編者按：2023 年 8月14日，第七屆GAIR全球人工智能與機(jī)器人大會(huì)在新加坡烏節(jié)大酒店正式開幕。論壇由GAIR研究院、雷峰網(wǎng)、世界科技出版社、科特勒咨詢集團(tuán)聯(lián)合主辦。

大會(huì)共開設(shè)10個(gè)主題論壇，聚焦大模型時(shí)代下的AIGC、Infra、生命科學(xué)、教育，SaaS、web3、跨境電商等領(lǐng)域的變革創(chuàng)新。此次大會(huì)是在大模型技術(shù)爆炸時(shí)代，首個(gè)出海的AI頂級(jí)論壇，也是中國(guó)人工智能影響力的一次跨境溢出。

在8.15日的“Web3與AI的終極對(duì)撞”專場(chǎng)，BitDATA創(chuàng)始人王凱以“人工智能技術(shù)在 BitDATA 數(shù)字貨幣交易所反洗錢中的作用”為主題進(jìn)行了演講。

作為數(shù)字貨幣行業(yè)的資深從業(yè)者，王凱分享了AI在數(shù)字貨幣交易所反洗錢中的應(yīng)用。王凱創(chuàng)立的BitDATA Exchange（BitEx）是新加坡的加密貨幣交易所，專注于安全，并借助先進(jìn)技術(shù)支持，促進(jìn)高效的高交易量。

王凱認(rèn)為通過 AI 模型，BitDATA能夠持續(xù)學(xué)習(xí)和優(yōu)化，提高后續(xù)識(shí)別的這個(gè)準(zhǔn)確性。當(dāng)然整個(gè)技術(shù)還離不開人的介入。

王凱表示，這個(gè)過程屬于自動(dòng)化+人工的協(xié)作，大量自動(dòng)化的決策和處理過程，減少了人工審核的成本，提高了合規(guī)性。總體來(lái)說(shuō)，人工智能技術(shù)在反洗錢領(lǐng)域有非常效果和收益，特別是在提高檢測(cè)準(zhǔn)確性、降低運(yùn)營(yíng)成本和增加客戶的任方面。

以下為王凱的現(xiàn)場(chǎng)演講內(nèi)容，雷峰網(wǎng) (公眾號(hào)：雷峰網(wǎng)) 作了不改變?cè)獾木庉嫾罢?

大家下午好，我是BitDATA Exchange的創(chuàng)始人王凱，首先非常感謝雷峰網(wǎng)邀請(qǐng)我來(lái)給大家做一個(gè)分享，非常激動(dòng)。很久沒有參加這種學(xué)術(shù)會(huì)議了，感覺重新回到了校園，我個(gè)人背景是做安全研究的。

今天我主要從一個(gè)客戶和應(yīng)用的角度，來(lái)跟大家分享我們是如何在數(shù)字貨幣交易所中應(yīng)用 AI 技術(shù)的。

先來(lái)簡(jiǎn)單介紹一下BitDATA Exchange，我們是新加坡的一家受金融管理局監(jiān)管的合規(guī)交易所，主要業(yè)務(wù)圍繞錢，對(duì)數(shù)字貨幣的一個(gè)交易，包括支付。

在整個(gè)合規(guī)交易所里面的一個(gè)非常重要的課題，就是面臨著合規(guī)性的要求，那么合規(guī)性要求一個(gè)重要的點(diǎn)——反洗錢。今天我們就“利用人工智能技術(shù)，如何在 BitDATA數(shù)字貨幣交易所反洗錢中發(fā)揮作用”，給大家做一個(gè)分享。

目前反洗錢面臨的挑戰(zhàn)

簡(jiǎn)單介紹一下數(shù)字貨幣市場(chǎng)，數(shù)字貨幣最開始是從比特幣中誕生而來(lái)的，而比特幣從 2009 年誕生以來(lái)，帶動(dòng)了整個(gè)數(shù)字貨幣行業(yè)經(jīng)歷了大概十多年的高速發(fā)展，這個(gè)發(fā)展過程也是非常動(dòng)蕩。當(dāng)然現(xiàn)在整個(gè)市場(chǎng)已經(jīng)趨于更加理性、合規(guī)的方向發(fā)展。很多發(fā)達(dá)國(guó)家包括新加坡都陸續(xù)出臺(tái)了相關(guān)的政策法規(guī)。

