
द्वारा राय: Konstantin Anissimov, Poxcem.com पर वैश्विक सीईओ
अनुपालन वह नहीं है जो यह हुआ करता था। एक ऐसे बाजार में जो कई न्यायालयों, भुगतान विधियों और प्रोटोकॉल में 24/7 चलता है, बक्से की जाँच करने और फाइलिंग रिपोर्ट की यथास्थिति को लगता है कि डिजिटल वित्त वास्तव में कैसे काम करता है, इस बात से डिस्कनेक्ट किया गया है। अनुपालन तब विकसित होना चाहिए जब वह सिस्टम की रक्षा करता है, जो सीमाहीन, विकेन्द्रीकृत और लगातार आगे बढ़ रहा है।
कई लोगों के लिए, आगे का रास्ता अभी भी स्पष्ट नहीं है। एक हालिया उद्योग के अनुसार प्रतिवेदन71% अधिकारियों को उम्मीद है कि वित्तीय अपराध के खतरे 2025 में बढ़ने के लिए बढ़ते हैं, फिर भी केवल 23% उनके वर्तमान रूपरेखाओं को वास्तव में व्यावहारिक मानते हैं। खतरे और तत्परता के बीच की खाई चौड़ी हो रही है।
एक नया दृष्टिकोण पकड़ने लगा है। फिनटेक के पार, अनुपालन को कोर में निर्मित एक सिस्टम परत के रूप में पुनर्विचार किया जा रहा है, और अभी, ध्यान का केंद्र एआई है-वास्तविक समय की निगरानी, प्रासंगिक स्क्रीनिंग और ट्रस्ट के पीछे इंजन।
कुछ को लगता है कि पुराने अनुपालन मॉडल एक ही दोष से बकल कर रहे हैं, लेकिन संचित तनाव के तहत क्रैक कर रहे हैं। जैसा कि डिजिटल मुद्राएं व्यापक वित्तीय उपयोग में आगे बढ़ती हैं, लिगेसी अनुपालन सेटअप पर बोझ हर मीट्रिक में दिखाता है – बहुत सारे अलर्ट, बहुत कम अंतर्दृष्टि और कार्य करने के लिए बहुत कम समय।
2024 में, अवैध क्रिप्टो लेनदेन में $ 40 बिलियन से अधिक दर्ज किया गया था। इस बीच, प्रतिबंधों की स्क्रीनिंग अस्थिर है: 39% फर्मों का कहना है कि वे उल्लंघन का पता लगाने की अपनी क्षमता में आश्वस्त हैं, और बढ़ते भू -राजनीतिक जोखिम के लिए केवल एक तीसरा अनुभव तैयार है। सीधे शब्दों में कहें, तो दबाव में एक पैचवर्क की तरह दिखता है।
क्या तनाव के माध्यम से कोई रास्ता है? हां, और यह सिस्टम के कोर में अनुपालन एम्बेडिंग के साथ शुरू होता है। इसका मतलब है कि कम डैशबोर्ड और उन मॉडलों द्वारा अधिक अपस्ट्रीम निर्णय जो एक मानव में शामिल होने से पहले झंडा और जोखिम को संदर्भित करते हैं।
परिणाम मानव-केंद्रित वर्कफ़्लो से एम्बेडेड, एआई-संचालित निर्णय प्रणालियों के लिए एक क्रमिक संक्रमण है। व्यवहार में, ये उपकरण वॉलेट व्यवहार को मैप करने में मदद करते हैं, जंजीरों में विसंगतियों की व्याख्या करते हैं और वास्तविक समय में और पैमाने पर व्यापार तर्क और नियामक क्षेत्रों के बीच बेमेल का पता लगाते हैं।
अनुपालन टीमों को पूरी तरह से बदलने के विचार को भूल जाओ। इसके बजाय, सुनिश्चित करें कि उनके पास पर्याप्त उपकरण हैं। जैसा कि यह एम्बेडेड तर्क अपनी जगह पाता है, यह चुपचाप बदल रहा है कि लोग डिजिटल वित्त के साथ कैसे बातचीत करते हैं।
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यदि अनुपालन अदृश्य हो जाता है – हमेशा चालू हो जाता है, तो लगातार जाँच – अगला बड़ा सवाल यह है: क्या उपयोगकर्ता एक ऐसी प्रणाली पर भरोसा कर सकते हैं जो वे अब नहीं देखते हैं?
