AI가 암호화폐 준수를 노리고 있습니다. 하지만 대부분의 사람들이 생각하는 방식은 아닙니다.

Pierre Gérard, CEO 및 공동 설립자 Scorechain

2015년 룩셈부르크에서 Scorechain을 설립했을 때, “블록체인 분석”은 아직 카테고리가 아니었습니다. 우리는 처음 몇 년 동안 은행과 규제 기관들에게 공개 원장의 투명성이 위협이 아닌 기회인 이유를 설명하는 데 보냈습니다. 10년 후, 저는 인공 지능(AI)에 대해 동일한 오해가 자리 잡고 있는 것을 목격하고 있으며, 이는 업계가 가질 수 없는 시간을 소비하게 만들고 있습니다.

대화에서 두 가지 이야기가 지배적입니다. 첫 번째는 AI가 곧 준수 팀을 완전히 대체할 것이라는 것입니다. 두 번째는 AI가 너무 예측 불가능하여 규제된 금융 활동 근처에도 접근해서는 안 된다는 것입니다. 저는 둘 다 믿지 않으며, 2015년 이후 2,800개 이상의 가상 자산 서비스 제공자(VASP)를 리스크 평가했고, 지난 2년 동안 AI가 진정으로 도움이 되는 곳에 준수 도구 자체에 내장된 것이 아닌 별도의 계층으로 추가해 온 당사 회사의 관점에서 이렇게 말합니다.

내가 대화하는 모든 준수 책임자가 처음 5분 이내에 제기하는 문제부터 시작해 봅시다: 노이즈. 신경질적인 은행이 조정하는 방식대로 조정된 제재 스크리닝 시스템은 95% 수준의 위양성을 발생시킬 수 있습니다. 거래 모니터링도 크게 뒤처지지 않습니다. 따라서 유형론을 이해하고 자금 흐름을 읽을 수 있는 숙련된 분석가는 하루 중 대부분의 시간을 결코 리스크가 아니었던 경고를 처리하는 데 보냅니다. 흔한 성씨에 대한 이름 일치 거부, 완전히 다른 사람을 설명하는 5건의 부정적 미디어 기사 읽기 등. 각 부정적 미디어 검사는 분석가에게 10~20분이 소요됩니다. 이것이 오늘날 준수 업무의 실제 질감이며, 이것이 좋은 사람들이 이 직업에서 탈진하는 이유입니다.

여기서 자동화가 그 자리를 얻으며, 이는 과장이 시사하는 것보다 좁은 영역입니다. 저는 중립적이지 않습니다. Scorechain AI는 분석가에게 단일 보고서를 전달하는 존재입니다: 지갑의 위험 점수, 상호작용한 엔티티 유형, 노출된 명명된 서비스 및 상대방. 이는 과거에 원장 전반에 걸친 수동 추적의 수 시간을 의미하던 작업입니다. 하지만 보고서가 무엇을 하고 무엇을 하지 않는지 주목하십시오. 그것은 아무것도 결정하지 않습니다. 그것은 증거를 압축하여 그 결정을 승인하고 나중에 규제 기관에게 방어해야 하는 준수 담당자가 몇 분 안에 읽고 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 그것이 전체 게임입니다. 좋은 자동화는 준수 기능을 축소하지 않습니다. 그것은 트라이아지(triage)의 터널에서 벗어나 판단으로 되돌려 놓습니다.

이 구분이 중요한 이유는 대안이 위험하기 때문입니다. 규제된 환경에서는 모델이 감독자에게 책임을 질 수 없습니다. 제6차 자금세탁방지Directive(AMLD6)와 암호화폐자산시장규정(MiCA) 모두 기관이 자신의 결정을 설명하고 뒷받침해야 한다고 요구합니다. “알고리즘이 이를 플래그했습니다”는 검사 시 방어 수단이 될 수 없으며, “알고리즘이 이를 승인했습니다”는 더 나쁩니다. 따라서 유일한 책임 있는 설계는 신뢰할 수 있는 데이터 위에 자리 잡은 지원 계층으로서의 AI이며, 지정된 준수 책임자가 결정과 그에 따른 책임을 유지합니다. 인간 감독은 모델이 성숙한 후 제거하는 보조 바퀴가 아닙니다. 그것은 아키텍처입니다.