未來(lái)數(shù)字貨幣市場(chǎng)發(fā)展的趨勢(shì)有三個(gè)，一個(gè)是圍繞金融衍生品，一個(gè)是從技術(shù)角度來(lái)說(shuō)，我們中心化和去中心化的交易所的一個(gè)基于電商的交易，最后一點(diǎn)是圍繞合規(guī)和持牌的經(jīng)營(yíng)。那在這個(gè)大的前提下，隨著市場(chǎng)大量的資金流動(dòng)，反洗錢就成了一個(gè)很重要的課題。所以在我們的交易所中也應(yīng)用了 AI 技術(shù)，去對(duì)抗反洗錢。

簡(jiǎn)單介紹一下洗錢是什么？簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)洗錢就是一個(gè)過程，其中一個(gè)就是將非法的資金清洗干凈，讓它看起來(lái)更加合法。無(wú)論是傳統(tǒng)金融領(lǐng)域還是數(shù)字貨幣市場(chǎng)，都存在反洗錢操作。而這個(gè)問題隨著技術(shù)的發(fā)展，也會(huì)更復(fù)雜，包括新的一些像區(qū)塊鏈的發(fā)展也會(huì)進(jìn)行演變，所以說(shuō)我們對(duì)抗反洗錢的技術(shù)手段也是需要不斷進(jìn)行升級(jí)的。

那除了我們要有嚴(yán)格的KYC身份驗(yàn)證之外，反洗錢的機(jī)制也是在不斷的升級(jí)過程中。

現(xiàn)在反洗錢面臨的幾個(gè)挑戰(zhàn)中，一個(gè)是技術(shù)層面的，由于加密貨幣的匿名性，包括去中心化的交易所的人都有可能被反洗錢的人利用；第二個(gè)是它的全球性，因?yàn)閿?shù)字貨幣是跨越國(guó)界的，所以不同國(guó)家的反洗錢法規(guī)也各不相同，這讓一些不法分子是有一些可以利用的空間；第三個(gè)就是偽造的身份和信息，這個(gè)技術(shù)其實(shí)也是在不斷的升級(jí)，包括大家可能最近挺常聽到的一個(gè)術(shù)語(yǔ)就是 AI 換臉的技術(shù)，能繞過通過人臉識(shí)別的KYC機(jī)制；第四個(gè)是圍繞數(shù)據(jù)保護(hù)和隱私問題，在反洗錢中收集和分享的大量客戶數(shù)據(jù)可能引發(fā)隱私關(guān)切，需要確保數(shù)據(jù)的安全性和保密性。那最后就是我們剛剛提到的，這個(gè)過程是一個(gè)變化的過程，這個(gè)過程當(dāng)中它會(huì)有一個(gè)對(duì)抗的時(shí)間差，所以我們也想利用AI技術(shù)來(lái)縮短這個(gè)時(shí)間差。

AI在反洗錢中的應(yīng)用

AI 技術(shù)在反洗錢中的應(yīng)用主要有幾個(gè)方面。

一個(gè)是在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，利用大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別：可以通過不斷的學(xué)習(xí)和分析數(shù)據(jù)來(lái)改變反洗錢識(shí)別的模式，還可以在交易模式上提供幫助，例如可以發(fā)現(xiàn)一些異常的交易行為和股東的行為中明顯有偏差的一些交易，對(duì)其進(jìn)行預(yù)警。另外基于機(jī)器學(xué)習(xí)能力可以做很多預(yù)測(cè)，包括對(duì)交易行為的所帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)方面的一些預(yù)測(cè)，比如某個(gè)客戶的交易行為突然發(fā)生了改變，那我們可以去預(yù)判他這個(gè)行為會(huì)容易造成什么損失或者異常情況。

那同時(shí)我們的自動(dòng)化決策也是基于上述這些技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)，包括像我們會(huì)自動(dòng)化地拒絕某個(gè)交易，或者根據(jù)我們的策略會(huì)凍結(jié)某個(gè)賬戶，那么這些都是基于自動(dòng)化的決策來(lái)快速的實(shí)現(xiàn)阻斷，從而降低風(fēng)險(xiǎn)，保護(hù)客戶的資產(chǎn)安全。

第二個(gè)維度就是大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)與風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別：深化可疑交易的探測(cè)。在識(shí)別可疑交易方面，可疑交易又分為異常交易的檢測(cè)，那么通過機(jī)器學(xué)習(xí)模型也能讓我們發(fā)現(xiàn)這些日常交易，并且通過大數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析，可以發(fā)現(xiàn)交易之間的一些隱藏關(guān)系。比如說(shuō)來(lái)自不同賬戶的大量的小額的這種交易，可能會(huì)預(yù)示著它是一個(gè)結(jié)構(gòu)化的洗錢行為。

