه‌فرد خود است. این واقعیت باعث می‌شود تا مسئولیت‌ها و الزامات قانونی برای بانک‌ها و مؤسسه‌های مالی قابل تغییر و تنوع باشد. هر کشور عضو در اتحادیه اروپا می‌تواند تعدادی اصلاحات و تدابیر خاص خود را برای اجرای قوانین پول‌شویی و مبارزه با جرم‌شویی داشته باشد. این موضوع می‌تواند به عدم یکنواختی در پیاده‌سازی و نظارت بر قوانین در سراسر اتحادیه اروپا منجر شود.

بانک‌ها باید با رویکردی سریع در تحلیل داده‌های مفید، جلوی جریمه و رخدادهای مشابه را بگیرند و در عین حال با قوانین و دستورالعمل‌های تحریم مالی کشورهای دیگر هماهنگ شوند. این مسائل می‌تواند برای بانک‌ها به چالش‌های پیچیده‌ای منجر شود و هماهنگی با سطح پیچیدگی مذکور دشواری‌های متعددی را ایجاد کند.

تاثیر مقیاس چالش هوش مصنوعی در پول شویی

ابعاد پول‌شویی در سطح جهانی به تخمینی در حدود دو هزار میلیارد دلار می‌رسد و تنها ۰.۲ درصد از این مبلغ تاکنون شناسایی شده است. برای تشخیص چنین حجمی از فعالیت‌های جنایی، بانک‌ها بیشتر به نرم‌افزارهای تحلیلی حرفه‌ای نیاز دارند. فناوری مورد نیاز برای انجام این تحلیل‌ها وجود دارد، اگرچه هنوز به مرحله عملیاتی نرسیده است.

بانک‌ها با چالش‌های عظیمی در مواجهه نیستند، بلکه دسته‌بندی دقیق تراکنش‌ها باعث دشواری‌های بسیاری برای آن‌ها می‌شود. آن‌ها تراکنش‌ها را برای بررسی و دسته‌بندی انتخاب می‌کنند و احتمال اشتباه در این فرایند برنامه‌های مبارزه با پول‌شویی را با مشکل مواجه می‌کند. با استفاده از تحلیل حرفه‌ای و هوش مصنوعی، بانک‌ها می‌توانند الگوریتم‌های خود را بهینه‌سازی کرده و از تشخیص‌های اشتباه جلوگیری کنند.

استفاده از هوش مصنوعی می‌تواند در دقیق‌ترکردن انتخاب و بررسی اولیه فعالیت‌های مشکوک به کمک سیستم‌ها کمک کند. در بیشتر موارد، تنها یک یا دو فعالیت پول‌شویی در میان صدها فعالیت مشکوک است و بقیه را می‌توان به عنوان تراکنش یا فعالیت غیرعادی و قانونی در نظر گرفت. با استفاده از هوش مصنوعی، انتخاب‌های اولیه کاهش می‌یابد و تیم‌های بررسی می‌توانند با دقت بیشتر به گزینه‌های مشکوک تمرکز کنند و زمان صرفه‌جویی کنند.

بانک‌ها باید فعالیت‌های مشکوک را شناسایی کنند و چگونگی انتخاب خود را به مقام‌های مسئول گزارش دهند. آن‌ها باید روش دسته‌بندی خود را نیز توضیح دهند که شامل استفاده از مدل پیش‌بینی و بهینه‌سازی انتخاب‌ها می شود. همچنین، بانک‌ها باید اثبات کنند که انتخاب‌هایشان براساس تعصب یا سوگیری عمدی یا غیرعمدی نبوده است. استفاده از الگوریتم‌ها به بانک‌ها ابزارهای لازم را می‌دهد تا دلایل انتخاب فعالیت‌ها در دسته‌بندی مشکوک را توضیح دهند.

