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Im Jahr 2025 veröffentlichten Shengliang Lu und andere einen Artikel „AI -Anwendungen in Web3 Suptech und RegTech: Eine regulatorische Perspektive“, in der darauf hingewiesen wurde, dass das digitale Feld einer transformativen Transformation durch den Aufstieg von Web3 -Technologie und virtuellen Assets unterzogen wird. Diese neue Phase der Internet -Technologie nutzt die verteilte Ledger -Technologie und intelligente Verträge, während die Dezentralisierung fördert, die Transparenz erhöht und die Abhängigkeit von Vermittlern verringert.Diese Innovationen sind entscheidend für die Gestaltung der dezentralen Finanzierung (DEFI).Die schnelle Popularität der Web3 -Technologie bringt jedoch auch erhebliche Risiken mit und zeigt diese Risiken durch eine Reihe mit mit Spannung erwarteten Misserfolgen und systemischen Schwachstellen.Abu Dhabi Global Markets (ADGM) hat über seine Financial Services Regulatory Authority (FSRA) einen fortgeschrittenen regulatorischen Rahmen etabliert, der transparent ist und entsprechend den internationalen Standards entspricht und somit ein günstiges regulatorisches Umfeld schafft, das die Interessen der Stakeholder schützt.In diesem White Paper wird die Integration der künstlichen Intelligenz (KI) in regulatorische Technologien zur Verbesserung der Konformitätsüberwachung und des Risikomanagements untersucht.Das White Paper beschreibt die Forschungs- und Entwicklungsarbeiten des Asian Digital Finance Institute der National University of Singapur, der ADGM Financial Services Regulatory Authority und des ADGM Institute Research Center.Das Whitepaper fasst schließlich die wichtigsten Ergebnisse zusammen und schlägt zukünftige Anweisungen zur Kooperation vor, um die regulatorische Landschaft weiter zu verbessern. Das Institut für Finanztechnologie der Renmin University of China hat den Kernteil der Forschung zusammengestellt.
1. Einführung
Da die Web3 -Technologie die Weiterentwicklung der Internet -Technologie leitet, wird das digitale Bereich schnell verwandelt.Die Web3 -Technologie basiert auf Distributed Ledger Technology (DLT) und intelligenten Verträgen, wobei die Dezentralisierung betont, die Transparenz verbessert und die Abhängigkeit von Vermittlern verringert wird.Die verteilte Ledger-Technologie, einschließlich Blockchain, bietet sichere und manipulationsfreie Ledger für Transaktionen und Daten, während intelligente Verträge automatisierte Protokolle ohne Vermittler fördern.Diese Kombination unterstützt die Entwicklung dezentraler Anwendungen (DAPPs), insbesondere im Bereich der dezentralen Finanzierung (DEFI), die Finanztransaktionen durch Peer-to-Peer-Interaktion umformieren.Die globale Marktkapitalisierung der Kryptowährung hat die Marke von 3 Billionen US -Dollar überschritten, vergleichbar mit einigen der weltweit größten Unternehmen, darunter Apple und Microsoft.Die Kryptowährungsbenutzerbasis hat sich allein erheblich erweitert und allein im Jahr 2023 um 34% von 432 Millionen im Januar auf 580 Mio. im Dezember gewachsen.Dieses Wachstum unterstreicht die wachsende Akzeptanz und Konvergenz von Kryptowährungen in der globalen Finanzlandschaft.Darüber hinaus zeigen Daten, dass die Vereinigten Arabischen Emirate (VAE) die Welt der Kryptowährung der Welt anführen, wobei mehr als 30% der Bevölkerung (etwa 3 Millionen Menschen) digitale Vermögenswerte besitzen.Dies spiegelt die zukunftsgerichtete Akzeptanz von Fintech und seinen Ehrgeiz des Landes wider, ein wichtiger Fintech-Zentrum zu werden.
ADGM spielt eine Schlüsselrolle in der sich schnell entwickelnden Finanzlandschaft.Als Institution, das Finanzdienstleistungen im Internationalen Finanzzentrum und der Freizone beaufsichtigt, steht die ADGM Financial Services Regulatory Authority (FSRA) an vorderster Front, die sich für die Schaffung eines regulatorischen Umfelds verpflichtet hat, das nicht nur das Wachstum des Defi- und virtuellen Vermögens (VA) unterstützt, sondern auch die breitere digitale Transformation im Finanzdienstleistungssektor unterstützt.Seit seiner Einführung im Jahr 2018 hat die FSRA einen umfassenden regulatorischen Rahmen für virtuelle Vermögenswerte festgelegt und sie kontinuierlich optimiert.Der Rahmen sorgt für eine starke Aufsicht und stimmt mit internationalen Standards überein und unterstützt gleichzeitig Innovation.Durch die Einführung der digitalen Transformation arbeitet ADGM eng mit Technologie-Ökosystempartnern wie Hub71 und Forschungsinstitutionen wie der National University of Singapur zusammen, um die Einführung hochmoderner Technologielösungen innerhalb von ADGM zu fördern. Dieser proaktive Ansatz trägt dazu bei, Abu Dhabi als bevorzugtes Ziel für Finanzunternehmen zu positionieren, die fortschrittliche Technologie und digitale Finanzmodelle nutzen möchten.
Um ihre regulatorischen Fähigkeiten weiter zu verbessern, nutzt die ADGM Financial Services Authority die Fortschritte in RegTech und Suptech, um die regulatorischen und überwachten Prozesse zu vereinfachen.Durch AI-betriebene Compliance-Technologielösungen kann die FSRA interaktivere und maßgeschneiderte regulatorische Interaktionen bereitstellen, wodurch die Compliance für Unternehmen, die innerhalb von ADGM arbeiten, effizienter und bequemer funktionieren.Durch die Implementierung der durch künstlichen Intelligenz gestärkten Aufsichtstechnologie -Tools wird die Aufsichts- und Risikomanagementziele der FSRA unterstützt und gleichzeitig die Kosten für Finanzinstitutionen gesenkt.Zusammen zeigen diese Initiativen die Mission der FSRA, ein transparentes, effizientes und fortschrittliches finanzielles Umfeld zu bieten, das nicht nur die Interessen von Kunden, Investoren und Branchenteilnehmern schützt, sondern auch ein nachhaltiges Wachstum und die Innovation von ADGM fördert.
Supervision Technology (Suptech) bezieht sich auf die Anwendung von Technologie zur Verbesserung der Überwachungs- und Überwachungsfunktionen der Regulierungsbehörden.Es umfasst die Verwendung fortschrittlicher Tools wie Datenanalysen, künstlicher Intelligenz und Automatisierung zur Verbesserung der Überwachung und Überwachung regulierter Aktivitäten sowie der Implementierung von regulatorischen Rahmenbedingungen.Die Aufsichtstechnologie zielt darauf ab, den Aufsichtsbehörden effektivere, datengesteuerte Erkenntnisse zu bieten, mit denen sie Probleme besser identifizieren, Risiken bewerten und die Vorschriften in Echtzeit durchsetzen können.
Compliance Technology (RegTech) bezieht sich auf den Einsatz von Technologie zur Vereinfachung, Automatisierung und Verbesserung der regulatorischen Compliance -Prozesse für Unternehmen. Es nutzt innovative Instrumente wie künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, Automatisierung und Datenanalyse, um Unternehmen dabei zu helfen, die regulatorischen Anforderungen effektiver zu erfüllen, die Compliance -Kosten zu senken und die Transparenz und die Qualitätsqualität zu verbessern.Die Compliance -Technologie zielt darauf ab, komplexe Compliance -Aufgaben wie Überwachung von Transaktionen, die Identifizierung von Risiken und die Gewährleistung der Einhaltung rechtlicher Standards zu vereinfachen.