另外一個(gè)方面我們可以用在客戶的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)方面。前面有人提到KYC，這也是反洗錢中很重要的內(nèi)容，但KYC屬于事前，用戶開戶的時(shí)候要做KYC，但在事中等到交易在后續(xù)的一系列行為中，我們還需要不斷進(jìn)行分析，所以我們會(huì)跟著客戶生成一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)報(bào)告，然后通過報(bào)告來(lái)分析有哪些可疑交易的行為。

最后AI技術(shù)可以用來(lái)做趨勢(shì)分析，通過長(zhǎng)期大量在交易數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)的模型的積累，可以讓我們對(duì)未來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)趨勢(shì)有一個(gè)判斷。所以隨著數(shù)字貨幣市場(chǎng)的復(fù)雜性和速度不斷的增長(zhǎng)，利用大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和管理，已經(jīng)成為這個(gè)行業(yè)的一個(gè)必然的選擇。

通過持續(xù)的學(xué)習(xí)和改進(jìn)的這些技術(shù)，將使我們這樣的交易所可以更好地更快速地去識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)，然后保護(hù)我們自己，也保護(hù)我們的客戶，確保一個(gè)市場(chǎng)在安全的一個(gè)狀態(tài)下運(yùn)轉(zhuǎn)。

今天，在全球金融領(lǐng)域里面，反洗錢已經(jīng)成為一項(xiàng)至關(guān)重要的話題，為了提高識(shí)別反洗錢的行為，我們通過像利用知識(shí)圖譜，包括AI，還有一些 RPA 的自動(dòng)化機(jī)器人處理的一些技術(shù)，來(lái)作為一個(gè)綜合的解決方案。

那我們簡(jiǎn)單介紹一下知識(shí)圖譜，這是一種描述事物和他們之間關(guān)系的一個(gè)結(jié)構(gòu)化的知識(shí)的一個(gè)表示，它可以幫助組織整合分析大量的復(fù)雜的數(shù)據(jù)，并可以來(lái)提供一個(gè)可視化的一個(gè)視圖。所以在知識(shí)圖譜中我們應(yīng)用的一個(gè)點(diǎn)是對(duì)比如說(shuō)電商資金的分析，可以找到這些資金是不是來(lái)自于同一個(gè)源，然后分散出去，然后最后怎么又歸集到了哪里？所以通過這個(gè)可視化的數(shù)據(jù)，讓我們的風(fēng)險(xiǎn)合規(guī)人員可以很容易地鑒別一些復(fù)雜的事物。

自動(dòng)化的技術(shù)可以讓我們執(zhí)行大量的日常的自動(dòng)化的一些任務(wù)，同時(shí)結(jié)合 AI 技術(shù)可以更智能的來(lái)幫我們處理數(shù)據(jù)，識(shí)別相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)，并做出自動(dòng)化的決策。

構(gòu)建反洗錢知識(shí)圖譜： 大數(shù)據(jù)、AI與RPA技術(shù)的完美結(jié)合

我們構(gòu)筑反洗錢的知識(shí)圖譜大概有幾個(gè)步驟，從數(shù)據(jù)的收集到數(shù)據(jù)的清洗，然后再構(gòu)建它的關(guān)系模型，再生成知識(shí)圖譜，最后通過不斷的有更多新的數(shù)據(jù)源的加入，持續(xù)的去更新這個(gè)圖譜。

再者，AI 和自動(dòng)化技術(shù)的結(jié)合，可以有效的提高我們反洗錢的效率。

主要體現(xiàn)在幾個(gè)方面，一個(gè)是自動(dòng)化的數(shù)據(jù)整合，我們使用 RPA 的技術(shù)可以自動(dòng)的從各系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)中收集數(shù)據(jù)，然后通過 AI 技術(shù)可以幫助我們識(shí)別可能的交易模式或異常的交易行為，那 RPA 可以自動(dòng)的生成報(bào)告來(lái)發(fā)送這些相關(guān)的預(yù)警過程，然后確保我們的相關(guān)人員可以及時(shí)的收到這些通知。

最后根據(jù)產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，通過 AI 模型可以持續(xù)的學(xué)習(xí)和優(yōu)化，來(lái)提高我們后續(xù)識(shí)別的準(zhǔn)確性。當(dāng)然整個(gè)技術(shù)還離不開人的介入，所以我們也會(huì)有相關(guān)的人員隨時(shí)跟人工智能技術(shù)結(jié)合協(xié)作。

人工智能可以處理大量的數(shù)據(jù)，并識(shí)別相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)模式，但人類的經(jīng)驗(yàn)依然重要。所以在這里面，當(dāng)AI識(shí)別到可疑的模式時(shí)，那就需要人工來(lái)進(jìn)行二次確認(rèn)。整個(gè)過程屬于自動(dòng)化，人機(jī)協(xié)作的一個(gè)過程，通過我們?nèi)斯そ尤肟梢圆粩鄡?yōu)化我們的模型和策略，讓識(shí)別變得更精準(zhǔn)。

