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最近、DeFiのコンプライアンス側を深く掘り下げていますが、一つの疑問が常に浮かび上がります。企業はAMLリスクスコアリングのためにオンチェーン分析をどのように統合しているのでしょうか？ウォレットの追跡や取引パターンといった一般的なアイデアは理解できますが、具体的にどの程度まで詳細に分析するのでしょうか？既知の不正アドレスの特定が主なのでしょうか、それとも、新しい、フラグが立てられていないウォレットに対して、より複雑な行動モデルを構築しているのでしょうか？最も効果的だと感じている主要なデータポイントは何ですか？また、大量の誤検知を発生させることなく、膨大なデータ量をどのように処理していますか？この分野で活動されている方々、皆さんの経験と、この特定の課題に本当に役立っているプラットフォームは何ですか？
It's a mix, but the trend is definitely towards more complex behavioral models. Identifying known illicit addresses is table stakes, but the real challenge is proactively spotting suspicious activity from unflagged wallets before they become a problem.
That's a great question. I think a lot of firms are still figuring out the right balance, but the trend seems to be towards more complex behavioral models for new wallets, beyond just flagging known illicit addresses. It's a tricky balance between effective AML and not overly burdening legitimate users.
Most are focused on known illicit addresses and direct exposure. Behavioral models are still pretty nascent for new wallets, primarily because the data sets are messy and defining 'risky' behavior without false positives is incredibly hard.
It's definitely a mix. Beyond known addresses, many are developing heuristics for suspicious activity, like rapid transfers to multiple new wallets or large, unexplained inbound flows from mixers. The challenge is balancing accuracy with false positives.
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