人工智能正在改变加密货币合规，但方式与大多数人想象的不同

作者：Pierre Gérard，首席执行官兼联合创始人， Scorechain

当我们于 2015 年在卢森堡创立 Scorechain 时，“区块链分析”尚未成为一个类别。我们在头几年向银行和监管者解释，为什么公共账本的透明度是一个机会而不是威胁。十年后，我看着同样的误解附着在人工智能（AI）上，而这正在让行业付出它没有的时间成本。

主导对话的两个故事。第一个故事说 AI 很快将完全取代合规团队。第二个故事说 AI 太不可预测，不能让它靠近受监管的金融活动。我不相信其中任何一个，我说这话是因为我的公司自 2015 年以来已经对超过 2,800 家虚拟资产服务提供商（VASP）进行了风险评估，并在过去两年中将 AI 添加到真正有帮助的地方，作为一个单独的层，而不是嵌入到我们的客户依赖的合规工具中。

从每个合规官在头五分钟内提出的那个问题开始：噪音。以紧张银行的方式调优的制裁筛查系统可能会产生高达 95% 的误报。交易监控紧随其后。因此，一位受过训练的分析师—— someone who understands typologies and can read a fund flow（理解类型学并能解读资金流向的人）——花费工作日的大部分时间清除那些从未构成风险的警报：驳回常见姓氏的名字匹配，阅读五条最终描述完全不同的人的负面新闻。每条负面新闻检查需要分析师 10 到 20 分钟。这就是今天合规工作的实际纹理，这也是为什么优秀的人才会从该行业中流失的原因。

这就是自动化赢得其地位的地方，而且它比炒作所暗示的要狭窄得多。我对它并非持中立态度。 Scorechain AI 的存在是为了向分析师提供一份单一的报告：一个钱包的风险评分、它交互过的实体类型，以及它暴露于其中的命名服务和交易对手。这项工作过去意味着在账本上进行数小时的手动追踪。但请注意这份报告做了什么和没做什么。它不做任何决定。它压缩证据，以便合规官——那个必须签署该决定并在日后向监管者为其辩护的人——能够在几分钟内阅读它，然后做出决定。这就是整个游戏。良好的自动化并不会缩小合规职能；它将其从分诊的跑步机上移开，回归到判断力上。

这种区分很重要，因为替代方案是危险的。在受监管的环境中，模型无法向主管负责。第六反洗钱指令（AMLD6）和加密资产市场法规（MiCA）都要求机构解释并为其决定负责。“算法标记了它”在检查中不是辩护理由，“算法清除了它”更糟。因此，唯一负责任的设计是 AI 作为支持层，位于可信数据之上，由指定的合规官保留决策权及其带来的责任。人工监督不是模型成熟后我们就移除的辅助轮。它是架构。

而模型的好坏永远取决于其基础。这是局外人忽略的部分。单独来看，读取区块链的 AI 只能看到匿名字符串将价值转移到其他匿名字符串。它无法知道上游三个跳点的钱包是一个受制裁的交易所，或者接收资金的交易对手是一个混币器而不是工资提供商。提供这种缺失的上下文是区块链分析的全部工作：将身份和风险附加到原始的链上活动上， 追踪跨越多个跳点的间接暴露 而不仅仅是检查你面前的地址，并根据自 2015 年以来我们标记的超过 10 亿个数据点和超过 100 万个加密实体对其进行评分。举一个具体的例子：一个钱包乍一看很干净，但追踪其资金流向显示，其大部分余额在两个跳点前来自一个与勒索软件运营商有关的地址。这是模型仅凭原始链数据永远无法得出的发现，也是合规官必须采取行动的那一个。向模型提供这种上下文，它就能在坚实的基础上进行推理。向模型提供薄弱的數據，它就会产生自信的胡言乱语，这在合规领域比诚实的空白更危险，因为它会放行它本不应放行的内容。

我发现真正新的东西是。AI 不再仅仅是合规团队使用的工具；它正成为他们监控的市场中的参与者。在预设限制下发起支付的自主代理已从演示阶段进入部署阶段，由真实的基础设施推动：Coinbase 的 x402 机器对机器支付标准、Visa 的 Trusted Agent Protocol、PayPal 和 OpenAI 的结账集成。软件开始与其他软件交易，以加密货币结算，其规模是任何财务团队手工无法匹配的。

这提出了一个行业尚未清晰回答的问题：你如何将 了解你的交易 原则应用于作为软件的交易对手？至少方向是明确的。当代理自行交易时，控制措施不能仅存在于入职阶段。它们转移到交易层本身： 实时监控、速度限制、溯源，以及在资金仍在飞行时进行干预的能力。我们多年来向怀疑论者辩护的透明度，最终被证明是使自主链上活动可审计的唯一因素。

这是我们决定构建的未来，而不是等待。我们最近推出了 Scorechain MCP，它通过模型上下文协议（Model Context Protocol）暴露我们的风险评分和实体智能，这是让 AI 代理直接调用外部工具的新兴标准。智能存在于我们的平台中，而 AI 保持在平台之外，调用以获取答案，而不是嵌入到合规工具本身中。前提很简单：代理绝不应盲目交易。在移动资金或批准交易对手之前，它可以同时询问 Scorechain，该地址是否是受制裁实体、混币器、已知骗局或干净的私人钱包，并返回风险评分。这不是假设的吞吐量。我们每天已经运行超过 150 万次反洗钱检查，筛选调用返回时间约为 235 毫秒，足够快以嵌入实时交易而不是减慢其速度。我们将它放在那些代理和工作流实际存在的地方，作为 ChatGPT 和 Claude 中的应用，以及作为 n8n 和 Zapier 等自动化平台上的集成。嵌入流程中的合规检查，在做出决定的时刻进行，其价值远高于资金已经移动后附加的检查。最基本的检查，即地址是否出现在制裁名单上，不应被任何人挡在付费墙之后。这就是为什么我们提供 免费的制裁筛查 API，任何开发人员、代理或工作流都可以调用它。筛查制裁暴露不是合规提供商应该提取价值的地方；它是整个市场应该站立的基础。

这里有一个二级转变，代币发行方和资产管理公司才刚刚开始应对。当价值以机器速度进入稳定币和代币化资产时，重要的风险不再仅仅是个别交易，而是资产本身：谁持有它，所有权集中度如何，以及多少供应位于受制裁或其他高风险实体手中。这与交易监控是不同的问题，而我们的 数字资产智能 正是为此构建的，为发行方或资产管理公司提供资产层面的持有者和暴露视图，以便他们在铸造、上市或分配之前做出决策。

欧洲对此的准备程度比人们认为的要高。MiCA 和 AMLD6 已经假设持续监控和明确的责任，而不是门前的单次检查，而一个假设活动必须可解释的制度正是当软件开始移动资金时你所想要的。所以是的，AI 正在改变加密货币合规。它将消除大量繁琐的工作，我对此表示欢迎。但它不会消除对判断力、责任和可验证数据的需求。它提高了这三方面的标准。将 AI 视为更快的分析师的团队，扎根于可靠的链上智能并牢牢保持在人工控制之下，将是当机器开始交易时仍然屹立不倒的团队。这比大多数人认为的要近。