الذكاء الاصطناعي قادم على امتثال العملات المشفرة، لكن ليس بالطريقة التي يفكر فيها معظم الناس

بقلم بيير جيرار، الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك، Scorechain

عندما أسسنا Scorechain في لوكسمبورغ في عام 2015، لم يكن "تحليل البلوكشين" فئة بعد. قضينا السنوات القليلة الأولى في شرح البنوك والهيئات التنظيمية لماذا كانت شفافية الدليل العام فرصة بدلاً من تهديد. بعد عقد من الزمان، أشاهد نفس سوء الفهم يلتصق بالذكاء الاصطناعي (AI)، وهو يكلف الصناعة وقتاً لا تملكه.

تسيطر قصتان على المحادثة. الأولى تقول إن الذكاء الاصطناعي سيحل قريباً محل فرق الامتثال تماماً. والثانية تقول إن الذكاء الاصطناعي غير متوقع جداً للسماح له بالاقتراب من النشاط المالي المنظم. لا أؤمن بأي منهما، وأقول ذلك كشخص تمتلك شركته قيمت مخاطر أكثر من 2,800 مزود لخدمات الأصول الافتراضية (VASPs) منذ عام 2015، وقضت العامين الماضيين بإضافة الذكاء الاصطناعي حيث يساعد حقاً، كطبقة منفصلة بدلاً من شيء مدمج في أدوات الامتثال التي يعتمد عليها عملاؤنا.

ابدأ بالمشكلة التي يثيرها كل مسؤول امتثال أتحدث إليه خلال الدقائق الخمس الأولى: الضوضاء. يمكن لنظام فحص العقوبات المضبوط بالطريقة التي تضبط بها البنوك العصبية أن يولد إيجابيات كاذبة بنسبة 95%. مراقبة المعاملات ليست بعيدة عن ذلك. لذلك يقضي محلل مدرب، شخص يفهم الأنماط ويمكنه قراءة تدفق الأموال، الجزء الأكبر من يوم العمل في مسح التنبيهات التي لم تكن مخاطر: رفض مطابقات الأسماء على لقب شائع، وقراءة خمس ضربات إعلامية سلبية تتبين أنها تصف شخصاً مختلفاً تماماً. يستغرق كل فحص إعلامي سلبي من المحلل من 10 إلى 20 دقيقة. هذه هي الملمس الفعلي لعمل الامتثال اليوم، ولهذا السبب يحرق الأشخاص الجيدون في المهنة.

ونموذج ما هو إلا جيد كما هو الشيء الذي يجلس تحته. هذه هي الجزء الذي يفوت الخارجيين. بمفردها، ترى الذكاء الاصطناعي الذي يقرأ البلوك تشين فقط سلاسل أحرف مجهولة المصدر تنقل القيمة إلى سلاسل أحرف مجهولة أخرى. لا يمكنها معرفة أن المحفظة على بعد ثلاث قفزات في الاتجاه المعاكس هي بورصة محظورة، أو أن الطرف المقابل الذي يتلقى الأموال هو مختلط بدلاً من مزود رواتب. توفير هذا السياق المفقود هو الوظيفة بأكملها لتحليلات البلوك تشين: إرفاق الهوية والمخاطر بالنشاط الخام على السلسلة، تتبع التعرض غير المباشر عبر عدة قفزات بدلاً من مجرد التحقق من العنوان أمامك، وتقييمه مقابل أكثر من مليار نقطة بيانات وأكثر من مليون كيان مشفر قمنا بتسميته منذ عام 2015. خذ حالة ملموسة: تبدو المحفظة نظيفة في النظرة الأولى، لكن تتبع تدفقاتها يظهر أن معظم رصيد arrived، على بعد قفزة واحدة، من عنوان مرتبط بمشغل فدية. هذا هو الاستنتاج الذي لن يصل إليه النموذج أبدًا على بيانات السلسلة الخام وحدها، وهو الاستنتاج الذي يجب على مسؤول الامتثال التصرف بناءً عليه.Feed نموذجًا بهذا السياق ويمكنه التفكير على أرض صلبة. Feedه بيانات رقيقة وينتج هراءً واثقًا، وهو في الامتثال أكثر خطورة من فجوة صادقة، لأنه يبرر الأشياء التي لا ينبغي له.

