De Toekomst van Crypto-naleving: AI-efficiëntie Moet Worden Gecombineerd met Menselijk Oordeel

Wanneer mensen aan kunstmatige intelligentie in het gebied van cryptocurrency denken, is het eerste dat hen te binnen schiet handelsbots die beleggers van de ene op de andere dag rijk kunnen maken. Echter, iedereen die nauw met crypto werkt, begrijpt dat AI meer kan helpen bij routinetaken, vooral op het gebied van compliance.

Met bijna 70% van financiële instellingen die AI prioriteren voor risicobeheer en compliance, is het duidelijk dat de sector op weg is naar innovatie. Maar er is een probleem: soms nemen AI-systemen beslissingen zonder duidelijke uitleg, wat het zogenaamde black‑box‑effect creëert. Dit kan leiden tot ethische zorgen, waardoor compliance‑officieren zich afvragen: is AI in crypto‑compliance een ethisch raadsel om op te lossen, of een kwestie van het verbeteren van de bruikbaarheid van deze tools?

Hoe kan AI helpen bij compliance?

Er zijn een paar plekken in compliance waar AI niet alleen goed, maar naar mijn mening de beste optie is. De eerste is KYC/KYB, oftewel Know Your Customer/Business controles. Wanneer een nieuwe klant zich aanmeldt, moet hij/zij een levendigheidsverificatie ondergaan. Dat betekent de camera inschakelen, hun gezicht en paspoort scannen, en AI doet hier eigenlijk uitstekend zijn werk. Het kan gezichten aan ID’s koppelen en vervalste documenten in seconden detecteren.

Hetzelfde geldt wanneer een bedrijf wil verbinden, aangezien zij een enorme hoeveelheid verificatiedocumenten moeten indienen, waarmee wordt bevestigd dat hun activiteiten legaal zijn en dat het binnenkomende geld afkomstig is van niet-verboden handelingen. Geen mens kan dat volume aan gegevens zo snel en nauwkeurig verwerken als AI.

Het tweede gebied is transactie‑monitoring of Know Your Transaction (KYT). In crypto betekent dit kijken waar het geld vandaan komt en waar het naartoe gaat. Als het gekoppeld is aan iets illegaals zoals terrorismefinanciering, de darknet, drugs, of nog erger, moet het compliance‑team dit onmiddellijk weten. Veel bedrijven werken met externe providers die AI gebruiken om deze verbindingen te volgen, omdat het bijna onmogelijk is voor een menselijk team om elke enkele blockchain‑transactie bij te houden. AI is echter zeer effectief hierin en kan die verdachte patronen gemakkelijk en binnen seconden volgen, waarbij het exact in percentages opsplitst waar het geld vandaan komt.

En tot slot is de toepassing van AI in rapportageprocessen. We weten allemaal dat het normaal gesproken veel tijd kost om gegevens voor toezichthouders te verzamelen en te organiseren, en dat er veel kleine fouten kunnen ontstaan wanneer dit handmatig gebeurt. AI‑gedreven tools kunnen dit echter automatisch doen, snelle en nauwkeurige rapporten leveren en duidelijke dossiers bijhouden. Deze audits verlopen sneller en met minder fouten, waardoor het voor rapportageteams veel gemakkelijker wordt.

Vooringenomenheid vs. Bruikbaarheid

Natuurlijk kan AI niet perfect zijn, aangezien het een relatief nieuwe technologie is en enkele nadelen heeft. Veel mensen koppelen dit vaak aan een ethisch dilemma en beweren dat AI bevooroordeeld is en discrimineert. Ik denk echter dat ze soms AI de schuld geven van problemen die eigenlijk gewoon het gevolg zijn van een slecht ontwerp of slechte bruikbaarheid.

Bijvoorbeeld, als een AI‑programma de paspoortscan van iemand afwijst, is dat niet altijd omdat het model vooroordelen heeft. In de meeste gevallen komt het doordat het systeem niet duidelijk heeft uitgelegd welk type foto nodig is, of omdat de interface het te gemakkelijk maakt om een onscherpe foto te uploaden. Dit kan eenvoudig worden opgelost door de gebruikerservaring te verbeteren met duidelijkere instructies.

Een andere reden waarom er geen ethisch AI‑probleem is, is dat AI‑systemen leren en opereren op basis van de gegevens die ze krijgen. Als de invoergegevens al bestaande menselijke vooroordelen of onvolledige informatie bevatten, zal de AI die patronen reproduceren, niet omdat hij inherent bevooroordeeld is, maar omdat hij weergeeft wat hem is aangeleerd. Dit betekent dat het probleem vaak ligt in de eerste stap, hoe de gegevens zijn verzameld of geselecteerd, en niet in de AI zelf.

Desondanks kan AI in sommige gevallen beslissingen nemen die het compliance‑team niet kan verklaren vanwege de complexe algoritmen en het gebrek aan transparantie. Met andere woorden, een AI‑programma kan een beslissing nemen, maar het vertelt ons niet altijd waarom of hoe het tot die conclusie is gekomen. Dat is frustrerend, maar betekent niet per se een ethische overtreding. Om dergelijke situaties te vermijden, komt hier de oplossing.

De noodzaak van menselijk contact

In plaats van AI te zien als een ethische bedreiging, moeten we het beschouwen als een krachtig hulpmiddel dat de mogelijkheden van een mens verbetert. De beste resultaten komen voort uit hybride systemen, waarbij AI wordt gecombineerd met menselijk toezicht en oordeel. Dit betekent dat AI data‑intensieve, repetitieve taken moet uitvoeren en verdachte gevallen moet markeren voor zorgvuldige handmatige beoordeling. Deze samenwerking voegt verantwoordelijkheid toe, zelfs als we niet volledig begrijpen wat AI precies doet.Er is een groeiend besef dat compliance verder gaat dan alleen het afvinken van vakjes en het voldoen aan regelgeving. Elke compliance‑officier weet dat het opbouwen van vertrouwen en het oprecht begrijpen van de ervaring van de klant zeer belangrijk is. Terwijl AI data kan analyseren en patronen kan identificeren, mist het het vermogen om emoties te voelen of de volledige context van de omstandigheden van een klant te doorgronden.

Daarom zijn echte mensen nog steeds erg belangrijk voor taken die zorgvuldige aandacht en empathie vereisen. Hoogstwaarschijnlijk zal AI in de toekomst leren alle nuances te lezen, maar tot nu toe blijft samenwerking de beste strategie.

Laatste woorden

Uiteindelijk, zelfs met alle uitdagingen zoals de black‑box‑aard, zou ik AI in compliance niet opgeven. Integendeel, er zijn zaken die het sneller en beter kan doen, en mensen kunnen simpelweg niet bijhouden. Niemand kan honderden transacties per seconde scannen of duizenden ID’s in realtime vergelijken. AI wordt niet moe, verliest geen focus en past dezelfde standaard toe op elk geval, waardoor de technologie zijn nadelen ruimschoots weegt.

Toch kan AI menselijk denken niet vervangen en geen echt gesprek met een klant voeren om hun situatie te begrijpen. Daarom is, zoals we eerder zeiden, de beste situatie een partnerschap: AI wordt gebruikt voor snelheid en data, en mensen voor de uiteindelijke beslissingen en de communicatie met de klant.