Neue Risiken, die durch die Merkmale der Web3 -Technologie verursacht werden, wie das Versagen von Blockchain -Protokollen wie Terra (Luna) und aufkommende Schwachstellen bei intelligenten Verträgen, unterstreichen die Notwendigkeit, eine wirksame Regulierungsrahmen- und Risikomanagementstrategie festzulegen.Die innovative und dezentrale Natur der Blockchain -Technologie bietet einen Brutgebiet für neue Arten von Betrug und systemischen Fehlern.Diese Probleme müssen gelöst werden, bevor sie weit verbreitet werden können. Als eine der Antwortstrategien untersucht ADGM die Anwendung künstlicher Intelligenz auf regulatorische und Aufsichtstechnologielösungen zur Verbesserung der Compliance -Überwachung und des Risikomanagements.Das NUS AIDF Institute of Digital Finance (NUS AIDF) der National University of Singapore führt im Bereich der künstlichen Intelligenztechnologie eine Finanztechnologieforschung durch und bietet Instrumente für die Vorhersageanalyse, die Erkennung von Anomalie und die automatisierte Einhaltung. Die FSRA testet und validiert diese KI -Technologien, um den aufkommenden Bedürfnissen der effektiven Regulierung und Überwachung des Web3- und des virtuellen Vermögensökosystems zu erfüllen.Dieses Whitepaper fasst die Forschungs- und Entwicklungsarbeiten von NUS Aidf und ADGM (einschließlich des FSRA- und ADGM Academy Research Center) zusammen, um die Technologien für künstliche Intelligenz zur Unterstützung regulatorischer und Aufsichtsaktivitäten in den Bereichen Web3- und Virtual Assets zu unterstützen.
Da dieser Artikel einem breiteren Publikum vorgesehen ist und nicht bestimmte Definitionen bereitstellen soll, sollten die Leser feststellen, dass Begriffe wie „virtuelle Assets“, „Web3“, „Blockchain“, „DLT“ und „Netzwerk“ im Text austauschbar verwendet werden.Trotzdem werden einige Begriffe im zweiten Teil erklärt.
Der Rest dieses Artikels ist wie folgt strukturiert.Der zweite Teil führt den Hintergrund und den Umfang dieses Artikels ein, und der dritte Teil erörtert die potenziellen Möglichkeiten für die Aufsichtsbehörden, künstliche Intelligenztechnologie zu nutzen.Der vierte Abschnitt untersucht die KI -Innovationen, die regulatorische Maßnahmen und Aktivitäten prägen. Der fünfte Abschnitt untersucht Pilotprojekte, die von NUS Aidf und ADGM durchgeführt werden, und demonstriert praktische Anwendungen dieser Innovationen wie Smart Contract Assessment, Sicherheitsaudits und Due Diligence, die von künstlicher Intelligenz betrieben werden. Der sechste Teil fasst diesen Artikel zusammen, fasst die Forschungsergebnisse zusammen und untersucht zukünftige Richtungen und potenzielle Bereiche, die zur Stärkung der regulatorischen Landschaft verwendet werden können.
2. Hintergrund
In diesem Abschnitt soll die in diesem Artikel verwendeten Schlüsselbegriffe erläutert und die Grundlage für Leser gelegt werden, um die Diskussion nachfolgender Kapitel besser zu verstehen.
Virtuelles Gut. Das regulatorische Rahmen der FSRA unterteilt digitale Vermögenswerte in verschiedene Kategorien, einschließlich Fiat Currency Reference Tokens und digitalen Wertpapieren.Ein virtueller Vermögenswert ist eine digitale Darstellung von Wert, die digital gehandelt werden kann und als (1) ein Austauschmedium fungiert; und/oder (2) eine Kontoeinheit; und/oder (3) ein Wertspeicher, hat jedoch keinen Fiat -Währungsstatus in irgendeiner Zuständigkeit.Virtuelle Vermögenswerte (a) werden weder durch eine Zuständigkeit ausgestellt noch garantiert, und ihre oben genannten Funktionen werden nur durch Vereinbarungen innerhalb der Benutzergemeinschaft der virtuellen Vermögenswerte realisiert.und (b) von Fiat und elektronischen Währungen unterschieden. Web3 repräsentiert die nächste Entwicklung des Internets und wechselt von „Read“ (Web1) und „Read-Write“ (Web2) auf „Read-Write-Own“.Im Gegensatz zur zentralisierten Plattform von Web2 nutzt Web3 Blockchain -Technologie, um den Benutzern echte Eigentum an Daten, digitalen Assets und Online -Interaktionen zu bieten.Dieses dezentrale Paradigma verringert die Abhängigkeit von Vermittlern, fördert eine größere Autonomie und Privatsphäre der Benutzer und gleichzeitig die Art und Weise, wie Einzelpersonen mit digitalen Plattformen interagieren.
Distributed Ledger Technology (DLT) und Blockchain -Netzwerke.DLT ist ein digitales System, das zur Aufzeichnung von Asset -Transaktionen verwendet wird, und seine Daten werden gleichzeitig an mehreren Stellen oder Knoten gespeichert.Im Gegensatz zu herkömmlichen zentralisierten Datenbanken ist DLT ohne zentrale Autorität dezentralisiert, wodurch Transparenz und Sicherheit verbessert werden.Jeder Teilnehmer des Netzwerks unterhält eine synchrone Kopie des Hauptbuchs und verringert das Risiko eines einzelnen Fehlerpunkts.Blockchain ist eine bestimmte Art von DLT, die Daten in verschlüsselten Blöcken organisiert und dann mit einer Kette in chronologischer Reihenfolge verbindet.Diese Struktur stellt sicher, dass die aufgezeichneten Daten zu manipulationsfrei werden. Virtuelle Vermögenswerte basieren normalerweise auf einem Blockchain -Netzwerk.In Web3, DLT- und Blockchain -Netzwerken -Leistungsplattformen und dezentralen Anwendungen (DAPPs), indem Sie sichere und transparente Transaktionen aktivieren.
Dezentrale Finanzierung (Defi).Defi bezieht sich auf ein finanzielles Ökosystem, das auf Blockchain und DLT basiert und die Peer-to-Peer-Transaktionen und -dienstleistungen ermöglichen können, ohne dass traditionelle Vermittler wie Banken oder Finanzinstitutionen erforderlich sind.Defi-Anwendungen verwenden intelligente Verträge-ein Selbstversorgungsprogramm im Blockchain-Netzwerk-, um Finanzgeschäfte wie Kreditvergabe, Handel und Investition zu automatisieren und auszuführen.
Künstliche Intelligenz (KI).Im Großen und Ganzen definiert künstliche Intelligenz eine Sammlung von Technologien, die es Maschinen oder Systemen ermöglichen, wie Menschen zu verstehen, zu lernen, zu handeln, zu vermitteln und wahrzunehmen.Künstliche Intelligenzsysteme verwenden Algorithmen, Daten und Rechenleistung, um sich kontinuierlich anzupassen und zu verbessern.Der Anstieg der Tools für künstliche Intelligenz in den letzten Jahren hat der Finanzbranche die Möglichkeit geboten, ihre Fähigkeiten in verschiedene Anwendungsfälle zu integrieren.Künstliche Intelligenz bringt erhebliche Vorteile mit sich, einschließlich einer verbesserten betrieblichen Effizienz, verbesserten Vorschriften für die Regulierung, der Bereitstellung personalisierter Finanzprodukte und fortgeschrittenen Datenanalysefunktionen.Die FSRA startete bereits 2022 eine Initiative namens OpenREG, um die maschinell-lesbaren regulatorischen Inhalte zu machen. Das Projekt ermöglicht es Compliance-Technologieunternehmen und der Data Science Community, dieses KI-Schulungsgrund zu nutzen, um die nächste Generation von AI-fähigen Compliance-Technologielösungen aufzubauen.
In diesem Artikel werden wir im Rahmen des laufenden Prozesses der FSRA -Einbeziehung der KI -Technologie in ihren Aufsichtsansatz auf die Praxis eingehen, KI für die Einhaltung von Compliance und die Aufsichtstechnologie für Web3 -Regulierungsmaßnahmen/-aktivitäten einzusetzen.Dabei haben wir wertvolle Erkenntnisse in dem jüngsten Bericht des Financial Stability Council (FSB), den im Gesetz über künstlichen Intelligenz der EU beschriebenen regulatorischen Grundsätze und dem vom Projekt MindForge entwickelten Risikorahmen berücksichtigt.