التمييز مهم، لأن البديل خطير. في بيئة منظمة، لا يمكن للنموذج أن يجيب أمام مشرف. تتطلب كل من التوجيه السادس لمكافحة غسل الأموال (AMLD6) ولوائح أسواق الأصول المشفرة (MiCA) من المؤسسة أن تشرح وتقف وراء قراراتها. "أشار الخوارزمية إلى ذلك" ليس دفاعاً أثناء التفتيش، و"أزال الخوارزمية ذلك" أسوأ. لذلك فإن التصميم المسؤول الوحيد هو الذكاء الاصطناعي كطبقة دعم تجلس فوق بيانات موثوقة، مع احتفاظ مسؤول امتثال مسمى بالقرار والمساءلة المصاحبة له. الإشراف البشري ليس عجلة تدريب نزيلها بمجرد نضج النموذج. إنه البنية.

ونموذج ما هو إلا بقدر ما هو قائم تحته. هذه هي النقطة التي يغفلها الخارجون. بمفردها، لا يرى الذكاء الاصطناعي الذي يقرأ البلوكشين سوى سلاسل أحرف مجهولة تنقل القيمة إلى سلاسل أحرف مجهولة أخرى. لا يمكنه معرفة أن المحفظة التي تسبقها بثلاث خطوات هي بورصة خاضعة للعقوبات، أو أن الطرف المقابل الذي يتلقى الأموال هو مختلط للأموال (mixer) وليس مزوداً لرواتب الموظفين. توفير هذا السياق المفقود هو المهمة الكاملة لتحليل البلوكشين: إرفاق الهوية والمخاطر بالنشاط الخام على السلسلة، وتتبع التعرض غير المباشر عبر خطوات متعددة بدلاً من مجرد التحقق من العنوان أمامك، وتقييمه مقابل أكثر من مليار نقطة بيانات وأكثر من مليون كيان مشفر قمنا بتسميته منذ عام 2015. خذ حالة ملموسة: تبدو المحفظة نظيفة للوهلة الأولى، لكن تتبع تدفقاتها يظهر أن معظم رصيد her arrived، على بعد خطوتين، من عنوان مرتبط بمشغل فدية. هذا هو الاستنتاج الذي لن يصل إليه النموذج أبداً على بيانات السلسلة الخام وحدها، وهو الاستنتاج الذي يجب على مسؤول الامتثال التصرف بناءً عليه. قدم هذا السياق للنموذج ويمكنه الاستدلال على أرضية صلبة. قدمه بيانات رقيقة ويخرج بنتائج واثقة لكنها غير صحيحة، وهو ما يكون في مجال الامتثال أكثر خطورة من فجوة صادقة، لأنه يبرر أشياء كان ينبغي عدم تبريرها.

إليك ما أجد جديداً حقاً. لم يعد الذكاء الاصطناعي مجرد أداة تستخدمها فرق الامتثال فحسب؛ بل أصبح مشاركاً في السوق الذي يراقبونه. انتقلت الوكلاء المستقلون الذين يبادرون بالمدفوعات ضمن حدود محددة مسبقاً من العرض التجريبي إلى النشر، بدفع من البنية التحتية الحقيقية: معيار Coinbase x402 للمدفوعات من آلة إلى آلة، وبروتوكول الوكيل الموثوق من Visa، وتكامل الدفع في PayPal وOpenAI. بدأت البرامج في التعامل مع برامج أخرى، وتسوية في الأصول المشفرة، بحجم لا يمكن لأي فريق خزانة مطابقته يدوياً.

يطرح هذا السؤال الذي لم تجد الصناعة إجابة واضحة عليه بعد: كيف تطبق مبادئ معرفة معاملتك على طرف آخر هو عبارة عن برنامج؟ الاتجاه، على الأقل، واضح. عندما تتعامل الوكلاء بأنفسهم، لا يمكن أن تقتصر ضوابطها على مرحلة الانضمام فقط. بل تنتقل إلى طبقة المعاملات نفسها: المراقبة في الوقت الفعلي، وحدود السرعة، وأصل البيانات، والقدرة على التدخل بينما لا يزال المال قيد النقل. اتضح أن الشفافية التي دافعنا عنها لسنوات أمام المشككين هي الشيء الوحيد الذي يجعل النشاط اللامركزي على السلسلة قابلاً للتدقيق.