所以基于上述分析，在反洗錢領(lǐng)域，運(yùn)用知識(shí)圖譜和AI、RPA 的技術(shù)，為我們交易所提供一個(gè)高效和準(zhǔn)確的工具，可以更準(zhǔn)確的識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)，預(yù)防反洗錢。同時(shí)人和機(jī)器協(xié)作可以確保這是高效和準(zhǔn)確的過程，為后續(xù)的服務(wù)創(chuàng)造了很多價(jià)值。

案例分析

那具體在BitDATA Exchange如何應(yīng)用上述技術(shù)？下面我們列舉一些重要的點(diǎn)來(lái)展示一下。

今天我們的話題主要圍繞反洗錢合規(guī)。其實(shí)在 AI 里面，前面有人分享安全是圍繞著漏洞，我們的 AI 技術(shù)也是圍繞著怎么預(yù)防攻擊。

AI怎么來(lái)幫助我們？首先第一個(gè)，我們可以智能的去發(fā)現(xiàn)一些異常交易。通過深度學(xué)習(xí)模型，我們交易所可以實(shí)時(shí)翻譯這些交易數(shù)據(jù)，來(lái)識(shí)別市場(chǎng)的一些操控行為，或者異常的交易模式。

另外就是對(duì)反洗錢的監(jiān)測(cè)，我們的知識(shí)圖譜和機(jī)器學(xué)習(xí)，可以持續(xù)的來(lái)跟蹤找到資金的流動(dòng)，然后標(biāo)注這些相關(guān)的信息，為我們后續(xù)的判斷和決策提供一些依據(jù)。

第三點(diǎn)，反洗錢的壓力比較大的地方，除了傳統(tǒng)金融領(lǐng)域，還有數(shù)字貨幣，因?yàn)閿?shù)字貨幣匿名性、跨國(guó)界的特性，所以怎么去分析幣的反洗錢，也給我們這一類合規(guī)的貨幣交易所提出一個(gè)新的挑戰(zhàn)。我們對(duì)區(qū)塊鏈的電商的一些交易數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行實(shí)時(shí)的收集和監(jiān)控，然后建立起我們整個(gè)交易的關(guān)系圖，再通過已知的風(fēng)險(xiǎn)案例來(lái)訓(xùn)練我們的分類器，能夠識(shí)別這些可疑的交易，包括行為模式。

同時(shí)我們也會(huì)跟一些政府，包括一些反洗錢相關(guān)的機(jī)構(gòu)來(lái)合作，通過采購(gòu)更多的數(shù)據(jù)源，包括黑名單的地址，然后用交易所的地址來(lái)實(shí)現(xiàn)，我們可以及時(shí)的發(fā)現(xiàn)哪些是黑客。

最后我們也利用AI技做一些市場(chǎng)預(yù)測(cè)，包括大量的交易數(shù)據(jù)和市場(chǎng)相關(guān)的新聞。我們的 AI 系統(tǒng)也可以提供一些市場(chǎng)趨勢(shì)的預(yù)測(cè)，當(dāng)然不作為投資建議，只提供一個(gè)判斷。

那我們是如何來(lái)評(píng)估 AI 技術(shù)在整個(gè)反洗錢中的效果和收益的，主要是通過以下幾個(gè)方面，第一個(gè)就是要看它的準(zhǔn)確性，所以要通過大量日常數(shù)據(jù)的積累來(lái)去驗(yàn)證比如說(shuō)誤報(bào)、漏報(bào)的這些風(fēng)險(xiǎn)。第二個(gè)就是自動(dòng)化決策的效率。第三個(gè)就是它的持續(xù)升級(jí)。

運(yùn)用了知識(shí)圖譜、AI和RPA技術(shù)后，我們?cè)谑找娣矫嬗泻芏囡@性化的收益，第一個(gè)是幫我們降低了運(yùn)營(yíng)成本，大量自動(dòng)化的決策和處理過程，不僅減少了我們?nèi)斯徍说某杀?，也讓客戶體驗(yàn)變得更好。然后第二個(gè)是提高了我們的合規(guī)性，我們通過 AI 技術(shù)讓我們審查的內(nèi)容更加準(zhǔn)確，更好的去滿足各國(guó)的反洗錢法規(guī)。那第三點(diǎn)是增強(qiáng)了客戶信任，通過這些高效準(zhǔn)確的反洗錢措施，我們規(guī)避了很多風(fēng)險(xiǎn)，但同時(shí)這些規(guī)避的風(fēng)險(xiǎn)是在保護(hù)我們的客戶。最后是業(yè)務(wù)增長(zhǎng)，高效的反洗錢可以促進(jìn)我們整個(gè)業(yè)務(wù)的發(fā)展，從而吸引更多的客戶。