رقابت دشوار با تکنیک های پول‌شویی

استفاده از هوش مصنوعی در مبارزه با پول‌شویی بهبود قابل توجهی در بهینه‌سازی و شفاف‌سازی فعالیت‌ها داشته است. با این حال، روش‌های پول‌شویی همچنان در حال بهبود و بهینه‌سازی هستند و راهکارهایی برای اجتناب از قوانین توسعه می‌یابند. در این شرایط، الگوریتم‌های مبارزه‌ای با سرعت بسیار زیادی توسعه نمی‌یابند.

مبارزه با پول‌شویی را مشابه بازی شطرنج می‌بینیم؛ زیرا برای پیروزی در هر دو، باید حرکاتی را پیش‌بینی کنیم. مجرمان در بازار پول‌شویی نیز همین رویکرد را دارند و درصدد یافتن راه‌های فرار قانونی هستند تا از آنها بهره‌برداری کنند. آنها در حالی که محصولات جدید به سیستم بانکی اضافه می‌شوند، پیش از آزمایش و بررسی‌های امنیتی، راهی را برای سوءاستفاده پیدا می‌کنند. هنگامی که راهکارهای امنیتی پیاده‌سازی می‌شوند، آنها مسیرهای دیگری برای پول‌شویی انتخاب می‌کنند.

بانک‌ها در مبارزه با پول‌شویی با موانعی مواجه می‌شوند، زیرا همیشه افراد و سازمان‌هایی وجود دارند که به موفقیت این فعالیت‌ها علاقه‌ای ندارند. در سراسر جهان، ماشین‌های اقتصادی به پول‌شویی وابسته هستند و برای درآمدزایی بیشتر از آن استفاده می‌کنند. در نتیجه، مبارزان با پول‌شویی باید با سرعت و هوشمندی بیشتر عمل کنند.

تاثیر هوش مصنوعی در مسیر مبارزه با پول‌شویی

مبارزه با پول‌شویی نیازمند هوشمندی و چابکی است و استفاده از هوش مصنوعی و تحلیل‌های عمیق اهمیت بیشتری می‌دهد. وقتی تحلیل‌های دقیق و به‌موقع از جریان‌های مالی به بانک‌ها ارائه می‌شود، این فناوری‌ها قابلیت ارائه دانش و بینش مفیدی در تشخیص سریع و هوشمندانه ناهنجاری‌ها را به فعالان مبارزه با پول‌شویی می‌دهند.

هوش مصنوعی با قابلیت فعالیت در مقیاس و سرعت زیاد، توانایی تیم‌های مبارزه با پول‌شویی را در مقابله با مجرمان بهبود می‌بخشد. با استفاده از هوش مصنوعی، تشخیص سریع علامت‌های فعالیت مجرمانه، مانند انتقال پول به حساب‌های پول‌شویی شناخته‌شده یا مقاصد نامشخص و مشکوک، امکان‌پذیر می‌شود. هوش مصنوعی همچنین توانایی شناسایی رویکردهایی را دارد که نیروی انسانی ممکن است ناتوان باشد. این تکنیک‌ها منجر به ارائه بینش عمیق‌تر در مقایسه با روش‌های قبلی برای فعالان مبارزه با پول‌شویی می‌شوند.

بانک‌ها باید با استفاده از فناوری‌های جدید هوش مصنوعی، تقویت کننده‌ای قوی در مبارزه با پول‌شویی باشند. روند بانک‌داری آنلاین، نیازمند راهکارهای پیشرفته‌تر در مقابل فعالیت‌های مجرمانه شده است، اما تحلیل‌های پیشرفته و پیاده‌سازی هوش مصنوعی می‌تواند راهکارهای کارآمدتری در مقابل فعالیت‌های پیشرفته مجرمان ارائه دهد.