3.Möglichkeiten, künstliche Intelligenz zu nutzen, um Web3 -Aktivitäten zu regulieren
Aufgrund einzigartiger Funktionen wie Blockchain -Technologie, intelligenten Verträgen und der Geschwindigkeit von Web3 -Innovationen gibt es einige subtile Unterschiede im regulatorischen Rahmen von Web3 im Vergleich zu herkömmlichen Vorschriften.Weltweit konzentrierte sich der jüngste regulatorische Fokus von Web3 hauptsächlich auf virtuelle Vermögenswerte und seine Handelsplattformen.Dies beinhaltet die Umsetzung von Anti-Geldwäsche-Maßnahmen (AML) wie die Integration von „KYT“ -Lösungen und die Umsetzung der Anforderungen der „Reiseregel“. die Einrichtung von vorsichtigen Leitlinien für Stablecoin -Emittenten; und die jüngste Regulierung dezentraler ungewöhnter Einheiten wie der DLT Foundation und der dezentralen autonomen Organisation (DAO).Diese Bemühungen zur Einrichtung von regulatorischen Rahmenbedingungen und zur Verhängung von Schutzmaßnahmen zum Schutz von Kunden und Anlegern zeigen eine zunehmende Akzeptanz von virtuellen Vermögenswerten und Web3.Bei der Untersuchung der inhärenten Merkmale von Web3 und virtuellen Vermögenswerten aus der Perspektive der Finanzaufsichtsbehörden muss Folgendes berücksichtigt werden (aber nicht beschränkt darauf):
»Sie werden kontinuierlich rund um die Uhr mit minimaler manueller Überwachung betrieben, indem sie intelligente Verträge auf DLT selbst ausführen.»Sicherheitsrisiken werden aufgrund von Sicherheitslücken bei der Codierung intelligenter Vertrag, einer möglichen Ausbeutung von Angriffen und der Abhängigkeit von dezentralen Netzwerken verstärkt.»Einführte„ neue “Konzepte, die entweder Blockchain -Innovation verwenden, um bestehende traditionelle finanzielle Rahmenbedingungen zu verändern, oder neuartige Ideen vorschlagen, die überhaupt keinen historischen Präzedenzfall haben.»Die dezentrale Natur von Web3 gewährleistet die Unveränderlichkeit von Transaktionen und intelligenten Verträgen, verbessert Vertrauen und Transparenz, macht aber auch Fehler mit dem Handhabungsfehler wie“ Fettfinger „-Fehler, Hacking oder unerwarteten Folgen herausfordernd.
Die Regulierung von Web3 -Aktivitäten stellt einige Herausforderungen dar, wodurch es erforderlich ist, regulatorische Ansätze zu innovieren und neue Tools zu entwickeln, um die Überwachungs- und Überwachungs- und Ausführungsfähigkeiten zu verbessern.Diese Herausforderungen bieten jedoch auch wichtige Möglichkeiten, eine bessere Zukunft für das Web3 -Ökosystem zu gestalten.
Schnelllebige Innovation und Risikoidentifikation.Die innovative Natur und das schnelle Tempo der Web3 -Technologie machen es schwierig, aufstrebende Risiken rechtzeitig zu identifizieren und zu mildern.Diese dynamische Umgebung erfordert ein höheres Maß an Reaktionsfähigkeit bei Regulierungsprozessen und -rahmen, um sicherzustellen, dass die Regulatoren agil bleiben und in der Lage sind, potenzielle Risiken effektiv zu identifizieren, zu bewerten und zu reagieren.
Die Lücke in der Reaktionsfähigkeit erhöht die Wahrscheinlichkeit von Betrug und Marktversagen.Diese regulatorischen Herausforderungen schaffen jedoch auch Möglichkeiten zum Aufbau von Rahmenbedingungen „von vorne“, die die Integration von zukunftsgerichteten Prinzipien ermöglichen, die im Laufe der Zeit angepasst werden können.Dies kann die Entwicklung eines effizienten Geschäftsmodells fördern, das sich an die Einzigartigkeit von Web3 anpasst und letztendlich einen stabilen und lebendigen Markt fördert, der die regulatorischen Ziele entspricht und das Wachstum der Branche fördert.Künstliche Intelligenz kann schnell auf die Entwicklung von Web3 reagieren, indem sie schnell Verbesserungspunkte in den regulatorischen Regelnhandbüchern identifiziert und so eine Rolle bei der Förderung der Untersuchung verwandter Themen und der Aufbau von regulatorischen Rahmenbedingungen spielt.
Erweiterte Echtzeitrisikoüberwachung.Eine effektive Risikoüberwachung im Web3 -Ökosystem erfordert erweiterte Tools, mit denen große Mengen an Blockchain -Daten in Echtzeit analysiert werden können.Angesichts des kontinuierlichen Betriebs von DLT- und Smart Contracts rund um die Uhr haben herkömmliche Verfahrensmethoden der traditionellen Punkte häufig Schwierigkeiten, mit der Menge und Komplexität der durch den Austausch generierten Daten umzugehen.Daher müssen die Regulierungsbehörden dringend komplexere analytische Tools entwickeln.Durch die Implementierung von kontinuierlichen Überwachungssystemen und automatisierten Risikomanagement -Tools können die Einhaltung der regulatorischen Einhaltung überwacht werden, und ermöglicht eine proaktive Reaktion auf potenzielle Bedrohungen.
Die Komplexität der Zuständigkeit.Die dezentrale Natur der Web3-Aktivitäten stellt häufig die Herausforderungen der gesetzlichen Verstöße für regulatorische Ansätze vor.Da jede Regulierungsbehörde möglicherweise unterschiedliche Ansätze zur Regierungsführung von virtuellen Vermögenswerten hat, können Unternehmen es möglicherweise schwierig und teuer finden, die Einhaltung der Einhaltung unter mehreren, manchmal widersprüchlichen behördlichen Anforderungen aufrechtzuerhalten, was die Tendenz zur Durchführung von Arbitrage durchführt.Compliance -Technologie -Tools, die von künstlicher Intelligenz betrieben werden, können Unternehmen helfen, diese Komplexität zu vereinfachen und zu verwalten.Durch die Automatisierung der täglichen Compliance -Aufgaben, die Ermittlung von überlappenden regulatorischen Anforderungen, die effektivere Anpassung an neue Regeln und die Unterstützung der regulatorischen Berichterstattungsprozesse können KI die Kosten und die operativen Belastungen senken, was es den Unternehmen letztendlich erleichtert, unterschiedliche regulatorische Erwartungen zu erfüllen.In den folgenden Kapiteln werden wir die Vorteile der Verwendung künstlicher Intelligenz untersuchen, um Prozesse in einer Vielzahl von Szenarien zu regulieren.
4. Innovation für künstliche Intelligenz
Die Entwicklung der Technologie für künstliche Intelligenz hat erhebliche Fortschritte erzielt und das Betriebs- und Innovationsmuster aller Lebensbereiche verändert.In den Bereichen Web3 und Virtual Assets (VA) kann künstliche Intelligenz die regulatorische Überwachung und Effizienz der Compliance erheblich verbessern.Dieser Abschnitt bietet einen Überblick über aufstrebende KI -Technologien und untersucht, wie KI -Innovation die regulatorische Umgebung für Web3 umgestalten wird.In diesem Abschnitt wird zunächst kurz die weit verbreiteten KI -Modelle vorgestellt (wir beschreiben nur kurz Modelle mit einem breiten Anwendungspotential im regulatorischen Bereich) und untersuchen dann die Anwendungsfälle für die Einführung dieser AI -Technologien bei regulatorischen Aktivitäten.Bevor wir mögliche Anweisungen für die zukünftige Entwicklung in Betracht ziehen, werden wir auch die Hauptherausforderungen erörtern, denen sich künstliche Intelligenz gegenübersieht.