AI 技術(shù)目前也還在發(fā)展中，還有很多問題，面臨著許多挑戰(zhàn)和限制，主要體現(xiàn)在幾個(gè)方面，一個(gè)是數(shù)據(jù)質(zhì)量與完整性方面， AI 模型的效果很大程度上都依賴于這兩方面。如果數(shù)據(jù)質(zhì)量不夠高的話，結(jié)果就會(huì)出現(xiàn)偏差。第二個(gè)是解釋性的問題，深度學(xué)習(xí)模型往往缺乏一個(gè)透明度，這可能導(dǎo)致我們決策有時(shí)候難以解釋。第三個(gè)是持續(xù)更新與維護(hù)，為了應(yīng)對(duì)新的轉(zhuǎn)型，新的洗錢的策略，A模型也是要不斷維護(hù)和更新的，所以我們也是不斷地投入在里面。

總體來(lái)說(shuō)人工智能技術(shù)在反洗錢領(lǐng)域有著顯著的效果和收益，特別是在提高檢測(cè)的準(zhǔn)確性，降低我們的運(yùn)營(yíng)成本和增加客戶的信任方面幫助很大。為了發(fā)揮AI技術(shù)的價(jià)值和潛力，我們也是不斷的在這方面進(jìn)行投資。

隨著人工智能技術(shù)正在成為我們交易所反洗錢的有力工具，那在這個(gè)背景下我們也對(duì)未來(lái)有一些大膽的預(yù)測(cè)。

1、智能模式識(shí)別。隨著深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的進(jìn)一步成熟，可以幫我們交易所更準(zhǔn)確地識(shí)別反向行為和一個(gè)復(fù)雜的模式，甚至可以預(yù)測(cè)新出現(xiàn)的洗錢策略。那未來(lái)我們會(huì)看到更多的自適應(yīng)模型，可以實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)、調(diào)整，提高其檢測(cè)的精度。

2、更強(qiáng)的一個(gè)自動(dòng)化處理能力。現(xiàn)在的交易所需要進(jìn)入大量的交易數(shù)據(jù)，那么通過人工智能的大部分反饋腳本，可以自動(dòng)的進(jìn)行清算還有結(jié)算，可能會(huì)涉及一些洗錢的交易時(shí)進(jìn)行標(biāo)記，然后轉(zhuǎn)給我們相關(guān)的專業(yè)團(tuán)隊(duì)來(lái)進(jìn)行人工審查，也很大地提高了我們的處理效率和準(zhǔn)確性。

3、多數(shù)據(jù)源的整合。反洗錢工作不僅僅是分析交易數(shù)據(jù)，還需要其他的一些數(shù)據(jù)源，例如我們監(jiān)控的社交媒體，通過技術(shù)手段自動(dòng)收集整個(gè)市場(chǎng)的新聞資訊，還有購(gòu)買的一些第三方的數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)進(jìn)行整合，然后人工智能可以幫我們從這些數(shù)據(jù)中整合提煉出有價(jià)值的信息，來(lái)更全面的評(píng)估整個(gè)交易風(fēng)險(xiǎn)。

4、全球合作與共享。隨著數(shù)字貨幣的發(fā)展，它也是一個(gè)全球化的過程，所以為了應(yīng)對(duì)跨國(guó)的洗錢活動(dòng)，不同國(guó)家的交易所和監(jiān)管機(jī)構(gòu)也需要合作，而人工智能可以促進(jìn)這種合作，一起構(gòu)建出全球的反洗錢的知識(shí)圖譜，然后共享洗錢的模式、策略，促進(jìn)合規(guī)交易，提升反洗錢的效率。

這些是我們認(rèn)為AI在反洗錢領(lǐng)域未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。還有兩點(diǎn)也比較重要，AI在反洗錢領(lǐng)域的應(yīng)用可以幫我們提高用戶的體驗(yàn)，另外在安全和隱私方面其也可以給我們帶來(lái)很多的幫助。所以總的來(lái)說(shuō)人工智能技術(shù)在數(shù)字貨幣交易所反洗錢領(lǐng)域，具有龐大的發(fā)展?jié)摿ΓＭ灰姿捅O(jiān)管機(jī)構(gòu)能不斷的在這方面進(jìn)行投入研發(fā)

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