ステーブルコインは、デジタル金融における最も重要な発展の一つとなりました。もともとは暗号資産トレーダーが取引所間を移動しやすくするために作られましたが、現在では世界的な決済システムへと進化しています。今日では、ステーブルコインは国境をまたぐ決済、送金、資金管理、給与支払い、オンライン商取引に利用されています。業界レポートによると、月間のステーブルコイン取引量は一部の従来型決済ネットワークに匹敵する水準に達しており、企業は日常的な金融業務にデジタルドルをますます導入しています。

普及が広がるほど、金融犯罪も増加します。

ブロックチェーンベースの決済は、詐欺師だけに使われているわけではありません。制裁対象の主体、詐欺組織、マネーロンダリング集団もこれを利用しています。すべての取引は公開台帳に記録されますが、活動量が膨大なため、コンプライアンスチームがすべてを手作業で監視するのは困難です。特に、金融機関が決済基盤により多くのネットワークや資産を追加するにつれて、その負担は増しています。

そこで影響力を発揮しているのが人工知能です。

現在のAIプラットフォームは、何百万件ものブロックチェーン取引をリアルタイムで処理し、不審な活動やパターンを探索し、ウォレットのリスクを評価し、制裁対象アドレスをフラグ付けし、不審な資金が流れる前に金融機関へ通知できます。

以下は、ステーブルコインを実用的な決済システムにすることを支援している10社です。

Chainalysis

Chainalysis は、ブロックチェーンインテリジェンス業界を代表する企業の一つです。

同社のAI搭載分析プラットフォームにより、銀行、取引所、決済企業、規制当局は、数十のネットワークにわたるブロックチェーン取引を追跡できます。機械学習モデルはウォレットの活動を継続的に分析し、悪質な関係者とのつながりを特定し、ステーブルコインに関する不審取引の調査をコンプライアンスチームが支援できるようにします。

ステーブルコインの主流金融での採用が拡大するなか、Chainalysis は新たに登場したネットワークへの対応を拡充しつつ、リアルタイム監視能力も強化し続けています。

Elliptic

Elliptic は、資金が動く前に金融機関がブロックチェーンリスクを理解できるよう支援することに注力しています。

同社はAIを用いてブロックチェーンデータを継続的に分析し、ウォレット、制裁対象主体、ランサムウェア集団、詐欺スキーム、その他の高リスク活動の間の関連を特定します。金融機関は、不審な取引が発生するのを待つのではなく、支払い処理の前にリスクを評価できます。

このプラットフォームは、世界の商取引で利用が増えている主要な米ドル連動型ステーブルコインを含む、数百種類のデジタル資産をサポートしています。

TRM Labs

TRM Labs は、ブロックチェーンインテリジェンスと人工知能を組み合わせることで急速に成長してきました。

同社のプラットフォームは、デジタル資産を扱う金融機関向けに、リアルタイムの取引監視、ウォレットスクリーニング、フォレンジック調査、制裁コンプライアンスを提供します。AIは、手作業では検知が極めて難しい隠れた取引パターンの発見を調査担当者に支援します。

ステーブルコインの採用が拡大し続けるなか、政府機関、銀行、決済事業者は TRM Labs への依存を強めています。

Merkle Science

Merkle Science は、予測型のブロックチェーンリスク管理を専門としています。

何千件ものコンプライアンスアラートを発生させる代わりに、同社のAIは金融犯罪に関与している可能性が最も高い取引を優先します。これにより、調査担当者は誤検知の対応に何時間も費やすのではなく、高リスクの活動に集中できます。

同社の取引監視プラットフォームは、ステーブルコインを決済業務に組み込む金融機関にとって特に有用になっています。

Crystal Intelligence

Crystal Intelligence のブロックチェーン調査ツールは、コンプライアンスチーム向けに設計されています。

同社は、取引フローの可視化、リスクの高い取引相手の検知、ウォレット活動の監視、さまざまなブロックチェーンエコシステムにおける不審活動の調査を行うAIツールを提供しています。

金融機関は、送金を承認する前に、詐欺、制裁、マネーロンダリングへのエクスポージャーを評価するための包括的な取引履歴を作成できます。

Scorechain

欧州のブロックチェーン分析企業である Scorechain は、規制対応の分野で大きく前進してきました。

同社のプラットフォームは、人工知能とブロックチェーン・フォレンジックを組み合わせ、取引監視、ウォレットスクリーニング、アンチマネーロンダリング調査の手作業を置き換えます。機関は自社のコンプライアンス要件に基づいてリスク閾値を設定でき、AIは継続的にブロックチェーン活動を評価します。