4.1 Emerging Artificial Intelligence Technologies
Maschinelles Lernen (ML). Maschinelles Lernen ist eine Untergruppe künstlicher Intelligenz, die sich auf die Treffen von Vorhersagen oder Entscheidungen auf der Grundlage von Daten konzentriert.Algorithmen für maschinelles Lernen sind gut darin, große Mengen an Transaktionsdaten zu analysieren, um Muster und Anomalien zu erkennen, die betrügerische Aktivitäten oder Compliance -Probleme vorhersagen.Durch die Anwendung überwachter, unbeaufsichtigter und verstärkender Lerntechniken können maschinelle Lernmodelle im Laufe der Zeit angepasst und verbessert werden, wodurch die Aufsichtsbehörden leistungsstarke Werkzeuge zur Verbesserung der Überwachungseffizienz und -genauigkeit ohne kontinuierliche menschliche Überwachung bieten.
Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Die Verarbeitung der natürlichen Sprache konzentriert sich darauf, Computer die menschliche Sprache zu verstehen und zu verarbeiten (d. H. Text). Durch automatisches Extrahieren und Analysieren kritischer Informationen aus massiven Dateien und Kommunikation kann die natürliche Sprachverarbeitung Effizienz für regulatorische Überprüfungen und Bewertungen bringen.Fortgeschrittene Modelle für natürliche Sprachverarbeitung haben erhebliche Fortschritte beim Verständnis und Generieren von menschlichen Texten erzielt und können verwendet werden, um auf automatische Weise auf Anfragen von Regulierungsbehörden und der Öffentlichkeit zu reagieren.Techniken für natürliche Sprachverarbeitung können jedoch potenzielle Risiken von Missverständnissen und Vorurteilen aufweisen, da Modelle möglicherweise nicht vollständig Kontexte oder einen Ton in Betracht ziehen, die sich je nach kultureller oder sozialer Normen variieren.Solche Herausforderungen können zu falschen regulatorischen Reaktionen oder Maßnahmen führen, wenn diese Technologien ohne menschliche Intervention eingesetzt werden.
Generative Ai. Generative KI bezieht sich auf künstliche Intelligenz -Technologie, mit der neue Inhalte (wie Text, Bilder und andere Medien) basierend auf vorhandenen Daten generiert werden können.Techniken für natürliche Sprachverarbeitung können jedoch potenzielle Risiken von Missverständnissen und Vorurteilen aufweisen, da Modelle möglicherweise nicht vollständig Kontexte oder einen Ton in Betracht ziehen, die sich je nach kultureller oder sozialer Normen variieren.Solche Herausforderungen können zu falschen regulatorischen Reaktionen oder Maßnahmen führen, wenn diese Technologien ohne menschliche Intervention eingesetzt werden.
Künstliche Intelligenzagenten (AI -Agenten). Künstliche Intelligenz -Agenten sind auf generative KI -Modelle spezialisiert, die in der Lage sind, komplexe Aufgaben durch voreingestellte Arbeitsabläufe auszuführen, z.B. die Automatisierung von Kundendienstinteraktionen, die Generierung von rechtlichen und regulatorischen Dokumenten und sogar die Durchführung von virtuellen Verhandlungen im Namen menschlicher Betreiber.Im regulatorischen Bereich haben generative künstliche Intelligenz und künstliche Intelligenz -Agenten viele potenzielle Anwendungen.Beispielsweise können regulierte Entitäten sie verwenden, um automatisch detaillierte regelmäßige oder nachfragende Compliance-Berichte zu generieren.Die Aufsichtsbehörden können auch solche Technologien für künstliche Intelligenz verwenden, um große Mengen an regulatorischen Einreichungsdaten zu analysieren und eine Auswahlliste für potenzielle Verstöße und Risikotikatoren zu generieren.Ähnlich wie bei den inhärenten Einschränkungen der Technologie für natürliche Sprache hat das aktuelle Modell für generative künstliche Intelligenz, das hauptsächlich auf Großsprachmodellen (LLM) basiert, Einschränkungen hinsichtlich der Genauigkeit und Zuverlässigkeit seiner Ausgabe aufgrund möglicher „Illusionen“ und kontextbezogener Missverständnisse.
General Ai. Allgemeine künstliche Intelligenz bezieht sich auf ein hoch autonomes System, das kognitive Aufgaben ausführen kann, die Menschen ausführen können.Im Gegensatz zu generativer KI ist die Universal AI durch ihre Vielseitigkeit und Fähigkeit, sich an eine Vielzahl von Szenarien ohne prä-spezifische Programmierung anzupassen, gekennzeichnet.Obwohl General KI noch in der konzeptionellen Phase, kann es sehr adaptive regulatorische Aufsichts- und Compliance -Managementsysteme fördern, die sich autonom an neue Vorschriften und komplexe Anforderungen an die rechtliche Compliance anpassen können, die wenig oder gar keine menschlichen Intervention erfordert.
4.2 Lösungen für künstliche Intelligenz im Bereich der Web3 -Regulierung
In diesem Abschnitt untersuchen wir, wie unterschiedliche Arten von KI -Technologien im Bereich der Regulierung von Web3 angewendet werden können, um die Herausforderungen bei der Überwachung, Strafverfolgung und Compliance -Management zu bewältigen.Wir teilen diese Technologien in zwei Kategorien ein: Anwendungen mit schwacher künstlicher Intelligenz (enger KI) und Anwendungen unter Verwendung generativer künstlicher Intelligenz.Beachten Sie, dass sich eine schwache KI auf ein KI -System bezieht, das spezifische Aufgaben ausführt und unter begrenzten Einschränkungen funktioniert.Sie werden auch als „spezialisierte künstliche Intelligenz“ oder „schwache künstliche Intelligenz“ bezeichnet.
Regulatorische Berichterstattungsinstrumente.Das von künstliche Intelligenz betriebene regulatorische Berichterstattungsinstrument kann automatisch regulatorische Renditen und Zertifizierungsberichte sammeln, einreichen und analysieren.Diese Systeme verwenden erweiterte Data Mining- und Verarbeitungsalgorithmen, um Informationen aus großen Datensätzen zu extrahieren und zu organisieren, um die nahtlose regulatorische Berichterstattung zu erleichtern.Zusätzlich zur Berichterstattung über Automatisierung können KI -Tools, die prädiktive Analysen durchführen, regulierte Unternehmen helfen, Risikofaktoren zu identifizieren, wodurch potenzielle Konformitätsfehler verringert werden.Zum Beispiel kann künstliche Intelligenz verwendet werden, um finanzielle Risiken zu überwachen und vorherzusagen, die die Einhaltung der Liquiditäts- und Kapitalverpflichtungen behindern können.
Risikoprofilerstellung.Ein speziell für Risikoporträts verwendetes künstliches Intelligenzsystem kann nach den Risikomerkmalen und den geltenden regulatorischen Anforderungen virtueller Vermögenswerte oder Finanzunternehmen analysiert und klassifiziert werden.Diese Systeme sind in der Lage, historische Leistung, Marktverhalten und externe Faktoren zu bewerten, um ein dynamisches Risikoprofil aufrechtzuerhalten.Durch ständiges Lernen aus neuen Daten und regulatorischen Aktualisierungen können diese KI-Profiltools die Profile mit der sich ständig weiterentwickelnden Finanzlandschaft synchronisieren.
Kennen Sie Ihre Transaktion (KYT).Mithilfe von Graphanalyse und Graph Neural Networks (GNNs) können KYT- und Anomalie -Erkennungssysteme, die durch künstliche Intelligenz betrieben werden, speziell für die Überwachung und Analyse von Konten und Transaktionen in Blockchain -Netzwerken ausgelegt werden.Durch die Nutzung künstlicher Intelligenz zur Untersuchung komplexer Blockchain-Transaktionsflüsse können regulierte Unternehmen mit hohem Risiko-Transaktionen und -konten besser identifizieren und Maßnahmen zur Umsetzung der Anforderungen an Geldwäsche (AML) verbessern.Während vorhandene KYT-Lösungen in erster Linie Regeln basieren, integrieren Branchenakteure KI-Technologien wie die Verwendung der Mustererkennung für die Querformatung und die Analyse des Vermögensflusses mit Kreuzketten.