گوگل در راستای کشف پول شویی

گوگل، با همکاری گروه مالی اچ‌اس‌بی‌سی، سرویس هوش مصنوعی ضد پول‌شویی (AMLAI) را معرفی کرده است. این سرویس از یادگیری ماشینی استفاده می‌کند تا ریسک‌های احتمالی را محاسبه، معاملات را نظارت کند و داده‌ها را تجزیه و تحلیل کند. با توجه به گفته گوگل، این سرویس از رویکرد هوش مصنوعی جایگزین روش دستی استفاده می‌کند و برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشینی پیشرفته از داده‌های مؤسسات مالی استفاده می‌کند تا دید گسترده‌تری نسبت به ریسک‌های احتمالی ارائه دهد. گوگل ادعا می‌کند که این آزمایش باعث افزایش ۲ تا ۴ برابر تعداد هشدارهای صحیح و کاهش ۶۰ درصدی خطا شده است.

تاثیر هوش مصنوعی در کشف و پیشگیری از پول شویی ارز دیجیتال

هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) به عنوان یکی از فناوری‌های پیشرفته، تاثیر قابل توجهی در کشف و پیشگیری از پولشویی ارزهای دیجیتال، به خصوص بیتکوین و سایر ارزهای رمزنگاری شده، داشته است. در زیر به چند مورد از این تاثیرات می‌پردازیم:

تشخیص سایت‌های کلاهبرداری توسط هوش مصنوعی

سایت‌های کلاهبرداری که به منظور جمع‌آوری اطلاعات حساس و کلاهبرداری از کاربران ایجاد می‌شوند، از بزرگترین تهدیدات در دنیای ارزهای دیجیتال هستند. با استفاده از هوش مصنوعی و الگوریتم‌های یادگیری ماشین، می‌توان این سایت‌ها را به‌صورت خودکار شناسایی کرد و کاربران را از ورود به آن‌ها هشدار داد.

تشخیص توکن‌ها و آنالیز آن‌ها

با وجود رشد روزافزون تعداد توکن‌ها در بازارهای ارزهای دیجیتال، تشخیص توکن‌های قابل اعتماد و جلوگیری از خرید توکن‌های تقلبی یک چالش مهم است. هوش مصنوعی می‌تواند با تحلیل داده‌ها و الگوریتم‌های خاص، توکن‌های قابل اعتماد را تشخیص داده و از خرید توکن‌های کلاهبرداری جلوگیری کند.

تاثیر هوش مصنوعی در پول شویی در درآوردن شت کوین‌ها

شت کوین‌ها یا ارزهای دیجیتالی که در فعالیت‌های غیرقانونی یا کلاهبرداری به کار می‌روند، تهدیدی برای صنعت ارزهای دیجیتال به شمار می‌روند. هوش مصنوعی می‌تواند با تحلیل تراکنش‌ها و رفتارهای مشکوک، شت کوین‌ها را شناسایی کرده و اقدامات لازم برای قطع آن‌ها را انجام دهد.

تشخیص و درآوردن آدرس والت‌های کلاهبرداران

آدرس‌های والت که توسط کلاهبرداران برای انتقال ارزهای دیجیتال حاصل از فعالیت‌های غیرقانونی استفاده می‌شود، می‌تواند باعث پیگیری و شناسایی آن‌ها شود. هوش مصنوعی می‌تواند با تحلیل الگوها و شبکه‌های ارتباطی، آدرس‌های والت کلاهبرداران را شناسایی کرده و اقدامات لازم برای درآوردن این آدرس‌ها را انجام دهد.

جمع بندی

در کل، هوش مصنوعی به عنوان یک فناوری قدرتمند و قابل تعمیم، توانسته است در شناسایی و پیشگیری از کلاهبرداری‌ها و فعالیت‌های غیرقانونی در حوزه ارزهای دیجیتال تاثیر چشمگیری داشته باشد. با استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های هوش مصنوعی پیشرفته، امید است در آینده بتوان به مواجهه موثرتری با این تهدیدات پرداخته شود و شاهد امنیت بیشتری برای ارزهای دیجیتال بود.