암호화폐 규제 준수의 미래: AI의 효율성은 인간의 판단력과 결합되어야 한다

암호화폐 분야에서 인공지능을 생각할 때 사람들이 먼저 떠올리는 것은 밤새 부자가 될 수 있는 트레이딩 봇이다. 그러나 암호화폐와 밀접하게 일하는 모든 사람은 인공지능이 특히 규제 준수와 같은 일상적인 업무에서 더 많은 도움을 줄 수 있다는 것을 알고 있다.

거의 70%의 금융 회사들이 규제 준수와 위험 관리를 위해 인공지능을 우선시하고 있으므로 산업이 혁신을 향해 나아가고 있음을 알 수 있다. 그러나 문제가 있다: 때때로 인공지능 시스템은 명확한 설명 없이 결정하기 때문에 블랙 박스 효과가 발생한다. 이것은 윤리적인 우려를 불러일으켜 규제 준수 책임자들이 스스로에게 물어보게 한다: 암호화폐 규제 준수에서 인공지능은 해결해야 할 윤리적인 퍼즐인가, 아니면 이러한 도구가 실제로 사용하기 좋은지 개선하는 문제인가?

인공지능이 규제 준수에서 어떻게 도움을 줄 수 있는가?

규제 준수에서 인공지능이 유용한 몇 가지 분야가 있다. 첫 번째는 KYC/KYB, 즉 고객 또는 비즈니스 확인이다. 새로운 고객이 가입할 때 라이브니스 확인을 거쳐야 하는데, 이것은 카메라를 켜고 얼굴과 여권을 스캔하는 것을 의미한다. 인공지능은 실제로 이 작업을 잘 수행한다. 인공지능은 얼굴과 신분증을 일치시키고 가짜 문서를 몇 초 안에 감지할 수 있다.

同じ 방법으로 비즈니스 연결을 원할 때도 적용된다. 비즈니스는 합법적인 운영과 금지되지 않은 행동에서 오는 자금을 확인하는 많은 확인 문서를 제출해야 한다. 인간은 이러한大量의 데이터를 그렇게 빠르고 정확하게 처리할 수 없다.

두 번째 영역은 거래 모니터링 또는 거래 확인(KYT)이다. 암호화폐에서는 돈이 어디에서 오는지와 어디로 가는지 확인하는 것을 의미한다. 이것이 불법적인 활동과 연결되어 있다면 규제 준수 팀은 즉시 이를 알아야 한다. 많은 회사들이 외부 제공업체와 협력하여 인공지능을 사용하여 이러한 연결을 추적한다. 왜냐하면 인간 팀이 모든 블록체인 거래를 따르는 것은 거의 불가능하기 때문이다. 그러나 인공지능은 이러한 의심스러운 패턴을 쉽고 빠르게 추적할 수 있으며 정확한 퍼센트로 돈이 어디서 오는지 분해할 수 있다.

마지막으로 인공지능의 적용은 보고서 작성 과정에서 찾을 수 있다. 우리는 일반적으로 규제 기관에 데이터를 수집하고 정리하는 것이 많은 시간을 필요로 하며 수동으로 수행할 때 작은 오류가 발생할 수 있다는 것을 알고 있다. 그러나 인공지능 기반 도구는 자동으로 이 작업을 수행하여 빠르고 정확한 보고서를 제공하고 rõ ràng한 기록을 유지할 수 있다. 이러한 감사는 더 빠르고 오류가 적게 작동하며 보고서 팀에게도 많은 도움을 준다.

편향 대 사용성

물론 인공지능은 완벽하지 않다. 비교적 새로운 기술이기 때문에 몇 가지 단점이 있다. 많은 사람들이 이것을 윤리적인 딜레마와 연결시키며 인공지능이 편향되어 차별할 수 있다고 말한다. 그러나 나는 때때로 사람들이 인공지능을 잘못된 설계나 사용성 문제로 인한 문제로 비난한다고 생각한다.

예를 들어, 인공지능 프로그램이 여권 스캔을 거부하는 경우 항상 모델이 어떤 편견을 가지고 있는 것은 아니다. 대부분의 경우 시스템이 필요한 사진의 종류를 명확하게 설명하지 않았거나 인터페이스가 사용자가 흐린 사진을 업로드하기 쉽게 만들었기 때문이다. 이것은 사용자 경험을 개선하고 명확한 지침을 제공함으로써 쉽게 해결할 수 있다.

인공지능에 윤리적인 문제가 없는 또 다른 이유는 인공지능 시스템이 제공된 데이터에 따라 학습하고 작동한다는 것이다. 입력 데이터에 이미 인간의 편향이나 불완전한 정보가 포함되어 있다면 인공지능은 이러한 패턴을 재현할 것이다. 그러나 이것은 인공지능이 본질적으로 편향되어 있기 때문이 아니라 가르친 대로 작동하기 때문이다. 즉, 문제는 종종 데이터가 수집되거나 선택된 첫 번째 단계에 있으며 인공지능 자체에는 없다.

그러나 어떤 경우에는 인공지능이 규제 준수 팀이 설명할 수 없는 결정들을 내릴 수 있다. 이것은 인공지능의 복잡한 알고리즘과 투명성의 부족으로 인해 발생한다. 즉, 인공지능 프로그램은 결정할 수 있지만 항상 그 이유나 어떻게 결론에 도달했는지 설명하지 않는다. 이것은 좌절스럽지만 반드시 윤리적인 위반이라는 것은 아니다. 이러한 상황을 피하기 위해 해결책이 필요하다.

인간의 감각의 필요성

인공지능을 윤리적인 위협으로 보는 대신 강력한 도구로 보아야 한다. 인간이 할 수 있는 것을 업그레이드하는 도구이다. 최고의 결과는 인공지능과 인간의 감각이 결합된 하이브리드 시스템에서 나온다. 즉, 인공지능은 데이터가 많은 반복적인 작업을 수행하고 의심스러운 경우를 주의 깊게 수동으로 검토해야 한다. 이러한 협력은 인공지능이 정확히 무엇을 하는지 완전히 이해하지 못하더라도 책임을 추가할 것이다.

규제 준수가 단순히 체크리스트를 완수하고 규정을 준수하는 것을 넘어서는 것이라는 점에 대한 인식이 증가하고 있다. 모든 규제 준수 책임자는 고객의 경험을 건전하게 이해하는 것이 매우 중요하다는 것을 알고 있다. 인공지능은 데이터를 분석하고 패턴을 식별할 수 있지만 감정을 느끼거나 고객의 상황을 완전히 이해하는 능력은 부족하다.

마지막 단어

결국, 블랙 박스와 같은 도전에도 불구하고 나는 규제 준수에서 인공지능을 포기하지不会한다. 반대로 인공지능이 더 빠르고 더 잘할 수 있는 것들이 있으며 인간은 따라갈 수 없다. 어떤 사람도 수백 건의 거래를 1초 안에 스캔하거나 실시간으로 수천 개의 신분증을 비교할 수 없다. 인공지능은疲れず, 집중력을 잃지 않고, 모든 경우에 동일한 기준을 적용하므로 기술은 단점을 능가한다.

그러나 인공지능은 인간의 사고를 대체할 수 없으며 고객과 실제 대화를 통해 상황을 이해할 수 없다. 따라서 최상의 상태는 이전에 언급한 것처럼 파트너십이다: 인공지능은 속도와 데이터에 사용되고 인간은 최종 결정과 고객과의 의사소통에 사용된다.