Bewertung des finanziellen Risikos.Im traditionellen Finanzbereich wurden künstliche Intelligenzmodelle für die Cashflow -Prognose und Liquiditätsmanagement verwendet.In Defi können Plattformbetreiber und Benutzer künstliche Intelligenzmodelle nutzen, um die Liquidität effektiver zu verwalten, indem sie Liquiditätsrisiken innerhalb und zwischen dezentralen Börsen und Kreditplattformen analysieren und vorhersagen.Diese Modelle können verwendet werden, um das Transaktionsvolumen, Token -Reserven und das Benutzerverhalten zu überwachen, um potenzielle Liquiditätsgrenze zu identifizieren, bevor sie schwerwiegend werden.Die Warn- und umsetzbare Erkenntnisse, die solche Modelle bereitstellen, sind nicht nur für Finanzinstitute nützlich, die Verbraucher Dienstleistungen anbieten, sondern auch den Aufsichtsbehörden, die diese Dienstleistungen überwachen und dazu beitragen, die Stabilität und das Vertrauen des Defi -Ökosystems aufrechtzuerhalten.
Automatische Konformitätsprüfungen.Automatische Konformitätsprüfungen durch generative künstliche Intelligenz können revolutionieren, wie Unternehmen Vorschriften einhalten, indem verschiedene rechtliche Rahmenbedingungen in verschiedenen Gerichtsbarkeiten interpretiert werden.Solche AI -Tools umfassen komplexe semantische Analysen, um die Nuancen regulatorischer Texte, Gerichtsentscheidungen, Auslegungsbriefe und anderer damit verbundener regulatorischer Veröffentlichungen zu verstehen.Diese Technologie kann ihre regulatorischen Datenbanken und Algorithmen in Echtzeit aktualisieren, wenn neue Vorschriften bestehen, sodass Unternehmen sich schnell an regulatorische Änderungen anpassen können.Durch die Umsetzung solcher Regulierungsinstrumente der AI können Unternehmen die Einhaltung lokaler und internationaler Vorschriften effizienter und wirtschaftlicher als je zuvor erreichen und ihr Risiko für Strafen und rechtliche Herausforderungen erheblich verringern.Generative KI -Modelle sind auch wertvolle Tools für Web3- und Virtual Asset Service Providers (VASPS), mit denen manuelle Aufgaben wie das Schreiben von White Papers, Charters und das Erstellen von Chatbots für den Kundendienst beschleunigen können.Andere aufstrebende KI -Tools beschleunigen die Aufrechterhaltung von Aktualisierungen und Einhaltung von Informationen zur Offenlegung von Informationen und stellen sicher, dass Kommunikations- und Marketingmaterialien im Rahmen der zulässigen Aufsicht bleiben.Diese Entwicklungen sind das Potenzial der Verschiebung der Branche in Richtung einer größeren Effizienz und einer stärkeren Einhaltung der regulatorischen Einhaltung.
Smart Contract Audit.Smart Contract Audits verwenden generative künstliche Intelligenz, um die Logik und Funktionalität von intelligenten Verträgen auf mehreren Plattformen und Programmiersprachen zu analysieren und zu analysieren.Advanced Großsprachmodelle (LLMs) können eine detaillierte Überprüfung der komplexen Code -Logik erleichtern, um Inkonsistenzen, Schwachstellen und Compliance -Probleme mit vorhandenen Rechtsrahmen zu identifizieren.Diese KI -Systeme können aus früheren Audits gelernt werden, um ihre diagnostische Genauigkeit zu verbessern und Entwicklern und Aufsichtsbehörden stark zu unterstützen, um die Sicherheit und die rechtliche Einhaltung intelligenter Verträge zu überprüfen.Im nächsten Abschnitt werden Pilotprojekte weiter erweitert, um solche Anwendungen zu untersuchen.
Marktgefühleanalyse.Generative KI kann verwendet werden, um große Mengen unstrukturierter Daten aus sozialen Medien, Foren und Nachrichtenmedien zu analysieren, um die öffentliche Stimmung zu Marktbedingungen oder spezifischen Vermögenswerten zu bewerten.Durch die Interpretation von Sprache und Erkennung von Stimmungsänderungen können solche Tools potenzielle Markttrends vorhersagen und Händlern und Anlegern, die auf Markttrends reagieren möchten, und die Aufsichtsbehörden, die die Marktmanipulation überwachen, Warnungen bereitstellen.
4.3 Herausforderungen bei der Umsetzung künstlicher Intelligenz
Um effektive und zuverlässige Ergebnisse zu erzielen, erfordert die Bereitstellung künstlicher Intelligenzsysteme für die regulatorische Überwachung eine Reihe von Herausforderungen. Wir untersuchten einige wichtige Themen wie Ethik- und Datenschutzfragen, Minderung der AI -Voreingenommenheit und die Notwendigkeit, die Transparenz im Modellverhalten zu verbessern.Die Bewältigung dieser Herausforderungen ist entscheidend für den Aufbau des Vertrauens in die Verwendung von KI in Regulierungsprozessen, insbesondere in Szenarien, in denen Aufsichtsmaßnahmen und Urteilsvermögen erforderlich sind.Der Einsatz künstlicher Intelligenz im regulatorischen Bereich hat offensichtliche ethische und verzerrte Probleme verursacht, die sorgfältig aufmerksam werden müssen.Ethische Normen sind von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass KI -Entscheidungen, die das individuelle Leben zutiefst beeinflussen können, fair und wirksam gehalten werden.Die Verzerrung, die mit Trainingsdaten oder Algorithmen innewohnt, können zu verzerrten Ergebnissen führen, die einige Gruppen unfair benachteiligen und somit die Fairness und Wirksamkeit der Regulierung untergraben.Es ist eine klare Offenlegung der Verwendung von Daten, Verarbeitung und Freigabe erforderlich, um die Rechenschaftspflicht zu fördern und Vertrauen zwischen den Beteiligten aufzubauen.Darüber hinaus sollten die Aufsichtsbehörden, die sich auf KI verlassen, große Mengen an Daten, die von ihren regulierten Unternehmen eingereicht wurden, sicherstellen, dass KI zu erläutern, welche Daten verwendet werden und wie sie Schlussfolgerungen ziehen können.Ohne Transparenz in der Datennutzung und der ausreichenden Rückverfolgbarkeit von Entscheidungsprozessen können regulierte Unternehmen die Zuverlässigkeit ihrer Entscheidungen in Frage stellen, die ihre Entscheidungen beeinflussen und ihre Beziehung zu ihren Aufsichtsbehörden belasten.
Künstliche Intelligenzsysteme erfordern Zugang zu großen Datenmengen, was wichtige Datenschutzbedenken aufwirft. Diese Systeme können versehentlich sensible Informationen oder Missbrauchsdaten aufdecken, was zu potenziellen Verstößen oder unbefugtem Zugriff führt.Die Sammlung, Speicherung und Verarbeitung solcher Daten muss strengen Datenschutzmaßnahmen unterliegen, um die persönliche Privatsphäre zu schützen.Im regulatorischen Bereich ist die Integrität von KI -Antworten anfällig für Herausforderungen, die durch „promptes Hacken“ verursacht werden.Benutzer können irreführende Eingaben bewusst oder unbewusst liefern und die Entscheidungsmatrix des Modells beeinflussen, was wiederum die Qualität und Zuverlässigkeit der Ausgabe beeinflusst.Um diese Schwachstellen zu beheben, müssen erweiterte Echtzeit-Überwachungsinstrumente potenzielle böswillige Eingabeaufforderungen effektiv analysiert und gemindert werden.Die Genauigkeit und Fähigkeit von KI, Antworten zu generieren, kann zu einer Überabhängigkeit bei den Benutzern beitragen.Die manuelle Überwachung bleibt erforderlich, um eine übermäßige Abhängigkeit von KI -Systemen zu verhindern und die umsichtige Nutzung von KI -Funktionen zu gewährleisten.
