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최근 DeFi의 규제 준수 측면을 깊이 파고들고 있는데, 한 가지 의문이 계속 떠오릅니다. 기업들은 AML 위험 점수화를 위해 온체인 분석을 실제로 어떻게 통합하고 있을까요? 지갑 추적, 거래 패턴 등 일반적인 아이디어는 이해하지만, 구체적으로 얼마나 세분화하여 분석하나요? 주로 알려진 불법 주소를 식별하는 데 중점을 두나요, 아니면 새롭고 플래그가 지정되지 않은 지갑에 대한 더 복잡한 행동 모델을 구축하나요? 가장 효과적이라고 생각하는 주요 데이터 포인트는 무엇이며, 수많은 오탐지를 생성하지 않고 방대한 데이터 볼륨을 어떻게 처리하나요? 이 분야에서 활동하는 분들의 경험은 어떠하며, 이 특정 과제에 진정으로 유용한 것으로 입증된 플랫폼은 무엇인가요?
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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