هذا هو المستقبل الذي قررنا بناؤه بدلاً من الانتظار. أطلقنا مؤخراً Scorechain MCP، الذي يكشف عن تقييمات المخاطر وذكاء الكيانات من خلال بروتوكول سياق النموذج (Model Context Protocol)، وهو المعيار الناشئ الذي يسمح لوكلاء الذكاء الاصطناعي باستدعاء الأدوات الخارجية مباشرة. resides الذكاء في منصتنا، ويبقى الذكاء الاصطناعي خارجها، مستدعياً للحصول على الإجابات بدلاً من أن يكون مدمجاً في أداة الامتثال نفسها. المبدأ بسيط: لا ينبغي أن يتعامل أي وكيل بعمى. قبل نقل الأموال أو الموافقة على طرف آخر، يمكنه سؤال Scorechain في نفس اللحظة عما إذا كان ذلك العنوان كياناً محظوراً، أو مختلطاً، أو احتيالاً معروفاً، أو محفظة خاصة نظيفة، والحصول على تقييم للمخاطر مقابل ذلك. هذا ليس سيناريو افتراضياً. نحن بالفعل ننفذ أكثر من 1.5 مليون فحص لمكافحة غسل الأموال يومياً، ويعود فحص الاستعلام في حوالي 235 مللي ثانية، وهو سريع بما يكفي للبقاء داخل معاملة حية بدلاً من إبطائها. وضعناه حيث يعيش هؤلاء الوكلاء وسير العمل فعلياً، كتطبيق داخل ChatGPT وClaude، وكميزة تكامل على منصات الأتمتة مثل n8n وZapier. فحص الامتثال الذي يجلس داخل التدفق، في لحظة اتخاذ القرار، يستحق أكثر بكثير من واحد يُضاف بعد أن تحرك المال بالفعل. الفحص الأكثر أساسية على الإطلاق، سواء كان العنوان يظهر في قائمة العقوبات، لا ينبغي أن يكون خلف جدار دفع لأي شخص. ولهذا السبب نقدمه كـ واجهة برمجة تطبيقات مجانية لفحص العقوبات يمكن لأي مطور، أو وكيل، أو سير عمل استدعاؤها. فحص التعرض للعقوبات ليس المكان الذي يجب أن يستخرج منه مزود الامتثال القيمة؛ إنه الأساس الذي يجب أن يقف عليه السوق بأكمله.

هناك تحول من الدرجة الثانية هنا يبدأ فقط مصدرو الرموز ومديرو الأصول في التعامل معه. عندما تتحرك القيمة نحو العملات المستقرة والأصول الرمزية بسرعة الآلة، لم يعد الخطر المهم هو المعاملة الفردية فحسب، بل الأصل نفسه: من يملكه، ومدى تركيز هذا الملكية، وكمية العرض التي تجلس مع كيانات محظورة أو عالية المخاطر أخرى. هذا سؤال مختلف عن مراقبة المعاملات، وهو ما بُني ذكاء الأصول الرقمية للإجابة عليه، مما يمنح المصدّر أو مدير الأصول رؤية على مستوى الأصول لحاملي الأسهم والتعرض قبل سكها أو إدراجها أو تخصيصها.

أوروبا أكثر استعداداً لهذا مما يُمنح لها من اعتراف. تفترض MiCA وAMLD6 بالفعل المراقبة المستمرة والمساءلة الواضحة بدلاً من فحص لمرة واحدة عند الباب، والنظام الذي يفترض أن النشاط يجب أن يكون قابلاً للتفسير هو بالضبط ما تريده عندما تبدأ البرامج بتحريك الأموال. لذا نعم، الذكاء الاصطناعي قادم على امتثال العملات المشفرة. سيزيل قدراً كبيراً من العمل الممل، وأرحب بذلك. ما لن يزيله هو الحاجة إلى الحكم، والمساءلة، والبيانات القابلة للتحقق. إنه يرفع المعيار في جميع الجوانب الثلاثة. الفرق التي تعامل الذكاء الاصطناعي كمحلل أسرع، متجذر في ذكاء السلسلة الموثوق به ومبقي عليه تحت السيطرة البشرية الصارمة، هي الفرق التي ستظل قائمة عندما تبدأ الآلات في التعامل. هذا أقرب مما يعتقد معظم الناس.