4.4 zukünftige Richtung
Es wird erwartet, dass die Integration fortschrittlicher künstlicher Intelligenztechnologien die Formulierung, Überwachung und Implementierung künftiger Vorschriften beeinflusst. Wir sehen potenzielle Fortschritte bei der Vorhersageanalyse und Entscheidungsfindung sowie aufkommende Technologien vor, die die regulatorischen Aktivitäten verändern können.Fortschritte in der Vorhersageanalyse können kI-gesteuerte Regulations- und Überwachungsmethoden neu gestalten.Diese Fortschritte ermöglichen nicht nur proaktive, sondern auch vorbeugende regulatorische Ansätze, d.H. Vor dem Auftreten potenzieller Einhaltungsprobleme und regulatorischen Verstöße vorhersagen. Algorithmen für maschinelles Lernen können vor betrügerischen Aktivitäten oder Verstößen ausgebildet werden.Dies ermöglicht es den politischen Entscheidungsträgern, potenzielle Probleme zu lösen, bevor sie eskalieren, wodurch die Genauigkeit und Aktualität von regulatorischen Interventionen verbessert wird.Es wird erwartet, dass technologische Innovationen wie Quantum Computing und fortschrittliche neuronale Netzwerke die analytischen Fähigkeiten künstlicher Intelligenzsysteme erweitern und es ermöglichen, komplexe regulatorische Daten auf einer höheren Komplexität zu verarbeiten und zu interpretieren.Beispielsweise kann Quantencomputer groß angelegte Computing mit beispielloser Geschwindigkeit verarbeiten und eine detailliertere und umfassendere Bewertung erleichtern.Fortgeschrittene neuronale Netzwerke können aus vielfältigeren und komplexeren Datensätzen lernen und nuancierte Erkenntnisse liefern, die bisher nicht verfügbar waren.Gleichzeitig informieren theoretische Fortschritte in der Ethik und Governance die Entwicklung von Rahmenbedingungen, die diese Technologien dazu leiten, innerhalb der anerkannten sozialen Werte und rechtlichen Standards zu operieren.Während sich diese Technologien und Rahmenbedingungen entwickeln, werden sie dazu beitragen, effizientere, effizientere und fairere regulatorische Instrumente zu erzeugen, die von KI angetrieben werden.
5. ADGM -Pilot in Innovation für künstliche Intelligenz (gemeinsame Arbeit mit der National University of Singapore Aidf)
Abu Dhabi Global Market (ADGM) und das Asian Institute of Digital Finance (NUS AIDF) teilen gemeinsame Ziele für die Bewältigung der Risiken und regulatorischen Herausforderungen des sich schnell entwickelnden Web3 -Sektors.Zu diesem Zweck haben die beiden Parteien seit 2022 ein gemeinsames Pilotprojekt gestartet, um künstliche Intelligenztechnologien zu untersuchen, mit denen der Sicherheitsprüfungsprozess von Blockchain -Anwendungen und virtuellen Assets (VA) verbessert werden kann.Pilotierung der Verwendung innovativer KI -Technologien zur Analyse von Audit -Protokollen und zur Verfolgung historischer Sicherheitsereignisse, um Muster zu identifizieren und Einblicke in potenzielle Schwachstellen zu geben.In diesem Abschnitt werden drei Piloten eingeführt, die das Potenzial der KI bei der Weiterentwicklung der regulatorischen Bewertungen der VA und seiner Dienstleister demonstrieren.
5.1 Pilot 1: Bewertung der Anpassungsfähigkeit von AI-basierten Smart Contract-Anpassungsfähigkeit
5.1.1 Einführung
Smart Contracts sind die grundlegenden Komponenten der Blockchain -Technologie, die Protokolle und Transaktionen auf einer dezentralen Plattform sicher und automatisch durchführen können.Angesichts seiner Bedeutung für Blockchain -Anwendungen ist es erforderlich, eine umfassende Bewertung und Überprüfung seiner Codebasis durchzuführen, um sicherzustellen, dass sie wie erwartet funktioniert und die regulatorischen Standards erfüllt.In diesem Abschnitt wird das erste Pilotprojekt vorgestellt: eine von AI ermächte Plattform für intelligente Vertragsanpassungsfähigkeit.
5.1.2 Bestehende Lösungen und Dienstleister
Aktuelle Praktiken zur Überprüfung der Smart Contract Contract kombinieren die manuelle Bewertung mit fortschrittlichen Technologie -Tools, um potenzielle Schwachstellen zu beheben und die Effizienz zu verbessern.Führende Dienstleister wie Certik, Trail of Bits, Halborn, Hacken und andere führende Dienstleister verwenden umfassend statische und dynamische Analysen sowie künstlich geführte formale Überprüfungsmethoden zur Bewertung und Stärkung intelligenter Verträge in Bezug auf Cyber-Angriffe und Leistungsprobleme.Wenn die Web3 -Technologie in eine regulierte Branche eintritt, muss das Paradigma der intelligenten Vertragsüberprüfung dringend erweitert werden.Zusätzlich zur technischen Sicherheitsanfälligkeit sollten ihre Audits, wenn intelligente Verträge zur Automatisierung regulierter Aktivitäten verwendet werden, auch die Einhaltung der relevanten behördlichen Anforderungen abdecken.
5.1.3 AI-gesteuerte Bewertung
Dieses Pilot analysiert die Konsistenzbeziehung zwischen Smart Contract Code und VA White Paper mit zwei Methoden.
LLM-basierte Validator-Methode. Diese Methode verwendet proprietäre KI -Modelle, um den Grad der Ausrichtung zwischen dem Smart Contract Code und seinem entsprechenden VA -Whitepaper zu analysieren.Die Vorbereitung der Schulungen extrahiert zunächst Begriffe und Spezifikationen aus der weit verbreiteten Smart Contract -Code -Basis und klassifiziert sie nach verschiedenen Projekttypen, um eine für gezielte Analyse erforderliche Wissensbasis zu bilden.Anschließend wird ein großes Sprachmodell (LLM) verwendet, um Evidenz aus dem zu bewertenden Smart -Vertragscode und seines Weißbuchs zu extrahieren, um zu überprüfen, ob die im Whitepaper beschriebenen Ziele im Code implementiert sind.Das Modell wurde nach Element über Element mit Q & A (Abbildung 1) überprüft und überprüfte den Inhalt des Weißbuchs um die Codebasis.
Gleichzeitig führt das Modell auch weithin anerkannte technische Überprüfungen in der Branche durch, um potenzielle Schwachstellen wie die statische Codeanalyse zu identifizieren. und vergleicht Implementierungsdetails mit branchenweiten Praktiken und verwandten Standards, um ihre Konsistenz zu überprüfen. Die obige Überprüfung hilft sicherzustellen, dass intelligente Verträge wie erwartet ausgeführt werden und die im Weißbuch festgelegten Betriebs- und Compliance -Standards erfüllen.
Codegenerierungsmethode.Diese Methode verwendet KI, um Code -Snippets basierend auf den im VA -Whitepaper beschriebenen Zielen und Funktionen zu generieren (z. B. mit einer maximalen Ausgabe von 100 Millionen).Diese generierten Code -Snippets werden dann mit dem ursprünglichen Smart Contract -Code verglichen: Führen Sie den ursprünglichen Code und den generierten Code unter denselben Eingabebedingungen aus und vergleichen Sie die Ausgabeergebnisse.Ziel ist es zu überprüfen, ob die funktionale Ausgabe konsistent ist, wenn die Codestruktur oder der Stil unterschiedlich sein können.Wenn die Ausgabe übereinstimmt, kann bestätigt werden, dass der ursprüngliche Code gemäß den Spezifikationen des Whitepapiers ausgeführt wird.Wenn die Ausgabe einen Unterschied gibt, wird der Code weiter überprüft, die Quelle der inkonsistenten finden und gegebenenfalls passen oder neu bewerten.Optional kann auch ein direkter Vergleichstest zwischen dem AI-generierten Code und dem ursprünglichen Vertragscode durchgeführt werden (Abbildung 2).
Die beiden oben genannten Methoden zusammen bilden einen Überprüfungsrahmen für die Bewertung der Implementierung, der Positionierung von Fehlern und Auslassungen von intelligenten Verträgen und zur Sicherstellung, dass der Vertrag in einer festgelegten und öffentlich erklärten Weise funktioniert.Solche Erkenntnisse können den Aufsichtsbehörden eine wertvolle objektive Grundlage für die Überprüfung der Überprüfbarkeit von Projektaussagen bieten.