그리고 모델은 그 아래에 있는 것만큼만 항상 좋습니다. 이는 외부인이 놓치는 부분입니다. 단독으로 블록체인을 읽는 AI는 다른 익명 문자열로 가치를 이동하는 익명 문자열의 무작위 문자열만 볼 수 있습니다. 그것은 상류 3단계에 있는 지갑이 제재된 거래소인지, 또는 자금을 받는 상대방이 payroll 제공자가 아닌 mixer인지 알 수 없습니다. 누락된 컨텍스트를 제공하는 것이 블록체인 분석의 전체 작업입니다: 원체인 활동에 신원과 위험을 연결하고, 단순히 앞의 주소를 확인하는 것이 아니라 여러 홉에 걸쳐 간접 노출을 추적하며, 2015년 이후로 우리가 라벨을 붙인 10억 개 이상의 데이터 포인트와 100만 개 이상의 암호화폐 엔티티에 대해 점수를 매깁니다. 구체적인 사례를 들어보겠습니다: 지갑은 처음 보기에는 깨끗해 보이지만, 흐름을 추적하면 대부분의 잔고가 2단계 전에 랜섬웨어 운영자와 연결된 주소에서 도착했음이 나타납니다. 이는 모델이 원체인 데이터 alone로는 도달할 수 없는 발견이며, 준수 담당자가 행동해야 하는 발견입니다. 모델에 해당 컨텍스트를 공급하면 견고한 기반 위에서 추론할 수 있습니다. 얇은 데이터를 공급하면 확신에 찬 헛소음을 생산하며, 이는 준수 분야에서 정직한 결함보다 더 위험합니다. 왜냐하면 그것은不应该 통과시키는 것들을 통과시키기 때문입니다.

제가 진정으로 새로움을 발견하는 점은 다음과 같습니다. AI는 이제 준수 팀이 사용하는 도구를 넘어, 그들이 모니터링하는 시장의 참여자가 되고 있습니다. 사전 설정된 한도 내에서 결제를 시작하는 자율 에이전트는 데모에서 배포로 이동했으며, 이는 실제 인프라에 의해 추진됩니다: 머신투머신 결제를 위한 Coinbase의 x402 표준, Visa의 Trusted Agent Protocol, PayPal과 OpenAI의 체크아웃 통합. 소프트웨어가 다른 소프트웨어와 거래하기 시작했으며, 이는 어떤 재무팀도 손으로 따라잡을 수 없는 규모로 암호화폐 자산으로 정산됩니다.

이는 업계가 아직 명확하게 답하지 못한 질문을 제기합니다: 거래 확인(Know Your Transaction) 원칙을 소프트웨어라는 상대방에 어떻게 적용할 것인가? 적어도 방향성은 명확합니다. 에이전트가 자체적으로 거래할 때, 통제는 온보딩 단계에만 머물러서는 안 됩니다. 통제는 거래 계층 자체로 이동합니다: 실시간 모니터링, 속도 제한, 기원 추적, 그리고 자금이 이동 중일 때 개입할 수 있는 능력. 우리는 수년간 회의론자들에게 방어해 온 투명성이 결국 자율적인 온체인 활동을 감사 가능하게 만드는 유일한 요소임이 밝혀졌습니다.

