人工智能如何帮助加密货币公司避免反洗钱监管十字准线

以下是金融犯罪副总裁 Arthur Mueller 的客座帖子 工作融合.

如今，加密货币公司面临越来越多的监管审查。

今年我们看到了加密货币爆炸和 FTX 内爆。

从反洗钱 (AML) 的角度来看，这些组织在很短的时间内显着增加了新客户和交易，再加上人员配置方面的挑战，引发了一场完美风暴。  

例如，纽约州金融服务部 (NYDFS) 的 Coinbase 同意令表明警报积压超过 100,000。 同样，了解你的客户 (KYC) EDD 积压超过 10,000。

监管机构现在正在加强执法并打击加密货币交易所。

2022 年数字资产反洗钱法 是一项拟议的法案，有助于使数字资产生态系统符合现有全球金融体系的反洗钱工作“通过消除漏洞并使数字资产生态系统更加符合反洗钱措施来减轻数字资产对我们国家安全构成的风险”洗钱和打击资助恐怖主义框架管理更大的金融体系。”

AML/KYC 的三个加密货币挑战

合规计划处于起步阶段

加密货币组织在前端花费了大量技术投资，将合规性置于次要地位。 因此，他们的 FinCrime 合规计划缺乏客户和交易量显着增加的行业所需的成熟度和可扩展性。

与大型成熟银行不同，许多加密货币公司只运营了几年。 因此，他们可能缺乏运行高效和有效的 AML/KYC 和制裁流程所需的成熟度以及基于运营和知识的专业知识。

监管机构现在要求立即获得合规结果，不合规可能会导致巨额罚款。 2023 年 XNUMX 月，白宫敦促监管机构“加强执法”，正如政府发布的缓解加密货币的路线图 风险.

周期性是另一个挑战

交易监控、制裁警报和 KYC 交易量的波动可能会迅速发生。 例如，推出新的硬币产品可能会导致 10,000 或更多的新客户注册。

相比之下，像俄罗斯入侵乌克兰这样的单一事件可能会立即导致新的制裁措施。 合规团队缺乏弹性，获得 AML/KYC 能力和制裁警报分析以及尽职调查所需的培训可能需要数月时间。

整个金融行业的组织都在努力寻找合格的人才来填补 AML/KYC 和制裁分析师的角色

此外，在旺季雇用员工以及在淡季雇用额外员工的成本远非理想。 考虑可简化和扩展合规性运营并更好地适应其数字优先 DNA 的技术解决方案。

AI 可以自动化整个角色，并帮助缓解加密 AML/KYC 和制裁合规操作中的人员配置挑战。

它还可以通过完成涉及审查误报（筛选、欺诈、监控等）和其他尽职调查工作（包括报告和识别危险信号）的任务来增加合规知识工作者。

人工智能和机器学习可以使许多手动、死记硬背的任务和决策制定自动化。 这使分析师能够专注于真正的风险分析，并在整个 AML/KYC 价值链中进行更稳健的评估。

想象一下快速扩展、专业地解决制裁警报、解决和减轻监管负担而无需聘请分析员大军，他们的工作也可能不一致。

随着加密行业的不断发展，越来越清楚的是，它是时候成长起来以解决安全、法规和问责制问题了。

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• Sumber: https://news.fintechnexus.com/how-ai-can-help-cryptocurrency-firms-avoid-aml-regulatory-crosshairs/