Instituições buscam análises detalhadas de blockchain para adoção de criptomoedas — Elliptic

À medida que mais instituições exploram ativos digitais, a necessidade de plataformas de análise on-chain nunca foi tão alta. 

Especialistas em conformidade, investigadores e reguladores empregam essas ferramentas analíticas de blockchain para entender melhor os padrões e entidades nas transações de criptomoeda.

Para saber mais sobre as ferramentas e como elas se encaixam na adoção mais ampla de criptomoedas, o Cointelegraph conversou com Tom Robinson, cofundador e cientista-chefe da empresa de análise Elliptic; e Eray Akartuna, analista sênior de ameaças de criptomoedas da Elliptic.

Cointelegraph: Quais são os casos de uso típicos que você vê para análises on-chain para clientes institucionais?

Tom Robinson: Antilavagem de dinheiro (AML) e conformidade com sanções para trocas de criptomoedas e outras empresas que lidam com ativos criptográficos: nossas ferramentas de triagem de carteira e transações criptográficas ajudam as empresas a manter a conformidade com os regulamentos e a reduzir a fraude.

Due diligence em negócios criptográficos: nosso produto Discovery fornece perfis de risco de trocas e outros serviços criptográficos com base na análise de suas transações blockchain. Isso é usado por empresas criptográficas e instituições financeiras para obter informações sobre as empresas com as quais estão negociando.

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Investigação de transações criptográficas: Investigator — nosso software de investigação de blockchain — permite a exploração gráfica de carteiras criptográficas e as transações entre elas. Investigadores da lei usam isso para “seguir o dinheiro” e vincular atividades criminosas a indivíduos. Também é usado por empresas de criptografia para investigar atividades ilícitas em potencial de seus clientes.

CT: Qual é a diferença entre o combate à lavagem de dinheiro em cripto e o AML convencional nos bancos para fiduciários?

TR: A principal diferença é que a maioria das transações criptográficas são visíveis no blockchain. Isso torna muito mais fácil identificar se os fundos foram originados de atividades criminosas, rastreando-os usando ferramentas de análise de blockchain.

CT: Você vê um papel para a inteligência artificial (IA) e o aprendizado de máquina na análise on-chain? Particularmente na prevenção de fraudes e AML?

Eray Akartuna: Sim, já usamos aprendizado de máquina em nossos produtos de análise de blockchain. No entanto, é muito importante garantir a precisão dessas técnicas por meio de testes extensivos.

Existem certos aspectos das transações de blockchain em que podemos usar o aprendizado de máquina para entender ou identificar certos padrões. Os padrões vistos na blockchain Bitcoin podem não ser necessariamente os mesmos padrões na blockchain Ethereum; eles funcionam de maneiras ligeiramente diferentes. Eu apontaria o uso de heurísticas.

Existem certos aspectos das transações de blockchain em que temos gastos comuns que nos ajudarão a saber se os endereços pertencem a uma única entidade ou não - se eu quiser identificar atividades ilícitas e atores ilícitos em um blockchain - e identificar seus endereços de carteira.

Por exemplo, os hackers cibernéticos norte-coreanos estavam usando uma forma programática de lavagem. O hack foi realizado em 2018, onde usaram cerca de 113 carteiras para desassociar os fundos do roubo original de forma automatizada. Poderíamos analisar programaticamente os timestamps dessas transações individuais para entender exatamente como esse software automatizado funciona.

Se estivermos analisando mercados da dark web ou entidades terroristas, etc., o uso de heurística pode nos ajudar a identificar se um endereço de carteira foi associado a uma determinada entidade ilícita. Podemos então usar essas heurísticas para entender quais outros endereços de carteira também podem pertencer ou estar associados a essa entidade.

Temos uma pontuação de risco que se encaixa na análise preditiva. Quando olhamos para as transações de entrada e saída de um cluster de carteiras, podemos ver onde elas acabaram. Entidades identificadas como pertencentes a uma bolsa, um grupo terrorista ou um mercado negro podem ser identificadas quando estão negociando com entidades específicas nas quais estamos focando.

Digamos que cerca de 50% dessa criptomoeda tenha ido para um determinado mercado da dark web; podemos realmente usar isso para fornecer uma pontuação de risco de quão arriscada é a carteira. A pontuação de risco é então usada por bolsas e bancos para decidir se eles querem fazer negócios com esses titulares de carteiras ou não.

CT: Quais são os problemas mais complexos que você está resolvendo na Elliptic? Por que eles são complexos e por que é importante resolvê-los?

TR: O problema mais complexo e importante que resolvemos recentemente é como identificar os produtos do crime em criptomoedas, mesmo quando eles foram lavados entre ativos e cadeias cruzadas. Os criminosos agora movimentam seus rendimentos entre ativos, usando trocas descentralizadas; e entre blockchains, usando pontes entre cadeias.

Desenvolvemos uma triagem holística como uma forma de rastrear automaticamente fundos criptográficos entre ativos e blockchains. Esta capacidade única agora é absolutamente essencial; caso contrário, os lavadores de dinheiro explorarão a falta de visibilidade das empresas sobre suas atividades.

CT: Como você vê os bancos adotando ativos digitais e com essa análise on-chain? Qual foi a aceitação até agora?

EA: Estamos vendo uma adoção lenta, mas constante, mas a conformidade é uma prioridade para os bancos. A análise de blockchain é vista como uma parte essencial do quebra-cabeça e uma forma de amenizar as preocupações dos reguladores.

Se as instituições quiserem se envolver no espaço financeiro descentralizado (DeFi) e planejar investir os fundos dos clientes, elas precisam saber se o pool de liquidez em que estão investindo é confiável e tem o perfil de risco correto. Se o pool de liquidez tiver fundos ilícitos entrando e saindo dele, há um problema de compliance. Esse é um caso de uso importante para instituições que desejam se envolver com DeFi.

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O outro caso de uso é onde alguns bancos desafiadores, como o Revolut, permitem que seus clientes mantenham e negociem criptomoedas. Esses bancos precisarão de recursos de conformidade e AML antes de oferecer esses produtos aos clientes.

CT: Você já teve alguma interação com reguladores que afetaria como você atenderia o setor de serviços financeiros e quais são as principais áreas de interesse do ponto de vista regulatório?

TR: Mantemos um diálogo constante com reguladores em todo o mundo, muitos dos quais usam nossos produtos. É importante que eles entendam como nossas soluções de análise de blockchain funcionam para que possam ter confiança nos programas de conformidade executados pelas bolsas e bancos que usam nossos produtos.