MLby u/murphy_lotte·6hQuestion

การวิเคราะห์ On-Chain และการให้คะแนนความเสี่ยง AML สำหรับ DeFi?

แปลอัตโนมัติจากต้นฉบับ · อ่านต้นฉบับ (English)

ช่วงนี้ผมกำลังศึกษาด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบของ DeFi และมีคำถามหนึ่งที่ผุดขึ้นมาตลอด: บริษัทต่างๆ ผสานรวมการวิเคราะห์ on-chain สำหรับการให้คะแนนความเสี่ยง AML อย่างไรกันแน่? ผมเข้าใจแนวคิดทั่วไปนะ เช่น การติดตามกระเป๋าเงิน รูปแบบการทำธุรกรรม แต่โดยเฉพาะอย่างยิ่ง คุณลงรายละเอียดลึกแค่ไหน? ส่วนใหญ่เป็นการระบุที่อยู่ผิดกฎหมายที่รู้จัก หรือคุณกำลังสร้างแบบจำลองพฤติกรรมที่ซับซ้อนมากขึ้นสำหรับกระเป๋าเงินใหม่ที่ยังไม่ถูกตั้งค่าสถานะ? จุดข้อมูลสำคัญใดที่คุณพบว่ามีประสิทธิภาพมากที่สุด และคุณจัดการกับปริมาณข้อมูลมหาศาลอย่างไรโดยไม่สร้างผลบวกปลอมจำนวนมาก? สำหรับผู้ที่อยู่ในวงการนี้ ประสบการณ์ของคุณเป็นอย่างไร และแพลตฟอร์มใดที่พิสูจน์แล้วว่ามีประโยชน์อย่างแท้จริงสำหรับความท้าทายเฉพาะนี้?

4 comments · 44 points
CCu/chart_chai_th·4h

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.

TMu/taylor_m·3h

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.

KKu/kaito_k·3h

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.

ASu/asiddiqui·4h

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.