Chainalysis bringt KI in den Takt der Kryptokriminalität

Was passiert, wenn die Software program den Analysten nicht mehr hilft und stattdessen ihre Arbeit erledigt? Bei der Blockchain-Intelligenz könnte diese Zukunft bereits Einzug halten.

„Wir wollen die Aufgaben unserer Kunden so weit wie möglich automatisieren“ Emmanuel MarotVizepräsident für Produkte bei Kettenanalysesagte PYMNTS. „Und gleichzeitig soll es ihnen leichter gemacht werden, einige dieser Aufgaben zu erfüllen und ihnen dabei zu helfen, ihre Mission zu erfüllen.“

Marot wies auf eine Landschaft digitaler Vermögenswerte hin, in der Finanzermittlungen zu einem Drawback der Maschinengeschwindigkeit werden, mit dem Menschen allein nicht Schritt halten können.

„Die Menge an Inhalten, die zum Betrügen von Menschen erstellt werden, ist absolut maßlos“, sagte er. „Unsere Kunden sind überlastet.“

Die neu eingeführten „Blockchain Intelligence Brokers“ von Chainalysis enthüllt Anfang März signalisieren dies einen Wandel in der Artwork und Weise, wie Ermittlungen zu Finanzkriminalität und Compliance-Abläufe durchgeführt werden können. Anstatt lediglich Transaktionsströme zu visualisieren, zielen diese Systeme darauf ab, aktiv am Ermittlungsprozess teilzunehmen.

Der Vorstoß spiegelt eine umfassendere Wahrheit im Finanzbereich wider: Während Betrüger künstliche Intelligenz (KI) als Waffe einsetzen, um Betrügereien auszuweiten, versuchen Institutionen, Systeme bereitzustellen, die mit dieser Geschwindigkeit mithalten können, ohne Kontrolle oder Rechenschaftspflicht zu opfern.

Aber wenn die Fahrtrichtung klar ist, ist die Einschränkung noch klarer. In wichtigen Bereichen wie Compliance, Strafverfolgung und Finanzkriminalität muss KI nicht nur nützlich sein. Es muss richtig sein, und zwar nachweislich.

„Es ist sehr einfach, ein großes Sprachmodell mit Klebeband auf ein bestehendes Produkt zu kleben“, sagte Marot. „Es ist schick, aber nicht unbedingt zuverlässig – und nicht sehr nützlich, insbesondere für unsere Kunden.“

Siehe auch: Chainalysis führt KI-Agenten für die Ermittlung von Kryptokriminalität ein

Software program, die die Arbeit erledigt

Seit mehr als einem Jahrzehnt ist Blockchain Intelligence ein Energy-Consumer-Spiel. Plattformen ermöglichten es Ermittlern, Geldströme über verschiedene Geldbörsen hinweg abzubilden, Muster zu erkennen und Fälle manuell zu erstellen. Die Werkzeuge waren leistungsstark, aber auch komplex und erforderten spezielle Schulung und Zeit.

Agentensysteme, wie das von Chainalysis entwickelte, zielen darauf ab, diesen Prozess zu komprimieren. Anstatt einen Analysten zu bitten, eine Transaktion manuell zu verfolgen, kann ein KI-Agent eine Aufforderung annehmen wie: „Woher kam dieses Geld? Ist es verdächtig? Wohin ging es als nächstes?“ und beginnen Sie, die Antwort selbstständig zusammenzustellen.

„Das sind durchgängige Mini-Untersuchungen“, sagte Marot, wobei er darauf achtete, die Technologie als unterstützend und nicht als autonom zu bezeichnen.

„KI sollte von Menschen gesteuert werden, nicht umgekehrt“, fügte er hinzu und wies darauf hin, dass Chainalysis seine eigenen Agenten als „Glaskasten“-Systeme positioniert: schnell und automatisiert, aber vollständig überprüfbar. „Unsere Benutzer behalten jederzeit die Kontrolle.“

Denn während eine halluzinierte Antwort in einem Chatbot eine Unannehmlichkeit darstellt, könnte eine halluzinierte Schlussfolgerung bei einer Finanzermittlung auf ein verpasstes Verbrechen, eine falsche Anschuldigung oder ein Versagen der Aufsichtsbehörden hinweisen.

„Uns ist es wichtig, Daten zu haben, auf die sich die Agenten verlassen können“, sagte Marot und betonte, dass die Ergebnisse „so intestine sein müssen, als ob die Menschen die Arbeit erledigen würden.“

„Eine schöne Blackbox wäre extrem gefährlich“, fügte er hinzu.

Gleichzeitig hat Chainalysis bereits mit offensiven Einsätzen von KI experimentiert, darunter Bots, die Betrüger direkt angreifen, um Informationen zu extrahieren. In einigen Fällen liefern diese Interaktionen nicht nur Krypto-Pockets-Adressen, sondern auch traditionelle Finanzdaten wie Bankkonten – wodurch die Grenze zwischen On-Chain- und Off-Chain-Ermittlungen verwischt wird.

Das Wettrüsten gewinnen

Der Zeitpunkt des Begins ist kein Zufall. Da die KI immer leistungsfähiger wird, wird sie auch von Kriminellen als Waffe eingesetzt und führt zu einem unvermeidlichen Anstieg des Ausmaßes und der Komplexität der Angriffe.

Infolgedessen sehen sich Compliance-Groups zunehmend mit einem bekannten Muster konfrontiert: große Mengen an Warnmeldungen, von denen die meisten harmlos sind und jeweils eine zeitaufwändige Untersuchung erfordern. Agentensysteme sind darauf ausgelegt, diese Final aufzunehmen. Sie können Warnungen selektieren, relevanten Kontext erfassen, vordefinierte Regeln oder Playbooks anwenden und schneller zu Schlussfolgerungen gelangen. Selbst eine teilweise Automatisierung – eine Verkürzung der Untersuchungszeit von zehn auf zwei Minuten – kann zu erheblichen Skalengewinnen führen.

„Sie und ich werden in sechs Monaten nicht schlauer sein. Aber die Modelle werden besser sein“, sagte Marot.

All dem liegt eine sich schnell entwickelnde Blockchain-Landschaft zugrunde. Die Anfänge der Fokussierung auf Bitcoin und Ethereum sind längst vorbei; Die heutige Umgebung umfasst ein fragmentiertes Ökosystem von Netzwerken, jedes mit seinen eigenen Besonderheiten.

„Niemand kann es sich leisten zu sagen: ‚Mir geht es nur um Bitcoin oder Ethereum‘“, sagte Marot.

Neue Transaktionsarten, wie z. B. in eine einzige Überweisung eingebettete Zahlungen an mehrere Empfänger, führen zu zusätzlicher Komplexität. Unterdessen hat der Aufstieg intelligenter Verträge sowohl Innovation als auch Risiko beschleunigt. Für Chainalysis steht besonders viel auf dem Spiel. Mit der Ausweitung der Blockchain-Einführung – von grenzüberschreitenden Zahlungen bis hin zu tokenisierten Vermögenswerten – wird der Bedarf an einer vertrauenswürdigen, skalierbaren Aufsicht nur noch zunehmen.

„Es sieht auf jeden Fall rosig aus“, sagte Marot über die Zukunft. „Es gibt eine reale Nutzung und es muss sichergestellt werden, dass das Geld an den richtigen Ort gelangt.“

In dieser Zukunft könnte sich die Rolle des menschlichen Analysten vom Operator zum Orchestrator verändern und Systeme leiten, die mit Maschinengeschwindigkeit agieren können, aber dennoch auf menschliches Urteilsvermögen reagieren.