이것이 우리가 기다리는 것이 아니라 구축하기로 결정한 미래입니다. 우리는 최근 Scorechain MCP를 출시하여, AI 에이전트가 외부 도구를 직접 호출할 수 있게 해주는 부상하는 표준인 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol)을 통해 당사 리스크 스코어링 및 엔티티 인텔리전스를 공개했습니다. 인텔리전스는 당사 플랫폼에 reside하고, AI는 그 외부에 머무르며, 준수 도구 자체에 내장되는 대신 답변을 요청합니다. 전제는 간단합니다: 에이전트는 결코 맹목적으로 거래해서는 안 됩니다. 자금을 이동하거나 상대방을 승인하기 전에, 에이전트는 Scorechain에 해당 주소가 제재 대상 엔티티, 믹서, 알려진 사기, 아니면 깨끗한 개인 지갑인지 묻고 그에 대한 리스크 점수를 받을 수 있습니다. 이는 가상의 시나리오가 아닙니다. 당사는 이미 하루에 150만 건 이상의 AML 검사를 실행하며, 스크리닝 호출은 약 235밀리초 만에 반환되어 실시간 거래 내에 위치하더라도 속도를 늦추지 않을 만큼 빠릅니다. 당사는 이를 에이전트와 워크플로우가 실제로 존재하는 곳에 배치했습니다. ChatGPT와 Claude 내의 앱으로, 그리고 n8n과 Zapier와 같은 자동화 플랫폼의 통합으로 말입니다. 결정이 내려지는 순간 흐름 내에 자리 잡은 준수 검사는 이미 자금이 이동한 후에 부가적으로 추가되는 것보다 훨씬 더 큰 가치를 지닙니다. 주소가 제재 목록에 나타나는지 여부를 확인하는 가장 기본적인 검사는 누구에게나 유료 벽 뒤에 있어서는 안 됩니다. 이것이 우리가 모든 개발자, 에이전트, 워크플로우가 호출할 수 있는 무료 제재 스크리닝 API를 제공하는 이유입니다. 제재 노출에 대한 스크리닝은 준수 제공자가 가치를 추출해야 할 곳이 아닙니다. 이는 전체 시장이 서 있어야 할 바닥입니다.

여기에는 토큰 발행자 및 자산 관리자들이 이제야 본격적으로 직면하기 시작한 2차적 변화가 있습니다. 가치가 스테이블코인 및 토큰화된 자산으로 기계 속도로 이동할 때, 중요한 리스크는 이제 개별 거래뿐만 아니라 자산 자체, 즉 누가 이를 보유하고 있는지, 소유권이 얼마나 집중되어 있는지, 그리고 공급량 중 얼마나 많은 부분이 제재 대상이거나 기타 고위험 엔티티에 앉아 있는지에 있습니다. 이는 거래 모니터링과는 다른 질문이며, 당사 디지털 자산 인텔리전스가 답변하기 위해 구축된 질문입니다. 이는 발행자나 자산 관리자에게 미inting, 상장 또는 할당 전에 보유자 및 노출에 대한 자산 수준 뷰를 제공합니다.

유럽은 인정받는 것보다 이에 더 준비되어 있습니다. MiCA와 AMLD6은 이미 문에서의 일회성 검사보다는 지속적인 모니터링과 명확한 책임을 가정하고 있으며, 활동이 설명 가능해야 한다고 가정하는 제재는 소프트웨어가 자금을 이동하기 시작할 때 정확히 원하는 것입니다. 따라서 네, AI가 암호화폐 준수를 노리고 있습니다. 그것은 많은 지루한 작업을 제거할 것이며, 저는 이를 환영합니다. 그러나 그것이 제거하지 않을 것은 판단, 책임, 그리고 검증 가능한 데이터의 필요성입니다. 이는 세 가지 모두에 대한 기준을 높입니다. AI를 신뢰할 수 있는 온체인 인텔리전스에 기반하고 인간 통제 하에 단단히 유지된 더 빠른 분석가로 대하는 팀들이 기계들이 거래를 시작할 때에도 여전히 서 있을 것입니다. 이는 대부분의 사람들이 생각하는 것보다 더 가까워졌습니다.