机构寻求详细的区块链分析以采用加密技术——Elliptic

随着越来越多的机构探索数字资产，对链上分析平台的需求空前高涨。 

合规专家、调查人员和监管机构使用这些区块链分析工具来更好地了解加密货币交易中的模式和实体。

为了更多地了解这些工具以及它们如何适应更广泛的加密货币采用，Cointelegraph 采访了分析公司 Elliptic 的联合创始人兼首席科学家 Tom Robinson； Elliptic 的高级加密货币威胁分析师 Eray Akartuna。

Cointelegraph：您看到的机构客户链上分析的典型用例是什么？

汤姆罗宾逊： 加密交易所和处理加密资产的其他企业的反洗钱 (AML) 和制裁合规性：我们的加密交易和钱包筛选工具可帮助企业保持合规性并减少欺诈。

对加密业务的尽职调查：我们的 Discovery 产品根据对区块链交易的分析提供交易所和其他加密服务的风险概况。 这被加密企业和金融机构用来深入了解他们正在与之交易的企业。

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调查加密交易：Investigator——我们的区块链调查软件——允许以图形方式探索加密钱包和它们之间的交易。 执法调查人员使用它来“追踪资金”并将犯罪活动与个人联系起来。 加密企业也使用它来调查其客户的潜在非法活动。

CT：加密货币中的反洗钱与银行内部针对法定货币的主流反洗钱有何不同？

TR： 主要区别在于大多数加密交易在区块链上都是可见的。 这使得通过使用区块链分析工具追踪资金更容易识别资金是否来自犯罪活动。

CT：您认为人工智能 (AI) 和机器学习在链上分析中发挥作用吗？ 特别是在欺诈预防和反洗钱方面？

埃雷·阿卡图纳： 是的，我们已经在我们的区块链分析产品中使用了机器学习。 但是，通过大量测试确保这些技术的准确性非常重要。

在区块链交易的某些方面，我们可以使用机器学习来理解或识别某些模式。 在比特币区块链上看到的模式不一定与以太坊区块链上的模式相同； 他们的工作方式略有不同。 我会指出启发式的使用。

在区块链交易的某些方面，我们有共同的支出，这将帮助我们了解地址是否由单个实体拥有——如果我想识别区块链上的非法活动和非法行为者——并识别他们的钱包地址。

例如，朝鲜网络黑客正在使用一种程序化的洗钱方式。 这次黑客攻击是在 2018 年进行的，他们使用了大约 113 个钱包以自动方式将资金与最初的盗窃行为分开。 我们可以通过编程方式分析这些单独交易的时间戳，以准确了解该自动化软件的工作原理。

如果我们正在分析暗网市场或恐怖实体等，使用启发式可以帮助我们识别钱包地址是否与某个非法实体相关联。 然后我们可以使用这些启发式方法来了解其他哪些钱包地址也可能属于该实体或与该实体相关联。

我们有一个适合预测分析的风险评分。 当我们查看一组钱包的传入和传出交易时，我们可以最终看到它们的去向。 在与我们关注的特定实体进行交易时，可以发现被识别为属于交易所、恐怖组织或黑市的实体。

假设大约 50% 的加密货币流向了某个暗网市场； 我们实际上可以使用它来提供钱包风险程度的风险评分。 然后交易所和银行使用风险评分来决定他们是否想与这些钱包持有者做生意。

CT：您在 Elliptic 解决的最复杂的问题是什么？ 为什么它们很复杂，为什么解决它们很重要？

TR： 我们最近解决的最复杂和最重要的问题是如何识别加密货币中的犯罪所得，即使它们已经跨资产和跨链洗钱。 犯罪分子现在使用去中心化交易所在资产之间转移收益； 在区块链之间，使用跨链桥。

我们开发了整体筛选，作为一种在资产和区块链之间自动追踪加密货币资金的方式。 这种独特的能力现在是绝对必要的； 否则，洗钱者将利用企业对其活动缺乏可见性。

CT：您如何看待银行采用数字资产和链上分析？ 到目前为止的吸收情况如何？

EA： 我们看到缓慢但稳定的采用，但合规性是银行的首要任务。 区块链分析被视为难题的重要组成部分，也是缓解监管机构担忧的一种方式。

如果机构想要涉足去中心化金融 (DeFi) 领域并计划投资客户的资金，他们需要知道他们投资的流动资金池是否可信并且具有正确的风险状况。 如果流动资金池有非法资金进出，则存在合规问题。 对于希望参与 DeFi 的机构来说，这是一个关键用例。

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另一个用例是 Revolut 等一些挑战者银行允许其客户持有和交易加密货币。 这些银行在向客户提供这些产品之前需要合规性和反洗钱能力。

CT：您是否与监管机构进行过任何会影响您服务金融服务行业方式的互动，从监管角度来看，您感兴趣的关键领域是什么？

TR： 我们与世界各地的监管机构保持着持续的对话，其中许多人都在使用我们的产品。 他们必须了解我们的区块链分析解决方案如何运作，这样他们才能对使用我们产品的交易所和银行运行的合规计划充满信心。