जैसे -जैसे अनुपालन एम्बेडेड हो जाता है, उपयोगकर्ता अनुभव उन तरीकों से बदलता है जो गहराई से मायने रखते हैं, हमेशा दिखाई नहीं देते हैं। कोई पॉप-अप नहीं है जो आपको अपने धन के स्रोत को सत्यापित करने के लिए नहीं कह रहा है, या एक फ्लैगिंग एल्गोरिथ्म से अचानक फ्रीज नहीं है जो खुद को समझाता नहीं है।
बाहर से, यह चिकना लगता है। हालांकि, यह अधिक विश्वास सिस्टम का सवाल बन जाता है।
जब अनुपालन अपारदर्शी होता है, भले ही यह प्रभावी हो, यह अनिश्चितता पैदा कर सकता है। नियामक पहले से ही हैं शुरू कर दिया अपनी एआई क्षमताओं को खत्म करने वाली फर्मों के खिलाफ पीछे धकेलते हुए, और निवेशक संदेह के साथ अस्पष्ट दावों का इलाज करने लगे हैं। तो, दक्षता अच्छी है – अस्पष्टता नहीं है।
यह वह जगह है जहां पारदर्शिता सबसे अधिक मायने रखती है। प्लेटफार्मों को खुले तौर पर संवाद करना चाहिए कि एआई का उपयोग कैसे किया जाता है, जो उपयोगकर्ता और नियामक आत्मविश्वास को बनाए रखने में मदद कर सकता है। क्रिप्टो उद्योग में, जहां प्रतिष्ठित क्षति तेजी से फैलती है, विश्वास केवल स्पष्टता के माध्यम से अर्जित किया जाता है।
ट्रस्ट, इस मामले में, इस बात पर निर्भर करता है कि क्या सिस्टम समग्र रूप से काम करता है। सहमत या नहीं, चिकनी अनुभवों का मतलब बहुत कम है अगर उनके पीछे का बुनियादी ढांचा बढ़ते जोखिम, जटिलता या नियामक मांगों के साथ नहीं रह सकता है।
AI-native अनुपालन को क्षेत्राधिकार में संभावित रूप से परस्पर विरोधी नियमों को संभालने के लिए अंतर-योग्य, स्पष्ट, सत्यापन योग्य, श्रव्य और निर्मित होना चाहिए। और उस तरह की प्रणाली को इकट्ठा करने का अर्थ है अधिक निर्णायक कदम।
यदि क्रिप्टो एआई-मूल के अनुपालन को आदर्श बनाने के बारे में गंभीर है, तो वास्तुकला महत्वाकांक्षा के रूप में ज्यादा मायने रखता है। वर्तमान में, अधिकांश प्रणालियों को एक साथ सिला दिया जाता है – एक मॉडल प्रतिबंधों को संभालता है, एक और झंडे पर्स और एक तीसरा अलर्ट उत्पन्न करता है।
यह सेटअप अलगाव में काम कर सकता है, लेकिन दबाव में नहीं है। प्लेटफार्मों को आगे बढ़ने के लिए एक समग्र ऑपरेटिंग परत के रूप में अनुपालन डिजाइन करना शुरू करना चाहिए। जोखिम मॉडल को एक -दूसरे से बात करनी चाहिए, जबकि सतर्क इंजनों को परिणामों से सीखना चाहिए, और यह समय के साथ निर्णय लेने और बेहतर होने का तरीका है।
कुछ प्लेटफ़ॉर्म पहले से ही खाका दिखा रहे हैं। उदाहरण के लिए, एक क्रिप्टो साइबर सुरक्षा फर्म हाल ही में का शुभारंभ किया बटुए “पते विषाक्तता” का पता लगाने के लिए एक एआई उपकरण, चेन में व्यवहार संदर्भ का विश्लेषण करके 97% सफलता दर का दावा करता है। अन्य बड़े जारीकर्ता हैं एकीकृत जोखिम का पता लगाने के लिए उपकरण, वास्तविक समय की निगरानी, और KYC सीधे उनके लेनदेन रेल में।
इनसे परे, शून्य (ज्ञान प्रमाण (ZKP) ढांचे हो रहे हैं से संचालित अंतिम लापता टुकड़े का अनुपालन करने के लिए-गोपनीयता-संरक्षण सत्यापन। नतीजतन, ZK- प्रूफ प्लेटफ़ॉर्म को उपयोगकर्ता पहचान को उजागर किए बिना नियम संरेखण की पुष्टि करने की अनुमति देते हैं।
एआई-मूल अनुपालन एक संरचनात्मक विकल्प है। शुरू से ही बुद्धि को एम्बेड करने वाले सिस्टम पहले से ही एक नई आधार रेखा स्थापित कर रहे हैं: तेजी से निर्णय, कम झूठी सकारात्मक, ग्राहकों की अधिक गहन समझ और वर्कफ़्लोज़ जो वास्तविक समय में जोखिम मूल्यांकन को बदलने के लिए गतिशील हैं।
उद्योग को एकीकृत मॉडल, पारदर्शी तर्क और ZK-प्रूफ जैसे ढांचे को एम्बेड करना चाहिए जो वहां पहुंचने के लिए मानकों का त्याग किए बिना उपयोगकर्ताओं की रक्षा करते हैं। AI डिफ़ॉल्ट रूप से डिजिटल वित्त का अनुपालन नहीं करेगा। यह अनुपालन विभागों और व्यवसायों को वक्र से आगे रहने के लिए बाधाओं को देगा।
द्वारा राय: Konstantin Anissimov, Currency.com पर वैश्विक सीईओ।
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