隨著越來越多的機構探索數字資產，對鏈上分析平台的需求空前高漲。
合規專家、調查人員和監管機構使用這些區塊鏈分析工具來更好地了解加密貨幣交易中的模式和實體。
為了更多地了解這些工具以及它們如何適應更廣泛的加密貨幣採用，Cointelegraph 採訪了分析公司Elliptic 的聯合創始人兼首席科學家Tom Robinson； Elliptic 的高級加密貨幣威脅分析師Eray Akartuna。
Cointelegraph：你看到的機構客戶鏈上分析的典型用例是什麼？
Tom Robinson：加密貨幣交易所和其他處理加密貨幣資產的企業的反洗錢(AML) 和製裁合規性：我們的加密貨幣交易和錢包篩選工具可幫助企業保持合規性並減少欺詐。
對加密貨幣業務的盡職調查：我們的Discovery 產品根據對區塊鏈交易的分析提供交易所和其他加密貨幣服務的風險概況。這被加密貨幣企業和金融機構用來深入了解他們正在與之交易的企業。
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調查加密貨幣交易：Investigator——我們的區塊鏈調查軟件——允許以圖形方式探索數字貨幣包和它們之間的交易。執法調查人員使用它來“追踪資金”並將犯罪活動與個人聯繫起來。加密貨幣企業也使用它來調查其客戶的潛在非法活動。
CT：加密貨幣中的反洗錢與銀行內部針對法定貨幣的主流反洗錢有何不同？
TR：主要區別在於大多數加密貨幣交易在區塊鏈上都是可見的。這使得通過使用區塊鏈分析工具追踪資金更容易識別資金是否來自犯罪活動。
CT：你認為人工智能(AI) 和機器學習在鏈上分析中發揮作用嗎？特別是在欺詐預防和反洗錢方面？
Eray Akartuna：是的，我們已經在我們的區塊鏈分析產品中使用了機器學習。但是，通過大量測試確保這些技術的準確性非常重要。
在區塊鏈交易的某些方面，我們可以使用機器學習來理解或識別某些模式。在比特幣區塊鏈上看到的模式不一定與以太坊區塊鏈上的模式相同； 他們的工作方式略有不同。我會指出啟發式的使用。
在區塊鏈交易的某些方面，我們有共同的支出，這將幫助我們了解地址是否由單個實體擁有——如果我想識別區塊鏈上的非法活動和非法行為者——並識別他們的錢包地址。
例如，朝鮮網絡黑客正在使用一種程序化的洗錢方式。這次黑客攻擊是在2018 年進行的，他們使用了大約113 個錢包以自動方式將資金與最初的盜竊行為分開。我們可以通過編程方式分析這些單獨交易的時間戳，以準確了解該自動化軟件的工作原理。
如果我們正在分析暗網市場或恐怖實體等，使用啟發式可以幫助我們識別錢包地址是否與某個非法實體相關聯。然後我們可以使用這些啟發式方法來了解其他哪些錢包地址也可能屬於該實體或與該實體相關聯。
我們有一個適合預測分析的風險評分。當我們查看一組錢包的傳入和傳出交易時，我們可以最終看到它們的去向。在與我們關注的特定實體進行交易時，可以發現被識別為屬於交易所、恐怖組織或黑市的實體。
假設大約50% 的加密貨幣流向了某個暗網市場； 我們實際上可以使用它來提供錢包風險程度的風險評分。然後交易所和銀行使用風險評分來決定他們是否想與這些錢包持有者做生意。
CT：你在Elliptic 解決的最複雜的問題是什麼？為什麼它們很複雜，為什麼解決它們很重要？
TR：我們最近解決的最複雜和最重要的問題是如何識別加密貨幣中的犯罪所得，即使它們已經跨資產和跨鏈洗錢。犯罪分子現在使用去中心化交易所在資產之間轉移收益； 在區塊鏈之間，使用跨鏈橋。
我們開發了整體篩選，作為一種在資產和區塊鏈之間自動追踪加密貨幣資金的方式。這種獨特的能力現在是絕對必要的； 否則，洗錢者將利用企業對其活動缺乏可見性。
CT：你如何看待銀行採用數字資產和鏈上分析？到目前為止的吸收情況如何？
EA：我們看到採用速度緩慢但穩定，但合規性是銀行的首要任務。區塊鏈分析被視為難題的重要組成部分，也是緩解監管機構擔憂的一種方式。
如果機構想要涉足去中心化金融(DeFi) 領域併計劃投資客戶的資金，他們需要知道他們投資的流動資金礦池是否可信並且具有正確的風險狀況。如果流動資金礦池有非法資金進出，則存在合規問題。對於希望參與DeFi 的機構來說，這是一個關鍵用例。
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另一個用例是Revolut 等一些挑戰者銀行允許其客戶持有和交易加密貨幣貨幣。這些銀行在向客戶提供這些產品之前需要合規性和反洗錢能力。
CT：你是否與監管機構進行過任何會影響你服務金融服務行業方式的互動，從監管角度來看，你感興趣的關鍵領域是什麼？
TR：我們與世界各地的監管機構保持著持續的對話，其中許多人都在使用我們的產品。他們必須了解我們的區塊鏈分析解決方案如何運作，這樣他們才能對使用我們產品的交易所和銀行運行的合規計劃充滿信心。
資訊來源：由0x資訊編譯自COINTELEGRAPH。版權歸作者Arunkumar Krishnakumar所有，未經許可，不得轉載