同社の存在感の拡大は、欧州で包括的な暗号資産規制が導入されるなか、コンプライアンスツールへの需要が高まっていることを反映しています。

AMLBot

AMLBot は、自動化を中心にブロックチェーンコンプライアンスへ取り組んでいます。

人工知能を用いてアドレスをスキャンし、不審な取引履歴を検知し、企業が暗号資産を受け入れる前にウォレットのリスクスコアを算出します。ステーブルコイン決済事業者は、事業運営に影響を与えることなく詐欺取引へのエクスポージャーを抑えるため、こうしたツールをますます活用しています。

使いやすさにより、同プラットフォームはフィンテック企業や決済プラットフォームの間で非常に高い人気を得ています。

Sardine

Sardine は、従来型の不正対策とブロックチェーンインテリジェンスを組み合わせています。

ブロックチェーンデータだけを分析するのではなく、ユーザーやデバイスの行動、支払い情報、本人確認情報、ウォレットのやり取りもAIで分析し、詳細な不正プロファイルを作成します。

このより広い視点により、金融機関はアカウント乗っ取り、合成ID、支払い詐欺、ステーブルコインに関連する不審な活動を、発生前に特定できます。

金融サービスの相互接続が進むなか、Web2 と Web3 のインテリジェンスを組み合わせることは、重要な競争優位になっています。

Feedzai

Feedzai は長らく、銀行を支払い詐欺から守る企業として知られてきました。

現在では、その機械学習モデルにより、金融機関は通常の決済だけでなくステーブルコインの活動も追跡できます。プラットフォームは不審な活動をリアルタイムで識別し対応できるため、正当な顧客に不必要な影響を与えることなく、銀行が異常を把握できます。

法定通貨とデジタル資産の両領域にまたがって不正検知を統合できることから、ブロックチェーン決済へ拡大する機関にとって魅力的です。

Hawk

Hawk は、アンチマネーロンダリング調査を改善するために人工知能を活用しています。

同プラットフォームは、従来の銀行システムとデジタル資産の双方にわたって本当に不審な金融行動を特定しながら、誤検知を減らすことを金融機関に支援します。AIを活用したリスク評価、自動化された案件優先順位付け、効率化された調査プロセスは、コンプライアンスチームを支えるために設計されています。

ステーブルコイン取引の量が増えるにつれ、自動化はコンプライアンスプログラムの有効性にとってますます重要になっています。

AI がステーブルコインのセキュリティ層になりつつある

ステーブルコインの台頭により、資金の動き方は変化しています。

決済は、数日ではなく数分で国境をまたいで完了できるようになり、財務部門は市場間で迅速に流動性を移動できます。金融機関は既存の決済システムにデジタルドルを追加し始めており、コンプライアンスツールは、従来のレールよりも速く、かつ分散的な活動に追随する必要があります。

しかし、スピードは新たな課題ももたらします。

犯罪組織は素早く動き、検知を逃れるために複数のウォレットやブロックチェーンネットワークに取引を分散させることがよくあります。従来の手作業によるコンプライアンス手順では、そのレベルの活動に対応できません。

人工知能は、そのギャップを埋める助けになっています。

AI は、何百万件ものブロックチェーン取引を一度に精査し、ユーザー行動のパターンを特定し、調査担当者が気付く前に不審な活動をフラグ付けできます。取引を一件ずつ確認する代わりに、コンプライアンスチームは自動化システムにより、最も重要なリスクを抽出できます。

ステーブルコインが主流金融へさらに入り込むなか、Financial Stability Board、Chainalysis、Deloitte の調査は、AI の役割拡大とともに規制遵守の重要性が一段と高まることを示唆しています。金融機関がデジタル資産の採用を進めるにつれ、取引量の増加に対処しながらセキュリティと規制順守を犠牲にしないために、インテリジェントな監視システムが不可欠になっています。

Chainalysis、Elliptic、TRM Labs、Merkle Science、Crystal Intelligence、Scorechain、AMLBot、Sardine、Feedzai、Hawk の各社は、この変化に寄与しています。

ステーブルコインが世界の金融システムでより大きな役割を担うにつれ、それを保護する技術は、決済ネットワークそのものと同じくらい重要になるかもしれません。