5.2 Pilot II: Bewertung des Prüfberichts
5.2.1 Einführung
Um sicherzustellen, dass die von Smart Contracts übertragene Geschäftslogik sicher und zuverlässig ist, stellt die Projektpartei normalerweise ein Sicherheitsprüfungsunternehmen ein, um den Code zu bewerten und einen Prüfungsbericht für die Öffentlichkeit zu veröffentlichen. Die Überprüfung solcher Berichte erfordert jedoch häufig Fachwissen in den Bereichen Informatik und Sicherheit, die die Aufsichtsbehörden möglicherweise nicht haben.Um diese Wissenslücke zu schließen, testet dieser Pilot einen Bewertungsrahmen für die Nutzung von LLM, um die Angemessenheit solcher Sicherheitsprüfungsberichte zu bewerten.
5.2.2 Bestehende Lösungen und Dienstleister
In der traditionellen Praxis beruhen Sicherheitsauditberichte auf Automatisierungstools, manueller Bewertung und Expertenanalyse, der Prozess ist zeitaufwändig und die Schlussfolgerungen sind subjektiv. Bei Audits müssen die Prüfer in der Regel die Codebasis, die Konfiguration und die Betriebsprozesse überprüfen, um Schwachstellen und schwache Verbindungen zu identifizieren.Da die Bewertung hauptsächlich künstlich ist und die Arbeitsintensität hoch ist;Gleichzeitig bringt die Abhängigkeit von menschlichen beruflichen Urteilen auch Fehlerrisiken und subjektive Unterschiede und die Interpretationen von Entdeckungen und Risiken der unterschiedlichen Prüfer sind möglicherweise nicht konsistent.Das Wachstum der Komplexität und Skala von Web3 -Projekten stellt höhere Anforderungen an bestehende Prüfungsmethoden.Die schnelle Entwicklung der Technologie, offensichtliche Open -Source -Merkmale und der Anstieg der Anzahl der dezentralen Anwendungen haben dazu geführt, dass die Wirtschaftsprüfer vorübergehendem Druck ausgesetzt sind, was die Analysetiefe beeinflussen kann.Sicherheitsaudits können häufig nur zu einem bestimmten Zeitpunkt „Schnappschüsse“ liefern, sodass sie die Bedrohungen und Schwachstellen, die nach dem Audit weiterhin auftauchen, ignorieren.Eine weitere bedeutende Herausforderung ist die technische Komplexität. Berichte sind in der Regel im Detail hochtechnisch und komplex, was es für die Öffentlichkeit und die Aufsichtsbehörden erschwert, die Schlussfolgerungen vollständig zu verstehen und zu erklären.
5.2.3 AI-basierter Sicherheitsprüfungsbericht unterstützte Bewertung
Dieses Evaluierungstool verwendet AI, um die Qualität von Prüfungsberichten zu messen.Der Pilot verwendet zunächst optische Charaktererkennung (OCR) und kundenspezifische Informationsabruftechnologie, um die für die Bewertung erforderlichen Daten zu sammeln und zu organisieren, einschließlich des Prüfungsumfangs, der Bewertungsmethoden, der Prüfinstrumente und der Problembeschreibungen im Bericht.Der Bericht wird dann mit einem Off-the-Shelf-LLM-Modell verarbeitet, um eingebettete Darstellungen zu generieren und als Vektoren darzustellen, wie in Abbildung 3 gezeigt.In diesem Prozess werden Technologien (Advanced Natural Language Processing) verwendet, wie z. Nach Abschluss der Datenverarbeitung verwendet das Tool die gespeicherten Vektoren, um die vordefinierten Wissenssätze zu vergleichen und zu bewerten (die in der folgende Abbildung gezeigte Datenbank).Der Wissenssatz deckt fünf spezifische Kategorien ab: (1) Qualität und Abdeckung inhaltlich, (2) Identifizierung und Prioritätsranking, (3) Minderung von Strategien und Berichterstattung, (4) Präsentationsqualität und Prüfungsmethode und (5) Relevanz und Zugänglichkeit.Der Bewertungsprozess ist sowohl Geschwindigkeit als auch umfassend und dauert normalerweise etwa fünf Minuten pro Bericht.Rufen Sie schließlich erneut LLM an, um den Bewertungsbericht zu generieren.Der Bericht enthält die Gesamtwerte, die durch die gewichtete Zusammenfassung der Unterteilung der Bewertungen durch jede oben genannte Kategorie erzielt wurden, wobei die Gesamtleistung des Sicherheitsprüfungsberichts widerspiegelt und auf die Bereiche der Stärken und Bereiche hinweist.Gleichzeitig basiert der Bericht auch
Die detaillierte Beschreibung, die von LLM erzeugt wird, ist in den mittleren Bewertungsergebnissen jeder Kategorie angegeben, und ihre Vorteile und Bedenken werden geklärt. Das schematische Diagramm ist in Abbildung 3 dargestellt.
5.3 Pilot 3: Smart Due Diligence basierend auf KI
5.3.1 Einführung
Die anfängliche und Due -Diligence für Web3 -Projekte ist für die Aufsichtsbehörden während der Lizenzierung und der laufenden Aufsicht von entscheidender Bedeutung. Virtual Asset Service Provider (VASPS) als Virtual Asset Intermediäre müssen auch ihre eigene Due Diligence für relevante Blockchain -Projekte und ihre Token durchführen, bevor sie den Kunden virtuelle Assets (VAS) zur Verfügung stellen.Aufgrund der dezentralen Eigenschaften von Blockchain, Pseudonymidentität und neuer Organisationsform steht Web3 Due Diligence vor einzigartigen Herausforderungen.Identifizierung und Überprüfung der wahren Identitäten, des Verständnisses komplexer technischer Infrastruktur und der Reaktion auf verschiedene organisatorische Strukturen und evolutionäre Rechtsrahmen machen den Prozess komplexer.In der Zwischenzeit können öffentlich verfügbare Daten im Bereich Web3 verwendet werden, um Ihr Verständnis für Aktivitäten zu verbessern: On-Chain-Daten können nachweisbare Echtzeit-Einblicke in Transaktionen und intelligente Vertragsbetrieb liefern.Qualitative Informationen außerhalb des Kettens (wie Teamqualifikationen, Marktgefühle, Foren und DAO-Diskussionen, offizielle Social-Media-Kanäle) ergänzen die Bewertung.Trotz der Datenoffenbarung ist die Einnahme solcher massiven und hochtechnischen Informationen immer noch eine Herausforderung und erfordert reife Verarbeitungs- und Analysewerkzeuge.Die Einführung der künstlichen Intelligenz (KI) vereinfacht den Due -Diligence -Prozess und ermöglicht es den Aufsichtsbehörden und VASPS, Web3 -Projekte effizienter zu überprüfen und zu bewerten.
5.3.2 Bestehende Lösungen und Dienstleister
Um die Bedürfnisse komplexer Datenanalysen und Due -Diligence zu befriedigen, entstehen viele Dienstleister in den Bereichen Web3 und VA.Die von diesen Unternehmen bereitgestellten Instrumenten und Dienstleistungen können die Einhaltungsprozesse optimieren, die Identität überprüfen und einige regulatorische Verpflichtungen im Rahmen verschiedener rechtlicher Gerichtsbarkeiten übernehmen.Beispielsweise bieten Chainalyse und Elliptic Blockchain-Analyse-Tools, um die Quelle der Krypto-Asset-Transaktionen zurückzuverfolgen und die Anti-Geldwäsche (AML) zu unterstützen und die Compliance der Finanzierung von Terrorismus (CFT) zu bekämpfen. Andere Unternehmen bieten Lösungen für digitale Identitätsprüfungen an und versuchen, Benutzer in einer dezentralen Umgebung zu identifizieren.Obwohl die oben genannten Tools bei bestimmten Links effektiv sind, können sie die vollständige Spektrumüberwachung noch nicht abdecken, die von Regulierungsbehörden und VASPS erforderlich ist.Dieser Piloten zielt darauf ab, den Gesamtdiligenzprozess für Regulatoren und VASPs weiter zu verbessern.
5.3.3 AI-unterstützte Due Diligence
Dieser Pilot führt die KI -Technologie aus mehreren Aspekten ein, um die Due Diligence -Praktiken von Regulierungsbehörden und VASPs zu verbessern.
Generative KI unterstützt das Onboarding.Wenn ein Projekt eine Lizenz einer Regulierungsbehörde gilt, wird generative KI verwendet, um den Eintragsprozess entsprechend dem Fokus des Web3 -Projekts anzupassen.Das in diesem Piloten entwickelte Modell kann automatisch personalisierte Formulare generieren und die erforderliche Einreichungsliste auflisten.Eine solche Anpassung kann einen allgemeinen Prozess von „Eingröße“ vermeiden und die Einreichungsanforderungen reduzieren, die nicht mit dem spezifischen Unternehmen des Unternehmens zusammenhängen.
Generative AI bewertet Social Media.Pilotieren Sie die Verwendung von KI -Tools zur Überwachung und Analyse der sozialen Medienleistung von Unternehmen und ihrem Schlüsselpersonal, wodurch inkonsistente öffentliche Angaben, Reputationsrisiken und Anzeichen irreführender oder betrügerischer Aussagen identifiziert werden.Das verwendete Modell kann den Inhaltskontext und die Emotionen und die Ausgabe potenzieller Bedenken verstehen, auf die die Regulierungsbehörden sich beziehen können. (Hinweis: Dieser Absatz des Originaltextes hat ein Duplikat und wird hier präsentiert.)
Regulatorische Q & A -Agent (Q & amp; ein Agent).Der Agent ermöglicht den Aufsichtsbehörden, Fragen zu Web3-Projektdaten durchzuführen und selbst berichtete Dokumente, intelligente Vertragsdetails, offizielle Ankündigungen und Offenlegungen usw. abdecken.Basierend auf den neuesten Daten während der Abfrage liefert der Agent leicht zu verständige Einblicke in nicht technische Hintergründe auf Demand. Alle Antworten werden mit der Quelle klassifiziert und gekennzeichnet, begleitet von Originaldatenlinks.Das System wird weiterhin mit neuen Daten aktualisieren und die Aufsichtsbehörden dabei unterstützen, auf weitere Datenquellen zuzugreifen.
Dieser Pilot ersetzt sich effektiv wiederholte und redundante Arbeiten, indem sie KI in Links wie Enterprise-Eintritt, Risikoidentifikation und Echtzeit-Regulierungserkenntnissen verwenden.Angesichts der Tatsache, dass zahlreiche Aufsichtsbehörden solche Innovationen aktiv untersuchen, hat das Projekt das Potenzial, sich in größerem Maßstab zu entwickeln und weiterzuentwickeln.
6. Schlussfolgerung und zukünftige Arbeit
6.1 Schlussfolgerung
Die schnelle Entwicklung von Web3- und VA -Aktivitäten ebnet den Weg für Innovationen und bringt gleichzeitig neue und komplexe regulatorische Herausforderungen.Die Integration von KI in regulatorische Prozesse verspricht die Verbesserung der Toolbox der Regulierungsbehörden, um Risiken, die aus den Sektoren Web3 und VA erfolgen, besser zu überwachen, vorherzusagen und zu mildern.Das in diesem Artikel eingeführte Pilotprojekt enthält praktische Beispiele für KI in diesem Bereich und zeigt seine praktische Rolle bei der Verbesserung der Compliance -Praxis der Branche.
6.2 Schlüsselpunkte
Das Potenzial für die Transformation künstlicher Intelligenz in der Web3 -Regulierungstechnologie (SUPTECH) und der Regulierungstechnologie (RegTech)
· AI-gesteuerte Lösungen können die Effektivität der Web3-Regulierung, einschließlich Echtzeitrisikoanalyse, zukunftsgerichteter Sicherheitskennung und effizientere Konformitätsüberwachung, erheblich verbessern.
· Durch die Verwendung einer Vielzahl von KI -Technologien (wie maschinelles Lernen, natürliche Sprachverarbeitung NLP, generative KI und autonome Agentur) können die Aufsichtsbehörden die Aufsicht besser aufrechterhalten, Berichterstattungsprozesse optimieren, Abnormalitäten entdecken und Emotionen und öffentliche Meinung im dezentralen Ökosystem verstehen.
· Die Integration von KI in die Web3 -Regulierung vereinfacht die Komplexität in Bezug auf rechtliche Bereiche, passt sich an 24/7 an und macht Compliance -Frameworks zugänglicher, flexibler und innovativer.
Herausforderungen für die KI -Implementierung
· Ethik und Privatsphäre, Modellverzerrung und die Notwendigkeit von Transparenz und Rückverfolgbarkeit sind wichtige Fragen.
· Die menschliche Überwachung ist wesentlich, was die übermäßige Abhängigkeit von KI verringert und die Zuverlässigkeit von Anwendungen gewährleistet.
Praktische Anwendungen des Piloten
· Ai-verstärkte Smart Contract-Bewertung trägt dazu bei, die Konsistenz mit dem Weißbuch und den regulatorischen Standards zu gewährleisten.
· Die automatische Bewertung von Prüfungsberichten und Due -Diligence -Prozessen kann die Effizienz erheblich verbessern.
· Generative KI -Tools unterstützen Unternehmensinboundprozesse, Social -Media -Analysen und bieten den Aufsichtsbehörden nützliche Einblicke.
Zukünftige Richtung
· Fortschritte in der Vorhersageanalyse, anpassungsfähigen KI -Systemen und der globalen Zusammenarbeit werden effektivere regulatorische Praktiken vorantreiben.
· Die Festlegung eines KI -Governance -Rahmens und der ethischen Standards wird der Schlüssel zur Aufrechterhaltung von Vertrauen und Rechenschaftspflicht.
6.3 zukünftige Arbeit
Mit Blick auf die Zukunft werden mehrere Schlüsselrichtungen die kontinuierliche Entwicklung und Integration der künstlichen Intelligenz (KI) in den Regulierungsprozess vorantreiben:
Fortgeschrittene KI -ModelleMit der Weiterentwicklung der KI -Technologie wird erwartet, dass die Modellfähigkeiten und die Ergebnisqualität weiter verbessert werden und gleichzeitig niedrigere Kosten erreicht und die Ressourcenauslastung berechnet werden.
· Verbesserte VorhersageanalysenWeitere Entwicklungen in der Vorhersageanalyse werden genauere Vorhersagen über Risiko- und Compliance -Verstöße unterstützen.Mit größeren und spezialisierteren Datensätzen sowie komplexeren Algorithmen können AI -Systeme proaktive frühzeitige Interventionen liefern, indem sie proaktiv Probleme identifizieren, bevor sie auftreten.
Fortgeschrittene KI -Governance und EthikUm sicherzustellen, dass KI -Anwendungen in regulatorischen Szenarien ethische, transparente und reduzierte Abweichungen sind, ist es unerlässlich, einen systematischen KI -Governance -Rahmen festzulegen.Die Entwicklung von ethischen Standards und Richtlinien wird dazu beitragen, Vertrauen und Rechenschaftspflicht in KI-basierten regulatorischen Systemen aufzubauen.
Adaptive und erklärbare KIZukünftige KI -Systeme sollten anpassungsfähige Fähigkeiten haben und sich kontinuierlich mit Veränderungen in der regulatorischen Umgebung und den Web3 -Aktivitäten entwickeln und weiterentwickeln können.Durch die Verbesserung der Interpretierbarkeit von Algorithmen und Entscheidungen werden regulatorische Entscheidungen für die von ihnen betroffenen Parteien transparenter und verständlicher.
· Globale ZusammenarbeitDie Festlegung und Weitergabe von Best Practices über rechtliche Niveaus wird eine konsistentere und effektivere Regulierung des globalen Web3 -Ökosystems fördern.
